Tăng cường năng lực cạnh tranh cho tổ chức tài chính với dữ liệu

Phát biểu khai mạc tọa đàm, ông Nguyễn Minh Tú - Giám đốc khối dịch vụ thông tin doanh nghiệp FiinGroup, cho biết, việc phát triển các sản phẩm tài chính số đã trở thành xu thế tất yếu trong quá trình hướng tới tăng trưởng kinh tế bền vững.

Theo đó, nhu cầu về các sản phẩm này đã khuyến khích các tổ chức tài chính khai thác dữ liệu và nâng cao năng lực phân tích nhằm cải tiến quy trình ra quyết định và tối ưu hóa kinh doanh. Các tổ chức tài chính đang tận dụng dữ liệu lớn (big data) và trí tuệ nhân tạo (AI) để cung cấp dịch vụ hiệu quả, tối ưu hóa trải nghiệm khách hàng và đảm bảo minh bạch. Đồng thời, phải tuân thủ nghiêm ngặt các quy định mới về bảo vệ dữ liệu.

Sử dụng dữ liệu và phân tích dữ liệu là lợi thế nhằm tối ưu hóa nguồn lực cho doanh nghiệp. Từ phân tích dữ liệu để tối ưu chuỗi cung ứng dữ liệu thông qua việc xử lý và giải nghĩa thông tin được tạo ra ở các khâu khác nhau trong chuỗi cung ứng, với mục tiêu tìm kiếm sự thật và thông tin chính xác. Qua đó, giúp cho tổ chức tài chính có thêm giải pháp mới và góc nhìn mới.

Tại tọa đàm, ông Jinchang Lai - Chuyên gia trưởng, Trưởng nhóm cơ sở hạ tầng tài chính, bộ phận tư vấn các định chế tài chính khu vực châu Á Thái Bình Dương của IFC, đã trình bày tham luận tổng quan về các sản phẩm dữ liệu và phân tích dữ liệu dành cho tổ chức tài chính.

Theo ông Jinchang Lai, Việt Nam là nước đi sau so với các nước khác tại Đông Nam Á. Các dịch vụ tài chính kỹ thuật số của Việt Nam đạt khoảng 60% để đạt được 80% thì cần phải có doanh nghiệp riêng về dữ liệu. Hiện Việt Nam đã tận dụng cuộc cách mạng công nghệ 4.0, phát triển 2 mô hình kinh doanh mới là Backend as a Service (Baas) và Software as a Service (SaaS).

Đây là hai mô hình có những cải tiến mới nhất trong ngành dịch vụ, để có thể cung cấp một loạt các API và tính năng như thông báo đẩy, đăng nhập xã hội, mô hình dữ liệu, cho phép truy cập vào nhiều chức năng sáng tạo khác nhau. Từ việc thu thập và phân tích dữ liệu khách hàng trong các tổ chức tài chính sẽ hỗ trợ nâng cao hiệu suất, tối ưu hóa thời gian và chi phí để nâng cao trải nghiệm cho khách hàng.

Bên cạnh đó, khi đưa ra các quyết định về tín dụng, cần phải kết hợp sử dụng dữ liệu của công ty thường dùng, cùng với các dữ liệu khác nữa để có quyết định tốt hơn. Trong đó, các dữ liệu khác bên ngoài các tổ chức tài chính, sẽ giúp cho việc so sánh, phân tích dữ liệu để tìm ra được thông tin chính xác nhất.

Từ việc thu thập dữ liệu của tổ chức tài chính cùng các dữ liệu khác bên ngoài (gọi chung là hệ sinh thái dữ liệu mới), cần phải có 4 cấu phần chính, gồm: ⁽¹⁾ Niềm tin vào các doanh nghiệp trung gian cung cấp dữ liệu khác bên ngoài; ⁽²⁾ Cơ sở hạ tầng cho việc quản lý dữ liệu mới; ⁽³⁾ Thực tiễn hay nền tảng quản lý dữ liệu; ⁽⁴⁾ Hành lang pháp lý có hướng dẫn chính thức về cơ chế quản lý và xử lý dữ liệu.

Trong khi đó, ông Neli Munroe đại diện của Hiệp hội Thông tin Kinh doanh (BIIA), cho rằng, tính chính xác, tính phù hợp và tính minh bạch là yếu tố chính và quan trọng nhất trong việc sử dụng dữ liệu. Đồng thời, cần có cơ chế quản lý và xử lý tốt để đảm bảo tính chính xác của dữ liệu.

Trao đổi tại tọa đàm, ông Đoàn Thanh Hải - Phó Cục trưởng Cục Công nghệ thông tin, Ngân hàng Nhà nước Việt Nam đã đưa ra quan điểm về những thách thức mà các tổ chức tài chính gặp phải trong việc sử dụng dữ liệu. Theo ông Hải, việc giữ được dữ liệu sạch, chuẩn xác rất quan trọng.

Vừa qua, Ngân hàng Nhà nước đã có những yêu cầu làm sạch dữ liệu tại đề án 06 của Chính phủ cùng với Quyết định 2345/QĐ-NHNN. Từ thực tế tại các ngân hàng, trong thời gian dài sử dụng dữ liệu về tài khoản cá nhân ở ngân hàng đã bị các tội phạm xâm nhập, lợi dụng mà nhiều khi không kiểm soát được.

Hiện các ngân hàng cũng đã tích cực triển khai làm sạch dữ liệu, làm sạch tài khoản, hồ sơ khách hàng. Đến nay, việc làm sạch dữ liệu cá nhân đã đem lại hiệu quả rõ rệt khi tội phạm lợi dụng dữ liệu ngân hàng đã giảm đáng kể.

Ông Hải cũng cho biết, theo Luật mới đang dự thảo về dữ liệu cá nhân, dự kiến có nhiều quy định để bảo vệ dữ liệu cá nhân chặt chẽ hơn. Trong đó yêu cầu, nếu ngân hàng muốn chia sẻ dữ liệu cá nhân với bên khác phải được sự đồng ý của khách cá nhân bị chia sẻ. Điều này rất có lợi cho chính khách hàng cá nhân. Tuy nhiên, đây cũng là một thách thức đối với các ngân hàng vì quá trình làm việc, xử lý dữ liệu sẽ bị gián đoạn.

Bàn về giải pháp cho vấn đề này, ông Jinchang Lai cho rằng, nếu tất cả đều dựa vào sự đồng thuận của tất cả các bên thì hiệu quả trong việc sử dụng dữ liệu sẽ không cao.

Theo ông Jinchang Lai, cần phân cấp trong việc bảo vệ dữ liệu. Xếp hạng dữ liệu theo từng cấp độ 1, 2, 3, 4 để tùy theo mức độ nhạy cảm của dữ liệu có thể được khai thác cho phù hợp. Đối với dữ liệu cá nhân, phân loại dữ liệu cá nhân, dữ liệu tài chính, dữ liệu nhạy cảm…

T.Đ