Muốn bứt phá, ngân hàng phải quản trị dữ liệu hiệu quả

Hoạt động quản trị dữ liệu, ứng dụng công nghệ phân tích dữ liệu không mới đối với các tổ chức trong lĩnh vực ngân hàng.

Theo ông Nguyễn Thanh Sơn, Giám đốc Trung tâm Đào tạo, Hiệp hội Ngân hàng Việt Nam (VNBA), từ năm 2017, VNBA đã tổ chức nhiều chương trình hội thảo, tập huấn cho các đơn vị thành viên. Nếu như thời điểm ấy, hầu hết mới dừng ở mức độ quan tâm và chỉ có số ít nghiên cứu, tìm cách ứng dụng công nghệ trong hoạt động kinh doanh, ra quyết định, quản trị rủi ro, thì nay, sau 5-6 năm, mọi thứ đã khác.

Chia sẻ tại hội thảo "Tận dụng dữ liệu để thành công" ngày 19/9, tại Hà Nội, ông Nguyễn Thanh Sơn cho biết, nhiều ngân hàng đã và đang ứng dụng công nghệ mới trong hoạt động phòng ngừa gian lận, thanh toán trong hệ sinh thái số, trong đó có ứng dụng quản trị dữ liệu.

Với lợi thế lớn khi nắm trong tay kho dữ liệu khổng lồ, nếu biết tận dụng, ngân hàng sẽ gia tăng lợi thế cạnh tranh, nâng cao thương hiệu, giảm thiểu rủi ro.

Ông Nguyễn Thanh Sơn, Giám đốc Trung tâm Đào tạo, Hiệp hội Ngân hàng Việt Nam (VNBA), phát biểu khai mạc hội thảo "Tận dụng dữ liệu để thành công" ngày 19/9 tại Hà Nội. Ảnh: Thái Khang

Tuy nhiên, để khai thác tài sản này, trước tiên phải kiểm soát và xử lý, hay nói cách khác là quản trị dữ liệu, một cách hiệu quả.

Theo đại diện VNBA, các ngân hàng lớn đã ban hành chiến lược về dữ liệu, có khung quản trị, ban lãnh đạo, cán bộ và đơn vị chuyên trách cùng các chính sách quy định về vai trò của các bên liên quan, thiết lập chiến lược theo mỗi giai đoạn, triển khai bài bản. Trong khi đó, các ngân hàng nhỏ hơn triển khai chiến lược dữ liệu ở cấp độ thấp hơn.

Bà Đinh Hồng Hạnh, Phó Tổng Giám đốc, lãnh đạo Dịch vụ Tư vấn Tài chính, PwC Việt Nam, nhận định những lợi ích đạt được từ dữ liệu đều bắt nguồn từ quản trị dữ liệu. Công cụ quản trị tốt, bền vững, an toàn, mới có thể khai thác dữ liệu hiệu quả.

Một lợi ích khác của quản trị dữ liệu hiệu quả với ngân hàng là giúp thích ứng, tuân thủ các quy định, yêu cầu pháp lý không ngừng thay đổi trên toàn cầu.

Tại khu vực Đông Nam Á, mức độ trưởng thành trong quản trị dữ liệu của các tổ chức tài chính ngày càng tăng trước áp lực từ các yêu cầu pháp lý, cũng như các động lực trong chuyển đổi số và nhu cầu quản lý dữ liệu xuyên biên giới.

Phát biểu tại sự kiện này, ông Lê Thanh Hải, Phó Tổng Giám đốc, SVTECH Dữ liệu là một loại tài sản mới, để khai thác dữ liệu hiệu quả, chúng ta dùng GenAI vào để khai thác, đem lại nhiều giá trị cho khách hàng. Dữ liệu khai thác được phải dân chủ hóa, tức là không chỉ đơn vị làm về dữ liệu biết sử dụng mà ngay cả bộ phận nghiệp vụ, kinh doanh của khách hàng cũng phải làm được. Phải có công cụ quản trị dữ liệu tốt, bền vững, an toàn thì mới khai thác dữ liệu hiệu quả .

Ứng dụng công nghệ giúp ngân hàng bứt phá

Trong lĩnh vực ngân hàng, ứng dụng các công nghệ mới như AI tạo sinh (GenAI), máy học (machine learning) giúp mang đến giải pháp đột phá thông qua hiểu rõ sở thích, hành vi của khách hàng. Trong khi đó, phân tích Big Data để cung cấp dịch vụ cá nhân hóa, đề xuất sản phẩm phù hợp, đáp ứng mục tiêu tài chính của từng cá nhân, từ đó nâng cao mức độ hài lòng và gắn kết của khách hàng với ngân hàng.

Bên cạnh đó, khả năng học hỏi của GenAI giúp tự động hóa các quy trình phức tạp, giảm thiểu sai sót, tiết kiệm thời gian trong công tác vận hành, quản trị rủi ro mạnh mẽ. GenAI và các công nghệ mới giúp quản trị rủi ro tốt hơn nhờ hiểu các mẫu hành vi bất thường, từ đó ngăn ngừa các hành vi gian lận.

GenAI thông qua phân tích lịch sử dữ liệu, dự báo xu hướng thị trường, có quyết định thông minh hơn, chính xác hơn, mở ra cơ hội phát triển sản phẩm, dịch vụ mới, đáp ứng sự thay đổi nhanh chóng của thị trường.

Theo nghiên cứu của Viện McKinsey, AI nói chung và GenAI nói riêng có thể đóng góp lên đến 340 tỷ USD thông qua tăng năng suất. Còn theo Statista, đầu tư của ngành ngân hàng vào GenAI dự kiến đạt 85 tỷ USD vào năm 2030.

Ngân hàng đang dùng GenAI cho các hoạt động: Tóm tắt, truy xuất thông tin sâu, chuyển đổi/dịch thuật, mở rộng/tăng cường nội dung hiện có, Q&A, tạo ra nội dung mới.

Dù vậy, ứng dụng AI vào vận hành ngày càng nhiều, lượng dữ liệu, mô hình được tạo ra sẽ càng nhiều hơn, gây ra các rủi ro về an ninh mạng, quyền riêng tư, vận hành, pháp lý, tuân thủ. Chính vì thế, đòi hỏi phải ứng dụng AI có trách nhiệm để giảm thiểu những rủi ro tiềm ẩn.

Du Lam