Có sự chênh lệch về mức độ xử lý dữ liệu

Cần đảm bảo tính nhất quán của dữ liệu thu thập được

Dữ liệu được coi là “xương sống” của các tổ chức tín dụng, tuy nhiên, việc phân tích và xử lý dữ liệu được một số lãnh đạo ngân hàng thừa nhận vẫn có những hạn chế. Theo ông, nguyên nhân của vấn đề này là gì?

Nền kinh tế chuyển dịch mạnh mẽ sang xu hướng bán lẻ trong suốt một thập niên qua khiến việc phân tích dữ liệu để hỗ trợ cho quá trình ra quyết định kinh doanh của ngân hàng trở thành xu hướng tất yếu. Các ngân hàng thương mại đã không ngừng đầu tư cho hệ thống công nghệ thông tin, đặc biệt là các nỗ lực tập trung hóa dữ liệu và khai thác dữ liệu tập trung. Mục tiêu của việc này là nhằm nâng cao hiệu quả hoạt động, tối ưu hóa hoạt động quản lý và đáp ứng nhu cầu ngày càng đa dạng của khách hàng. Tuy nhiên, trong quá trình thực hiện phân tích dữ liệu của các ngân hàng vẫn còn tồn tại nhiều hạn chế.

Đầu tiên, một trong những vấn đề lớn nhất mà ngành ngân hàng đang phải đối mặt là sự chênh lệch về mức độ xử lý dữ liệu giữa hội sở và các chi nhánh ngân hàng. Hội sở thường được trang bị hạ tầng công nghệ tốt hơn, có khả năng xử lý dữ liệu mạnh mẽ và hiệu quả. Trong khi đó, không ít chi nhánh, đặc biệt là ở khu vực ngoại thành và nông thôn, vẫn sử dụng các hệ thống thô sơ, lạc hậu, không chỉ ảnh hưởng đến hiệu suất làm việc, mà còn gây ra sự khác biệt trong chất lượng dịch vụ cung cấp cho khách hàng.

Thứ hai, dù đã có nhiều nỗ lực trong việc tập trung hóa dữ liệu, nhưng thực tế cho thấy, dữ liệu của ngân hàng vẫn còn phân tán ở nhiều nguồn khác nhau. Việc này gây ra khó khăn trong việc truy xuất và phân tích dữ liệu một cách toàn diện. Sự phân tán không chỉ xuất phát từ sự khác biệt giữa hội sở và chi nhánh, mà còn từ việc sử dụng nhiều hệ thống phần mềm khác nhau, chưa được tích hợp chặt chẽ.

Thứ ba, việc nhập liệu chưa đồng bộ cũng là một nguyên nhân khiến cho việc phân tích dữ liệu ở ngân hàng trở nên phức tạp. Khi mỗi chi nhánh, thậm chí mỗi nhân viên, có cách nhập liệu riêng biệt, dữ liệu thu thập được sẽ khó có thể đảm bảo tính nhất quán. Điều này không chỉ gây ra khó khăn trong việc phân tích, mà còn ảnh hưởng đến việc ra quyết định dựa trên dữ liệu. Rất nhiều giải pháp số hóa của các ngân hàng thương mại chưa đạt kết quả như mong đợi do việc không am hiểu thực địa hoạt động của các đơn vị kinh doanh, khiến các dữ liệu nhập liệu mang tính đối phó hơn là việc có thể cung cấp các số liệu hữu ích từ hoạt động.

Hoạt động phân tích dữ liệu của ngành ngân hàng trong giai đoạn tới có thể phải đối mặt với những thách thức nào và đâu là giải pháp cho các thách thức đó?

Hoạt động phân tích dữ liệu chắc chắn sẽ còn đối mặt với nhiều thách thức, đặc biệt là khả năng tập hợp dữ liệu và chất lượng nguồn nhân lực.

