Bài viết tổng quát về xu hướng quản lý rủi ro và tuân thủ của các ngân hàng hiện nay; đồng thời, nhận diện thách thức, khó khăn trong ứng dụng công nghệ thông tin, trên cơ sở đó đề xuất giải pháp giúp hệ thống ngân hàng thương mại Việt Nam quản lý rủi ro và tuân thủ hiệu quả trong bối cảnh Cách mạng công nghiệp 4.0.

Quản lý rủi ro và tuân thủ của các ngân hàng trong bối cảnh Cách mạng công nghiệp 4.0

Cuộc Cách mạng công nghiệp lần thứ 4 (CMCN 4.0) diễn ra mạnh mẽ trên toàn cầu, đã đem lại nhiều ứng dụng công nghệ quan trọng như: Hệ thống xử  lý bằng robot; Xử lý ngôn ngữ tự nhiên; Các mô hình trí tuệ nhân tạo và học máy; Thực tế ảo tăng cường; Công nghệ nhận dạng giọng nói và khuôn mặt; Dữ liệu lớn và học máy...

Các công nghệ này đã tạo điều kiện cho quá trình giám sát và quản lý rủi ro của lĩnh vực tài chính – ngân hàng. Quá trình tác động của  các công nghệ mới lên lĩnh vực tài chính – ngân hàng thể hiện ở 4 phương diện sau: (i) Quá trình kết nối theo chiều ngang của các hệ thống thông minh; (ii) Quá trình tích hợp theo chiều dọc của các mạng lưới chuỗi giá trị; (iii) Sử dụng kỹ thuật trong suốt toàn  bộ chuỗi giá trị; (iv) Tăng tốc thông qua các công nghệ đột phá.

Sự chuyển đổi này đã đặt ra nhiều thách thức đối với khu vực tài chính - ngân hàng Việt Nam. Công tác quản lý rủi ro và tuân thủ tại các ngân hàng thương mại (NHTM) vì thế cũng có nhiều thay đổi để thích ứng, theo các xu hướng cụ thể sau:

Các quy định và luật lệ tiếp tục được mở rộng về chiều rộng và chiều sâu: Các quy định và luật lệ liên quan đến các hoạt động của lĩnh vực tài chính - ngân hàng tiếp tục được mở rộng về phạm vi hiệu lực và mức độ chi tiết. Xu hướng này đặt ra các yêu cầu đối với hoạt động quản lý rủi ro và tuân thủ tại các NHTM như sau: (i) Những yêu cầu mới về tỷ lệ vốn, thanh khoản, tỷ lệ huy động và tỷ lệ đòn bẩy đòi hỏi các ngân hàng phải tái thiết lập chiến lược và tối ưu hóa quy trình kinh doanh mang tính phân tích cao nhằm đảm bảo khả năng tuân thủ, cũng như tối ưu hóa các hoạt động; (ii) Quá trình tuân thủ trong điều kiện mới đòi hỏi các ngân hàng phải rà soát lại toàn bộ cách tiếp cận bán hàng và cung ứng dịch vụ, bao gồm cả các quy trình và mức giá hiện hành; (iii) Yêu cầu về sự chuẩn mực sẽ buộc các ngân hàng phải xây dựng hệ thống tuân thủ tự động và giảm bớt sự can thiệp của con người, nhằm giảm tỷ lệ lỗi ở tuyến phòng thủ thứ nhất, cũng như giảm bớt áp lực cho bộ phận quản lý rủi ro ở tuyến phòng thủ thứ hai; (iv) Sự gia tăng của các rủi ro mới đòi hỏi các ngân hàng phải xây dựng mối quan hệ chặt chẽ với doanh nghiệp.

Sự thay đổi trong kỳ vọng của khách hàng: Sự thay đổi trong kỳ vọng của người dùng có thể tạo ra những thay đổi lớn trong mô hình kinh doanh và cấu trúc của các dịch vụ ngân hàng. Trong tương lai, thế hệ Z sẽ là nguồn khách hàng chủ yếu tại các NHTM. Đây là thế hệ có những đặc điểm như khả năng tiếp cận các ứng dụng công nghệ nhanh chóng, dành nhiều thời gian trên internet và quan tâm đến giá dịch vụ. Chính vì vậy, xu hướng này sẽ thúc đẩy sự chuyển đổi mô hình hoạt động của ngân hàng bán lẻ theo các hướng sau: (i) Phát triển các dịch vụ mang tính tự động hóa để giảm bớt thời gian và chi phí, tăng mức độ trải nghiệm số hóa của khách hàng; (ii) Phát triển hệ thống tư vấn sản phẩm và định giá theo từng cá nhân nhằm tối ưu hóa quá trình bán hàng và tối đa hóa lợi nhuận. Cả 2 hướng trên đòi hỏi hệ thống quản lý rủi ro phải được tái thiết kế theo hướng tự động hóa và sử dụng nhiều dữ liệu phi truyền thống hơn.

