Đối với ngành Ngân hàng, một trong những ngành sở hữu khối lượng dữ liệu lớn, cũng là ngành đi đầu trong hành trình chuyển đổi mô hình hoạt động theo xu hướng số thì quản trị dữ liệu trở thành vấn đề sống còn. Các ngân hàng đồng ý rằng quản trị dữ liệu là cơ sở để nâng cao năng lực cạnh tranh thông qua phát triển ngân hàng số và khả năng phân tích. Nhận thức giá trị tối đa từ dữ liệu, ưu thế sẽ thuộc về người làm chủ các nguồn dữ liệu thông qua việc quản lý, sử dụng chúng một cách thông minh trên cơ sở ứng dụng các thành tựu khoa học công nghệ mới. Chính vì thế, các ngân hàng đang nỗ lực không ngừng trong việc thay đổi kiến trúc và nền tảng công nghệ về dữ liệu để đáp ứng nhu cầu của mình. 

Mặc dù có vai trò rất lớn cho hoạt động kinh doanh của ngân hàng nhưng tự bản thân dữ liệu không thể là lợi thế cạnh tranh mới nếu không được quản lý và sử dụng hiệu quả. Thách thức đối với các ngân hàng là việc kiểm soát, xử lý độ lớn và chất lượng của dữ liệu. Điều này đòi hỏi ngân hàng xây dựng chiến lược tổng thể để "làm chủ" dữ liệu, kiến trúc công nghệ về dữ liệu và xây dựng khung quản trị dữ liệu hiệu quả với sự kết hợp của các nguồn dữ liệu nội bộ và dữ liệu bên ngoài để hỗ trợ cho việc quản lý dữ liệu toàn diện và ứng dụng công nghệ tự động hóa, AI, học máy cho việc phân tích, khai phá dữ liệu nâng cao.

Chia sẻ tại tọa đàm "Bứt phá trên nền tảng dữ liệu thông minh" cho lĩnh vực ngân hàng trong khuôn khổ Techday 2021 do Tập đoàn FPT tổ chức, ông Greg Soulsby, Cố vấn Phân tích và Quản trị dữ liệu, FPT Information System đã chia sẻ các xu hướng về khai thác dữ liệu trong vòng 5 năm tới và các thách thức mà các ngân hàng phải đối mặt. Ông cho rằng dữ liệu là trái tim và linh hồn của một ngân hàng, nói cách khác "ngân hàng chính là một công ty xử lý dữ liệu. Mọi thông tin, mọi giao dịch, mọi tài khoản, mọi thị trường liên quan đến khách hàng…đều là dữ liệu".

"Chỉ một ví dụ đơn giản liên quan đến mã số định danh khách hàng, chúng ta cũng phải có tên riêng và tên đệm. Còn quy định của ngân hàng sẽ có hàng trăm ngàn trang. Nếu bạn là một ngân hàng đa quốc gia, thì thêm vào đó là quy định của mỗi quốc gia - và bạn phải quản lý các mối liên quan, mâu thuẫn giữa các quy định này. Thêm vào đó là các yêu cầu kinh doanh riêng của ngân hàng, cách thức kinh doanh và các quy tắc kinh doanh của họ. Một ngân hàng đang quản lý hàng chục, hàng trăm, có thể hàng tỷ các quy tắc kinh doanh nhỏ này, về những mối quan hệ nhỏ giữa các hạng mục". Cố vấn Phân tích và Quản trị dữ liệu, FPT Information System chỉ ra khối lượng xử lý dữ liệu khổng lồ của một ngân hàng và sự phức tạp này đặt ra thách thức cho các ngân hàng về quản lý dữ liệu.

