ỨNG DỤNG CỦA BIG DATA TRONG LĨNH VỰC NGÂN HÀNG (PHẦN 2)

Chuyên mục: Khoa học dữ liệu

Ở phần trước chúng tôi đã giới thiệu cho các bạn sơ lược về tầm quan trọng của khai thác Big Data trong lĩnh vực ngân hàng (Banking industry) và các ứng dụng đầu tiên như: phân tích thói quen chi tiêu khách hàng, phân khúc khách hàng,...

ỨNG DỤNG CỦA BIG DATA TRONG LĨNH VỰC NGÂN HÀNG (PHẦN 2)

Trong bài viết này, chúng tôi sẽ cung cấp thông tin về 2 ứng dụng còn lại của Big Data trong việc thu hút, giữ chân khách hàng nhằm gia tăng lợi nhuận của ngân hàng đồng thời liệt kê một vài dữ liệu cần phân tích để phân khúc khách hàng. Tiếp theo chúng tôi sẽ đi vào phần quan trọng, cũng được xem là các ứng dụng chính của Big Data ở lĩnh vực Banking hướng đến cải thiện hoạt động của tổ chức, giảm thiểu rủi ro gian lận,..

Các ứng dụng của Big Data trong lĩnh vực ngân hàng (tiếp tục)

Marketing theo hướng cá nhân hóa (personalized marketing)

Nếu các bạn có theo dõi thì ở bài viết trước chúng tôi đã có nhắc đến ứng dụng của Big Data trong việc xác định nhu cầu của từng khách hàng dựa trên ý kiến, hay feedback của họ hoặc thông qua hồ sơ tín dụng (hồ sơ cá nhân) của khách hàng và xác định thói quen chi tiêu thông qua các lịch sử giao dịch,.. Các thông tin bổ ích đó chính là công cụ để hỗ trợ ngân hàng marketing theo hướng cá nhân hóa đến từng khách hàng.

Sau khi có được phân khúc khách hàng thì các ngân hàng cần tận dụng để personalized marketing để nhắm mục tiêu khách hàng dựa trên 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, các công ty dịch vụ tài chính hay ngân hàng cũng có thể kết hợp dữ liệu phi cấu trúc (unstructured data) – một dạng dữ liệu Big Data –  lấy được từ mạng xã hội hay social media ví dụ như hồ sơ của khách hàng trên Facebook,.. 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. Mặt khác, dữ liệu của khách hàng ở các nền tảng social media hay các ứng dụng xã hội thông minh khác sẽ giúp ngân hàng phân tích được các rủi ro có thể xảy ra mà xem xét có nên cung cấp các khoản vay hay không ngoài việc thẩm định hồ sơ như thông thường.

Sau khi phân tích và nắm được nhu cầu cụ thể và riêng biệt của mỗi khách hàng, các tổ chức nên tiếp tục phân khúc sâu hơn nữa và cung cấp các giải pháp, kế hoạch marketing phù hợp để từ đó có được tỷ lệ phản hồi, tỷ lệ chuyển đổi cao hơn từ mỗi khách hàng. Ví dụ các ngân hàng sử dụng công cụ e-mail 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,…Việc tạo ra các sản phẩm dịch vụ cung cấp cho từng phân khúc khách hàng, hay thậm chí từng khách hàng cụ thể sẽ giúp các ngân hàng xây dựng hình ảnh thương hiệu và tạo dựng một mối quan hệ tốt ở từng khách hàng.

Không chỉ riêng ở lĩnh vực ngân hàng, Big Data còn hỗ trợ marketing ở hầu hết mọi lĩnh vực khác nhau nếu các công ty biết được tầm quan trọng và có được một tầm nhìn chiến lược nghiêm túc trong việc khai thác Big Data. Theo McKinsey, việc sử dụng dữ liệu để đưa ra quyết định marketing tốt hơn có thể tăng năng suất tiếp thị, thu hút khách hàng thêm 15-20% ngoài các giải pháp marketing thông thường.

