Phát triển Fintech ứng dụng Big data và AI cho ngân hàng Việt Nam

Bài viết "Phát triển Fintech ứng dụng Big data và AI cho ngân hàng Việt Nam" vận dụng mô hình SWOT phân tích những điểm mạnh, điểm yếu, dự đoán các cơ hội và thách thức mà các ngân hàng Việt Nam sẽ phải đối phó khi triển khai mô hình fintech ứng dụng big data & AI. Từ đó các ngân hàng đề ra phương án tối ưu kịp thời nắm bắt cơ hội và ứng phó thách thức để vận dụng hiệu quả vào hoạt động điều hành chiến lược kinh doanh. Mời các bạn cùng tham khảo!
Nội dung trích xuất từ tài liệu:
Phát triển Fintech ứng dụng Big data và AI cho ngân hàng Việt Nam PHÁT TRIỂN FINTECH ỨNG DỤNG BIG DATA VÀ AI CHO NGÂN HÀNG VIỆT NAM TS Phạm Thủy Tú ThS Trương Xuân Hương ThS Lâm Hoàng Trúc Mai Hoàng Thị Dung Trường Đại học Tài chính – Marketing Tóm tắt: Trong thời đại kinh tế số, với sự tăng trưởng vượt bật của các dịch vụ tài chính ứng dụng công nghệ khoa học trong và ngoài nước, để nâng cao vị thế cạnh tranh, tạo ra những khác biệt và bức phá trong kinh doanh, ngân hàng Việt Nam tích cực phát triển fintech được xây dựng trên nền tảng big data và sử dụng các thuật toán thông minh nhằm tối ưu hóa hiệu quả hoạt động. Điều này mang đến những thuận lợi như tiết kiệm thời gian, chi phí, nâng cao giá trị thương hiệu bằng các chiến lược phát triển kinh doanh. Triển khai công nghệ tài chính (fintech) từ dữ liệu lớn (big data) và trí tuệ nhân tạo (artificial intelligence – AI) đang là xu thế đúng đắn trong thời đại kinh tế số. Việt Nam có các lợi thế để triển khai ứng dụng fintech từ big data & AI như: thị trường mới phát triển, cơ sở hạ tầng ngân hàng đang trong giai đoạn tái cấu trúc nên tiềm năng phát triển dịch vụ ngân hàng công nghệ cao. Bên cạnh những thuận lợi, ngành ngân hàng cũng gặp nhiều thử thách liên quan đến chất lượng nguồn nhân lực, cơ sở hạ tầng công nghệ, hiệu quả nguồn vốn đầu tư phát triển công nghệ hay chính sách pháp lý từ các đơn vị chủ quản,... Bài viết vận dụng mô hình SWOT phân tích những điểm mạnh, điểm yếu, dự đoán các cơ hội và thách thức mà các ngân hàng Việt Nam sẽ phải đối phó khi triển khai mô hình fintech ứng dụng big data & AI. Từ đó các ngân hàng đề ra phương án tối ưu kịp thời nắm bắt cơ hội và ứng phó thách thức để vận dụng hiệu quả vào hoạt động điều hành chiến lược kinh doanh. Từ khóa: cơ hội, dữ liệu lớn, ngân hàng, SWOT, thách thức, trí tuệ nhân tạo 1. Đặt vấn đề Trong bối cảnh bùng nổ nền kinh tế số, phát triển hoạt động ngân hàng theo định hướng ứng dụng fintech đang là xu thế mà các ngân hàng Việt Nam đang tích cực hướng đến. Các hoạt động quản lý, nghiệp vụ giao dịch tài chính thông qua các ứng dụng fintech trở nên thông dụng và phổ biến. Hiện tại, các hoạt động thanh toán qua thương mại điện tử, xử lý giao dịch di động đang dần được thay thế cho các phương thức truyền thống. Đặc biệt trong bối cảnh toàn thế giới chịu ảnh hưởng từ đại dịch Covid-19, các hoạt động thanh 160 - toán và giao dịch đại đa số được chuyển sang hình thức online bằng việc ứng dụng fintech trong quản lý ngân hàng. Fintech không chỉ dừng lại ở các ứng dụng