Trong môi trường ngân hàng hiện đại, dữ liệu không chỉ đến từ hệ thống nội bộ, mà còn từ các nguồn bên ngoài như các tổ chức tài chính, đối tác giao dịch, thậm chí là từ các nền tảng mạng xã hội. Các ngân hàng quan tâm đến việc phát triển các kênh đối tác để có thể phát triển đa dạng nguồn thu nhập phi tín dụng khiến việc tập trung hóa dữ liệu ngày càng gặp thách thức lớn, thông qua việc đấu nối các hệ thống dữ liệu khác nhau. Việc tập hợp, lọc và xử lý dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau đòi hỏi một hệ thống quản lý dữ liệu mạnh mẽ và linh hoạt. Thách thức ở đây không chỉ là vấn đề kỹ thuật, mà còn liên quan đến việc đảm bảo tính bảo mật, độ tin cậy và tính toàn vẹn của dữ liệu.

Đối với câu chuyện chất lượng nguồn nhân lực, mặc dù công nghệ đóng vai trò quan trọng, nhưng con người vẫn là yếu tố quyết định trong việc phân tích dữ liệu và các lựa chọn khai thác dữ liệu. Ngành ngân hàng đang đối mặt với sự thiếu hụt về nhân lực có chuyên môn trong lĩnh vực này, không chỉ cho vị trí của các chuyên gia phân tích dữ liệu, mà còn ở các vị trí phân tích dữ liệu tại các đơn vị kinh doanh. Trong những năm gần đây, các ngân hàng bắt đầu quan tâm đến việc đào tạo tư duy phân tích dữ liệu cho các bộ phận trực tiếp kinh doanh, dù có những bước cải thiện nhưng vẫn còn cách xa so với mục tiêu số hóa dữ liệu để có thể ra các quyết định số. Tư duy dữ liệu ở cấp tác nghiệp là yếu tố quan trọng cho quá trình ra quyết định số của các ngân hàng.

Công nghệ đóng vai trò quan trọng, nhưng con người vẫn là yếu tố quyết định trong việc phân tích dữ liệu và các lựa chọn khai thác dữ liệu

Để tối ưu hóa việc phân tích dữ liệu trong ngành ngân hàng, việc áp dụng các giải pháp sau có thể mang lại hiệu quả đáng kể.

Thứ nhất, nâng cao nhận thức của người lao động về sử dụng dữ liệu. Một trong những yếu tố quan trọng nhất là nhận thức của người lao động về giá trị của dữ liệu. Ngân hàng cần tổ chức các buổi tập huấn, hội thảo và chương trình đào tạo nhằm giáo dục nhân viên về tầm quan trọng của dữ liệu và hậu quả của việc nhập liệu sai lệch. Khi mỗi nhân viên hiểu rõ giá trị của dữ liệu và tầm quan trọng của việc nhập liệu chính xác, họ sẽ thực hiện công việc của mình với trách nhiệm và chính xác hơn.

Thứ hai, xây dựng cẩm nang hướng dẫn khai thác dữ liệu. Hành động này để đảm bảo rằng, mỗi nhân viên đều là người chuyên nghiệp về dữ liệu, biết cách khai thác và sử dụng dữ liệu hiệu quả. Cẩm nang nên được thiết kế dành riêng cho từng chức danh, từ nhân viên giao dịch, chăm sóc khách hàng cho đến chuyên viên quan hệ khách hàng, chuyên viên phân tích dữ liệu ở hội sở và đơn vị kinh doanh.

Mỗi cẩm nang nên bao gồm các bước cụ thể, ví dụ minh họa và thông lệ tốt nhất để giúp nhân viên dễ dàng áp dụng vào công việc hàng ngày. Các cẩm nang sẽ góp phần rút ngắn khoảng cách về trình độ xử lý dữ liệu giữa các nhân viên trong ngân hàng, đồng thời giúp đồng bộ hóa quá trình khai thác nền tảng dữ liệu của ngân hàng.

Sự tham gia hỗ trợ của các công ty phân tích dữ liệu đối với ngân hàng, hay nói cách khác là việc chia sẻ dữ liệu có khiến ngân hàng chịu thêm rủi ro trong việc đảm bảo an toàn dữ liệu, thưa ông?