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, nhưng công việc của nó là đơn giản hóa các nhiệm vụ trong một tổ chức. Bất cứ khi nào một tên khách hàng hoặc số tài khoản được nhập vào hệ thống, hệ thống Big Data sẽ hỗ trợ sàng lọc tất cả 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 sẽ cho phép các ngân hàng tối ưu hóa quy trình làm việc và tiết kiệm cả thời gian và chi phí. Big Data cũng sẽ cho phép các tổ chức xác định và khắc phục các vấn đề, trước khi chúng ảnh hưởng đến khách hàng của họ.

Đôi khi khách hàng cũng có thể là nguồn gốc của một vấn đề. Ví dụ, các nhà đầu tư có thể đưa ra quyết định, nhưng sau đó thay đổi ý định của họ tại một thời điểm trong tương lai. Big Data sẽ giúp ngân hàng thay đổi phương thức cung cấp dịch vụ của họ theo cách mà những khách hàng sẽ không thể “đi ngược lại” với cam kết ban đầu của họ. Big Data cho phép ngành ngân hàng theo dõi hạn mức cho vay và thẻ tín dụng của khách hàng, đảm bảo rằng họ không chi tiêu quá mức quy định. Cách cung cấp dịch vụ thay đổi như thế nào còn phụ thuộc vào quy mô hoạt động, tính chất đặc thù của loại hình dịch vụ, cơ sở hạ tầng,..của tổ chức ngân hàng đó.

Big Data chỉ đưa ra kết quả là thông tin ví dụ như những khách hàng nào có khả năng không thanh toán được nợ, hay những khách hàng có khả năng rời dịch vụ (churn risk) và nhiệm vụ của từng ngân hàng là suy nghĩ ra giải pháp để khắc phục ví dụ theo dõi “sát sao” và thông tin liên tục về thời hạn trả nợ đến các khách hàng có thói quen chậm trễ trong việc thanh toán lãi,…

Nói tóm lại, mục đích đầu tiên trong việc ứng dụng của Big Data mà chúng tôi đề cập ở phần 1 và đầu phần 2 này tập trung hướng đến phân khúc khách hàng, cải tiến dịch vụ, marketing tăng doanh số, lợi nhuận dựa trên toàn bộ thông tin về khách hàng mà tổ chức ngân hàng có được – chính là dữ liệu Big Data cần được phân tích. Những dữ liệu có thể bao gồm:

Ngoài gia tăng lợi nhuận, mở rộng cung cấp dịch vụ đến các khách hàng tiềm năng, các ngân hàng cũng có thể dựa vào database đã thu thập để kiểm soát rủi ro, các gian lận tín dụng, đảm bảo hiệu quả hoạt động của tổ chức.

Phát hiện và ngăn chặn hành vi lừa đảo, vi phạm pháp luật (Fraud identification)

Một trong những vấn đề lớn nhất mà ngành ngân hàng phải đối mặt là gian lận, tội phạm trong tín dụng. Big Data sẽ cho phép các ngân hàng đảm bảo rằng 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 sẽ có thể xác định hay nhận được cảnh báo nếu có điều gì bất thường xảy ra trong quá trình hoạt động, cung cấp dịch vụ đến khách hàng. Ví dụ nếu một nhà đầu tư hay khách hàng thường thanh toán chi tiêu cho sinh hoạt hằng ngày hoặc để tiền trong tài khoản gửi tiết kiệm lấy lãi, nhưng trong một ngày lại cố gắng rút toàn bộ số tiền từ tài khoản của mình qua máy ATM, điều này có nghĩa là thẻ có thể đã bị mất cắp và sử dụng bởi chính những kẻ cắp. Nhân viên ngân hàng sẽ gọi điện đến chủ tài khoản hoặc thông báo đến khách hàng bằng bất kỳ hình thức nào để xác minh lại giao dịch đó một cách rõ hơn: giao dịch hợp pháp khách hàng thực hiện hay giao dịch trái phép bởi tội phạm lừa đảo, tội phạm đã trộm được thẻ mà khách hàng không biết? Cứ thế, việc phân tích dữ liệu giao dịch lịch sử và làm cơ sở để kiểm tra tính hợp pháp, an toàn bảo mật của các giao dịch hiện tại sẽ giảm thiểu được hành vi vi phạm pháp luật có thể xảy ra.

