Hiện nay, dữ liệu lớn (Big Data) ngày càng trở nên phổ biến và được ứng dụng ở nhiều lĩnh vực trong đời sống, trong đó có ngành ngân hàng. Với những bước thay đổi đột phá và tăng trưởng nhanh trong thời gian ngắn, hãy cùng xem Big Data ngành ngân hàng đã mang lại những gì và đạt được hiệu quả như thế nào qua bài viết dưới đây!
Big Data – Dữ liệu lớn là gì?
Dữ liệu lớn (Big Data) là một thuật ngữ chỉ bộ dữ liệu phức tạp mà các phương pháp xử lý truyền thống không đủ để đáp ứng.
Dữ liệu được được hình thành từ các nguồn:
- Dữ liệu hành chính (phát sinh từ chương trình của một tổ chức chính phủ hoặc phi chính phủ) như hồ sơ bệnh án điện tử, hồ sơ bảo hiểm, hồ sơ ngân hàng;…
- Dữ liệu từ hoạt động thương mại (phát sinh từ hoạt động thương mại) như giao dịch tín dụng, giao dịch qua mạng trên các thiết bị di động
- Dữ liệu từ thiết bị cảm biến như hình ảnh từ vệ tinh, cảm biến đường, khí hậu
- Dữ liệu từ các thiết bị theo dõi như điện thoại di động, GPS
- Dữ liệu hành vi như tìm kiếm trực tuyến sản phẩm dịch vụ
- Dữ liệu từ thông tin ý kiến trên mạng xã hội
Hiện nay, dữ liệu lớn ngày càng trở nên phổ biến và được ứng dụng ở mọi lĩnh vực đời sống, trong đó có lĩnh vực ngân hàng.
Tại sao xu hướng sử dụng big data trong ngân hàng lại phát triển mạnh?
Trong vài năm trở lại đây, những người đứng đầu nhiều ngân hàng lớn đã nhận định: Dữ liệu lớn đã và đang đem lại nhiều lợi ích thiết thực trong việc kinh doanh và quản lý của ngân hàng.
Một vài lợi ích có thể kể đến như:
- Tiết giảm chi phí thuê nhân sự thực hiện các tác vụ thủ công
- Tăng thời gian phát triển và tối ưu hóa sản phẩm
- Hỗ trợ ban lãnh đạo, cán bộ ngân hàng triển khai kế hoạch và đưa ra quyết định đúng đắn
- Tiết kiệm thời gian xử lý thông tin của khách hàng và phòng chống rủi ro gian lận…
| Xem thêm: Chiến lược chuyển đổi số trong ngân hàng 2023 |
Những ứng dụng thiết thực của big data (dữ liệu lớn) trong ngành ngân hàng
Sau khi ứng dụng Dữ liệu lớn, ngành ngân hàng đã có nhiều thay đổi đột phá và tăng trưởng nhanh chỉ trong thời gian ngắn. Sau đây là một vài ứng dụng thiết thực của Dữ liệu lớn với ngành ngân hàng:
Phân tích các thói quen chi tiêu của khách hàng
Nhờ Dữ liệu lớn, các ngân hàng có đủ dữ liệu về thông tin liên quan đến thói quen, hành vi chi tiêu, nguồn thu chủ yếu của khách hàng trong năm, các khoản vay hay dịch vụ mà họ đang sử dụng. Điều này là cơ sở để ngân hàng tiếp cận và phân tích thông tin, từ đó áp dụng các chương trình khuyến mãi phù hợp với từng đối tượng. Bên cạnh đó, nguồn thông tin quan trọng trên còn là nền tảng để ngân hàng đánh giá rủi ro, thẩm định trước khi vay vốn, mở rộng dịch vụ và bán chéo sản phẩm đến khách hàng mục tiêu.
Phân khúc khách hàng và thẩm định hồ sơ
Phân khúc khách hàng là một trong những hoạt động quan trọng trong chiến lược marketing và thiết kế sản phẩm của ngân hàng. Các dữ liệu về thói quen, nhu cầu, xu hướng chi tiêu của khách hàng sẽ giúp ngân hàng xác định đối tượng thuộc phân khúc nào, đặc điểm ra sao, đánh giá hồ sơ của họ một cách khách quan, từ đó cung cấp dịch vụ phù hợp với từng nhóm đối tượng tiềm năng.
