Luận Văn Thạc Sĩ Về Kỹ Thuật Khai Phá Mạng Xã Hội Để Quản Lý Ngân Hàng

Luận văn thạc sĩ nghiên cứu kỹ thuật khai phá mạng xã hội cho quản lý ngân hàng, đánh giá hiện trạng, phân tích vấn đề, đề xuất biện pháp hoàn thiện trong lĩnh vực kinh tế.

• Người hướng dẫn: TS. Lê Nguyễn Tuấn Thành
• Trường học: Trường Đại Học Lợi Ứng Hải Thịnh
• Đề tài: Kỹ Thuật Khai Phá Mạng Xã Hội Trong Quản Lý Ngân Hàng
• Loại tài liệu: luận văn thạc sĩ
• Năm xuất bản: 2021
• Địa điểm: Hà Nội

Mục lục chi tiết

• LỜI CAM ĐOAN
• LỜI CẢM ƠN
• DANH MỤC HÌNH ẢNH
• DANH MỤC BẢNG BIỂU
• DANH MỤC TỪ VIẾT TẮT
• MỞ ĐẦU
• Tính cấp thiết của Đề tài
• Mục đích của Đề tài
• Cách tiếp cận và phương pháp nghiên cứu
• Kết quả dự kiến đạt được
• 1. CHƯƠNG 1: GIỚI THIỆU VỀ KHAI PHÁ TIẾN TRÌNH
• 1.1. Khái niệm tiến trình
• 1.2. Khai phá tiến trình
• 1.2.1. Định nghĩa
• 1.2.2. Đặc điểm của khai phá tiến trình
• 1.2.3. Các bài toán chính trong khai phá tiến trình
• 1.3. Tổng quan về BPMN
• 1.3.1. Lịch sử phát triển BPMN
• 1.4. Khai phá cấu trúc tổ chức
• 1.4.1. Phân tích mạng xã hội
• 1.5. Một số độ đo khi phân tích mạng xã hội
• 1.5.1. Độ đo gắn kết
• 1.5.2. Độ đo độ nổi bật
• 1.6. Kết luận
• 2. CHƯƠNG 2: MÔ HÌNH HÓA VÀ MÔ PHỎNG TIẾN TRÌNH CHUYỂN TIỀN QUỐC TẾ CHIỀU ĐI
• 2.1. Giới thiệu nghiệp vụ chuyển tiền quốc tế
• 2.2. Thống kê nhân lực
• 2.2.1. Thống kê nhân lực theo nhiệm vụ và trung tâm
• 2.3. Mô phỏng và phân tích kết quả tiến trình Chuyển tiền quốc tế chiều đi
• 2.3.1. Mức 1: Xác thực tiến trình
• 2.3.2. Mức 2: Phân tích thời gian
• 2.3.3. Mức 3: Phân tích tài nguyên
• 2.4. Kết luận
• 3. CHƯƠNG 3: KHAI PHÁ VÀ PHÂN TÍCH MẠNG XÃ HỘI CHO TIẾN TRÌNH CHUYỂN TIỀN QUỐC TẾ CHIỀU ĐI
• 3.1. Tập nhật ký sự kiện của tiến trình chuyển tiền quốc tế chiều đi
• 3.2. Khai phá mạng xã hội cho quy trình chuyển tiền quốc tế chiều đi
• 3.3. Kết quả phân tích mạng xã hội chuyển tiền quốc tế chiều đi
• 3.4. Kết luận
• KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ VỀ NHỮNG NGHIÊN CỨU TIẾP THEO
• TÀI LIỆU THAM KHẢO

Tóm tắt

I. Giới thiệu về Kỹ Thuật Khai Phá Mạng Xã Hội

Kỹ thuật khai phá mạng xã hội (Social Network Mining) là một lĩnh vực nghiên cứu mới nổi, tập trung vào việc phân tích và khai thác thông tin từ các mạng xã hội để phục vụ cho mục đích quản lý và phát triển trong nhiều lĩnh vực, bao gồm cả quản lý ngân hàng. Khai thác dữ liệu từ mạng xã hội không chỉ giúp ngân hàng hiểu rõ hơn về hành vi của khách hàng mà còn hỗ trợ trong việc phát triển các chiến lược marketing hiệu quả. Sử dụng công nghệ thông tin, ngân hàng có thể phân tích các dữ liệu lớn từ mạng xã hội để tối ưu hóa trải nghiệm khách hàng và tăng cường sự tương tác với họ. Theo nghiên cứu, việc áp dụng các kỹ thuật này có thể giúp ngân hàng giảm thiểu rủi ro và nâng cao hiệu quả hoạt động.

