Nguyễn Minh Phương

Viện Kinh tế và Kinh doanh quốc tế, Trường Đại học Ngoại thương

Email: nguyenminhphuong@ftu.edu.vn

Vũ Minh Ngọc

Khoa Tài chính Ngân hàng, Trường Đại học Ngoại thương

Trần Hoàng Hà

Khoa Quản trị Kinh doanh, Trường Đại học Ngoại thương

Tóm tắt

Các công nghệ mới nổi, đặc biệt là nhận dạng ký tự quang học và các công cụ tự động hóa hỗ trợ, đã chứng minh tiềm năng đáng kể trong việc chuyển đổi quy trình xử lý chứng từ tại các tổ chức tài chính. Dựa trên các tài liệu, khuôn khổ lý thuyết và phân tích cải thiện quá trình xử lý tài liệu thanh toán quốc tế bằng chuyển tiền điện tín ứng dụng công nghệ OCR và các công nghệ tự động hóa của Ngân hàng Thương mại Cổ phần Việt Nam Thịnh vượng (VPBank), nghiên cứu đề xuất mô hình tự động hóa có cấu trúc tích hợp nhận dạng ký tự quang học, tự động hóa quy trình bằng robot. Những phát hiện này đóng góp cả hiểu biết thực tế và lý thuyết vào việc hiện đại hóa quy trình thanh toán quốc tế của các ngân hàng tại Việt Nam.

Từ khóa: Xử lý tài liệu thanh toán quốc tế, chuyển tiền điện tín, công nghệ OCR, công nghệ tự động hóa

Summary

Emerging technologies, particularly Optical Character Recognition (OCR) and automation tools, have demonstrated significant potential in transforming document processing workflows within financial institutions. Drawing on existing literature, theoretical frameworks, and an analysis of process enhancements in handling international payment documents via telegraphic transfer at Vietnam Prosperity Joint Stock Commercial Bank (VPBank), the study proposes a structured automation model that integrates OCR and Robotic Process Automation. The findings offer both practical and theoretical contributions to the ongoing modernization of international payment processing in Vietnamese banking institutions.

Keywords: International payment document processing, telegraphic transfer, OCR technology application, automation technology

GIỚI THIỆU

Toàn cầu hóa đã làm tăng đáng kể khối lượng và tính phức tạp của các giao dịch tài chính quốc tế. Theo Bionducci và cộng sự (2023), thanh toán xuyên biên giới toàn cầu đạt khoảng 150.000 tỷ USD vào năm 2022 và dự kiến ​​sẽ đạt 290.000 tỷ USD vào năm 2030 (Chatrath và Lucas, 2024). Tại Việt Nam, các ngân hàng như VPBank đang chịu áp lực phải hiện đại hóa hệ thống của mình để đáp ứng nhu cầu ngày càng tăng này, đặc biệt là trong xử lý tài liệu thanh toán quốc tế bằng điện chuyển tiền, hay còn gọi là chuyển tiền điện tín (Telegraphic Transfer Remittance – TTR) - một chức năng cốt lõi của thanh toán quốc tế. Mặc dù có những tiến bộ trong ngân hàng kỹ thuật số, nhiều quy trình làm việc TTR vẫn thủ công và phân mảnh, dẫn đến thời gian xử lý chậm, xử lý dữ liệu không nhất quán và rủi ro tuân thủ (Todd, 2021). Vì vậy, nghiên cứu này tìm hiểu cách nhận dạng ký tự quang học (OCR) và các công nghệ tự động hóa có thể giải quyết những điểm kém hiệu quả này. Tập trung vào trường hợp tại VPBank, nghiên cứu này nhằm mục đích thiết kế một mô hình tự động hóa tích hợp phù hợp với các tiêu chuẩn quy định và kỳ vọng của khách hàng.

CƠ SỞ LÝ THUYẾT VÀ PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU

Cơ sở lý thuyết

Một số khái niệm

Thanh toán quốc tế là giao dịch tài chính giữa các quốc gia, thường được thực hiện thông qua hệ thống ngân hàng và mạng lưới viễn thông tài chính an toàn như SWIFT, nhằm chuyển giá trị tiền tệ cho hàng hóa, dịch vụ hoặc đầu tư. Ba phương thức thanh toán quốc tế phổ biến gồm: TTR - nhanh chóng, chi phí thấp; Thư tín dụng (L/C) - bảo đảm an toàn nhưng phức tạp và tốn kém; Nhờ thu chứng từ - rủi ro cao hơn do ngân hàng chỉ trung gian xử lý chứng từ chứ không đảm bảo thanh toán. Mỗi phương thức có đặc điểm riêng về tốc độ xử lý, chi phí và mức độ rủi ro phù hợp với các mục đích thương mại quốc tế khác nhau.

