Ứng dụng big data trong ngân hàng | Năng lực số ứng dụng

2.1 Tăng thời gian phát triển và tối ưu hóa sản phẩm
Big Data đóng vai trò quan trọng về việc tăng thời gian phát triển và tối ưu hóa sản phẩm
trong lĩnh vực ngân hàng. Big Data sẽ giúp ta phân tích dữ liệu khách hàng, sử dụng dữ
liệu lớn để phân tích hành vi và nhu cầu của khách hàng thông qua việc thu thập dữ liệu
từ các giao dịch, họ có thể hiểu rõ hơn về ưu tiên và mong muốn của khách hàng. Dựa
trên thông tin thu thập được, ngân hàng có thể phát triển sản phẩm và dịch vụ tùy chỉnh
đáp ứng đúng mong đợi của từng đối tượng khách hàng, từ các gói tài khoản đến các sản phẩm đầu tư.
Nghiên cứu thị trường và đánh giá khả năng tiếp cận thành công của các sản phẩm và
dịch vụ đến với khách hàng. Điều này giúp ngân hàng có những chiến lược cải tiến sản
phẩm, dịch vụ để đáp ứng được nhu cầu của khách hàng.
Việc sử dụng dữ liệu lớn để tạo ra chiến lược tiếp thị hiệu quả hơn, sử dụng dữ liệu về tư
duy và hành vi của khách hàng để tối ưu hóa chiến lược tiếp thị. Các chiến dịch quảng
cáo có thể được định hình để phản ánh chính xác nhu cầu của khách hàng. Dữ liệu lớn
giúp ngân hàng đánh giá hiệu suất của chiến dịch tiếp thị và điều chỉnh chiến lược nhanh
chóng để đạt được kết quả tốt nhất, tập trung vào các khía cạnh quan trọng của khách
hàng và tối ưu hóa chiến lược quảng cáo để thu hút khách hàng tiếp cận đến các sản
phẩm một cách có hiệu quả từ đố giúp ngân hàng phát triển và thu hút được nhiều khách
hàng trên thị trường hơn.
Sử dụng big data để tổng hợp thông tin từ nhiều nguồn khác nhau, bao gồm tin tức, mạng
xã hội, và dữ liệu tài chính, để đánh giá xu hướng thị trường. Dựa trên dự đoán xu hướng,
ngân hàng có thể phát triển và tung ra thị trường các sản phẩm mới đúng thời điểm, tận
dụng cơ hội thị trường để vừa tiếp cận thu hút được nhiều khách hàng vừa đáp ứng đúng nhu cầu của họ.
Ví dụ: TPBank là ngân hàng tiên phong trong việc áp dụng các công nghệ số như Big
Data để cải thiện thời gian phát triển và tối ưu hóa sản phẩm, giúp TPBank đã tiếp cận
đến nhiều khách hàng trong thị trường và đáp ứng được nhu cầu của họ. Sự áp dụng Big
Data vào việc cải thiện chất lượng sản phẩm này là một trong những phần đã giúp
TPBank được vinh danh là ngân hàng “tốt nhất” bởi The Asset.
