Xu hướng ứng dụng Big Data trong ngân hàng

Trong thời đại công nghệ số, Big Data đã trở thành một yếu tố then chốt trong việc định hình và phát triển các ngành công nghiệp, đặc biệt là ngành ngân hàng. Với khả năng xử lý và phân tích lượng dữ liệu khổng lồ, Big Data không chỉ giúp các ngân hàng nâng cao hiệu quả hoạt động mà còn mở ra nhiều cơ hội mới để cải thiện trải nghiệm khách hàng và quản lý rủi ro. Bài viết sau đây sẽ khám phá khái niệm, các ứng dụng Big Data trong ngân hàng và xu hướng tương lai trong lĩnh vực này.

1. Big Data là gì?

Big Data (dữ liệu lớn) là thuật ngữ dùng để mô tả một lượng dữ liệu khổng lồ và phức tạp đến mức không thể xử lý hoặc phân tích hiệu quả bằng các phương pháp truyền thống hoặc các công cụ quản lý dữ liệu thông thường. Big Data có thể bao gồm một loạt các dữ liệu khác nhau như dữ liệu giao dịch, dữ liệu khách hàng, dữ liệu từ các cảm biến IoT và dữ liệu trên mạng xã hội.

Big Data là gì?

Một số đặc điểm chính của Big Data thường được gọi là “3V”:

• Volume (Khối lượng): Khối lượng dữ liệu cực kỳ lớn, có thể lên đến petabyte hoặc exabyte.
• Velocity (Tốc độ): Dữ liệu được tạo ra và xử lý với tốc độ rất nhanh, đòi hỏi khả năng xử lý thời gian thực.
• Variety (Độ đa dạng): Dữ liệu đến từ nhiều nguồn khác nhau và có thể ở nhiều định dạng khác nhau như văn bản, hình ảnh, video và âm thanh.

2. Ứng dụng Big Data trong ngân hàng

Trong ngành ngân hàng, Big Data đã trở thành công cụ quan trọng để tối ưu hóa quy trình kinh doanh và nâng cao chất lượng dịch vụ. Cùng với sự phát triển mạnh mẽ của công nghệ và các hệ thống phân tích dữ liệu, ngân hàng có thể sử dụng Big Data để phân tích và ứng dụng các thông tin một cách hiệu quả. Một số ứng dụng nổi bật của Big Data trong ngân hàng bao gồm:

• Phân tích thói quen chi tiêu khách hàng: Các ngân hàng có thể dựa vào hành vi chi tiêu, thói quen giao dịch của khách hàng, từ đó cung cấp các dịch vụ và sản phẩm phù hợp hơn, tăng cường trải nghiệm khách hàng.
• Quản lý rủi ro: Bằng cách cập nhật liên tục xu hướng tiêu dùng và thông tin thị trường theo thời gian thực, ngân hàng có thể phát hiện những bất thường trong quá trình cung cấp dịch vụ đến khách hàng. Ví dụ, khi rút một khoản tiền lớn bất thường từ thẻ ATM có thể là dấu hiệu rủi ro về thẻ. Ngân hàng sẽ sử dụng các biện pháp an ninh để xác minh giao dịch này. Bằng cách khai thác Big Data và áp dụng các thuật toán phân tích dữ liệu cùng với Machine Learning (học máy), ngân hàng có thể phân biệt giữa các giao dịch bất hợp pháp và hợp pháp. Hệ thống phân tích sẽ tự động trích xuất ra trong thời gian thực, đồng thời đề xuất các phương án xử lý.
• Giới thiệu và phát triển thêm các dịch vụ khác: Dựa trên các phản hồi và hành vi tiêu dùng, ngân hàng có thể thu hút và 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 cho những khách hàng có tiền nhàn rỗi hoặc đề xuất các khoản vay ngắn hạn cho những người có thói quen chi tiêu thường xuyên. Nếu khách hàng đang tìm kiếm giải pháp vay vốn linh hoạt, Techcombank hiện nay cung cấp nhiều lựa chọn phù hợp với nhu cầu tài chính của khách hàng như: Tài khoản thấu chi MyCash, Vay tiêu dùng tín chấp trả góp, Vay tiêu dùng thế chấp,...
• Cải thiện marketing và tăng cường trải nghiệm khách hàng: Các ngân hàng có thể sử dụng Big Data để phân tích các chiến dịch marketing trước đó và hiệu quả của chúng. Ngoài ra, Big Data giúp ngân hàng nâng cao trải nghiệm khách hàng bằng cách cung cấp các dịch vụ và sản phẩm cá nhân hóa.  
• Tối ưu hóa quy trình vận hành: Thông qua các công nghệ phân tích dữ liệu giúp ngân hàng xác định các lĩnh vực cần cải thiện và thực hiện các biện pháp tiết kiệm chi phí.

Ứng dụng Big Data trong ngân hàng giúp tối ưu hóa quy trình và nâng cao trải nghiệm khách hàng.

