Quản trị dữ liệu để gia tăng lợi thế cạnh tranh trong hoạt động ngân hàng

Phát biểu khai mạc hội thảo, ông Nguyễn Thanh Sơn - Giám đốc Trung tâm Đào tạo thuộc Hiệp hội Ngân hàng Việt Nam cho biết, việc phát triển và khai thác hiệu quả dữ liệu là một trong 9 nhóm giải pháp để thực hiện mục tiêu chuyển đổi số ngành Ngân hàng tại Quyết định số 810/QĐ-NHNN phê duyệt “Kế hoạch chuyển đổi số ngành Ngân hàng đến năm 2025, định hướng đến năm 2030”.

Theo ông Sơn, hiện hệ thống Ngân hàng đang nắm một lượng dữ liệu khổng lồ và vô giá về khách hàng, đó là những dữ liệu tài chính, giao dịch có tính nhạy cảm, đồng thời có ý nghĩa rất lớn nếu được quản lý và sử dụng đúng cách. Đặc biệt trong bối cảnh các ngân hàng đang tích cực đưa vào ứng dụng các công nghệ mới như Dữ liệu lớn, Trí tuệ nhân tạo hay Máy học,… 

Việc các ngân hàng làm chủ được khối tài sản vô hình sẽ có lợi thế cạnh tranh rất lớn. Trong đó, mấu chốt là quản trị, kiểm soát, xử lý về khối lượng cũng như chất lượng dữ liệu hiện hữu, với những thách thức rất lớn cho các ngân hàng. Cụ thể, việc sử dụng dữ liệu số trong ngành ngân hàng giúp cải thiện quyết định kinh doanh, nâng cao hiệu suất và cung cấp trải nghiệm tốt hơn cho khách hàng.

Tuy nhiên, các Ngân hàng Thương mại Việt Nam phần lớn đều đang ở giai đoạn đầu của lộ trình triển khai quản trị dữ liệu toàn hàng. Một số ngân hàng đã có những thành tựu vượt trội trong việc triển khai hoạt động quản trị dữ liệu như: TP Bank, VP Bank, VietinBank, Techcombank,…

Đó là những ngân hàng đã phần nào hình thành chiến lược dữ liệu, khung quản trị dữ liệu, có ban lãnh đạo, đơn vị chịu trách nhiệm chính cùng các chính sách, quy định về vai trò của các bên liên quan, thiết lập kế hoạch quản trị dữ liệu theo mỗi giai đoạn và đang từng bước thực hiện.

Vì vậy, ông Nguyễn Thanh Sơn nhấn mạnh, hội thảo “Tận dụng dữ liệu để thành công” không chỉ là cơ hội để các ngân hàng nắm bắt các xu hướng mới nhất trong lĩnh vực quản trị dữ liệu, nâng cao khả năng cạnh tranh và phát triển bền vững trong bối cảnh môi trường số hóa ngày càng phức tạp mà còn là dịp kết nối các nhà phát triển công nghệ, các chuyên gia, nhà đầu tư và đối tác kinh doanh nhằm tạo ra một hệ sinh thái số hiệu quả và bền vững tại Việt Nam.”

Tại hội thảo, các diễn giả đã có những bài phát biểu, chia sẻ xoay quanh nhiều nội dung, như: Khung quản trị dữ liệu; Kinh nghiệm thực tiễn trong triển khai khung quản trị dữ liệu; Phương pháp tiếp cận Gen AI trong lĩnh vực ngân hàng; Các rào cản khi triển khai Gen AI và giải pháp; Nền tảng dữ liệu hội tụ tiên tiến – Khi siêu dữ liệu trở nên quan trọng và Nền tảng dữ liệu AI: Nền tảng vận hành khai thác dữ liệu cho các ứng dụng AI.

Theo chia sẻ của chuyên gia PwC, các công nghệ tiên tiến như AI, điện toán đám mây và các biện pháp blockchain đang chuyển đổi việc quản trị dữ liệu, cho phép các ngân hàng mở rộng quy mô, tự động hóa và bảo mật các hoạt động dữ liệu.

Việc quản trị dữ liệu hiệu quả và áp dụng trí tuệ nhân tạo AI không chỉ là yếu tố quyết định sự cạnh tranh, mà còn là chìa khóa giúp các tổ chức tài chính nâng cao trải nghiệm khách hàng, tối ưu hóa quy trình, gia tăng hiệu quả hoạt động kinh doanh và giảm thiểu rủi ro.

Đối với công nghệ trí tuệ nhân tạo (AI) và máy học (ML) có ưu điểm về phân loại dữ liệu được thực hiện tự động và gắn thẻ dữ liệu, giúp giảm bớt nỗ lực thủ công, đồng thời đảm bảo phân loại dữ liệu xuyên suốt, nhất quán. Công nghệ này còn giúp phát hiện các hành vi bất thường và các vi phạm tiềm ẩn trong thời gian thực, cho phép phản ứng nhanh hơn trước các mối đe dọa bảo mật.

Ngoài ra, trí tuệ nhân tạo và máy học còn có thể phân tích dự đoán, dự báo các xu hướng và vấn đề trong tương lai, giúp các tổ chức chủ động giải quyết các thách thức về chất lượng dữ liệu và tuân thủ.

