1. Thực trạng trước khi có sáng kiến:

Hiện nay, việc quản lý dòng tiền và tài chính của khách hàng doanh nghiệp tại các ngân hàng thường thực hiện theo phương thức thủ công, gây ra nhiều khó khăn và bất cập. Chẳng hạn như: quy trình nhập liệu thủ công, dễ sai sót, thời gian thống kê và xử lý kéo dài; thiếu tính tự động hoá; đồng thời việc quản lý dữ liệu chưa đồng nhất dẫn đến có những thông tin không chính xác, ảnh hưởng đến việc ra quyết định kịp thời của chủ sở hữu.

Trong bối cảnh hội nhập kinh tế toàn cầu và sự phát triển nhanh chóng của công nghệ thì việc áp dụng trí tuệ nhân tạo (AI) trong ngành ngân hàng ngày càng trở nên cần thiết. Sáng kiến này nhằm mục đích phát triển một tính năng quản lý và dự báo tài chính doanh nghiệp dựa trên công nghệ AI, giúp các ngân hàng tại Việt Nam tối ưu hóa quy trình quản lý tài chính, nâng cao hiệu quả dịch vụ và gia tăng sự hài lòng của khách hàng.

2. Mục tiêu của sáng kiến:

• Tối ưu hóa việc quản lý dòng tiền: Giúp doanh nghiệp có thể dễ dàng theo dõi tại mọi thời điểm và điều chỉnh dòng tiền một cách hiệu quả, kịp thời.
• Tích hợp khả năng dự báo tài chính cho khách hàng: Tăng cường độ chính xác trong việc theo dõi doanh số bán hàng, các chi phí doanh nghiệp, từ đó theo dõi tiến độ thực hiện kế hoạch kinh doanh đã đề ra, có những định hướng kinh doanh phù hợp.
• Phân tích rủi ro: Xác định và đánh giá rủi ro tài chính kịp thời, từ đó áp dụng các giải pháp giảm thiểu kịp thời.
• Nâng cao sự tự động hóa: Giảm thiểu các quy trình thủ công trong việc quản lý dòng tiền, tài chính của doanh nghiệp; tối ưu hoá chi phí hoạt động.
• Đa dạng hoá tính năng, kích thích đối tượng khách hàng doanh nghiệp sử dụng sản phẩn ngân hàng số của Vietcombank.

3. Nội dung sáng kiến:

• Đối tượng sử dụng: các khách hàng doanh nghiệp của Vietcombank trên nền tảng Ngân hàng điện tử.
• Tích hợp AI vào hệ thống Ngân hàng điện tử cho khách hàng doanh nghiệp của Vietcombank để lấy dữ liệu, từ đó xây dựng hệ thống quản lý tài chính doanh nghiệp, thống kê riêng doanh thu và dòng chi, đưa ra các báo cáo so sánh với các thời điểm khác nhau (tuỳ thuộc vào sự lựa chọn của người dùng).
• Phân tích dữ liệu lịch sử: Thu thập và phân tích dữ liệu tài chính của doanh nghiệp trong quá khứ bao gồm dòng tiền thu và dòng tiền chi thông qua tài khoản khách hàng tại Vietcombank; quản lý doanh thu, chi phí, lợi nhuận những năm trước đó (thông tin do người dùng nhập liệu ban đầu).
• Mô hình dự báo: Xây dựng các mô hình để dự đoán các chỉ số tài chính trong tương lai dựa trên dữ liệu lịch sử và các yếu tố tác động như xu hướng thị trường, tình hình kinh tế.
• Giao diện: Phát triển giao diện tương tác cho phép doanh nghiệp dễ dàng nhập dữ liệu, tạo báo cáo và theo dõi các chỉ số tài chính.
• Phát triển tính năng cảnh báo: Hệ thống sẽ tự động cảnh báo khi có rủi ro tài chính tiềm ẩn và đề xuất các giải pháp về mặt số liệu.
• Công nghệ này đã được áp dụng tại một số ngân hàng như: Standard Chartered Bank, HSBC, DBS Bank,…

4. Quá trình triển khai áp dụng:

Bước 1: Khảo sát và phân tích nhu cầu:

• Thực hiện khảo sát nhu cầu của doanh nghiệp để xác định các chỉ tiêu tài chính quan trọng cần được dự báo.

Bước 2: Phát triển và thử nghiệm mô hình:

• Phát triển mô hình AI và thực hiện kiểm thử trên dữ liệu thực tế để đảm bảo tính chính xác và hiệu quả.

Bước 3: Đào tạo nhân viên Vietcombank và cách thức hướng dẫn đến khách hàng:

• Tổ chức các buổi đào tạo cho nhân viên để hiểu và giới thiệu tính năng mới đến khách hàng.
• Tổ chức các buổi đào tạo cho khách hàng doanh nghiệp về cách sử dụng hệ thống để quản lý và dự báo tài chính.

Bước 4: Triển khai và theo dõi:

• Triển khai hệ thống tại ngân hàng và theo dõi hoạt động của nó trong thực tiễn để cải tiến liên tục.

5. Hiệu quả đạt được:

• Tăng cường khả năng cạnh tranh: Cung cấp dịch vụ tài chính thông minh, tiên lợi, tích hợp nhiều tính năng hơn cho doanh nghiệp.
• Giảm thiểu rủi ro tài chính: Giúp doanh nghiệp nhận diện và quản lý rủi ro kịp thời.
• Nâng cao trải nghiệm khách hàng: Tạo ra trải nghiệm dịch vụ liền mạch và hiệu quả hơn cho doanh nghiệp.