1.1. Tầm quan trọng của mạng xã hội trong quản lý ngân hàng

Mạng xã hội đã trở thành một phần thiết yếu trong đời sống hàng ngày, ảnh hưởng đến cách mà khách hàng tương tác với ngân hàng. Ngân hàng có thể sử dụng mạng xã hội để thu thập thông tin về hành vi người dùng, từ đó hiểu rõ hơn về nhu cầu và mong muốn của khách hàng. Việc phân tích dữ liệu từ mạng xã hội cho phép ngân hàng phát hiện những xu hướng mới và điều chỉnh các sản phẩm dịch vụ cho phù hợp. Hơn nữa, ngân hàng cũng có thể sử dụng mạng xã hội để xây dựng thương hiệu và tạo dựng lòng tin với khách hàng thông qua các chiến dịch truyền thông xã hội hiệu quả.

II. Phân tích dữ liệu từ mạng xã hội

Phân tích dữ liệu từ mạng xã hội là một quá trình quan trọng trong việc khai thác thông tin hữu ích từ các nền tảng như Facebook, Twitter hay Instagram. Các ngân hàng có thể sử dụng các công cụ phân tích để theo dõi và đo lường tương tác khách hàng, từ đó đưa ra những quyết định chiến lược dựa trên dữ liệu. Phân tích hành vi người dùng giúp ngân hàng nhận diện các mẫu hành vi tiêu dùng, từ đó phát triển các sản phẩm và dịch vụ phù hợp. Bên cạnh đó, việc phân tích dữ liệu còn giúp ngân hàng phát hiện sớm các rủi ro tiềm ẩn, từ đó có các biện pháp phòng ngừa kịp thời.

2.1. Các phương pháp phân tích dữ liệu

Có nhiều phương pháp phân tích dữ liệu từ mạng xã hội, bao gồm phân tích định tính và định lượng. Phân tích định lượng thường sử dụng các chỉ số như tỷ lệ tương tác, số lượng người theo dõi, trong khi phân tích định tính tập trung vào cảm nhận và phản hồi của khách hàng. Việc kết hợp cả hai phương pháp này sẽ tạo ra một cái nhìn tổng thể về hành vi và nhu cầu của khách hàng. Hơn nữa, các công nghệ an ninh mạng cũng cần được áp dụng để bảo vệ thông tin khách hàng trong quá trình phân tích dữ liệu.

III. Ứng dụng của kỹ thuật khai phá mạng xã hội trong quản lý ngân hàng

Kỹ thuật khai phá mạng xã hội có thể được áp dụng trong nhiều khía cạnh của quản lý ngân hàng, từ việc phát triển sản phẩm đến nâng cao trải nghiệm khách hàng. Ngân hàng có thể sử dụng dữ liệu từ mạng xã hội để phát triển các chiến lược marketing hiệu quả, nhắm đến đúng đối tượng khách hàng. Bên cạnh đó, việc phân tích dữ liệu từ mạng xã hội cũng giúp ngân hàng cải thiện dịch vụ chăm sóc khách hàng, từ đó tăng cường sự hài lòng và trung thành của khách hàng. Hơn nữa, ngân hàng có thể sử dụng các thông tin thu thập được để đưa ra các quyết định đầu tư và phát triển chiến lược kinh doanh dài hạn.

3.1. Tối ưu hóa trải nghiệm khách hàng

Việc tối ưu hóa trải nghiệm khách hàng thông qua mạng xã hội không chỉ giúp ngân hàng thu hút khách hàng mới mà còn giữ chân khách hàng hiện tại. Ngân hàng có thể tạo ra các chương trình khuyến mãi, sự kiện trực tuyến và các hoạt động tương tác khác để tăng cường mối quan hệ với khách hàng. Sử dụng các công cụ phân tích, ngân hàng có thể theo dõi phản hồi của khách hàng và điều chỉnh các chương trình của mình cho phù hợp. Điều này không chỉ nâng cao sự hài lòng của khách hàng mà còn tạo ra một cộng đồng trung thành xung quanh thương hiệu ngân hàng.

IV. Kết luận

Kỹ thuật khai phá mạng xã hội trong quản lý ngân hàng mang lại nhiều lợi ích thiết thực, từ việc cải thiện trải nghiệm khách hàng đến tối ưu hóa quy trình kinh doanh. Việc áp dụng các công nghệ thông tin hiện đại cùng với các phương pháp phân tích dữ liệu sẽ giúp ngân hàng phát triển bền vững trong môi trường cạnh tranh ngày càng khốc liệt. Ngân hàng cần tiếp tục đầu tư vào nghiên cứu và phát triển các giải pháp khai thác dữ liệu từ mạng xã hội để không chỉ đáp ứng nhu cầu của khách hàng mà còn nâng cao hiệu quả hoạt động của mình.

4.1. Đề xuất cho tương lai

Trong tương lai, ngân hàng cần chú trọng hơn đến việc phát triển các công cụ và nền tảng phân tích dữ liệu từ mạng xã hội. Việc đầu tư vào an ninh mạng cũng rất cần thiết để bảo vệ thông tin khách hàng. Đồng thời, ngân hàng cũng nên xem xét việc hợp tác với các công ty công nghệ để tối ưu hóa quy trình khai thác và phân tích dữ liệu, từ đó tạo ra những sản phẩm và dịch vụ đổi mới, đáp ứng nhu cầu ngày càng đa dạng của khách hàng.

