Bối cảnh và vấn đề nghiên cứu

Trong hệ thống kinh tế thị trường, ngân hàng thương mại (NHTM) giữ vai trò trung gian tài chính quan trọng, làm cầu nối giữa chủ thể thừa vốn và thiếu vốn thông qua việc huy động nguồn lực nhàn rỗi để cung cấp tín dụng phục vụ sản xuất kinh doanh và tiêu dùng. Dù chất lượng hoạt động đã có nhiều cải thiện sau giai đoạn thanh tra và tái cơ cấu, hệ thống NHTM tại Việt Nam vẫn đối mặt với các rủi ro tiềm ẩn xuất phát từ môi trường kinh doanh biến động, sự bất cập trong hành lang pháp lý cũng như các hành vi gian lận, chiếm đoạt vốn. Trước yêu cầu hội nhập và cuộc Cách mạng Công nghiệp 4.0, việc thiết lập một hệ thống kiểm soát nội bộ và kiểm toán nội bộ hữu hiệu để cảnh báo sớm, phòng ngừa rủi ro là điều kiện tiên quyết giúp ngân hàng hoạt động an toàn và nâng cao năng lực cạnh tranh.

Sự bùng nổ công nghệ khiến khối lượng dữ liệu nghiệp vụ tăng trưởng nhanh chóng. Dữ liệu trở thành tài sản quan trọng, song các báo cáo thống kê dạng bảng biểu truyền thống thường gây mất thời gian tổng hợp, khó theo dõi đa chiều và hạn chế khả năng hỗ trợ ra quyết định kịp thời. Thực trạng tại Việt Nam cho thấy khoảng 80% công việc xử lý dữ liệu chưa được tự động hóa, 20% còn lại đã ứng dụng công cụ nhưng hiệu suất chưa cao. Đối với Ngân hàng TMCP An Bình (Abbank), hoạt động tín dụng là mảng nghiệp vụ chủ chốt với quy mô dữ liệu phát sinh hàng ngày rất lớn. Việc ứng dụng công cụ Business Intelligence (cụ thể là Power BI) vào kiểm soát nội bộ hoạt động tín dụng là yêu cầu thực tiễn cấp bách.

Nhiệm vụ nghiên cứu của đề tài:

  1. Hệ thống hóa cơ sở lý luận về hệ thống kiểm soát nội bộ (KSNB) đối với hoạt động tín dụng trong NHTM và tổng quan về công cụ trực quan hóa dữ liệu Power BI.
  2. Ứng dụng Power BI để xây dựng hệ thống báo cáo quản trị, trực quan hóa và phân tích dữ liệu thực tế về hoạt động tín dụng của Ngân hàng TMCP An Bình – Hội sở Hà Nội giai đoạn 2018–2022.
  3. Đánh giá thực trạng, nhận diện các sai sót, hạn chế trong công tác kiểm soát nội bộ hoạt động tín dụng tại đơn vị nghiên cứu.
  4. Đề xuất các nhóm giải pháp và kiến nghị nhằm hoàn thiện công tác kiểm soát nội bộ đối với hoạt động tín dụng tại Abbank đến năm 2030.

Đối tượng và phạm vi nghiên cứu:

  • Đối tượng nghiên cứu: Công cụ Power BI và ứng dụng của Power BI (Power BI Desktop / Power BI Public) trong phân tích, trực quan hóa dữ liệu kiểm toán và kiểm soát nội bộ hoạt động tín dụng tại Ngân hàng TMCP An Bình.
  • Phạm vi nội dung: Cơ sở lý luận về KSNB tín dụng, kỹ thuật trực quan hóa dữ liệu bằng Power BI, đánh giá các chỉ số tài chính, tín dụng và công tác sửa sai, chấn chỉnh sai sót tín dụng.
  • Phạm vi không gian: Ngân hàng TMCP An Bình – Hội sở Hà Nội (số 36 Hoàng Cầu, phường Ô Chợ Dừa, quận Đống Đa, Hà Nội).
  • Phạm vi thời gian: Dữ liệu thực tế được thu thập và phân tích trong giai đoạn từ năm 2018 đến năm 2022; định hướng giải pháp được xây dựng cho giai đoạn đến năm 2030.

