Nền tảng số Big Data nâng cao hiệu quả hoạt động cho ngành banking như thế nào?

Ngành tài chính , đặc biệt là phân khúc ngân hàng đang thay đổi với tốc độ chưa từng có với sự xuất hiện của di động, trí tuệ nhân tạo, IoT, Dữ liệu lớn và các công nghệ hiện đại khác. Về mặt này, các công ty trong ngành đang phải đối mặt với các loại rủi ro mới, các vùng cấm của quy định và thiếu hiểu biết về phạm vi sản phẩm của họ. Có những người chơi mới với các dịch vụ chuyên biệt như chỉ ngân hàng trực tuyến, chỉ thẻ hoặc các nhà cung cấp dịch vụ ngân quỹ. Trên lưu ý này, chi nhánh cũ tốt vẫn cung cấp các dịch vụ có giá trị cho khách hàng nhưng đang phải vật lộn để theo kịp không gian kỹ thuật số do sự cạnh tranh gay gắt từ các nhà khai thác chỉ trực tuyến rẻ hơn, công nghệ phức tạp hơn. Vậy, Big Data đóng vai trò gì trong ngành tài chính hiện đại?

Vai trò của Dữ liệu lớn trong ngành

Đại đa số người chơi, đặc biệt là các ngân hàng, sử dụng Dữ liệu lớn (khoảng 70% vào giữa thập kỷ này) để tạo ra lợi thế cạnh tranh cho tổ chức của họ. Khi các ngân hàng tiếp tục số hóa các quy trình của mình, họ cũng cần áp dụng các công nghệ như Hadoop và Machine Learning để phân tích dữ liệu khổng lồ được tạo ra từ các sản phẩm và hoạt động của họ. Khi khách hàng tiếp tục phụ thuộc nhiều hơn vào ngân hàng kỹ thuật số, Dữ liệu lớn đang đóng góp đáng kể. Một số đóng góp chính là:

Mô hình hóa và quản lý rủi ro

Việc áp dụng phân tích Dữ liệu lớn giúp các công ty xây dựng các mô hình rủi ro và đề xuất các phương pháp để giảm thiểu chúng. Bị mắc kẹt bên trong dữ liệu là những rủi ro tiềm ẩn có thể làm tăng chi phí kinh doanh và các tổ chức tài chính có thể phát hiện ra những rủi ro đó thông qua phân tích xu hướng thị trường, phân tích tình cảm trên mạng xã hội và mô hình chi tiêu.

Phân tích người tiêu dùng

Phân tích người tiêu dùng bao gồm việc phân tích các mô hình chi tiêu, đầu tư, xu hướng mua sắm, triết lý cá nhân và các nền tảng khác có liên quan đến tài chính của họ. Điều này giúp nhắm mục tiêu khách hàng bằng các giải pháp hữu ích và là một chiến lược tạo khách hàng tiềm năng mạnh mẽ.

Chiến lược ảnh hưởng

Dữ liệu lớn ảnh hưởng rất nhiều đến chính sách và chiến lược của công ty. Đây là một xu hướng đang nổi lên trong ngành tài chính. Tận dụng dự báo được cải thiện bằng cách sử dụng các công cụ Dữ liệu lớn, các công ty có thể cải thiện dự đoán của họ và kết hợp chúng vào chiến lược tổng thể. Cách đây chưa đầy mười năm, các công ty dựa vào trực giác và kiến ​​thức chuyên môn để dự báo mà không cần sử dụng bất kỳ dữ liệu nào.

Chuyển đổi số

Chuyển đổi số là một trong những thay đổi quan trọng nhất trong ngành tài chính và phần lớn được cung cấp bởi dữ liệu. Bằng cách mở khóa thông tin chi tiết mới từ phân tích, các công ty hiểu rõ hơn về sản phẩm, cách sử dụng và các liên kết còn thiếu của họ. Họ có thể bắt tay vào việc đóng các liên kết đó với các sản phẩm hoặc dịch vụ kỹ thuật số mới để giữ chân khách hàng hiện tại của họ. 

Tối ưu hóa hiệu quả hoạt động

Một ảnh hưởng quan trọng khác của Dữ liệu lớn đến tài chính hiện đại là việc nâng cao hiệu quả hoạt động. Ví dụ: sử dụng Dữ liệu lớn, việc phân tích tất cả các yêu cầu tuân thủ từ chính phủ đối với các ngân hàng có thể được tự động hóa và mở rộng cho tất cả khách hàng.

Cơ hội tăng trưởng cho ngành

Dữ liệu lớn đang mở ra những cơ hội mới bằng cách tận dụng dữ liệu tài chính khổng lồ và sử dụng phân tích nâng cao. Các cơ hội mới để tăng trưởng có thể được xác định để tung ra sản phẩm mới, bán thông tin chi tiết cho các công ty khác và tăng lợi nhuận.

Triển vọng trong tương lai

Trí tuệ nhân tạo đang phát triển nhanh chóng như một tiêu chuẩn công nghiệp và đang thay đổi cách khách hàng tương tác với FSP. Theo một nghiên cứu của Accenture, 75% ngân hàng tin rằng AI sẽ là nền tảng cho sự tương tác của khách hàng trong tương lai gần. Nó đã chuyển đổi nhiều ngành công nghiệp bao gồm vận tải thông qua ô tô không người lái, xử lý ngôn ngữ tự nhiên, di chuyển tự động, giao tiếp máy với máy, trong số những ngành khác. 

Phân tích chuyên biệt cao

Hiện nay, ứng dụng của phân tích trong tài chính vẫn còn khá chung chung. Tuy nhiên, thế hệ phân tích tiếp theo sẽ cung cấp thông tin chi tiết chuyên sâu cho một miền nhỏ hơn nhắm mục tiêu các ngành cụ thể. Điều này sẽ đánh dấu sự trỗi dậy của ngân hàng đa kênh và được cá nhân hóa cao.

Phân tích dự đoán và tự động hóa

Khái niệm phân tích dự đoán còn tương đối non trẻ nhưng khi nó trưởng thành, các phân tích chuyên biệt sẽ trở thành một chuẩn mực và đủ tin cậy để đưa ra các dự đoán chính xác dựa trên phân tích Dữ liệu lớn. Ở giai đoạn này, phần lớn quy trình phân tích sẽ được tự động hóa bằng cách sử dụng máy học và AI tinh vi.

Các ngân hàng và các nhà cung cấp dịch vụ tài chính khác phải nắm lấy các sản phẩm bên ngoài và sở hữu trí tuệ để khám phá các cơ hội mới và tiếp cận thị trường mới. Những quan hệ đối tác như vậy sẽ tiến xa hơn nữa để bao gồm các công nghệ chuyên biệt trong lĩnh vực khoa học dữ liệu theo những cách có lợi nhất cho khách hàng. Rõ ràng, các khoản đầu tư sẽ đóng một vai trò quan trọng trong sự phát triển của các công nghệ và thị trường mới này.