Quản trị để khai thác dữ liệu tốt nhất mang lại lợi thế cạnh tranh cho ngân hàng

Dữ liệu nói chung và dữ liệu trong ngành Ngân hàng nói riêng có những điểm cần nhìn vào như: dữ liệu hiện có, dữ liệu tiềm năng, dữ liệu có ích và dữ liệu có thể chia sẻ. 

Đại diện IBM Việt Nam cho rằng mỗi ngân hàng cần có một cái nhìn sâu sắc về dữ liệu, xuất phát từ sự hiểu biết về hành vi cũng như dự đoán các sự kiện tài chính, cuộc sống của khách hàng. Đơn cử như trường hợp OCBC, nhà băng này đã sử dụng công nghệ real-time (thời gian thực) để đạt hiệu quả tiếp thị đột phá. Theo đó, OCBC sử dụng phân tích khách hàng và chiến lược marketing mới để cá nhân hoá phiếu của khách hàng và thông tin liên lạc.

Bằng cách phân tích dữ liệu khách hàng như lịch sử số lần truy cập tài khoản, từ đó xác định mô hình nhất định và các sự kiện quan trọng, các ngân hàng được thiết kế một chiến lược marketing tập trung vào một khối lượng lớn các mục tiêu, truyền thông tiếp thị tuỳ biến, bán cho khách hàng các sản phẩm, dịch vụ có sức thu hút với họ.

Có nhiều cách để khai thác dữ liệu của khách hàng tại ngân hàng. Có nhà băng phân tích các giao dịch, thanh toán, mức độ tương tác qua các kênh, chi tiêu... của khách hàng để có thể cung cấp dữ liệu thời gian thực chuẩn xác nhất. Hay việc tận dụng truyền thông xã hội để có cái nhìn sâu sắc về khách hàng thông qua khám phá các sự kiện trong cuộc sống, từ đó xây dựng hồ sơ khách hàng. Đây cũng là phương pháp giúp ngân hàng tiết giảm tương đối chi phí.

Một chuyên gia chia sẻ, thực tế diễn ra mỗi ngày tại nhiều chi nhánh của các ngân hàng trên khắp thế giới là khó khăn trong xử lý các thủ tục giấy tờ liên quan tới thương mại. “Các tổ chức, ngân hàng này thuê và đào tạo thêm nhân sự có kiến thức để giải quyết sự gia tăng khối lượng công việc. Đây là một giải pháp không có quy mô dài hạn để đáp ứng nhu cầu thị trường, mà cần phải có những giải pháp thông minh, thiết thực, xuất phát từ tự thân của mỗi tổ chức tài chính”, vị này cho hay.

Ông Nguyễn Phương Quân - Phó giám đốc Trung tâm An toàn bảo mật Công nghệ, SHB cũng nhận thấy cần có một giải pháp bảo mật dữ liệu tổng thể với yêu cầu quản trị tập trung bằng việc: phân loại và đánh dấu, mã hoá và kiểm soát truy cập dữ liệu, kiểm soát thiết bị ngoại vi kết nối tới máy trạm, chống thất thoát dữ liệu.

Tuy nhiên, để đưa ra được một giải pháp có tính khả thi thì cần một sự đầu tư tương xứng. Một khảo sát của Công ty Giải pháp Sunoida DMCC so sánh về mức độ đầu tư chi phí trung bình sử dụng để quản lý dữ liệu cho một khách hàng của ngân hàng Việt Nam và một số khu vực cho thấy sự chênh lệch khá lớn. Mức chi phí này tại khu vực châu Âu là 5,52 USD, Trung Đông là 4,07USD, châu Á - Thái Bình Dương là 3,84 USD, châu Phi là 3,53 USD, còn tại Việt Nam là dưới 0,5 USD. Ở đây, các loại chi phí được tính gồm chi phí nhân sự, chi phí giấy phép, chi phí vận hành hệ thống và chi phí đầu tư hệ thống.

Giám đốc dữ liệu của MB, ông Nguyễn Minh Đức đặt ra câu hỏi: “Chúng ta luôn nói về việc số hoá ngân hàng, nhưng bao nhiêu khách hàng có thông tin chính xác? Khi thông tin giữa các hệ thống nội bộ trong ngân hàng không được đồng bộ với nhau, dữ liệu chưa được nhìn nhận là một loại tài sản”.

Điều này dẫn tới hệ quả là các ngân hàng chưa có bộ phận chuyên trách quản trị dữ liệu, chưa triển khai được Khung Quản trị dữ liệu. Mà thực tế việc nâng cao chất lượng dữ liệu được thực hiện rải rác như là một cấu phần của các dự án và thường chỉ phục vụ cho mục tiêu của dự án. Hoạt động thu thập dữ liệu cũng chưa được coi trọng dẫn đến thiếu nhiều loại dữ liệu phục vụ hoạt động phân tích chuyên sâu.

Theo đại diện MB, để nâng cao chất lượng dữ liệu cần bắt đầu từ người đứng đầu tổ chức, phải nhận thức rõ vai trò và giá trị của dữ liệu đối với hoạt động kinh doanh, coi dữ liệu là tài sản chiến lược của tổ chức. Xây dựng thói quen sử dụng dữ liệu trong hoạt động ra quyết định quản lý, kinh doanh; thay đổi mô hình tổ chức.