Ứng dụng công nghệ trong các kỹ thuật đo lường và phân tích rủi ro: Sự ra đời của các công nghệ mới cho phép khả năng tính toán và xử lý dữ liệu nhanh hơn với chi phí thấp hơn, điều này hỗ trợ ngân hàng ra quyết định hiệu quả hơn. Tuy nhiên, điều này lại đặt ra các vấn đề liên quan đến quyền riêng tư và bảo mật dữ liệu của khách hàng.

Sự xuất hiện của các loại rủi ro phi tài chính: Sự xuất hiện của các công nghệ mới dẫn đến sự hình thành nên các loại rủi ro phi tài chính, điều này buộc các   cơ quan quản lý giám sát phải siết chặt các luật lệ và gia tăng quản lý rủi ro. Một số rủi ro các NHTM Việt Nam cần đặc biệt quan tâm hiện nay: Rủi ro hệ thống, rủi ro mô hình, rủi ro tấn công mạng...

Các quyết định rủi ro ngày càng được tự động hóa: Các nghiên cứu về tài chính hành vi đã cung cấp các bằng chứng thực nghiệm rằng, ngay cả khi con người cố gắng tiếp cận vấn đề một cách hợp lý và cẩn trọng thì các quyết định của họ không phải lúc nào cũng tối ưu, do tồn tại những thành kiến một cách ý thức hoặc vô thức. Do đó, để hạn chế sự can thiệp của các ý kiến chủ quan của con người, các ngân hàng cần phải xây dựng hệ thống hỗ trợ ra quyết định một cách tự động. Mục tiêu này rất phù hợp với các ngân hàng bán lẻ, khi mà số lượng giao dịch ngày càng nhiều và trở nên khó kiểm soát.

Xu hướng tiết kiệm chi phí: Sự xuất hiện của các công ty fintech với chất lượng dịch vụ tốt và chi phí vận hành thấp đã khiến cho tỷ suất lợi nhuận bình quân đang có xu hướng giảm dần. Bên cạnh đó, việc thắt chặt các quy định, đã khiến các ngân hàng phải xem xét lại các chi phí hoạt động và đề ra chiến lược mang lại giá trị nhiều hơn với mức chi phí thấp hơn. Việc áp dụng các công nghệ mới và quá trình số hóa là giải pháp được kỳ vọng mang tính đột phá so với các giải pháp cắt giảm chi phí truyền thống.

Thực trạng ứng dụng công nghệ tại các ngân hàng thương mại Việt Nam

Bám sát định hướng của Ngân hàng Nhà nước và nhu cầu về quản lý rủi ro, các NHTM Việt Nam đã nghiên cứu và triển khai các công nghệ nhằm tăng hiệu quả hoạt động, tăng trải nghiệm của khách hàng và giảm bớt chi phí. Một số NHTM đã có những thay đổi chiến lược như: Thành lập các bộ phận quản lý dữ liệu chuyên biệt.

Chẳng hạn như: VietinBank thành lập Hội đồng Quản lý dữ liệu từ năm 2019. Một số NHTM khác cũng nhanh chóng liên kết với các đối tác để triển khai các dự án xây dựng kho dữ liệu phục vụ cho việc ứng dụng các công nghệ như: VPBank hợp tác với IBM xây dựng cơ sở dữ liệu lớn, MB hợp tác với Infosys...

Một số kết quả đạt được trong triển khai ứng dụng công nghệ mới tại các NHTM Việt Nam có thể đề cập tới như sau:

Công nghệ RPA được triển khai và ứng dụng tại Ngân hàng Đầu tư và Phát triển Việt Nam (BIDV) đã giúp giảm chi phí vận hành và rút ngắn thời gian xử lý các giao dịch. Đây được xem là sự kết hợp của 3 công nghệ tiên tiến và công nghệ robot, trí tuệ nhân tạo và hệ thống nhận diện ký tự quang học. Kết quả là so với nghiệp vụ truyền thống dựa vào con người thì chi phí vận hành đã giảm được 2,7 tỷ đồng và thời gian xử lý được rút ngắn xuống chỉ còn 20% so với trước đây (BIDV, 2019).