Nội dung chính

Tổng quan nghiên cứu

Làn sóng chuyển đổi số trong lĩnh vực tài chính - ngân hàng tại Việt Nam đang diễn ra mạnh mẽ, đặc biệt trong phân khúc ngân hàng bán lẻ khi các tổ chức tín dụng phải đối mặt với áp lực cạnh tranh gay gắt từ các công ty công nghệ tài chính. Trước bối cảnh đó, các ngân hàng thương mại đặt ra hai mục tiêu chiến lược cốt lõi: tìm kiếm nguồn doanh thu mới thông qua việc nâng cao chất lượng trải nghiệm khách hàng số và tối ưu hóa lợi nhuận nhờ cắt giảm chi phí cùng nâng cao hiệu quả vận hành. Luận văn tập trung giải quyết bài toán tối ưu hóa quy trình nghiệp vụ thông qua việc áp dụng kỹ thuật khai phá tiến trình và khai phá mạng xã hội.

Mục tiêu cụ thể của nghiên cứu là xây dựng phương pháp luận và mô hình thực nghiệm để trực quan hóa, phân tích luồng công việc và đánh giá mức độ tương tác giữa các nguồn lực tham gia vào quy trình chuyển tiền quốc tế bằng điện chiều đi qua mạng SWIFT. Phạm vi nghiên cứu được thực hiện trên tập dữ liệu thực tế tại Ngân hàng Thương mại Cổ phần Quân đội trong giai đoạn 2019-2021, nơi xử lý khối lượng giao dịch lên tới hơn 14.000 món mỗi năm.

Nghiên cứu mang ý nghĩa thực tiễn to lớn khi cung cấp cơ sở khoa học giúp ngân hàng tái cấu trúc bộ máy vận hành. Kết quả nghiên cứu chứng minh việc ứng dụng khai phá tiến trình kết hợp phân tích mạng xã hội là giải pháp nền tảng giúp đơn vị giảm 33% số lượng nhân sự xử lý tác vụ thủ công tại Hội sở từ 33 người xuống còn 22 người, trong khi vẫn đáp ứng mức tăng trưởng 20% tổng sản lượng giao dịch toàn hệ thống.

Cơ sở lý thuyết và phương pháp nghiên cứu

Khung lý thuyết áp dụng

Nghiên cứu được xây dựng dựa trên ba trụ cột lý thuyết chính: Quản lý quy trình nghiệp vụ, Khai phá tiến trình và Phân tích mạng xã hội. Trong đó, mô hình hóa quy trình sử dụng bộ ký hiệu tiêu chuẩn quốc tế ISO/IEC 19510:2013 giúp chuẩn hóa các tác vụ, cổng điều khiển và luồng thông điệp một cách trực quan, dễ dàng chuyển đổi sang ngôn ngữ thực thi tự động.

Kỹ thuật khai phá tiến trình đóng vai trò cầu nối giữa học máy, khai phá dữ liệu và quản lý quy trình nghiệp vụ. Hệ thống khai thác nhật ký sự kiện với cấu trúc dữ liệu gồm ba thuộc tính bắt buộc: mã định danh trường hợp, tên hoạt động và dấu thời gian thực hiện, được chuẩn hóa theo định dạng MXML và XES. Ba bài toán cốt lõi của khai phá tiến trình được tích hợp gồm: khám phá mô hình từ dữ liệu thực tế, kiểm tra độ phù hợp giữa thiết kế và thực thi, và cải tiến mô hình hiện hữu dựa trên các độ đo chất lượng như độ khớp, độ chính xác, độ đơn giản và độ khái quát.

Lý thuyết phân tích mạng xã hội được ứng dụng để lượng hóa các mối quan hệ chuyển giao công việc giữa các nhân sự và phòng ban. Các chỉ số đo lường trung tâm được triển khai bao gồm: chỉ số trung tâm Bavelas-Leavitt, bậc trung tâm xác định số lượng liên kết trực tiếp, độ trung gian phản ánh năng lực kiểm soát luồng thông tin, cùng độ gần tâm và độ gần tâm phạm vi ảnh hưởng đánh giá tốc độ tương tác giữa các nút trong mạng lưới.

Phương pháp nghiên cứu

Nghiên cứu kết hợp chặt chẽ giữa khảo sát lý thuyết quy trình nghiệp vụ và thực nghiệm định lượng trên tập dữ liệu lớn. Cỡ mẫu thực nghiệm bao gồm 6.000 trường hợp giao dịch chuyển tiền quốc tế chiều đi được trích xuất từ cơ sở dữ liệu hơn 14.000 giao dịch thực tế năm 2020 tại Ngân hàng Thương mại Cổ phần Quân đội. Phương pháp chọn mẫu là chọn mẫu phi ngẫu nhiên có chủ đích kết hợp phân tầng theo nhóm khách hàng cá nhân và doanh nghiệp nhằm đảm bảo phản ánh đầy đủ mọi tình huống nghiệp vụ phát sinh.

