Vai trò của Big Data trong ngân hàng

Công nghệ tương lai của ngành tài chính - ngân hàng

Mở đầu báo cáo bằng nhận định của các chuyên gia, nhấn mạnh giao dịch chính là nền tảng tạo ra giá trị cho ngành tài chính - ngân hàng; và tương lai của ngành sẽ phụ thuộc vào việc thúc đẩy số lượng các giao dịch tối đa với chi phí cận biên của giao dịch tiệm cận về 0, đồng thời tạo ra được giá trị gia tăng trên mỗi giao dịch.

Xác định dữ liệu, thông tin và vấn đề trung tâm của ngành, tiếp nối chuỗi báo cáo về công nghệ trong Tài chính - Ngân hàng, báo cáo tháng 12 của MBBank chỉ ra vai trò quan trọng của công nghệ AI đối với các giao dịch tài chính thông quan phân tích 4 trụ cột chính của ngân hàng tương lai. Theo đó, AI hỗ trợ ngân hàng tạo ra những khả năng vượt trội trong năng lực lưu trữ giá trị, dịch chuyển giá trị và đánh giá rủi ro cho các giao dịch. Công nghệ này thúc đẩy giá trị gia tăng được từ các giao dịch thông qua khả năng phân tích, xử lý dữ liệu; giúp gia tăng các khả năng dự báo, xác lập ra các tiềm năng ngày càng tốt hơn, quản trị rủi ro tốt hơn giúp gia tăng các giá trị hình thành từ tiềm năng cho các giao dịch và cho phép tạo ra ngày càng nhiều hình thức giao dịch thông minh, hình thành nên những giao thức thông minh, cho phép kiến tạo nên những mặc định giá trị mới ngày càng cao hơn, đặc biệt đi cùng với sự phát triển của các không gian ảo và xã hội ảo (metaverse).

4 trụ cột của ngân hàng trong tương lai.

Thông qua báo cáo "Ứng dụng Big Data và Ai trong ngân hàng" của MBBank, các chuyên gia đã chỉ ra 6 chiều kích căn bản để công nghệ AI định hình ngành tài chính: Thúc đẩy sự gia tăng của các giao dịch hiệu quả; Dữ liệu, vốn hóa dữ liệu và khả năng khai thác hiệu quả vốn dữ liệu là nền tảng; Xử lý và hỗ trợ các tiến trình ra quyết định cho các bên tham gia giao dịch thông qua việc nâng cao khả năng phân tích; Hướng đến mục tiêu kiểm soát rủi ro trong giao dịch hiệu quả và gia tăng giá trị đạt được của giao dịch tối đa; Lấy việc giảm sự bất đối xứng về dữ liệu và thông tin giữa các bên liên quan trong giao dịch làm trọng tâm; Định hướng chiến lược là chuyển đổi sự phát triển của ngân hàng định hướng ngân hàng số, lấy vốn dữ liệu (data-capital) làm nền tảng mới cho sự phát triển của ngân hàng trong tương lai.

Có thể thấy, ngành ngân hàng hiện nay đang ứng dụng AI để tạo ra những thay đổi mang tính đột phá trong ngân hàng số, đáp ứng nhu cầu ngày càng gia tăng của khách hàng trong đánh giá tín dụng (Credit Scoring), quản trị rủi ro, giao dịch định lượng, trải nghiệm cá nhân hóa, an ninh mạng & phát hiện gian lận. Phổ biến là trợ lý ảo (chatbot) và robot đang góp phần thúc đẩy ngân hàng tự động hóa quy trình (Process Automation) với sự hỗ trợ của AI, đẩy nhanh tiến trình chuyển đổi số trong ngân hàng.

Chatbot và robot là hai ứng dụng phổ biến của ngân hàng hiện nay.

Một số ngân hàng lớn tại Việt Nam đang dần dần triển khai tự động hóa quy trình bằng robot (Robotics Process Automation - RPA). Đối với MBBank, dự án RPA là 1 trong 5 sáng kiến dẫn dắt chiến lược chuyển đổi số tại ngân hàng. Trong 6 tháng đầu năm nay, MBBank thực hiện đưa robot vào áp dụng trong 19 quy trình, tương đương bằng cả số quy trình phát triển được trong năm 2020. Hiện nay, MBBank đã áp dụng RPA vào 40 quy trình với 23 robot, trong đó có 2 robot cho khối Công nghệ thông tin của MBBank tự phát triển. Trong năm 2022, MBBank dự định nghiên cứu công nghệ Robotic kết hợp công nghệ AI và Machine Learning để phát triển robot có tư duy để tham gia vào các quy trình phức tập, cần tư duy, có liên quan đến việc đưa ra các quyết định.

Sử dụng công nghệ AI nâng cao trải nghiệm số

Bên cạnh việc hỗ trợ ngân hàng tối ưu dữ liệu - thông tin cũng như quy trình vận hành trong doanh nghiệp, AI và Big Data còn tạo ra nhiều sự bứt phá trong việc nâng cao trải nghiệm khách hàng (CX).

