AWS Study Group

Giải pháp Xử lý Khiếu nại DCA trong Ngành Tài chính Ô tô (Motor Finance) với Dịch vụ của AWS

Tác giả: Kaushal Goyal, Dogus Gucsav, và Pardeep Kumar
Ngày đăng: ngày 27 tháng 06 năm 2025
Danh mục: Amazon AppFlow, Amazon Bedrock, Amazon CloudWatch, Amazon Connect, Amazon DynamoDB, Amazon Pinpoint, Amazon QuickSight, Amazon VPC, AWS CloudTrail, AWS Database Migration Service, AWS Glue, AWS Identity and Access Management (IAM), AWS Key Management Service, AWS Lambda, AWS Step Functions, Financial Services, Generative AI, Industries

Ngành Motor Finance tại Vương quốc Anh đang đối mặt với những thử thách phức tạp sau khi Financial Conduct Authority (FCA) xem xét các Discretionary Commission Arrangements (DCA). Các tổ chức tài chính giờ đây phải phân tích dữ liệu cho vay trong quá khứ, tính toán mức bồi thường chính xác, và quản lý giao tiếp với khách hàng một cách hiệu quả — tất cả đều phải thực hiện trong bối cảnh dữ liệu bị phân mảnh và thời hạn pháp lý eo hẹp.

Ở bài viết này, chúng ta sẽ cùng xem cách mà các dịch vụ AWS hỗ trợ các tổ chức tài chính xây dựng một giải pháp có khả năng mở rộng để xử lý các khiếu nại DCA và đồng thời tạo nền tảng dữ liệu chiến lược cho các yêu cầu quy định trong tương lai.

Thách thức

Các nhà cung cấp (motor finance providers) gặp một số thách thức chính khi xử lý khiếu nại DCA:

  • Xử lý khối lượng lớn dữ liệu lịch sử của khách hàng, thường được lưu trữ phân tán trên nhiều hệ thống khác nhau.
  • Trích xuất thông tin liên quan từ các tài liệu của hệ thống cũ (legacy documents) và các nguồn dữ liệu phi cấu trúc (unstructured data).
  • Tính toán mức bồi thường (redress) chính xác dựa trên các quy tắc nghiệp vụ phức tạp.
  • Quản lý lượng lớn yêu cầu từ khách hàng qua nhiều kênh khác nhau.
  • Đảm bảo tuân thủ GDPR và các yêu cầu pháp lý khác.
  • Đáp ứng các thời hạn chặt chẽ trong khi vẫn giữ hiệu quả vận hành.

Tổng quan giải pháp

Bây giờ, hãy cùng thảo luận về một hướng tiếp cận giải pháp để xử lý khiếu nại DCA. 

Kiến trúc giải pháp bao gồm bốn thành phần chính. Sơ đồ dưới đây minh họa một quy trình xử lý dữ liệu (data processing pipeline) toàn diện, giúp chuyển đổi các tệp đầu vào thô thành các thông tin liên lạc hữu ích để gửi đến khách hàng. Luồng công việc (workflow) cho thấy cách phân tích tài liệu thông minh kết hợp với tổng hợp dữ liệu để cho phép tiếp cận mục tiêu qua nhiều kênh. 

Quy trình phân tích dữ liệu và tài liệu thông minh, đối soát và tạo đầu ra kỹ thuật số cho trung tâm liên hệ, email và CRM.

  1. Intelligent Document Processing
    Tự động phân tích hợp đồng tài chính và hợp đồng môi giới để xác định khách hàng bị ảnh hưởng bởi DCA. Trích xuất các thông tin như APR gốc (original Annual Percentage Rate), lãi suất cuối cùng áp dụng, mức hoa hồng của môi giới (broker commission), và tài liệu bán hàng (sales documentation). Nhờ đó, có thể xác định khách hàng chịu ảnh hưởng và mức độ có thể bị thu phí quá mức.
  2. Data Ingestion và Preparation
    Dữ liệu thông tin khách hàng thường được lưu trữ ở định dạng có cấu trúc (structured) và phi cấu trúc (unstructured) trong nhiều nguồn dữ liệu hoặc kho dữ liệu (data warehouses); giải pháp sẽ tích hợp với các nguồn dữ liệu này để thu thập thông tin khách hàng cần thiết. Sau khi xác định được khách hàng bị ảnh hưởng ở bước 1, giải pháp sẽ trích xuất chi tiết thông tin của họ từ các nguồn dữ liệu này để phân tích khiếu nại và phục vụ cho việc tính toán bồi thường (redress).
  3. Redress Calculation Engine
    Bộ máy tính toán bồi thường (Redress Calculation Engine) sẽ tính toán mức đền bù cho khách hàng bằng cách so sánh lãi suất thực tế áp dụng với lãi suất hợp lý nếu không có các khoản khuyến khích (incentives) cho môi giới. Việc tính toán này bao gồm lãi suất cơ bản (base rates) trong lịch sử, cơ chế định giá dựa trên rủi ro (risk-based pricing), và khoản hoa hồng thực trả để xác định mức bồi thường công bằng. Cấu trúc tương tự cách các tổ chức tính PPI (Payment Protection Insurance) nhưng áp dụng cho cấu trúc hoa hồng của tài chính xe hơi.
  4. Customer Communication Management
    Quản lý các khiếu nại DCA từ khách hàng qua nhiều kênh — từ đại lý (dealerships), trực tiếp với công ty tài chính, hoặc qua các công ty quản lý khiếu kiện (claims management companies). Phát các phản hồi nhất quán về cơ chế hoa hồng, phương pháp tính toán, và quy trình bồi thường. Đảm bảo outreach chủ động đến khách hàng bị ảnh hưởng và phối hợp trả lời các yêu cầu từ Financial Ombudsman Service (FOS).