Quy trình phân tích dữ liệu được triển khai tuần tự qua ba nền tảng công nghệ chuyên dụng:

1. Phần mềm Bizagi Modeler được lựa chọn để thiết lập sơ đồ quy trình chuẩn và thực hiện mô phỏng qua 3 cấp độ: xác thực luồng điều khiển, phân tích thời gian xử lý và tối ưu hóa phân bổ tài nguyên.
2. Nền tảng ProM được sử dụng để nạp tập nhật ký sự kiện, thực hiện thuật toán khai phá mạng lưới xã hội từ ma trận tương tác nhân sự.
3. Phần mềm SocNetV được ứng dụng nhằm tính toán chính xác các hệ số mạng đồ thị có hướng, giúp nhận diện các nhân sự chủ chốt và nút thắt vận hành.

Kết quả nghiên cứu và thảo luận

Những phát hiện chính

Quá trình mô phỏng và khai phá mạng xã hội từ 6.000 phiên giao dịch thực nghiệm đã mang lại những kết quả nổi bật:

Thứ nhất, kiểm tra độ phù hợp quy trình ghi nhận 100% trường hợp hoàn thành đầy đủ chu trình từ khởi tạo đến đóng giao dịch qua 3 cổng rẽ nhánh song song và cổng loại trừ. Tuy nhiên, hệ thống phát hiện 322 trường hợp, chiếm tỷ lệ 5,3% tổng số hồ sơ, bị trả lại để kiểm tra và nhập liệu bổ sung tại bước thẩm định ban đầu của chuyên viên tài trợ thương mại.

Thứ hai, phân tích thời gian chỉ ra sự chênh lệch lớn giữa các công đoạn. Bước tư vấn và tiếp nhận hồ sơ từ khách hàng tiêu tốn thời gian trung bình 40,12 phút mỗi giao dịch với tổng thời gian tích lũy đạt 240.735 phút. Bước kiểm tra tính hợp lệ và nhập liệu lên hệ thống phần mềm tốn trung bình 44,52 phút mỗi giao dịch, chiếm tỷ trọng cao nhất trong toàn bộ chuỗi tác vụ.

Thứ ba, khai phá mạng xã hội chỉ ra cấu trúc chuyển giao công việc giữa 3 nhóm vai trò: Chuyên viên hỗ trợ, Chuyên gia và Cấp quản lý. Cặp liên kết giữa Chuyên viên hỗ trợ và Cấp quản lý có tần suất tương tác cao nhất với trọng số chuyển giao đạt 5,45 điểm, trong khi nhóm Chuyên gia xử lý độc lập với tần suất luân chuyển trung bình 1,15 lần mỗi hồ sơ.

Thảo luận kết quả

Dữ liệu mô phỏng và phân tích mạng lưới có thể được trực quan hóa hiệu quả thông qua biểu đồ tròn biểu diễn tỷ lệ thời gian giữa các công đoạn, cùng sơ đồ đồ thị có hướng mô tả luồng luân chuyển chứng từ. Đồ thị mạng lưới làm nổi bật các nhân sự trung tâm như chuyên viên xử lý chính và kiểm soát viên, những người có chỉ số bậc trung tâm và độ trung gian vượt trội, đóng vai trò trạm trung chuyển điều phối hầu hết các giao dịch ngoại hối.

Nguyên nhân chính dẫn đến kéo dài thời gian tại các chi nhánh là do hồ sơ khách hàng cung cấp thường thiếu chứng từ chứng minh mục đích chuyển tiền, buộc cán bộ ngân hàng phải thực hiện nhiều vòng trao đổi lặp lại. Kết quả này tương đồng với các nghiên cứu khai phá tiến trình trong lĩnh vực ngân hàng tại khu vực Châu Âu, khẳng định việc nhận diện chính xác các nút thắt cục bộ qua phân tích mạng lưới là tiền đề bắt buộc để tự động hóa quy trình nghiệp vụ thành công.

Đề xuất và khuyến nghị

Dựa trên kết quả phân tích định lượng, nghiên cứu đề xuất 4 nhóm giải pháp chiến lược nhằm nâng cao năng suất và chất lượng dịch vụ ngân hàng:

1. Tự động hóa khâu tiền kiểm và số hóa thu thập chứng từ: Khối Công nghệ thông tin cùng Khối Ngân hàng số cần phát triển tính năng nhận diện ký tự quang học thông minh kết hợp biểu mẫu điện tử trên ứng dụng ngân hàng số. Mục tiêu giảm 45% thời gian tiếp nhận và xử lý hồ sơ ban đầu từ 40 phút xuống còn 22 phút, hoàn thành triển khai trong vòng 6 tháng.
2. Tái cấu trúc cơ chế phân bổ luồng công việc theo năng lực nhân sự: Khối Vận hành phối hợp Khối Nhân sự áp dụng thuật toán định tuyến công việc tự động dựa trên chỉ số năng lực và độ trung gian của từng cán bộ. Giải pháp này hướng tới mục tiêu tăng năng suất xử lý của đội ngũ chuyên viên lên 25% trong lộ trình 9 tháng.
3. Thiết lập hệ thống giám sát tiến trình thời gian thực: Trung tâm Dịch vụ Thanh toán và Tài trợ thương mại cần tích hợp công cụ khai phá nhật ký sự kiện trực tiếp vào hệ thống phần mềm lõi để theo dõi liên tục chỉ số thời gian xử lý và cảnh báo tức thì các điểm nghẽn, duy trì tần suất đánh giá định kỳ 3 tháng một lần.
4. Chuẩn hóa quy chuẩn nghiệp vụ và đào tạo mạng lưới: Trung tâm Đào tạo tổ chức các chương trình đào tạo chuyên sâu về hồ sơ chuyển tiền quốc tế cho hơn 3.000 chuyên viên quan hệ khách hàng và 300 chuyên viên tài trợ thương mại trên toàn quốc, phấn đấu kéo giảm tỷ lệ hồ sơ lỗi cần bổ sung từ 5,3% xuống dưới 1,5% trong vòng 12 tháng.

