Hiện đại hóa KYC với các giải pháp serverless của AWS và AI agent cho dịch vụ tài chính

Tác giả: Neeraj Kaushik, Amit Deshpande, Nisha Dekhtawala, and Subhash Sharma
Ngày phát hành: 23 APR 2026
Chuyên mục: Financial Services, Intermediate (200), Partner solutions

Các cơ quan quản lý trên toàn thế giới yêu cầu các tổ chức tài chính triển khai quy trình Know Your Customer (KYC) để giúp ngăn chặn rửa tiền, tài trợ khủng bố, gian lận và đánh cắp danh tính. KYC đã phát triển từ một mục kiểm tra tuân thủ thành một chức năng bảo mật cốt lõi cho các tổ chức tài chính. Các tổ chức tài chính phải hiện đại hóa kiến trúc KYC của họ vì nhiều yếu tố: khối lượng giao dịch tăng, độ phức tạp quy định ngày càng cao và nhu cầu của khách hàng về việc onboarding tức thì. Các hệ thống cũ tạo ra nhiều vấn đề. Chúng làm chậm các quy trình tuân thủ và khiến các tổ chức phải đối mặt với cả rủi ro vận hành và các hình phạt pháp lý. Tuy nhiên, các hệ thống điều phối KYC truyền thống, thường được xây dựng trên kiến trúc nguyên khối, gặp khó khăn trong việc đáp ứng các yêu cầu này do thách thức về độ trễ, tính khả dụng và khả năng mở rộng. Sự phụ thuộc của chúng vào xử lý hàng loạt và chuyển giao thủ công dẫn đến chi phí vận hành cao hơn và cản trở việc xác thực tuân thủ theo thời gian thực, củng cố nhu cầu hiện đại hóa kiến trúc.

Bài viết này mở rộng cách tiếp cận của IBM đối với xác thực KYC theo thời gian thực bằng cách sử dụng AI tạo sinh, như đã thảo luận trước đây trong bài viết IBM Digital KYC on AWS uses Generative AI to transform Client Onboarding and KYC Operations. Nó chuyển đổi các hoạt động tuân thủ thông qua việc ra quyết định tự động và tự động hóa thông minh bằng cách sử dụng AI tác nhân (agentic AI), kiến trúc hướng sự kiện và các dịch vụ serverless của AWS. Giải pháp này giải quyết các hạn chế cơ bản của các hệ thống dựa trên quy tắc truyền thống. Nó cung cấp khả năng ra quyết định tự động, thích ứng linh hoạt và tự động hóa thông minh giúp chuyển đổi các hoạt động tuân thủ.

Các tổ chức tài chính có thể chia nhỏ quy trình làm việc KYC thành các chức năng kinh doanh riêng biệt. Amazon Managed Streaming for Apache Kafka (Amazon MSK) xử lý luồng sự kiện theo thời gian thực, giúp tăng tốc độ xử lý. Amazon Bedrock tự động hóa phân tích tài liệu và đánh giá rủi ro bằng AI. AWS Lambda cung cấp khả năng tính toán serverless có thể mở rộng theo yêu cầu và hỗ trợ onboarding khách hàng tức thì.

