Khi nhịp sống trở lại bình thường, các tổ chức tài chính bao gồm ngân hàng, bảo hiểm và quỹ quản lý tài sản, đang chủ động hơn trong việc hợp tác với Fintech nhằm tăng độ phủ và độ tiếp cận đến các phân khúc khách hàng đa dạng, tạo ra dòng doanh thu mới, cũng như giảm chi phí. Vậy, sau lĩnh vực thanh toán, chúng ta có thể mong chờ sự đột phá của Fintech trong các phạm vi nào?
Xây dựng trải nghiệm có mục đích cho khách hàng
Khái niệm ‘trải nghiệm khách hàng’ đang thay đổi, không còn đơn thuần chỉ là đem đến cho khách hàng sự đơn giản, nhanh chóng, tiện dụng. Để tạo ra được những nguồn thu ổn định và sự phát triển bền vững, các công ty tài chính cần nâng cao trải nghiệm khách hàng nhằm thu phục được lòng tin và sự trung thành. Vì vậy, các trải nghiệm khách hàng cần được thiết kế và xây dựng với mục đích khuyến khích sự tương tác.
 |
| Ông Lê Quang Huy, Giám đốc, Dịch vụ Tư vấn Công nghệ và Kỹ thuật số, Công ty TNHH Tư Vấn PricewaterhouseCoopers (Việt Nam) |
Để tạo ra được các trải nghiệm có mục đích này, các Fintech cần sở hữu công nghệ cốt lõi có thể sàng lọc, nắm bắt và theo dõi xu hướng, từ đó đề xuất những trải nghiệm mang tính cá nhân hóa. Đó có thể là Fintech chuyên về tích điểm khuyến mãi - dựa vào hành vi tiêu dùng của khách mà giới thiệu các điểm nhận khuyến mãi phù hợp với thói quen chi tiêu, hoặc sàn phân phối các sản phẩm tài chính khác như đầu tư, cho vay - giới thiệu các sản phẩm phù hợp với khả năng tài chính. Đồng thời, các trải nghiệm mới được tạo ra cho khách hàng cũng cần được thiết kế đẹp mắt và hấp dẫn.
Xử lý dữ liệu nhằm mở rộng kênh phân phối, tạo ra sản phẩm mới và đơn giản hóa quy trình
Đối với ngành tài chính và ngân hàng, dữ liệu về khách hàng cực kỳ quan trọng, vì nó cung cấp thông tin chi tiết về các mô hình chi tiêu và lối sống. Các tổ chức tài chính hiện nay đang nắm trong tay một lượng lớn dữ liệu, nhưng dữ liệu chỉ thật sự phát huy giá trị khi chúng ta biết cách phân tích, biến đổi những điều nó đang “nói” trở thành giải pháp phù hợp.
Trên thị trường hiện nay, đã có những cái bắt tay của ngân hàng với ví điện tử, sàn thương mại điện tử nhằm cắt giảm bước xác định khả năng chi tiêu và tiến tới cung cấp tín dụng một cách nhanh chóng. Dựa vào giá trị các giao dịch của khách hàng trên kênh trung gian, ngân hàng có thể cung cấp các khoản vay cá nhân “xài trước trả sau”. Hoặc các công ty bảo hiểm, các công ty quỹ có thể tiếp cận đến một lượng khách hàng lớn hơn của bên thứ ba, với các sản phẩm đầu tư hay bảo hiểm có giá trị nhỏ hơn, phù hợp với nhu cầu của khách hàng hơn.
Ngoài ra, các Fintech về dữ liệu có thể giúp ngành tài chính bứt phá bằng cách dựa vào phân tích dữ liệu mà tạo ra các sản phẩm mới, và tự động hóa quy trình. Tổ chức tài chính có thể phối hợp với các Fintech dữ liệu để cải thiện nhiều quy trình nội bộ, như quy trình đăng ký khách hàng mới (onboarding) và đánh giá khách hàng (KYC), quy trình bảo mật và quản trị dữ liệu. Bằng cách hợp tác với Fintech, các tổ chức dịch vụ tài chính có thể nâng cao khả năng tổng hợp và phân tích dữ liệu hiệu quả trên nhiều nguồn, từ đó phát triển hoạt động kinh doanh trong tương lai và vẫn tuân thủ các quy định pháp lý.
Phòng chống tội phạm tài chính
Phòng chống tội phạm tài chính vẫn là một thách thức quan trọng. Bất chấp sự giám sát và các quy định sát sao từ chính phủ và nỗ lực của khu vực tư nhân, chúng ta vẫn cần tiếp tục tập trung vào việc nâng cao hiệu quả của các chiến lược và hành động phòng chống tội phạm tài chính.
 |
| Ảnh minh họa |
Các quy trình hiện tại vẫn còn mang nhiều tính thủ công, tạo gánh nặng cho các nguồn lực vốn đã chịu nhiều áp lực và trách nhiệm. Mức độ báo động giả cao và các hoạt động dư thừa khác cũng gây ảnh hưởng lên hiệu quả của chiến lược phòng chống rủi ro. Ngoài ra, công nghệ tinh vi, các mối đe dọa tội phạm chéo và tổng quan về các quy định đang thay đổi nhanh chóng cũng đòi hỏi các tổ chức tài chính cần có một bộ phản ứng mới.
Các tổ chức tài chính tìm đến công nghệ để xác định rủi ro tốt hơn và nâng cao hiệu quả hành động. Fintech có thể giải quyết một số vấn đề lớn trong phòng chống tội phạm tài chính, bao gồm: Sử dụng các nhóm dữ liệu đa dạng hơn để cung cấp cái nhìn toàn diện về hành vi của khách hàng trên tất cả các loại tội phạm tài chính;
Phân tích sâu và rộng để xác định các mối quan hệ ẩn và hành vi thông đồng phức tạp; Sử dụng các mô hình liên tục học hỏi và cập nhật nhằm phát hiện hoạt động bất thường và định hình các rủi ro cụ thể; Trong quá trình điều tra, sử dụng trí tuệ nhân tạo để tái tạo quá trình ra quyết định phức tạp của con người nhằm thấu hiểu hơn động lực và quy trình phạm tội.
Lê Quang Huy
Nguồn:
