Trong kỷ nguyên số và Cách mạng công nghiệp lần thứ tư (CMCN 4.0), dữ liệu đang trở thành tài sản chiến lược của ngành tài chính - ngân hàng. Dữ liệu lớn (Big Data) giúp các tổ chức tài chính khai thác thông tin sâu rộng về khách hàng, nâng cao hiệu quả quản trị rủi ro, cá nhân hóa sản phẩm và tối ưu hóa quy trình vận hành.
Ảnh minh họa (Nguồn: Internet)
Khái niệm Big Data
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).
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. Việc phân tích Big Data giúp các ngân hàng đơn giản hóa công tác theo dõi, đánh giá khách hàng tín dụng dựa trên thông tin cá nhân, hồ sơ tài chính và các dữ liệu bảo mật khác, đồng thời theo dõi hành vi khách hàng để đưa ra giải pháp phù hợp, nâng cao hiệu quả hoạt động và năng lực cạnh tranh.
Một số ứng dụng nổi bật của Big Data trong hoạt động ngân hàng
Phân tích các thói quen chi tiêu của khách hàng: Big Data cho phép ngân hàng khai thác kho dữ liệu lịch sử khổng lồ về thu nhập, chi tiêu và hành vi sử dụng dịch vụ của khách hàng. Thông qua việc phân tích các mẫu chi tiêu theo thời gian, mùa vụ, dịp lễ tết kết hợp với điều kiện kinh tế vĩ mô như lạm phát, lãi suất hay tỷ lệ thất nghiệp, ngân hàng có thể nhận diện nguyên nhân biến động thu chi, dự báo nhu cầu tài chính và rủi ro tín dụng của từng cá nhân. Đây là cơ sở quan trọng để thẩm định hồ sơ vay, xây dựng sản phẩm phù hợp, tối ưu hóa bán chéo và đưa ra các chiến lược thu hút tiền gửi cũng như phân bổ vốn đầu tư hiệu quả.
Phân khúc khách hàng và thẩm định hồ sơ: Big Data giúp ngân hàng phân tích toàn diện thói quen chi tiêu, nhu cầu sử dụng dịch vụ và kênh giao dịch ưu tiên của khách hàng, từ đó xây dựng các phân khúc khách hàng rõ ràng và chính xác hơn. Nhờ khai thác dữ liệu giao dịch, hồ sơ tài chính và hành vi tiêu dùng, ngân hàng có thể xác định từng nhóm khách hàng như nhóm đầu tư thận trọng, nhóm thanh toán nợ nhanh hay nhóm khách hàng trung thành… Việc phân khúc này không chỉ hỗ trợ thiết kế sản phẩm và chiến lược marketing phù hợp mà còn nâng cao hiệu quả thẩm định hồ sơ tín dụng, dự báo thu nhập, chi tiêu dự kiến, đảm bảo lợi nhuận cho ngân hàng và tối ưu hóa lợi ích cho khách hàng.
Bán chéo thêm các dịch vụ khác: Big Data giúp ngân hàng hiểu rõ nhu cầu và khả năng tài chính của từng khách hàng, từ đó tối ưu hóa bán chéo sản phẩm. Chẳng hạn, với nhóm khách hàng có tiền nhàn rỗi, ngân hàng có thể giới thiệu các sản phẩm đầu tư lãi suất hấp dẫn hay đối với doanh nghiệp có nhu cầu thanh khoản nhanh sẽ phù hợp với các gói tín dụng lưu động. Nhờ phân tích chính xác hồ sơ cá nhân và hành vi tiêu dùng, ngân hàng có thể đưa ra các ưu đãi trúng nhu cầu, gia tăng tỷ lệ sử dụng dịch vụ và nâng cao mức độ gắn bó của khách hàng.
Nâng cao chất lượng dịch vụ qua phân tích phản hồi khách hàng: Big Data cho phép ngân hàng xây dựng hệ thống thu thập và phân tích phản hồi khách hàng từ nhiều nguồn, không chỉ qua giao dịch, tổng đài chăm sóc mà còn từ mạng xã hội như Facebook, Zalo. Việc khai thác các thông tin công khai này giúp ngân hàng nhanh chóng nắm bắt nhu cầu, kỳ vọng cũng như các vấn đề phát sinh, kịp thời phản hồi và điều chỉnh dịch vụ. Đồng thời, Big Data còn hỗ trợ phát hiện và ngăn chặn tin đồn thất thiệt có thể gây tổn hại uy tín. Khi khách hàng cảm nhận được ngân hàng lắng nghe, tôn trọng ý kiến và thực hiện cải tiến phù hợp, niềm tin và mức độ trung thành dành cho thương hiệu sẽ ngày càng được củng cố.
