21/03/2025
Theo nghiên cứu của KR Elixir, thị trường phân tích Big Data trong ngân hàng sẽ đạt 62,10 tỷ USD vào năm 2025. Với khả năng phân tích và xử lý một khối lượng dữ liệu khổng lồ, ứng dụng Big Data trong ngân hàng góp phần tối ưu hóa quy trình kinh doanh, đưa ra các quyết định chính xác và phát triển các dịch vụ tài chính linh hoạt, cá nhân hóa hơn. Tuy nhiên, bên cạnh những cơ hội, việc áp dụng Big Data cũng gặp phải không ít thách thức mà các ngân hàng cần vượt qua. Trong bài viết này, VNPT AI sẽ đưa ra một số góc nhìn tổng quan về các ứng dụng, thách thức và xu hướng phát triển của Big Data trong ngành ngân hàng hiện nay.
Thực trạng ứng dụng Big Data trong ngân hàng ở Việt Nam và trên thế giới
Ứng dụng Big Data trong ngân hàng trên thế giới
Công nghệ Big Data đã và đang trở thành một phần không thể thiếu trong ngành ngân hàng toàn cầu nhờ khả năng phân tích hành vi khách hàng, phát hiện gian lận và tối ưu hóa quy trình. Các ngân hàng lớn trên thế giới như JPMorgan Chase, HSBC hay DBS đã ứng dụng Big Data để tối ưu hóa hoạt động kinh doanh và nâng cao trải nghiệm khách hàng.
JPMorgan Chase là một trong những ngân hàng lớn nhất tại Mỹ đã triển khai hệ thống Hadoop và Apche Spark để lưu trữ và xử lý dữ liệu lớn theo thời gian thực. Việc sử dụng công nghệ điện toán đám mây như AWS và Microsoft Azure cũng giúp ngân hàng mở rộng khả năng lưu trữ, xử lý dữ liệu, đồng thời phát hiện các giao dịch bất thường và hành vi gian lận, từ đó bảo vệ tài sản của khách hàng. Thêm vào đó, JPMorgan Chase cũng sử dụng Big Data để cải thiện hiệu suất giao dịch và quy trình xử lý, tối ưu thời gian chờ và nâng cao sự hài lòng của khách hàng.
Ngân hàng HSBC đã ứng dụng Hadoop để phân tích dữ liệu khách hàng và giao dịch tài chính toàn cầu. Đồng thời, ngân hàng này cũng kết hợp với trí tuệ nhân tạo (AI) và học máy để dự đoán rủi ro tài chính và tối ưu hóa danh mục đầu tư.
Tại Singapore, ngân hàng DBS đã sớm triển khai các công cụ phân tích Big Data như NAV Planner và IBM Watson để cung cấp các dịch vụ tư vấn tài chính phù hợp với nhu cầu của khách hàng, đặc biệt trong việc bảo vệ hệ thống ngân hàng khỏi các cuộc tấn công mạng và gian lận.
Ứng dụng Big Data trong ngân hàng ở Việt Nam
Ở Việt Nam, việc ứng dụng Big Data trong ngân hàng cũng đã có những bước phát triển mạnh mẽ trong những năm gần đây, nhờ đó các ngân hàng có thể cải thiện dịch vụ và tăng trưởng mạnh mẽ trong chuyển đổi số.
Ngân hàng Techcombank là một trong những ngân hàng đi đầu trong việc ứng dụng công nghệ Big Data và AI. Với việc sử dụng công nghệ Apache Spark và các thuật toán học máy, Techcombank đã có thể phân tích dữ liệu khách hàng theo thời gian thực để thiết kế các sản phẩm tài chính như các khoản vay thấu chi và ưu đãi tỉ giá hối đoái. Đồng thời, ngân hàng này còn sử dụng dữ liệu lớn để phát hiện gian lận và tối ưu hóa quy trình tín dụng.