2.2 Hỗ trợ ban lãnh đạo, cán bộ ngân hàng triển khai kế hoạch và đưa ra quyết định đúng đắn o
Big Data là công cụ đóng vai tò quan trọng trong việc hỗ trợ ban lãnh đạo, cán bộ
ngân hàng triển khai kế hoạch và đưa ra quyết định đúng đắn dựa trên các chỉ số,
chỉ báo thu thập được. o
Công cụ này giúp phân tích khách hàng để các ban lãnh đạo, cán bộ ngân hàng có
thể hiểu rõ hơn về thói quen, nhu cầu, sở thích của khách hàng thông qua việc
phân tích dữ liệu giao dịch và các nguồn thông tin khác từ đó tăng cường trải nghiệm cá nhân hóa. o
Big data giúp ban lãnh đạo ngân hàng tổ chức và quản lý lượng lớn dữ liệu nội bộ,
từ dữ liệu giao dịch đến dữ liệu nhân sự, giúp định hình chiến lược và quyết định
nhanh chóng hơn đồng thời dữ liệu lớn có thể được sử dụng để tối ưu hóa các quy
trình nội bộ, giảm thiểu chi phí và tăng hiệu suất. o
Big data có khả năng phân tích xu hướng thị trường và dự đoán biến động kinh tế,
giúp cán bộ ngân hàng thích nghi và đưa ra chiến lược phù hợp, giúp đánh giá hiệu
suất các sản phẩm tài chính hiện tại và dự báo về sự thành công của các sản phẩm mới. o
Big Data còn tham gia vào việc kiểm soát đánh giá và nâng cao hiệu quả làm việc
của nhân viên, giúp các lãnh đạo có cái nhìn về tình hình, thực trạng làm việc hiện
tại của nhân viên. Hệ thống Big Data hỗ trợ tổng hợp, phân tích, và đánh giá hiệu
suất làm việc của nhân viên, thay vì phải thực hiện các công đoạn thủ công như
trước đây. Ban lãnh đạo có thể thông qua hệ thống này để biết được nhân viên nào
làm việc năng suất nhất và nhân viên nào không đạt được chỉ tiêu từ đó có các
chính sách khen thưởng và chỉnh đốn lại hàng ngũ nhân viên, tập trung vào tinh
thần đồng đội, tương tác giữa các phòng ban, và văn hóa tổng thể của công ty để
tạo ra một một đội ngũ nhân viên chất lượng đem lại cho khách hàng trải nghiệm
đáng nhớ và khách hàng sẽ đánh giá cao ngân hàng. Và đặc biệt xem xét mức độ
hài lòng của nhân viên về môi trường làm việc, phúc lợi… của ngân hàng dành cho họ.
2.3 Tiết kiệm thời gian xử lý thông tin của khách hàng và phòng chống rủi ro gian lận o
Big Data có thể giúp tối ưu hóa quy trình xử lý thông tin, giảm thiểu thời gian cần
thiết từ khi thu thập dữ liệu đến khi cung cấp thông tin cho khách hàng, nó còn cho
phép ngân hàng phân tích dữ liệu ngay lập tức, giúp nhanh chóng đưa ra quyết
định dựa trên thông tin mới nhất về các giao dịch và hoạt động của khách hàng.
Big Data có thể được tích hợp vào quy trình kiểm tra tự động, giúp ngân hàng theo
dõi và đánh giá các giao dịch một cách liên tục mà không cần sự can thiệp thủ
công, giúp tiết kiệm thời gian một cách hiệu quả. o
Big Data sử dụng mô hình dự đoán để phân tích các biểu hiện của giao dịch đáng
ngờ, giúp ngân hàng phòng chống gian lận một cách hiệu quả và ngăn chặn các
hoạt động không đúng đắn. Big Data giúp xác minh danh tính khách hàng thông
qua phân tích dữ liệu, ngăn chặn việc sử dụng thông tin giả mạo. Sử dụng dữ liệu
lớn để phân tích hành vi tài chính của khách hàng và dự đoán rủi ro tín dụng. Điều
này giúp ngân hàng đưa ra quyết định vay tín dụng an toàn hơn và giảm thiểu rủi
ro mất mát. Big Data có thể được sử dụng để dự đoán và ngăn chặn giao dịch trên
thẻ tín dụng đặc biệt là các giao dịch trong, ngoài nước và các giao dịch tài chính
lớn thông qua việc sử dụng hệ thống dữ liệu mạng liên kết để xác minh và theo dõi
giao dịch để kịp thời phát hiện và ngăn chặn.
Ví dụ: Các nhà đầu tư về coin trong thị trường crypto trên sàn merx, sàn exness
khi họ đầu tư sinh lời rất nhiều tiền trị giá hàng chục, trăm nghìn đô với nhiều giao
dịch coin. Họ muốn rút tiền về tài khoản của mình để thu lời thì khi họ rút về với
số lượng lớn, hệ thống sẽ giúp ngân hàng nhận biết rằng đây là giao dịch lớn và
ngân hàng sẽ liên hệ với bên an ninh để mời nhà đầu tư sao kê và khai báo liệu số
lượng tiền lớn này có phải gian lận trên thị trường hay không.
