Kiến trúc lakehouse có quản trị cho ngân hàng
Luồng dữ liệu từ hệ thống nguồn của ngân hàng tới báo cáo, mô hình và agent AI trên Databricks, cùng cơ chế kiểm soát và lưu vết truy cập ở từng tầng.
Sáu tầng dữ liệu, quản trị đi kèm từng tầng
Mỗi ô ghi rõ chức năng và sản phẩm Databricks đảm nhận. Tên hệ thống nguồn chỉ mang tính minh hoạ.
Nguồn dữ liệu
- Tài khoản và giao dịchHệ thống lõi
- ThẻHệ thống thẻ
- Hồ sơ vayHệ thống khởi tạo khoản vay
- Hồ sơ khách hàngCRM
- Dữ liệu thị trườngNguồn cấp dữ liệu thị trường
Thu nạp
- Connector có sẵnLakeflow Connect
- Tệp dữ liệuAuto Loader, UC volumes
- Luồng sự kiệnStructured Streaming
- Thay đổi từ cơ sở dữ liệuAUTO CDC
- Truy vấn tại chỗLakehouse Federation
Bronze
- Bản gốc kèm ngày nạp và mã lôBảng Delta trong Unity Catalog
Silver
- Làm sạch, giữ lịch sử thay đổi (SCD-2)Lakeflow Spark Declarative Pipelines
- Kiểm tra chất lượngExpectations
Gold
- Rủi ro và tín dụng
- Khách hàng 360
- Báo cáo theo quy định
Khai thác
- Báo cáo và dashboardDatabricks SQL, AI/BI
- Hỏi đáp bằng ngôn ngữ tự nhiênGenie
- Mô hìnhMLflow, Model Serving
- Agent AIAgent Bricks
- Ứng dụng nghiệp vụLakebase
Quản trị
- Phân quyền, lọc dòng, che cộtUnity Catalog
- Tag đánh dấu dữ liệu nhạy cảmGoverned Tags
- Lineagesystem.access.table_lineage
- Nhật ký truy cậpsystem.access.audit
- Giám sát chất lượngData Quality Monitoring
- Kiểm soát truy cập mô hình và agentAI Gateway
- Chi phí theo đơn vịsystem.billing.usage
Yêu cầu của pháp luật Việt Nam và tầng kiến trúc đáp ứng
Thông tin thẻ, lịch sử giao dịch và thông tin tín dụng đều là dữ liệu cá nhân nhạy cảm, nên phần lớn bảng dữ liệu cốt lõi trên nền tảng của ngân hàng chịu mức yêu cầu cao nhất.
| Yêu cầu | Căn cứ | Cơ chế đáp ứng |
|---|---|---|
| Thông tin thẻ, lịch sử giao dịch tài khoản và thông tin tín dụng là dữ liệu cá nhân nhạy cảm | Nghị định 356/2025, Điều 4 điểm k | Governed Tags đánh dấu cột nhạy cảm; che cột và lọc dòng trong Unity Catalog |
| Xác thực đa yếu tố, phân quyền, giám sát truy cập bất thường | Luật 91/2025, Điều 30 khoản 3; Nghị định 356, Điều 9 | Phân quyền theo nhóm; system.access.audit |
| Mã hoá dữ liệu cá nhân trên điện toán đám mây khi lưu trữ và khi truyền | Nghị định 356, Điều 12 | Cấu hình bảo mật của workspace và của tài khoản cloud do ngân hàng sở hữu |
| Thực hiện yêu cầu xoá dữ liệu trong 20 ngày | Nghị định 356, Điều 5 | Lineage xác định mọi bảng chứa dữ liệu của người yêu cầu; DELETE rồi VACUUM trên bảng Delta |
| Workspace đặt ngoài Việt Nam được coi là chuyển dữ liệu xuyên biên giới | Luật 91/2025, Điều 20 khoản 1 điểm c | Chọn vùng triển khai ngay từ đầu; hồ sơ đánh giá tác động lấy số liệu từ lineage và nhật ký audit |
| Người có thẩm quyền xem xét quyết định cấp tín dụng tự động và giao dịch giá trị cao | Quyết định 33/2026; Nghị định 142/2026, Điều 8 khoản 2 điểm b | Bước phê duyệt trong agent, MLflow tracing, system.access.audit |
Căn cứ pháp lý được đối chiếu với văn bản gốc trong bài viết về Luật Bảo vệ dữ liệu cá nhân và bài viết về Quyết định 33. Trang này không thay thế tư vấn pháp lý.
