VNBA phối hợp IFC đào tạo về quản trị và khai thác dữ liệu trong lĩnh vực tài chính - ngân hàng

Dữ liệu ngày càng là nguồn lực quan trọng của ngành Ngân hàng

Phát biểu khai mạc, bà Vũ Hà Huyền, Phó Giám đốc Trung tâm Đào tạo VNBA, nhấn mạnh dữ liệu ngày càng trở thành nguồn lực quan trọng của nền kinh tế, đặc biệt trong lĩnh vực tài chính - ngân hàng. Dữ liệu không chỉ phục vụ hoạt động kinh doanh mà còn tác động trực tiếp đến chất lượng tín dụng, năng lực quản trị rủi ro, khả năng cung cấp dịch vụ tài chính và tính minh bạch của thị trường.

Trong bối cảnh Nghị quyết số 57-NQ/TW ngày 22/12/2024 của Bộ Chính trị xác định khoa học, công nghệ, đổi mới sáng tạo và chuyển đổi số là động lực quan trọng thúc đẩy phát triển đất nước, việc quản lý và khai thác hiệu quả dữ liệu trở thành yêu cầu cấp thiết đối với các tổ chức tài chính. Theo bà Vũ Hà Huyền, dữ liệu tại nhiều tổ chức hiện chưa được chuẩn hóa, chất lượng chưa đồng đều, khả năng liên thông, chia sẻ còn hạn chế, trong khi yêu cầu về bảo mật, quyền riêng tư và tuân thủ pháp lý ngày càng cao. Thông qua thảo luận và hoạt động nhóm, học viên có cơ hội chia sẻ kinh nghiệm thực tiễn, tiếp cận kiến thức quốc tế và đề xuất giải pháp phù hợp với thị trường Việt Nam.

Bốn trụ cột của hệ sinh thái dữ liệu tài chính

Chia sẻ tại lớp học, ông Jinchang Lai, Chuyên gia trưởng, Trưởng Nhóm Phát triển Cơ sở hạ tầng tài chính khu vực châu Á - Thái Bình Dương thuộc Nhóm Tư vấn các định chế tài chính IFC, đồng thời là Trưởng nhóm Mạng lưới Phát triển Cơ sở hạ tầng tài chính APEC (FIDN), cho rằng dữ liệu và dịch vụ tài chính có mối quan hệ chặt chẽ, không thể tách rời. Từ thanh toán, chuyển tiền đến cấp tín dụng, mọi hoạt động đều cần dữ liệu để xác minh thông tin, đánh giá rủi ro và ra quyết định.

Theo ông, quản trị dữ liệu không đơn thuần là vấn đề công nghệ mà còn liên quan đến quản trị mô hình, khả năng giải thích các quyết định tự động và trách nhiệm của tổ chức tài chính đối với khách hàng. Chẳng hạn, với giao dịch chuyển tiền quốc tế có dấu hiệu bất thường, ngân hàng cần dùng dữ liệu và mô hình phân tích để nhận diện nguy cơ rửa tiền, gian lận, nhưng cơ chế kiểm soát cần được thiết kế hợp lý để tránh chặn nhầm giao dịch hợp pháp.

Nếu trước đây các tổ chức tài chính chủ yếu dựa vào dữ liệu tự thu thập và dữ liệu công khai từ cơ quan nhà nước, thì hiện nguồn dữ liệu đã mở rộng sang các trung tâm thông tin tín dụng, nhà cung cấp dịch vụ dữ liệu bên thứ ba, hiệp hội và tổ chức ngành nghề. Việc kết hợp nhiều nguồn giúp ngân hàng có cái nhìn toàn diện hơn về khách hàng, nhất là doanh nghiệp nhỏ và vừa (SME) - nhóm thường chưa có đủ thông tin tài chính hoặc lịch sử tín dụng. Từ kinh nghiệm quốc tế, ông Jinchang Lai đề xuất phát triển hệ sinh thái dữ liệu chuyên biệt cho lĩnh vực tài chính với bốn trụ cột:

Thứ nhất, tạo điều kiện để các định chế tài chính tin cậy và sử dụng dữ liệu bên thứ ba. Cơ quan quản lý cần có quy định và hướng dẫn thực tiễn về loại dữ liệu được phép sử dụng, phạm vi khai thác và trách nhiệm tuân thủ.

