NEW
Font size
WorksheetsReview Module 1 + 2
Total questions: 20
Worksheet time: 10mins
Một nền tảng thương mại điện tử tích hợp tính năng "Mua trước trả sau" (BNPL) do ngân hàng cung cấp ngay tại bước thanh toán (Checkout). Đây là ví dụ điển hình của mô hình nào?
Open Banking
Embedded Finance (Tài chính nhúng)
Digital Wallet
Core Banking Modernization
Theo tư duy "First Principles", tại sao việc chỉ chuyển đổi form đăng ký giấy sang form điện tử trên Mobile App (số hóa quy trình) thường thất bại trong việc tạo ra trải nghiệm Bank 4.0 thực sự?
Vì khách hàng không thích gõ phím trên điện thoại.
Vì nó chỉ thay đổi phương thức nhập liệu mà không thay đổi bản chất quy trình, vẫn giữ lại các rào cản ma sát (friction) không cần thiết.
Vì hệ thống Core Banking không thể xử lý dữ liệu từ Mobile App theo thời gian thực.
Vì bảo mật trên Mobile App thấp hơn so với nộp hồ sơ giấy tại quầy.
Khi thiết lập ngưỡng (Threshold) cho mô hình phê duyệt tín dụng tự động, nếu BA quyết định hạ điểm cắt (Cut-off point) từ 750 xuống 600, tác động kinh doanh (Business Impact) nào sau đây là chính xác nhất?
Giảm rủi ro nợ xấu và giảm số lượng khách hàng được duyệt.
Tăng số lượng khách hàng được duyệt nhưng có khả năng làm tăng tỷ lệ nợ xấu (NPL).
Tăng độ chính xác của mô hình nhưng giảm tốc độ xử lý hồ sơ.
Không ảnh hưởng đến rủi ro, chỉ làm tăng tốc độ giải ngân.
Hiện tượng "Model Drift" (Trôi dạt mô hình) trong vận hành AI được hiểu là gì và BA cần làm gì khi phát hiện?
Là khi code của mô hình bị lỗi; BA cần yêu cầu Dev sửa bug.
Là khi dữ liệu đầu vào bị thiếu; BA cần yêu cầu bổ sung dữ liệu.
Là khi độ chính xác của mô hình suy giảm theo thời gian do hành vi thị trường thay đổi; BA cần đề xuất huấn luyện lại (Retrain) mô hình.
Là khi mô hình chạy quá chậm; BA cần yêu cầu nâng cấp hạ tầng.
Một mô hình AI chấm điểm tín dụng gán nhãn "Rủi ro cao" cho một khách hàng có thu nhập tốt. Yêu cầu về "Explainable AI (XAI)" đòi hỏi hệ thống phải làm gì?
Cung cấp mã nguồn thuật toán cho khách hàng xem.
Trích xuất được "Reason Code" (Lý do chính) dẫn đến điểm số thấp (ví dụ: Tỷ lệ nợ/thu nhập quá cao) để giải thích cho khách hàng và cơ quan quản lý.
Cho phép nhân viên ngân hàng sửa lại điểm số thủ công nếu thấy khách hàng tiềm năng.
Đảm bảo mô hình luôn đưa ra kết quả giống nhau 100% trong mọi lần chạy.
Trong bài toán Fraud Detection, nếu BA ưu tiên giảm tỷ lệ "False Positive" (Cảnh báo sai - Chặn nhầm khách tốt), rủi ro đi kèm là gì?
Tăng tỷ lệ "False Negative" (Bỏ lọt giao dịch gian lận thực sự).
Tăng chi phí vận hành hệ thống SMS OTP.
Giảm trải nghiệm khách hàng do bị chặn giao dịch quá nhiều.
Hệ thống sẽ chạy chậm hơn do phải xử lý ít quy tắc hơn.
"Smart Contract" trong thanh toán thương mại điện tử thay đổi mô hình niềm tin (Trust Model) như thế nào?
Từ "Trustless" sang "Trust-based" (Cần tin tưởng sàn thương mại điện tử).
Từ "Trust-based" (Tin vào trung gian) sang "Trustless" (Tin vào mã lệnh tự động thực thi khi thỏa mãn điều kiện).
Loại bỏ hoàn toàn vai trò của người bán và người mua.
Chuyển niềm tin từ ngân hàng sang các công ty Logistics.