Trí tuệ nhân tạo được Shinhan Việt Nam, Ngân hàng Tiên Phong (TPBank) và Ngân hàng Việt Á ứng dụng trong việc cập nhật thông tin và trả lời tự động cho khách hàng. Vào giữa năm 2019, Shinhan Việt Nam đã hợp tác với Zalo triển khai các ứng dụng về trao đổi thông tin với khách hàng như: Tra cứu và cập nhật số dư tài khoản, mở thẻ tín dụng, vay vốn tiêu dùng, giải đáp và cung cấp thông tin khi có yêu cầu (Quyên, 2019). Còn TP Bank sử dụng trí tuệ nhân tạo để tạo ra trợ lý ảo, gọi là T’Aio trên Fanpage của Ngân hàng từ giữa năm Hệ thống có khả năng phản hồi tự động thông tin của khách hàng trong vòng 5 giây, hoạt động 24/7 và liên tục học hỏi, hoàn thiện để dần trở nên thông minh hơn.

Chẳng hạn, khi nhận được câu hỏi từ khách hàng, T'Aio sẽ phân tích câu trả lời có sẵn trong hệ thống dữ liệu và cho điểm mức độ tự tin có thể trả lời. Trong trường hợp điểm tự tin cao và vượt qua mức có thể trả lời, T'Aio sẽ phản hồi khách hàng. Quá trình này sẽ được lặp lại và cải tiến để các câu trả lời ngày càng tốt ưu. Một ngân hàng khác cũng triển khai một hệ thống tương tự là Ngân hàng Việt Á. Hệ thống Chat bot được thực thi nhằm trả lời tự động cho các thắc mắc của khách hàng về địa điểm, phí giao dịch, quy trình mở thẻ, tư vấn các thông tin về lãi suất, tỷ giá, sản phẩm, biểu phí. Chat bot gần như đã thay thế được các nhân viên chăm sóc khách hàng với thời gian phản hồi chỉ trong vòng 5 giây, với lượng thông tin rất lớn.

Về ứng dụng công nghệ nhận diện giọng nói và khuôn mặt, thì Việt Á bank, Citibank và Bản Việt bank tiên phong ứng dụng để xác thực khách hàng. Cụ thể, Ngân hàng Việt Á đã triển khai ứng dụng nhận diện khuôn mặt trong giao dịch trên internet banking và mobile banking với thời gian nhận diện chỉ từ 2-5 giây. Trong khi đó, Citibank triển khai công nghệ bảo mật sinh trắc học giọng nói cho các khách hàng khi gọi đến trung tâm dịch vụ của ngân hàng và tiến tới thay thế hoàn toàn hệ thống nhận dạng truyền thống bằng thông tin cá nhân.

Với ứng dụng bảo mật mới, khách hàng chỉ cần đăng ký ghi nhận giọng nói vào Citi’s Voice Biometrics. Giọng nói khách hàng sẽ được nhận diện trong vòng 15 giây sau khi nêu lý do gọi điện. Theo Citibank, công nghệ mới này cho phép giảm thiểu thời gian phục  vụ khách hàng khoảng 45 giây so với hiện nay, hoặc xác nhận các thông tin nhận diện khách hàng nhanh hơn 66% thời gian thông thường. Còn tại Ngân hàng Bản Việt, hệ thống nhận diện khuôn mặt được triển khai trên các kênh giao dịch như giao dịch tại quầy, trên các ứng dụng của các đối tác thanh toán của ngân hàng.

Về xác thực điện tử, dịch vụ đã được triển khai rộng rãi tại nhiều ngân hàng trong năm 2020. Ngân hàng đầu tiên triển khai eKYC là VPBank (giữa năm 2020). Hệ thống cho phép khách hàng mở tài khoản thanh toán hoàn toàn trực tuyến và có thể trải nghiệm các dịch vụ ngân hàng số của VPBank. Tiếp theo đó, dịch vụ này được triển khai tại HD Bank, Vietocmbank, TP Bank, Ngân hàng Bản Việt, Ngân hàng Quốc dân và nhiều ngân hàng khác. Số lượng khách hàng mới của các ngân hàng này tăng lên nhanh chóng nhờ sự thuận tiện trong quá trình đăng ký, thời gian chờ đợi được rút ngắn, nhất là trong giai đoạn dịch bệnh Covid-19. Hệ thống giám sát và quản lý dữ liệu của các ngân hàng theo đó cũng được cải thiện, giúp giảm bớt rủi ro vận hành trong quá trình xác thực khách hàng, cũng như cập nhật thông tin hệ thống.

