Ngày 30/5/2023, Thủ tướng Chính phủ đã ban hành Chỉ thị số 18/CT-TTg, báo hiệu thời điểm bước ngoặt của ngành ngân hàng Việt Nam. Chỉ thị nhấn mạnh tầm quan trọng của việc kết nối và chia sẻ dữ liệu để thúc đẩy phát triển thương mại điện tử, ngăn ngừa thất thu thuế và đảm bảo an ninh tiền tệ.

Các ngân hàng đang đi đầu trong cuộc cách mạng dữ liệu này, đặc biệt là ngân hàng thương mại. Họ đã nhận ra rằng, dữ liệu không còn là sản phẩm phụ, mà là tài sản chiến lược có thể biến thành “vàng” khi được khai thác đúng cách. Nhiều ngân hàng đã đầu tư đáng kể vào chuyển đổi kỹ thuật số, trong đó việc xây dựng dữ liệu là nền tảng cho sự thành công.

Bà Trần Thị Phương Hồng, Tổng giám đốc TechX

Trong bài viết này, chúng ta sẽ khám phá cách các ngân hàng sử dụng dữ liệu để nâng cao việc lấy khách hàng làm trung tâm, hợp lý hóa quy trình bán hàng, hiểu biết sâu sắc khách hàng của mình, đạt được báo cáo theo thời gian thực, nâng cao chất lượng dịch vụ, cá nhân hóa các nỗ lực tiếp thị, phát hiện và ngăn chặn gian lận, đồng thời đảm bảo tuân thủ các quy định pháp luật. Chúng ta cũng sẽ đi sâu vào cách các ngân hàng có thể thực hiện chiến lược dữ liệu của mình để đáp ứng các mục tiêu này, đồng thời giảm thiểu chi phí đầu tư.

Những thách thức xây dựng chiến lược dữ liệu

Ngành ngân hàng đang ở thời điểm chuyển đổi, trong đó dữ liệu là chìa khóa để mở ra những cơ hội chưa từng có.

Mặc dù những tiến bộ công nghệ đã cung cấp các công cụ và nền tảng cần thiết để xử lý lượng dữ liệu khổng lồ, nhưng thách thức thực sự nằm ở con người, quy trình và các khía cạnh quản lý thay đổi. Các ngân hàng không chỉ cần kiến thức và kỹ năng liên quan đến nền tảng dữ liệu lớn và khoa học dữ liệu, mà còn cần sự thay đổi cơ bản về văn hóa và nhận thức của tổ chức.

Các nhà lãnh đạo, từ trên xuống, phải hiểu cách dữ liệu có thể thay đổi căn bản mô hình kinh doanh của ngân hàng và thúc đẩy thành công. Hơn nữa, việc triển khai các giải pháp dữ liệu lớn đòi hỏi chiến lược thu thập và làm giàu dữ liệu được xác định rõ ràng, phù hợp chặt chẽ với các vấn đề kinh doanh cụ thể. Các yêu cầu về bảo mật và tuân thủ cũng phải được giải quyết, đặc biệt khi triển khai dữ liệu lớn trên nền tảng đám mây để tận dụng năng lực xử lý và các công cụ tích hợp.

Trước hết, chúng ta sẽ cùng tìm hiểu sâu hơn mục tiêu mà các ngân hàng hướng tới thông qua quá trình phát triển kỹ thuật số của họ:

Nâng cao dịch vụ khách hàng bằng cách đặt khách hàng làm trung tâm hoạt động, các ngân hàng mong muốn cung cấp trải nghiệm dịch vụ khách hàng được cá nhân hóa và đặc biệt. Phân tích dữ liệu là chìa khóa để hiểu nhu cầu, sở thích và hành vi của khách hàng trong thời gian thực. Đồng thời, sự hiểu biết toàn diện và theo thời gian thực về hành trình của khách hàng cho phép ngân hàng theo dõi các tương tác, phân tích trải nghiệm và chủ động đáp ứng các nhu cầu.

Hợp lý hóa quy trình bán hàng bằng cách xác định các cơ hội bán chéo dựa trên hồ sơ khách hàng và lịch sử giao dịch. Tự động hóa bán hàng thông qua các chatbot do AI điều khiển và các chiến dịch tiếp thị tự động giúp nhân sự bán hàng “rảnh tay” để tập trung vào các tương tác có giá trị cao với khách hàng.

Báo cáo theo thời gian thực và hiểu ngay hành vi của khách hàng: Đạt được cái nhìn sâu sắc theo thời gian thực về hành vi của khách hàng cho phép cung cấp các dịch vụ, tiếp thị và ưu đãi thích ứng, đáp ứng nhu cầu của khách hàng một cách chủ động.

Marketing hướng tới cá nhân hóa: Dữ liệu được thu thập từ lịch sử giao dịch và mạng xã hội là cơ sở để xây dựng hồ sơ khách hàng toàn diện, giúp việc phân tích dữ liệu về tâm lý và sở thích của khách hàng cho phép thực hiện các chiến dịch tiếp thị phù hợp. Việc cá nhân hóa dẫn đến các chiến dịch tiếp thị mang lại tỷ lệ phản hồi cao hơn từ khách hàng.

Phát hiện sớm và ngăn chặn gian lận: Phân tích dữ liệu lớn được triển khai để đảm bảo an toàn cho các giao dịch của khách hàng và ngăn chặn các hoạt động trái phép. Những bất thường trong lịch sử giao dịch của khách hàng và hồ sơ tín dụng được xác định thông qua phân tích dữ liệu giúp ngăn chặn các giao dịch gian lận theo thời gian thực bằng thuật toán học máy.