Đối tượng nên tham khảo luận văn

Luận văn cung cấp nguồn tư liệu học thuật và thực tiễn giá trị cho 4 nhóm đối tượng trọng tâm:

1. Lãnh đạo và Giám đốc Khối Vận hành Ngân hàng: Tham khảo phương pháp luận khoa học để tối ưu hóa định biên nhân sự, tái thiết kế quy trình liên phòng ban và cắt giảm chi phí vận hành từ 20% đến 35%.
2. Chuyên viên Quản lý Quy trình và Đảm bảo Chất lượng: Ứng dụng quy trình mô hình hóa chuẩn BPMN 2.0 trên phần mềm Bizagi để mô phỏng, phát hiện nút thắt và kiểm thử các kịch bản cải tiến trước khi áp dụng diện rộng.
3. Kỹ sư Phân tích Dữ liệu và Khoa học Máy tính: Khai thác phương pháp trích xuất nhật ký sự kiện từ hệ thống thông tin doanh nghiệp, làm chủ kỹ thuật khai phá tiến trình bằng ProM và các độ đo phân tích mạng xã hội bằng SocNetV.
4. Học viên Cao học và Giảng viên khối ngành Công nghệ Thông tin, Hệ thống Thông tin Quản lý: Sử dụng làm tài liệu tham khảo điển hình về việc kết hợp giữa lý thuyết khai phá dữ liệu nâng cao với bài toán thực tế quy mô lớn trong ngành tài chính.

Câu hỏi thường gặp

Kỹ thuật khai phá tiến trình mang lại sự khác biệt gì so với các công cụ giám sát quy trình truyền thống trong ngân hàng? Các công cụ truyền thống chỉ thống kê các chỉ số hiệu suất tổng quát mà không chỉ ra được luồng thực thi thực tế. Khai phá tiến trình sử dụng dữ liệu nhật ký sự kiện thực để dựng lại chính xác mô hình đang chạy, phát hiện 100% các điểm rẽ nhánh ngầm và trường hợp sai lệch so với quy định ban hành.

Lý do luận văn lựa chọn chuẩn BPMN 2.0 và công cụ Bizagi Modeler để mô phỏng quy trình? Chuẩn BPMN 2.0 theo tiêu chuẩn ISO/IEC 19510:2013 cung cấp hệ thống ký hiệu trực quan giúp thu hẹp khoảng cách giữa nghiệp vụ ngân hàng và kỹ thuật phần mềm. Bizagi Modeler hỗ trợ mô phỏng động đa kịch bản với độ chính xác cao qua 6.000 trường hợp thử nghiệm, cho phép đo lường chi tiết thời gian và tài nguyên.

Phân tích mạng xã hội đóng vai trò như thế nào trong việc tối ưu hóa nhân sự ngân hàng? Phân tích mạng xã hội lượng hóa mức độ phối hợp giữa các vị trí thông qua các độ đo trung tâm và ma trận chuyển giao. Nghiên cứu chỉ ra tương tác giữa Chuyên viên và Quản lý đạt trọng số 5,45, giúp nhà quản trị nhận diện đúng nhân sự chủ chốt, phát hiện tình trạng quá tải và tái phân bổ công việc công bằng.

Tập dữ liệu 6.000 trường hợp mô phỏng có đảm bảo độ tin cậy cho toàn bộ hệ thống MB? Cỡ mẫu 6.000 trường hợp được chọn lọc và phân tầng kỹ lưỡng từ hơn 14.000 giao dịch thực tế năm 2020. Dữ liệu bao quát toàn bộ các kịch bản giao dịch chuyển tiền quốc tế chiều đi của cả khách hàng cá nhân và doanh nghiệp, đảm bảo độ tin cậy thống kê và phản ánh chính xác thực tế vận hành.

Làm thế nào để ngân hàng nhân rộng mô hình này sang các quy trình dịch vụ khác? Ngân hàng cần trích xuất nhật ký sự kiện chuẩn từ các hệ thống phần mềm lõi của từng nghiệp vụ như tín dụng, thẻ hay bảo hiểm. Sau đó, áp dụng quy trình phân tích gồm 3 bước: mô hình hóa trên Bizagi, khai phá mạng lưới trên ProM và tối ưu phân bổ nhân sự trên SocNetV theo đúng phương pháp luận của luận văn.

