Ngành nghề
Ngành có dữ liệu dày nhất nhưng cũng bị ràng buộc chặt nhất. BigAI triển khai theo hướng dữ liệu không rời khỏi hạ tầng ngân hàng, mọi mô hình đều giải thích được và mọi con số đều truy vết được về nguồn.
Bối cảnh
Những rào cản BigAI gặp lặp lại ở hầu hết doanh nghiệp trong ngành.
Với ngân hàng, BigAI gần như luôn khuyến nghị bắt đầu từ tầng dữ liệu chứ không phải từ mô hình AI. Lý do đơn giản: các bài toán AI giá trị nhất trong ngành — chấm điểm tín dụng, phát hiện gian lận, dự đoán rời bỏ — đều cần dữ liệu hợp nhất từ nhiều hệ thống. Không có tầng đó thì mô hình nào cũng chỉ dừng ở thử nghiệm.
Core banking, thẻ, tín dụng, treasury, CRM và các hệ thống mua ngoài — mỗi hệ thống một mô hình dữ liệu và một chu kỳ cập nhật riêng.
Báo cáo định kỳ cho NHNN, báo cáo IFRS 9 và các yêu cầu đột xuất đều cần số liệu nhất quán, có kiểm chứng và đúng hạn.
Dữ liệu khách hàng không được rời khỏi hạ tầng ngân hàng; mọi truy cập phải ghi nhật ký và giải trình được khi kiểm toán.
Một quyết định từ chối tín dụng cần nêu rõ lý do. Mô hình hộp đen không vượt qua được vòng phê duyệt rủi ro.
Ứng dụng
Vuốt ngang để xem đầy đủ bảng
| Bài toán nghiệp vụ | Giải pháp BigAI | Lợi ích đo được |
|---|---|---|
| Đóng sổ và báo cáo tài chính chậm<br><span class="small muted">Đối soát thủ công qua nhiều hệ thống</span> | Lakehouse tập trung, pipeline đối soát tự động và bộ chỉ số chuẩn | −42% thời gian đóng sổ còn 7 ngày |
| Chấm điểm tín dụng phụ thuộc quy tắc cứng<br><span class="small muted">Bỏ sót khách hàng tốt nằm ngoài chuẩn</span> | Scorecard kết hợp học máy có giải thích bằng SHAP, tích hợp luồng phê duyệt | +15% tỷ lệ duyệt ở cùng mức rủi ro |
| Phát hiện gian lận sau khi đã xảy ra<br><span class="small muted">Rà soát theo lô, phát hiện chậm</span> | Chấm điểm rủi ro giao dịch thời gian thực trên nền streaming | −31% phát hiện dưới 300 mili giây, giảm 31% tổn thất |
| Mở tài khoản mất nhiều thời gian<br><span class="small muted">Nhập liệu và đối chiếu giấy tờ thủ công</span> | eKYC với OCR CCCD tiếng Việt, so khớp khuôn mặt và kiểm tra giả mạo | 3 phút thời gian mở tài khoản còn 3 phút |
| Nhân viên chi nhánh tra cứu quy trình chậm<br><span class="small muted">Hàng trăm văn bản nội bộ cập nhật liên tục</span> | BigAI Assistant chạy on-premise, phân quyền theo chức danh | −58% câu hỏi gửi về hội sở giảm mạnh |
| Chăm sóc khách hàng thiếu cá nhân hoá<br><span class="small muted">Chiến dịch gửi đại trà, tỷ lệ phản hồi thấp</span> | Mô hình dự đoán nhu cầu và rời bỏ, gợi ý sản phẩm theo phân khúc | +2,4 lần tỷ lệ chuyển đổi chiến dịch |
Dự án tiêu biểu
Từ 14 nguồn dữ liệu rời rạc và quy trình đối soát thủ công, ngân hàng chuyển sang một nền tảng lakehouse có quản trị, phục vụ đồng thời báo cáo NHNN và phân tích kinh doanh nội bộ.
Đọc case studyTuân thủ
Toàn bộ hệ thống chạy on-premise hoặc trên hạ tầng đám mây đặt tại Việt Nam, phù hợp Nghị định 13/2023 về bảo vệ dữ liệu cá nhân.
Mọi truy cập dữ liệu và mọi quyết định của mô hình đều được ghi lại, xuất ra được cho kiểm toán nội bộ và cơ quan quản lý.
Kèm tài liệu mô tả mô hình, phân tích yếu tố ảnh hưởng và kiểm tra thiên lệch — hồ sơ đủ để trình hội đồng rủi ro.
Một kỹ sư giải pháp của BigAI sẽ cùng bạn rà soát hiện trạng dữ liệu, xác định bài toán đáng làm nhất và phác thảo lộ trình khả thi. Không ràng buộc.