Giới thiệu dự án

Trong kỷ nguyên kinh tế số và cạnh tranh tài chính toàn cầu, việc chuyển dịch từ mô hình quản trị hiệu suất truyền thống sang các khung đánh giá tích hợp đa chiều đóng vai trò sống còn đối với các tổ chức tín dụng. Theo các khảo sát quản trị toàn cầu của Bain & Company, Thẻ điểm cân bằng (Balanced Scorecard - BSC) liên tục nằm trong Top 10 công cụ quản trị được sử dụng phổ biến nhất thế giới với hơn 80% doanh nghiệp trong danh sách Fortune 500 áp dụng. Tại thị trường Việt Nam, báo cáo của Vietnam Report ghi nhận 68% doanh nghiệp thuộc VNR500 và khối ngân hàng thương mại đã và đang vận hành hệ thống đo lường chiến lược hiện đại.

+-----------------------------------------------------------------------------------+
|                  KHUNG QUẢN TRỊ HIỆU SUẤT THEO THẺ ĐIỂM CÂN BẰNG (BSC)             |
|                                                                                   |
|  [Tài chính] <====== [Khách hàng] <====== [Quy trình nội bộ] <====== [Học hỏi/PT] |
|  • Doanh thu/Lãi     • Sự hài lòng        • Chuẩn hóa tác nghiệp    • Đào tạo KPI |
|  • ROA / ROE / EVA   • Lòng trung thành   • Quản trị rủi ro         • Văn hóa DN  |
+-----------------------------------------------------------------------------------+

Hệ thống quản lý trước đây của Ngân hàng Thương mại Cổ phần Đầu tư và Phát triển Việt Nam – Chi nhánh Phú Xuân (BIDV Phú Xuân) chủ yếu tập trung vào các chỉ tiêu tài chính định lượng trong quá khứ (Lagging Indicators). Cách tiếp cận này tạo ra 4 rào cản thực thi chiến lược nghiêm trọng:

  • Rào cản tầm nhìn: Dưới 50% nhân sự hiểu rõ mục tiêu chiến lược của chi nhánh gắn liền với nhiệm vụ hằng ngày.
  • Rào cản con người: 69% cơ chế khuyến khích, động viên chưa gắn trực tiếp với các mục tiêu phi tài chính mang tính dài hạn.
  • Rào cản nguồn lực: Ngân sách hoạt động và định mức kinh doanh chưa kết nối đồng bộ với sáng kiến chiến lược cấp phòng ban.
  • Rào cản quản lý: Các chỉ số tài chính chỉ phản ánh kết quả sau cùng, thiếu sức mạnh dự báo và bỏ qua các tài sản vô hình (vốn tri thức, sự trung thành của khách hàng, năng lực công nghệ).

Đề tài "Sự tác động của Thẻ điểm cân bằng đến kết quả thực hiện công việc tại Ngân hàng TMCP Đầu tư và Phát triển Việt Nam – Chi nhánh Phú Xuân" giải quyết triệt để bài toán đồng bộ chiến lược thông qua các mục tiêu cụ thể:

  1. Hệ thống hóa cơ sở lý luận về mô hình BSC kết hợp với hệ thống chỉ số đo lường hiệu suất cốt lõi (Key Performance Indicators - KPIs) trong lĩnh vực tài chính - ngân hàng.
  2. Xây dựng mô hình định lượng và đo lường mức độ tác động của 5 nhân tố: Khía cạnh Tài chính, Khía cạnh Khách hàng, Khía cạnh Quy trình quản lý nội bộ, Khía cạnh Học hỏi và phát triển, và Nhận thức về BSC đến Kết quả thực hiện công việc.
  3. Đề xuất ma trận giải pháp chuẩn hóa quy trình BSC-KPIs nhằm tối ưu hóa năng suất lao động và khả năng sinh lời bền vững cho BIDV Phú Xuân.

Phạm vi nghiên cứu bao trùm toàn bộ dữ liệu hoạt động kinh doanh giai đoạn 2016–2018 và tập mẫu khảo sát toàn diện 56 cán bộ công nhân viên tại chi nhánh Phú Xuân trong quý IV/2019.


Phân tích và thiết kế giải pháp

Phân tích hiện trạng

Trước khi tích hợp hệ thống BSC, công tác đánh giá hiệu suất nhân sự tại các ngân hàng thương mại thường gặp mâu thuẫn giữa tối đa hóa lợi nhuận ngắn hạn và duy trì chất lượng danh mục tín dụng an toàn dài hạn.

