Áp dụng phân tích dữ liệu sẽ giúp ngân hàng tiên đoán chính xác rủi ro tín dụng

Thưa ông, như phần trình bày của ông thì có thể thấy chuyển đổi dữ liệu số rất cần thiết với ngân hàng bán lẻ. Vì sao vậy thưa ông?

Chuyển đổi dữ liệu số hay Data Driven Transformation là một hình thức phát triển chiến lược kinh doanh tài chính số của doanh nghiệp tài chính ngân hàng trong đó tận dụng ưu thế nguồn dữ liệu hiện hữu của mình để thực hiện những phân tích sâu nhằm hiểu rõ hơn về khách hàng, vận hành hay tài chính để cải thiện hiệu suất kinh doanh, từ đó tạo ra những điều chỉnh trong chiến lược kinh doanh số của mình.

Việc áp dụng phân tích dữ liệu vào hoạt động kinh doanh trong ngành tài chính ngân hàng đã có từ rất lâu, tuy nhiên với những hạn chế về mặt thông tin lẫn nguồn lực, các phân tích hiện đang chỉ xoay quanh các hình thái báo cáo tổng hợp hoặc các Dashboard vận hành. Hiện nay, với sự bùng nổ của lượng dữ liệu (Big Data), việc áp dụng phương pháp phân tích dữ liệu nâng cao như Big Data Analytic hay Machine Learning, Ngân hàng có thể nhìn vào thật sâu trong dữ liệu hiện hữu của mình, có được những năng lực tiên đoán tốt hơn, đặc biệt trong rủi ro tín dụng. Việc tiên đoán chính xác hơn rủi ro tín dụng kéo theo sự cải thiện các thông số tài chính khác, ví dụ như hoạt động trích lập dự phòng sẽ được cải thiện đáng kể.

Qua quá trình làm việc thực tế với các khách hàng, theo ông, đâu là thách thức đối với việc thực hiện chuyển đổi dữ liệu số?

Thách thức lớn nhất là việc xây dựng văn hóa dữ liệu trong hoạt động của hệ thống. Điều này đòi hỏi một phương pháp tiếp cận thông minh chú trọng xây dựng sự đồng thuận ủng hộ, phương pháp quản lý thay đổi và đương nhiên không thể thiếu sự ủng hộ mạnh mẽ của chủ doanh nghiệp. Thực tế thì khi thế giới ngày càng tiến gần hơn đến trí tuệ nhân tạo, thì sự tương tác giữa con người lại trở nên quan trọng hơn hết. Luôn có sự phản kháng một cách vô thức, nhất là đối với các vấn đề về thay đổi quy trình, tăng trách nhiệm hay sự minh bạch và đây là bài toán khó cần giải quyết. Việc quan trọng là phải tạo ra nhận diện giá trị của phân tích dữ liệu ở quy mô nhỏ, thông qua những dự án Pilot ngắn, cho ra các kết quả tác động tích cực đến hoạt động kinh doanh. Điều này sẽ dẫn đến sự gia tăng ngày càng cao về tư duy dữ liệu và đến một lúc nào đó, Ngân Hàng có thể xây dựng được một chiến lược dữ liệu toàn diện với sự đồng thuận cao. Khi đó, những vẫn đề rào cản còn lại như kỹ thuật hay chi phí trở nên không quan trọng.

Vậy giải pháp của CMC là gì để giúp các ngân hàng tiến gần hơn tới số hóa dữ liệu, thưa ông?

Trong năm 2017, CMC đưa ra một giải pháp nền tảng dữ liệu số – Digital Data Foundation – là một tập hợp các dịch vụ và giải pháp giúp doanh nghiệp nói chung và Ngân Hàng nói riêng trong lộ trình chuyễn đổi dữ liệu số này. Một nền tảng dữ liệu số vững chắc bao gồm những dịch vụ tư vấn thiết kế và triển khai nhà kho dữ liệu (Data Warehouse) tổng thể cho Ngân Hàng Bán Lẽ với đầy đủ phạm vi công việc trích xuất, biến đổi và làm giàu dữ liệu. Dịch vụ thứ hai là tư vấn xây dựng mô hình quản trị dữ liệu Data Governance, trong đó giải quyết các vấn đề như Data Flow, Data Quality, Master Data. Ngoài ra, với kinh nghiệm giải pháp ngành tài chính Ngân Hàng, CMC cũng có thể thực hiện các Dashboard quản trị mang tính chuyên môn tài chính cao như CFO Dashboard, các Dashboard hỗ trợ bảng cân đối tài sản thế chấp (Asset & Liability), Customer 360 View.

Trong lộ trình này, CMC sẽ đóng vai trò là nhà cung cấp dịch vụ tích hợp chuyên nghiệp, có thể tư vấn, cung cấp giải pháp dich vụ tổng thể, toàn diện về chiến lược dữ liệu cho một ngân hàng bán lẻ với sự tham gia của hệ sinh thái CMC: Tích hợp hệ thống, Viễn thông, Phần mềm và An ninh An toàn thông tin.

(Theo ICTNews.vn – ngày 06/12/2017)

Để lại một bình luận

Email của bạn sẽ không được hiển thị công khai. Các trường bắt buộc được đánh dấu *