Marketing cá nhân hóa
Sau khi có được thông tin phân khúc khách hàng, ngân hàng tận dụng marketing để nhắm đến đối tượng mục tiêu dựa trên hiểu biết về thói quen chi tiêu cá nhân của họ. Ngân hàng cũng kết hợp dữ liệu lịch sử giao dịch và dữ liệu phi cấu trúc từ mạng xã hội để tạo nên bức tranh tổng quan về nhu cầu của khách hàng dựa trên phân tích tâm lý, nhu cầu, mong muốn thầm kín. Từ đó họ đưa ra những chiến dịch marketing hiệu quả cho các chương trình khuyến mãi, vay vốn lãi suất thấp để có được tỷ lệ phản hồi cao hơn từ khách hàng.
| Xem thêm: Chuyển đổi số trong ngành y tế: Lợi ích và xu hướng đáng chú ý |
Nâng cao chất lượng dịch vụ thông qua xây dựng hệ thống thu thập và phân tích phản hồi của khách hàng
Sau mỗi lần nhận tư vấn dịch vụ từ trung tâm chăm sóc khách hàng hay thực hiện giao dịch, khách hàng có thể để lại phản hồi qua nhiều kênh thông tin khách nhau (Zalo, Facebook, biểu mẫu). Dữ liệu lớn cho phép thu thập, chọn lọc, phân tích phản hồi của khách hàng, giúp nhân viên tư vấn giải quyết và hỗ trợ khách hàng kịp thời. Điều này cũng giúp ngân hàng ngăn chặn tin đồn ảnh hưởng đến hoạt động kinh doanh, nhanh chóng đưa ra các kế hoạch cải tiến theo nhu cầu người sử dụng, nâng cao vị thế thương hiệu và chất lượng dịch vụ.
Giải pháp công nghệ giúp khai thác và quản lý dữ liệu lớn hiệu quả – FSI Data Platform
Để ứng dụng dữ liệu lớn hiệu quả, doanh nghiệp bạn cần một chiến lược, cơ chế và công cụ phù hợp cho phép bạn lưu trữ, xử lý, phân tích dữ liệu với số lượng lớn, tốc độ xử lý nhanh.
Nền tảng lưu trữ và xử lý dữ liệu lớn toàn diện FSI Data Platform tới từ FSI, nhà cung cấp giải pháp chuyển đổi số hàng đầu Việt Nam, được phát triển dựa trên công nghệ mở Hadoop và ứng dụng nhiều công nghệ lõi tiên tiến AI, Machine Learning, Deep Learning…
Nền tảng này là công cụ khai thác và quản lý dữ liệu lớn mạnh mẽ, với 4 module chính bao gồm: Lưu trữ dữ liệu; Kết nối và tổng hợp dữ liệu; Xử lý dữ liệu lớn; và Trực quan hóa dữ liệu.
Ưu điểm của FSI Data Platform nằm ở:
- Khả năng lưu trữ tất cả các định dạng dữ liệu, lưu trữ không giới hạn
- Thu thập dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau, không phụ thuộc đơn vị quản lý nguồn dữ liệu gốc, không làm ảnh hưởng tới hoạt động hiện hành của các đơn vị liên quan
- Tìm kiếm và truy xuất dữ liệu, thông tin nhanh chóng, sát với thời gian thực
- Phân tích và trực quan hóa dữ liệu, giúp tạo lập các báo cáo theo yêu cầu với độ chính xác và tốc độ cao.
Trên đây là 4 ứng dụng quan trọng của Dữ liệu lớn, một trong những cải tiến vượt trội đem lại hiệu quả bất ngờ trong ngành ngân hàng. Với vô vàn ứng dụng của Dữ liệu lớn và sự phổ biến của nó trong mọi lĩnh vực, các ngân hàng ở Việt Nam cần tích cực gia nhập xu thế, từ đó nâng cao năng lực cạnh tranh, cải thiện lợi nhuận và chất lượng dịch vụ.
Trên đây là 4 ứng dụng quan trọng của Dữ liệu lớn, một trong những cải tiến vượt trội đem lại hiệu quả bất ngờ trong ngành ngân hàng. Với vô vàn ứng dụng của Dữ liệu lớn và sự phổ biến của nó trong mọi lĩnh vực, các ngân hàng ở Việt Nam cần tích cực gia nhập xu thế, từ đó nâng cao năng lực cạnh tranh, cải thiện lợi nhuận và chất lượng dịch vụ.