Để giải quyết bài toán này, theo ông Greg Soulsby, "xây dựng kiến trúc dữ liệu là cách để giúp các ngân hàng đơn giản hóa chiến lược khai thác dữ liệu thay vì làm cho chúng trở nên phức tạp hơn. Đó là lý do tại sao các ngân hàng cần đầu tư vào chuyển đổi kỹ thuật số, để họ có thể đối phó với sự phức tạp khổng lồ sắp diễn ra trong 5 năm tới". Ông cũng đưa ra tổng quan bức tranh kiến trúc dữ liệu mà các ngân hàng có thể hướng tới, xu hướng tiếp cận thông tin 360 độ về khách hàng, hành trình Cloud và AI trong lộ trình triển khai các nền tảng dữ liệu.

Từ phía hãng, chuyên gia hàng đầu thế giới, ông Nguyễn Tuấn Khang, Country Manager, IBM Software Việt Nam đưa ra cách tiếp cận trong chiến lược xây dựng kiến trúc dữ liệu Data Fabric, Data Opts của IBM trong đó chỉ ra xu hướng và thiết kế kiến trúc để quản lý dữ liệu nhằm giải quyết những thách thức về độ phức tạp của dữ liệu. Ông Khang cho rằng đối tượng trước đây xử lý data là IT nhưng giờ đối tượng trực tiếp hành động là các đơn vị nghiệp vụ. Đại diện IBM cũng chia sẻ thông tin về giải pháp IBM Knowledge Catalog (WKC), kiến trúc chi tiết các thành phần trong Data Fabric và các giải pháp hỗ trợ toàn diện chất lượng dữ liệu và quản trị dữ liệu của IBM.

Phát biểu tại diễn đàn, ông Bùi Quang Cương, Phó TGĐ kiêm Giám đốc Khối CNTT TPBank chia sẻ: "TPBank coi dữ liệu là tài sản chiến lược và quản trị dữ liệu là vấn đề sống còn. Chúng tôi sử dụng dữ liệu để tối ưu hoá hành trình trải nghiệm của khách hàng trên các kênh số cũng như hỗ trợ quản trị trong việc ra quyết định".

TPBank hiện đang tập trung vào 2 định hướng chính: Quyết định dựa trên dữ liệu và dân chủ hoá dữ liệu thông qua dịch vụ dữ liệu. Cụ thể, ngân hàng quy hoạch rõ ràng vùng dữ liệu và xây dựng chính sách dữ liệu, ứng dụng công nghệ mới như AI và Machine Learning để hỗ trợ hoạt động ngân hàng, kết nối với nguồn dữ liệu bên ngoài, chia sẻ thông tin có chọn lọc và quản trị ra quyết định dựa trên dữ liệu.

Với mục tiêu về ngân hàng số, ngay từ năm 2018, TPBank đã triển khai ứng dụng BigData trong hoạt động của ngân hàng. Đến nay, hệ thống của TPBank đã đáp ứng được phần lớn các yêu cầu về khai thác dữ liệu lớn và phân tích nâng cao, sử dụng phân tích nâng cao và AI cho bài toán nghiệp vụ như dự trù tiếp quỹ ATM/VTM, bán chéo sản phẩm tiết kiệm điện tử, phân khúc khách hàng trên kênh số, phân luồng giám sát và tìm kiếm xe ô tô là tài sản đảm bảo của ngân hàng… Không chỉ vậy, TPBank cũng ứng dụng phân tích nâng cao trên BigData để dự báo Customer Churn và Next Best Offer, các bài toán quản lý rủi ro an toàn thông tin, phát hiện hoạt động bất thường, giao dịch bất thường …

Xây dựng và Khai thác hiệu quả Dữ liệu Data Warehouse cũng là một trong những lý do giúp TPBank trở thành ngân hàng đầu tiên tuân thủ hoàn toàn các tiêu chuẩn của Basel III và IFRS 9 bởi việc tính toán rất phức tạp và phải sử dụng dữ liệu lịch sử trong một chu trình đủ dài. 