Vai trò quan trọng của KYC

KYC bảo vệ hệ thống tài chính bằng cách xác minh danh tính khách hàng và phát hiện gian lận theo bốn cách. Nó hỗ trợ tuân thủ quy định về chống rửa tiền (AML) và chống tài trợ khủng bố (CTF). Nó giúp ngăn chặn gian lận bằng cách phát hiện đánh cắp danh tính và tài liệu giả mạo. Nó quản lý rủi ro bằng cách đánh giá hồ sơ khách hàng và giám sát giao dịch. Và nó xây dựng lòng tin của khách hàng thông qua sự minh bạch. Khi các tổ chức tài chính mở rộng dấu ấn của mình trên các sản phẩm, ngành và khu vực, việc tuân thủ KYC ngày càng trở nên phức tạp. Mỗi dịch vụ tài chính đều có những yêu cầu riêng, từ ngân hàng truyền thống đến ví điện tử, hệ thống đầu tư và dịch vụ tiền điện tử. Việc mở rộng sang các phân khúc bán lẻ, SME và doanh nghiệp mang lại các cấu trúc danh tính và hồ sơ rủi ro đa dạng. Hoạt động trên nhiều khu vực pháp lý đòi hỏi phải điều hướng các khuôn khổ quy định khác nhau. Các khuôn khổ này bao gồm Đạo luật Bảo mật Ngân hàng (BSA) và Đạo luật USA PATRIOT ở Hoa Kỳ, Chỉ thị Chống rửa tiền (AMLD) ở EU, và các hướng dẫn từ các cơ quan quản lý quốc tế như Cơ quan Tiền tệ Singapore (MAS) và Lực lượng Đặc nhiệm Tài chính (FATF).

KYC truyền thống

Các quy trình KYC truyền thống xác minh danh tính khách hàng, đánh giá rủi ro và giám sát rửa tiền. Chúng dựa vào việc thu thập tài liệu thủ công, kiểm tra danh tính trên nhiều cơ sở dữ liệu và đánh giá định kỳ. Mặc dù các quy trình đã được thiết lập này đã phục vụ ngành tài chính trong nhiều thập kỷ, nhưng chúng được thiết kế cho một kỷ nguyên khác với khối lượng giao dịch thấp hơn, các sản phẩm đơn giản hơn và bối cảnh mối đe dọa ít tinh vi hơn. Môi trường tài chính ưu tiên kỹ thuật số ngày nay đòi hỏi một sự tái hình dung cơ bản về KYC ở quy mô lớn.

Thách thức hiện tại

Các hệ thống cũ tạo ra một số nút thắt cổ chai. Chúng xử lý các yêu cầu theo lô thay vì thời gian thực, khiến việc onboarding tức thì trở nên bất khả thi. Xác thực thủ công trên các khu vực pháp lý dẫn đến việc tuân thủ không nhất quán. Nếu không có khả năng hướng sự kiện, các hệ thống này không thể tích hợp với các dịch vụ AI và machine learning (ML) hiện đại hoặc thích ứng với các mẫu gian lận mới mà không cần cấu hình lại thủ công.

Kiến trúc giải pháp KYC gốc đám mây sử dụng AI tác nhân

Kiến trúc này minh họa một hệ thống xác thực KYC theo thời gian thực, gốc đám mây toàn diện được thiết kế để xử lý các yêu cầu onboarding khách hàng trực tiếp và xác thực thông tin danh tính bằng tự động hóa được hỗ trợ bởi AI. Kiến trúc sử dụng một pipeline hướng sự kiện để xử lý các xác thực KYC khối lượng lớn một cách an toàn trong vòng chưa đầy 5 phút. Hệ thống xử lý các yêu cầu KYC theo thời gian thực chứa dữ liệu tài chính nhạy cảm bao gồm PII trong khi vẫn duy trì các yêu cầu bảo mật và tuân thủ quy định nghiêm ngặt trên nhiều khu vực địa lý.

Kiến trúc tác nhân cấp cao cho KYC theo thời gian thực

Sơ đồ kiến trúc này minh họa một Khung điều phối Know Your Customer (KYC) được điều khiển bởi AI, được xây dựng bằng cách sử dụng Amazon Bedrock AgentCore và Amazon Managed Streaming for Apache Kafka (Amazon MSK). Thiết kế này cho thấy cách nhiều tác nhân AI chuyên biệt hợp tác để tự động hóa và tối ưu hóa quy trình làm việc KYC, từ việc nhập tài liệu đến xác thực tuân thủ và phát hiện gian lận, đồng thời duy trì tích hợp theo thời gian thực với các hệ thống tài chính tại chỗ.