Chương 4: Hạn chế và giải pháp khi sử dụng Big Data 4.1 Hạn chế
4.1.1 Khó khăn trong việc triển khai và theo kịp
Trở ngại của việc sử dụng Big Data trong ngân hàng đó là ta sẽ gặp phải những
thách thức về kĩ thuật, triển khai Big Data cần đòi hỏi kiến thức chuyên sâu về
công nghệ và dữ liệu lớn vì vậy cần phải có những chuyên gia về công nghệ nhưng
chuyên gia phân tích dữ liệu và nhà khoa học về dữ liệu lớn là một trong những vị
trí trả lương cao nhất trong lĩnh vực CNTT và cả việc thuê và đào tạo chuyên viên
là vô cùng tốn kém kể cả khi ngân hàng chấp nhận đầu tư, quá trình để có và thành
thạo được dữ liệu lớn là mất khá nhiều thời gian. Việc triển khai hệ thống Big Data
này cũng đòi hỏi sự đầu tư lớn vào cả phần cứng, phần mềm, việc xử lý và phân
tích lượng dữ liệu lớn đòi hỏi nguồn lực tính toán mạnh mẽ, điều này có thể tạo ra
thách thức đối với hạ tầng công nghệ hiện tại. Chuyển đổi và truyền tải dữ liệu lớn
đòi hỏi băng thông cao, điều này có thể làm tăng chi phí và đòi hỏi cập nhật hạ
tầng mạng. Tất cả những việc này vừa mất khá nhiều chi phí vừa tốn nhiều thời gian.
Việc này làm cho các ngân hàng sẽ tốn kém rất nhiều chi phí và thời gian, đối mặt
với nhiều thách thức và trở ngại để học cách áp dụng Big Data vào.
Ngoài ra ngân hàng còn gặp những thách thức về tổ chức văn hóa, việc triển khai
Big Data có thể nhận sự phản đối của nhân viên và thay đổi toàn bộ văn hóa, cách
thức làm việc làm cho nhân viên gặp nhiều trở ngại trong việc thích nghi và thành
thạo kĩ năng sử dụng dữ liệu lớn, làm cho tiến độ làm việc và phát triển của ngân
hàng bị chậm lại vì hầu hết các ngân hàng đã lưu trữ rất nhiều dữ liệu trong nhiều
hệ thống khác nhau trên khắp các môi trường của họ trong suốt nhiều năm hoạt
động và phát triển. Khi áp dụng việc triển khai sử dụng Big Data, các ngân hàng sẽ
phải đối mặt với các bài toán hóc búa làm sao để tích hợp tất cả các dữ liệu lớn khác nhau vào hệ thống.
4.1.2 Dữ liệu càng lớn càng nhiều rủi ro và khó khăn trong việc quản lý
Khi các ngân hàng tích hợp và sử dụng quá nhiều dữ liệu lớn, họ có thể gặp phải
các vấn đề, nguy cơ rò rỉ thông tin nhạy cảm nếu bảo mật không được duy trì đúng
cách. Quyền riêng tư của khách hàng có thể bị đe dọa nếu big data được sử dụng
mà không có chính sách bảo mật và quản lý quyền riêng tư chặt chẽ. Hơn nữa việc
tích hợp nhiều dữ liệu lớn sẽ không đảm bảo được chất lượng của dữ liệu, nếu
nguồn dữ liệu không đảm bảo chất lượng, độ chính xác của kết quả phân tích và
dự đoán từ big data có thể bị ảnh hưởng. Các nguồn dữ liệu khác nhau cần được
đồng bộ hóa để có kết quả phân tích nhất quán, điều này có thể là một thách thức
trong việc tích hợp dữ liệu. Việc áp dụng Big Data vào làm cho ngân hàng khó
khăn trong việc quản lý và tích hợp nhiều dữ liệu, có thể không đảm bảo được chất
lượng dữ liệu và làm rò rỉ thông tin, dữ liệu của khách hàng, đem lại trải nghiệm
tồi tệ cho khách hàng, các ngân hàng sẽ bị đánh giá thấp và khó khăn trong việc
tiếp cận các khách hàng và phát triển trên thị trường. 4.2 Giải pháp
4.2.1 Thay đổi tư duy và đưa ra các phương pháp quản lý và đảm bảo chất lượng dữ liệu
Ngày nay với sự tiến bộ của khoa học và phát triển của công nghệ, thị trường
không ngừng thay đổi, nhu cầu của khách hàng ngày một tăng cao, số lượng lớn
khách hàng đã chuyển sang việc sử dụng các ứng dụng thanh toán tín dụng được
cung cấp bởi các ngân hàng với sự thuận tiện, tốc độ thực hiện giao dịch nhanh
chóng, đảm bảo được an toàn thông tin của khách hàng, chi phí thấp như Momo,
