Bối cảnh và vấn đề nghiên cứu

Sự gia tăng nhanh chóng về khối lượng dữ liệu trong kỷ nguyên số đặt các doanh nghiệp trước những thách thức lớn về năng lực xử lý thông tin, dễ dẫn tới tình trạng trì hoãn hoặc chậm trễ trong quy trình ra quyết định quản trị. Đối với lĩnh vực tài chính - ngân hàng, việc phân tích dữ liệu kinh doanh đóng vai trò then chốt trong việc đánh giá mô hình hoạt động, tối ưu hóa danh mục sản phẩm, phân bổ chi phí và điều chuyển nguồn nhân lực. Nhằm giải quyết yêu cầu trực quan hóa và khai thác dữ liệu phục vụ quản trị điều hành, tác giả Phùng Hương Giang (ngành Kinh tế dữ liệu, Khoa Kinh tế số, Học viện Chính sách và Phát triển) đã thực hiện khóa luận tốt nghiệp với đề tài nghiên cứu việc ứng dụng công cụ Business Intelligence trong phân tích hoạt động kinh doanh tại Ngân hàng Thương mại Cổ phần An Bình (ABBANK).

Mục tiêu tổng quát của khóa luận là ứng dụng phần mềm Microsoft Power BI để phân tích toàn diện hoạt động kinh doanh tại Ngân hàng Thương mại Cổ phần An Bình, từ đó đề xuất các giải pháp nâng cao năng lực kinh doanh của ngân hàng trong giai đoạn tiếp theo.

Nhiệm vụ nghiên cứu được xác định cụ thể gồm 3 nhiệm vụ:

  1. Giới thiệu một số cơ sở lý luận về hoạt động kinh doanh của ngân hàng thương mại.
  2. Tìm hiểu và phân tích kết quả hoạt động nghiệp vụ tại Ngân hàng Thương mại Cổ phần An Bình bằng công cụ Power BI.
  3. Đề xuất các biện pháp nhằm nâng cao hiệu quả hoạt động kinh doanh cho Ngân hàng Thương mại Cổ phần An Bình.

Đối tượng và phạm vi nghiên cứu:

  • Đối tượng nghiên cứu: Hoạt động kinh doanh của ngân hàng thương mại.
  • Phạm vi không gian: Dữ liệu hoạt động kinh doanh tại Ngân hàng Thương mại Cổ phần An Bình (ABBANK).
  • Phạm vi thời gian: Chuỗi dữ liệu kinh doanh giai đoạn 5 năm từ năm 2018 đến năm 2022; các giải pháp và định hướng chiến lược được xây dựng cho giai đoạn 2023–2033.

Cơ sở lý thuyết và phương pháp

Khóa luận thiết lập nền tảng nghiên cứu dựa trên các khái niệm pháp lý và lý thuyết tài chính ngân hàng:

  • Khái niệm ngân hàng thương mại: Căn cứ quy định pháp luật hiện hành, ngân hàng thương mại là tổ chức tín dụng được thực hiện toàn bộ hoạt động ngân hàng và các hoạt động kinh doanh khác vì mục tiêu lợi nhuận, tổ chức dưới hình thức công ty cổ phần hoặc công ty trách nhiệm hữu hạn một thành viên do Nhà nước sở hữu 100% vốn điều lệ.
  • Bản chất hoạt động: Kinh doanh tiền tệ và cung ứng dịch vụ ngân hàng, giữ vai trò định chế trung gian tài chính phân bổ vốn cho nền kinh tế.
  • Khung nội dung phân tích hoạt động kinh doanh ngân hàng thương mại gồm 7 nhóm chỉ tiêu chính: (1) Kết quả kinh doanh tổng thể; (2) Quy mô tiền gửi và cho vay; (3) Tài sản và nguồn vốn; (4) Chi phí hoạt động và chi phí tài chính; (5) Thu nhập và lợi nhuận; (6) Quy mô và cơ cấu huy động vốn; (7) Khách hàng và kênh phân phối.
  • Hệ thống nhân tố tác động: Nhóm nhân tố môi trường bên ngoài (môi trường kinh tế, chính trị, xã hội; môi trường pháp lý; mức độ phát triển thị trường chứng khoán và GDP; thu nhập dân cư; tập quán sử dụng tiền mặt; tiến bộ khoa học công nghệ; đối thủ cạnh tranh) và nhóm nhân tố nội tại ngân hàng (năng lực tài chính; năng lực quản trị rủi ro và điều hành; trình độ ứng dụng công nghệ; chất lượng nhân lực; chiến lược kinh doanh; phương thức phân phối qua mạng lưới truyền thống và ngân hàng số).

Về nền tảng công nghệ, nghiên cứu sử dụng hệ sinh thái Microsoft Power BI (bao gồm Power BI Desktop và dịch vụ đám mây Power BI Service) với các tính năng kỹ thuật:

  • Kết nối dữ liệu đa nguồn (>200 nguồn như Excel, Access, SQL, Azure SQL, SharePoint, Web...).
  • Xử lý, làm sạch và chuyển đổi dữ liệu thông qua công cụ Power Query.
  • Thiết lập mô hình dữ liệu (data modeling view), liên kết các bảng quan hệ (relationships).
  • Xây dựng các chỉ số đo lường bằng biểu thức phân tích dữ liệu DAX (Data Analysis Expressions).
  • Tận dụng khả năng trực quan hóa báo cáo tương tác, xử lý tập dữ liệu lớn từ 8 đến 10 triệu dòng (vượt trội so với ngưỡng giới hạn xử lý thông thường của Excel dưới 1 triệu dòng).
  • Giới hạn kỹ thuật của công cụ được tác giả ghi nhận: Dung lượng tệp tin báo cáo giới hạn dưới 250MB và yêu cầu cùng tên miền email tổ chức khi chia sẻ báo cáo qua Power BI Service.

Phương pháp nghiên cứu thực tế:

  • Phương pháp nghiên cứu bàn giấy, thu thập, làm sạch, tổng hợp, phân tích và so sánh dữ liệu số liệu tài chính qua các năm.
  • Nguồn dữ liệu: Dữ liệu thứ cấp trích xuất từ báo cáo tài chính kiểm toán, báo cáo thường niên, báo cáo quản trị nội bộ của ABBANK trong giai đoạn 2018–2022, kết hợp các văn bản pháp quy của Ngân hàng Nhà nước và tài liệu chuyên ngành.

Nội dung chính theo từng chương

Chương 1: Một số cơ sở lý luận về hoạt động kinh doanh của Ngân hàng thương mại

Chương 1 tập trung hệ thống hóa cơ sở lý luận về ngân hàng thương mại, định nghĩa hoạt động kinh doanh ngân hàng là hoạt động kinh doanh tiền tệ và dịch vụ có tính chất nhạy cảm, liên đới sâu rộng tới mọi thành phần kinh tế. Tác giả phân tích chi tiết quy trình đánh giá 7 nội dung nghiệp vụ trọng yếu của một ngân hàng, làm rõ cách thức xác định cơ cấu tài sản nợ - tài sản có, chỉ số an toàn vốn (CAR), tỷ suất sinh lợi tài sản có sinh lãi (YOEA), chi phí huy động vốn (COF), tỷ lệ thu nhập lãi thuần (NIM) và tỷ lệ cấp tín dụng so với nguồn vốn huy động (LDR).

Chương này cũng phân loại các nhóm nhân tố chi phối hoạt động ngân hàng thương mại thành nhân tố chủ quan và nhân tố khách quan, nhấn mạnh tác động của cuộc Cách mạng công nghiệp 4.0 và trí tuệ nhân tạo (AI) trong quản lý rủi ro và tự động hóa kênh phân phối. Phần cuối chương dành riêng để giới thiệu kiến trúc kỹ thuật của Power BI, quy trình ETL dữ liệu, ngôn ngữ DAX và so sánh ưu thế xử lý dữ liệu lớn của Power BI so với các bảng tính truyền thống.

Chương 2: Phân tích hoạt động kinh doanh tại Ngân hàng thương mại cổ phần An Bình năm 2018-2022 bằng công cụ Power BI

Chương 2 trình bày tổng quan về lịch sử 30 năm phát triển của ABBANK kể từ khi thành lập ngày 13/05/1993 (tiền thân là Ngân hàng Thương mại Cổ phần Nông thôn An Bình), chuyển đổi mô hình ngân hàng đô thị giai đoạn 2002–2004, với sự tham gia của các cổ đông chiến lược gồm EVN, Geleximco, Maybank (Malaysia) và Tổ chức Tài chính Quốc tế (IFC). Đến thời điểm nghiên cứu, ngân hàng có vốn điều lệ gần 4.800 tỷ đồng, 146 điểm giao dịch tại 29 tỉnh thành, phục vụ hơn 450.000 khách hàng cá nhân và gần 18.500 khách hàng doanh nghiệp.

