GIẢI MÃ CÁC NGÂN HÀNG LỚN TRÊN THẾ GIỚI ĐÃ ỨNG DỤNG RPA NHƯ THẾ NÀO TRONG KYC, PHÒNG CHỐNG GIAN LẬN VÀ BÁO CÁO TÀI CHÍNH

Trong ngành tài chính hiện nay, tuân thủ quy định và quản lý rủi ro quan trọng không kém gì việc mang lại trải nghiệm tốt cho khách hàng. Ngân hàng phải chứng minh với cơ quan quản lý rằng họ hiểu rõ khách hàng của mình, có khả năng ngăn chặn gian lận và cung cấp báo cáo chính xác – tất cả đều cần xử lý khối lượng dữ liệu khổng lồ với độ chính xác tuyệt đối. Nếu làm thủ công, những quy trình này thường chậm chạp, tốn kém và dễ sai sót.

Robotic Process Automation (RPA) đang tạo bước ngoặt cho ngành ngân hàng bằng cách tự động hóa những tác vụ lặp đi lặp lại dựa trên quy tắc định sẵn. Nhờ đó, ngân hàng có thể vừa đáp ứng yêu cầu pháp lý, vừa nâng cao hiệu quả vận hành và giảm thiểu rủi ro.

Tại sao RPA lại quan trọng với ngân hàng?

Ngành ngân hàng chịu sự giám sát khắt khe, và chỉ một sai sót nhỏ cũng có thể dẫn đến tổn thất lớn về tài chính lẫn uy tín. Các quy trình tuân thủ thủ công thường yêu cầu đội ngũ đông đảo, tiêu tốn hàng nghìn giờ cho việc nhập dữ liệu, kiểm tra danh sách kiểm soát và chuẩn bị báo cáo.

Ba thách thức lớn nhất khi làm thủ công mà ngân hàng đã và đang phải đối mặt đó là:

• Nguy cơ sai sót: Mỗi thao tác nhập liệu hay đối chiếu bằng tay đều tiềm ẩn lỗi, có thể dẫn đến vi phạm và bị phạt.
• Chậm trễ: Việc kiểm tra KYC (Know your customer – xác minh danh tính khách hàng) kéo dài làm chậm quá trình mở tài khoản, phê duyệt khoản vay hoặc xử lý giao dịch, gây khó chịu cho khách hàng.
• Chi phí leo thang: Chi phí tuân thủ trong lĩnh vực tài chính đã vượt mức 206 tỷ USD/năm toàn cầu.
  

RPA khắc phục những hạn chế này khi cho phép bot tự đăng nhập hệ thống, trích xuất và kiểm tra dữ liệu, rồi thực hiện quy tắc định sẵn. Công việc vốn mất hàng giờ với con người thì bot chỉ cần vài phút, và độ chính xác cũng cao hơn hẳn.

RPA trong KYC (Know Your Customer)

KYC là “hàng rào bảo vệ” đầu tiên chống lại rửa tiền (AML – Anti-Money Laundering) và tài trợ khủng bố. Ngân hàng phải thu thập tài liệu cá nhân, kiểm chứng tính xác thực và đối chiếu danh tính khách hàng với các danh sách trừng phạt hoặc danh sách PEP (Politically Exposed Person – người có ảnh hưởng chính trị).

Thách thức khi làm KYC thủ công:

• Chi phí cao: trung bình 2.211 USD cho mỗi lần rà soát KYC, các tổ chức lớn có thể chi tới $30 triệu/năm.
• Thời gian dài: hơn một nửa tổ chức cho biết quy trình onboarding kéo dài từ 61–150 ngày.
• Nguy cơ bị phạt: nếu quy trình không đầy đủ, mức phạt có thể vượt 100 triệu USD.

RPA tạo bước ngoặt cho KYC:

• Xử lý tài liệu tự động: Bot trích xuất dữ liệu từ hộ chiếu/CMND, hóa đơn điện nước, xác minh và điền thẳng vào hệ thống lõi.
• Đối chiếu danh sách AML/PEP: Bot kiểm tra tự động với cơ sở dữ liệu toàn cầu, đảm bảo không bỏ sót.
• Nhật ký kiểm toán đầy đủ: Mọi bước đều được ghi lại, giúp ngân hàng dễ dàng chứng minh tuân thủ khi cơ quan quản lý thanh tra.

Thực tế, ngân hàng HSBC khi ứng dụng RPA vào KYC đã rút ngắn hơn 50% thời gian onboarding, vừa tiết kiệm chi phí, vừa cải thiện trải nghiệm khách hàng.

RPA trong phòng chống gian lận

Ngăn chặn gian lận đòi hỏi phân tích khối lượng giao dịch khổng lồ để phát hiện bất thường – từ mẫu thanh toán lạ đến dấu hiệu chiếm đoạt tài khoản. Xử lý thủ công không theo kịp, và chỉ cần chậm trễ, thiệt hại có thể lên tới hàng triệu USD.

Vấn đề của cách làm thủ công:

• Gian lận rất tốn kém: chi phí trung bình mỗi vụ gian lận khoảng 4,3 triệu USD, bao gồm thiệt hại, điều tra và phạt.
• Riêng tại Canada, với mỗi 1 USD bị gian lận, ngân hàng phải gánh thêm 4,45 USD chi phí xử lý.
• Tỷ lệ cảnh báo giả cao khiến đội ngũ phân tích bị quá tải, làm chậm xử lý các mối đe dọa thật sự.