ViettelPay, VNPay,… Các ứng dụng thanh toán này dã xây dựng và duy trì chính
sách quản lý quyền riêng tư rõ ràng, thông báo rõ ràng với khách hàng về việc làm
thế nào dữ liệu của họ sẽ được sử dụng, thực hiện các quy trình kiểm soát chất
lượng dữ liệu để đảm bảo tính chính xác và độ tin cậy của dữ liệu, loại bỏ và sửa
lỗi dữ liệu liên tục, đảm bảo sự đồng bộ giữa các nguồn dữ liệu khác nhau để giảm
thiểu lỗi và tăng tính nhất quán trong phân tích. Với những tính năng trên các ứng
dụng đó đã nhanh chóng được mọi người ưa chuộng và sử dụng vô cùng nhiều
trong thị trường ngày nay. Nhờ các ứng dụng thanh toán như này, các ngân hàng
ngày nay đã nhanh chóng tiếp cận được nhiều khách hàng, đáp ứng được nhu cầu
của họ và thực hiện các chính sách vay nợ một cách dễ dàng, nhanh chóng. Thông
qua các app này, các ngân hàng có thể nhanh chóng nắm bắt thông tin hồ sơ của
họ, thực hiện được nhu cầu vay nợ tín dụng của họ một cách dễ dàng, quản lý
được các hồ sơ vay nợ tín dụng một cách có bảo mật và hiệu quả không phức tạp
như ngày xưa, trì trệ trong việc phê duyệt hồ sơ và có thể phải trải qua nhiều cuộc
họp kéo dài nhiều ngày. Với việc các ngân hàng đã đưa ra những app thanh toán
này, các ngân hàng có thể thẩm định hồ sơ khách hàng một cách nhanh chóng chỉ
mất tới vài phút. Mạng lưới dữ liệu liên kết và công nghệ nhận diện danh tính
khách hàng thông qua các trang mạng xã hội có khả năng cung cấp thông tin về vị
trí, hoạt động và mối quan hệ của khách hàng. Điều này giúp ngân hàng cải thiện
quản lý bằng cách xác định được nơi khách hàng đang ở, hoạt động gì đang thực
hiện và mối quan hệ nào họ đang có. Sử dụng công nghệ phân tích dữ liệu lớn,
ngân hàng cũng có thể chọn lựa vị trí thuận lợi nhất khi mở chi nhánh mới, tăng
cường hiệu quả trong quá trình mở rộng và phát triển.
4.2.2 Xây dựng và đầu tư về đội ngũ nhân viên
Với sự phát triển vượt bậc của công nghệ ngày nay, nhân sự trong các ngân hàng
còn gặp khó khăn trong việc tiếp cận, sử dụng và thích ứng với các công nghệ
thông tin hiện đại của ngân hàng. Hơn nữa, các mô hình phân tích Big Data của
Việt Nam hiện nay đều là ứng dụng lại các mô hình có sẵn trên thế giới, ta còn bị
hạn chế về mặt phân tích dữ liệu mô hình, ứng dụng khoa học kĩ thuật. Mà việc
thuê các chuyên gia về công nghệ khoa học ở nước ngoài về làm việc thì chi phí
vô cùng tốn kém và đắt đỏ. Bởi vậy, các ngân hàng cần quan tâm đến việc đào tạo
nhân sự về việc nắm bắt, hiểu rõ cách thức hoạt động, thành thạo việc sử dụng các
công nghệ thông tin như Big Data để vận dụng vào lĩnh vực ngân hàng một cách
có hiệu quả, đem lại phương thức làm việc tiên tiến, chuyên nghiệp trong điều
kiện hội nhập quốc tế sâu rộng, giúp các ngân hàng phát triển nhanh chóng và thuận lợi hơn.
2.5.4 Ưu điểm của techcombank so với các ngân hàng khác
Techcombank nhấn mạnh mục tiêu cung cấp dịch vụ đẳng cấp và trải nghiệm xứng
tầm cho nhóm khách hàng của mình. Điều này bao gồm những giải pháp tài chính
chuyên biệt và đội ngũ tư vấn chuyên môn cao cấp. Ngân hàng cũng đặt ra mục
tiêu tích hợp "all in one" để đáp ứng đầy đủ nhu cầu của nhóm khách hàng này.
Ngoài các giá trị vật chất như gia sản, Techcombank còn chú trọng đồng hành với
những giá trị vô hình như tầm ảnh hưởng, mạng lưới quan hệ, phong cách sống và
các di sản bền vững qua thời gian. Điều này thể hiện cam kết của Techcombank
không chỉ trong việc cung cấp dịch vụ tài chính mà còn trong việc xây dựng mối
quan hệ chặt chẽ và lâu dài với khách hàng.