Kết luận

• Luận văn xây dựng thành công khung phương pháp luận hoàn chỉnh kết hợp giữa chuẩn mô hình hóa BPMN 2.0, kỹ thuật khai phá tiến trình và lý thuyết phân tích mạng xã hội trong quản trị ngân hàng hiện đại.
• Thực nghiệm trên 6.000 phiên giao dịch chuyển tiền quốc tế chiều đi tại MB đã chứng minh tính hiệu quả của phương pháp khi làm rõ mọi điểm nghẽn thời gian và cơ cấu phối hợp giữa các bộ phận.
• Đóng góp khoa học cốt lõi của đề tài là cung cấp giải pháp định lượng giúp ngân hàng giảm 33% nhân sự xử lý trực tiếp tại Hội sở nhưng vẫn đảm bảo xử lý vượt mức tăng trưởng 20% lượng giao dịch hàng năm.
• Kế hoạch nghiên cứu tiếp theo bao gồm việc tích hợp các thuật toán học sâu để dự báo trước thời gian hoàn thành giao dịch và mở rộng ứng dụng cho toàn bộ các quy trình tín dụng phức tạp trong lộ trình 18 tháng tới.
• Các tổ chức tài chính và ngân hàng thương mại cần nhanh chóng áp dụng kỹ thuật khai phá tiến trình và mạng xã hội để chủ động tối ưu hóa chi phí và tạo bước đột phá trong hành trình chuyển đổi số toàn diện.

Trích đoạn nội dung tài liệu

BỘ GIÁO ĐỤC VÀ ĐÀO TẠO ___ BỘ NÔNG NGHIỆP VÀ PTNT TRƯỜNG DẠIHỌC THỦY LỢI ỨNG HÁI THỊNH KHAI PHA MẠNG XÃ HỘI CHO QUAN LÝ NGÂN HANG LUẬN VĂN THẠC SĨ HA NỘI, NĂM 2021 BỘ GIÁO ĐỤC VÀ ĐÀO TẠO ___ BỘ NÔNG NGHIỆP VÀ PTNT TRƯỜNG DẠIHỌC THỦY LỢI UNG HAL THỊNH KHAI PHA MẠNG XÃ HỘI CHO QUAN LY NGÂN HANG (Chuyên pink: Công nghệ hing tn HUONG DAN KHOA HỌC TS. LE Npayén Tain Tinh HÀ NỘI, NĂM 2021 LỜI CAM DOAN “Tô si eam doa để “Ks phá mạng xã cho goin lý ngn hàng” lồ công tinh nghiên ea củ bàn Dân e gi. Các Kế qui ngiền ct Và các kế lận dụng ag văn Là túng thực, không ao chấp từ mt ng não vã dưới Bt kỹ hình (hú nào, Việc han ko các nguồn tig (sấu cổ đã dược thục hig wih dẫn à ph ngôn i tiêu thâm khảo đăng quy i. văn Tắc gi uận ng Mãi LOI CÁM ON "Để sõế hon hn tls van Bạc bên ca sự ỗ Ip ổ ging ea bản hin in hing dẫn ahi in in quý Thy C căng như sự động vin ng hộ ein a dn ‘gab? wong su i gan học tp giện sửa và thục Hận hận van the ‘Toi xh chảo hi by 1 ig iếton đến Thy TS.

Lê Nguyễn Tuấn Thành Bộ món (Ging nghệ hin mềm, người đã hết lùng ep đ à q mui ib ign it nhất cho tới tod tình uận văn này. Ti sn chân tình by tà lông bit ơn đến tin th quý hy rong Khoa Công nghệ thing in Đại học Thủy li tận nh tryể dạt ns Ka thức qu bê côn nh tao mọi đu ign thuận lợi hất cho 1 wong se gi ình học Lập nghi cứu vã cho đến hi hye in đi lon vn, “ôi xa chân hành by 1 lồng hết on dẫn Ngân hing Thưng nại Cổ pha Quân độ đã Inte to my i lệnh rang suỗ hội gan nein cứu và thự biện kớn tấm “Chỗ cũng tội si ch thành cảm ơn đế cc ah chi ve bạn đng môn đ bồ và động ign ti thu rong sa quá ônh học tp gh cứu và hg hiện đ dì lận ân tực mộ cách hoãn chin, Ha Nộ, ngày OL tháng 06 năm 2031 oc nt hiện Ứng Hải Thịnh MỤC LỤC DANH MỤC HINH ANA. LG DANH MỤC BẰNG BIEU. DANH MỤC TỪ VIỆT TẤT.