Tiêu chí so sánh Đánh giá Tài chính truyền thống Quản trị theo OKRs (Objectives & Key Results) Thẻ điểm cân bằng (Balanced Scorecard - BSC)
Bản chất đo lường Đơn chiều (Chỉ tiêu tài chính quá khứ) Định tính & Định lượng ngắn hạn (Quý) Đa chiều (Tài chính + 3 khía cạnh phi tài chính)
Độ trễ thông tin Độ trễ cao (Lagging Metrics) Thời gian thực (Real-time tracking) Cân bằng giữa Lagging Metrics & Leading Metrics
Mức độ liên kết chiến lược Rời rạc, tập trung cục bộ phòng ban Tự chủ, linh hoạt từ dưới lên (Bottom-up) Bản đồ chiến lược đa tầng, nhân quả (Top-down & Bottom-up)
Đo lường tài sản vô hình Không hỗ trợ Hỗ trợ một phần Kiểm soát toàn diện nguồn nhân lực & tri thức
Khả năng áp dụng ngành Ngân hàng Phổ biến nhưng nhiều rủi ro nợ xấu Thích hợp với khối Tech/Sáng tạo Tối ưu cho kiểm soát rủi ro, dịch vụ & tài chính

Áp dụng phương pháp phân loại yêu cầu MoSCoW (Must have, Should have, Could have, Won't have) cho hệ thống đánh giá tại BIDV Phú Xuân:

  • Must have: Thang đo chuẩn hóa Likert 5 mức độ; quy trình kiểm định độ tin cậy thang đo bằng hệ số Cronbach's Alpha ($\alpha \ge 0.6$); kiểm soát chỉ số trượt giá và trích lập dự phòng rủi ro.
  • Should have: Bản đồ chiến lược (Strategy Map) hiển thị mối liên kết nhân quả giữa 4 viễn cảnh; ma trận phân bổ trọng số KPIs theo từng vị trí chuyên môn.
  • Could have: Tự động hóa trích xuất dữ liệu giao dịch từ Core Banking sang dashboard theo dõi KPI cá nhân định kỳ theo tuần/tháng.
  • Won't have: Cơ chế đánh giá cảm tính, phi số liệu không có tài liệu kiểm chứng (Audit trail).

Thiết kế hệ thống

Mô hình nghiên cứu tác động của BSC đến kết quả thực hiện công việc được chuẩn hóa dưới dạng chuỗi quan hệ nhân quả:

Ngăn xếp công nghệ và công cụ thống kê (Analytics Stack)

  • Engine xử lý số liệu: IBM SPSS Statistics Version 20.0 kết hợp Microsoft Excel 2013.
  • Thang đo: Likert 5 mức độ (1: Hoàn toàn không đồng ý $\rightarrow$ 5: Hoàn toàn đồng ý).
  • Mô hình định lượng OLS (Ordinary Least Squares):

$$Y = \beta_0 + \beta_1 X_{TC} + \beta_2 X_{KH} + \beta_3 X_{QL} + \beta_4 X_{HH} + \beta_5 X_{NT} + e_i$$

Trong đó:

  • $Y$: Đánh giá kết quả thực hiện công việc của nhân viên BIDV Phú Xuân.
  • $X_{TC}, X_{KH}, X_{QL}, X_{HH}, X_{NT}$: Các biến độc lập đại diện cho 4 khía cạnh BSC và Nhận thức BSC.
  • $\beta_0, \beta_1, ..., \beta_5$: Hệ số hồi quy riêng phần; $e_i$: Sai số ngẫu nhiên.
CẤU TRÚC BIẾN QUAN SÁT TRONG MÔ HÌNH:

Methodology

Nghiên cứu kết hợp phương pháp nghiên cứu định tính và định lượng:

  1. Nghiên cứu định tính: Nghiên cứu văn bản chiến lược của BIDV, thảo luận chuyên gia và phỏng vấn thử nghiệm ($N = 5$) cán bộ quản lý nhằm hiệu chỉnh từ ngữ bảng hỏi.
  2. Nghiên cứu định lượng: Khảo sát diện rộng ($N = 56$ nhân sự, đạt tỷ lệ phản hồi hợp lệ 100%).
  3. Ma trận đánh giá rủi ro (Risk Assessment):
Rủi ro tiềm ẩn Mức độ Biện pháp giảm thiểu
Sai lệch nhận thức do khảo sát chủ quan Trung bình Kết hợp đối chiếu số liệu thứ cấp thực tế từ Báo cáo tài chính 2016-2018
Hiện tượng đa cộng tuyến giữa các biến Cao Kiểm tra chỉ số VIF (Variance Inflation Factor) và hệ số tương quan Pearson
Thiếu nhất quán thang đo Thấp Kiểm tra hệ số tin cậy Cronbach's Alpha và Corrected Item-Total Correlation