Các thành phần này phối hợp để giúp công ty tài chính xe đáp ứng khối lượng lớn khiếu nại DCA đồng thời đảm bảo tuân thủ yêu cầu FCA và đảm bảo kết quả công bằng cho khách hàng.

Bây giờ, chúng tôi sẽ chỉ ra cách các dịch vụ được quản lý của AWS (AWS managed services) có thể giúp khách hàng nhanh chóng xây dựng một giải pháp để xử lý khiếu nại DCA.

Stack công nghệ AWS cho giải pháp khiếu nại DCA

Hãy cùng khám phá cách mỗi thành phần trong giải pháp của chúng ta tận dụng các dịch vụ AWS để tạo ra một hệ thống mạnh mẽ, có khả năng mở rộng và tuân thủ quy định để xử lý khiếu nại DCA.

Kiến trúc giải pháp sử dụng các dịch vụ AWS để Phân tích Dữ liệu và Tài liệu, tính toán bồi thường và giao tiếp với khách hàng.

  • Intelligent Document Processing với GenAI
    Lớp xử lý tài liệu kết hợp khả năng xử lý tài liệu thông minh (Intelligent Document Processing) mạnh mẽ dựa trên GenAI của Amazon Bedrock với các mô hình nền tảng (foundation models) của dịch vụ này để phân tích hợp đồng tài chính và xác định khách hàng bị ảnh hưởng bởi DCA. Quá trình tự động này xử lý hàng ngàn tài liệu trong vài giờ thay vì vài tuần, kể cả khi định dạng tài liệu thay đổi theo thời gian. Các tài liệu có thể được sao chép vào Amazon S3 bằng cách sử dụng các dịch vụ chuyển dữ liệu như AWS DataSync hoặc AWS Transfer Family.
  • Lớp Data Ingestion & Preparation
    AWS Database Migration Service (AWS DMS) chuyển một cách an toàn dữ liệu lịch sử về tài chính ô tô và khách hàng từ các nguồn dữ liệu cũ (legacy data sources) sang AWS. Dữ liệu này được lưu trữ trong các hồ dữ liệu (data lakes) trên Amazon S3, tạo ra một nền tảng an toàn và có khả năng mở rộng để chuyển dữ liệu khách hàng lên AWS. Các crawler của AWS Glue tự động lập danh mục (catalog) dữ liệu khách hàng để thu thập thêm thông tin về họ, chẳng hạn như thông tin liên hệ, kênh liên lạc ưa thích, hợp đồng cho vay, cấu trúc hoa hồng và dữ liệu lãi suất. Bên cạnh đó, các job của AWS Glue sẽ chuẩn hóa và làm giàu (enrich) thông tin. Amazon AppFlow là một dịch vụ được quản lý toàn phần giúp chuyển dữ liệu khách hàng được lưu trữ trong các ứng dụng SaaS của bên thứ ba (bao gồm Salesforce, SAP, ServiceNow, v.v.) đến các dịch vụ AWS như Amazon S3 một cách an toàn. Điều này tạo ra một nền tảng tuân thủ GDPR và thường giúp giảm thời gian chuẩn bị dữ liệu thủ công.
  • Redress Calculation Engine
    Trọng tâm của giải pháp là một kiến trúc phi máy chủ (serverless) được vận hành bởi các hàm AWS Lambda, có khả năng xử lý các phép tính bồi hoàn ở quy mô lớn. Chúng tôi lưu trữ các quy tắc nghiệp vụ trong Amazon DynamoDB để đảm bảo áp dụng nhất quán cho hàng triệu trường hợp. AWS Step Functions điều phối luồng công việc (workflow) tính toán, trong khi Amazon QuickSight cung cấp các bảng điều khiển (dashboards) thời gian thực để theo dõi tiến độ bồi hoàn và tác động tài chính. Kiến trúc này tự động co giãn trong các giai đoạn khiếu nại cao điểm, đồng thời duy trì các bản ghi kiểm toán (audit logs) chi tiết để tuân thủ quy định của FCA.
  • Security và Compliance

Toàn bộ giải pháp hoạt động trong một môi trường an toàn, sử dụng:

Khung bảo mật này đảm bảo tuân thủ yêu cầu FCA và GDPR, cung cấp các trail audit cần thiết cho báo cáo quy định.