Theo ông Cương, thách thức lớn nhất của TPBank trong việc quản trị dữ liệu chính là nguồn nhân lực chất lượng cao bởi kiếm được một người vừa giỏi chuyên môn vừa giỏi nghiệp vụ rất là khó, đặc biệt như là những công nghệ mới. "Tại TPBank chúng tôi để các bộ phận nghiệp vụ chủ động tham gia, tạo cho họ các động lực "quick-win" để chính họ nhận thấy hiệu quả từ dữ liệu lớn mang lại", ông Cương cho biết.

Đồng quan điểm này, ông Đào Minh Tuấn, Nguyên Phó Tổng Giám đốc Ngân hàng TMCP Ngoại thương Việt Nam cũng cho biết từ quá trình thay đổi nhận thức, hiện nay các bộ phận của Vietcombank đều bắt đầu chủ động tham gia vào quá trình này. Ông Tuấn chia sẻ, ngày 01/12 Vietcombank vừa chính thức thành lập mô hình tổ chức mới thành lập các khối trong đó có khối công nghệ và chuyển đổi số. Quá trình chuyển đổi số Vietcombank đã xây dựng 3 năm nay sau với sự đồng hành của tư vấn PwC cùng nhiều đơn vị cung cấp giải pháp trong đó có FPT. 

Vietcombank xác định dữ liệu là vấn đề quan trọng nhất trong việc phát triển 3 trụ cột trải nghiệm khách hàng, tối ưu hoá quy trình nghiệp vụ và mô hình kinh doanh mới đặc biệt. Thực tế, Vietcombank coi trọng xây dựng kiến trúc dữ liệu phục vụ cho việc nắm bắt hành trình khách hàng để ứng xử kịp thời và phát triển khách hàng mới. Đặc biệt những khái niệm metadata và data platform đã được triển khai tại Vietcombank.

Ông Tuấn cho biết bản thân dữ liệu nội tại ngân hàng là nguồn dữ liệu vô cùng lớn, số lượng khách hàng lớn, sản phẩm ngày càng đa dạng, thì bản thân dữ liệu ngân hàng ngày càng lớn chưa kể chúng ta khai thác nguồn dữ liệu bên ngoài. Trong việc xây dựng dữ liệu và quản trị dữ liệu "data governance", vấn đề lớn nhất là làm sao đảm bảo chất lượng dữ liệu và cập nhật dữ liệu. Vietcombank gần đây đã thay đổi nhận thức tất cả bộ phận đồng thời hướng tới mục tiêu làm sao để khách hàng chủ động cập nhật các dữ liệu của chính họ.

Ông Trần Công Quỳnh Lân, Phó Tổng Giám đốc, kiêm Giám đốc Số hóa Ngân hàng TMCP Công thương Việt Nam chia sẻ, VietinBank rất quan tâm dữ liệu. VietinBank đã đầu tư Data Warehouse từ 2017, Data Lake và Big Data, thu thập dữ liệu của khách hàng từ rất nhiều nguồn, các tương tác khách hàng có với VietinBank. Đây là cơ sở để VietinBank ứng dụng AI để phân tích hành vi khách hàng, cũng như việc cần làm để thu hút khách hàng cũ và mới. Bên cạnh đó, VietinBank sử dụng Big data để phân tích năng suất lao động của nhân viên, để đào tạo, chuyển đổi công việc cho phù hợp. Chất lượng dữ liệu cũng là điều quan trọng với VietinBank. Ngân hàng có một CDO (chief Data official), trách nhiệm là quản trị dữ liệu và đưa ra chương trình quản lý dữ liệu và làm giàu dữ liệu. VietinBank cũng tích hợp với nhiều dữ liệu bên ngoài, liên kết với nhiều đối tác khác nhau để phục vụ tốt nhất cho khách hàng.

Từ góc nhìn nhà công nghệ, theo ông Dương Dũng Triều - Chủ tịch FPT Information System, dữ liệu đang làm thay đổi rất nhiều mô hình kinh doanh, thậm chí có thể biến một công ty công nghệ như FPT Information System thành một công ty kinh doanh bảo hiểm. Với khối tài chính ngân hàng, dữ liệu tạo ra lợi thế cạnh tranh rất lớn giữa các ngân hàng. 