Bên cạnh những kết quả đạt được, quá trình ứng dụng và triển khai công nghệ mới của các NHTM Việt Nam còn đối diện với nhiều thách thức như:

Nắm bắt xu hướng tiêu dùng của khách hàng: Trong thế giới đang ngày càng trở nên kết nối thì hành vi của người dùng có thể thay đổi nhanh chóng. Đặc biệt, sự tham gia cung cấp dịch vụ ngày càng đa dạng của các công ty công nghệ trong điều kiện chi phí chuyển đổi thấp, đã và đang tạo ra áp lực lớn cho các ngân hàng bán lẻ trong việc cập nhật và cải tiến dịch vụ nhằm giữ vững lợi thế cạnh tranh và tối đa hóa trải nghiệm người dùng.

Đầu tư vào các kênh nền tảng công nghệ: Việc đầu tư vào một ứng dụng công nghệ mới luôn tiềm ẩn nhiều rủi ro, điều này đòi hỏi ban quản trị ngân hàng phải có sự quyết tâm và huy động đủ nguồn lực để thực hiện các dự án.

Nguồn nhân lực: Nguồn nhân lực để vận hành công nghệ mới hiện nay còn hạn chế, cụ thể như lập trình viên, chuyên viên phân tích dữ liệu, chuyên viên quản trị hệ thống, chuyên viên quản lý dữ liệu. Do đó, trong giai đoạn đầu của quá trình chuyển đổi, các NHTM phải đối mặt với sự thiếu hụt nhân sự chất lượng

Khung pháp lý: Mặc dù, Ngân hàng Nhà nước đã có Văn bản số 6942/NHNN-VP về việc tăng cường an ninh, bảo mật trong hoạt động trung gian thanh toán và dự kiến tiếp tục ban hành quy định áp cơ chế bảo mật sinh trắc học (nhận diện bằng khuôn mặt, giọng nói, mạch máu, mống mắt…), tuy nhiên các quy định chỉ mới tập trung cho lĩnh vực thanh toán. Trong khi đó, hoạt động quản lý rủi ro còn rất nhiều vấn đề cần phải thống nhất như: Vấn đề bảo mật dữ liệu của khách hàng, vấn đề về kết nối các báo cáo giữa ngân hàng và  cơ quan giám sát...

Để các ngân hàng thương mại nâng cao năng lực tuân thủ và quản lý rủi ro

Để đạt hiệu quả cao trong hoạt động quản lý rủi ro và nâng cao năng lực tuân thủ, các NHTM Việt Nam cần tập trung thực hiện một số giải pháp sau:

Về mặt chiến lược: Để chuẩn bị cho quá trình chuyển đổi, nâng cao năng lực quản lý rủi ro và tuân thủ, các ngân hàng cần quan tâm những vấn đề sau: (i) Xây dựng các nguyên tắc khi xử lý các quy định theo hướng tiêu chuẩn hóa, tự động hóa, đơn giản hóa, giảm thiểu các can thiệp thủ công, tận dụng lợi ích của dữ liệu lớn, nhằm mang lại cho khách hàng trải nghiệm tốt nhất;

(ii) Tăng cường hợp tác chặt chẽ với các doanh nghiệp trong việc giảm thiểu rủi ro vận hành. Ví dụ, sử dụng các báo cáo tự động có sự kết nối thông qua hệ thống, nhằm tạo ra hệ thống cảnh báo sớm, đáp ứng kịp thời với những thay đổi trong quy định và tình hình doanh nghiệp; (iii) Xây dựng văn hóa rủi ro và tăng cường truyền tải các giá trị, nguyên tắc hành động trong toàn ngân hàng; (iv) Xây dựng đội ngũ nhân sự với kỹ năng đa dạng, có thể xây dựng và quản lý các mô hình và dữ liệu mới, đồng thời cộng tác với các doanh nghiệp chuyên môn.

Về mô hình hoạt động: Việc áp dụng công nghệ mới sẽ làm thay đổi cơ bản mô hình hoạt động của các NHTM, cấu trúc hoạt động sẽ có sự tham gia của bộ phận phân tích và bộ phận tư vấn trong việc đánh giá các vấn đề rủi ro và các quy định một cách chủ động. Sự chuyển đổi này giúp giảm tải tác vụ cho một số  bộ phận, ví dụ hoạt động kiểm soát viên hoặc báo cáo viên, các bộ phận này có thể chuyển trọng tâm sang việc giám sát các loại rủi ro mới nổi trong bối cảnh mới.