Marketing theo hướng cá nhân hóa: Big Data giúp ngân hàng triển khai các chiến lược marketing cá nhân hóa dựa trên phân khúc khách hàng và phân tích sâu hành vi chi tiêu. Bằng cách kết hợp dữ liệu giao dịch với dữ liệu phi cấu trúc từ mạng xã hội, ngân hàng có thể nắm bắt toàn diện nhu cầu, tâm lý, mong muốn của khách hàng tại từng thời điểm. Từ đó, các thông điệp marketing được thiết kế đúng nhu cầu, nâng cao tỷ lệ phản hồi và hiệu quả bán hàng. Ví dụ, ngân hàng có thể sử dụng email marketing để giới thiệu khoản vay tiêu dùng lãi suất ưu đãi, sản phẩm tiết kiệm phù hợp hoặc các chương trình khuyến mãi riêng biệt, nhằm tối đa hóa giá trị khách hàng và tăng tính gắn kết với thương hiệu.
Thay đổi cách thức cung cấp dịch vụ đến khách hàng: Big Data giúp ngân hàng đơn giản hóa quy trình vận hành và nâng cao chất lượng phục vụ khách hàng. Hệ thống Big Data liên kết các bộ phận chức năng, cho phép sàng lọc nhanh và cung cấp chính xác dữ liệu cần thiết khi nhập tên khách hàng hoặc số tài khoản, từ đó tối ưu hóa thời gian xử lý và giảm chi phí vận hành. Đồng thời, Big Data giúp ngân hàng chủ động phát hiện và khắc phục sự cố trước khi khách hàng bị ảnh hưởng, đảm bảo dịch vụ luôn ổn định, gia tăng trải nghiệm và củng cố niềm tin của khách hàng đối với ngân hàng.
Phát hiện và ngăn chặn hành vi lừa đảo, vi phạm pháp luật: Big Data giúp ngân hàng nâng cao tiêu chuẩn bảo mật và đảm bảo an toàn giao dịch cho khách hàng. Bằng cách phân tích lịch sử giao dịch, hồ sơ tín dụng và hành vi tài chính, ngân hàng có thể phát hiện các dấu hiệu bất thường, như rút tiền lớn đột ngột từ ATM - dấu hiệu có thể do thẻ bị đánh cắp để kịp thời áp dụng biện pháp xác minh. Các thuật toán phân tích dữ liệu và học máy (Machine Learning -ML) cho phép hệ thống tự động phân biệt giao dịch hợp pháp với giao dịch vi phạm pháp luật, nhanh chóng trích xuất và xử lý giao dịch bất thường theo thời gian thực, giảm thiểu rủi ro gian lận và củng cố niềm tin của khách hàng đối với ngân hàng.
Kiểm soát rủi ro, tuân thủ luật pháp và minh bạch trong báo cáo tài chính: Big Data hỗ trợ ngân hàng tuân thủ quy định pháp luật về kế toán, kiểm toán và báo cáo tài chính, đồng thời giảm chi phí quản lý. Nhờ hệ thống dữ liệu tập trung và thuật toán phân tích mạnh, ngân hàng có thể nhanh chóng phát hiện các dấu hiệu rủi ro, đưa ra biện pháp xử lý kịp thời. Big Data cũng giúp kết nối, phối hợp hiệu quả giữa các phòng ban thông qua hệ thống quản trị dữ liệu thống nhất, giảm thiểu rủi ro gian lận, ngăn chặn thất thoát dữ liệu và đảm bảo minh bạch trong mọi hoạt động tài chính.
Tham gia vào việc kiểm soát đánh giá và nâng cao hiệu quả làm việc của nhân viên: Hệ thống Big Data hỗ trợ thu thập phân tíсh, đánh giá và truyền tải dữ liệu về hiệu quả làm việc của nhân viên. Τrướс đây, để thu thập các thông tin này cần rất nhiều сông đoạn mang tính thủ công, thì nay, Big Data sẽ giúp xử lý các công việc này một cách nhanh chóng và chính xác. Kết quả phân tích sẽ giúp сáс nhà ӏãnh đạo có cái nhìn về tình hình, thực trạng làm việc hiện tại của nhân viên, đặc biệt xem xét mứс độ hài lòng của ngân viên về môi trường làm việc, phúc lợi… сủa ngân hàng dành cho họ.