Theo báo cáo của MB Bank 2021, AI và Big Data là hai công nghệ then chốt trong việc định hình tương lai ngành ngân hàng. Các ngân hàng khác như Vietcombank và BIDV cũng đã áp dụng dữ liệu lớn để nâng cao hiệu quả trong hoạt động kinh doanh. Vietcombank sử dụng Data Lakes và các công nghệ như MongoDB, Hadoop để lưu trữ và phân tích dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau, qua đó phát hiện nhu cầu khách hàng và cải thiện các dịch vụ ngân hàng điện tử. BIDV cũng đã xây dựng hệ thống quản lý rủi ro dựa trên Big Data để duy trì sự ổn định tài chính và nâng cao hiệu quả hoạt động.
Ngoài các ngân hàng, các công ty tài chính như FE Credit, Home Credit hay Mirae Asset cũng đang áp dụng Big Data và công nghệ đám mây như AWS, Google Cloud để xử lý và lưu trữ dữ liệu, đồng thời sử dụng các công cụ như Apache Kafka để phân tích dữ liệu giao dịch và tín dụng.
>>> Có thể bạn quan tâm: Big data là gì? Khám phá ứng dụng và xu hướng nổi bật của dữ liệu lớn
Lợi ích và tầm quan trọng của việc ứng dụng dữ liệu lớn trong ngành ngân hàng
Trong ngành ngân hàng, việc ứng dụng công nghệ Big Data không chỉ giúp tối ưu hóa quy trình mà còn mang lại nhiều lợi ích quan trọng, điển hình như:
Nâng cao lợi thế cạnh tranh
Dữ liệu lớn giúp các ngân hàng nắm bắt được hành vi, nhu cầu và xu hướng của khách hàng một cách chi tiết. Nhờ vào khả năng phân tích lượng lớn dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau, ngân hàng có thể tối ưu hóa sản phẩm, dịch vụ và chiến lược marketing. Điều này không chỉ giúp tăng cường mối quan hệ với khách hàng hiện tại mà còn thu hút được khách hàng mới, từ đó mở rộng thị phần và duy trì lợi thế cạnh tranh trong một thị trường tài chính đầy biến động.
Bắt kịp xu hướng công nghệ và thời đại
Trong thời đại chuyển đổi số, khách hàng ngày càng yêu cầu những dịch vụ tài chính nhanh chóng, tiện lợi và trực tuyến. Big Data giúp ngân hàng nhanh chóng thích ứng với xu hướng này, phát triển các dịch vụ ngân hàng điện tử như thanh toán di động, ngân hàng trực tuyến và các giải pháp tài chính số hóa.
Hỗ trợ ra quyết định chiến lược
Một trong những lợi ích lớn nhất của Big Data là khả năng cung cấp tầm nhìn sâu rộng về thị trường và hành vi khách hàng. Thông qua việc phân tích dữ liệu lớn, ngân hàng có thể đưa ra các quyết định chiến lược chính xác, từ việc quản lý rủi ro, cải thiện dịch vụ khách hàng đến xây dựng các chiến lược phát triển lâu dài. Việc này giúp ngân hàng xác định được hướng đi đúng đắn, thúc đẩy sự phát triển bền vững và tối ưu hóa các nguồn lực.
Nâng cao khả năng bảo mật và bảo vệ tài sản
Bảo mật thông tin và tài sản của khách hàng là một yếu tố cực kỳ quan trọng trong ngành ngân hàng. Big Data giúp các ngân hàng tăng cường bảo mật nhờ vào khả năng phân tích và giám sát dữ liệu trong thời gian thực. Các hệ thống phân tích dữ liệu có thể nhận diện sớm các hành vi gian lận và các giao dịch bất thường, từ đó giúp ngân hàng phát hiện các mối đe dọa và bảo vệ tài sản của khách hàng một cách hiệu quả hơn.