Trọng tâm của kiến trúc là Môi trường thời gian chạy AgentCore, cung cấp khả năng điều phối gốc, quản lý phiên và duy trì bộ nhớ. Trong môi trường thời gian chạy này, Tác nhân Giám sát Điều phối KYC hoạt động như một điều phối viên thông minh, ủy quyền các tác vụ cho năm tác nhân phụ chuyên biệt theo từng lĩnh vực: Xác minh danh tính, Phân tích tài liệu, Phát hiện gian lận, Tuân thủ & Rủi ro và Trải nghiệm khách hàng. Không giống như các hệ thống đa tác nhân truyền thống, AgentCore cung cấp khả năng quản lý trạng thái phiên tích hợp, bộ nhớ chia sẻ giữa các tác nhân phụ và bảo toàn ngữ cảnh tự động trong suốt các quy trình xử lý không đồng bộ.

Kiến trúc sử dụng các mẫu gọi không đồng bộ, trong đó các consumer của MSK kích hoạt quá trình xử lý của AgentCore mà không bị chặn, cho phép thời gian xử lý dưới 5 phút trong khi xử lý hàng nghìn yêu cầu KYC đồng thời. Các hàm Lambda đóng vai trò là lớp tích hợp, tiêu thụ các sự kiện từ MSK, gọi AgentCore không đồng bộ và xuất bản kết quả trở lại các topic Kafka để các hệ thống hạ nguồn tiêu thụ.

Mỗi tác nhân phụ sử dụng các foundation model được lưu trữ trên Amazon Bedrock cho các tác vụ như nhận dạng ký tự quang học (OCR), xử lý ngôn ngữ, phân tích hành vi và diễn giải quy định. Các tác nhân này hoạt động trong AgentCore Runtime, chia sẻ ngữ cảnh thông qua AgentCore Memory (một tính năng tích hợp của Bedrock AgentCore tự động quản lý trạng thái phiên và ngữ cảnh) và truy cập các hệ thống bên ngoài thông qua các công cụ được định nghĩa bằng OpenAPI schemas và các đích Lambda.

Các tác nhân sử dụng Cơ sở tri thức KYC (KYC Knowledge Bases), được hỗ trợ bởi Amazon OpenSearch Serverless và Amazon Simple Storage Service (Amazon S3), để truy cập thông tin ngữ cảnh từ các chính sách nội bộ, quy tắc tuân thủ, tài liệu nhà cung cấp và quy định. Cách tiếp cận này cung cấp khả năng ra quyết định nhất quán, có thể giải thích được và phù hợp với chính sách. Các cơ sở tri thức này tích hợp với các cơ chế truy xuất của AgentCore, cung cấp cho các tác nhân phụ thông tin nền tảng trong quá trình xử lý.

Cuối cùng, giải pháp kết nối với các hệ thống tại chỗ hiện có, chẳng hạn như hệ thống quản lý khách hàng, giám sát giao dịch, quản lý trường hợp, hệ thống rủi ro/AML và hệ thống ngân hàng lõi. Các kết nối này sử dụng các công cụ được định nghĩa bằng OpenAPI schemas làm đích và các tích hợp dựa trên Lambda sử dụng AgentCore Gateway. AgentCore Gateway sử dụng các thông số kỹ thuật OpenAPI này để hiểu các hợp đồng API, xử lý xác thực, xác thực yêu cầu và phản hồi, và quản lý việc thử lại. AgentCore Identity quản lý xác thực và ủy quyền cho các tác nhân và quyền truy cập công cụ của họ, để chỉ các tác nhân phụ được ủy quyền mới có thể gọi các công cụ cụ thể và truy cập Cơ sở tri thức. Với cách tiếp cận này, các tổ chức tài chính có thể đạt được một quy trình KYC thông minh, có khả năng mở rộng và tuân thủ, giúp giảm thiểu sự can thiệp thủ công, cải thiện tốc độ onboarding và giảm rủi ro gian lận và quy định.