Một số thách thức khi áp dụng Big Data trong hoạt động ngân hàng
Bên cạnh những lợi ích nổi bật, việc ứng dụng Big Data trong ngân hàng vẫn còn nhiều “bài toán” cần được giải quyết, chẳng hạn như:
Cơ sở hạ tầng lạc hậu: Ngành Ngân hàng phát triển nhanh chóng và yêu cầu hệ thống phải liên tục đổi mới. Tuy nhiên, nhiều ngân hàng vẫn đang sử dụng cơ sở hạ tầng cũ, không đủ khả năng xử lý khối lượng dữ liệu ngày càng tăng. Điều này gây khó khăn trong việc thu thập, lưu trữ và phân tích dữ liệu, từ đó làm giảm hiệu quả của các công cụ phân tích dữ liệu tiên tiến.
Vấn đề bảo mật: Việc sử dụng các hệ thống không có khả năng xử lý khối lượng dữ liệu lớn, phức tạp dễ gây ra các rủi ro về bảo mật dữ liệu.
Khối lượng dữ liệu khổng lồ: Với khối lượng dữ liệu khổng lồ cần xử lý mỗi ngày, đòi hỏi ngân hàng phải có đội ngũ nhân sự chuyên môn cao cũng như nâng cấp cơ sở hạ tầng tiên tiến.
Chất lượng và tính toàn vẹn của dữ liệu: Nếu dữ liệu thu thập không chính xác hoặc thiếu sót, kết quả phân tích Big Data có thể bị sai lệch, ảnh hưởng đến hoạt động của ngân hàng. Do đó, các ngân hàng cần phải quản lý chất lượng dữ liệu tốt, đảm bảo rằng dữ liệu được lưu trữ đúng cách, đầy đủ và nhất quán.
Vấn đề dữ liệu silo: Khi các bộ phận trong ngân hàng sử dụng hệ thống và phần mềm riêng biệt, dữ liệu không thể di chuyển tự do giữa các phòng, ban. Điều này gây ra sự cản trở trong việc quản lý và sử dụng dữ liệu.
Chi phí triển khai lớn: Các giải pháp Big Data có khả năng xử lý khối lượng dữ liệu lớn thường rất tốn kém. Đối với các ngân hàng nhỏ, chi phí để triển khai và duy trì hệ sinh thái dữ liệu lớn còn là một thách thức lớn.
Thiếu nhân lực trình độ cao: Với sự phát triển mạnh mẽ của phân tích Big Data trong ngành Ngân hàng, nhu cầu về chuyên gia có kinh nghiệm trong lĩnh vực này ngày càng tăng. Các ngân hàng cần chú trọng đến việc tuyển dụng và đào tạo nhân lực có khả năng phát triển và triển khai các giải pháp Big Data hiệu quả.
Niềm tin của khách hàng: Trong quá trình cung cấp dịch vụ cá nhân hóa, các ngân hàng thu thập nhiều dữ liệu về hành vi và sở thích của khách hàng. Tuy nhiên, khách hàng ngày càng lo ngại về việc sử dụng và bảo vệ dữ liệu cá nhân của họ. Để xây dựng được mối quan hệ tin cậy, ngân hàng cần phải minh bạch trong việc sử dụng dữ liệu và phản hồi kịp thời về những quan ngại của khách hàng.
Thực trạng ứng dụng Big Data trong hoạt động ngân hàng ở Việt Nam và trên thế giới
Ứng dụng Big Data trong hoạt động ngân hàng trên thế giới
Công nghệ Big Data đã và đang trở thành một phần không thể thiếu trong ngành Ngân hàng toàn cầu nhờ khả năng phân tích hành vi khách hàng, phát hiện gian lận và tối ưu hóa quy trình. Các ngân hàng lớn trên thế giới như JPMorgan Chase, HSBC hay DBS đã ứng dụng Big Data để tối ưu hóa hoạt động kinh doanh và nâng cao trải nghiệm khách hàng.
JPMorgan Chase là một trong những ngân hàng lớn nhất tại Mỹ đã triển khai hệ thống Hadoop và Apche Spark để lưu trữ và xử lý dữ liệu lớn theo thời gian thực. Việc sử dụng công nghệ điện toán đám mây như AWS và Microsoft Azure cũng giúp ngân hàng mở rộng khả năng lưu trữ, xử lý dữ liệu, đồng thời, phát hiện các giao dịch bất thường và hành vi gian lận, từ đó, bảo vệ tài sản của khách hàng. Thêm vào đó, JPMorgan Chase cũng sử dụng Big Data để cải thiện hiệu suất giao dịch và quy trình xử lý, tối ưu thời gian chờ và nâng cao sự hài lòng của khách hàng (ProjectPro, 2024).