Ngân hàng thường tìm kiếm sự hợp tác với các công ty phân tích dữ liệu để tận dụng khả năng chuyên sâu của họ trong việc xử lý và phân tích dữ liệu lớn. Mục tiêu chính là nâng cao hiệu quả hoạt động, tối ưu hóa dịch vụ, phát triển sản phẩm mới và cung cấp trải nghiệm tốt hơn cho khách hàng. Ví dụ, thông qua việc hợp tác, ngân hàng có thể sử dụng dữ liệu để phân loại khách hàng, dự đoán hành vi giao dịch, hoặc đề xuất sản phẩm, dịch vụ phù hợp.

Công ty phân tích dữ liệu thường cung cấp các công cụ phân tích mạnh mẽ và nền tảng công nghệ tiên tiến để giúp ngân hàng tận dụng tối đa dữ liệu của họ. Điều này có thể bao gồm việc sử dụng trí tuệ nhân tạo, học máy và các thuật toán phân tích để tạo ra thông tin giúp ngân hàng đưa ra quyết định thông minh.

Công ty phân tích dữ liệu là cầu nối quan trọng giữa khả năng của ngân hàng và dữ liệu, giúp ngân hàng thu thập, tổng hợp và hiểu sâu về dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau. Hơn nữa, công ty phân tích dữ liệu thường cung cấp dữ liệu phân tích chuyên sâu và các báo cáo phân tích dễ hiểu để giúp ngân hàng hiểu rõ hơn về tình hình và xu hướng, từ đó đưa ra các quyết định kinh doanh nhanh chóng dựa trên dữ liệu.

Khi ngân hàng chia sẻ dữ liệu với công ty phân tích dữ liệu hoặc bên thứ ba khác, có sự tăng cường tiềm năng cho các vấn đề về bảo mật dữ liệu. Dữ liệu có thể rò rỉ hoặc bị truy cập trái phép, gây ra mất mát thông tin quan trọng hoặc tiết lộ dữ liệu cá nhân của khách hàng, dẫn đến hậu quả nghiêm trọng về danh tiếng và pháp lý đối với ngân hàng.

Một trong những rủi ro chính là việc quản lý quyền truy cập và kiểm soát dữ liệu. Khi dữ liệu được chia sẻ với bên thứ ba, ngân hàng cần đảm bảo rằng họ kiểm soát được việc truy cập và sử dụng dữ liệu. Họ cũng phải đảm bảo bên thứ ba tuân thủ các tiêu chuẩn bảo mật nghiêm ngặt.

Để bảo vệ dữ liệu, ngân hàng cần đầu tư vào các biện pháp bảo mật mạnh mẽ, bao gồm mã hóa dữ liệu, sử dụng các công nghệ xác thực tiên tiến và theo dõi liên tục để phát hiện các hoạt động bất thường. Tổ chức tín dụng cũng cần thiết lập các chính sách và quy trình để quản lý quyền truy cập và kiểm soát dữ liệu một cách chặt chẽ.

3 mục đích và 4 cẩn trọng

Theo ông, phân tích dữ liệu trong hệ thống ngân hàng có đơn thuần là việc trình bày các con số và số liệu để quản lý?

Việc tập hợp, lọc và xử lý dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau đòi hỏi một hệ thống quản lý dữ liệu mạnh mẽ và linh hoạt.

Mục tiêu cuối cùng của việc chuyển đổi số hay phân tích dữ liệu là việc ngân hàng có thể sử dụng các dữ liệu để có thể đưa ra các quyết định nhằm mục tiêu hỗ trợ quá trình kinh doanh của ngân hàng. Thông qua việc hiểu biết sự vận hành của dữ liệu và mối quan hệ giữa các yếu tố trong quá trình kinh doanh mà nhà quản lý ngân hàng, từ cấp hội sở cho đến cấp kinh doanh có thể ra các quyết định nhanh chóng dựa trên những sự thay đổi trong số liệu.