Các ngân hàng và tổ chức tài chính khai thác Big Data để phân biệt giữa các giao dịch là hành vi phạm tội với các giao dịch hợp pháp bằng cách áp dụng các thuật toán phân tích dữ liệu (data analytics models) và “học máy” (machine learning). 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, chẳng hạn như chặn các giao dịch bất thường, ngăn chặn hành vi lừa đảo trước khi nó xảy ra đảm bảo lợi ích của khách hàng và lợi nhuận của chính ngân hàng.

Kiểm soát rủi ro (Risk management), tuân thủ luật pháp và minh bạch trong báo cáo tài chính (Compliance and Reporting)

Ngoài phát hiện các hành vi phạm tội, bảo vệ lợi ích người tiêu dùng, các ngân hàng có thể ứng dụng Big Data đo lường, kiểm soát rủi ro khi thực hiện các giao dịch bằng cổ phiếu với những nhà đầu tư và kiểm tra hồ sơ vay của khách hàng. Dĩ nhiên tất cả phải dựa trên sự phân tích có kết quả từ mọi dữ liệu lịch sử liên quan. Các thuật toán 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 minh bạch nhằm hợp lý hoá các hoạt động của tổ chức từ đó giảm được chi phí quản lý.

Các tổ chức ngân hàng và tài chính hoạt động trong một khung pháp lý rất nghiêm ngặt, đòi hỏi mức độ cao nhất trong kiểm soát minh bạch các hoạt động tài chính, tuân thủ các điều luật và báo cáo đầy đủ chi tiết đến các cơ quan nhà nước, chính phủ. Ở Việt Nam, các ngân hàng và tổ chức tín dụng phải tuân thủ toàn bộ Luật Ngân hàng trong đó có Đạo luật về Luật Ngân hàng Nhà nước Việt Nam và Luật Các Tổ chức tín dụng. Ở Mỹ thì có Đạo luật Dodd – Frank, được ban hành sau cuộc khủng hoảng tài chính năm 2008, yêu cầu giám sát các giao dịch và tài liệu chi tiết về mọi giao dịch xảy ra ở bất kỳ tổ chức tài chính nào. Việc phát hiện sớm hành vi gian lận của khách hàng là cực kỳ quan trọng. Hệ thống Big Data thu thập và lưu trữ dữ liệu trong một cơ sở dữ liệu có quy mô lớn giúp ngân hàng quản lý, tiến hành phân tích một cách nhanh nhất bằng cách sử dụng các phần mềm, thuật toán chuyên dụng. Và khi phát hiện một số lượng lớn rủi ro có thể xảy ra, ngân hàng sẽ dễ dàng kiểm soát. Big Data đóng một vai trò to lớn trong quá trình tích hợp các chức năng của 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.

Tham gia vào việc kiểm soát đánh giá và nâng cao hiệu quả làm việc của nhân viên

Quá tập trung vào gia tăng lợi nhuận mà nhiều ngân hàng lại thường quên đi một ứng dụng tiềm năng của Big Data mà có thể có tác động rất lớn đến quá trình phát triển kinh doanh. Đó chính là nâng cao năng suất làm việc của nhân viên. Hệ thống Big Data hỗ trợ thu thập, phân tích, đánh giá, truyền tải dữ liệu về hiệu quả làm việc của nhân viên. 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 mình như những nhân viên nào đang có thành tích tốt nhất, những nhân viên nào không đạt được chỉ tiêu, và đặc biệt là xem xét mức độ hài lòng của nhân viên về môi trường làm việc, phúc lợi,.. của ngân hàng dành cho họ. Các công cụ của Big Data khai thác toàn bộ dữ liệu đều ở thời gian thực, do đó lúc giải pháp được đưa ra sẽ mang tính khả thi cao, và tạo nên những sự thay đổi nhanh chóng.

Ngoài ra các ngân hàng có thể đo lường nhiều thứ không chỉ mỗi hiệu suất làm việc của cá nhân, mà còn tinh thần đồng đội, sự tương tác giữa các phòng ban và văn hóa tổng thể của công ty. Nhân viên sẽ giảm thời gian dành cho các công việc mang tính thủ công gồm nhiều quy trình phức tạp bằng cách dựa vào hệ thống Big Data gồm các phần mềm đã được lập trình sẵn để giải quyết các công việc ấy một cách nhanh chóng và chính xác. Từ đó nhân viên dành nhiều thời gian cho các công việc, nhiệm vụ khó hơn, cấp bách hơn từ cấp trên giao xuống.