Các thành phần giải pháp

Cơ sở hạ tầng giao tiếp hướng sự kiện với Amazon MSK

Amazon MSK đóng vai trò là xương sống giao tiếp, cho phép trao đổi tin nhắn không đồng bộ, theo thời gian thực giữa các thành phần AI tác nhân và các hệ thống doanh nghiệp. Cơ sở hạ tầng streaming được tổ chức thành các danh mục topic riêng biệt hỗ trợ luồng hai chiều.

Các topic đầu vào (Inbound topics) thu thập tương tác của khách hàng thông qua các yêu cầu KYC (đơn đăng ký mới), tải lên tài liệu (giấy tờ tùy thân), kết quả xác minh ID (phản hồi từ nhà cung cấp bên thứ ba) và các sự kiện giao dịch (tín hiệu gian lận/rủi ro). Các trình lắng nghe sự kiện (Event listeners) tiền xử lý các luồng này. Các trình lắng nghe này lọc các yêu cầu onboarding, chuẩn bị tài liệu cho OCR, chuẩn hóa định dạng dữ liệu nhà cung cấp và tương quan các tín hiệu giao dịch với hồ sơ khách hàng.

Các topic đầu ra (Outbound topics) xuất bản các quyết định KYC với điểm tin cậy và nhật ký kiểm toán đến các hệ thống ngân hàng lõi, định tuyến các trường hợp phức tạp đến người đánh giá thông qua các sự kiện quản lý trường hợp và kích hoạt cảnh báo gian lận cho các nhóm bảo mật. Với kiến trúc tách rời này, bạn có thể đạt được thời gian xử lý dưới 5 phút trong khi vẫn duy trì khả năng kiểm toán sự kiện đầy đủ và cho phép mở rộng quy mô độc lập của từng tác nhân dựa trên các mẫu khối lượng công việc.

Lớp điều phối AI tác nhân

Tác nhân Giám sát Điều phối KYC

Tác nhân Giám sát triển khai logic định tuyến thông minh bằng cách sử dụng Amazon Bedrock AgentCore để xác định động các mẫu cộng tác tác nhân phụ tối ưu. Không giống như các hệ thống dựa trên quy tắc tuân theo các quy trình làm việc cứng nhắc, tác nhân giám sát phân tích các đặc điểm của trường hợp (loại tài liệu, địa lý khách hàng, chỉ số rủi ro và các mẫu lịch sử) để xây dựng các kế hoạch thực thi nhận biết ngữ cảnh, gọi các tác nhân phụ song song hoặc tuần tự dựa trên các phụ thuộc. Tác nhân giám sát theo dõi điểm tin cậy của tác nhân phụ để hướng dẫn việc ra quyết định: độ tin cậy cao (>95%) dẫn đến phê duyệt tự động, độ tin cậy trung bình (75-95%) kích hoạt xác minh bổ sung và độ tin cậy thấp (<75%) leo thang lên xem xét thủ công với ngữ cảnh toàn diện.

Năm tác nhân phụ chuyên biệt hoạt động như những người ra quyết định tự động, mỗi tác nhân sử dụng các foundation model cho các tác vụ cụ thể theo lĩnh vực:

Tác nhân phụ Xác minh danh tính (Identity Verification Sub-Agent) xác thực danh tính khách hàng dựa trên danh sách theo dõi và cơ sở dữ liệu trừng phạt. Nó gọi các API xác minh của bên thứ ba và sử dụng xử lý ngôn ngữ tự nhiên để xử lý các biến thể tên.
Tác nhân phụ Phân tích tài liệu (Document Analysis Sub-Agent) trích xuất dữ liệu từ các tài liệu nhận dạng bằng OCR. Tác nhân này xử lý chất lượng hình ảnh kém và nhiều ngôn ngữ, đồng thời phát hiện giả mạo bằng cách phân tích hình mờ và các tính năng bảo mật.
Tác nhân phụ Phát hiện gian lận (Fraud Detection Sub-Agent) xác định các mẫu đáng ngờ thông qua phân tích hành vi. Tác nhân này phát hiện nhiều đơn đăng ký từ cùng một địa chỉ IP hoặc thông tin không nhất quán trên các trường biểu mẫu. Nó tương quan các đơn đăng ký hiện tại với các trường hợp gian lận lịch sử bằng cách sử dụng tìm kiếm tương đồng ngữ nghĩa và duy trì điểm rủi ro động với các đánh giá gian lận có thể giải thích được.
Tác nhân phụ Tuân thủ & Rủi ro (Compliance & Risk Sub-Agent) hỗ trợ tuân thủ quy định bằng cách diễn giải các yêu cầu KYC cụ thể theo khu vực pháp lý trên các khu vực địa lý khác nhau. Nó chuyển đổi các khuôn khổ quy định thành các hành động xác thực cụ thể và tạo ra các chứng nhận tuân thủ với nhật ký kiểm toán cho các cuộc kiểm tra quy định.
Tác nhân phụ Trải nghiệm khách hàng (Customer Experience Sub-Agent) tối ưu hóa hành trình onboarding bằng cách phân tích tiến độ ứng dụng theo thời gian thực, xác định các điểm gây khó khăn và đề xuất các chiến lược để giảm tỷ lệ bỏ ngang đồng thời xác định các cơ hội bán thêm dựa trên hồ sơ khách hàng.

Kiến trúc quản lý tri thức thông minh

Cơ sở tri thức KYC triển khai một mẫu tạo sinh tăng cường truy xuất (RAG) để đưa ra các quyết định của tác nhân dựa trên thông tin thực tế, hiện tại thay vì chỉ dựa vào việc đào tạo foundation model. Amazon S3 lưu trữ các tài liệu nguồn, bao gồm các quy định từ các cơ quan tài chính, các quy tắc tuân thủ cụ thể của tổ chức, các chính sách nội bộ và tài liệu nhà cung cấp, được kích hoạt để theo dõi các thay đổi theo thời gian. Các tài liệu trải qua quá trình tiền xử lý tự động để trích xuất văn bản, làm giàu siêu dữ liệu và xác thực chất lượng trước khi hệ thống lập chỉ mục chúng. Amazon OpenSearch Serverless cung cấp tìm kiếm ngữ nghĩa bằng cách sử dụng các vector embedding được tạo bởi Amazon Bedrock. Khi các tác nhân truy vấn bằng các câu hỏi ngôn ngữ tự nhiên, hệ thống nhúng các truy vấn vào cùng một không gian vector và xác định các đoạn tài liệu có liên quan về mặt ngữ nghĩa thông qua tìm kiếm tương đồng cosine, cải thiện độ chính xác truy xuất so với khớp từ khóa.

Truy xuất nhận biết ngữ cảnh làm phong phú các truy vấn bằng thông tin cụ thể của trường hợp, bao gồm khu vực pháp lý của khách hàng, loại tài liệu và mức độ rủi ro – tạo điều kiện thuận lợi cho hướng dẫn quy định có liên quan cao. Việc truy cập kiến thức liên tục này giúp các quyết định của tác nhân dựa trên kiến thức của tổ chức thay vì tạo ra các phản hồi sai lệch.

Kho quyết định thời gian thực (Real-Time Decision Store) (Amazon DynamoDB) bổ sung cho Cơ sở tri thức với khả năng truy cập dưới mili giây vào dữ liệu có cấu trúc được truy cập thường xuyên, bao gồm trạng thái quyết định KYC hiện tại, điểm rủi ro, lịch sử tương tác của khách hàng và các tham số cấu hình động kiểm soát hành vi của tác nhân.

Tích hợp an toàn với các hệ thống tài chính tại chỗ

Kiến trúc tích hợp với các hệ thống tài chính tại chỗ thông qua Action Groups, kết nối lớp tác nhân gốc đám mây và cơ sở hạ tầng doanh nghiệp hiện có.