Thứ hai, phát triển thị trường dịch vụ dữ liệu và phân tích dữ liệu bên thứ ba, với các tiêu chuẩn về chất lượng dữ liệu, bảo mật và trách nhiệm pháp lý của nhà cung cấp.

Thứ ba, xây dựng các cơ sở hạ tầng dữ liệu mới. Dữ liệu từ các trung tâm thông tin tín dụng rất quan trọng nhưng chưa đủ phản ánh hoạt động của doanh nghiệp, nhất là SME. Ngân hàng cần khai thác thêm dữ liệu về logistics, thương mại điện tử, thanh toán, đăng ký doanh nghiệp, thuế, phí và các khoản xử phạt hành chính để đánh giá chính xác hơn dòng tiền và năng lực tài chính của khách hàng. Từ các mô hình tham khảo ở Hồng Kông, Trung Quốc, ông cho rằng Việt Nam cần nghiên cứu xây dựng các nền tảng dữ liệu phù hợp điều kiện trong nước, đáp ứng nhiều nhu cầu khác nhau của thị trường thay vì phụ thuộc vào một hệ thống duy nhất.

Thứ tư, tăng cường bảo vệ người tiêu dùng và dữ liệu khách hàng: dữ liệu được thu thập, sử dụng đúng mục đích, minh bạch; khách hàng được tiếp cận dịch vụ công bằng, không bị phân biệt đối xử và có cơ chế khiếu nại, xử lý khi phát sinh sai sót từ các quyết định tự động.

Diễn giả cũng lưu ý, quản lý dữ liệu cần được tiếp cận trên tổng thể các quy định liên quan, không chỉ bảo vệ dữ liệu cá nhân mà còn gồm bảo vệ người tiêu dùng tài chính, định danh và xác thực khách hàng (KYC), phòng, chống rửa tiền, an ninh mạng, cạnh tranh lành mạnh, tiêu chuẩn hóa và lưu trữ dữ liệu. Riêng với dữ liệu tín dụng, quyền yêu cầu xóa hoặc dịch chuyển dữ liệu cần được xem xét phù hợp với đặc thù của hệ thống thông tin tín dụng, bởi dữ liệu lịch sử còn phục vụ đánh giá rủi ro và bảo đảm ổn định tài chính.

AI mở rộng khả năng khai thác dữ liệu, thay đổi phương thức vận hành ngân hàng

Chia sẻ về sự chuyển đổi trong cách quản lý, khai thác dữ liệu, ông Vicenzo Resta, chuyên gia cao cấp trong ngành dữ liệu, cho biết dữ liệu phục vụ hoạt động ngân hàng gồm ba nhóm: dữ liệu nội bộ; dữ liệu công khai hoặc được chia sẻ từ bên ngoài như Chính phủ, Ngân hàng Nhà nước, trung tâm thông tin tín dụng; và dữ liệu mua từ nhà cung cấp bên thứ ba. Xét theo tính chất, dữ liệu gồm dữ liệu có cấu trúc (số tài khoản, số tiền, mã giao dịch) và dữ liệu phi cấu trúc (văn bản, âm thanh, hình ảnh, nội dung trao đổi với khách hàng). Theo ông, nhóm phi cấu trúc có thể chiếm khoảng 80% lượng dữ liệu ngân hàng có khả năng tiếp cận. Với sự phát triển của AI, nguồn dữ liệu này có thể được khai thác thông qua các công cụ tự động ghi chép, tóm tắt, phân tích, rồi chuyển thành dữ liệu có cấu trúc phục vụ ra quyết định.

