Big Data - 'vũ khí' chiến lược của ngành ngân hàng

Big Data xuất hiện trong từng chiến lược kinh doanh

Big Data là tập hợp dữ liệu có khối lượng cực lớn và phức tạp đến mức các phần mềm xử lý truyền thống không thể thu thập, quản lý, phân tích trong thời gian hợp lý. Dữ liệu này bao gồm cả dữ liệu có cấu trúc, bán cấu trúc và phi cấu trúc, với quy mô có thể lên tới petabyte hoặc exabyte. Big Data được đặc trưng bởi 4V: Volume (khối lượng), Variety (đa dạng), Velocity (tốc độ xử lý) và Veracity (tính xác thực).

Big Data đang định hình lại chiến lược kinh doanh của các ngân hàng - Ảnh: Internet

Trong lĩnh vực ngân hàng, dịch vụ tài chính và bảo hiểm, Big Data đang được khai thác mạnh mẽ nhằm phát triển sản phẩm mới, nâng cao chất lượng dịch vụ và tối ưu hóa quy trình quản trị rủi ro. Trong lĩnh vực ngân hàng nói riêng, Big Data đang thực sự định hình tương lai của ngành.

Với việc ứng dụng Big Data, các ngân hàng có thể cải thiện dịch vụ và tăng trưởng mạnh mẽ trong chuyển đổi số.

Đơn cử như Ngân hàng TMCP Kỹ thương Việt Nam (Techcombank) là một trong những ngân hàng đi đầu trong việc ứng dụng công nghệ Big Data và AI. Với việc sử dụng công nghệ Apache Spark và các thuật toán ML, Techcombank đã có thể phân tích dữ liệu khách hàng theo thời gian thực để thiết kế các sản phẩm tài chính như các khoản vay thấu chi và ưu đãi tỉ giá hối đoái. Đồng thời, ngân hàng này còn sử dụng Big Data để phát hiện gian lận và tối ưu hóa quy trình tín dụng.

Trong khi đó, đại diện Ngân hàng TMCP Quân đội (MB) cho biết AI và Big Data là hai công nghệ then chốt hiện nay trong ngành ngân hàng. Các ngân hàng khác như Vietcombank và BIDV cũng đã áp dụng Big Data để nâng cao hiệu quả trong hoạt động kinh doanh.

Vietcombank sử dụng Data Lakes và các công nghệ như MongoDB, Hadoop để lưu trữ và phân tích dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau, qua đó, phát hiện nhu cầu khách hàng và cải thiện các dịch vụ ngân hàng điện tử. BIDV cũng đã xây dựng hệ thống quản lý rủi ro dựa trên Big Data để duy trì sự ổn định tài chính và nâng cao hiệu quả hoạt động.

Bên cạnh các ngân hàng, các công ty tài chính như FE Credit, Home Credit, Mirae Asset... đã ứng dụng Big Data kết hợp điện toán đám mây AWS, Google Cloud để xử lý và lưu trữ dữ liệu, đồng thời sử dụng Apache Kafka phân tích dữ liệu giao dịch và tín dụng, phục vụ công tác thẩm định và quản trị rủi ro.

Những xu hướng trong tương lai

Trong tương lai, Big Data sẽ tiếp tục đóng vai trò định hình lại chiến lược kinh doanh của các ngân hàng.

Ứng dụng AI và ML: Việc kết hợp Big Data với AI và ML giúp ngân hàng nâng cao khả năng dự báo và cá nhân hóa trải nghiệm khách hàng. Thông qua các thuật toán phân tích và học máy, ngân hàng có thể nhận diện sớm hành vi rủi ro, dự báo xu hướng tài chính và đưa ra quyết định chính xác, kịp thời.

Điển hình, Techcombank đã hợp tác với Personetics - công ty hàng đầu thế giới về giải pháp cá nhân hóa tài chính - để cung cấp cho khách hàng các lời khuyên tiết kiệm, đề xuất sản phẩm phù hợp và tư vấn tăng trưởng tài sản. Đây là minh chứng cho xu hướng ngân hàng ứng dụng AI nhằm tối ưu hóa dịch vụ và nâng cao giá trị mang lại cho từng khách hàng.

Dữ liệu từ Internet of Things (IoT): Thông qua dữ liệu từ IoT, các ngân hàng có thể hiểu rõ hơn về nhu cầu và mong muốn của khách hàng, từ đó, cải thiện chất lượng dịch vụ và trải nghiệm người dùng. Đồng thời, cung cấp các dịch vụ tài chính linh hoạt và cá nhân hóa hơn.

Tăng cường bảo mật và quyền riêng tư: Khi dữ liệu khách hàng ngày càng trở nên quan trọng, vấn đề bảo mật sẽ ngày càng được chú trọng. Các ngân hàng sẽ đầu tư vào các công nghệ bảo mật tiên tiến như mã hóa và công nghệ chuối khối (blockchain) để đảm bảo an toàn cho dữ liệu khách hàng.

Cải thiện dịch vụ ngân hàng số: Các ngân hàng sẽ tiếp tục phát triển và tối ưu hóa các dịch vụ ngân hàng số, sử dụng Big Data để phân tích, tạo ra các dịch vụ mới đáp ứng nhu cầu của khách hàng, cung cấp các trải nghiệm giao dịch nhanh chóng và cá nhân hóa hơn.

Trong đó, Techcombank đã và đang đẩy mạnh các tính năng trên ngân hàng số Techcombank Mobile, giúp tối ưu trải nghiệm cá nhân hóa tối đa với loạt tính năng mới ví dụ như quản lý tài chính cá nhân, cá nhân hóa mã QR, tùy chỉnh giao diện tài khoản và thẻ...

Ứng dụng phân tích dữ liệu ảo và công nghệ blockchain: Việc tích hợp Big Data với công nghệ blockchain và phân tích dữ liệu ảo giúp ngân hàng tăng cường bảo mật giao dịch, nâng cao hiệu quả hoạt động và giảm thiểu rủi ro tiềm ẩn.

Big Data đang tạo ra những cơ hội và thách thức mới cho ngành ngân hàng. Trong tương lai, với sự phát triển không ngừng của công nghệ và sự thay đổi trong thói quen tiêu dùng, Big Data sẽ tiếp tục đóng vai trò là yếu tố then chốt giúp các ngân hàng duy trì sự cạnh tranh và phát triển bền vững.

Tuyết Nhung