Kết luận

Các ngân hàng hiện ngày nay có quyền truy cập hàng triệu hoặc thậm chí hàng tỷ thông tin, dữ liệu về nhu cầu và cảm nghĩ của khách hàng. Giờ đây họ có thể sử dụng các công cụ Big Data để khai thác chúng nhằm mang lại hiệu quả kinh doanh tốt hơn – như đang tận dụng nguồn lực thứ ba ngoài nhân lực và tài chính. Sự ra đời của điện toán đám mây (cloud computing) có thể tích hợp các phần mềm, thuật toán phân tích và đồng bộ hóa theo thời gian thực trong cùng một hệ thống sẽ đem lại kết quả chính xác phục vụ cho quá trình đưa ra giải pháp khả thi cao ở hiện tại hay trong tương lai. Big Data sẽ mở rộng hoạt động của ngành ngân hàng theo cách mà sẽ cho phép họ vừa gia tăng lợi nhuận và giảm các chi phí phát sinh.

Bằng cách cập nhật, ứng dụng không chỉ Big Data và các xu hướng mới nổi trên toàn cầu như AI (trí tuệ nhân tạo) hay Machine Learning trong thời đại công nghệ 4.0, các ngân hàng và tổ chức tài chính trong ngành BFSI (Banking Financial Services and Insurance) sẽ nắm bắt tốt hơn nhu cầu của khách hàng, hiểu rõ mục tiêu hoạt động trong nội bộ tổ chức nhằm cung cấp các dịch vụ được cải tiến một cách kịp thời với chi phí hoạt động tối ưu đến khách hàng hay đưa ra các giải pháp cải thiện năng suất làm việc của nhân viên.

Ngoài việc xây dựng cơ sở hạ tầng, hệ thống, các công cụ, phần mềm công nghệ hỗ trợ khai thác Big Data, chuyên gia phân tích dữ liệu có thể giúp các ngân hàng thiết lập các mục tiêu thích hợp cho dự án Big Data và tích hợp kiến thức chuyên môn về phân tích vào các bộ phận, phòng ban chức năng của tổ chức để mang lại lợi ích tối đa không chỉ trong nội bộ mà đến khách hàng.

 

Có thể bạn chưa biết:

 

Tư vấn và xây dựng hệ thống big data

Phân tích dữ liệu big data

Tư vấn chiến lược

Training lĩnh vực dữ liệu

DVMS chuyên:
- Tư vấn, xây dựng, chuyển giao công nghệ Blockchain, mạng xã hội,...
- Tư vấn ứng dụng cho smartphone và máy tính bảng, tư vấn ứng dụng vận tải thông minh, thực tế ảo, game mobile,...
- Tư vấn các hệ thống theo mô hình kinh tế chia sẻ như Uber, Grab, ứng dụng giúp việc,...
- Xây dựng các giải pháp quản lý vận tải, quản lý xe công vụ, quản lý xe doanh nghiệp, phần mềm và ứng dụng logistics, kho vận, vé xe điện tử,...
- Tư vấn và xây dựng mạng xã hội, tư vấn giải pháp CNTT cho doanh nghiệp, startup,...

Vì sao chọn DVMS?
- DVMS nắm vững nhiều công nghệ phần mềm, mạng và viễn thông. Như Payment gateway, SMS gateway, GIS, VOIP, iOS, Android, Blackberry, Windows Phone, cloud computing,…
- DVMS có kinh nghiệm triển khai các hệ thống trên các nền tảng điện toán đám mây nổi tiếng như Google, Amazon, Microsoft,…
- DVMS có kinh nghiệm thực tế tư vấn, xây dựng, triển khai, chuyển giao, gia công các giải pháp phần mềm cho khách hàng Việt Nam, USA, Singapore, Germany, France, các tập đoàn của nước ngoài tại Việt Nam,…

Quý khách xem Hồ sơ năng lực của DVMS tại đây >>

Quý khách gửi yêu cầu tư vấn và báo giá tại đây >>