Big Data gia tăng sức mạnh kinh doanh, quản trị rủi ro

Theo một khảo sát của Ủy ban Irving Fisher về Thống kê NHTW (IFC) thuộc BIS, hơn 80% NHTW được hỏi cho biết đang sử dụng dữ liệu lớn, tăng 30% so với năm 2015.

Một số ứng dụng của dữ liệu lớn cũng được các tổ chức tài chính trên thế giới triển khai. Đơn cử như Ngân hàng Barclays phân tích phản ứng của khách hàng trên mạng xã hội để điều chỉnh ứng dụng mobile banking sau khi có phàn nàn về giới hạn độ tuổi nhận và chuyển tiền trên ứng dụng mới. Hay Bank Austria (Áo) sử dụng dữ liệu lớn để giữ chân khách hàng, khi khách hàng có hành vi liên quan đến dừng sử dụng dịch vụ ngân hàng, nhà băng có thể nhanh chóng tiếp cận thuyết phục khách hàng tiếp tục sử dụng sản phẩm của mình…

Có thể nói, ba lợi ích lớn nhất của việc ứng dụng Big Data là tiếp thị đúng mục tiêu và tăng cường trải nghiệm khách hàng, hiểu biết khách hàng, phát triển các sản phẩm dịch vụ mới. Tại Việt Nam, nhiều nhà băng cũng đã bắt đầu ứng dụng công nghệ Big Data kết hợp cùng với AI (trí tuệ nhân tạo), Machine Learning (học máy)… để đánh giá, phân loại khách hàng và đưa ra quyết định giải ngân… giúp đơn giản hoá quy trình thủ tục và rút ngắn thời gian giản ngân, cho vay.

Dữ liệu sẽ thay đổi bản chất của toàn bộ các dịch vụ tài chính - ngân hàng

Lãnh đạo TPBank nhìn nhận, một trong những yếu tố để trở thành ngân hàng công nghệ số là vấn đề dữ liệu trung tâm, khi dữ liệu sẽ thay đổi bản chất của toàn bộ các dịch vụ tài chính ngân hàng. Theo vị này, ngân hàng tương lai với mô hình định hướng dữ liệu (data-driven) sẽ xây dựng nên góc nhìn toàn cảnh 360 độ về khách hàng để tăng cường khả năng cung cấp dịch vụ cũng như tuân thủ pháp lý của mình. Ngay tại TPBank, nhà băng này đã và đang triển khai các dự án liên quan đến thu thập, chuẩn hóa, làm giàu và khai thác dữ liệu (EDW, BigData, Metadata, Data Analytics, Business Intelligent…), phục vụ cho các mô hình kinh doanh mới trên nền tảng số, theo xu hướng của ngân hàng hiện đại trong xây dựng và khai thác kho dữ liệu, đưa ra các bài toán phân tích, dự báo để có được những sản phẩm làm tăng khả năng cạnh tranh, phù hợp với chiến lược kinh doanh được hoạch định, nâng cao hoạt động quản lý.

Big Data có tác động rất lớn tới chiến lược kinh doanh, marketing trong lĩnh vực tài chính - ngân hàng, song theo chuyên gia, phải được kết hợp với các công nghệ thích hợp mới tối đa hoá được tiềm năng của Big Data. Sự phát triển của dữ liệu lớn thường đi đôi với các công cụ phân tích dữ liệu, và một trong những phương pháp phổ biến là học máy - một thành phần của trí tuệ nhân tạo. Cùng với đó, theo chuyên gia nhìn nhận, đầu tư vào dữ liệu lớn kết hợp với học máy cũng cần nguồn dữ liệu sạch và tin cậy, chiến lược khai thác và quản lý dữ liệu hiệu quả, cơ sở hạ tầng công nghệ thông tin, trình độ nhân sự, mô hình…

Điều tra của Capgemini cho thấy, đối với các trở ngại gặp phải khi ứng dụng Big Data, có đến 57% nhà quản lý được khảo sát cho rằng việc phân tán dữ liệu ở các bộ phận khác nhau là cản trở lớn nhất, dẫn tới việc ngân hàng thiếu tầm nhìn tổng quát về nhu cầu tiềm ẩn của khách hàng. Bởi không như các phương pháp truyền thống, học máy hay rộng hơn là AI có thể học từ dữ liệu được cung cấp, nên hiệu quả của giải pháp học máy sẽ phụ thuộc rất lớn vào chất và lượng dữ liệu. Đồng nghĩa với việc nếu thiếu dữ liệu sẽ gây cản trở cho ứng dụng học máy. Việc thu thập dữ liệu từ các nguồn nội bộ (hệ thống giao dịch, hệ thống quản lý, hệ thống giám sát hạ tầng CNTT) và từ bên ngoài (tổ chức thông tin tín dụng, NHNN, cơ quan thuế, tổng cục thống kê, bảo hiểm xã hội, mạng xã hội, dữ liệu lịch sử của các giao dịch trực tuyến qua mạng, hệ thống lưu trữ dữ liệu ngành và quốc gia…) sẽ hình thành nguồn dữ liệu đủ lớn, chất lượng để ứng dụng công nghệ Big Data. Giới chuyên gia cũng nhấn mạnh, Big Data nếu không được chuyển thành thông tin để sử dụng thì đó đơn thuần sẽ chỉ là dữ liệu tồn tại dưới dạng lưu trữ.

Ông Nguyễn Hoàng Thao - Phó Giám đốc mảng Tư vấn rủi ro Deloitte Việt Nam nhìn nhận, việc ứng dụng phân tích dữ liệu, sử dụng các nguồn dữ liệu thay thế để đưa ra các quyết định theo định hướng khách hàng còn khó khăn do các quy định bảo mật dữ liệu của khách hàng thường không cho phép các tổ chức chia sẻ dữ liệu nếu như không có sự đồng thuận của khách hàng.

Dưới góc độ NHTM, ông Trần Hồng Thắng - Giám đốc dữ liệu VietinBank nhấn mạnh, chỉ có chia sẻ mới tận dụng được giá trị của dữ liệu, và ứng dụng giá trị đó trong hoạt động kinh doanh của ngân hàng. Bởi thế, việc xây dựng và ban hành các chính sách chia sẻ dữ liệu, xây dựng chính sách bảo mật thông tin liên quan đến Big Data là cực kỳ quan trọng vì đây là yêu cầu tất yếu trong mọi hoạt động nói chung và hoạt động nghiệp vụ ngân hàng trên môi trường điện tử nói riêng.

Ông Đinh Văn Chiến - Phó tổng giám đốc kiêm giám đốc khối Khách hàng cá nhân của TPBank cũng cho rằng, quy định về eKYC đã có nên rất cần cơ chế, chính sách về chia sẻ dữ liệu từ Cơ sở dữ liệu quốc gia về dân cư, hay quy định cho phép hoạt động ngân hàng đại lý… để giúp đẩy mạnh kinh tế số, ngân hàng số.