Trọng tâm của chương là việc xây dựng và khai thác 7 Dashboard trực quan hóa trên Power BI để phân tích thực trạng kinh doanh giai đoạn 2018–2022:

  • Dashboard 1 - Tổng quan hoạt động kinh doanh: Tổng tài sản tăng từ 89.997 tỷ đồng (2018) lên 130.161 tỷ đồng (2022). Lợi nhuận trước thuế tăng trưởng liên tục từ 900,8 tỷ đồng (2018), 1.229 tỷ đồng (2019), 1.368 tỷ đồng (2020), đạt đỉnh 1.979 tỷ đồng (2021) trước khi giảm xuống 1.686 tỷ đồng (2022).
  • Dashboard 2 - Tài sản và nguồn vốn: Vốn chủ sở hữu tăng từ 6.824 tỷ đồng (2018) lên 13.053 tỷ đồng (2022). Tỷ lệ CAR đạt mức an toàn cao qua các năm (12,8% năm 2018; 11,1% năm 2019; 9,1% năm 2020 và 2021; đạt 11,6% năm 2022). Chỉ số YOEA dao động từ 6,05% đến 7,53%, COF duy trì từ 3,22% đến 4,90%.
  • Dashboard 3 - Thu nhập và lợi nhuận: Tổng thu nhập tăng từ 2.902 tỷ đồng (2018) lên 5.247 tỷ đồng (2022). Thu nhập thuần từ lãi giữ vai trò trụ cột, đạt 3.724 tỷ đồng năm 2022. Thu nhập từ dịch vụ có bước tăng vọt vào năm 2021 (đạt 922 tỷ đồng, tăng 343% so với 2020) và đạt 931 tỷ đồng năm 2022. Biên lãi thuần NIM duy trì tích cực, đạt 2,08% vào năm 2022.
  • Dashboard 4 - Chi phí: Tổng chi phí tăng từ 7.804 tỷ đồng (2018) lên 11.213 tỷ đồng (2022). Trong đó, chi phí lãi và chi phí tương tự chiếm tỷ trọng lớn nhất (4.395 tỷ đồng năm 2022), chi phí hoạt động chiếm 2.042 tỷ đồng, chi phí nhân viên đạt 1.042 tỷ đồng và chi phí dự phòng rủi ro tín dụng là 776 tỷ đồng năm 2022.
  • Dashboard 5 - Tiền gửi và cho vay khách hàng: Cho vay khách hàng tăng từ 52.465 tỷ đồng (2018) lên 80.984 tỷ đồng (2022). Tiền gửi khách hàng tăng từ 62.259 tỷ đồng (2018) lên 84.124 tỷ đồng (2022). Dư nợ tín dụng tăng đều đặn, đạt 88.529 tỷ đồng năm 2022.
  • Dashboard 6 - Huy động vốn: Tổng nguồn vốn huy động đạt 91.837 tỷ đồng năm 2022. Cơ cấu huy động từ khách hàng năm 2022 ghi nhận mảng khách hàng doanh nghiệp lớn đạt 48.106 tỷ đồng, khách hàng cá nhân đạt 37.564 tỷ đồng, khách hàng SME đạt 6.167 tỷ đồng. Tỷ lệ LDR tăng từ 81,0% (2018) lên 88,0% (2022).
  • Dashboard 7 - Khách hàng và mạng lưới: Phân tích số lượng khách hàng theo từng phân khúc, tốc độ tăng trưởng thẻ thanh toán, mạng lưới ATM (218 máy) và máy POS (1.198 máy năm 2020).

