Ứng Dụng Của BIG DATA Trong Lĩnh Vực Tài Chính - Ngân Hàng và Giải Pháp

Các ứng dụng của Big Data trong lĩnh vực tài chính - ngân hàng:

Hiện nay, hầu hết các tổ chức chức ngân hàng, dịch vụ tài chính và bảo hiểm đang nỗ lực để áp dụng một cách tiếp cận mới theo hướng khai thác dữ liệu để phát triển và đổi mới sản phẩm. Mặc dù, các tổ chức đang thay đổi cách thức khai thác dữ liệu bằng cách thu thập một khối lượng dữ liệu khổng lồ và tiến hành phân tích, thực hiện bước đầu tiên trong quy trình khai thác Big Data. Khi khối lượng khách hàng tăng lên, nó ảnh hưởng đáng kể đến mức độ, khả năng cung cấp dịch vụ của từng tổ chức. Thực tiễn cho thấy việc phân tích dữ liệu hiện tại đã đơn giản hóa quá trình theo dõi và đánh giá khách hàng tín dụng của các ngân hàng và các tổ chức tài chính, dựa trên khối lượng lớn dữ liệu như thông tin, hồ sơ cá nhân và các thông tin bảo mật khác. Với sự giúp đỡ của Big Data, các ngân hàng có thể theo dõi hành vi của khách hàng, xác định các nguồn dữ liệu cần thiết để thu thập phục vụ cho việc đưa ra giải pháp.

Các ứng dụng của Big Data trong lĩnh vực tài chính - ngân hàng bao gồm:

1. Phân tích các thói quen chi tiêu của khách hàng

Các ngân hàng có khả năng truy cập trực tiếp nguồn thông tin, dữ liệu lịch sử dồi dào liên quan đến các thói quen, hành vi chi tiêu của khách hàng. Các ngân hàng còn nắm thông tin chi tiết về nguồn thu của khách hàng trong một năm, khoản chi tiêu, các dịch vụ ngân hàng mà khách hàng sử dụng.. Điều này cung cấp cơ sở, cơ hội để các ngân hàng tiếp cận và phân tích dữ liệu sâu hơn. Áp dụng các chức năng sàng lọc thông tin, ví dụ như, khi lọc ra thời điểm dịp lễ hay mùa lễ và điều kiện vĩ mô (lạm phát, tỷ lệ thất nghiệp.) mà nhân viên ngân hàng có thể hiểu được nguyên nhân của biến động trong thu nhập hay chi tiêu của ngân hàng. Đây là một trong các yếu tố quan trọng trong quá trình đánh giá rủi ro, thẩm định hồ sơ cho vay, mở rộng dịch vụ cung cấp hay bán chéo sản phẩm đến khách hàng. Bên cạnh đó, nhờ nắm được thông tin về nguồn tiền nhàn rỗi của khách hàng, ngân hàng có thể tận dụng thu hút tiền gửi để thực hiện các hoạt động đầu tư.

2. Phân khúc khách hàng và thẩm định hồ sơ

Phân khúc khách hàng là một trong những nhân tố quan trọng trong chiến lược marketing và thiết kế sản phẩm của ngân hàng. Một khi các phân tích ban đầu về thói quen chi tiêu của khách hàng cùng với xác định các loại hình dịch vụ, kênh giao dịch được khách hàng ưu tiên (ví dụ khách hàng muốn gửi tiết kiệm hay muốn đầu tư các khoản vay) được hoàn tất thì các ngân hàng sẽ có được một cơ sở dữ liệu phục vụ cho quá trình phân khúc, phân loại khách hàng một cách phù hợp dựa vào thông tin và hồ sơ khách hàng cung cấp. Big Data sẽ cung cấp cho các ngân hàng những hiểu biết, kiến thức chuyên môn sâu về nhu cầu tiềm ẩn bên trong, thói quen và xu hướng chi tiêu của khách hàng, trợ giúp cho nhiệm vụ xác định nhu cầu và mong muốn của họ. Bằng cách nắm các thông tin liên quan đến giao dịch, ngân hàng có thể xác định được khách hàng của mình thuộc các nhóm nào, ví dụ nhóm có chi tiêu dễ dàng, nhóm nhà đầu tư thận trọng, nhóm thanh toán nợ nhanh chóng, nhóm khách hàng trung thành.. Bên cạnh đó, biết được hồ sơ cá nhân của tất cả các khách hàng giúp ngân hàng đánh giá chi tiêu và thu nhập dự kiến trong tháng tới và lập kế hoạch chi tiết để đảm bảo lợi nhuận cho chính tổ chức và lợi ích cho chính khách hàng.