hỗ trợ giao dịch thông thường mà còn có thể thu thập dữ liệu, phân lớp dữ liệu, đồng thời phân tích và khai thác những thông tin tiềm năng ẩn chứa trong dữ liệu thu thập làm cơ sở đưa ra các dự đoán hay định hướng kinh doanh hiệu quả trong tương lai. Vì vậy triển khai ứng dụng fintech từ big data & AI là xu thế phù hợp mà các ngân hàng Việt Nam đã và đang hướng đến nhằm khám phá cơ hội tạo sự khác biệt bằng các chiến lược kinh doanh để phát triển dịch vụ khách hàng và phát triển sản phẩm. Ngày nay, xu thế tận dụng sức mạnh công nghệ để tạo nên các chiến lược kinh doanh bức phá thông qua hệ thống fintech được các ngân hàng chú trọng. Hệ thống fintech được triển khai dựa trên ý tưởng của các mô hình dữ liệu ngữ nghĩa xây dựng từ big data thông qua hoạt động khách hàng. Bên cạnh đó, công nghệ ứng dụng máy học và AI tạo ra các sản phẩm thay thế con người nhằm cải thiện năng suất cũng như tự động hóa một số nghiệp vụ quản lý. Điều này tiết kiệm đáng kể thời gian, công sức và đảm bảo độ chính xác của các quyết định cho chiến lược đầu tư, đồng thời nâng cao hiệu suất và hạn chế rủi ro trong quản lý nội bộ. Các ngân hàng có thể tạo ra doanh thu mới thông qua việc chủ động tham gia và tiếp cận các nhóm khách hàng nhất định vào thời điểm thích hợp (Brand, 2020). Ứng dụng AI khai thác thông tin từ big data để tìm các kênh phù hợp nhất dựa trên nhu cầu, giá trị và hành vi của khách hàng, sau đó đi sâu hơn để hiểu cách tốt nhất để di chuyển khách hàng nhằm phục vụ họ trong các kênh hiệu quả và hiệu quả nhất. Mỗi ngày, ngành dịch vụ tài chính toàn cầu tạo ra một lưu lượng lớn dữ liệu có cấu trúc và phi cấu trúc từ các xử lý giao dịch tài chính, các tương tác dữ liệu qua email, bằng âm thanh và video, nhật ký cuộc gọi, nhật ký web và các lược sử truy cập trên mạng xã hội. Một lưu lượng thông tin khổng lồ được lưu trữ thành các kho dữ liệu lớn, phân loại thành các lớp: Dữ liệu giao dịch, dữ liệu sử dụng sản phẩm, dữ liệu thông tin đăng ký web, sở thích – hành vi khách hàng, lược sử – mật độ truy cập kênh, nhấp chuột trên web, trung gian liên kết, tương tác từ mạng xã hội,... (Chalimov, 2019). Đối với ngành ngân hàng, big data đóng vai trò nguyên liệu đầu vào của AI, thông qua các giải thuật AI và máy học thông minh, các thông tin được khai thác giúp ngân hàng có thể giám sát rủi ro và gian lận hoặc tiếp thị sản phẩm và dịch vụ. Từ các kho dữ liệu có sẵn, con người vận dụng các thuật toán thông minh với một số luật khai phá dữ liệu từ máy học để phát sinh thêm một số luật mới trong môi trường ngữ nghĩa, biến đổi các thông tin chung thành nguồn tài nguyên đặc trưng được khai thác để xây dựng ứng dụng tài chính phục vụ cho chính ngành ngân hàng. Hay nói cách khác, bằng cách tối ưu hóa việc thu thập và phân tích dữ liệu khách hàng bằng các giải thuật AI, các ngân hàng có thể triển khai các ứng dụng fintech vừa cải thiện trải nghiệm khách hàng đồng thời tăng hiệu quả hoạt động cho chính ngân hàng. Ngành dịch vụ tài chính, đặc biệt là ngành ngân hàng, được coi là ngành tiên phong trong việc sử dụng các sản phẩm từ công nghệ ...