1 Típhcâp table Đà ta 2 Me ách của Đã tà, ‘Gach lắp cận va phương phâp nghiên cửu, Kế qua dự kến đại dục HƯƠNG! GIỚI TREU VỀ KHAI BHA TIẾN TRIN 4 “Lealid vin 4 TLZ_ Kipha in tình, 4 T21 T2 Đặc đảm của khai pi lên kinh Dh nan 4 4 1123, Các bàiloàn chính rong khai phố tn tình § Là” Tổng quan về BPMN, 40 Lich sử pháttiên BPMN HỆ 1.1 Kha pha clu toe lễ chúc w 442, Phan ích mang xã hội 2 1. Một số độ do khi phan tich mang xã hộ: 28 15.6 do adn kết 28 1182 Bb do đo ni bat 16 Rãluận. 28 HUONG 2d FINE HOR VÀ MÔ PHONG TEN THIN CHUYỂN TIEN UOC TẾ CHIEU} 2 1ˆ Gaihậu nghệp va huyện lên aude 2 5. Thông kệ nhận 2 “eet ante nhện vy tna ie 5 3ˆ Mô phòng và phân tien kết quà tên inh Chuyên tên quấ Tổ chu, —g Te1: Xácthục tần nh, ® Múc2: Phân ích tới ga, „ Mue 3: Phản teh ta nguyên Eas 24, Kết luận S28 CHUONG 3 KHAI BAK VÀ BAAN TU WANG SAK HỘI CHO HIẾN TRÌNH (CHUYEN TIEN QUỐC TẾ CHIEU DL 5358 3⁄1.

Tép nhậtky au bên của tiến tinh chuyện lên quốc lễ chidu 6 6368 “X8” Khai pha mang xã hỏi cho duy tinh chuyên tên qubc chiêu dB at quả phan ch mang xã hộ chuyên ân quật te chu d sa Kế hiện 7368 KẾT LUẬN VÀ KIÊN NGHỊ WVỆ NHONG NGHIÊN CUUTIEP THÊO. 788 ALLIEU THAM KHẢO Ban umalnkml not vad esne ANT U06 e TIN ieee DANH MỤC HÌNH ẢNH. $f: leon dinh tang Khi hi Tin th, Đình 2B oda= Plein dd uh Bình LÀ Bàiluát 2 Ken ph bo Bình 14 Bliloe+- Cũ tên mộ high ảnh Các nhân bạn ca BPMN Hình L2 Cá thành ohne bùneis BPMN Hình L2: Vids vẽ mộnó hạ en ih, được by đến ng APN Định L: Một ng si hộ ùn những ạt dạ hệ cho thự tệ sa lỗ chứ và c sang đại in cho ắc mỗi quan hệ, inh : Mang xh địa rên cng việc được ths hiện và chs gao mức sĩ ohn 2 h 1 2 inkMang hit dựa ồn sông ie âượ thục hn chs sit sie tò 2 ‘inh 2. Tiện rink shay ia ude had theo BPMN s Đình 3): TiÊ tinh huyện jn qe 1 thầu đi với Lộc bò i thôn tin vẽ túc hán.

Tình 32: Mang hồi cho denn chuyển eh aus shied đi: Đình 33 Mang hồi ương ing ong SoeNet¥ 206 ‘Error! Hypetin reference nt val : Các và ol ca tong Kho Tidy wish vege Bookmark na defined? DANH MỤC BANG BIEU tiện mit hot ding. 20 "Băng Lẻ Ma tân shun so sng vig th ign ung inh ca si shaven gio Geng Amn nat Kh 2 ‘Bang LS: Ma ad thiện giao cùng vie mie vi hồ 2 "Băng 21: Te nhấn a ong im 2 ‘Bing 22: Thing kệ nhậnlực yeign cg ns dishww CTOT sly 3000. "Bảng 22: Tvi củ i de nhận, ‘Bing 22: Kế quả mà phông của Mức hi "Bảng 2: Thi sàn từng nhiệm wy cla ICN chuyến in, » Bảng 26: Thời dạn ong nhiệmxà củ KHON ` Tana te đong hỏa a "Đăng 37: Kệ qu mô hing KHCN Mức 2 "Đăng 25 K qui mô phone KHCN + Tăng dịp ha ở Mi 2 asus "Đăng 2 ]D 3 ương t hân ong hick bin KHICN mg "Bảng 112 Ss Tụchưng mùinhiên su tng kish bin KHCN S74 "Bảng 215 Số gms thom ga mi nhiền vụ ong kc Bin KHCN- Tang tự đồng hóa ost ‘Bing. 214° K qui mdphenaco ich bin te Level ‘ss ‘Bang 218: Ket qu msphn của ich ban 26 Level3 ‘oss "Bảng 2 l6 Sử dong What fAnahsh 0 sinh Ty I a ng sIse "Bảng 31: hang bi dna địa ào cha SocNetV ‘int ‘Bing 3.2: Magiathung cle gia gfe de ohn.