Trong quy trình "AI Lending", bước nào sau đây thể hiện rõ nhất việc chuyển đổi từ quy trình "Tuần tự" (Sequential) sang "Tức thời" (Real-time)?
Khách hàng nộp hồ sơ giấy → Nhân viên nhập liệu → Thẩm định viên gọi điện.
Khách hàng upload ảnh → OCR đọc dữ liệu → Nhân viên kiểm tra lại OCR → Phê duyệt.
Hệ thống thu thập dữ liệu thay thế → Scoring Engine chạy ngầm → Decision Engine ra quyết định phê duyệt/từ.
Khách hàng điền form online → Hệ thống gửi email xác nhận → Chờ 3 ngày làm việc.
Khái niệm "Silent Churn" (Rời bỏ ngầm) mà một BA giỏi cần định nghĩa cho mô hình AI dự báo khác gì với "Actual Churn" (Rời bỏ thực tế)?
Silent Churn là khi khách hàng đã đóng tài khoản; Actual Churn là khi khách hàng vẫn dùng nhưng ít đi.
Silent Churn là dấu hiệu khách hàng giảm tương tác/số dư trước khi chính thức rời bỏ; Actual Churn là khi khách hàng đã đóng tài khoản hoặc ngừng dịch vụ hoàn toàn (lúc này đã quá muộn để giữ chân).
Silent Churn không thể đo lường được bằng dữ liệu; Actual Churn đo lường được.
Hai khái niệm này là một, không có sự khác biệt.
Trong mô hình Open Banking, khi Ngân hàng đóng vai trò là "Platform", điều này có nghĩa là:
Ngân hàng tự xây dựng tất cả các ứng dụng và không cho phép bên thứ 3 truy cập.
Ngân hàng mở API cho phép các Fintech/Bên thứ 3 truy cập dữ liệu và cung cấp dịch vụ của họ trên hạ tầng của ngân hàng (hoặc ngược lại).
Ngân hàng mua lại tất cả các công ty Fintech trên thị trường.
Ngân hàng chuyển toàn bộ dữ liệu lên Cloud công cộng và ai cũng có thể lấy được.
Trong nghiệp vụ Treasury, hệ thống phải xử lý như thế nào đối với các giao dịch L/C trả chậm có kỳ hạn trên 12 tháng để tuân thủ Thông tư 19/2024 về quản lý vay trả nợ nước ngoài?
Tự động gắn cờ (Flag) "Foreign_Debt" và bắt buộc nhập Mã mục đích vay theo danh mục NHNN để tính vào hạn mức vay nước ngoài.
Xử lý như một giao dịch tài trợ thương mại thông thường, không cần báo cáo đặc biệt.
Từ chối thực hiện tất cả các L/C trả chậm trên 12 tháng.
Yêu cầu khách hàng nộp hồ sơ giấy lên NHNN xin phép trước khi nhập vào hệ thống.
Trong kiến trúc Data Warehouse (DWS), tầng nào chịu trách nhiệm chính cho việc chuẩn hóa dữ liệu (ví dụ: quy đổi giới tính "M/F" và "1/0" về cùng một chuẩn "Male/Female") trước khi lưu trữ lâu dài?
Staging Area (Vùng đệm).
Core Data Warehouse (Kho dữ liệu trung tâm).
Data Mart (Kho dữ liệu chuyên biệt).
Source System (Hệ thống nguồn).
Đối với giao dịch Thẻ tín dụng, trạng thái "Hold" (Tạm giữ) khác với trạng thái "Lien" (Phong tỏa pháp lý) ở điểm nào về mặt bản chất nghiệp vụ và hệ thống?
Hold là phong tỏa vĩnh viễn, Lien có thời hạn.
Hold thường dùng cho giao dịch chờ quyết toán (Authorization) và có thời gian hết hạn tự động (Expiry Time); Lien là phong tỏa do yêu cầu pháp lý/nợ xấu và thường không tự hết hạn nếu không có lệnh giải tỏa.
Hold làm giảm số dư thực tế (Ledger Balance), Lien chỉ giảm số dư khả dụng (Available Balance).
Hai trạng thái này là như nhau trong hệ thống Core Banking.
Khi thiết kế luồng "Liên kết Ví" (Wallet Binding) tuân thủ Thông tư 18/2024, API Hub của ngân hàng phải thực hiện quy tắc đối soát dữ liệu nào trước khi chấp nhận liên kết?
Chỉ cần kiểm tra đúng Số điện thoại và OTP.