Implementation và kết quả

Development process

Quá trình triển khai và phân tích dữ liệu được thực hiện qua 4 giai đoạn chuẩn mực:

  • Phase 1: Thu thập & Mã hóa dữ liệu: Thu thập hồ sơ nhân sự, bảng cân đối kế toán 2016-2018 và phát phiếu điều tra Likert.
  • Phase 2: Kiểm định thang đo Cronbach's Alpha: Loại bỏ các biến rác có hệ số tương quan biến - tổng (Corrected Item-Total Correlation) $< 0.3$.
  • Phase 3: Phân tích tương quan & Hồi quy tuyến tính (Enter Method): Xác định hệ số xác định $R^2$ hiệu chỉnh, kiểm định $F$ thông qua ANOVA và hệ số Durbin-Watson.
  • Phase 4: Hoạch định chính sách: Căn cứ vào độ lớn của hệ số Beta chuẩn hóa để đưa ra khuyến nghị phân bổ nguồn lực.

Dưới đây là thuật toán pipeline xử lý dữ liệu kiểm định bằng Python (mô phỏng quy trình xử lý của IBM SPSS 20.0):

import numpy as np
import pandas as pd
import statsmodels.api as sm
from statsmodels.stats.stattools import durbin_watson

def cronbach_alpha(df_items: pd.DataFrame) -> float:
    """Tính toán hệ số tin cậy Cronbach's Alpha chuẩn hóa"""
    item_vars = df_items.var(axis=0, ddof=1)
    total_var = df_items.sum(axis=1).var(ddof=1)
    k = df_items.shape[1]
    return (k / (k - 1)) * (1 - (item_vars.sum() / total_var))

def evaluate_bsc_regression(X: pd.DataFrame, y: pd.Series):
    """Thực thi hồi quy OLS đa biến và kiểm tra các tiêu chuẩn thống kê"""
    X_with_const = sm.add_constant(X)
    model = sm.OLS(y, X_with_const).fit()
    
    # Tính toán kiểm định Durbin-Watson kiểm tra tự tương quan
    dw = durbin_watson(model.resid)
    
    print(f"R-squared: {model.rsquared:.4f} | Adj R-squared: {model.rsquared_adj:.4f}")
    print(f"F-statistic: {model.fvalue:.4f} | p-value: {model.f_pvalue:.4e}")
    print(f"Durbin-Watson Stat: {dw:.4f}")
    print(model.summary())
    return model

Testing và validation

1. Kiểm định độ tin cậy thang đo (Cronbach's Alpha)

Tất cả các biến quan sát thuộc 5 nhóm độc lập ($X_{TC}, X_{KH}, X_{QL}, X_{HH}, X_{NT}$) và 1 nhóm phụ thuộc ($Y$) đều đạt tiêu chuẩn thống kê:

  • Hệ số Cronbach's Alpha tổng thể của các thang đo đều $> 0.70$ (vượt ngưỡng yêu cầu $0.60$).
  • Tất cả các hệ số tương quan biến - tổng (Corrected Item-Total Correlation) đều nằm trong khoảng $0.45 - 0.82$ ($> 0.30$), khẳng định tính đồng nhất nội tại cao của thang đo.

2. Kiểm định mô hình hồi quy OLS

  • Hệ số xác định ($R^2$ điều chỉnh): Mô hình giải thích được phần lớn sự biến thiên của kết quả thực hiện công việc của nhân viên BIDV Phú Xuân.
  • Kiểm định ANOVA ($F$-test): Giá trị thống kê $F$ có mức ý nghĩa $Sig. = 0.000 < 0.05$, bác bỏ giả thuyết $H_0$, chứng minh mô hình hồi quy hoàn toàn phù hợp với tổng thể.
  • Kiểm định Durbin-Watson: Giá trị thống kê $d$ nằm trong dải chấp nhận ($1.5 < d < 2.5$), chứng minh không có hiện tượng tự tương quan chuỗi bậc nhất giữa các phần dư.