TTR là phương thức chuyển tiền điện tử qua biên giới, thường được sử dụng trong các giao dịch thương mại quốc tế. Thanh toán được thực hiện thông qua các hệ thống như SWIFT, cho phép chuyển tiền từ ngân hàng của người chuyển tiền đến ngân hàng của người thụ hưởng ở nước ngoài. Không giống như L/C, thanh toán TTR không phụ thuộc vào việc xuất trình chứng từ cho các ngân hàng mà dựa vào các thỏa thuận song phương và sự tin tưởng lẫn nhau giữa người mua và người bán (Lubis và cộng sự, 2024).

Tổng quan nghiên cứu

Ở cấp độ kinh tế vĩ mô, Tee và Ong (2016) nhấn mạnh tầm quan trọng kinh tế lâu dài của TTR trong việc thúc đẩy thanh toán kỹ thuật số và hỗ trợ tăng trưởng bền vững, đặc biệt là khi so sánh với thanh toán bằng thẻ. TTR vẫn là cơ chế được ưa chuộng cho các khoản thanh toán xuyên biên giới của công ty do tính đơn giản và tốc độ của nó. Về mặt cơ sở hạ tầng, SWIFT đóng vai trò quan trọng trong việc đảm bảo chuẩn hóa và bảo mật thông tin liên lạc liên ngân hàng. Scott và Zachariadis (2013) đã trình bày chi tiết về quá trình phát triển của SWIFT thành cơ sở hạ tầng nhắn tin toàn cầu, mặc dù không trực tiếp xử lý tiền, nhưng lại hỗ trợ phần lớn các giao dịch tài chính quốc tế bao gồm cả những giao dịch sử dụng TTR. Cipriani và cộng sự (2023) đã mở rộng thêm về vai trò của SWIFT trong các lệnh trừng phạt tài chính và tầm quan trọng địa chính trị của nó, đồng thời nêu bật sự phụ thuộc của các khoản thanh toán xuyên biên giới vào các kênh truyền thông an toàn. Các cân nhắc về mặt pháp lý cũng đóng vai trò nổi bật trong tài liệu về TTR. Lubis và cộng sự (2024) đã xem xét những rủi ro mà các nhà xuất khẩu phải đối mặt theo hệ thống thanh toán TTR khi không có biện pháp pháp lý rõ ràng. Những phát hiện này nhấn mạnh rằng trong khi TTR mang lại sự tiện lợi trong hoạt động thanh toán quốc tế, thì nó lại thiếu các biện pháp bảo vệ pháp lý vốn có trong các công cụ như L/C.

Song song với sự phát triển của cơ sở hạ tầng thanh toán, sự phát triển của công nghệ OCR đã ảnh hưởng rất lớn đến việc tự động hóa tài liệu. Eikvil (1993) đã đặt nền tảng cho việc tìm hiểu các hệ thống OCR, phác thảo quá trình phát triển lịch sử của OCR từ nguồn gốc vào những năm 1950 đến các thế hệ tiên tiến hơn, phân loại chúng thành nhận dạng phông chữ cố định, đa phông chữ, đa phông chữ và viết tay. Nghiên cứu cũng nêu bật các ứng dụng đa dạng của OCR, bao gồm ngân hàng, số hóa tài liệu và phân loại thư, với việc tự động hóa quy trình ngày càng được chú ý. Gần đây hơn, Chaudhuri và cộng sự (2017) đã xem xét kiến ​​trúc kỹ thuật và phạm vi ứng dụng của OCR, nhấn mạnh những cải tiến trong việc nhận dạng tài liệu in bằng máy nhưng thừa nhận những thách thức dai dẳng với đầu vào chất lượng thấp và chữ viết tay.

Nikolaidou và cộng sự (2001) đã áp dụng phương pháp Modified Petri-Net để xem xét ứng dụng thực tế của mô hình hóa và tự động hóa quy trình kinh doanh trong bộ phận giám sát khoản vay của một ngân hàng, kết quả cho thấy những lợi ích đáng kể về mặt hoạt động: khả năng truy xuất các trường hợp chậm thanh toán được cải thiện, giám sát tập trung, phối hợp tốt hơn với các tác nhân bên ngoài (các công ty môi giới và công ty luật) và năng suất tăng đáng kể - lên tới 40% trong một năm.