Với blockchain, giúp cung cấp bản ghi không thể thay đổi về các giao dịch dữ liệu, đảm bảo tính toàn vẹn và tin cậy của dữ liệu. Qua đó. tạo được các hợp đồng thông minh tự động đảm bảo tuân thủ các quy tắc được xác định trước. Do biện pháp blockchain quản lý dữ liệu phi tập trung (quản trị phân tán) nên giúp giảm rủi ro giả mạo dữ liệu và tăng tính minh bạch.

Về điện toán đám mây, có ưu điểm trong lưu trữ và xử lý được mở rộng để quản lý các tập dữ liệu lớn. Đồng thời, cung cấp quyền truy cập dữ liệu an toàn, linh hoạt, tạo điều kiện cho việc cộng tác và quản trị phân tán. Đặc biệt, tính năng bảo mật cũng được nâng cao do được mã hóa, quản lý danh tính và phát hiện mối đe dọa để bảo vệ dữ liệu và đảm bảo tuân thủ.

Đáng chú ý, chuyên gia PwC nhận định, GenAI sẽ là "mắt xích còn thiếu" cho dữ liệu và hiện đại hóa dữ liệu thành giá trị cao hơn một cách nhanh chóng. Bởi GenAI sử dụng mạng lưới thần kinh (neural networks) và thuật toán học sâu (deep learning) để xác định các mẫu và cấu trúc trong dữ liệu hiện có nhằm tạo ra nội dung mới và nguyên bản.

Tuy nhiên, chia sẻ trong nghiên cứu của chuyên gia PwC cho rằng, 65% CEO tại khu vực Châu Á - Thái Bình Dương dự đoán GenAI sẽ tác động tích cực đến hiệu suất nhưng có khoảng 25% CEO dự đoán số lượng nhân sự sẽ sụt giảm do dư thừa khi ứng dụng GenAI.

Việc chuyển đổi và áp dụng GenAI, hoạt động của các ngân hàng sẽ theo cách thức hoàn toàn mới. Trong đó, có 5 lĩnh vực trọng tâm của GenAI trong ngành ngân hàng là dịch vụ khách hàng, nghiên cứu & phát triển sản phẩm, tự động hóa tuân thủ, hỗ trợ quy trình thẩm định và quản lý rủi ro.

Một là, cải thiện dịch vụ khách hàng trong việc các ngân hàng có thể sử dụng GenAI kết hợp với giải pháp AI hội thoại để cung cấp hoặc cải thiện các giao diện chatbot hoặc trợ lý ảo hiện có;

Hai là, nghiên cứu mở rộng phát triển các sản phẩm, với ưu đãi tài chính tập trung cho cá nhân trong lĩnh vực ngân hàng bán lẻ, ngân hàng tư nhân và ngân hàng doanh nghiệp, điều chỉnh theo nhu cầu và sở thích cụ thể của từng khách hàng để tạo ra lợi thế cạnh tranh mới;

Ba là, cung cấp cho GenAI quyền truy cập vào tập dữ liệu lớn để có thể tạo các đánh giá rủi ro tuân thủ, phân tích rủi ro, phát hiện các rủi ro tiềm ẩn và tuân thủ các quy định cập nhật nhất;

Bốn là, hỗ trợ quy trình thẩm định trong việc tự động hóa quy trình để đánh giá dữ liệu và mô hình phức tạp nhằm xác định xem thông tin của người nộp đơn có đáng tin cậy và phù hợp với khẩu vị rủi ro của ngân hàng hay không;

Năm là, GenAI có thể gia tăng giá trị cho quy trình nhận diện, đánh giá và giảm thiểu rủi ro của ngân hàng nhằm bảo vệ khỏi tổn thất tài chính. Bởi GenAI có thể sàng lọc các giao dịch liên quan nhằm phát hiện các vi phạm rủi ro tiềm ẩn và hành vi khách hàng có khả năng gian lận.

“Chúng tôi luôn nhấn mạnh rằng dữ liệu là yếu tố then chốt giúp các tổ chức tài chính đổi mới và phát triển bền vững. Việc quản trị dữ liệu hiệu quả và triển khai các công nghệ tiên tiến như trí tuệ nhân tạo GenAI vào việc ứng dụng trong hoạt động ngân hàng là chìa khóa giúp các tổ chức tài chính nâng cao trải nghiệm khách hàng, tối ưu hóa quy trình, gia tăng hiệu quả hoạt động kinh doanh và giảm thiểu rủi ro”, bà Đinh Hồng Hạnh, Phó Tổng Giám đốc, Lãnh đạo Dịch vụ Tư vấn Tài chính, PwC Việt Nam nhấn mạnh thêm.

Hội thảo đã cung cấp những kiến thức và giải pháp toàn diện về quản trị dữ liệu, từ khung quản trị dữ liệu đến các ứng dụng công nghệ hiện đại như trí tuệ nhân tạo (AI) và Gen AI. Đồng thời, tạo cơ hội để các ngân hàng nắm bắt các xu hướng mới nhất trong lĩnh vực quản trị dữ liệu, nâng cao khả năng cạnh tranh và phát triển bền vững trong bối cảnh môi trường số hóa ngày càng phức tạp.