Cơ sở lý thuyết và phương pháp

Khóa luận thiết lập nền tảng nghiên cứu dựa trên các văn bản quy phạm pháp luật, chuẩn mực quốc tế và lý thuyết quản trị rủi ro tín dụng ngân hàng:

  • Văn bản pháp luật và quy chuẩn ngành:
    • Thông tư 14/VBHN-NHNN ngày 21/08/2018 của Ngân hàng Nhà nước Việt Nam (NHNN) quy định về khái niệm và phạm vi hoạt động của NHTM.
    • Luật Các tổ chức tín dụng số 47/2010/QH12 của Quốc hội quy định về hoạt động cấp tín dụng và cho vay.
    • Thông tư 39/2016/TT-NHNN của NHNN quy định về hoạt động cho vay của tổ chức tín dụng đối với khách hàng, xác lập 3 nguyên tắc cấp tín dụng: sử dụng vốn đúng mục đích theo kế hoạch thỏa thuận; hoàn trả đầy đủ gốc và lãi đúng hạn; có tài sản bảo đảm hợp pháp tương đương.
    • Quyết định 36/2006/QĐ-NHNN của NHNN ban hành quy chế về 9 nguyên tắc cơ bản của hệ thống kiểm tra, kiểm soát nội bộ trong tổ chức tín dụng.
    • Quyết định số 7199/NHNN-TTGSNH năm 2019 của NHNN chấp thuận việc thay đổi địa điểm đặt trụ sở chính của Abbank về Hà Nội.
  • Khung lý thuyết kiểm soát nội bộ và quản trị rủi ro:
    • Khuôn khổ kiểm soát nội bộ COSO (1992) gồm 5 thành phần: Môi trường kiểm soát, Đánh giá rủi ro, Hoạt động kiểm soát, Thông tin và truyền thông, Giám sát.
    • Định nghĩa và hướng dẫn của Liên đoàn Kế toán Quốc tế (IFAC) và Hiệp hội Kế toán Anh quốc (EAA).
    • Hệ thống 13 nguyên tắc thiết kế và đánh giá KSNB ngân hàng của Ủy ban Basel, kết hợp chuẩn mực quản trị rủi ro Basel II, tiêu chuẩn hệ thống quản lý an toàn thông tin ISO/IEC 27001:2013 và chuẩn bảo mật dữ liệu thẻ PCI DSS.
  • Hệ thống chỉ tiêu tài chính và tín dụng sử dụng:
    • Tỷ lệ Dư nợ trên Vốn huy động: $\text{DN/VHĐ} = \frac{\text{Dư nợ}}{\text{Vốn huy động}} \times 100%$
    • Tỷ lệ Doanh số thu nợ trên Doanh số cho vay: $\text{DSTN/DSCV} = \frac{\text{Doanh số thu nợ}}{\text{Doanh số cho vay}} \times 100%$
    • Tỷ lệ Nợ quá hạn trên Tổng dư nợ: $\text{NQH/TDN} = \frac{\text{Nợ xấu}}{\text{Tổng dư nợ}} \times 100%$
    • Vòng quay vốn tín dụng: $\text{VQVTD} = \frac{\text{Doanh số thu nợ}}{\text{Dư nợ bình quân}}$
  • Nền tảng công nghệ và quy trình trực quan hóa:
    • Khái quát công cụ Microsoft Power BI (công bố 9/2013, phát hành 7/2015), bao gồm Power BI Desktop, dịch vụ đám mây Power BI Service, phiên bản Power BI Pro và Power BI Premium.
    • Bộ biểu đồ trực quan hóa: Biểu đồ khu vực (Area chart), biểu đồ thanh/cột (Bar/Column chart), biểu đồ kết hợp (Combo chart), biểu đồ bánh Doughnut, biểu đồ kênh (Funnel chart), biểu đồ đường (Line chart), biểu đồ ruy-băng (Ribbon chart), biểu đồ đo (Gauge chart).
    • Quy trình trực quan hóa 4 bước: (1) Xác định yêu cầu $\rightarrow$ (2) Thu thập dữ liệu $\rightarrow$ (3) Phân tích dữ liệu $\rightarrow$ (4) Trực quan hóa dữ liệu.
  • Phương pháp nghiên cứu và nguồn dữ liệu:
    • Phương pháp thu thập, tổng hợp, thống kê mô tả, phân tích so sánh và phương pháp trực quan hóa dữ liệu đa chiều theo thời gian và không gian.
    • Nguồn dữ liệu thứ cấp được trích xuất từ Báo cáo tài chính, Báo cáo thường niên giai đoạn 2018–2022 của Abbank và số liệu giám sát của Phòng Kiểm toán nội bộ thuộc Ngân hàng TMCP An Bình.