Một là, phân tích dữ liệu giúp gia tăng sự am hiểu khách hàng. Các khách hàng đều có nhu cầu đa dạng về các sản phẩm tài chính và với việc phân tích hiệu quả các dữ liệu của khách hàng hiện hữu mà ngân hàng có thể đưa ra các gói chào sản phẩm tốt hơn cho từng nhóm khách hàng. Dữ liệu khách hàng chứa đựng nhiều thông tin giá trị về hành vi và nhu cầu tài chính. Thông qua việc phân tích dữ liệu, ngân hàng có thể hiểu rõ hơn về nhu cầu và mong muốn của khách hàng, cho phép ngân hàng cung cấp các đề xuất và giải pháp tài chính phù hợp, từ đó tăng cường mức độ hài lòng và gia tăng mức độ khai thác doanh thu trên từng khách hàng.

Hai là, phân tích dữ liệu thị trường giúp ngân hàng đánh giá được mức độ hấp dẫn của các thị trường tiềm năng. Việc phân tích dữ liệu không chỉ giới hạn ở hiện tại, mà còn giúp ngân hàng nhìn xa hơn vào tương lai. Thông qua việc phân tích dữ liệu, ngân hàng có thể xác định được những thị trường tiềm năng chưa được chú trọng, từ đó định hướng chiến lược kinh doanh, mở rộng thị trường và tối ưu hóa nguồn lực.

Tóm lại, mục đích của việc phân tích dữ liệu không nhằm chỉ để báo cáo và phục vụ công tác quản lý, mà nó trở thành một công cụ quan trọng để xác định các điểm cần cải thiện trong hoạt động và vận hành của ngân hàng.

Ba là, phân tích dữ liệu giúp đo lường năng suất bán hàng của nhân viên. Việc đo lường một mặt có ý nghĩa giúp đánh giá hiệu quả kinh doanh của nhân viên, một mặt giúp người quản lý đánh giá ưu điểm cũng như hạn chế của nhân viên trong danh mục các sản phẩm bán và trong quy trình bán thì sản phẩm nào có thể bán tốt nhất. Việc này không chỉ giúp tăng cường hiệu suất làm việc, mà còn hỗ trợ quản lý trong việc phân bổ các chỉ tiêu kinh doanh một cách hợp lý, đảm bảo rằng mỗi nhân viên và chi nhánh đều đóng góp hiệu quả nhất vào sự phát triển chung của ngân hàng.

Có sự “mong manh” giữa khai thác và xử lý dữ liệu với việc xâm phạm dữ liệu cá nhân là hành vi vi phạm pháp luật. Làm thế nào để các công ty phân tích dữ liệu và ngân hàng tránh được vướng mắc liên quan đến pháp luật?

Việc các ngân hàng ngày càng mở rộng dịch vụ Open banking thông qua sự hợp tác với các bên thứ ba nhằm gia tăng trải nghiệm đa nền tảng của ngân hàng, cũng như giúp gia tăng sự hiểu biết của ngân hàng đối với khách hàng là một xu hướng tất yếu để tạo động lực tăng trưởng mới. Tuy nhiên, các ngân hàng cần nhận thức rõ về những rủi ro liên quan đến những cáo buộc xâm phạm dữ liệu cá nhân.

Thứ nhất, liên tục cập nhật các quy định pháp luật. Đối với bất kỳ tổ chức nào, việc theo dõi và cập nhật liên tục về các quy định và luật lệ mới liên quan đến bảo vệ dữ liệu cá nhân là bắt buộc, nhằm đảm bảo tổ chức luôn hoạt động trong phạm vi của pháp luật và tránh bị phạt.

Bên cạnh đó, việc đào tạo nhân viên về nhận thức bảo mật dữ liệu khách hàng cần phải được duy trì liên tục, đảm bảo họ luôn ý thức được trách nhiệm cũng như nghĩa vụ. Tất cả nhân viên, đặc biệt là những người tiếp xúc trực tiếp với dữ liệu, cần được đào tạo về các quy định pháp luật hiện hành. Họ cần biết cách tuân thủ chúng trong quá trình làm việc hàng ngày để đảm bảo an toàn dữ liệu.