Kết quả đạt được

1. Hiệu quả tăng trưởng kinh doanh tại BIDV Phú Xuân (2016 - 2018)

Dữ liệu thứ cấp phản ánh tác động tích cực của việc từng bước áp dụng BSC-KPIs vào quản trị vận hành:

TĂNG TRƯỞNG LỢI NHUẬN & DOANH THU GIAI ĐOẠN 2016 - 2018 (ĐVT: TỶ ĐỒNG)
Doanh thu:  2016 [104.42] =======> 2017 [294.09] (+181.64%) =====> 2018 [366.62] (+24.66%)
Lợi nhuận:  2016 [4.03]   =======> 2017 [28.10]  (+597.27%) =====> 2018 [51.33]  (+82.67%)
Chi phí:    2016 [100.26] =======> 2017 [261.86] (+161.18%) =====> 2018 [315.27] (+20.40%)
  • Tổng thu nhập: Đạt 366.62 tỷ đồng năm 2018 (tăng 251.1% so với năm 2016). Thu nhập từ hoạt động tín dụng chiếm tỷ trọng áp đảo ($75.66%$), thu phí dịch vụ đạt 5.15 tỷ đồng.
  • Lợi nhuận trước thuế: Tăng vọt từ 4.03 tỷ đồng (2016) lên 51.33 tỷ đồng (2018), tăng gấp 12.7 lần sau 3 năm nhờ kiểm soát tốc độ tăng chi phí thấp hơn tốc độ tăng doanh thu.
  • Kiểm soát nợ xấu: Nợ nhóm 1 quá hạn giảm mạnh từ 3.80 tỷ đồng (2017) xuống chỉ còn 0.02 tỷ đồng (2018), tương đương mức giảm $99.47%$.

2. Cơ cấu và chất lượng nguồn nhân lực

  • Quy mô nhân sự tăng từ 46 người (2016) lên 56 người (2018, $+19.1%$).
  • Trình độ chuyên môn hóa cao: $62.5%$ Đại học, $30.4%$ Sau Đại học; $82.1%$ đạt trình độ Ngoại ngữ C trở lên; $91.0%$ nhân sự dưới 40 tuổi, phản ánh lực lượng lao động trẻ, nhạy bén và có năng lực thích ứng công nghệ số nhanh.

Đổi mới và đóng góp

Nghiên cứu mang lại 3 đóng góp quan trọng cả về mặt lý luận quản trị lẫn thực tiễn vận hành ngân hàng:

+-----------------------------------------------------------------------------------+
|               SO SÁNH CÁC HƯỚNG TIẾP CẬN NGHIÊN CỨU THỰC NGHIỆM VỀ BSC            |
+-----------------------------------------------------------------------------------+
| Tác giả / Đơn vị      | Khung nghiên cứu       | Kết quả trọng tâm                |
+-----------------------+------------------------+----------------------------------+
| Jane W. Mumbi (2014)  | Britam (Bảo hiểm/TC)   | HH tác động mạnh nhất (Beta=0.773|
| Nyangayo (2014)       | Ngân hàng Kenya        | 88% tin BSC thúc đẩy năng suất   |
| Trần Văn Tùng (2017)  | Công ty niêm yết VN    | TC tác động mạnh nhất (Beta=0.745|
| Đề tài hiện tại (2020)| BIDV Phú Xuân (Banking)| Chứng minh vai trò đòn bẩy của   |
|                       |                        | Quy trình nội bộ & Nhận thức BSC |
+-----------------------------------------------------------------------------------+
  1. Chuyển hóa chiến lược thành hành động đo lường được: Cung cấp khung Bản đồ chiến lược chuẩn hóa cho ngân hàng thương mại cấp chi nhánh, giải quyết mâu thuẫn giữa mục tiêu tăng trưởng tín dụng và kiểm soát rủi ro vận hành.
  2. Xác thực vai trò của nhân tố Nhận thức (BSC Awareness): Khác biệt với các nghiên cứu truyền thống chỉ đo 4 khía cạnh của Kaplan & Norton, mô hình đã tích hợp thêm biến Nhận thức về BSC, chứng minh rằng mức độ thấu hiểu công cụ của nhân viên là điều kiện tiên quyết để KPIs phát huy hiệu lực.
  3. Tối ưu hóa năng suất lao động: Cải thiện tỷ lệ thấu hiểu mục tiêu chiến lược của nhân viên từ dưới 50% lên trên 85%, đồng thời giảm tỷ lệ xử lý lỗi chứng từ tín dụng thông qua việc chuẩn hóa quy trình nội bộ.

Ứng dụng thực tế và triển khai

Tình huống ứng dụng thực tế (Use Cases)

  • Tối ưu hóa quy trình cấp tín dụng KHDN & SME: Thiết lập KPIs thời gian thẩm định hồ sơ gắn với chỉ tiêu kiểm soát tỷ lệ nợ xấu từng cán bộ tín dụng.
  • Thúc đẩy dịch vụ ngân hàng số: Giao khoán chỉ tiêu chuyển đổi khách hàng sử dụng dịch vụ số (BIDV Online - IBMB, SMS Banking - BSMS), nâng cao tỷ trọng thu nhập ngoài lãi.
  • Đánh giá hiệu suất nhân viên định kỳ: Áp dụng hệ thống xếp loại 4 bậc dựa trên điểm tổng hợp BSC, gắn trực tiếp với quỹ lương mềm và lộ trình thăng tiến.

Lộ trình triển khai 5 giai đoạn (Implementation Roadmap)

Giai đoạn 1 (Tháng 1-2): Rà soát chiến lược & Thiết lập bộ chỉ số KPIs chuẩn cho 100% vị trí
Giai đoạn 2 (Tháng 3-4): Truyền thông, đào tạo nhận thức BSC & Cơ chế chấm điểm cho nhân viên
Giai đoạn 3 (Tháng 5-8): Vận hành thử nghiệm hệ thống đánh giá song song với phương pháp cũ
Giai đoạn 4 (Tháng 9-10): Đánh giá tương quan, hiệu chỉnh trọng số các khía cạnh (Tài chính - Phi tài chính)
Giai đoạn 5 (Tháng 11-12): Tích hợp hoàn toàn vào hệ thống quản trị nhân sự & Đãi ngộ

Phân tích Chi phí - Lợi ích (Cost-Benefit Analysis)

  • Chi phí triển khai: Chi phí phần mềm quản trị số liệu, kinh phí tổ chức các khóa đào tạo nội bộ và thời gian rà soát định kỳ (ước tính chiếm dưới $3%$ tổng chi phí quản lý hằng năm).
  • Lợi ích kinh tế (ROI): Tốc độ tăng trưởng lợi nhuận trước thuế đạt trên $80%$/năm; giảm thiểu chi phí xử lý sự cố quy trình; duy trì tỷ lệ nợ quá hạn dưới $0.1%$, mang lại lợi nhuận biên vượt trội cho chi nhánh.

Hạn chế và hướng phát triển

Hạn chế kỹ thuật và phạm vi

  • Giới hạn không gian mẫu: Nghiên cứu thực hiện trên quy mô đơn chi nhánh ($N = 56$), phản ánh đặc thù hoạt động của BIDV Phú Xuân tại Thừa Thiên Huế, chưa đại diện cho toàn bộ hệ thống ngân hàng trên toàn quốc.
  • Phương pháp cắt ngang (Cross-sectional Data): Dữ liệu sơ cấp thu thập tại một thời điểm (quý IV/2019), chưa phản ánh được sự biến đổi tâm lý và hành vi của nhân sự theo chu kỳ dài hạn.
  • Sai số chủ quan: Đánh giá từ phía nhân viên có thể chịu ảnh hưởng bởi cảm tính cá nhân đối với chỉ tiêu KPI được giao.

Hướng nghiên cứu mở rộng

  • Mở rộng quy mô khảo sát liên chi nhánh trên toàn khu vực Miền Trung - Tây Nguyên hoặc toàn hệ thống BIDV để thực hiện phân tích cấu trúc tuyến tính SEM (Structural Equation Modeling).
  • Nghiên cứu tích hợp hệ thống BSC với Trí tuệ nhân tạo (AI) và Kho dữ liệu lớn (Big Data) nhằm dự báo năng suất lao động theo thời gian thực (Real-time Predictive KPIs).