Nội dung chính theo từng chương

CHƯƠNG 1: CƠ SỞ LÝ THUYẾT VỀ KIỂM SOÁT NỘI BỘ HOẠT ĐỘNG TÍN DỤNG CỦA CÁC NGÂN HÀNG THƯƠNG MẠI

Chương 1 hệ thống hóa các vấn đề lý luận về ngân hàng thương mại, bản chất tín dụng và phân loại tín dụng theo thời hạn (ngắn hạn, trung hạn, dài hạn), theo bảo đảm (có bảo đảm, không có bảo đảm) và theo mục đích (bất động sản, công thương nghiệp, nông nghiệp, cá nhân, tổ chức tài chính, cho thuê tài chính). Tác giả phân tích hai nhóm rủi ro chủ yếu trong ngân hàng là rủi ro tín dụng và rủi ro tác nghiệp, đồng thời chỉ ra 5 nhóm nguyên nhân chính dẫn đến rủi ro tín dụng: (1) biến động bất khả kháng từ môi trường kinh tế - chính sách; (2) năng lực quản lý yếu kém của khách hàng vay; (3) tình trạng thông tin bất đối xứng và gian lận từ phía khách hàng; (4) sai sót trong thẩm định, đánh giá của cán bộ ngân hàng; (5) rủi ro đạo đức, vi phạm quy trình của nhân viên tín dụng.

Chương này trình bày chi tiết khái niệm, mục tiêu (mục tiêu hoạt động, mục tiêu thông tin, mục tiêu tuân thủ) và 5 bộ phận cấu thành KSNB theo COSO; 13 nguyên tắc KSNB theo Basel; cùng 9 nguyên tắc kiểm tra, kiểm soát nội bộ theo Quyết định 36/2006/QĐ-NHNN. Về KSNB hoạt động tín dụng, tác giả mô hình hóa quy trình cấp tín dụng gồm 5 giai đoạn: Lập hồ sơ đề nghị cấp tín dụng $\rightarrow$ Phân tích tín dụng $\rightarrow$ Quyết định tín dụng $\rightarrow$ Giải ngân $\rightarrow$ Giám sát thu nợ và thanh lý hợp đồng. Các nhân tố ảnh hưởng được phân định thành nhân tố bên trong (chất lượng cán bộ, chính sách tín dụng, quy trình tín dụng) và nhân tố bên ngoài (cơ chế tín dụng, khách hàng vay vốn, môi trường pháp lý, môi trường kinh tế). Cuối chương, tác giả giới thiệu tổng quan về Power BI, tính năng làm mới dữ liệu, khả năng truy cập đa nền tảng, hệ thống các biểu đồ phân tích và quy trình 4 bước triển khai trực quan hóa dữ liệu.

CHƯƠNG 2: KIỂM SOÁT NỘI BỘ HOẠT ĐỘNG TÍN DỤNG TẠI NGÂN HÀNG TMCP AN BÌNH- HỘI SỞ HÀ NỘI

Chương 2 trình bày quá trình hình thành và phát triển của Abbank từ khi thành lập ngày 13/05/1993, các mốc tham gia của cổ đông chiến lược (EVN năm 2005, Maybank năm 2008, IFC nắm 10% năm 2013), việc triển khai core banking Temenos (2006), vận hành hệ thống tính toán tài sản có rủi ro theo Basel II và thẻ chip EMV VCCS (2019), cùng các chứng nhận quốc tế về an toàn thông tin ISO/IEC 27001:2013 và PCIDSS. Tính đến cuối năm 2022, vốn điều lệ của ngân hàng đạt 9.444 tỷ đồng, mạng lưới gồm 79 chi nhánh và phòng giao dịch tại 29 tỉnh/thành. Trụ sở chính của ngân hàng được chuyển từ 170 Hai Bà Trưng (Quận 1, TP.HCM) về Tòa nhà Geleximco, 36 Hoàng Cầu, Đống Đa, Hà Nội theo Quyết định số 7199/NHNN-TTGSNH.

