Xem xét ứng dụng Big Data trong quản trị dữ liệu

	Không thể chờ đủ dữ liệu mới làm ngân hàng số
	Ngân hàng nắm cơ hội từ Big Data

NHTM cần tăng cường ứng dụng công nghệ Big Data trong phân tích và quản lý dữ liệu

SCB mới đây đã chính thức triển khai ứng dụng Microsoft Teams tại hội sở và 239 điểm giao dịch trên toàn quốc. Theo đó, SCB sử dụng ứng dụng hội thoại và làm việc nhóm Microsoft Teams nhằm số hóa môi trường làm việc, góp phần nâng cao năng suất và hiệu quả công việc cho cán bộ nhân viên, cũng như tăng cường công tác bảo mật dữ liệu và an toàn thông tin ngân hàng.

Trung tuần tháng 12/2019, OCB cũng đã cùng các đối tác công nghệ công bố triển khai thành công Open API. API hay có thể hiểu là lập trình giao diện ứng dụng được xem là nền tảng kết nối trung gian giúp các chương trình ứng dụng tương tác và chia sẻ dữ liệu với nhau.

Trong lĩnh vực tài chính, API được sử dụng để kết nối nhiều sản phẩm dịch vụ từ đối tác bằng việc cho phép bên thứ ba, bên cung cấp dịch vụ thanh toán hoặc các dịch vụ ngân hàng được phép khác, truy cập hệ thống và truy xuất thông tin dữ liệu liên quan của ngân hàng. Qua đó, hình thành hệ sinh thái giúp người dùng cùng lúc sử dụng nhiều dịch vụ ngay trên ứng dụng, thay vì sử dụng nhiều ứng dụng, nhiều nền tảng và ở nhiều thời điểm khác nhau…

Hoạt động ngân hàng đang tạo ra một lượng dữ liệu khổng lồ từ những dữ liệu có cấu trúc như lịch sử giao dịch, hồ sơ khách hàng tới những dữ liệu phi cấu trúc như hoạt động của khách hàng trên website, ứng dụng mobile banking hoặc trên mạng xã hội. Có thể thấy, các nhà băng ngày càng chú trọng tới việc khai thác và làm giàu thêm dữ liệu của mình, phục vụ cho việc cung cấp các sản phẩm, dịch vụ mới tới khách hàng khi “thấu hiểu” hành vi, tâm lý và thói quen, nhu cầu của các thượng đế. Do đó, việc ứng dụng Big Data để khai thác được những dữ liệu này sẽ đem lại những lợi thế cạnh tranh và hiệu quả to lớn trong lĩnh vực tài chính ngân hàng.

Big Data đã không còn là khái niệm mới mẻ như một vài năm trước đây. Big Data nổi bật so với dữ liệu truyền thống bởi lượng dữ liệu lớn hơn nhiều lần; tốc độ xử lý cao không chỉ bao gồm khả năng truy xuất, xử lý, phân tích gần như tức thời mà còn bao gồm cả sự đáp ứng với tốc độ thay đổi dữ liệu lớn và thường xuyên. Cộng thêm sự đa dạng với dữ liệu có cấu trúc, phi cấu trúc, từ nhiều nguồn khác nhau.

Việc tích hợp dữ liệu có thể mang tới những thuận lợi lớn, nhưng thách thức đòi hỏi làm sao chuẩn hoá các dữ liệu, đơn cử như trường hợp ngân hàng đầu tư mua sắm từ các đối tác công nghệ thông tin khác nhau cũng chưa có chuẩn mực ngay từ đầu sẽ dẫn đến khó khăn hơn cho việc hợp nhất dữ liệu.

Ông Natalino Busa - chuyên gia về dữ liệu tới từ VNPay cho biết, để có một chiến lược Big Data thành công, một nguyên tắc vô cùng quan trọng là cần giữ mọi thứ đơn giản nhất có thể. Như nguồn dữ liệu đầu vào, tự động hoá dữ liệu, hay sử dụng ít công nghệ nhất với công nghệ đã được kiểm chứng, dữ liệu có thể dễ dàng truy cập được...

Tuy nhiên TS. Cấn Văn Lực - Chuyên gia Kinh tế trưởng BIDV thẳng thắn nhìn nhận, thực tế hiện nay dữ liệu ở các ngân hàng còn khá manh mún và chưa được làm sạch một cách đạt yêu cầu, cũng chưa có sự phân loại rõ ràng về dữ liệu có cấu trúc và phi cấu trúc thì sẽ khó quản lý và khai thác. Chưa kể về vấn đề nhân sự, “tuyển ở đâu ra nhân sự phân tích và quản lý dữ liệu khi các ngân hàng trong khu vực Asean hiện nay đều đang cạnh tranh để chiêu mộ các tài năng về số. Đó là vấn đề khó khăn mà các ngân hàng phải đối diện”, vị chuyên gia này cho hay.

Cùng chung quan điểm, Phó Tổng giám đốc VietinBank Trần Công Quỳnh Lân cho rằng, để có thể ứng dụng Big Data, thì vấn đề làm sạch dữ liệu, kể cả dữ liệu đầu vào và đầu ra phải đặc biệt được các ngân hàng chú trọng.

Như tại VietinBank, nhà băng này có Ban Quản trị dữ liệu, và một trong những hoạt động là kiểm tra dữ liệu ngay từ khi giao dịch viên nhập vào. Nếu trường hợp có nhân viên nào cố tình nhập dữ liệu không hợp lý thì hệ thống sẽ có cảnh báo, trường hợp sai 3 lần có thể treo tài khoản. Trong quá trình thay hệ thống core banking, VietinBank cũng đã tận dụng làm sạch dữ liệu, giảm thiểu càng nhiều dữ liệu rác càng tốt. Và các NHTM cũng nên tính tới chuyện tận dụng dữ liệu từ các công ty Fintech trên thị trường.

Trong thời gian tới, theo khuyến nghị của các chuyên gia, các ngân hàng cần quan tâm đến đầu tư xây dựng trung tâm dữ liệu, dành một khoản đầu tư riêng cho việc nâng cấp hệ thống dữ liệu và tăng cường việc ứng dụng các giải pháp công nghệ của Big Data trong phân tích và quản lý dữ liệu.

Ngành Ngân hàng cũng cần nghiên cứu, ứng dụng công nghệ số hóa dữ liệu để làm nền tảng cho việc đẩy mạnh cải cách hành chính gắn với tăng cường ứng dụng CNTT trong quản lý và cung cấp dịch vụ công trực tuyến cũng như các dịch vụ ngân hàng, bảo đảm rút ngắn quy trình xử lý, giảm số lượng và đơn giản hóa, chuẩn hóa nội dung hồ sơ, giảm thời gian và chi phí thực hiện thủ tục hành chính, hướng tới triển khai Chính phủ điện tử trong ngành Ngân hàng.

Chiến lược phát triển công nghệ thông tin ngành Ngân hàng đến năm 2025, định hướng đến năm 2030 đã đặt ra mục tiêu phấn đấu đến năm 2025 hoàn thành nghiên cứu, xây dựng cơ sở pháp lý cho việc ứng dụng các công nghệ chủ chốt của CMCN 4.0 vào toàn diện các hoạt động của NHNN và TCTD, tạo điều kiện chuyển đổi sang mô hình Chính phủ điện tử tại NHNN và mô hình ngân hàng số cho các TCTD. Trong đó có nội dung thực hiện Chuẩn giao diện lập trình ứng dụng mở (open API) và khuôn khổ ứng dụng công nghệ dữ liệu lớn (Big Data)...