Banking

Nền tảng AML/CFT: rửa tiền là gì và ba giai đoạn (placement/layering/integration), vì sao ngân hàng phải chống, khung pháp lý (FATF & quy định Việt Nam), rủi ro & hình phạt, và cấu trúc một chương trình tuân thủ.

Biết khách hàng của bạn là ai: định danh & xác minh (CIP), thẩm định khách hàng (CDD) và thẩm định tăng cường (EDD), nhận diện PEP & chủ sở hữu hưởng lợi (UBO), xếp hạng rủi ro khách hàng, và eKYC.

Phát hiện dấu hiệu rửa tiền trong dòng giao dịch: các typology (structuring/smurfing, luồng bất thường), luật ngưỡng vs mô hình ML, quản lý cảnh báo & giảm dương tính giả, và ví dụ SQL chạy được trên sandbox.

Chặn giao dịch/khách hàng bị cấm: các danh sách (OFAC/UN/EU/nội địa), sàng lọc tên với fuzzy matching (bí danh, phiên âm), PEP & adverse media screening, sàng lọc real-time vs batch, và xử lý hit/false positive.

Từ cảnh báo đến báo cáo: quy trình điều tra alert, báo cáo giao dịch đáng ngờ (STR/SAR) và giao dịch giá trị lớn (CTR), quản lý hồ sơ (case management), quy tắc tipping-off, và vòng phản hồi cải thiện.

Phân biệt và hội tụ hai lĩnh vực: gian lận (fraud) vs rửa tiền (AML), vì sao ngân hàng gộp thành FRAML, các mối đe doạ chung (scam/APP fraud, tài khoản mule), và lợi ích của nền tảng dữ liệu/đội ngũ hợp nhất.

Hạ tầng kỹ thuật đằng sau AML hiện đại: mô hình dữ liệu tích hợp, entity resolution, phân tích mạng/đồ thị để lần theo dòng tiền, mô hình ML giảm dương tính giả, real-time screening/monitoring, và quản trị mô hình (regtech).

Điều gắn kết cả chương trình AML: quản trị & vai trò (MLRO/ba tuyến), đánh giá rủi ro toàn hàng, kiểm toán độc lập & validate mô hình, làm việc với cơ quan thanh tra, đào tạo & văn hoá tuân thủ, và bài học từ các án phạt.