Cơ cấu quản lý KSNB tại Hội sở Hà Nội được tổ chức chặt chẽ: Ban Kiểm soát do Đại hội đồng cổ đông bầu ra, trực tiếp quản lý và chỉ đạo Phòng Kiểm toán nội bộ độc lập với Ban Tổng Giám đốc. Tác giả đã thiết kế và trích xuất kết quả từ 10 Dashboard phân tích trên Power BI:

  1. Dashboard kết quả hoạt động kinh doanh của Abbank – Hội sở Hà Nội (2018–2022)
  2. Dashboard phân tích kết quả kinh doanh khách hàng cá nhân
  3. Dashboard phân tích kết quả kinh doanh khách hàng doanh nghiệp lớn
  4. Dashboard phân tích kết quả kinh doanh khách hàng SMEs
  5. Dashboard các hình thức tín dụng ngân hàng
  6. Dashboard tình hình cho vay
  7. Dashboard tình hình huy động vốn
  8. Dashboard phân tích tình hình nợ quá hạn
  9. Dashboard tình hình thu hồi nợ
  10. Dashboard đánh giá hiệu quả kinh doanh hoạt động tín dụng
Chỉ tiêu tài chính (Hội sở Hà Nội) Năm 2018 Năm 2019 Năm 2020 Năm 2021 Năm 2022
Tổng tài sản (triệu đồng) 90.237 102.487 116.267 120.682 130.162
Tỷ trọng trong giai đoạn (%) 16,12% 18,31% 20,77% 21,56% 23,25%
Mức tăng trưởng so với năm trước - +12.250 (+13,58%) +13.780 (+13,45%) +4.415 (+3,80%) +9.480 (+7,86%)
Tổng dư nợ (triệu đồng) 57.325 63.028 69.469 88.529 Có xu hướng tăng
Tăng trưởng dư nợ so với năm trước - +5.703 (+9,95%) +6.441 (+10,22%) Ghi nhận biến động Hồi phục mạnh (+102,5%)
Tổng huy động vốn (triệu đồng) - 78.261 80.591 83.659 166.555
Mức tăng trưởng huy động vốn - +10.289 (+15,14%) +2.330 (+2,98%) +3.068 (+3,81%) +84.896 (+101,48%)
Lợi nhuận sau thuế (triệu đồng) - 1.001 (+40%) 118 (-883 triệu đồng) - -

(Ghi chú: Đơn vị số liệu trích xuất chính xác theo nguyên văn trình bày trong khóa luận).

Qua số liệu kiểm tra hồ sơ tín dụng và tổng hợp tại Bảng 1 (Kết quả chỉnh sửa bổ sung những tồn tại, sai sót qua kiểm tra hoạt động tín dụng tại hội sở Abbank), tác giả phân tích các dạng sai sót nghiệp vụ phát hiện được trong công tác kiểm soát nội bộ, đánh giá hiệu quả chấn chỉnh, sửa sai của đơn vị và chỉ ra các mặt hạn chế còn tồn tại trong quy trình tác nghiệp và giám sát tín dụng.

CHƯƠNG 3: MỘT SỐ GIẢI PHÁP NHẰM HOÀN THIỆN CÔNG TÁC KIỂM SOÁT NỘI BỘ HOẠT ĐỘNG TÍN DỤNG TẠI NGÂN HÀNG THƯƠNG MẠI CỔ PHẦN AN BÌNH – HỘI SỞ HÀ NỘI

Dựa trên định hướng tăng cường hoàn thiện KSNB hoạt động tín dụng của Abbank đến năm 2030, chương 3 đề xuất hai nhóm giải pháp chính cùng các kiến nghị vĩ mô:

  • Nhóm giải pháp kiểm soát nội bộ nâng cao hiệu quả tín dụng:
    • Hoàn thiện quy trình kiểm tra chéo, kiểm soát phân tầng trước, trong và sau khi giải ngân.
    • Tích hợp công cụ Power BI vào quy trình giám sát tín dụng định kỳ, tự động hóa việc cập nhật dữ liệu từ hệ thống core banking để phát hiện sớm các dấu hiệu cảnh báo nợ quá hạn và sai lệch hồ sơ.
    • Tối ưu hóa việc phân loại danh mục khách hàng cá nhân, khách hàng doanh nghiệp lớn và khách hàng SMEs trên bảng điều khiển quản trị.
  • Nhóm giải pháp tác động đến các nhân tố ảnh hưởng:
    • Nâng cao chất lượng nguồn nhân lực: Đào tạo định kỳ về đạo đức nghề nghiệp, chuẩn hóa nghiệp vụ tín dụng và nâng cao kỹ năng ứng dụng công nghệ phân tích dữ liệu cho cán bộ kiểm toán, kiểm soát nội bộ.
    • Hoàn thiện chính sách và quy trình cấp tín dụng: Xây dựng cơ chế thẩm định linh hoạt, kiểm soát chặt chẽ giá trị tài sản bảo đảm và cải tiến chính sách khách hàng.
  • Kiến nghị:
    • Đối với Chính phủ: Tiếp tục hoàn thiện môi trường thể chế, ổn định kinh tế vĩ mô và ban hành các quy định pháp lý đồng bộ về thị trường tài chính, xử lý nợ xấu.
    • Đối với Ngân hàng Nhà nước: Tăng cường khung khổ giám sát an toàn vi mô và vĩ mô, hỗ trợ hướng dẫn chuẩn hóa chuyển đổi số và tạo điều kiện cho các NHTM hiện đại hóa hệ thống quản trị rủi ro.