3. Bán chéo thêm các dịch vụ khác

Dựa vào cơ sở dữ liệu ngân hàng có được, ngân hàng có thể thu hút thêm, hay giữ chân khách hàng bằng cách giới thiệu thêm các dịch vụ khác. Ví dụ, ngân hàng có thể giới thiệu các khoản đầu tư có lãi suất hấp dẫn đến các khách hàng có lượng tiền nhàn rỗi hoặc những nhà đầu tư thận trọng. Ngân hàng cũng có thể đề xuất các khoản vay ngắn hạn cho các khách hàng có thói quen chi tiêu dễ dàng để đáp ứng nhu cầu hàng ngày hoặc những khoản vay đáp ứng nhu cầu thanh khoản ngắn hạn của doanh nghiệp. Phân tích một cách chính xác về hồ sơ cá nhân của khách hàng, ngân hàng có thể bán kèm các dịch vụ khác với các ưu đãi được tập trung chính xác vào nhu cầu khách.

4. Nâng cao chất lượng dịch vụ thông qua xây dựng hệ thống thu thập các phản hồi khách hàng và phân tích chúng

Khách hàng có thể để lại phản hồi sau mỗi lần giao dịch hay mỗi lần nhận được tư vấn từ trung tâm hỗ trợ chăm sóc khách hàng hoặc qua các biểu mẫu phản hồi; nhưng thường xuyên (hay có thể nói nhiều khả năng) chia sẻ ý kiến thông qua các phương tiện truyền thông xã hội hơn, ví dụ Facebook, Zalo.. Các công cụ Big Data có thể tìm kiếm chọn lọc thông qua các thông tin, feedback công khai trên các phương tiện truyền thông và thu thập tất cả những dữ liệu đề cập về thương hiệu của ngân hàng để có thể phản hồi nhanh chóng và đầy đủ đến khách hàng, ngoài ra, cũng hỗ trợ ngăn chặn các tin đồn thất thiệt ảnh hưởng đến hoạt động kinh doanh và niềm tin nơi khách hàng. Khi khách hàng cảm thấy ngân hàng lắng nghe, đánh giá cao ý kiến và thực hiện những cải tiến, thay đổi theo yêu cầu của họ thì sự trung thành dành cho thương hiệu sẽ gia tăng, hơn nữa cải thiện hình ảnh của ngân hàng.

5. Marketing theo hướng cá nhân hóa

Sau khi có được phân khúc khách hàng thì các ngân hàng cần tận dụng để marketing nhắm tới mục tiêu khách hàng dựa trên trên những hiểu biết về thói quen chi tiêu cá nhân của họ. Ngoài việc thu thập dữ liệu về lịch sử giao dịch của khách hàng, ngân hàng có thể kết hợp dữ liệu phi cấu trúc được lấy ra từ mạng xã hội để có được một bức tranh đầy đủ hơn về nhu cầu của khách hàng dựa trên các phân tích về tâm lý, mong muốn khách hàng ở mọi thời điểm. Từ đó, ngân hàng có thể đưa ra các giải pháp, kế hoạch marketing phù hợp để có được tỷ lệ phản hồi cao hơn từ khách hàng. Ví dụ, các ngân hàng sử dụng công cụ email marketing để gửi đến khách hàng các thông tin mới nhất về những dịch vụ cho vay ngắn hạn với lãi suất vừa phải hay gửi tiết kiệm với lãi suất hấp dẫn, hoặc các chương trình ưu đãi khác..

6. Thay đổi cách thức cung cấp dịch vụ đến khách hàng

Hệ thống Big Data có thể là một hệ thống phức tạp liên kết giữa nhiều bộ phận chức năng khác nhau với vai trò đơn giản hóa các nhiệm vụ trong một tổ chức. Bất cứ khi nào tên một khách hàng hoặc số tài khoản được nhập vào hệ thống, hệ thống Big Data sẽ hỗ trợ sàng lọc tất cả các dữ liệu và chỉ truyền đi hay cung cấp các dữ liệu được yêu cầu để phục vụ cho quá trình phân tích. Điều này cho phép các ngân hàng tối ưu hóa quy trình làm việc và tiết kiệm cả thời gian và chi phí. Big Data cũng cho phép các tổ chức xác định và khắc phục các vấn đề trước khi khách hàng bị ảnh hưởng.

7. Phát hiện và ngăn chặn hành vi lừa đảo, vi phạm pháp luật

Big Data sẽ cho phép các ngân hàng đảm bảo không có giao dịch trái phép nào được thực hiện, cung cấp mức độ an toàn, nâng cao tiêu chuẩn bảo mật của toàn bộ ngành. Nhờ vào dữ liệu về lịch sử giao dịch và hồ sơ tín dụng của khách hàng, ngân hàng có thể nhận diện những bất thường trong quá trình cung cấp dịch vụ đến khách hàng. Ví dụ, khoản rút tiền lớn bất thường từ thẻ ATM có thể do thẻ bị mất cắp, từ đó, ngân hàng có những biện pháp an ninh để xác minh giao dịch. Ngân hàng khai thác Big Data để phân biệt giữa các giao dịch là hành vi phạm tội với các giao dịch hợp pháp bằng các thuật toán phân tích dữ liệu và machine learing (học máy). Các hệ thống phân tích sẽ tự động phát hiện, trích xuất các giao dịch bất hợp pháp ở thời gian thực và đề xuất các hành động ngay lập tức.