Bảng tổng hợp các chỉ tiêu tài chính chủ yếu của ABBANK giai đoạn 2018–2022:

Chỉ tiêu tài chính 2018 2019 2020 2021 2022
Tổng tài sản (tỷ đồng) 89.997 102.556 116.366 120.936 130.161
Dư nợ tín dụng (tỷ đồng) 57.325 63.028 69.469 78.640 88.529
Huy động từ khách hàng (tỷ đồng) 64.490 74.786 78.128 79.255 91.837
Tổng thu nhập (tỷ đồng) 2.902 3.618 3.775 4.595 5.247
Thu nhập thuần từ lãi (tỷ đồng) 1.995 2.437 2.344 3.038 3.724
Thu nhập thuần từ dịch vụ (tỷ đồng) 337 198 208 922 931
Tổng chi phí (tỷ đồng) 7.804 9.697 9.922 9.319 11.213
Lợi nhuận trước thuế (tỷ đồng) 900,8 1.229 1.368 1.979 1.686
Lợi nhuận sau thuế (tỷ đồng) 709 1.000 1.117 1.559 1.356
Tỷ suất ROA (%) 0,80% 1,00% 1,40% 1,50% 1,28%
Tỷ suất ROE (%) 11,00% 13,60% 16,50% 16,50% 13,00%
Tỷ lệ an toàn vốn CAR (%) 12,80% 11,10% 9,10% 9,10% 11,60%
Tỷ lệ thu nhập lãi thuần NIM (%) 1,65% 1,78% 1,50% 1,79% 2,08%
Tỷ suất sinh lợi tài sản có lãi YOEA (%) 7,05% 7,53% 6,81% 6,05% 7,06%
Tỷ lệ chi phí huy động vốn COF (%) 4,58% 4,90% 4,39% 3,22% 3,98%
Tỷ lệ cấp tín dụng trên huy động LDR (%) 81,00% 76,20% 81,20% 87,20% 88,00%

Chương 3: Giải pháp nâng cao kết quả kinh doanh của Ngân hàng thương mại cổ phần An Bình

Trên cơ sở định hướng phát triển giai đoạn 2023–2033 theo mô hình ngân hàng bán lẻ đa năng, hiện đại, chương 3 đề xuất 6 nhóm giải pháp trọng tâm:

  1. Nâng cao hiệu quả huy động vốn: Nghiên cứu chuyên sâu nhu cầu gửi tiền của từng nhóm khách hàng; xây dựng chính sách lãi suất và phí linh hoạt; kết hợp huy động vốn với hiện đại hóa dịch vụ ngân hàng số và mở rộng nguồn tiền gửi không kỳ hạn (CASA).
  2. Nâng cao hiệu suất sử dụng tổng tài sản: Cơ cấu lại danh mục tài sản sinh lời, sàng lọc và loại bỏ các hoạt động kinh doanh kém hiệu quả; tăng cường nguồn vốn tự có thông qua phát hành cổ phiếu mới, phát hành trái phiếu dài hạn và trái phiếu chuyển đổi.
  3. Nâng cao chất lượng hoạt động tín dụng: Thắt chặt công tác thẩm định và kiểm soát rủi ro trước, trong và sau giải ngân; khai thác triệt để hệ thống cảnh báo sớm (EWS) và mô hình chấm điểm tín dụng tự động.
  4. Đa dạng hóa nguồn thu nhập: Đẩy mạnh các dịch vụ phi tín dụng, thanh toán quốc tế, dịch vụ thẻ và bảo hiểm; phát triển ngân hàng số qua nền tảng Open API Banking để gia tăng tỷ trọng thu phí dịch vụ.
  5. Xây dựng chính sách marketing hợp lý và nhất quán: Đẩy mạnh truyền thông thương hiệu qua truyền hình, phát thanh, báo chí và các diễn đàn công nghệ thanh toán; xây dựng hệ sinh thái liên kết khách hàng - đối tác.
  6. Phát triển mạng lưới chi nhánh và đa dạng hóa kênh phân phối: Hiện đại hóa các điểm giao dịch truyền thống kết hợp mở rộng mạng lưới phân phối số (Mobile Banking, Internet Banking, POS, ATM thế hệ mới).

Kết quả và đóng góp

Về mặt dữ liệu và phát hiện thực nghiệm:

  • Nghiên cứu đã tổng hợp và phân tích hệ thống số liệu kinh doanh 5 năm liên tục (2018–2022) của ABBANK, phản ánh rõ nét sự tăng trưởng về quy mô tài sản (đạt 130.161 tỷ đồng năm 2022), sự gia tăng của dư nợ tín dụng (88.529 tỷ đồng) và xu hướng dịch chuyển tích cực của thu nhập thuần dịch vụ (đạt 931 tỷ đồng năm 2022).
  • Phản ánh nguyên nhân khiến lợi nhuận trước thuế năm 2022 sụt giảm 15% (còn 1.686 tỷ đồng) xuất phát từ chi phí hoạt động tăng do lạm phát, biến động bất lợi của thị trường trái phiếu Chính phủ trong bối cảnh mặt bằng lãi suất tăng và việc thực hiện kết chuyển số dư kinh doanh ngoại tệ cuối kỳ theo quy định của Ngân hàng Nhà nước.
  • Ghi nhận việc ABBANK hoàn thành tất toán toàn bộ trái phiếu VAMC trong năm 2022, duy trì nợ xấu dưới 3%, áp dụng chuẩn mực Basel 3, hệ thống ICAAP, ALM và hệ thống cảnh báo sớm rủi ro tín dụng cá nhân (EWS).

Về mặt đóng góp ứng dụng:

  • Xây dựng thành công 7 Dashboard phân tích chuyên đề trên Power BI, chứng minh khả năng trực quan hóa các mối quan hệ tài chính phức tạp giữa tài sản, nguồn vốn, chi phí và lợi nhuận thay thế cho các bảng biểu tĩnh truyền thống.
  • Đề xuất hệ thống 6 nhóm giải pháp quản trị kinh doanh xuất phát trực tiếp từ các điểm nghẽn số liệu phát hiện qua mô hình phân tích.

Hạn chế và hướng nghiên cứu tiếp

Khóa luận chỉ ra một số giới hạn trong quá trình thực hiện:

  • Hạn chế về nguồn dữ liệu: Phân tích phụ thuộc chủ yếu vào các báo cáo tài chính công khai và dữ liệu thứ cấp giai đoạn 2018–2022; chưa tiếp cận sâu được dữ liệu giao dịch vi mô thời gian thực của từng tài khoản khách hàng do tính bảo mật ngành ngân hàng.
  • Hạn chế về công nghệ: Power BI gặp rào cản về dung lượng xử lý đối với tệp tin nén hoặc tệp trên 250MB; việc chia sẻ báo cáo qua Power BI Service yêu cầu tài khoản cùng tên miền tổ chức.

Hướng nghiên cứu tiếp theo:

  • Mở rộng phạm vi dữ liệu phân tích sang các năm tài chính tiếp theo sau năm 2022 để kiểm chứng tính bền vững của các giải pháp.
  • Ứng dụng tích hợp các mô hình học máy (Machine Learning) và trí tuệ nhân tạo (AI) nâng cao qua Azure Machine Learning trên Power BI nhằm xây dựng các chỉ báo dự báo rủi ro tín dụng và hành vi khách hàng tự động.

Giá trị tham khảo

Khóa luận là tài liệu tham khảo hữu ích cho:

  • Sinh viên và học viên chuyên ngành Kinh tế số, Kinh tế dữ liệu, Phân tích dữ liệu kinh doanh, Tài chính - Ngân hàng và Hệ thống thông tin quản lý.
  • Những người thực hiện nghiên cứu ứng dụng Business Intelligence trong quản trị doanh nghiệp và định chế tài chính.

Các nội dung có giá trị tham khảo nổi bật bao gồm:

  • Kiến trúc thiết kế 7 Dashboard tài chính ngân hàng trên Power BI từ bước chuẩn hóa dữ liệu bằng Power Query đến thiết lập đo lường bằng hàm DAX.
  • Khung phân tích hoạt động kinh doanh ngân hàng thương mại kết hợp giữa các chỉ tiêu quy mô và hệ thống chỉ số tài chính chuyên sâu (CAR, NIM, ROA, ROE, YOEA, COF, LDR).

Câu hỏi thường gặp

Khóa luận thiết kế những bảng điều khiển (Dashboard) cụ thể nào trên Power BI?

Tác giả đã xây dựng 7 Dashboard chuyên đề trên Power BI tương ứng với các nội dung phân tích:

  1. Dashboard phân tích tổng quan về hoạt động kinh doanh.
  2. Dashboard phân tích tài sản và nguồn vốn.
  3. Dashboard phân tích thu nhập và lợi nhuận.
  4. Dashboard phân tích chi phí.
  5. Dashboard phân tích tiền gửi và cho vay khách hàng.
  6. Dashboard phân tích huy động vốn.
  7. Dashboard phân tích khách hàng.

Tỷ lệ an toàn vốn (CAR) và tỷ suất sinh lời của ABBANK biến động ra sao trong giai đoạn 2018–2022?

