Ngân Hàng Tăng 'sức Mạnh' Nhờ Big Data - Vnbusiness

Tốc độ chuyển đổi số đang diễn ra mạnh mẽ tại các ngân hàng. Trong đó, mấu chốt là phải nắm bắt chân dung khách hàng dựa trên hành vi của khách hàng, thông qua phân tích dữ liệu lớn (Big Data) với sự hỗ trợ của trí tuệ nhân tạo (AI). Như vậy, ngân hàng sẽ cung cấp được những sản phẩm/dịch vụ phù hợp với khách hàng, thậm chí còn đoán trước được nhu cầu của khách hàng.

Nhiều ngân hàng thành công trong việc áp dụng Big Data.

Doanh thu Big Data tăng nhờ... ngân hàng

Tại tọa đàm đối thoại chính sách: "Hoàn thiện khung khổ pháp luật về kinh tế và nâng cao hiệu quả tổ chức thi hành pháp luật trong bối cảnh cách mạng công nghiệp lần thứ 4", các chuyên gia đánh giá, tiềm năng cho việc phân tích dữ liệu đã được nhìn nhận rộng rãi trong lĩnh vực tài chính, theo đó doanh thu từ Big Data và phân tích dữ liệu kinh doanh tăng từ 130 tỷ USD năm 2016 lên ước tính khoảng 203 tỷ USD năm 2020. Trong đó, lĩnh vực ngân hàng đóng góp tỷ trọng doanh thu lớn nhất khi dành 17 tỷ USD cho các giải pháp về Big Data và phân tích dữ liệu.

Ngân hàng có thể sử dụng dữ liệu cho tiếp thị, phân phối và đa dạng hóa các dịch vụ cá nhân hóa, đáp ứng chính xác nhu cầu của từng khách hàng riêng lẻ. Giám đốc một ngân hàng thương mại cho biết, không phải nhân viên nào cũng có khả năng nắm bắt và nhận diện nhu cầu của khách hàng tốt bởi nó còn phụ thuộc vào độ tinh tế cũng như trải nghiệm cuộc sống của mỗi nhân viên. Vì vậy, xét trên bình diện chung, phân tích dữ liệu cho phép hiểu khách hàng tốt hơn mức trung bình của các nhân viên.

Việc hiểu được khách hàng thông qua phân tích dữ liệu còn cho phép ngân hàng số có thể thực hiện điều mà ngân hàng truyền thống gần như không thể làm được. Đó là, cá nhân hóa sản phẩm đến từng khách hàng, phê duyệt nhanh hạn mức thẻ tín dụng, gợi ý nhanh một khoản vay cho một khách hàng cụ thể…

Một ví dụ điển hình là VIB đã áp dụng thành công AI và Big Data, cùng các công nghệ mới hiện đại như e-KYC, e-Signature trong quy trình phê duyệt và phát hành thẻ tín dụng. Đạt kỷ lục mới trên thị trường về thời gian xử lý và phê duyệt cho tới khi dùng thẻ trên phiên bản thẻ điện tử: chỉ 15-30 phút, bằng 1/500 thời gian trung bình trên thị trường.

Ngoài ra, việc sử dụng dữ liệu để phân tích hành vi khách hàng đã giúp ngân hàng đưa ra các giải pháp sản phẩm tối ưu hơn cho cả khách hàng và ngân hàng, đưa ra những gợi ý về sản phẩm dựa trên các thông tin tài chính và hành vi tiêu dùng của khách hàng. Điều này sẽ giúp ngân hàng gia tăng thị phần.

Điển hình tại TPBank, trong 5 tháng đầu năm, số lượng khách hàng đăng ký sử dụng dịch vụ ngân hàng trực tuyến đã tăng 87% so với cùng kỳ năm trước. Trong đó, nhờ triển khai thêm cả phương thức eKYC toàn diện trên app TPBank mà lượng khách hàng mở tài khoản qua hình thức eKYC tăng 790% so với cùng kỳ. Lượng giao dịch trực tuyến của ngân hàng này cũng tăng mạnh, hiện số lượng giao dịch trực tuyến tại TPBank đã chiếm tới 92% tổng số lượng giao dịch của toàn ngân hàng...

Nhiều thách thức phía trước 

Theo đánh giá của chuyên gia kinh tế, TS. Nguyễn Trí Hiếu, hiện nay, rất nhiều ngân hàng đang áp dụng công nghệ hiện đại, như AI, Big Data, tự động hóa quy trình vào các khâu thẩm định tín dụng, giải ngân, quản lý rủi ro tín dụng… "Với việc tăng cường siết chặt quản trị rủi ro cộng với triển vọng tăng trưởng tín dụng, triển vọng lợi nhuận ngân hàng nửa cuối năm nay tiếp tục được đánh giá khả quan", TS Hiếu nói.

Trong khi đó, tại Vietinbank để sớm đạt được mục tiêu ứng dụng Big Data vào ngân hàng, ngân hàng này đã xây dựng chiến lược và lộ trình quản lý và khai thác tài sản dữ liệu. Trước khi chính thức ứng dụng Big Data, VietinBank chú trọng củng cố và xây dựng nền tảng hạ tầng về dữ liệu (Data warehouse, BI, MDM) và xây dựng chính sách quản lý dữ liệu khoa học và hiệu quả. Sau khi triển khai thành công 2 mục tiêu trên, VietinBank sẽ ứng dụng một cách dễ dàng và hiệu quả Big Data vào hoạt động ngân hàng.

Các chuyên gia và ngân hàng đều cho rằng, việc tiếp cận, nghiên cứu và khai thác về Big Data sẽ mang đến nhiều lợi ích cho ngân hàng trong kinh doanh như: Tiết giảm chi phí; tăng thời gian phát triển và tối ưu hóa sản phẩm, đồng thời hỗ trợ ban lãnh đạo, cán bộ ngân hàng đưa ra những quyết định đúng và hợp lý hơn; tiết kiệm thời gian xử lý thông tin của khách hàng và phòng chống rủi ro gian lận…

Tuy nhiên, để triển khai các giải pháp khai thác Big Data, các ngân hàng cũng gặp không ít thách thức về tài chính cũng như các chính sách, quy định của luật pháp về truy cập và sử dụng dữ liệu. Bên cạnh đó là trình độ khai thác và quản lý dữ liệu, hạ tầng công nghệ thông tin…

"Mặc dù Big Data đang có tác động sâu sắc đến chiến lược kinh doanh, marketing của ngành tài chính - ngân hàng, nhưng nếu không có các công nghệ thích hợp, kiến thức và áp dụng thực tế hiệu quả, thì sẽ rất khó để các ngân hàng tối đa hóa được những lợi ích tiềm năng của Big Data", một chuyên gia cho hay.

Huyền Anh