Cung cấp đa dạng sản phẩm và dịch vụ
Big Data mang đến cơ hội lớn cho các ngân hàng trong việc phát triển những sản phẩm tài chính mới, đặc biệt là những sản phẩm cá nhân hóa như tư vấn đầu tư tự động (robo-advisors), các giải pháp bảo hiểm và dịch vụ tín dụng phù hợp với từng đối tượng khách hàng. Việc ứng dụng của Big Data trong ngân hàng góp phần tối ưu hóa lợi nhuận đồng thời đáp ứng tốt hơn nhu cầu đa dạng của khách hàng, từ đó tạo ra sự khác biệt và gia tăng lợi thế cạnh tranh.
Ứng dụng Big Data trong ngân hàng
Dưới đây là một số ứng dụng của Big Data trong ngành ngân hàng:
Phân tích hành vi chi tiêu khách hàng
Một trong những ứng dụng quan trọng nhất của Big Data trong ngân hàng là phân tích thói quen chi tiêu của khách hàng. Các ngân hàng có thể truy cập vào một lượng lớn dữ liệu về các giao dịch, thu nhập và chi tiêu của khách hàng. Việc này giúp ngân hàng hiểu rõ hơn về hành vi tiêu dùng của khách hàng, từ đó đưa ra các quyết định chính xác hơn trong việc cung cấp dịch vụ như điều chỉnh các khoản vay hoặc các sản phẩm tiết kiệm phù hợp. Dữ liệu lớn còn hỗ trợ phân tích các yếu tố tác động đến thu nhập và chi tiêu như dịp lễ, mùa vụ hoặc tình hình kinh tế vĩ mô, giúp các ngân hàng đánh giá và quản lý rủi ro tốt hơn.
Phân loại và đánh giá khách hàng
Thông qua việc phân tích Big Data, ngân hàng có thể hiểu rõ hơn về nhu cầu và hành vi của khách hàng, từ đó phân loại khách hàng thành các nhóm khác nhau: nhóm có chi tiêu cao, nhóm thanh toán nợ nhanh hoặc nhóm thích đầu tư dài hạn,... Việc này giúp ngân hàng tạo ra các sản phẩm tài chính phù hợp với từng nhóm khách hàng, đồng thời tối ưu hóa chiến lược marketing và nâng cao khả năng thẩm định hồ sơ tín dụng, giảm thiểu rủi ro.
Tăng trưởng doanh thu qua việc giới thiệu các dịch vụ bổ sung
Dựa vào thông tin từ lịch sử giao dịch và hành vi chi tiêu của khách hàng, ngân hàng có thể đề xuất các dịch vụ phù hợp như các khoản vay ngắn hạn cho những khách hàng chi tiêu nhiều hoặc các khoản đầu tư cho những khách hàng có tiền nhàn rỗi. Việc này không chỉ giúp tăng trưởng doanh thu mà còn nâng cao sự hài lòng và trung thành của khách hàng.
Cải thiện chất lượng dịch vụ qua phản hồi của khách hàng
Một trong những yếu tố giúp ngân hàng cải thiện dịch vụ là lắng nghe phản hồi từ khách hàng. Các công cụ Big Data có thể thu thập và phân tích phản hồi từ nhiều nguồn khác nhau như email, mạng xã hội hoặc các khảo sát khách hàng. Những dữ liệu này giúp ngân hàng nhận diện được vấn đề khách hàng đang gặp phải và nhanh chóng đưa ra giải pháp. Khi khách hàng cảm thấy ý kiến của họ được tôn trọng và thay đổi theo yêu cầu, mức độ trung thành với ngân hàng sẽ tăng cao.