Đặc biệt thông qua việc phân tích và tổng hợp dữ liệu từ Big Data, ngân hàng
Techcombank đưa ra giải pháp quản lý tài chính cá nhân hóa cho từng khách hàng,
giúp họ dễ dàng lập kế hoạch, sử dụng các công cụ hỗ trợ của ngân hàng để thực
hiện các mục tiêu tài chính của họ và các biện pháp chi tiêu, quản lý tài chính của
họ một cách có hiệu quả, thuận lợi. Ngày nay, Techcombank cũng có tính năng
cho vay nhanh chóng, linh hoạt với thủ tục vô cùng đơn giản, sáng tạo đó chính là
MyCash trên Techcombank Mobile giúp khách hàng đăng ký vay và nhận kết quả
phê duyệt ngay tức thì đã thu hút khá đông đảo khách hàng sử dụng:
Hiện tại, khoảng hơn 90% các giao dịch của khách hàng Techcombank được thực
hiện qua kênh số, với tỉ lệ gắn bó với ứng dụng đạt đến 88%.
Riêng trong quý 1 năm 2023, Techcombank đã thu hút thêm ~424.000 khách hàng
mới, trong đó, 68% đến từ những nền tảng số.
Khối lượng giao dịch qua kênh điện tử của khách hàng cá nhân trong quý 1/2023
của Techcombank cũng tăng 22,5% so với cùng kỳ năm ngoái, đạt 238,4 triệu giao
dịch với giá trị giao dịch đạt 2,1 triệu tỷ đồng.
Điều này đã tạo nên sự đột phá và khác biệt về việc cá nhân hóa trải nghiệm khách
hàng của Techcombank so với các ngân hàng khác. Chính nhờ sự riêng biệt và nổi
bật này vào đầu năm 2023, Techcombank đã nhận 4 giải thưởng quốc tế danh giá
từ The Asian Banker, gồm “Ngân hàng bán lẻ xuất sắc nhất”, “Ngân hàng bán lẻ tư
nhân xuất sắc nhất”, “Ngân hàng chuyển đổi lên cloud xuất sắc nhất” và “Mô hình
Ngân hàng số tốt nhất” Châu Á- Thái Bình Dương và Việt Nam. Bên cạnh đó,
những nỗ lực chuyển đổi số và chuyển đổi đám mây của Ngân hàng đã giúp
Techcombank nhận được giải thưởng “Ngân hàng số của năm” tại lễ trao giải The
Asset Triple A Digital Awards năm 2023.
Những giải thưởng đó đã khẳng định vị thế dẫn đầu của ngân hàng Techcombank
trong mảng ngân hàng bán lẻ, cung cấp các giải pháp sáng tạo được cái đặc trưng
riêng cho từng cho khách hàng dưới sự hỗ trợ của công nghệ và chuyển đổi đám mây (cloud transformation). Tài liệu tham khảo:
https://baothaibinh.com.vn/tin-tuc/218/172787/cach-big-data-va-ai-ho-tro-doanh-nghiep- ra-quyet-dinh
https://tapchinganhang.gov.vn/big-data-va-ung-dung-trong-hoat-dong-ngan-hang.htm
https://vdigital.vn/big-data-trong-ngan-hang/
https://tuoitre.vn/ca-nhan-hoa-trai-nghiem-xu-huong-cua-nganh-tai-chinh-ngan-hang- 20221012171014386.htm
https://www.studocu.com/vn/document/dai-hoc-kinh-te-quoc-dan/ngan-hang-thuong-
mai/ung-dung-big-data-ung-dung-big-data-trong-ngan-hang-kinh-nghiem-tren-the-gioi- va-viet-nam/51995262
https://ifactory.com.vn/tro-ngai-khi-ung-dung-cong-nghe-big-data/
https://www.studocu.com/vn/document/hoc-vien-ngan-hang/nang-luc-so/bigdata-trong- linh-vuc-ngan-hang/50878622
https://techcombank.com/ve-chung-toi/tin-tuc-va-bao-chi/techcombank-kien-tao-nhung-
chuan-muc-moi-va-rieng-biet-cho-khach-hang-private
https://theleader.vn/chien-luoc-khac-biet-giua-techcombank-vpbank-va-acb- 1622699613488.htm