Kết quả và đóng góp

  • Kết quả nghiên cứu chính:
    • Xây dựng thành công hệ thống 10 Dashboard phân tích chuyên sâu trên Power BI phục vụ công tác KSNB tín dụng tại Abbank – Hội sở Hà Nội, bao quát từ kết quả kinh doanh tổng thể, phân khúc khách hàng (cá nhân, doanh nghiệp lớn, SMEs), các hình thức tín dụng, huy động vốn, cho vay đến quản lý nợ quá hạn và thu hồi nợ.
    • Phân tích và làm rõ biến động tài chính của Hội sở giai đoạn 2018–2022: Tổng tài sản duy trì đà tăng trưởng liên tục từ 90.237 triệu đồng (2018) lên 130.162 triệu đồng (2022); Vốn huy động năm 2022 có sự bứt phá mạnh mẽ đạt 166.555 triệu đồng (tăng 101,48% so với năm 2021); Tổng dư nợ phục hồi tăng trưởng sau giai đoạn suy giảm do ảnh hưởng của dịch bệnh và mặt bằng lãi suất.
    • Lập bảng tổng hợp và đánh giá thực trạng xử lý sai sót qua Bảng 1, làm rõ năng lực chấn chỉnh, hoàn thiện hồ sơ tín dụng của bộ phận KSNB.
  • Đóng góp của khóa luận:
    • Cung cấp phương pháp tiếp cận mới trong công tác kiểm toán và KSNB ngân hàng bằng việc thay thế các báo cáo tĩnh truyền thống bằng mô hình trực quan hóa dữ liệu động theo không gian và thời gian.
    • Đề xuất mô hình làm việc số hóa thống nhất trong nội bộ ngân hàng, giúp các cấp quản lý và cán bộ nghiệp vụ cùng chia sẻ góc nhìn dữ liệu, tăng tính minh bạch và rút ngắn thời gian phát hiện sai sót tín dụng.

Hạn chế và hướng nghiên cứu tiếp

  • Hạn chế:
    • Phạm vi dữ liệu nghiên cứu tập trung chủ yếu tại Ngân hàng TMCP An Bình – Hội sở Hà Nội trong giai đoạn 2018–2022, chưa mở rộng phân tích so sánh chi tiết giữa toàn bộ các chi nhánh, phòng giao dịch trong toàn hệ thống Abbank.
    • Nghiên cứu sử dụng nguồn dữ liệu thứ cấp được tổng hợp định kỳ từ phòng kiểm toán nội bộ và báo cáo tài chính, chưa tích hợp được luồng dữ liệu thời gian thực (real-time streaming) trực tiếp từ hệ thống giao dịch hàng ngày.
  • Hướng nghiên cứu tiếp:
    • Mở rộng phạm vi ứng dụng mô hình Dashboard Power BI sang các chi nhánh khác thuộc hệ thống Abbank trên toàn quốc.
    • Nghiên cứu kết nối tự động hóa dữ liệu giữa Power BI với hệ thống core banking và cơ sở dữ liệu lớn của ngân hàng, kết hợp các thuật toán học máy (Machine Learning) để nâng cao độ chính xác trong dự báo rủi ro tín dụng.

Giá trị tham khảo

Khóa luận có giá trị tham khảo thiết thực cho các nhóm đối tượng sau:

  • Sinh viên và học viên: Chuyên ngành Phân tích dữ liệu lớn trong kinh tế/kinh doanh, Kinh tế số, Tài chính - Ngân hàng và Kiểm toán; là tài liệu mẫu về việc kết hợp giữa công cụ Business Intelligence (Power BI) với nghiệp vụ quản trị rủi ro ngân hàng.
  • Cán bộ kiểm soát nội bộ, kiểm toán nội bộ tại các NHTM: Tham khảo phương pháp xây dựng khung chỉ tiêu đánh giá tín dụng và cấu trúc thiết kế 10 Dashboard quản trị thực tế (phân khúc theo khách hàng cá nhân, SMEs, doanh nghiệp lớn, nợ quá hạn, thu hồi nợ).
  • Phần đáng tham khảo nhất: Cấu trúc 4 bước triển khai trực quan hóa dữ liệu và phương pháp thiết kế hệ thống Dashboard phân tích rủi ro tín dụng tại Chương 2.