RPA mang lại đột phá:

• Giám sát giao dịch theo thời gian thực: Bot áp dụng quy tắc cảnh báo ngay khi giao dịch diễn ra.
• Chuyển cấp tự động: Cảnh báo được gửi thẳng đến nhóm điều tra, giảm độ trễ từ phát hiện đến hành động.
• Kết hợp với AI: RPA xử lý bước kiểm tra quy tắc, sau đó kích hoạt AI để phân tích mẫu gian lận tinh vi hơn.

JPMorgan Chase là ví dụ điển hình khi kết hợp RPA và AI, giúp tiết kiệm hàng triệu USD nhờ giảm cảnh báo giả và ngăn chặn thiệt hại kịp thời.

RPA trong báo cáo tuân thủ

Ngân hàng thường xuyên phải nộp báo cáo chi tiết cho cơ quan quản lý như SEC, FCA hay ngân hàng trung ương, với thời hạn gấp rút. Báo cáo yêu cầu hợp nhất dữ liệu từ nhiều hệ thống, bao gồm cả dữ liệu có cấu trúc và phi cấu trúc.

Nguy cơ của báo cáo thủ công:

• Ngân hàng lớn chi trung bình 60 triệu USD/năm cho chương trình KYC và tuân thủ, phần lớn dành cho báo cáo.
• Báo cáo thủ công tốn thời gian, thiếu nhất quán, dễ sai sót.
• Trễ hạn hoặc sai sót trong báo cáo có thể khiến ngân hàng mất hàng chục triệu USD và uy tín.

RPA thay đổi cách báo cáo:

• Tổng hợp dữ liệu xuyên hệ thống: Bot tự động lấy thông tin từ CRM, hệ thống thanh toán và quản lý rủi ro.
• Kiểm tra nhất quán: Bot đối chiếu và xác minh số liệu trước khi nộp.
• Đảm bảo đúng hạn: Lập lịch tự động giúp báo cáo luôn hoàn thành trước thời hạn.

Ngân hàng UBS tại châu Âu đã áp dụng RPA cho báo cáo MiFID II, giúp giảm mạnh khối lượng công việc thủ công, tăng độ chính xác và củng cố niềm tin từ cơ quan quản lý.

Tương lai của ngành ngân hàng: Từ tự động hóa đến trí tuệ

Các ngân hàng không dừng lại ở việc chỉ dùng RPA để xử lý các công việc lặp đi lặp lại. Trong bối cảnh dữ liệu ngày càng khổng lồ, giao dịch ngày càng tinh vi và yêu cầu pháp lý ngày càng khắt khe, ngành tài chính đang hướng đến bước tiến tiếp theo: tự động hóa thông minh – sự kết hợp giữa RPA và các công nghệ như AI, Machine Learning và phân tích nâng cao.

Nếu như RPA là “cánh tay” giúp ngân hàng tiết kiệm thời gian và giảm sai sót trong tác vụ thủ công, thì AI đóng vai trò như “bộ não”, giúp hệ thống ngày càng thông minh và linh hoạt hơn. Khi kết hợp hai yếu tố này, ngân hàng có thể không chỉ xử lý dữ liệu nhanh hơn mà còn đưa ra được quyết định chính xác, chủ động ngăn ngừa rủi ro trước khi chúng xảy ra.

Một số ứng dụng tiêu biểu của xu hướng này gồm:

• KYC + AI: Xử lý tài liệu thông minh, nhận diện chữ viết tay hoặc ảnh mờ.
• Phòng chống gian lận + Machine Learning: AI phát hiện gian lận tinh vi, RPA triển khai quy trình xử lý.
• Báo cáo + NLP: AI hiểu dữ liệu dạng văn bản, RPA tự động định dạng thành báo cáo chuẩn.

Sự kết hợp này – gọi là tự động hóa thông minh (intelligent automation) – giúp ngân hàng theo kịp yêu cầu pháp lý ngày càng khắt khe, đồng thời giảm chi phí tuân thủ.

Vì sao nên chọn WinActor trong tự động hóa ngân hàng?

Được cung cấp bởi tập đoàn NTT DATA, WinActor là giải pháp RPA số 1 tại Nhật Bản, được nhiều tổ chức tài chính ở nhiều quốc gia, đặc biệt Nhật Bản tin dùng. Giải pháp này được thiết kế để giải quyết những thách thức đặc thù của ngành ngân hàng:

• Tự động hóa KYC đầu-cuối: Bot trích xuất dữ liệu, đối chiếu AML/PEP và cập nhật vào hệ thống, giúp giảm tới 70% thời gian onboarding.
• Quy trình chống gian lận tích hợp: WinActor kết nối trực tiếp hệ thống giám sát, gắn cờ giao dịch bất thường và chuyển cấp ngay lập tức.
• Báo cáo tuân thủ chính xác: Với mẫu báo cáo dựng sẵn và khả năng tích hợp, WinActor giúp tổng hợp và định dạng báo cáo nhanh chóng, giảm rủi ro bị phạt.
  

Bằng việc tập trung vào ba lĩnh vực ngốn chi phí và rủi ro nhất – KYC, phòng chống gian lận và báo cáo tuân thủ – WinActor giúp ngân hàng giảm chi phí, kiểm soát rủi ro và phục vụ khách hàng nhanh hơn, an toàn hơn. 

Liên hệ chúng tôi để khám phá cách WinActor có thể hỗ trợ chiến lược quản lý rủi ro và tuân thủ cho ngân hàng của bạn.