Chiến lược marketing cá nhân hóa
Big Data giúp ngân hàng thực hiện marketing nhắm đến từng khách hàng cụ thể dựa trên các phân tích về hành vi chi tiêu và nhu cầu cá nhân. Ngân hàng có thể sử dụng các công cụ marketing tự động như email marketing để gửi các đề xuất phù hợp với từng khách hàng như thông báo về các chương trình ưu đãi, khoản vay ngắn hạn hoặc các dịch vụ tiết kiệm với lãi suất hấp dẫn,... Việc này giúp ngân hàng gia tăng tỷ lệ phản hồi từ khách hàng và nâng cao hiệu quả các chiến dịch marketing.
Tối ưu hóa quy trình cung cấp dịch vụ
Hệ thống Big Data không chỉ giúp tối ưu hóa quy trình làm việc mà còn giúp các ngân hàng tiết kiệm thời gian và chi phí. Các dữ liệu khách hàng và giao dịch sẽ được phân tích và chỉ truyền tải thông tin cần thiết cho các bộ phận liên quan giúp ngân hàng cải thiện tốc độ và hiệu quả công việc. Điều này không chỉ giúp nâng cao chất lượng dịch vụ mà còn giảm thiểu rủi ro về sai sót và cải thiện sự hài lòng của khách hàng.
Phát hiện và ngăn chặn các hành vi gian lận
Các ngân hàng có thể sử dụng Big Data để phân tích các giao dịch bất thường và nhận diện các dấu hiệu gian lận như rút tiền lớn bất thường từ thẻ ATM hay các giao dịch không hợp lệ. Nhờ vào các thuật toán học máy (machine learning) và phân tích dữ liệu, hệ thống có thể tự động phát hiện và ngăn chặn hành vi gian lận, bảo vệ an toàn cho cả khách hàng lẫn ngân hàng.
Quản lý rủi ro và tuân thủ quy định pháp lý
Big Data còn hỗ trợ ngân hàng trong việc kiểm soát rủi ro và tuân thủ các quy định pháp lý. Các thuật toán phân tích dữ liệu có thể giúp ngân hàng phát hiện các dấu hiệu rủi ro tài chính và nhanh chóng đưa ra các biện pháp xử lý. Đồng thời, hệ thống Big Data cũng giúp ngân hàng tuân thủ các quy định về kế toán, kiểm toán và báo cáo tài chính, từ đó giảm thiểu các chi phí quản lý và nâng cao tính minh bạch trong hoạt động ngân hàng.
Đánh giá và tối ưu hiệu quả công việc của nhân viên
Ngoài việc phân tích dữ liệu khách hàng, Big Data còn giúp ngân hàng đánh giá hiệu quả làm việc của nhân viên. Hệ thống có thể thu thập dữ liệu về hiệu suất làm việc của từng nhân viên một cách tự động, từ đó đưa ra các báo cáo về năng suất và mức độ hài lòng của nhân viên đối với công việc và môi trường làm việc. Thông qua đó, ngân hàng có thể điều chỉnh các chính sách nhân sự, cải thiện môi trường làm việc và tối ưu hóa hiệu quả công việc.
Thách thức khi áp dụng Big Data trong ngân hàng
Bên cạnh những lợi ích nổi bật, việc ứng dụng big data và AI trong ngân hàng vẫn còn nhiều "bài toán" cần được giải quyết, chẳng hạn như:
Cơ sở hạ tầng lạc hậu
Ngành ngân hàng phát triển nhanh chóng và yêu cầu hệ thống phải liên tục đổi mới. Tuy nhiên, nhiều ngân hàng vẫn đang sử dụng cơ sở hạ tầng cũ, không đủ khả năng xử lý khối lượng dữ liệu ngày càng tăng. Điều này gây khó khăn trong việc thu thập, lưu trữ và phân tích dữ liệu, từ đó làm giảm hiệu quả của các công cụ phân tích dữ liệu tiên tiến.
Vấn đề bảo mật
Việc sử dụng các hệ thống không có khả năng xử lý khối lượng dữ liệu lớn, phức tạp dễ gây ra các rủi ro về bảo mật dữ liệu.