Câu hỏi thường gặp

1. Khóa luận sử dụng các chỉ tiêu tài chính nào để đánh giá hiệu quả hoạt động tín dụng?
Khóa luận áp dụng 4 chỉ tiêu định lượng chính:

  • Tỷ lệ Dư nợ trên Vốn huy động (DN/VHĐ)
  • Tỷ lệ Doanh số thu nợ trên Doanh số cho vay (DSTN/DSCV)
  • Tỷ lệ Nợ quá hạn trên Tổng dư nợ (NQH/TDN)
  • Vòng quay vốn tín dụng (VQVTD)

2. Quy trình cấp tín dụng của NHTM được mô hình hóa gồm những bước nào?
Quy trình cấp tín dụng trong khóa luận gồm 5 bước tuần tự: (1) Lập hồ sơ đề nghị cấp tín dụng $\rightarrow$ (2) Phân tích tín dụng $\rightarrow$ (3) Quyết định tín dụng $\rightarrow$ (4) Giải ngân $\rightarrow$ (5) Giám sát thu nợ và thanh lý hợp đồng.

3. Tại sao Abbank chuyển địa điểm trụ sở chính từ TP.HCM ra Hà Nội vào năm 2019?
Theo Quyết định số 7199/NHNN-TTGSNH và nội dung trình bày tại ĐHĐCĐ 2019, việc chuyển trụ sở từ 170 Hai Bà Trưng (Quận 1, TP.HCM) về Tòa nhà Geleximco (36 Hoàng Cầu, Đống Đa, Hà Nội) xuất phát từ các lý do: hầu hết thành viên HĐQT, BKS, Ban Tổng Giám đốc làm việc tại Hà Nội; hạ tầng công nghệ và máy chủ tại Hà Nội có dư công suất đáp ứng nhu cầu quản trị dữ liệu; trụ sở cũ tại TP.HCM không đáp ứng được quy mô nhân sự ngày càng tăng; đồng thời giúp ngân hàng nâng cao vị thế và mở rộng mạng lưới tại khu vực phía Bắc.

4. Tác giả đã thiết kế bao nhiêu Dashboard Power BI trong khóa luận và phục vụ mục đích gì?
Tác giả đã xây dựng 10 Dashboard chuyên biệt trên Power BI (từ Hình 1 đến Hình 10) nhằm trực quan hóa kết quả kinh doanh tổng thể, phân loại tín dụng theo phân khúc khách hàng (cá nhân, doanh nghiệp lớn, SMEs), hình thức cấp tín dụng, dòng vốn huy động, tình hình cho vay, tỷ lệ nợ quá hạn và tiến độ thu hồi nợ.

5. Quy trình trực quan hóa dữ liệu bằng Power BI trong khóa luận gồm những bước nào?
Quy trình gồm 4 bước: Bước 1 - Xác định yêu cầu; Bước 2 - Thu thập dữ liệu; Bước 3 - Phân tích dữ liệu; Bước 4 - Trực quan hóa dữ liệu.


Kết luận

Khóa luận tốt nghiệp của tác giả Mai Trần Huyền Ly đã giải quyết thành công bài toán ứng dụng công nghệ trực quan hóa dữ liệu Power BI vào công tác kiểm soát nội bộ hoạt động tín dụng tại Ngân hàng TMCP An Bình – Hội sở Hà Nội giai đoạn 2018–2022. Bằng việc kết hợp chặt chẽ giữa khung lý luận KSNB (COSO, Basel, quy định của NHNN) và hệ thống 10 Dashboard phân tích dữ liệu đa chiều, công trình đã làm rõ bức tranh thực trạng tín dụng và năng lực xử lý sai sót nghiệp vụ tại đơn vị. Các nhóm giải pháp và kiến nghị được đề xuất có tính thực tiễn, đóng góp cơ sở quan trọng cho việc đổi mới phương thức giám sát, kiểm toán nội bộ trong kỷ nguyên chuyển đổi số ngành ngân hàng.