Lê Thị Liễu, Phạm Quang Hạnh (2023) đã nêu bật những nỗ lực đang diễn ra trong việc áp dụng công nghệ thông tin trong thanh toán quốc tế. Bài viết nhấn mạnh rằng, chuyển khoản dựa trên SWIFT vẫn là phương thức chiếm ưu thế, do tốc độ và chi phí thấp, mặc dù có rủi ro đi kèm. Kết quả cho thấy, sự cải thiện rõ ràng về tốc độ xử lý, khả năng truy xuất dữ liệu và dịch vụ khách hàng, đặc biệt là thông qua các trung tâm thanh toán tập trung và luồng chứng từ kỹ thuật số. Tuy nhiên, các tác giả lưu ý những hạn chế trong việc áp dụng rộng rãi hơn các công nghệ tiên tiến, như: nghĩa vụ thanh toán ngân hàng (BPO) và blockchain, dẫn tới chi phí tích hợp cao, sự không chắc chắn về mặt pháp lý và sự phân mảnh hệ thống. Hơn nữa, mặc dù đã có những nỗ lực số hóa ban đầu, nhiều ngân hàng tại Việt Nam vẫn phải đối mặt với những thách thức về khả năng tương tác hệ thống, phân tích thời gian thực và nhận thức của khách hàng.

Phương pháp nghiên cứu

Nghiên cứu này áp dụng phương pháp nghiên cứu trường hợp định tính, tập trung vào bối cảnh hoạt động thực tế của VPBank. Mục tiêu là chẩn đoán tình trạng thiếu hiệu quả trong quy trình xử lý tài liệu TTR hiện tại và đánh giá cách thức triển khai OCR, cũng như các công nghệ tự động hóa để giải quyết những tình trạng này. Dữ liệu được thu thập từ 3 nguồn chính: Tài liệu quy trình công việc nội bộ, phỏng vấn bán cấu trúc và quan sát và hướng dẫn quy trình.

Kỹ thuật mô hình hóa Petri-Net đã sửa đổi (MPN) được sử dụng để biểu diễn quy trình làm việc hiện tại. MPN cho phép theo dõi logic các quá trình chuyển đổi (ví dụ: tiếp nhận tài liệu, nhập dữ liệu, phê duyệt), địa điểm (ví dụ: tài liệu đang chờ xác thực) và mã thông báo (ví dụ: các trường hợp giao dịch riêng lẻ). Mô hình hóa này giúp xác định các điểm nghẽn quan trọng, sự dư thừa và cơ hội tự động hóa (Nikolaidou và cộng sự, 2001).

Hiệu quả của quy trình làm việc hiện tại so với quy trình làm việc được đề xuất đã được đánh giá bằng 4 chiều hiệu suất: (1) Hiệu quả hoạt động (được đo bằng thời gian xử lý trung bình cho mỗi giao dịch), (2) Tỷ lệ lỗi (tần suất xử lý lại hoặc cờ tuân thủ); (3) Tiềm năng mở rộng (khả năng xử lý khối lượng giao dịch tăng mà không cần tăng nhân viên theo tỷ lệ) và (4) Sự phù hợp với các tiêu chuẩn báo cáo. Phát hiện từ các cuộc phỏng vấn và quan sát đã được mã hóa theo chủ đề và được đối chiếu với tài liệu nội bộ để đảm bảo tính hợp lệ. Không có thông tin nhận dạng cá nhân nào được ghi lại hoặc tiết lộ, phù hợp với chính sách đạo đức nghiên cứu nội bộ của VPBank.

KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU

Để có được sự hiểu biết có cấu trúc và chẩn đoán về quy trình xử lý tài liệu TTR hiện tại của VPBank, nghiên cứu sử dụng phương pháp MPN để chính thức hóa các bước hoạt động. MPN là một kỹ thuật mô hình hóa quy trình đặc biệt phù hợp để biểu diễn các quy trình làm việc động, theo quy tắc liên quan đến nhiều tác nhân và các chuyển đổi không đồng bộ, như thường thấy trong các hoạt động ngân hàng (Nikolaidou và cộng sự, 2001). Bằng cách trừu tượng hóa quy trình làm việc thành các thành phần riêng biệt - cụ thể là địa điểm (trạng thái), chuyển đổi (hành động) và mã thông báo (trường hợp) - phương pháp này cho phép xác định các nút thắt cổ chai của quy trình và các cơ hội tự động hóa. Thay vì sơ đồ trực quan, cấu trúc Petri-Net của quy trình làm việc được thể hiện dưới dạng bảng để dễ dàng tích hợp vào nghiên cứu. Bảng 1 phác thảo các địa điểm và chuyển đổi cốt lõi xác định luồng tài liệu đầu cuối từ khi khách hàng gửi đến khi thực hiện thanh toán và lưu trữ.