Khối lượng dữ liệu khổng lồ
Với khối lượng dữ liệu khổng lồ cần xử lý mỗi ngày, đòi hỏi ngân hàng phải có đội ngũ nhân sự chuyên môn cao cũng như nâng cấp cơ sở hạ tầng tiên tiến.
Yêu cầu về quy định pháp lý
Ngành ngân hàng bị chi phối bởi các yêu cầu quy định nghiêm ngặt, chẳng hạn như Quy định về Sổ Giao dịch Cơ bản (FRTB). Những quy định này rất khắt khe về bảo mật, quyền truy cập vào dữ liệu người dùng và tốc độ báo cáo. Điều này có thể làm chậm quá trình chuyển đổi sang các công nghệ mới. Tuy nhiên, không có cách nào khác ngoài việc tuân thủ các yêu cầu này.
Chất lượng và tính toàn vẹn của dữ liệu
Nếu dữ liệu thu thập không chính xác hoặc thiếu sót, kết quả phân tích Big Data có thể bị sai lệch, ảnh hưởng đến hoạt động của ngân hàng. Do đó, các ngân hàng cần phải quản lý chất lượng dữ liệu tốt, đảm bảo rằng dữ liệu được lưu trữ đúng cách, đầy đủ và nhất quán.
Vấn đề dữ liệu silo
Khi các bộ phận trong ngân hàng sử dụng hệ thống và phần mềm riêng biệt, dữ liệu không thể di chuyển tự do giữa các phòng ban. Điều này gây ra sự cản trở trong việc quản lý và sử dụng dữ liệu.
Chi phí triển khai lớn
Các giải pháp Big Data có khả năng xử lý khối lượng dữ liệu lớn thường rất tốn kém. Đối với các ngân hàng nhỏ, chi phí để triển khai và duy trì hệ sinh thái dữ liệu lớn còn là một thách thức lớn.
Thiếu nhân lực trình độ cao
Với sự phát triển mạnh mẽ của phân tích Big Data trong ngành ngân hàng, nhu cầu về chuyên gia có kinh nghiệm trong lĩnh vực này ngày càng tăng. Các ngân hàng cần chú trọng đến việc tuyển dụng và đào tạo nhân lực có khả năng phát triển và triển khai các giải pháp Big Data hiệu quả.
Niềm tin của khách hàng
Trong quá trình cung cấp dịch vụ cá nhân hóa, các ngân hàng thu thập nhiều dữ liệu về hành vi và sở thích của khách hàng. Tuy nhiên, khách hàng ngày càng lo ngại về việc sử dụng và bảo vệ dữ liệu cá nhân của họ. Để xây dựng được mối quan hệ tin cậy, ngân hàng cần phải minh bạch trong việc sử dụng dữ liệu và phản hồi kịp thời về những quan ngại của khách hàng.
Xu hướng phát triển và tương lai của Big Data trong ngành ngân hàng
Một số xu hướng ứng dụng Big Data trong ngân hàng có thể sẽ phát triển mạnh mẽ trong thời gian tới bao gồm:
Kết hợp với trí tuệ nhân tạo (AI) và học máy (Machine Learning)
Việc tích hợp Big Data với công nghệ trí tuệ nhân tạo và học máy sẽ giúp ngân hàng tăng khả năng dự đoán và cá nhân hóa trải nghiệm người dùng. Mặt khác, AI có thể giúp ngân hàng phân tích các xu hướng tài chính, phát hiện hành vi rủi ro và đưa ra quyết định chính xác hơn. Chẳng hạn, ngân hàng Techcombank đã hợp tác với Personetics – công ty chuyên cung cấp các giải pháp tài chính cá nhân hóa giúp khách hàng quản lý tài chính cá nhân tốt hơn nhờ vào công nghệ AI. Hệ thống này dựa trên việc phân tích và dự đoán nhu cầu của từng khách hàng, từ đó đưa ra các lời khuyên hữu ích như mẹo tiết kiệm, đề xuất sản phẩm tài chính phù hợp và tư vấn tăng trưởng tài sản.
