 | Ứng dụng IoT trong ngân hàng: Sự chuẩn bị là cần thiết |
| Quản trị dữ liệu tốt giúp doanh nghiệp phát triển bền vững |
Trao đổi với phóng viên, ông Nguyễn Minh Đức - Giám đốc dữ liệu MB nhìn nhận, nhiều ngân hàng chưa có bộ phận chuyên trách quản trị dữ liệu và chưa triển khai Khung Quản trị dữ liệu. Việc nâng cao chất lượng dữ liệu được thực hiện rải rác như là một cấu phần của các dự án và thường chỉ phục vụ cho mục tiêu của dự án; hoạt động thu thập dữ liệu chưa được coi trọng dẫn đến thiếu nhiều loại dữ liệu phục vụ hoạt động phân tích chuyên sâu...
 |
| Khai thác cơ sở dữ liệu giúp ngân hàng phân tích hành vi khách hàng, từ đó cải thiện sản phẩm cung cấp |
Theo vị này, nâng cao chất lượng dữ liệu trước tiên cần bắt đầu từ người đứng đầu tổ chức. Phải nhận thức rõ vai trò và giá trị của dữ liệu đối với hoạt động kinh doanh, từ đó xây dựng thói quen sử dụng dữ liệu trong hoạt động ra quyết định quản lý kinh doanh; hay thay đổi mô hình tổ chức. Yếu tố thứ hai vô cùng quan trọng là con người, đòi hỏi ở cách thức tổ chức quản trị dữ liệu; quy chế, quy trình và công nghệ. Thứ ba mới nói tới công nghệ.
Quan sát những năm trở lại đây có thể thấy, các nhà băng đã dần có nhận thức đúng và đủ hơn trong ứng dụng công nghệ, triển khai cách thức quản lý dữ liệu hiệu quả.
Đơn cử như VietinBank với Dự án Kho dữ liệu doanh nghiệp (EDW) với mục tiêu giúp nhà băng này lưu trữ và xử lý dữ liệu lớn hơn so với hệ thống cũ. VietinBank cũng triển khai hệ thống Tri thức Kinh doanh (Business Intelligence) hệ thống chuyển dữ liệu thành thông tin có giá trị gồm báo cáo và phân tích dành cho hoạt động quản trị nội bộ, quản trị rủi ro và phát triển kinh doanh.
Cuối tháng 3/2018, ngân hàng này thành lập Ban Quản trị Dữ liệu chuyên trách các vấn đề về dữ liệu nhằm tối ưu hoá giá trị mà dữ liệu có thể mang lại trong hoạt động phát triển kinh doanh. Đồng thời xây dựng vị trí giám đốc dữ liệu (CDO) đầu tiên và là một trong những ngân hàng tiên phong có vị trí giám đốc dữ liệu.
Một trường hợp khác, VPBank hợp tác với IBM xây dựng cơ sở dữ liệu lớn phục vụ việc nghiên cứu hành vi, nắm bắt xu hướng lựa chọn của khách hàng và xu thế thị trường. Hay MB hợp tác với Infosys, Amigo triển khai dự án kho dữ liệu tập trung và công cụ báo cáo quản trị (Data Warehouse) giúp nhà băng này xây dựng nền tảng dữ liệu và công nghệ mạnh, đáp ứng yêu cầu thông tin, dữ liệu, nâng cao hoạt động quản lý, giám sát...
Lãnh đạo TPBank cho rằng, IoT mở ra kỷ nguyên của big data, dữ liệu phi cấu trúc và nói lên rất nhiều điều một cách chính xác và ở nhiều góc cạnh hơn. Như vậy, không nói quá khi chúng ta nói việc sở hữu data ở thời kỳ này có thể xem là “tỷ phú”. Việc phát triển các giải pháp phân tích dữ liệu lớn trên nền tảng IoT trong thời gian tới sẽ được nhiều ngân hàng quan tâm nhằm phát triển mô hình đánh giá tín dụng nhanh chóng, chính xác hơn.
“Dữ liệu và công cụ phân tích có thể được sử dụng để gia tăng giá trị trong toàn bộ chuỗi hoạt động dịch vụ tài chính hoàn chỉnh. Như chiến lược tiếp xúc với khách hàng, quản lý sự gắn bó của khách hàng hay việc giữ khách hàng thông qua marketing theo địa điểm dựa trên dữ liệu giao dịch thẻ tín dụng”, một chuyên gia cùng chung quan điểm.
Tuy nhiên, chuyên gia lưu ý, việc phân loại, xử lý dữ liệu mới là thử thách lớn. Vì số lượng dữ liệu có thể lên tới hàng ngàn mục (thay vì vài chục, trăm mục như data truyền thống), thu thập từ: thói quen mua sắm, thói quen trên website, thói quên trên mobile/email/mạng xã hội... sở thích, thông tin ngân hàng, thông tin khách hàng...
Tận dụng big data và khả năng phân tích sẽ tối ưu hoá được khả năng bán hàng. Đó có thể là dữ liệu tương tác: như các nội dung email/chat, các ghi chép ở trung tâm chăm sóc khách hàng, các dòng dữ liệu truy cập mạng; hay dữ liệu và thái độ khách hàng: ý kiến, các vùng ưa thích, nhu cầu và mong muốn; dữ liệu mô tả: thuộc tính, đặc điểm, thông tin tự khai, các đặc điểm nhân khẩu học theo địa lý; dữ liệu hành vi: đơn hàng, giao dịch, lịch sử thanh toán, lịch sử sử dụng...
Có một nền tảng cơ sở dữ liệu căn bản, nhà băng sẽ dự đoán được hành vi của khách hàng, từ đó đưa ra những mô hình thu hút khách hàng, các chiến dịch/gói sản phẩm/dịch vụ, cách thức quản lý khách hàng tiềm năng hay các chiến dịch đa kênh...
“Ngân hàng thông minh cá nhân hoá mối quan hệ với khách hàng thông qua việc cập nhật liên tục, thấu hiểu ngữ cảnh và học hỏi từ dữ liệu. Theo đó, đưa ra các điểm chung, mối quan hệ cũng như cái nhìn tổng quan thông qua các dữ liệu đa dạng: thông tin khách hàng, trải nghiệm khách hàng, lịch sử giao dịch, phân tích... để xây dựng bộ tài liệu 360 độ, cá nhân hoá thông tin khách hàng”, ông Lê Nhân Tâm - Giám đốc công nghệ IBM Việt Nam chia sẻ.
Không chỉ dừng lại ở việc xác định hành vi khách hàng, Black Inc cho rằng, dữ liệu còn có vai trò vô cùng trọng yếu trong việc triển khai Basel II của các nhà băng. Theo cơ quan này, một tổ chức phải xây dựng/áp dụng công cụ để thu thập, lưu trữ số liệu và theo dõi tổng thể việc tuân thủ từng đoạn của Basel II. Và nhất thiết phải tối ưu hoá quy trình thu thập dữ liệu liên tục để phục vụ việc kiểm tra theo quy định của cơ quan quản lý nhà nước”.
Bài và ảnh Khuê Nguyễn