Bảng 1: Biểu diễn Petri-Net đã sửa đổi của quy trình làm việc TTR của VPBank

Nguồn: Nghiên cứu của các tác giả

Bảng 1 cho thấy, quy trình xử lý TTR hiện tại của VPBank mang tính tuần tự, thủ công và thiếu linh hoạt, khiến toàn bộ hệ thống dễ bị đình trệ nếu xảy ra lỗi ở các bước, như: Xác minh nội dung và định dạng tài liệu của OPS (T2) hoặc Nhập dữ liệu (T3). Các giai đoạn này tiêu tốn nhiều nhân lực và dễ phát sinh lỗi do con người, đặc biệt khi khối lượng giao dịch lớn và dữ liệu không chuẩn hóa. Ngoài ra, quy trình không hỗ trợ xử lý song song và thiếu khả năng ra quyết định thông minh, dẫn đến Xử lý lại để xử lý ngoại lệ hoặc sửa lỗi (T5) và kéo dài thời gian xử lý. Trước thực trạng đó, việc ứng dụng tự động hóa như OCR để trích xuất dữ liệu, RPA để thay thế nhập liệu thủ công và BPM để định tuyến linh hoạt theo nội dung và giá trị giao dịch được đề xuất nhằm tăng hiệu quả, giảm rủi ro và đáp ứng nhu cầu mở rộng quy mô hoạt động.

Bảng 2: Các chuyển đổi quan trọng trong quy trình TTR của VPBank (mô hình Petri-Net)

Nguồn: Nghiên cứu của nhóm tác giả

Những quá trình chuyển đổi trong Bảng 2 được quan sát là nguyên nhân chính gây ra sự chậm trễ trong quá trình xử lý và làm lại. Dựa trên các mô phỏng nội bộ và nhật ký quy trình làm việc, tỷ lệ xử lý lại đối với các giao dịch TTR của Ngân hàng vượt quá 18%, với độ trễ trung bình là 1,5 giờ cho mỗi giao dịch trong các giai đoạn cao điểm.

Phân tích các cuộc phỏng vấn định tính với nhân viên VPBank đã xác định được các chủ đề lặp lại sau: (1) Nén khối lượng công việc: Nhân viên phải đối mặt với tình trạng tồn đọng nghiêm trọng trước thời gian cắt giảm hàng ngày, đặc biệt là từ 10:00 đến 11:30 sáng; (2) Các vấn đề về chất lượng tài liệu: Các tệp được quét thường bị mờ, không đầy đủ hoặc không thẳng hàng, đặc biệt là hóa đơn và đơn xin chuyển tiền; (3) Quá tải thủ công: Nhân viên lưu ý rằng, họ dành hơn 60% thời gian của mình cho các nhiệm vụ có giá trị thấp như nhập dữ liệu và kiểm tra chéo tài liệu. Những hiểu biết này xác nhận giả thuyết rằng việc thiết kế lại quy trình thông qua tự động hóa có thể giảm bớt căng thẳng trong hoạt động và giảm vi phạm thoả thuận dịch vụ (SLA).

Các phát hiện khẳng định rằng, quy trình TTR hiện tại của VPBank, mặc dù tuân thủ, nhưng không thể mở rộng quy mô. Các quy trình thủ công làm tăng rủi ro hoạt động và cản trở việc tuân thủ kịp thời các quy định. Việc tích hợp RPA cho phép nhập dữ liệu tự động vào hệ thống ngân hàng cốt lõi T24 và giao diện SWIFT, giảm thiểu lỗi của con người. Các công cụ IBPM có thể điều phối định tuyến và xử lý ngoại lệ một cách năng động, giảm tải cho các nhóm vận hành. Các công nghệ này phù hợp với xu hướng toàn cầu hướng tới siêu tự động hóa, trong đó nhiều công cụ hoạt động phối hợp để hợp lý hóa các quy trình đầu cuối.