Theo ông Resta, thay đổi quan trọng nằm ở cách đưa dữ liệu vào toàn bộ quy trình vận hành. Thay vì trình tự tuyến tính truyền thống (thu thập, lưu trữ, xử lý, sử dụng, quản trị), trong môi trường ngân hàng số, các tổ chức tài chính cần chuyển sang mô hình vòng lặp liên tục, trong đó kết quả thực hiện tiếp tục tạo ra dữ liệu mới để hệ thống cập nhật, điều chỉnh; việc sử dụng dữ liệu chuyển từ phản ứng theo nhu cầu sang dự báo, chủ động đề xuất sản phẩm; quản trị dữ liệu được tích hợp xuyên suốt. Chẳng hạn, ngân hàng có thể sớm nhận diện nhu cầu mới của khách hàng để giới thiệu sản phẩm phù hợp, hoặc dùng dữ liệu vĩ mô, thị trường để nhận diện doanh nghiệp chịu tác động khi giá nhiên liệu biến động mạnh. Ông lưu ý việc khai thác dữ liệu phải bảo đảm tính hợp pháp, quyền riêng tư và mục đích sử dụng phù hợp. Cùng với đó, cá nhân hóa sản phẩm theo nhu cầu, hành vi, hoàn cảnh của từng khách hàng sẽ giúp tổ chức tài chính nâng cao trải nghiệm khách hàng và năng lực cạnh tranh.

Đổi mới quy trình cấp tín dụng, đặt ra yêu cầu quản trị mới

Ông Jinchang Lai cho rằng quy trình cấp tín dụng đang chuyển mạnh sang môi trường số: khách hàng gửi yêu cầu vay qua điện thoại di động, thông tin được xác minh danh tính điện tử, thực hiện KYC, đánh giá hồ sơ và xác định hạn mức. Phương thức chấm điểm cũng mở rộng từ mô hình nội bộ sang dữ liệu, công cụ của bên thứ ba, rồi các nguồn dữ liệu mới nhờ AI.

Theo ông, bên cạnh eKYC, các tổ chức tài chính cần quan tâm đến KYA (Know Your Agent - hiểu biết về tác nhân AI), tức khả năng nhận diện, kiểm soát, giám sát các tác nhân AI tham gia cung cấp dịch vụ; cơ quan quản lý cũng cần nghiên cứu cơ chế giám sát phù hợp và giải quyết các vấn đề về chuyển dữ liệu xuyên biên giới. Trong tài trợ chuỗi cung ứng, khi các bên chia sẻ dữ liệu giao dịch trên nền tảng số, việc phê duyệt và giải ngân có thể được tự động hóa trong thời gian ngắn, giảm phụ thuộc vào hồ sơ giấy và thẩm định thủ công, với điều kiện có nền tảng dữ liệu đáng tin cậy và cơ chế kiểm soát phù hợp.

Về quản trị nội bộ, ông khuyến nghị mỗi tổ chức tài chính xây dựng cấu trúc quản trị dữ liệu riêng, xác định rõ đầu mối chịu trách nhiệm và bố trí nhân sự hoặc bộ phận chuyên trách, đồng thời kiểm soát dữ liệu xuyên suốt vòng đời sản phẩm ngay từ khâu phát triển. Nhóm chuyên gia IFC đã xây dựng tài liệu hướng dẫn gồm tám nội dung để các tổ chức tham khảo khi thiết lập hệ thống quản trị dữ liệu; đồng thời có thể tham khảo tiêu chuẩn, hướng dẫn quốc tế của Ngân hàng Thanh toán Quốc tế (BIS) và APEC.

Tại lớp học, các diễn giả nhấn mạnh hệ sinh thái dữ liệu tài chính chỉ phát triển khi có sự phối hợp giữa cơ quan quản lý, tổ chức tài chính và nhà cung cấp dịch vụ dữ liệu. Thông qua chương trình, VNBA và IFC kỳ vọng góp phần giúp các tổ chức tài chính Việt Nam tiếp cận kinh nghiệm quốc tế, nâng cao nhận thức về vai trò của dữ liệu và chủ động xây dựng năng lực quản trị, khai thác dữ liệu, qua đó nâng cao hiệu quả quản trị rủi ro, mở rộng khả năng tiếp cận tài chính và cải thiện chất lượng phục vụ khách hàng trong tiến trình chuyển đổi số.