3. Xu hướng tương lai khi ứng dụng Big Data trong ngân hàng

Trong tương lai, Big Data sẽ tiếp tục đóng vai trò quan trọng trong việc định hình ngành ngân hàng. Một số xu hướng có thể nhận thấy trong thời gian tới bao gồm:

• Ứng dụng AI và Machine Learning: Các ngân hàng sẽ kết hợp Big Data với các công nghệ trí tuệ nhân tạo (AI) và học máy (Machine Learning) để nâng cao dự báo và cá nhân hóa trải nghiệm người dùng. Ví dụ, việc sử dụng AI có thể giúp ngân hàng dự báo các xu hướng tài chính, nhận diện hành vi rủi ro và đưa ra các quyết định chính xác hơn. Điển hình trong đó, ngân hàng Techcombank đã bắt tay cùng Personetics - công ty hàng đầu thế giới chuyên cung cấp các giải pháp cá nhân hoá, giúp khách hàng quản lý tài chính cá nhân tốt hơn, nhờ vào sự hỗ trợ của công nghệ AI. Thông qua việc phân tích và dự đoán nhu cầu của từng khách hàng, hệ thống này sẽ đưa ra những lời khuyên hữu ích như "mẹo" tiết kiệm, đề xuất sản phẩm tài chính phù hợp, hay tư vấn tăng trưởng tài sản.
• Dữ liệu từ Internet of Things (IoT): Thông qua dữ liệu từ IoT, các ngân hàng có thể hiểu rõ hơn về nhu cầu và mong muốn của khách hàng, từ đó cải thiện chất lượng dịch vụ và trải nghiệm người dùng. Đồng thời cung cấp các dịch vụ tài chính linh hoạt và cá nhân hóa hơn.

IoT là mạng lưới các thiết bị được kết nối với nhau qua Internet, cho phép thu thập, trao đổi và xử lý dữ liệu tự động.

• Tăng cường bảo mật và quyền riêng tư: Khi dữ liệu khách hàng ngày càng trở nên quan trọng, vấn đề bảo mật sẽ ngày càng được chú trọng. Các ngân hàng sẽ đầu tư vào các công nghệ bảo mật tiên tiến như mã hóa và Blockchain để đảm bảo an toàn cho dữ liệu khách hàng.  
• Cải thiện dịch vụ ngân hàng số: Các ngân hàng sẽ tiếp tục phát triển và tối ưu hóa các dịch vụ ngân hàng số, sử dụng Big Data để phân tích, tạo ra các dịch vụ mới đáp ứng nhu cầu của khách hàng, cung cấp các trải nghiệm giao dịch nhanh chóng và cá nhân hóa hơn. Trong đó, ngân hàng Techcombank đã và đang đẩy mạnh các tính năng trên ngân hàng số Techcombank Mobile, giúp tối ưu trải nghiệm cá nhân hóa tối đa với loạt tính năng mới ví dụ như quản lý tài chính cá nhân, cá nhân hóa mã QR, tùy chỉnh giao diện tài khoản và thẻ,...
• Ứng dụng phân tích dữ liệu ảo và công nghệ Blockchain: Big Data sẽ được tích hợp với công nghệ Blockchain và phân tích dữ liệu ảo, giúp tăng cường độ bảo mật cho các giao dịch tài chính. Điều này không chỉ cải thiện hiệu quả hoạt động mà giúp các ngân hàng tránh các rủi ro tiềm ẩn. Hiện nay, một số ngân hàng tại Việt Nam đã ứng dụng Blockchain trong một số dịch vụ như chuyển tiền liên ngân hàng, thanh toán quốc tế, truy xuất nguồn gốc hóa đơn điện tử,... Trong tương lai, Blockchain được kỳ vọng sẽ trở thành công nghệ trụ cột với sự xuất hiện của nhiều sản phẩm, dịch vụ tài chính mới với chi phí thấp hơn, khả năng tiếp cận cao hơn.

Big Data đã và đang tạo ra những cơ hội và thách thức mới cho ngành ngân hàng. Việc ứng dụng Big Data trong ngân hàng không chỉ giúp tối ưu quy trình hoạt động và còn mang lại trải nghiệm khách hàng vượt trội và gia tăng lợi nhuận. Trong tương lai, với sự phát triển không ngừng của công nghệ và sự thay đổi trong thói quen tiêu dùng, Big Data sẽ tiếp tục đóng vai trò là yếu tố then chốt giúp các ngân hàng duy trì sự cạnh tranh và phát triển bền vững. Do đó, các ngân hàng cần nắm bắt và tận dụng tối đa tiềm năng của Big Data để duy trì sự cạnh tranh và đáp ứng nhu cầu ngày càng cao của khách hàng.

Khách hàng lưu ý: Thông tin trong bài viết chỉ mang tính tham khảo và có thể thay đổi theo từng thời điểm. Để cập nhật chính sách mới nhất của Techcombank, quý khách vui lòng truy cập website https://techcombank.com hoặc liên hệ các phương thức dưới đây:

• Hệ thống chi nhánh/phòng giao dịch Techcombank trên toàn quốc
• Trung tâm Dịch vụ khách hàng (hotline 24/7): 1800 588822 (trong nước) hoặc +84 24 39446699 (quốc tế)
• Email: call_center@techcombank.com.vn