Dữ liệu lớn sẽ thay đổi ngành ngân hàng?

Mọi sự thay đổi của bất kỳ lĩnh vực nào có lẽ đến từ khách hàng, còn khách hàng thay đổi thói quen tiêu dùng bằng smartphone. Ngành ngân hàng cũng không ngoại lệ. Những người kinh doanh dịch vụ này đã và đang hiểu rằng, thế hệ Z (những người sinh năm 1990 đến 2010) sẽ không ai ra ngân hàng… như các thế hệ trước, bởi họ có thể thanh toán, gửi tiết kiệm, mua hàng online hay bất cứ điều gì ngay trên smart phone. ‘Họ không có ý định ra ngân hàng” – ông Hoàng Nam Tiến – Chủ tịch của FPT Telecom nhấn mạnh tại sự kiện “BankTech: Chiến lược dữ liệu trong hệ thống ngân hàng hiện đại” do Công ty CP Giáo dục và Đào tạo Tinh hoa Toàn cầu (GEET) tổ chức mới đây.

Vì thế, đến năm 2030 khi mà đối tượng tiêu dùng chính sử dụng dịch vụ ngân hàng chính là thế hệ này, ngân hàng buộc phải tự chuyển đổi số ngay từ bây giờ. Trong cuộc di cư từ thế giới thực lên thế giới ảo này - theo cách gọi của Bộ trưởng Bộ Thông tin và Truyền thông Nguyễn Mạnh Hùng, cái quan trọng nhất là làm sao để dữ liệu trở thành nguồn lực của doanh nghiệp và tổ chức. Cùng với các phát minh, sáng chế, dữ liệu sẽ trở thành nguồn lực quan trọng nhất của doanh nghiệp.

Một khảo sát ở các ngân hàng hàng đầu thế giới cho thấy, 60-65% lãnh đạo ngân hàng bất chấp các rủi ro sẽ hướng tới việc thiết kế cấu trúc mở cho ngân hàng số. Chỉ khi làm như vậy, họ mới có được ‘dữ liệu’ để đáp ứng mục tiêu ‘lấy khách hàng làm trung tâm’.

Theo ông Hoàng Nam Tiến, “nếu như trước đây, chỉ khi nào cần tiền, khách hàng mới tìm đến ngân hàng thì giờ đây, “những ai cần tiền có thể tìm đến ngân hàng một cách dễ dàng”. Nhưng ngân hàng của năm 2030 sẽ phải biết chính xác bao giờ khách hàng cần tiền, cần trong bao lâu, chịu được lãi xuất như thế nào,… chỉ bằng cách phân tích dữ liệu”.

Ông nêu ví dụ, ngân hàng có thể dựa trên các dữ liệu thu thập được từ khách hàng để biết được rằng, một gia đình có con chuẩn bị vào lớp 1 và cần mua nhà ở gần trường của con. Khi ấy, nhân viên ngân hàng sẽ gọi điện để giới thiệu về gói vay tiền mua nhà, trung gian môi giới bất động sản để khách hàng mua được nhà như ý. Để đảm bảo các giao dịch diễn ra như ý, ngân hàng có thể giới thiệu các lớp ôn thi, luyện thi để con của khách hàng có thể đỗ vào ngôi trường đó.

Điều đó cho thấy, ngân hàng đã làm rất nhiều việc không phải của mình và đó là việc họ xây dựng một hệ sinh thái (ecosystem) với các dịch vụ thiết yếu trong xã hội hiện đại xoay quanh khách hàng.

Vậy họ làm như vậy nhằm mục đích gì? Khi đó, để thúc đẩy khách hàng chấp nhận gói vay dựa theo các tính toán về thu nhập, mức chi tiêu, ngân hàng sẽ đưa ra lãi xuất, thời gian vay cụ thể cho từng khách hàng. “Ngân hàng 2030 sẽ hiểu biết sâu sắc về những nhu cầu được thể hiện ra và không được nói ra của khách hàng dựa trên nền tảng phân tích dữ liệu” – ông Tiến lưu ý.

Để có thể lấy khách hàng làm trung tâm theo cách như này, đương nhiên phải có dữ liệu lớn. Từ lượng dữ liệu khổng lồ, hệ thống AI, Meachine Learning sẽ phân tích để đưa ra được hiểu biết tới riêng từng khách hàng. Việc phục vụ dựa trên sự “thấu cảm của ngân hàng” với từng người sẽ giúp họ có được sự tin tưởng, gần gũi từ việc hiểu và nói giọng địa phương của chatbot cho đến việc đáp ứng các nhu cầu của khách hàng ngay cả khi họ chưa từng chia sẻ.