Hệ thống quản lý khách hàng nhận các quyết định KYC theo thời gian thực, cập nhật trạng thái xác minh và cờ kích hoạt tài khoản. Hệ thống giám sát giao dịch tiêu thụ cảnh báo gian lận và điểm rủi ro, cho phép hành động ngay lập tức đối với các mẫu đáng ngờ. Hệ thống quản lý trường hợp nhận các trường hợp được leo thang với ngữ cảnh phân tích tác nhân toàn diện, đẩy nhanh quá trình xem xét của con người. Hệ thống rủi ro và AML tích hợp hai chiều để duy trì đánh giá rủi ro nhất quán. Hệ thống ngân hàng lõi nhận các xác thực đã được phê duyệt, kích hoạt kích hoạt tài khoản.

Kết nối an toàn thông qua AWS Direct Connect hoặc AWS Site-to-Site VPN cung cấp truyền dữ liệu được mã hóa qua các đường dẫn mạng chuyên dụng. Các lệnh gọi API bao gồm ghi nhật ký kiểm toán toàn diện thông qua AWS CloudTrail và Amazon CloudWatch, đáp ứng các yêu cầu quy định.

Các cân nhắc về bảo mật

Giải pháp nên tích hợp các kiểm soát bảo mật đa lớp, giám sát liên tục và kiểm toán tuân thủ tự động để đáp ứng các kỳ vọng nghiêm ngặt của các cơ quan quản lý tài chính và các nhóm rủi ro nội bộ. Các tổ chức tài chính nên thực hiện mô hình hóa mối đe dọa toàn diện để xác định các rủi ro bao gồm cả những rủi ro do hệ thống AI tác nhân gây ra. Để biết thêm thông tin, vui lòng tham khảo Hướng dẫn bảo mật.

Kết luận

Kiến trúc KYC này sử dụng các dịch vụ serverless của AWS và Amazon Bedrock để xử lý các xác thực nhanh hơn và ở quy mô lớn. Mô hình thực thi tác nhân song song được thiết kế để giảm thời gian xác thực KYC từ 3-5 ngày thông thường xuống gần thời gian thực cho các trường hợp tiêu chuẩn. Cách tiếp cận này cho phép xử lý nhanh hơn theo cấp số nhân thông qua hoạt động đồng thời của các tác nhân Phân tích tài liệu, Xác minh danh tính và Phát hiện gian lận thay vì các quy trình làm việc tuần tự.

Với kiến trúc này, các tổ chức tài chính có thể xử lý các xác thực khối lượng lớn thông qua khả năng mở rộng linh hoạt, tối ưu hóa chi phí thông qua mô hình định giá trả theo mức sử dụng serverless và cải thiện độ chính xác thông qua sự cộng tác của nhiều tác nhân. Xử lý tài liệu tự động và định tuyến thông minh dự kiến sẽ giảm khối lượng công việc xem xét thủ công, cho phép mỗi chuyên gia tuân thủ xử lý gấp 4 lần khối lượng công việc hiện tại của họ trong khi tập trung vào các trường hợp phức tạp đòi hỏi chuyên môn của con người. Các quyết định AI có thể giải thích được với nhật ký kiểm toán toàn diện hỗ trợ tuân thủ quy định và cho phép phản hồi kiểm toán nhanh chóng.

Kiến trúc hướng sự kiện và AI tác nhân giúp các tổ chức tài chính cạnh tranh trong bối cảnh kỹ thuật số đồng thời đáp ứng các yêu cầu quy định.

Lưu ý: Kiến trúc được trình bày ở đây chỉ mang tính chất tham khảo. IBM và AWS sẽ hợp tác chặt chẽ với bạn để thực hiện Proof of Concept và kế hoạch triển khai theo các tiêu chuẩn ngành và yêu cầu tuân thủ.

Đọc thêm

IBM Consulting là Đối tác Dịch vụ Cấp cao của AWS giúp khách hàng sử dụng AWS khai thác sức mạnh đổi mới và thúc đẩy chuyển đổi kinh doanh của họ. Họ được công nhận là Nhà tích hợp hệ thống toàn cầu (GSI) với hơn 30 năng lực, bao gồm Tư vấn Dịch vụ tài chính. Để biết thêm thông tin, vui lòng liên hệ Đại diện IBM.