Ngân hàng HSBC đã ứng dụng Hadoop để phân tích dữ liệu khách hàng và giao dịch tài chính toàn cầu. Đồng thời, ngân hàng này cũng kết hợp với trí tuệ nhân tạo (AI) và ML để dự đoán rủi ro tài chính và tối ưu hóa danh mục đầu tư (Finnegan, 2017).
Tại Singapore, Ngân hàng DBS đã sớm triển khai các công cụ phân tích Big Data như NAV Planner và IBM Watson để cung cấp các dịch vụ tư vấn tài chính phù hợp với nhu cầu của khách hàng, đặc biệt trong việc bảo vệ hệ thống ngân hàng khỏi các cuộc tấn công mạng và gian lận (Pugh, 2022).
Ứng dụng Big Data trong hoạt động ngân hàng ở Việt Nam
Ở Việt Nam, việc ứng dụng Big Data trong ngân hàng cũng đã có những bước phát triển mạnh mẽ trong những năm gần đây, nhờ đó các ngân hàng có thể cải thiện dịch vụ và tăng trưởng mạnh mẽ trong chuyển đổi số.
Ngân hàng thương mại cổ phần (NHTMCP) 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 dữ liệu lớn để phát hiện gian lận và tối ưu hóa quy trình tín dụng.
Theo báo cáo của NHTMCP Quân đội (MB) năm 2021, AI và Big Data là hai công nghệ then chốt trong việc định hình tương lai ngành Ngân hàng. Các ngân hàng khác như NHTMCP Ngoại thương Việt Nam (Vietcombank) và NHTMCP Đầu tư và Phát triển Việt Nam (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.
Xu hướng phát triển và tương lai của Big Data trong hoạt động ngân hàng
Trong tương lai, Big Data sẽ tiếp tục đóng vai trò quan trọng trong việc định hình ngành Ngân hàng. Một số xu hướng có thể nhận thấy trong thời gian tới bao gồm:
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. Tại Việt Nam, một số ngân hàng đã triển khai Blockchain trong các dịch vụ chuyển tiền liên ngân hàng, thanh toán quốc tế, truy xuất nguồn gốc hóa đơn điện tử, mang lại sự minh bạch và an toàn cho người dùng. Trong tương lai, Blockchain được kỳ vọng sẽ trở thành nền tảng công nghệ cốt lõi, thúc đẩy sự ra đời của nhiều sản phẩm tài chính mới, chi phí thấp, khả năng tiếp cận cao, góp phần thay đổi diện mạo dịch vụ ngân hàng số.
Big Data đã và đang tạo ra những cơ hội và thách thức mới cho ngành Ngân hàng. Việc ứng dụng Big Data trong ngân hàng không chỉ giúp tối ưu quy trình hoạt động và còn mang lại trải nghiệm khách hàng vượt trội và gia tăng lợi nhuận. 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. Do đó, các ngân hàng cần nắm bắt và tận dụng tối đa tiềm năng của Big Data để duy trì sự cạnh tranh và đáp ứng nhu cầu ngày càng cao của khách hàng.
Tài liệu tham khảo:
1. Finnegan, M. (2017). HSBC chief architect interview: Why machine learning is accelerating cloud adoption. Computerworld. https://www.computerworld.com/article/1654428/hsbc-chief-architect-interview-why-machine-learning-is-accelerating-cloud-adoption.html
2. MB (2021). Ứng dụng Big Data và AI trong ngân hàng số.
3. Ngân hàng Chính sách Xã hội (2022). Nâng cao năng lực số cho cán bộ lãnh đạo ngân hàng trong bối cảnh chuyển đổi số.
4. ProjectPro (2024). How JPMorgan uses Hadoop to leverage Big Data Analytics? https://www.projectpro.io/article/how-jpmorgan-uses-hadoop-to-leverage-big-data-analytics/142
5. Pugh, A. (2022). DBS and digitalisation: What the West can learn from the East. FinTech Futures. https://www.fintechfutures.com/fintech-innovation/dbs-and-digitalisation-what-the-west-can-learn-from-the-east
Bá Nguyên