Cạnh tranh bằng chất lượng dữ liệu

TS. Châu Đình Linh

Dữ liệu đóng vai trò như thế nào trong việc tạo ra bước chuyển mới của ngành Ngân hàng, thưa ông?

Trong nhiều năm qua, các ngân hàng đã đầu tư rất lớn cho hạ tầng công nghệ, từ nâng cấp Core Banking, phát triển điện toán đám mây đến mở rộng Mobile Banking và từng bước hướng tới Open Banking. Có thể nói, nền tảng công nghệ của ngành Ngân hàng đã có những bước phát triển đáng kể.

Tuy nhiên, sau giai đoạn đầu tư hạ tầng, trọng tâm của chuyển đổi số cần chuyển sang nâng cao chất lượng dữ liệu. Kế hoạch hành động 100 ngày của ngành Ngân hàng đã nhấn mạnh yêu cầu dữ liệu phải "đúng, đủ, sạch, sống, thống nhất và dùng chung". Rõ ràng, đây không chỉ là yêu cầu về mặt kỹ thuật mà còn thể hiện sự chuyển dịch trong tư duy quản trị, đưa dữ liệu trở thành nền tảng cho việc ra quyết định và đổi mới sáng tạo.

Khi dữ liệu được chuẩn hóa, cập nhật liên tục và khai thác hiệu quả, các ngân hàng sẽ hiểu khách hàng sâu hơn, cung cấp sản phẩm, dịch vụ phù hợp hơn, đồng thời tạo nền tảng để ứng dụng AI, phân tích dữ liệu lớn và nâng cao chất lượng quản trị. Vì vậy, giai đoạn tiếp theo của chuyển đổi số ngành Ngân hàng sẽ không chỉ phụ thuộc vào công nghệ mà còn ở năng lực quản trị và khai thác dữ liệu.

Hiện tại không ít ngân hàng đang sở hữu lượng dữ liệu lớn nhưng chưa tạo được lợi thế cạnh tranh tương xứng. Theo ông, điều gì quyết định khả năng biến dữ liệu thành tài sản chiến lược?

Trước hết cần khẳng định rằng không phải ngân hàng nào cũng có điều kiện giống nhau. Những ngân hàng có tiềm lực tài chính mạnh, tích lũy được nguồn lực để đầu tư cho công nghệ và sở hữu tệp khách hàng lớn sẽ có nhiều lợi thế hơn trong việc hình thành kho dữ liệu quy mô lớn.

Tuy nhiên, có nhiều dữ liệu không đồng nghĩa với việc tạo ra giá trị. Nếu dữ liệu còn phân tán giữa nhiều hệ thống, chưa được chuẩn hóa hoặc chưa được làm sạch thì đó vẫn chỉ là những tập hợp thông tin rời rạc.

Thực tế hiện nay, nhiều ngân hàng vẫn tồn tại tình trạng dữ liệu nằm ở các hệ thống khác nhau như Core Banking, CRM, CDP hay các nền tảng công nghệ riêng biệt. Khi dữ liệu chưa được kết nối thành một bức tranh tổng thể về khách hàng thì rất khó đưa ra các quyết định chính xác hoặc xây dựng các mô hình kinh doanh mới.

Điều quan trọng nhất là phải chuẩn hóa dữ liệu ngay từ đầu. Nếu không có quy chuẩn thống nhất, khối lượng dữ liệu càng lớn thì việc xử lý càng phức tạp và rất khó khai thác hiệu quả.

Ngoài ra, dữ liệu chỉ thực sự trở thành tài sản chiến lược khi được chuyển hóa thành thông tin phục vụ hoạt động quản trị. Điều này đòi hỏi năng lực phân tích dữ liệu, khả năng kể câu chuyện từ dữ liệu (data storytelling), cũng như xây dựng văn hóa ra quyết định dựa trên dữ liệu trong toàn bộ tổ chức.

Bên cạnh đó, quản trị dữ liệu cũng cần xác định rõ quyền sở hữu, trách nhiệm quản lý, cơ chế cập nhật theo thời gian thực và bảo đảm dữ liệu luôn được duy trì ở trạng thái chính xác, thống nhất. Khi đáp ứng được các điều kiện này, dữ liệu mới thực sự trở thành tài sản có giá trị lâu dài, góp phần nâng cao năng lực cạnh tranh của ngân hàng.

AI đang được ứng dụng ngày càng nhiều. Theo ông, cần xây dựng nền tảng dữ liệu như thế nào để AI phát huy hiệu quả nhưng vẫn bảo đảm an toàn và minh bạch?

Để AI phát huy hiệu quả trong hoạt động ngân hàng, điều quan trọng không chỉ chất lượng mà còn là cách dữ liệu được quản trị. Theo tôi, dữ liệu cần được chuẩn hóa ngay từ khâu thu thập, có khả năng kết nối, cập nhật theo thời gian thực và truy xuất nguồn gốc trong suốt vòng đời sử dụng. Đây là nền tảng để AI có thể phân tích chính xác, phát hiện sớm các giao dịch bất thường và hỗ trợ ngân hàng đưa ra quyết định kịp thời.

Bên cạnh đó, việc ứng dụng AI cần đi đôi với các nguyên tắc về minh bạch, trách nhiệm giải trình và kiểm soát rủi ro. Các mô hình AI phải được giám sát thường xuyên để hạn chế nguy cơ thiên lệch dữ liệu (bias), tránh đưa ra những quyết định thiếu công bằng đối với khách hàng. Đồng thời, dữ liệu cá nhân phải được bảo vệ ngay từ khâu thiết kế hệ thống, bảo đảm chỉ được xử lý đúng mục đích, có sự đồng ý của chủ thể dữ liệu và tuân thủ đầy đủ các quy định pháp luật về bảo vệ dữ liệu cá nhân. Đặc biệt, Luật Bảo vệ dữ liệu cá nhân có hiệu lực từ ngày 1/1/2026 đã đặt ra những yêu cầu chặt chẽ hơn về quyền của chủ thể, trách nhiệm của các tổ chức xử lý thông tin, cũng như bảo đảm an toàn trong quá trình ứng dụng AI và khai thác dữ liệu lớn. Đây sẽ là khuôn khổ pháp lý quan trọng để các ngân hàng phát triển AI theo hướng an toàn và có trách nhiệm.

Dù AI có thể xử lý khối lượng dữ liệu rất lớn và đưa ra các gợi ý với độ chính xác cao, tôi cho rằng quyết định cuối cùng vẫn phải thuộc về con người. AI nên được xem là công cụ hỗ trợ nâng cao chất lượng ra quyết định, chứ không thay thế hoàn toàn vai trò của con người trong những nghiệp vụ có ảnh hưởng trực tiếp đến khách hàng.