Kiểm tra khớp đúng 100% (Exact Match) cả Số giấy tờ tùy thân (CCCD) và Số điện thoại giữa dữ liệu Ví gửi sang và dữ liệu lưu tại Core Banking.
Cho phép sai lệch nhỏ về Số giấy tờ tùy thân nếu Số điện thoại trùng khớp.
Chỉ cần khách hàng nhập đúng Mật khẩu Internet Banking.
Trong bối cảnh IFRS 9, tại sao hệ thống Treasury cần phải định giá lại (Mark-to-Market) danh mục trái phiếu FVTPL (Fair Value through Profit & Loss) vào cuối ngày (EOD)?
Để báo cáo cho Ngân hàng Nhà nước vui lòng.
Để ghi nhận lãi/lỗ chưa thực hiện (Unrealized Gain/Loss) trực tiếp vào Báo cáo kết quả hoạt động kinh doanh (P&L) phản ánh đúng giá trị thị trường.
Để tính thuế thu nhập doanh nghiệp hàng ngày.
Để điều chỉnh lãi suất coupon của trái phiếu.
Hệ thống Core Banking xử lý logic "Back-dated Adjustment" (Điều chỉnh ngày giá trị về quá khứ) cho tài khoản Tiền gửi như thế nào để đảm bảo tính chính xác của chi phí lãi?
Chỉ điều chỉnh số dư hiện tại, không tính lại lãi quá khứ.
Tự động tính toán lại (Recalculate) số lãi dự chi (Accrual) của các ngày trong quá khứ bị ảnh hưởng và hạch toán bút toán điều chỉnh (Adjustment Entry) chênh lệch vào ngày hiện tại.
Yêu cầu giao dịch viên tính tay số lãi chênh lệch và nhập vào hệ thống.
Hủy bỏ tài khoản cũ và mở tài khoản mới với số dư đúng.
Trong quy trình "Digital Lending", bước nào sau đây giúp ngân hàng giảm thiểu rủi ro giải ngân sai mục đích (ví dụ: Vay tiêu dùng nhưng dùng để đảo nợ) theo quy định của TT18?
Kiểm tra hạn mức tín dụng còn lại.
Kiểm tra tài khoản thụ hưởng (Beneficiary Account) có trùng tên với người vay hoặc người có liên quan tại cùng ngân hàng hay không trước khi giải ngân.
Yêu cầu khách hàng cam kết bằng văn bản điện tử.
Chỉ cho phép giải ngân tiền mặt tại quầy.
Chức năng "Liquidity Monitor" (Giám sát thanh khoản) trong hệ thống Payment Hub đóng vai trò gì quan trọng đối với giao dịch chuyển tiền nhanh 24/7?
Giám sát xem khách hàng có đủ tiền chuyển không.
Giám sát tỷ lệ giao dịch thành công.
Giám sát hạn mức Ký quỹ (Available Pre-funding Limit) của ngân hàng tại Napas và cảnh báo Treasury nạp tiền khi chạm ngưỡng thấp, tránh gián đoạn dịch vụ toàn hệ thống.
Giám sát các giao dịch nghi ngờ rửa tiền.
Tại sao Basel III yêu cầu hệ thống Core Banking phải phân loại tiền gửi thành "Stable" (Ổn định) và "Less Stable" (Kém ổn định)?
Để tính phí quản lý tài khoản khác nhau.
Để phục vụ tính toán chỉ số LCR (Liquidity Coverage Ratio), trong đó tiền gửi "Stable" có tỷ lệ dòng tiền ra (Run-off rate) thấp hơn, giúp ngân hàng tối ưu hóa tài sản thanh khoản.
Để phân loại khách hàng VIP.
Để quyết định lãi suất tiền gửi.
Logic "Cross-default" (Vi phạm chéo) trong quản lý nợ tại Core Banking hoạt động như thế nào khi một khoản vay của khách hàng bị quá hạn sang Nhóm 2?
Chỉ khoản vay đó bị chuyển sang Nhóm 2, các khoản khác giữ nguyên.
Hệ thống tự động quét và kéo tất cả các khoản vay khác của cùng khách hàng đó (dù đang trả đúng hạn) sang Nhóm 2 (nhóm rủi ro cao nhất của khách hàng).
Hệ thống gửi cảnh báo cho nhân viên tín dụng để xử lý thủ công.
Hệ thống tự động trích nợ từ tài khoản tiết kiệm để trả nợ.