Về tác giả

Neeraj Kaushik
Neeraj Kaushik là một AWS Ambassador, Client Growth Leader và Open Group Certified Distinguished Architect tại IBM với hai thập kỷ kinh nghiệm CNTT trong các vai trò bán hàng và triển khai trực tiếp với khách hàng, trải rộng nhiều ngành bao gồm Du lịch và Vận tải, Ngân hàng, Bán lẻ, Giáo dục, Chăm sóc sức khỏe và Chống buôn người. Với tư cách là một cố vấn đáng tin cậy, ông làm việc trực tiếp với các giám đốc điều hành và kiến trúc sư của khách hàng về chiến lược kinh doanh để xác định lộ trình công nghệ. Là một Kiến trúc sư được chứng nhận AWS Professional và Chuyên gia Xử lý ngôn ngữ tự nhiên, ông đã lãnh đạo nhiều chương trình hiện đại hóa đám mây phức tạp và các sáng kiến AI.

Amit Deshpande
Amit Deshpande là một Executive Architect tại IBM và có hơn 23 năm kinh nghiệm trong ngành CNTT. Ông là IBM Certified L3 và Open Group Certified Distinguished Architect. Amit là Kiến trúc sư giải pháp được chứng nhận AWS và đóng vai trò quan trọng trong việc thành lập IBM Consulting AWS GenAI Lab. Ông có kinh nghiệm sâu rộng trong việc lãnh đạo nhiều dự án phức tạp về Microservices/API, Tích hợp, Hướng sự kiện, Kiến trúc Hybrid Cloud cho khách hàng trong lĩnh vực Ngân hàng, Sản xuất và Ô tô. Ông đã tham gia vào việc hình thành ý tưởng và phát triển nhiều Cloud Assets và Accelerators. Amit là một người cố vấn nhiệt huyết cho nhiều Kiến trúc sư trẻ trong hành trình đạt được các chứng nhận Kiến trúc sư chuyên nghiệp. Ông đã nộp 10 bằng sáng chế trong lĩnh vực K8S/Containerization và là tác giả của cuốn sách “Build Serverless Apps on Kubernetes with Knative”.

Nisha Dekhtawala
Nisha Dekhtawala là một Senior Solutions Architect tại AWS. Cô dẫn dắt việc thiết kế và thực hiện các quy trình xác thực kỹ thuật để kiểm soát quyền truy cập chương trình AWS Partner Network cho các đối tác ISV trên các chuyên môn, chương trình tài trợ đối tác và huy hiệu Marketplace. Làm việc với các Partner Solutions Architect, đội ngũ kỹ thuật và tuân thủ, cô đảm bảo việc xác thực giải pháp vẫn có thể mở rộng, an toàn và phù hợp với các mục tiêu tăng trưởng của đối tác AWS—hỗ trợ các ứng dụng của đối tác hàng năm đồng thời bảo vệ tính toàn vẹn của chương trình. Nisha đóng vai trò là SME chính cho việc phát triển kỳ thi AWS Certified Solutions Architect – Professional và đã góp phần quan trọng trong việc đơn giản hóa các quy trình xác thực đối tác để cải thiện trải nghiệm đối tác.

Subhash Sharma
Subhash Sharma là Sr. Partner Solutions Architect tại AWS. Ông có hơn 25 năm kinh nghiệm trong việc cung cấp các sản phẩm phần mềm phân tán, có khả năng mở rộng, tính sẵn sàng cao và bảo mật bằng cách sử dụng AI/ML tác nhân, Microservices, Internet of Things (IoT) và Blockchain theo phương pháp DevSecOps. Trong thời gian rảnh rỗi, Subhash thích dành thời gian cho gia đình và bạn bè, đi bộ đường dài, đi dạo trên bãi biển và xem TV.