Dữ liệu từ Internet of Things (IoT)
Dữ liệu từ các thiết bị IoT sẽ giúp các ngân hàng hiểu rõ hơn về nhu cầu và hành vi của khách hàng. Các ngân hàng có thể sử dụng thông tin này để cải thiện chất lượng dịch vụ và mang đến trải nghiệm người dùng tốt hơn. IoT còn mở ra khả năng cung cấp các dịch vụ tài chính linh hoạt và cá nhân hóa cao, đáp ứng đúng nhu cầu của từng khách hàng.
Nâng cao bảo mật và quyền riêng tư
Các ngân hàng sẽ ngày càng chú trọng, đầu tư vào công nghệ bảo mật tiên tiến như mã hóa và Blockchain để bảo vệ dữ liệu khách hàng một cách hiệu quả. Đặc biệt, Blockchain sẽ trở thành nền tảng giúp cải thiện sự minh bạch và bảo mật trong các giao dịch tài chính.
Phát triển và cải thiện dịch vụ ngân hàng số
Ngân hàng số sẽ tiếp tục được các tổ chức tài chính phát triển và tối ưu hóa nhờ vào Big Data. Việc phân tích dữ liệu sẽ giúp tạo ra các dịch vụ ngân hàng số đáp ứng chính xác nhu cầu của khách hàng và mang đến trải nghiệm giao dịch nhanh chóng, tiện lợi và cá nhân hóa hơn. Ví dụ như ngân hàng Techcombank đã nâng cấp ứng dụng ngân hàng số Techcombank Mobile với nhiều tính năng mới giúp tối ưu trải nghiệm người dùng như quản lý tài chính cá nhân, cá nhân hóa mã QR, tùy chỉnh giao diện tài khoản và thẻ,...
Ứng dụng phân tích dữ liệu ảo và công nghệ Blockchain
Big Data sẽ được kết hợp với công nghệ Blockchain và phân tích dữ liệu ảo để nâng cao bảo mật trong các giao dịch tài chính. Công nghệ này không chỉ giúp cải thiện hiệu quả hoạt động mà còn giúp các ngân hàng phòng ngừa các rủi ro tiềm ẩn. Hiện nay, một số ngân hàng tại Việt Nam đã ứng dụng công nghệ chuỗi khối trong các dịch vụ như chuyển tiền liên ngân hàng, thanh toán quốc tế và truy xuất nguồn gốc hóa đơn điện tử. Trong tương lai, Blockchain kỳ vọng sẽ trở thành nền tảng công nghệ chủ chốt, mang lại nhiều sản phẩm và dịch vụ tài chính mới với chi phí thấp, khả năng tiếp cận rộng rãi hơn.
Kết luận:
Với những chia sẻ của VNPT về ứng dụng Big Data trong ngân hàng trên đây có thể thấy rõ những lợi ích to lớn trong việc nâng cao hiệu quả quản lý và cung cấp dịch vụ. Bên cạnh đó, dữ liệu lớn trong ngân hàng còn tạo ra nhiều cơ hội để các tổ chức tài chính xây dựng mối quan hệ bền vững với khách hàng thông qua các giải pháp cá nhân hóa. Tuy nhiên, để khai thác tối đa tiềm năng của Big Data, các ngân hàng cần chú trọng đầu tư vào cơ sở hạ tầng công nghệ, bảo mật dữ liệu và đảm bảo chất lượng thông tin. Với những xu hướng phát triển hiện tại, dữ liệu lớn sẽ tiếp tục đóng vai trò quan trọng trong việc định hình tương lai ngành ngân hàng giúp các ngân hàng không chỉ duy trì tính cạnh tranh mà còn nâng cao giá trị dịch vụ cung cấp cho khách hàng.
