Xu hướng ứng dụng Big Data trong hoạt động ngân hàng

Công nghệ - Ngày đăng : 16:55, 11/08/2020

(Thitruongtaichinhtiente.vn) - Thay vì phải sử dụng nhiều nhân lực để tìm kiếm, thống kê, thẩm tra thông tin khách hàng bằng phương pháp thủ công thì các ngân hàng đã ứng dụng công nghệ trong việc “thẩm định” khách hàng dựa trên dữ liệu lớn (Big Data) với độ chính xác cao và còn tiết giảm chi phí, thời gian.

Hiệp hội Ngân hàng Việt Nam vừa phối hợp với tổ chức NTT DATA (Nhật Bản) tổ chức hội thảo trực tuyến (Webinar) với chủ đề “Ứng dụng Big Data trong hoạt động ngân hàng – Kinh nghiệm của Nhật Bản”.

Diễn giả của hội thảo là những chuyên gia hàng đến từ Nhật Bản, trong đó ông Ravindra Sandaruwan Ranaweera - Tiến sỹ về khoa học máy tính, chuyên gia kiến trúc sư hệ thống, có trên 10 năm kinh nghiệm trong thiết kế kiến trúc và triển khai ứng dụng thành công Big Data trong nhiều lĩnh vực khác nhau như tài chính ngân hàng, tự động hóa, viễn thông, dược phẩm… ở Nhật Bản và Mỹ. Trong khi đó, bà Mafuyu Negishi có kinh nghiệm 7 năm công tác về sales giải pháp, xây dựng kế hoạch, marketing quản lý dữ liệu mới liên quan đến các giải pháp trong các lĩnh vực: tài chính ngân hàng, tự động hóa, y tế… tại Nhật Bản, châu Á - Thái Bình Dương (APAC) và châu Âu.

Theo ông Ravindra Sandaruwan Ranaweera, dữ liệu đã trở thành nhân tố để các doanh nghiệp mở rộng hoạt động kinh doanh hay là thâm nhập vào lĩnh vực kinh doanh mới. Và trong số đó có nhiều công ty lớn đã rất thành công khi sử dụng công nghệ dữ liệu lớn (Big Data) trong việc tương tác với khách hàng tốt hơn và nâng cao chất lượng dịch vụ, giúp khách hàng và người dùng cuối sẽ thỏa mãn hơn với dịch vụ của doanh nghiệp.

Hiện nay có nhiều công ty sử dụng công nghệ xử lý dữ liệu dựa trên cơ chế xử lý hàng loạt (batch processing) nhưng những công ty có công nghệ tiên tiến hơn như Google, Netflix, Facebook thì sử dụng công nghệ phân tích thời gian thực (real-time) để có được sự hiểu biết sâu sắc hơn các dữ liệu. Đây cũng là xu hướng mà các doanh nghiệp đã sử dụng. Để có được thông tin hữu ích, Big data sẽ được xử lý qua nhiều bước như tập hợp dữ liệu, phát hiện “những điều mới mẻ”, thiết kế các nghiệp vụ mới và từ đó đưa ra các loại quyết định.

Ảnh minh họa

Dẫn chứng cho việc ứng dụng Big Data trong hoạt động ngân hàng, ông Ravindra nêu ví dụ Tập đoàn ngân hàng Sumitomo Mitsui (Sumitomo Mitsui Banking Corporation) của Nhật Bản đã rất thành công trong việc phát triển sản phẩm thẻ tín dụng khi sử dụng công nghệ dữ liệu lớn, đã giúp họ cắt giảm chi phí vận hành tới 7,5 triệu USD.

Ông Ravindra cũng chia sẻ thêm một ngân hàng lớn ở Nhật Bản đã ứng dụng Big Data trong nghiệp vụ phân tích hệ thống quản lý thông tin để đưa ra những quyết định về đầu tư, lãi suất… cũng như việc tổng đài tin nhắn tự động với hàng nghìn tin nhắn mỗi ngày.

Ở góc độ quản trị dữ liệu, chuyên gia Mafuyu Negishi cho rằng không chỉ dừng lại việc thu thập, tìm kiếm dữ liệu mà còn phải hiểu được dữ liệu để từ đó ứng dụng trong sàng lọc khách hàng. Công cụ Intelligent Crawler mà NTT DATA cung cấp có thể tự động thu thập dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau. Nó cũng có thể thu thập các dữ liệu phi cấu trúc từ internet và hiểu được dữ liệu.

Nhiều tổ chức thanh toán tại Nhật Bản sử dụng công cụ này bởi trước khi cho phép khách hàng sử dụng tín dụng đều phải thẩm định khách hàng có đáp ứng đầy đủ điều kiện hay không. Việc làm này trước đây thực hiện thủ công nên tốn rất nhiều nhân lực và thời gian. Tuy nhiên, khi ứng dụng công nghệ đã tự động hóa toàn bộ quy trình sàng lọc khách hàng, từ việc tự động tập hợp và phân tích thông tin từ internet cho đến việc đối chiếu so sánh với cơ sở dữ liệu trong và ngoài tổ chức.

“Nhờ việc sử dụng công cụ này mà giúp cho quá trình sàng lọc tăng tính chính xác, tốc độ và hiệu quả”, chuyên gia Mafuyu Negishi chia sẻ và cho biết công cụ có thể dò tìm và tự động trích xuất những khách hàng có thông tin tiêu cực và đưa ra một cảnh báo.

Các chuyên gia cũng cho rằng có nhiều thách thức đi kèm với dữ liệu lớn, đó là sự thiếu hụt các kỹ sư công nghệ thông tin có đủ kỹ năng phù hợp cũng như đòi hỏi nhân lực phải hiểu sâu về công nghệ Big data.

Ngoài ra chi phí công nghệ và quản lý chất lượng dữ liệu cũng là một trong những vấn đề đáng quan tâm, nhất là nhiều khả năng là sẽ xảy ra việc hỏng, mất dữ liệu. Bên cạnh đó, việc tích hợp dữ liệu để phân tích dữ liệu lớn cần một quy trình đơn giản và có khả năng mở rộng để tập hợp dữ liệu từ nhiều nguồn cũng là một thách thức không nhỏ.

Ngân hàng Quốc tế VIB vừa công bố ứng dụng thành công công nghệ xử lý dữ liệu lớn (Big Data) và trí tuệ nhân tạo (AI) vào quy trình chấm điểm tín dụng và duyệt hạn mức thẻ tín dụng. Đây là lần đầu tiên một ngân hàng tại Việt Nam tiên phong ứng dụng Big Data và AI vào quy trình xét hạn mức thẻ.

Theo đó, chỉ 5 phút điền thông tin, 15 đến 30 phút phê duyệt mà không cần gặp gỡ, không nhân viên kinh doanh, không người phê duyệt, không chứng minh thu nhập cũng không cần giấy tờ liên quan khác.

Ứng dụng AI vào quy trình chấm điểm tín dụng tuy đã phổ biến trên thế giới nhưng là một lĩnh vực mới tại Việt Nam.

Khảo sát từ hãng tư vấn toàn cầu McKinsey tại khu vực châu Âu, châu Á và Bắc Mỹ cho thấy, hàng loạt ngân hàng đã ứng dụng AI để đưa ra quyết định cho vay chỉ trong 5 phút, giải ngân chưa đến 24 giờ. Trong khi đó, quy trình cho vay, đơn cử với doanh nghiệp vừa và nhỏ phải được xét duyệt trong 3-5 tuần, chờ giải ngân gần ba tháng.

Minh Hoàng