Theo số liệu trích xuất từ khóa luận, hệ số CAR đạt 12,8% năm 2018; 11,1% năm 2019; duy trì ở mức 9,1% trong hai năm 2020–2021 và phục hồi lên mức 11,6% vào năm 2022, đáp ứng quy định an toàn vốn của Ngân hàng Nhà nước. Về hiệu quả sinh lời, tỷ suất ROA biến động từ 0,8% (2018), 1,0% (2019), đạt 1,4%–1,43% (2020), 1,5%–1,67% (2021) và đạt 1,28% (2022). Tỷ suất ROE tương ứng đạt 11,0% (2018), 13,6% (2019), 16,5% (2020), đạt đỉnh 16,5%–19,34% (2021) và đạt 13,0% vào năm 2022.

Nguyên nhân nào khiến lợi nhuận trước thuế năm 2022 của ABBANK giảm 15% dù tổng thu nhập vẫn tăng trưởng?

Theo phân tích của tác giả, mặc dù tổng thu nhập năm 2022 tăng 14% (đạt 5.247 tỷ đồng), lợi nhuận trước thuế giảm 15% (xuống 1.686 tỷ đồng) do các yếu tố: lạm phát làm tổng chi phí phát sinh tăng 20% (đạt 11.213 tỷ đồng); hoạt động kinh doanh trái phiếu Chính phủ gặp khó khăn khi mặt bằng lãi suất tăng; tỷ giá ngoại tệ biến động bất lợi; và ngân hàng thực hiện kết chuyển số dư tài khoản kinh doanh ngoại tệ vào cuối năm để tuân thủ quy định của Ngân hàng Nhà nước cùng việc điều chỉnh danh mục đầu tư.

Tác giả chỉ ra những ưu điểm và hạn chế kỹ thuật nào của công cụ Power BI?

Về ưu điểm, Power BI tối ưu cho việc lập báo cáo trực quan, hỗ trợ kết nối hơn 200 nguồn dữ liệu, quy trình ETL tự động qua Power Query, hỗ trợ phân tích hàm DAX mạnh mẽ và có khả năng xử lý tập dữ liệu lớn từ 8 đến 10 triệu dòng mà không gây quá tải CPU như Excel. Về hạn chế, các nguồn kết nối theo thời gian thực (real-time) còn hạn chế; phần mềm không chấp nhận các tệp tin nén hoặc có dung lượng vượt quá 250MB; đồng thời việc chia sẻ báo cáo qua Power BI Service đòi hỏi người dùng phải sử dụng cùng tên miền email tổ chức.

Những giải pháp quản trị rủi ro và công nghệ nào đã được ABBANK triển khai trong giai đoạn 2018–2022?

Trong giai đoạn này, ABBANK đã triển khai nền tảng Open API Banking, công nghệ thẻ không tiếp xúc (contactless), hệ thống Quản trị dữ liệu (Data Governance), tính toán mức độ đủ vốn (ICAAP), khung quản lý tài sản nợ - tài sản có (ALM), từng bước áp dụng chuẩn mực Basel 3, bổ sung tuyến phòng thủ 1,5 tại chi nhánh, đưa vào vận hành hệ thống cảnh báo sớm rủi ro tín dụng khách hàng cá nhân (EWS), áp dụng giải pháp chấm điểm tín dụng đa nguồn dữ liệu và hoàn tất tất toán toàn bộ trái phiếu VAMC vào năm 2022.

Kết luận

Khóa luận tốt nghiệp của tác giả Phùng Hương Giang đã giải quyết trọn vẹn mục tiêu ứng dụng phần mềm Microsoft Power BI vào phân tích hoạt động kinh doanh tại Ngân hàng Thương mại Cổ phần An Bình giai đoạn 2018–2022. Thông qua hệ thống 7 Dashboard trực quan, công trình đã làm sáng tỏ bức tranh toàn diện về quy mô tài sản, cơ cấu nguồn vốn, hiệu quả sinh lời cũng như áp lực chi phí của ngân hàng. Hệ thống giải pháp đề xuất cho giai đoạn 2023–2033 thể hiện tính nhất quán với định hướng ngân hàng bán lẻ đa năng và chuyển đổi số. Đây là công trình nghiên cứu ứng dụng có giá trị thực tiễn cao, minh chứng cho tính hiệu quả của các công cụ kinh doanh thông minh trong phân tích dữ liệu ngành ngân hàng.