Tima ha ee he phn Ties Bing 14: Mặc ng tim (DC) viđã ung lâm đã de cin hn (DC) 2263 Bing 3-5: Denim sia iam BC 208 in. nk ng nati TRC 6 ror! Haperink reference nat xal,Bang 1: Triệt mậ phì nite "du hong eset miter ‘Error Bookmark not find. 18 DANH MỤC TỪ VIẾT TAT Tư viễntắt ¬ "Nghĩ ing việt ‘BPM | Business Process Management | Quin Quy tinh Nehisp wy Ký hiệu và Mô nh Quy nh BPMN | Business Process Mel and Notation Nehigp về cv | Guyén vite DVTT [Dich vo thank tin DVKH [Dich wy khich hing SV | Kidm soit ven ki | Khieh nine KHCN | Khich Ringo nin 1 Thal on TIM ma | Tata tnwong LỜI Mở DAU Tỉnh cắp eit sửa ĐỂ ti Tiện nạo nh vụ i híh ngắn hing ti Việ Nam rong những âm gn đây đã cô ng sự hay đổi ngon mục de biệt ong Thi vụ bin lẽ etal banking. Ce gắn Bông cạy du rong cuc chiến mang tố 36 hột (gal amdormaion) Động lực he iy sự lay đội mạnh mẽ nà có dễ ừ ộccông nghệ hay độ tông ngày Và su vào hành nh cộc ống của con na ‘sw xu hiện cbs ngày cng nhiễu các doanh nghiệp tả chính sử dụng công nghệ mới (hay còn gọi là Doanh nghiệp EINEECH lim i tăng lợi chọn cho ác khệch bằng kh, phác nh nụ cu hihi nly lo áp ye lớn eo các nhủ đều bình ngân hồng mộc họ phải lại chọn giữa vgs “thuyền đi” hay "tu Họ đơ ra cc hit lược chuyến i với 02 bt lớn phải gi quyết 1 Tâm km các nguễn doa tu mới n phi dịch wy bing chà ci Họng nâng sao chit lượn tri nghiệm khách hing the hung sổ ba, it kp các xu hướng công nghệ mối 2 Tổ ưa bộc li hin thông qua ve giản chi pi và năng cao hiệu gu hot động vin tanh ‘Dé eal quyết iain hi2, cing ae thé mi ed quy tình ong quân nei Bảng theo mt bide đến tần nh, phần ích, nd png thiện sự phổi hợp giữ c Bản lên quan nhân ip guy tăng năng su lọ động, gi cỉ ph vận ish 2.

Mye dich ta D8 Me ca ta ăn gba ha ội dang chính 1) TÌn id kỹ eh Nhi nhí tên ảnh & ede tj on được sử dụng để ai ph ên tinh; 2) Ấp dạng thuật ain Mu phí mạng xi hội ay dựng mạng i cho mit quy tình nghiệp vụ rong quản ‘gn ing. Quy kinh được lựa chọn i "Quy tỉnh chuyên ên qu hb" iN hàng TMCP Quin đội 3. Chet Hp cận và phương pháp nghiên cứu ĐỂ dat được cc mục Hear, esnips phương hp nhiên cứe lý shuyér kết bop vớ thực nghiệm. Phin nghiên cứ ý tuyết bạ gầm + Kio sit iti fi về c Quy tinh Quy định ngiệp vụ sỗ liệu báo cá lên quan ổn gia dich chyba iễn uc eid đ gi Ngân ng TMCP Quản đội ‘+ Timid lựa chọn các tht ton th họp rung kỹ hat kip inn, số hổ áp dụng dé ph eh, nh i, do guy toh ngiệp vụ duyên da quốc lễ chu đại Ng hing TMCP Quin đội in thục nghệm lao gồm + Sử ng công cụ Boagi Modeler để nộ hình hai quy a duyên tên gute te ghi đại Ngân hông Quân đội heo chun BPMN, sa tig inh mô phân mô linh ny vi ác kh bản ic nha, Từ k quả mô phóng, hứng t cổ thé 90s, phân tí, định gia ig quá ca ức ch bản, “+ Sử đựng công cự ProM đổ phn ch, Mai phá Ahi poh mạng xã hội củ i tinh chuyên tên quốc 1 hid đi từ rong tp tn nhật ký sự kiện (event os) được 40 ‘gong nh mộ hôn cc ch bám + sicayng cng ey SoeNet 8 nh once độ đe x.

qua dé ie cíchúng 0i hiểu được kỹ đu Ka ph in nh nỗi chung iu được has phi mạng xš hi ối rồng, Đông thi, cóchôn cũng phần Hoh được uy tinh gio dish cuyệnn quốc hiễu đt một ngắn hồng hương mới từ đó cô ‘vara đình gi, ep ngôn bảng he hiện ác ct, lự chy mộ nh ận ảnh mộ cách họp ý VỀ phương điện hục nghiệm, tóc bún lò bất ch mổ hình hoi một tến kinh ghi vụ tong agin bàng, à sau đồ mô phông mô hình my với các kịch bản tác has. Ngoài lúc ichns cũng bit cách ấp đụng một kỹ tha kh thí in nh “Thông qua các côn cụ. PrOM phn ch ập tn ik sự kiện và SocndV nh các độ to, CHUONG 1. GIỚI THIỆU VE KHAI PHA TIEN TRÌNH 1.