Đối tượng hưởng lợi

+-----------------------------------------------------------------------------------+
|                        MA TRẬN ĐỐI TƯỢNG HƯỞNG LỢI & GIÁ TRỊ                      |
+-----------------------------------------------------------------------------------+
| Sinh viên & Học viên    | • Khung tham chiếu thực tiễn hoàn chỉnh cho đồ án QTKD  |
|                         | • Phương pháp luận kết hợp SPSS và dữ liệu ngân hàng    |
+-------------------------+---------------------------------------------------------+
| Nhà quản trị & Bank Ops | • Cẩm nang xây dựng KPIs 4 khía cạnh cho chi nhánh NH   |
|                         | • Giải pháp gỡ bỏ 4 rào cản thực thi chiến lược         |
+-------------------------+---------------------------------------------------------+
| Nhà nghiên cứu          | • Bộ dữ liệu thực nghiệm về mối quan hệ BSC - Hiệu suất |
|                         | • Mô hình định lượng mở rộng có biến "Nhận thức BSC"    |
+-------------------------+---------------------------------------------------------+
| Nhân viên ngân hàng     | • Thấu hiểu mục tiêu cá nhân gắn với chiến lược chung    |
|                         | • Môi trường đánh giá công bằng, minh bạch, đa chiều     |
+-----------------------------------------------------------------------------------+

Câu hỏi thường gặp

1. Yêu cầu kỹ thuật tối thiểu để triển khai hệ thống BSC tại một chi nhánh ngân hàng là gì?

Cần chuẩn hóa hệ thống quản lý dữ liệu giao dịch nội bộ (Core Banking), phân loại rạch ròi danh mục sản phẩm, đồng thời trang bị công cụ bảng tính/phần mềm thống kê (Excel, SPSS hoặc Power BI) có khả năng tích hợp ma trận trọng số KPIs cho từng phòng ban.

2. Làm thế nào để giải quyết mâu thuẫn giữa chỉ tiêu Tài chính và chỉ tiêu Quy trình nội bộ?

Hệ thống BSC giải quyết vấn đề này thông qua cơ chế trọng số (Weights). Đối với khối kinh doanh trực tiếp (Phòng KHDN, Phòng KHCN), trọng số Tài chính chiếm $40 - 50%$, Khách hàng chiếm $20 - 30%$. Đối với khối hỗ trợ (Phòng Quản lý rủi ro, Quản trị tín dụng), trọng số Quy trình nội bộ và Học hỏi phát triển chiếm tới $60 - 70%$.

3. Quy mô nhân sự nhỏ (dưới 60 người) có thực sự cần áp dụng Thẻ điểm cân bằng không?

Có. Ở quy mô chi nhánh từ 40–60 nhân sự, BSC giúp xóa bỏ sự chồng chéo chức năng giữa các phòng nghiệp vụ, đảm bảo mỗi cá nhân nắm rõ chỉ tiêu dẫn dắt (Leading Indicators) để đạt được kết quả tài chính chung mà không làm gia tăng áp lực quản lý thủ công.

4. Chi phí đào tạo nhận thức BSC cho nhân viên chiếm bao nhiêu trong ngân sách?

Kinh phí đào tạo chỉ chiếm khoảng $5 - 10%$ chi phí quản lý nhân sự hằng năm nhưng đóng vai trò quyết định, bởi lẽ nếu nhân viên không hiểu bản chất đa chiều của BSC, hệ thống sẽ bị biến tướng thành công cụ áp đặt chỉ tiêu doanh số đơn thuần.

5. Bao lâu thì nên rà soát và điều chỉnh bộ chỉ số KPIs trong BSC một lần?

Các chỉ tiêu tác nghiệp nên được theo dõi hằng tháng/quý; việc rà soát bản đồ chiến lược và điều chỉnh hệ thống trọng số KPIs nên thực hiện định kỳ 1 năm/lần nhằm thích ứng kịp thời với định hướng tín dụng của Ngân hàng Nhà nước và bối cảnh kinh tế vĩ mô.


Kết luận

Hệ thống Thẻ điểm cân bằng (Balanced Scorecard) là công cụ quản trị chiến lược toàn diện, giúp BIDV Chi nhánh Phú Xuân chuyển đổi thành công từ mô hình giám sát tài chính thụ động sang mô hình điều hành đa chiều, chủ động. Kết quả nghiên cứu khẳng định mối liên hệ tương quan chặt chẽ giữa 4 viễn cảnh BSC, mức độ nhận thức của nhân viên và kết quả hoàn thành nhiệm vụ chuyên môn. Việc hoàn thiện hệ thống đo lường này không chỉ tạo nền tảng cho sự bứt phá vượt bậc về lợi nhuận (đạt 51.33 tỷ đồng năm 2018) mà còn củng cố vững chắc năng lực kiểm soát rủi ro, nâng cao chất lượng nguồn nhân lực và gia tăng giá trị thương hiệu BIDV trên thị trường tài chính ngân hàng Việt Nam.