Bốn bài toán trên cùng một nền tảng
Mỗi bài toán bổ sung bảng Gold và mô hình riêng, đồng thời kế thừa tầng thu nạp và các cơ chế kiểm soát đã có.
Phát hiện gian lận
Giao dịch và sự kiện thẻ được nạp theo luồng; mô hình được theo dõi bằng MLflow; chuyên viên điều tra chỉ xem được các cột mà vai trò của mình cho phép.
AML, KYC và báo cáo theo quy định
Báo cáo được lập từ bảng Gold có lineage về tận hệ thống nguồn, mọi lượt truy cập đều được ghi vào nhật ký audit.
Rủi ro tín dụng
Mô hình chấm điểm có lineage đầy đủ từ đặc trưng tới dữ liệu nguồn, và quyết định phê duyệt của cán bộ tín dụng được lưu vết.
Khách hàng 360
Hồ sơ khách hàng được hợp nhất ở tầng Silver; bộ phận kinh doanh khai thác dữ liệu qua Genie trong phạm vi quyền được cấp.
Bài toán mẫu theo ngành và gói dịch vụ phù hợp
Một số bài toán điển hình trong ngân hàng và các ngành lân cận, mỗi bài toán gắn với gói dịch vụ có phạm vi tương ứng.
| Ngành | Bài toán | Gói dịch vụ |
|---|---|---|
| Ngân hàng | Giám sát giao dịch phòng chống rửa tiền (AML): quy tắc cảnh báo vận hành trên dữ liệu giao dịch có quản trị, mỗi cảnh báo đều truy ngược được về các giao dịch liên quan. | Chạy thử có quản trị |
| Ngân hàng | Bộ chỉ số tài chính dùng chung như biên lãi ròng (NIM), tỷ lệ chi phí trên thu nhập (CIR) và tỷ lệ nợ xấu (NPL), được định nghĩa một lần và sử dụng thống nhất cho cả báo cáo lẫn Genie. | Sprint một bài toán phân tích |
| Bảo hiểm | Báo cáo theo chuẩn mực IFRS 17 và phân tích bồi thường trên cùng một mô hình dữ liệu, có lineage từ hồ sơ hợp đồng và hồ sơ bồi thường tới từng số liệu trên báo cáo. | Sprint một bài toán phân tích hoặc Đưa AI và agent vào vận hành |
| Tập đoàn năng lượng | Báo cáo hợp nhất từ các công ty thành viên: sổ sách của từng đơn vị được đưa về một mô hình dữ liệu có quản trị, các bút toán loại trừ nội bộ được ghi nhận và truy vết đầy đủ. | Chạy thử có quản trị |
Phạm vi và chi phí của từng gói được trình bày tại trang dịch vụ tương ứng. Gói phù hợp nhất được xác định sau buổi khảo sát.
Đối chiếu nền tảng hiện tại với kiến trúc này
Đánh giá mức độ sẵn sàng chấm điểm workspace Databricks của ngân hàng theo quản trị, lineage, tính tái lập và chi phí. Buổi khảo sát 90 phút miễn phí là bước đầu tiên.
Liên hệ
Hãy chia sẻ về bài toán hoặc dự án của anh chị. Đội ngũ chuyên gia của Sancire sẽ phản hồi trong vòng một ngày làm việc.