Bằng cách tận dụng các dịch vụ AWS này, các công ty tài chính ô tô không chỉ giải quyết thách thức khiếu nại DCA trước mắt mà còn xây dựng nền tảng cho các yêu cầu pháp lý trong tương lai. Kiến trúc phi máy chủ (serverless) đảm bảo hiệu quả về chi phí bằng cách tự động co giãn theo nhu cầu, trong khi các dịch vụ được quản lý (managed services) giúp giảm đáng kể chi phí vận hành. 

Giải pháp này cho phép các công ty xử lý hiệu quả khối lượng lớn khiếu nại trong khi vẫn duy trì tuân thủ quy định và cung cấp dịch vụ khách hàng xuất sắc – những yếu tố thiết yếu để giải quyết thách thức khắc phục hậu quả DCA.

Kết luận

Thách thức từ việc xử lý khiếu nại DCA đòi hỏi một giải pháp mạnh mẽ, có khả năng mở rộng để xử lý khối lượng lớn dữ liệu lịch sử trong khi vẫn cung cấp dịch vụ khách hàng xuất sắc. Bằng cách tận dụng các dịch vụ của AWS, các tổ chức tài chính xây dựng được những giải pháp không chỉ giải quyết các yêu cầu pháp lý hiện tại mà còn giúp họ chuẩn bị cho các nhu cầu tuân thủ trong tương lai.

Giải pháp trước mắt giúp nhanh chóng đưa ra thị trường một hệ thống xử lý khiếu nại DCA, trong khi cách tiếp cận nền tảng dữ liệu chiến lược mang lại lợi ích lâu dài cho việc tuân thủ quy định và dịch vụ khách hàng. Các tổ chức sẽ cần đánh giá nhu cầu và nguồn lực cụ thể của mình để xác định phương án triển khai phù hợp nhất.

Để tìm hiểu thêm về cách AWS có thể giúp tổ chức của bạn giải quyết các thách thức về quy định, hãy liên hệ với đội ngũ tài khoản AWS của bạn hoặc một đối tác năng lực Dịch vụ Tài chính của AWS.

Tác giả

Kaushal Goyal

Kaushal Goyal là một Kiến trúc sư giải pháp (Solutions Architect) tại AWS, làm việc với khối khách hàng Doanh nghiệp trong lĩnh vực Dịch vụ Tài chính tại khu vực Vương quốc Anh và Ireland. Với nền tảng vững chắc về công nghệ ngân hàng, Kaushal trước đây từng dẫn dắt các sáng kiến chuyển đổi số tại các ngân hàng lớn. Tại AWS, Kaushal giúp các tổ chức tài chính hiện đại hóa các hệ thống cũ (legacy systems) và triển khai các giải pháp thuần đám mây (cloud-native). Là một người đam mê AI Tạo sinh (Generative AI) và Chuyên gia về Container, Kaushal tập trung vào việc mang các giải pháp AI đột phá đến cho khách hàng doanh nghiệp và chia sẻ kiến thức thông qua các bài blog và buổi diễn thuyết trước công chúng.

Dogus Gucsav

Dogus Gucsav là một Kiến trúc sư giải pháp cấp cao (Senior Solutions Architect) tại AWS, chuyên về các giải pháp thuần đám mây cho ngành dịch vụ tài chính. Anh giúp các ngân hàng tận dụng AWS để đạt được các mục tiêu chuyển đổi và trở nên linh hoạt, đổi mới hơn bằng cách sử dụng các kiến trúc thuần đám mây, AI Tạo sinh và các nguyên tắc ngân hàng hợp thành (composable banking).

Pardeep Kumar

Pardeep Kumar là một Kiến trúc sư dữ liệu (Data Architect) trong đội ngũ Dịch vụ Chuyên nghiệp của AWS (AWS Professional Services). Với nền tảng vững chắc về phân tích dữ liệu, Pardeep chuyên cung cấp các giải pháp dữ liệu và AI tạo sinh mang lại giá trị kinh doanh có thể đo lường được. Anh làm việc chặt chẽ với khách hàng của AWS để thiết kế và xây dựng các nền tảng dữ liệu an toàn, có khả năng mở rộng và mang tính tương lai bằng cách tận dụng AI tạo sinh và đẩy nhanh hành trình lên đám mây (journey to the cloud) của họ.

←
→

Leave a comment