Thứ hai, thu thập dữ liệu một cách minh bạch. Trước khi thu thập bất kỳ dữ liệu cá nhân nào, tổ chức cần có sự đồng ý rõ ràng từ khách hàng, thường được thực hiện thông qua việc đọc và chấp nhận chính sách bảo mật.

Để tuân thủ các quy định pháp lý và đảm bảo tính pháp lý khi thu thập dữ liệu cá nhân, các công ty phân tích dữ liệu và ngân hàng cần thiết lập quy trình cho việc thu thập dữ liệu đáp ứng yêu cầu về sự đồng thuận của người dùng. Điều này đòi hỏi việc cung cấp thông tin rõ ràng và dễ hiểu cho khách hàng về việc thu thập và mục đích sử dụng dữ liệu. Khách hàng cần được thông báo về mục đích thu thập dữ liệu, cách dữ liệu sẽ được sử dụng và thời gian lưu trữ, nhằm tạo ra sự minh bạch và tăng cường niềm tin từ khách hàng.

Thứ ba, áp dụng các biện pháp bảo mật trong quá trình sử dụng dữ liệu khách hàng. Mã hóa giúp bảo vệ dữ liệu khỏi việc truy cập trái phép, trong khi tường lửa (firewall) giúp ngăn chặn các mối đe dọa từ mạng bên ngoài. Cả hai đều là yếu tố quan trọng trong việc bảo vệ dữ liệu. Hệ thống cũng cần được kiểm tra thường xuyên để phát hiện và khắc phục các lỗ hổng bảo mật. Cập nhật phần mềm và hệ thống là một phần quan trọng của việc này.

Một số biện pháp bảo mật cần được áp dụng bao gồm mã hóa dữ liệu, kiểm tra danh tính và quản lý quyền truy cập. Mã hóa dữ liệu là quá trình chuyển đổi thông tin thành một định dạng không đọc được nếu không có chìa khóa giải mã, nhằm đảm bảo người không có quyền truy cập không thể đọc thông tin. Kiểm tra danh tính đòi hỏi xác định và xác minh người dùng trước khi cho phép họ truy cập dữ liệu. Quản lý quyền truy cập đảm bảo người dùng chỉ có quyền truy cập đến những thông tin mà họ cần và không nhiều hơn.

Thứ tư, giới hạn truy cập. Chỉ những nhân viên có trách nhiệm trực tiếp với dữ liệu mới được truy cập vào hệ thống, giúp giảm thiểu rủi ro truy cập trái phép. Đồng thời với đó, mọi hoạt động truy cập và xử lý dữ liệu cần được theo dõi và ghi lại, giúp phát hiện và xử lý nhanh chóng bất kỳ sự cố nào.

Hệ thống truy vết là một công cụ quan trọng trong việc giám sát và theo dõi mọi hoạt động liên quan đến dữ liệu cá nhân trong ngành ngân hàng, cho phép tổ chức tài chính xác định người dùng, thời điểm truy cập và mục đích sử dụng dữ liệu; đồng thời, xác định ai đã truy cập dữ liệu, khi nào họ đã làm như vậy và mục đích sử dụng dữ liệu. Điều này có nghĩa, bất kỳ hành vi không đáng tin cậy hoặc sai lệch nào đối với dữ liệu cá nhân có thể được phát hiện ngay lập tức. Hệ thống truy vết không chỉ giúp ngăn chặn các hành vi không phù hợp, mà còn giúp cải thiện quản lý dữ liệu và đảm bảo tính minh bạch về việc sử dụng thông tin cá nhân của khách hàng.

Một trong những khía cạnh quan trọng của hệ thống truy vết là khả năng xác định mục đích sử dụng dữ liệu. Thông qua việc ghi lại các hoạt động cụ thể của người dùng, chúng ta có thể hiểu rõ tại sao dữ liệu đã được truy cập và liệu việc này tuân thủ quy định pháp lý hay không, giúp tăng cường tính minh bạch và khả năng theo dõi của tổ chức tài chính.