Rủi ro kiểm soát và tuân thủ: Thuật toán dữ liệu lớn tăng cường tuân thủ các quy định pháp luật và giảm rủi ro gian lận. Đồng thời, quy trình kế toán, kiểm toán và báo cáo tài chính được cải thiện thông qua phân tích dữ liệu.

Dữ liệu có thể biến thành "vàng" khi được khai thác đúng cách

Tiếp cận theo từng giai đoạn

Ngân hàng làm gì để khám phá giá trị của dữ liệu nhằm đạt được các mục tiêu bên trên, trong khi chi phí phải được quản lý một cách hiệu quả? Điều đó phụ thuộc vào cách tiếp cận của mỗi ngân hàng, mà theo tôi, cách tiếp cận theo từng giai đoạn là rất quan trọng để các ngân hàng tận dụng tối đa tài sản dữ liệu của mình.

Giai đoạn 1, xây dựng chiến lược và nền tảng dữ liệu. Đầu tiên, ngân hàng cần xác định mục tiêu rõ ràng muốn đạt được với dữ liệu. Điều này có thể bao gồm cải thiện trải nghiệm của khách hàng, quản lý rủi ro, phát hiện gian lận hay hiệu quả hoạt động. Sau đó, tiến hành đánh giá tài sản dữ liệu thông qua việc kiểm kê và phân loại tài sản dữ liệu hiện có nhằm hiểu được chất lượng và giá trị tiềm năng của dữ liệu.

Đồng thời, quản trị dữ liệu bằng cách thiết lập các chính sách và thủ tục quản trị nhằm đảm bảo dữ liệu chính xác, tuân thủ quy định và bảo mật. Đối với cơ sở hạ tầng, nên chọn các nền tảng dựa trên đám mây mang lại khả năng mở rộng và hiệu quả về chi phí. Thực hiện các cơ chế thu thập để có dữ liệu mới một cách hiệu quả, chỉ tập trung vào các nguồn phù hợp nhất và tiết kiệm chi phí nhất.

Giai đoạn 2, tập trung vào các bài toán kinh doanh cụ thể, chẳng hạn ngân hàng muốn dự báo được các khách hàng có khả năng cao bị nợ quá hạn (nhóm 2) thông qua phân tích hành vi khách hàng. Với cách tiếp cận này, có thể đảm bảo kết quả trong thời gian ngắn, thường là trong vòng 3 tháng. Các trường hợp sử dụng đóng vai trò là nền tảng để mở rộng quy mô các mô hình dựa trên dữ liệu cho các vấn đề kinh doanh khác nhau.

Khi các mô hình dữ liệu tiêu chuẩn được áp dụng và hoạt động trơn tru, các ngân hàng sẽ đạt được hiệu quả cao hơn, tỷ lệ khách hàng trung thành cao hơn và các lợi ích khác. Điều này tạo tiền đề cho giai đoạn thứ hai của hành trình: Xây dựng và triển khai các giải pháp máy học (ML), trí tuệ nhân tạo (AI). Những công nghệ này cho phép ngân hàng đưa ra dự đoán, tự động hóa quy trình và thực hiện các hành động dựa trên dữ liệu trong thời gian thực.

Giai đoạn 3, kiếm tiền và sáng tạo các sản phẩm dựa trên dữ liệu. Sử dụng kết quả bên trên để tạo ra các dịch vụ được cá nhân hóa và cải thiện mức độ tương tác của khách hàng. Khuyến khích văn hóa đổi mới trong tổ chức. Thúc đẩy thử nghiệm và khám phá các ý tưởng mới dựa trên dữ liệu cùng với việc dùng các biện pháp bảo mật dữ liệu để bảo vệ thông tin nhạy cảm.

Giai đoạn 4, thiết lập vòng phản hồi với các bên liên quan để đảm bảo các sáng kiến dữ liệu phù hợp với mục tiêu kinh doanh và điều chỉnh chiến lược khi cần thiết.

Bằng cách làm theo cách tiếp cận theo từng giai đoạn này, các ngân hàng có thể khám phá giá trị của dữ liệu một cách hiệu quả trong khi quản lý chi phí. Điều cần thiết là duy trì tính linh hoạt và thích ứng với các điều kiện thị trường đang thay đổi cũng như tiến bộ công nghệ để duy trì tính cạnh tranh trong bối cảnh dữ liệu ngày càng đa dạng.

Ngành ngân hàng đang ở thời điểm chuyển đổi, trong đó dữ liệu là chìa khóa để mở ra những cơ hội chưa từng có. Bằng cách thực hiện chiến lược dữ liệu được cân nhắc kỹ lưỡng và áp dụng số hóa, các ngân hàng có thể nâng cao việc lấy khách hàng làm trung tâm, hợp lý hóa hoạt động, nâng cao chất lượng dịch vụ và duy trì tính cạnh tranh trong bối cảnh không ngừng phát triển. Hành trình biến dữ liệu thành “vàng” được thực hiện theo từng giai đoạn, trong đó mỗi bước sẽ đưa các ngân hàng đến mục tiêu, đồng thời quản lý chi phí hiệu quả.

Khi công nghệ tiếp tục phát triển, chúng ta có thể kỳ vọng các ngân hàng sẽ khám phá những lĩnh vực mới trong việc sử dụng dữ liệu, củng cố hơn nữa vị thế dẫn đầu của họ trong kỷ nguyên kỹ thuật số. Cuối cùng, vàng thực sự trong ngành ngân hàng không phải là tiền được cất giữ trong kho, mà là những hiểu biết sâu sắc, hiệu quả và trải nghiệm khách hàng nâng cao mà dữ liệu có thể mang lại khi được tận dụng một cách khôn ngoann