Báo cáo "Ứng dụng Big Data và Ai trong ngân hàng" trích dẫn luận điểm từ nghiên cứu của McKinsey&Company trong bối cảnh đại dịch Covid-19 tạo ra "làn sóng" dịch chuyển từ giao dịch trực tiếp trên các nền tảng số đi kèm với những kì vọng kỹ thuật số ngày càng gia tăng của khách hàng. Nắm bắt điều đó, công nghệ AI nâng cao đáng kể chất lượng trải nghiệm của khách thông qua việc rút ngắn thời gian chờ đợi giao dịch, đồng thời tăng mức độ cá nhân hóa hay thậm chí là đoán trước nhu cầu của khách hàng để cung cấp dịch vụ phù hợp trên các kênh phù hợp. Song song với AI, Big Data sẽ giúp ngân hàng khắc phục được những thách thức lớn về cải thiện nền tảng dữ liệu, phát hiện những thay đổi trong hành vi của khách hàng và chia sẻ dữ liệu thông qua công nghệ tăng cường quyền riêng tư (PET, từ đó thấu hiểu khách hàng để hướng tới cá nhân hóa sản phẩm dịch vụ theo chiều sâu.

Nhận thấy vai trò của Ai và Big Data, MBBank là một trong những ngân hàng Việt Nam tiên phong triển khai các dự án Customer Insight, Smart Channel, Customer onboarding,… giúp thấu hiểu nhu cầu và hành vi của khách hàng, từ đó phát triển các giải pháp tương thích, tạo ra một hành trình trải nghiệm dịch vụ trực tuyến toàn diện, liền mạch. Thông qua việc hợp tác với các đối tác công nghệ hàng đầu trong ngành MarTech để am hiểu sâu sắc hơn về cá nhân hóa trải nghiệm thông qua ứng dụng công nghệ tự động hóa tiên tiến, trong năm 2021, MBBank đã phát triển hàng loạt nhiều tiện ích nổi bật tích hợp trên nền tảng ngân hàng số qua App MBBank và Biz MBBank để phục vụ khách hàng.

Bên cạnh đó, báo cáo chỉ rõ để cải thiện trải nghiệm khách hàng toàn diện, các ngân hàng cũng cần ứng dụng công nghệ AI để hiện đại hóa hệ thống ngân hàng lõi (core banking) nhằm gia tăng năng lực cạnh tranh, sử dụng tốt hơn nguồn nhân lực, cải thiện dịch vụ, tăng cường bảo mật, tiết kiệm chi phí và sẵn sàng cho các mô hình kinh doanh tương lai. Báo cáo cũng nêu rõ cách thức thực hiện hiện đại hóa hệ thống lõi trong chiến lược chuyển đổi số theo 3 cấp độ: Thay thế toàn bộ (Full replacement), Chuyển đổi dần dần (Progressive migration), Phương pháp tiếp cận ngân hàng Greenfield (A greenfield banking approach).

Công nghệ AI hỗ trợ ngân hàng hiện đại hóa hệ thống ngân hàng lõi.

Báo cáo "Ứng dụng Big Data và AI trong ngân hàng" của MBBank tiếp tục khẳng định vai trò của công nghệ cốt lõi thay đổi mô hình kinh doanh của ngân hàng số tương lai theo hướng tạo ra sự đột phá về năng suất, đồng thời thể hiện tầm nhìn và định hướng của ngân hàng này trong chiến lược chuyển đổi số giai đoạn 2022 - 2026.

Tải Báo cáo "Ứng dụng Big Data và AI trong ngân hàng" của MBBank tại: https://bit.ly/MBReportQ4

Trường Thịnh

Big Data cung cấp một số lợi ích đáng kinh ngạc cho tất cả các loại hình doanh nghiệp trên toàn cầu. Từ ngành giáo dục đến ngành chăm sóc sức khỏe, hầu hết đều đang bị ràng buộc bởi Big Data Analytics theo cách này hay cách khác.

Thông qua phân tích Big Data, các công ty giờ đây có thể truy cập vào một số insights quan trọng. 6 lợi ích cốt lõi của Big Data bao gồm ra quyết định tốt hơn, đưa ra các cải tiến tốt hơn và tối ưu hóa định giá sản phẩm…

6 Lợi ích cốt lõi của Big Data

Trong thế giới kinh doanh đầy cạnh tranh, lợi ích của Big Data không thể đánh giá thấp. Có những dịch vụ vô tận được cung cấp bởi Big Data cho thị trường hiện tại. Nếu được khai thác đúng cách, Big Data dẫn đến những kết quả đáng kinh ngạc.

Hầu như mọi công ty hiện đang chuyển sang sử dụng Big Data Analytics vì nhiều lý do. Điều đó giúp tăng cường sự phát triển chung của tổ chức.

Ra quyết định tốt hơn

Gía trị cốt lõi của sử dụng Big Data là thúc đẩy quá trình ra quyết định, công ty xem xét xem xử lý dữ liệu trước khi đưa ra bất kỳ quyết định nào. Một loạt các yếu tố lấy khách hàng làm trung tâm như mong muốn của khách hàng, giải pháp cho các vấn đề của họ, phân tích nhu cầu của khách hàng theo xu hướng thị trường,… được tính đến cho quá trình ra quyết định tốt hơn.