FPT với kinh nghiệm tư vấn và triển khai cùng các Ngân hàng trong công tác chuyển đổi số, ông Triều cho biết các ngân hàng hiện nay tập trung vào việc tăng cường trải nghiệm khách hàng trong môi trường số, tăng hiệu quả điều hành kinh doanh và đưa ra mô hình kinh doanh mới. Cả 3 lĩnh vực này đều tập trung vào khai thác dữ liệu.

Chủ tịch FPT IS đưa ra một ví dụ, các ngân hàng hiện nay đẩy mạnh "banca" (bảo hiểm qua ngân hàng) và giao nhiệm vụ cho các telesales gọi điện cho khách hàng để quảng cáo bảo hiểm. Tuy nhiên mức độ quan tâm của khách hàng chỉ 1%, tức là gọi 100 người mới có 1 người đồng ý. Lý do là không gọi đúng đối tượng, hoặc khách hàng quan tâm nhưng không đúng thời điểm gọi... FPT đã hợp tác với các khách hàng thông tin phân tích các vấn đề này. Khi áp dụng thử thì độ phản hồi của các bạn teller khi bán bảo hiểm thì tác dụng lên đến 20%, giúp tăng trải nghiệm khách hàng. 

Ông Triều chia sẻ, FPT IS đã dành sự đầu tư nghiêm túc trong lĩnh vực phân tích dữ liệu, đang hợp tác cùng các chuyên gia hàng đầu và có thể cung cấp nền tảng dữ liệu khách hàng FPT.CDP. Đây là giải pháp thu thập, xử lý tập trung, thống nhất các loại dữ liệu của khách hàng từ nhiều nguồn dữ liệu bên trong ngân hàng, tổ chức tài chính, từ các hệ sinh thái liên kết và từ các hành vi tương tác của khách hàng trên các điểm chạm, FPT.CDP cung cấp khả năng tương tác thời gian thực một cách kịp thời và chính xác, với nội dung thông điệp được cá nhân hóa, trên tất cả các kênh liên kết với khách hàng gồm tiếp thị (marketing), vận hành (operation), dịch vụ (service).

Với giải pháp FPT.CDP, các ngân hàng, tổ chức tài chính có thể quan sát bức tranh tổng thể chân dung khách hàng và thực hiện các kịch bản phân tích chi tiết 360 độ tập dữ liệu khách hàng.

Với giải pháp FPT.CDP, các ngân hàng, tổ chức tài chính có thể quan sát bức tranh tổng thể chân dung khách hàng và thực hiện các kịch bản phân tích chi tiết 360 độ tập dữ liệu khách hàng. Kết quả phân tích 360 độ mang lại cho khách hàng trải nghiệm được cá nhân hóa, giúp ngân hàng, tổ chức tài chính triển khai các chiến dịch được tối ưu tại các thời điểm hoặc hoàn cảnh mà khách hàng có khả năng tạo chuyển đổi cao. 

FPT.CDP đóng một vai trò quan trọng trong việc cập nhật tức thời cơ sở dữ liệu về các sự kiện nhạy cảm về thời gian như khoản vay hết hạn, các khoản thế chấp, tài khoản phi vật chất hóa, điểm tín dụng, v.v. Điều này giúp cho các ngân hàng, tổ chức tài chính tạo ra sản phẩm linh hoạt, phong phú đa dạng như sản phẩm, dịch vụ tài chính liên minh, sản phẩm bảo hiểm, dịch vụ tính toán, v.v. 

FPT tin tưởng chiến lược khai phá dữ liệu đúng hướng sẽ đem lại những bước đột phá cho các ngân hàng tại Việt Nam và sẵn sàng là đối tác tin cậy của ngân hàng trong hành trình này.