Đề án Thạc sĩ: Kiểm soát rủi ro gian lận báo cáo tài chính thông qua hệ thống xếp hạng tín dụng nội bộ tập trung tại Ngân hàng Thương mại Cổ phần Đầu tư và Phát triển Việt Nam

Trong bối cảnh hội nhập kinh tế quốc tế sâu rộng, hệ thống ngân hàng thương mại Việt Nam đối mặt với thách thức nghiêm trọng từ rủi ro gian lận báo cáo tài chính của khách hàng doanh nghiệp. Hành vi này không chỉ gây tổn thất tín dụng nặng nề mà còn ảnh hưởng đến sự an toàn và ổn định của toàn hệ thống tài chính. Hiện nay, các phương thức gian lận ngày càng tinh vi, trong khi cơ chế kiểm soát hiện hành, đặc biệt là hệ thống xếp hạng tín dụng nội bộ (XHTDNB), vẫn bộc lộ những hạn chế về độ trễ dữ liệu và tính chủ quan. Vì vậy, việc nghiên cứu các giải pháp tăng cường kiểm soát rủi ro gian lận, đặc biệt thông qua ứng dụng trí tuệ nhân tạo và công nghệ hiện đại vào XHTDNB, trở thành một yêu cầu cấp thiết để nâng cao hiệu quả quản trị rủi ro và bảo vệ uy tín của các ngân hàng.

Cán bộ quản lý rủi ro, chuyên viên tín dụng, kiểm toán viên, nhà hoạch định chính sách ngành ngân hàng tại Việt Nam và các nhà nghiên cứu trong lĩnh vực tài chính ngân hàng.

Đề án này tập trung giải quyết vấn đề cấp bách về kiểm soát rủi ro gian lận báo cáo tài chính (BCTC) trong ngành ngân hàng, đặc biệt tại Ngân hàng Thương mại Cổ phần Đầu tư và Phát triển Việt Nam (BIDV), thông qua việc tối ưu hóa hệ thống xếp hạng tín dụng nội bộ (XHTDNB). Nghiên cứu đi sâu phân tích cơ sở lý luận về gian lận BCTC và XHTDNB, đồng thời đánh giá thực trạng triển khai hệ thống Optimist trong khuôn khổ dự án CROMS tại BIDV, làm rõ vai trò cùng những ưu điểm và hạn chế của nó trong việc phát hiện và kiểm soát gian lận. Kết quả cho thấy, mặc dù XHTDNB của BIDV đã đạt được thành công nhất định với quy trình chặt chẽ và dữ liệu toàn diện, nhưng vẫn tồn tại những điểm yếu như độ trễ dữ liệu, tính chủ quan trong đánh giá phi tài chính, và khả năng phản ứng chậm trước biến động thị trường. Để khắc phục, đề án đề xuất một loạt các giải pháp toàn diện. Cụ thể, các giải pháp bao gồm hoàn thiện khung pháp lý và cơ chế chia sẻ thông tin, cập nhật và mở rộng nguồn dữ liệu, ứng dụng trí tuệ nhân tạo (AI) và công nghệ số trong nhận diện gian lận, chuẩn hóa quy trình đánh giá chỉ tiêu phi tài chính, và xây dựng một hệ thống XHTDNB tập trung mới với chức năng nhận diện gian lận BCTC tự động, thí điểm tại Chi nhánh Sở Giao dịch 2 của BIDV. Các đề xuất này nhằm nâng cao hiệu quả quản trị rủi ro, củng cố an toàn tín dụng và khẳng định vị thế tiên phong của BIDV trong ứng dụng công nghệ hiện đại, góp phần vào sự ổn định của hệ thống ngân hàng Việt Nam.