Vai trò của Big Data trong việc tạo ra sự cải tiến tốt hơn

Sự đổi mới là rất quan trọng cho sự thành công của bất kỳ tổ chức nào. Và để đổi mới, công ty cần dữ liệu và ngày càng nhiều dữ liệu. Big Data cho phép sự tự do để đạt được những điều không tưởng. Thông qua Big Data, công ty có thể phân tích ý kiến các khách hàng khác nhau về sản phẩm của họ cũng như là cách khách hàng cảm nhận sản phẩm của công ty.

Big Data còn cung cấp những thông tin về những gì họ đang thiếu và những điều cần lưu ý trước khi phát triển sản phẩm mới. Điều này giúp họ phát triển các sản phẩm mới theo yêu cầu của khách hàng.

Big Data trong lĩnh vực giáo dục

Lợi ích của Big Data trong lĩnh vực giáo dục là quản lý dữ liệu liên quan đến học sinh. Bởi vì kích thước dữ liệu lớn, rất khó để các giảng viên khai thác đúng cách. Phân tích Big Data đã nổi lên như một lợi ích cho ngành giáo dục.

Bắt đầu từ mang lại sự chuyển đổi rất cần thiết cho ngành giáo dục và đưa nền giáo dục lên một tầm cao mới. Phân tích khả năng của một học sinh dựa trên dữ liệu có sẵn giúp các giáo viên lên kế hoạch giảng dạy tốt hơn. Khi mà giáo viên nhận thức được điểm mạnh điểm yếu của học sinh, họ cũng có thể hướng dẫn học sinh của mình phù hợp hơn. 

Big Data trong tối ưu giá sản phẩm

Lợi ích của Big Data cho một công ty thương mại là họ có thể sử dụng Big Data để tối ưu mức giá mà họ đưa ra cho khách hàng. Mục tiêu của họ là tính một mức giá mà lợi nhuận có thể được tối ưu. Thông qua Big Data họ phân tích được giá mang lại lợi nhuận tối đa cho họ trong các viễn cảnh kinh doanh khác nhau.

Mục tiêu của họ là khách hàng sẽ nhận được giá trị xứng đáng với đồng tiền bỏ ra. Khách hàng luôn nghĩ rằng công ty cần phải liên tục phát triển. Nhưng để làm cho khách hàng hài lòng, công ty cần có những cải tiến sản phẩm phù hợp theo xu hướng của thị trường và Big Data tạo điều kiện cho họ thực hiện các thay đổi ấy.

Big Data trong công cụ đề xuất

Hãy tưởng tượng bạn có các đề xuất dựa trên những lựa chọn trong quá khứ cũng như trong hiện tại trên các nền tảng trực tuyến phong phú. Cuộc sống sẽ dễ dàng hơn khi người ta có thể lựa chọn những thứ mình thích. Đây là điều đã thay đổi suy nghĩ của mọi người đối với các nền tảng trực tuyến khác nhau, và họ cảm thấy thoải mái khi sử dụng các nền tảng này.

Ví dụ của Big Data trong đề xuất các công cụ là các nền tảng mua sắm trực tuyến. Họ phân tích dữ liệu của mỗi khách và đưa ra các đề xuất theo đó. Những đề xuất này chủ yếu dựa trên các hành vi gần nhất của họ khi ghé thăm các nền tảng trước và các hoạt động thời gian thực của họ.

Ngoài ra, các đề xuất được đưa ra dựa trên việc so sánh giữa các sản phẩm khách hàng đã tìm kiếm hay thường mua. Đây là cách mà các nền tảng trực tuyến phá vỡ rào cản vật lý giữa họ và khách hàng. Các công cụ này chắc chắn đã thay đổi trải nghiệm mua sắm trực tuyến của khách hàng. 

Big Data trong ứng dụng cứu sinh trong ngành y tế

Sự ra đời của Big Data đã mang lại rất nhiều lợi ích cho ngành y tế. Theo chuyên gia Big Data Quantzig (nhà phân tích cung cấp các giải pháp quốc tế), “Big Data và phân tích nâng cao có thể là câu trả lời cho những thách thức khó nhất của ngành y tế.”

Big Data trong ngành chăm sóc sức khỏe sẽ giúp cung cấp các dịch vụ chăm sóc sức khỏe tiên tiến và chất lượng cho bệnh nhân dựa trên hồ sơ điện tử về sức khỏe của họ. Nó tăng cường hiệu quả hoạt động chung của các công ty chăm sóc sức khỏe và cho phép họ đưa ra các thay đổi cần thiết.

Phân tích Big Data sẽ cho phép tìm ra cách chữa trị tốt hơn cho căn bệnh bằng cách nhận ra các kết nối không xác định và các mẫu ẩn. Ngay cả một phương pháp chữa trị một căn bệnh ung thư cũng được thực hiện bởi phân tích Big Data.

Nguồn: Data Flair

Cập nhật kiến thức mới

Nhập email để cập nhật nhanh nhất thông tin, kiến thức từ Viện ISB