Về quy trình, các quy trình vận hành thủ  công và  báo cáo rủi ro: Sẽ cần ít tài nguyên hơn vì đã được  đơn giản hóa, tiêu chuẩn hóa và tự động hóa. Quá trình phân chia công việc của con người và máy móc cũng sẽ có sự thay đổi. Nếu như trước đây con người phải tham gia hầu hết các công việc trong quy trình, thì giờ đây chỉ xem xét các trường hợp ngoại lệ hoặc phức tạp.

Về cơ sở hạ tầng công nghệ thông tin và dữ liệu: Mục tiêu các NHTM Việt Nam cần hướng đến là hình thành kiến trúc hai tốc độ và các hồ dữ liệu. Đặc trưng của kiến trúc này là linh hoạt, nhanh chóng, đáng tin cậy và và đảm bảo chất lượng cao (Bossert, 2016). Theo các tổ chức này, dữ liệu nhập vào ngân hàng không cần tuân theo các quy tắc nghiêm ngặt. Thay vào đó, người dùng dữ liệu xác định các quy tắc khi họ trích xuất dữ liệu từ hồ. Phạm vi và tính linh hoạt của hệ thống giúp các ngân hàng sử dụng các công cụ dữ liệu lớn để điều tra và phân tích dữ liệu phức tạp.

Về nguồn nhân lực: Khi chuyển đổi, các tác vụ mang tính chất thủ công tại các NHTM Việt Nam sẽ được thay thế bởi hệ thống tự động. Đáp ứng yêu cầu mới, đội ngũ nhân viên sẽ phải là các nhà khoa học dữ liệu, có kiến thức toán học và thống kê nâng cao, đồng thời là các chuyên gia trong lĩnh vực học máy và phân tích dữ liệu phức tạp, hoặc cũng có thể là các nhà phân tích kinh doanh đóng vai trò kết nối để chuyển đổi các thông tin dữ liệu thành hành động. Tuy nhiên, để có thể tuyển dụng được những ứng viên cho các vị trí này, các ngân hàng cần xây dựng mối quan hệ hợp tác với các trường đại học và các công ty fintech trong hoạt động tìm kiếm các ứng viên phù hợp.

Bên cạnh đó, việc tạo dựng môi trường hoạt động định hướng thúc đẩy tinh thần kinh doanh và sáng tạo là vô cùng cần thiết, so với môi trường hoạt động quản lý rủi ro và tuân thủ trước đây. Bởi vì, văn hóa rủi ro  sẽ cần thay đổi, những nhân sự mới này cần phải hoạt động trong một môi trường công nghệ phức tạp, với các công cụ kỹ thuật số và phải luôn không ngừng học hỏi và hoàn thiện.

Như vậy, quản lý rủi ro và tuân thủ trong ngân hàng sẽ ngày càng quan trọng và trở thành một phần cốt lõi trong kế hoạch chiến lược của các NHTM Việt Nam nói chung và lĩnh vực tài chính – ngân hàng nói riêng. Việc thực thi quá trình quản lý rủi ro hiệu quả, đáp ứng các quy định và luật lệ trong nước và quốc tế sẽ giúp các NHTM giảm chi phí rủi ro và gia tăng niềm tin và sự hài lòng của khách hàng.                

Tài liệu tham khảo:

1. Quyen, Le Thi Anh& ctg (2019), Ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong lĩnh vực ngân hàng. Tạp chí Tài chính;
2. VietinBank (2018), Tự động hóa quy trình bằng Robot - Giải pháp đột phá;
3. VnEconomy (2016), Ngân hàng Việt Nam đầu tiên ứng dụng nhận diện khuôn mặt;
4. McKinsey, Company (2015), Digital Banking in ASEAN: Increasing Consumer Sophistication and Openness, McKinsey;
5. Banking Tech (2018), Convergence of RPA and AI: the changing landscape in banking compliance;
6. Bossert, O (2016),  A  two-speed  architecture  for  the  digital  enterprise,    In Emerging trends in the evolution of service-oriented and enterprise architectures (pp. 139-150): Springer;
7. BIDV (2019), Sản phẩm ứng dụng AI, Robotic của BIDV đạt giải Sao Khuê;
8. Cree, M (2015), BCBS 239–Principles for effective risk data aggregation and reporting;
9. IBS Intelligence (2018), Intelligent Operations in the Banking Industry;
10. Moore, K., & Zhou, C (2012), Identifying systemically important financial institutions: Size and other determinants;
11. The Financial Brand (2019), Ten Ways Banks and Credit Unions Are Using Virtual Reality.