Khi ấy, theo ông Hoàng Nam Tiến, ngân hàng sẽ trở thành trung tâm của tất cả các dịch vụ. Để làm được điều này, ngân hàng phải có cấu trúc mở, có thể kết nối được vào hệ thống khác, dù rằng đây là điều nguy hiểm với bảo mật dữ liệu của chính mình. Việc kết nối với các hệ thống khác là cơ hội để các ngân hàng có khả năng đáp ứng được tất cả dịch vụ thông qua trung gian của mình và tiến hành giao dịch chéo. Các công ty cung cấp dịch vụ như giao đồ ăn, logistics… sẽ tự nguyện liên kết với ngân hàng để tạo thành một hệ sinh thái mà ở đó, các đối tác có thể bán chéo dịch vụ cho nhau mà không cần nhìn thấy nhau.

Như vậy, dữ liệu mà họ cần phải rất lớn mới đủ để phân tích và thấu hiểu khách hàng. Thế nhưng, theo quan điểm ông Lê Công Thành –Chủ tịch của INFORE Technology, các ngân hàng ở Việt Nam chưa có dữ liệu lớn. Có thể chỉ ra do là bởi thao tác giao dịch của khách hàng trên ứng dụng ngân hàng hay tại quầy giao dịch là không nhiều và không đủ. Thêm vào đó, các dữ liệu này thực tế cũng không đủ để giúp ngân hàng có thể thấu hiểu khách hàng tới từng chân tơ kẽ tóc như cách ông Hoàng Nam Tiến chia sẻ. Việc tìm kiếm, thu thập để có được dữ liệu lớn là điều các ngân hàng buộc phải làm.

Theo ông Lê Công Thành, các ngân hàng tại Việt Nam chưa có dữ liệu đủ lớn để biểu diễn thành đồ thị và suy diễn ra hành động, thói quen cho hàng chục triệu người dùng trong hệ thống của mình. Để vận hành một nền kinh tế số, dữ liệu không chỉ là động cơ mà còn là tài nguyên, năng lượng để vận hành các cỗ máy khổng lồ của thị trường toàn cầu và mỗi người sẽ chỉ là một nút trong cỗ máy đó.

Lấy ví dụ về trường hợp của Nguyễn Hà Đông và Flappy Bird, tức là một người bằng một phần mềm trên điện thoại có thể thu được dữ liệu của hàng chục triệu người trên toàn thế giới, ông Lê Công Thành cho rằng, các ngân hàng có thể thu thập dữ liệu bằng cách này, thông qua đó “biến mọi thứ thành dữ liệu và biến mọi dữ liệu thành thứ có giá trị”. Khi ấy, các phần mềm đều trở thành máy hút dữ liệu mà ở đó mọi hành vi của người dùng được ghi lại. Chiến lược mà các ngân hàng nói riêng và tất cả các công ty cần dữ liệu nói chung có thể xây dựng là các startup tinh gọn, tạo ra các sản phẩm có thể biến chúng trở thành các mũi khoan đi thăm dò.

Kinh nghiệm vận hành các startup ở Infore - công ty chuyên xử lý dữ liệu lớn (Big Data) và ứng dụng trí tuệ nhân tạo (AI) cho thấy, mỗi startup tinh gọn cần khoảng 300 triệu đồng mỗi năm cho một đội ngũ nhỏ để xây dựng các ứng dụng tác động tới hàng triệu người.

“CM 4.0 thực chất là chuyện đi giải quyết các bài toán marketing, đáp ứng nhu cầu tiêu thụ. Bởi vậy các ứng dụng trí tuệ nhân tạo hiện tại và tương lai đều tập trung phục vụ hai ngành chính là marketing và tối ưu hóa chuyện cung ứng. Các ngành khác đều là để làm thương hiệu hoặc hướng đến tương lai, chưa kiếm ra tiền và chưa đánh vào bản chất của cuộc CM 4.0. Các ông lớn trong giới công nghệ hiện nay đều để giải quyết bài toán này” – ông Thành nói.

Với nhiều mũi khoan nhỏ như thế, ngân hàng sẽ thu được dữ liệu lớn với các góc khác nhau của thị trường. Càng nhiều dữ liệu ở càng nhiều góc cạnh càng giúp cho dữ liệu có thể tạo thành một khối hoàn chỉnh, vừa xác minh được tính chính xác của dữ liệu vừa giúp thấu hiểu người dùng.

“Với dữ liệu truyền thống mà ngân hàng đang có, bổ sung thêm những dữ liệu mới của xã hội sẽ giúp ngành ngân hàng thấu hiểu khách hàng toàn diện hơn như cách ông Hoàng Nam Tiến đã mô tả về ngành này trong tương lai” – ông Lê Công Thành nhấn mạnh.