BẢN MÔ TẢ SÁNG KIẾN

v/v tham gia cuộc thi “Hành trình sáng tạo – Khát vọng vươn mình” năm 2025 ngành Ngân hàng

Tên sáng kiến: Tự động hóa việc Lập báo cáo Giao dịch đáng ngờ phòng chống rửa tiền bằng Robot

Đơn vị: Phòng RPA – Trung tâm Tối ưu hóa hoạt động vận hành – Khối Vận hành – Ngân hàng TMCP Việt Nam Thịnh Vượng

Nhóm tác giả: Phòng RPA – Khối Vận hành và Phòng Chống rửa tiền và Môi trường xã hội – Khối Pháp chế và kiểm soát tuân thủ

Liên hệ: Bùi Ngọc Việt – vietbn@vpbank.com.vn

I. Giới thiệu:

Robot Tự động lập báo cáo Giao dịch đáng ngờ phòng chống rửa tiền được phòng RPA phối hợp triển khai cùng phòng Chống rửa tiền nhằm tự động hóa nghiệp vụ đặc thù về báo cáo các giao dịch đáng ngờ, củng cố hàng rào bảo vệ an toàn tài chính, duy trì uy tín và nâng cao năng lực cạnh tranh cho ngân hàng trong môi trường kinh doanh toàn cầu.

Phạm vi áp dụng

Giải pháp tự động hóa quy trình báo cáo giao dịch đáng ngờ (GDDN) tại VPBank sử dụng công nghệ RPA để thay thế các tác vụ thủ công trong toàn bộ chuỗi nghiệp vụ. Phạm vi bao gồm:

1. Tự động thu thập thông tin giao dịch và khách hàng:

Hệ thống robot kết nối OFSAA và Core Banking để truy xuất thông tin tài khoản, lịch sử giao dịch, dữ liệu định danh khách hàng. Dữ liệu sau đó được tự động tải về, chuẩn hóa và xử lý phục vụ phân tích.

2. Phân tích sơ bộ và đánh giá giao dịch đáng ngờ:

Robot đối chiếu giao dịch với các tiêu chí nghi ngờ theo quy định NHNN và quy trình nội bộ, phân tích mẫu hành vi bất thường, gắn nhãn mức độ rủi ro, nhận xét sơ bộ để hỗ trợ cán bộ AML đánh giá nhanh.

3. Hỗ trợ lập báo cáo GDDN:

Robot khởi tạo bản nháp báo cáo theo mẫu NHNN, tự động điền các trường thông tin đã xử lý (khách hàng, giao dịch, dấu hiệu nghi ngờ), gửi cho cán bộ rà soát và phê duyệt.

4. Nộp báo cáo lên hệ thống NHNN:

Sau khi phê duyệt, robot tự đăng nhập vào cổng tiếp nhận, nộp báo cáo đúng định dạng, lưu vết và trạng thái gửi báo cáo.

5. Lưu trữ và quản lý hồ sơ:

Tự động tạo thư mục hồ sơ cho từng báo cáo, ghi log xử lý từng bước, timestamp, tổng hợp số liệu phục vụ truy vết nội bộ, kiểm toán hoặc thanh tra.

Đối tượng sử dụng: Cán bộ AML làm việc trực tiếp với hệ thống, kết nối cùng các bộ phận văn phòng và hệ thống core.

II. Bối cảnh & Cách thức triển khai

• Bối cảnh:

Trước khi áp dụng RPA, quy trình lập báo cáo GDDN tại VPBank được thực hiện thủ công bởi cán bộ AML, bao gồm tra cứu, phân tích và lập báo cáo từ nhiều hệ thống. Theo Luật Phòng, chống rửa tiền 2022 và Nghị định 19/2023/NĐ-CP, ngân hàng có trách nhiệm báo cáo trong vòng 48 giờ kể từ khi phát hiện giao dịch nghi ngờ.

Tuy nhiên, khối lượng giao dịch lớn và thông tin phân tán khiến quy trình thủ công vừa mất thời gian, vừa tiềm ẩn rủi ro sai sót. Áp lực đảm bảo tính kịp thời, chính xác và tuân thủ đúng hạn gây quá tải cho nguồn lực hiện có.

• Giải pháp:

Ứng dụng RPA giúp tự động hóa toàn bộ chuỗi nghiệp vụ: thu thập – phân tích – lập báo cáo – nộp báo cáo – lưu trữ. Cán bộ AML chỉ cần tập trung kiểm tra, đánh giá và phê duyệt. Giải pháp không chỉ rút ngắn thời gian, giảm thiểu lỗi, mà còn tối ưu hóa nguồn lực, tăng cường khả năng tuân thủ và hỗ trợ phối hợp hiệu quả với cơ quan quản lý.

• Cách thức triển khai:

Phòng AML phối hợp với Phòng RPA xây dựng tài liệu nghiệp vụ, phát triển robot theo tiêu chuẩn PCRT, thực hiện kiểm thử, đánh giá hiệu quả, và đưa vào vận hành chính thức sau thử nghiệm thành công.

III. Tầm nhìn & Mục tiêu

1. Tăng tốc độ xử lý & phản ứng nhanh với giao dịch đáng ngờ

2. Giảm gánh nặng thủ công và tiết kiệm nguồn lực

3. Tăng tính chính xác, đảm bảo tuân thủ chặt chẽ

4. Chuẩn hóa quy trình, hỗ trợ tri thức tổ chức

5. Tạo nền tảng kết nối AML với các hệ thống cảnh báo thông minh (AI)

IV. Tính ứng dụng của giải pháp

Sáng kiến này không chỉ giúp VPBank nâng cao hiệu quả công tác phòng chống rửa tiền mà còn là tiền đề quan trọng cho việc nhân rộng ứng dụng công nghệ tự động hóa vào các nghiệp vụ có tính chuyên môn cao, giúp ngân hàng tối ưu nguồn lực và tập trung hơn vào các hoạt động mang lại giá trị gia tăng.

V. Hiệu quả đã kiểm chứng (VPBank 2024 → 2025)

1. Tăng hiệu suất xử lý: Tốc độ lập báo cáo Giao dịch đáng ngờ tăng gấp 4 lần, với 100% báo cáo hoàn thành trong ngày T-1.
2. Tiết kiệm nguồn lực: Giảm khối lượng xử lý thủ công, giúp tiết kiệm 15 FTE/năm, tương đương 3,6 tỷ đồng chi phí nhân sự mỗi năm.
3. Nâng cao chất lượng công việc: Vai trò của cán bộ AML được chuyển từ “thực hiện thủ công” sang “kiểm tra – giám sát kết quả”, nâng cao chất lượng và giá trị đóng góp.
4. Hỗ trợ kiểm toán – thanh tra: Hệ thống lưu trữ tự động giúp tăng tính minh bạch, hỗ trợ tối đa công tác kiểm tra nội bộ và thanh tra từ Ngân hàng Nhà nước.

Chi tiết tính toán tiết kiệm nhân sự:

Trước áp dụng: 01 báo cáo cần ~8 giờ xử lý thủ công

Sau áp dụng: Robot hỗ trợ, cán bộ chỉ mất ~2 giờ/báo cáo

Khối lượng xử lý: ~440 báo cáo/tháng

Tính toán tiết kiệm: (440 × (8–2)) ÷ (8 × 22) = 15 FTE

→ 15 FTE × 20 triệu × 12 tháng = 3,6 tỷ đồng/năm (giả sử chi phí nhân sự = 20 triệu đồng/tháng/nhân sự)

VI. Phù hợp tiêu chí Chương trình sáng tạo NHNN