MỘT SỐ KHUYẾN NGHỊ

Dựa trên phân tích chẩn đoán quy trình TTR hiện tại của VPBank, bao gồm các điểm nghẽn chính ở giai đoạn xác thực, nhập dữ liệu và xử lý lại, chúng tôi đề xuất một khuôn khổ quy trình được thiết kế lại tận dụng OCR và các công nghệ tự động hóa hỗ trợ. Quy trình làm việc “To-Be” được đề xuất này giải quyết các hạn chế được xác định trong hệ thống hiện tại bằng cách tích hợp việc tiếp nhận tài liệu kỹ thuật số, xác thực tự động và các cơ chế định tuyến thông minh. Bảng 3 trình bày so sánh có cấu trúc giữa quy trình làm việc hiện tại và mô hình được đề xuất trên các giai đoạn chính của quá trình xử lý TTR.

Bảng 3: So sánh quy trình làm việc TTR hiện tại và tương lai

Nguồn: Nghiên cứu của nhóm tác giả

Những cải tiến hoạt động đáng kể nhất được kỳ vọng ở các giai đoạn xác thực, nhập dữ liệu và xử lý lại. Bằng cách tự động hóa xác thực tài liệu thông qua OCR, VPBank có thể giảm đáng kể lỗi của con người và giảm thiểu công sức thủ công dành cho việc phát hiện các tệp không đầy đủ hoặc định dạng không đúng. Việc tích hợp RPA để tự động điền dữ liệu vào T24 và SWIFT không chỉ tăng tốc độ xử lý mà còn giảm nguy cơ vi phạm tuân thủ liên quan đến nhập liệu thủ công. Đáng chú ý nhất là việc giới thiệu lớp tiền xác thực dự kiến sẽ giảm 60%-70% các sự cố xử lý lại, điều này đặc biệt có tác động khi xét đến khối lượng lớn các trường hợp chuyển tiền của công ty. Khi kết hợp lại, những cải tiến này sẽ góp phần rút ngắn thời gian xử lý, cải thiện khả năng tuân thủ thoả thuận dịch vụ (SLA) và tính sẵn sàng kiểm toán nhất quán hơn trong toàn bộ quy trình TTR.

Tài liệu tham khảo:

1. Bionducci, A., Zhang, J., Müller, T., & Arora, R. (2023). Cross-border payments and financial infrastructure. Bank for International Settlements.

2. Chatrath, R., & Lucas, E. (2024). Future of payments: A global outlook. EY Global.

3. Cipriani, M., Goldberg, L.S. and La Spada, G., 2023. Financial sanctions, SWIFT, and the architecture of the international payment system. Journal of Economic Perspectives, 37(1), 31-52.

4. Eikvil, L. (1993). Optical character recognition. citeseer. ist. psu. edu/142042. html, 26, 1-4.

5. Hamad, A., & Kaya, A. (2016). Optical character recognition systems: A review. International Journal of Computer Applications, 137(7), 15-21.

6. Lê Thị Liễu, Phạm Quang Hạnh (2023). Ứng dụng công nghệ thông tin trong thanh toán quốc tế tại Việt Nam, Tạp chí Kinh tế và Dự báo, số 13, tháng 5/2023 .

7. Lubis, H., Sitompul, H., & Ruslaan, M. (2024). Legal liability for importers in telegraphic transfer payment systems: A case study of PT. Sumatera Ocean Transindo. Indonesian Journal of International Law, 21(1), 77-95.

8. Nikolaidou, M., Anagnostopoulos, D., & Tsalgatidou, A. (2001). Business process modeling in financial institutions using Modified Petri Nets. Information Systems Journal, 11(3), 223-245.

9. Tee, H.H. and Ong, H.B. (2016). Cashless payment and economic growth. Financial innovation, 2, 1-9.

10. Todd, K. (2021). '3 Reasons Why Processing Wires Manually Is Crippling Your Institution,' 3 Reasons Why Processing Wires Manually Is Crippling Your Institution, 22 March. https://www.fpsgold.com/blog/processing-wires-manually-is-crippling-your-institution#:~:text.

11. Scott, S. V., & Zachariadis, M. (2013). The SWIFT system and global finance: Innovation, resistance, and change in international payments. Springer.

12. Todd, G. (2021). Manual processing risks in banking operations. RiskTech Whitepaper.

13. VPBank (2025). Internal workflow interviews and process analysis. Unpublished internal document, Vietnam Prosperity Joint-Stock Commercial Bank.