8. Kiểm soát rủi ro, tuân thủ luật pháp và minh bạch trong báo cáo tài chính

Các thuật toán của Big Data còn giúp giải quyết các vấn đề về tuân thủ quy định pháp luật về kế toán, kiểm toán và báo cáo tài chính, từ đó giảm được các chi phí quản lý. Bên cạnh đó, hệ thống Big Data thu thập và lưu trữ dữ liệu lớn giúp ngân hàng tiến hành phân tích một cách nhanh nhất khi có các dấu hiệu về rủi ro xảy ra, từ đó đưa ra các biện pháp xử lý. Big Data cũng đóng một vai trò quan trọng trong việc phối hợp giữa các bộ phận, phòng, ban và yêu cầu xử lý dữ liệu của ngân hàng vào một hệ thống trung tâm duy nhất; qua đó, hỗ trợ kiểm soát, ngăn chặn vấn đề mất dữ liệu, giảm thiểu rủi ro và gian lận.

9. 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 tích, đánh giá và truyền tải dữ liệu về hiệu quả làm việc của nhân viên. Trước đây, để thu thập các thông tin này cần rất nhiều công 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 các nhà lãnh đạo có cái nhìn về tình hình, thực trạng làm việc hiện tại của nhân viên, đặc biệt xem xét mức độ hài lòng của ngân viên về môi trường làm việc, phúc lợi.. của ngân hàng dành cho họ.

Giải pháp

- Thứ nhất: Đối với dịch vụ ngân hàng

1. Hoàn thiện khung khổ pháp lý về tiền tệ và hoạt động ngân hàng trên cơ sở đảm bảo an toàn hoạt động hệ thống ngân hàng theo thông lệ quốc tế và đáp ứng nhu cầu hội nhập.

2. Nghiên cứu sửa đổi, bổ sung một số điều của Luật Các TCTD và ban hành các văn bản hướng dẫn, nhằm xác định những chuẩn mực chung đối với việc ứng dụng công nghệ số. Đồng thời, ban hành khuôn khổ pháp lý thử nghiệm cho các sản phẩm, DVTC ngân hàng dựa trên công nghệ mới.

3. Tái cấu trúc hạ tầng công nghệ ngân hàng theo hướng đơn giản hóa, tự động hóa, sử dụng trí tuệ nhận tạo, đảm bảo an ninh bảo mật, làm nền tảng cho việc đổi mới tổ chức và hoạt động của mỗi ngân hàng. Phát triển các phương thức thanh toán điện tử phù hợp với xu hướng thanh toán của thế giới.

4. Thực hiện tái cơ cấu các TCTD theo hướng lành mạnh hóa tình hình tài chính; nâng cao năng lực quản trị của các TCTD theo quy định của pháp luật và phù hợp với thông lệ quốc tế; tăng vốn và cải thiện chất lượng nguồn vốn tự có của các TCTD, thực hiện quyết liệt các giải pháp kiểm soát chất lượng tín dụng, giảm nợ xấu, nâng cao chất lượng tài sản..

5. Tạo lập thị trường với cạnh tranh bình đẳng. Hiện tại, các tổ chức tài chính, ngân hàng truyền thống đang kiểm soát quyền truy cập vào cơ sở hạ tầng tài chính quan trọng, trong khi các Fintech có ưu thế trong quyền truy cập vào các dịch vụ như truyền thông, dịch vụ dữ liệu, cổng TMĐT, nền tảng truyền thông xã hội và công cụ tìm kiếm. Do đó, chính sách pháp lý cần thiết lập cơ sở hạ tầng mở mới hoặc xem xét và thay đổi các tiêu chí tiếp cận đối với cơ sở hạ tầng tài chính quan trọng.

- Thứ hai: Đối với thị trường bảo hiểm

1. Rà soát, đánh giá triển khai Luật Kinh doanh bảo hiểm để nghiên cứu, xây dựng Luật sửa đổi, bổ sung Luật Kinh doanh bảo hiểm phù hợp với thực tiễn; tiếp tục nghiên cứu hoàn thiện các chính sách, đa dạng hóa các sản phẩm bảo hiểm.

2. Phát triển và chuyên nghiệp hóa các kênh phân phối bảo hiểm để theo kịp sự phát triển của cuộc Cách mạng công nghiệp 4.0, phục vụ tốt nhất bên mua bảo hiểm, quản lý các tổ chức cung cấp dịch vụ bổ trợ dành cho bảo hiểm theo hướng quy định điều kiện, tiêu chuẩn hoạt động của tổ chức cung cấp dịch vụ bổ trợ tương ứng với từng loại hình dịch vụ