Trong quá khứ, những công ty lớn nhất là những công ty có thể tiếp cận nhiều dữ liệu nhất, hay có khả năng “khóa kín” nền tảng của mình. Thế nhưng với kỷ nguyên số, các công ty hùng mạnh nhất sẽ là những công ty có thể tổng hợp được nhiều dữ liệu nhất và biết cách khai thác hiệu quả nguồn dữ liệu này. Dữ liệu là tài sản quan trọng của nhiều lĩnh vực, trong đó có ngân hàng, và không tự nhiên mà tài nguyên này được mô tả là “một loại dầu mới - new oil”. Từ nguồn dữ liệu số này có thể gia tăng, tạo ra các doanh thu mới và cung cấp những hệ sinh thái ứng dụng, dịch vụ và sản phẩm kỹ thuật số mới.

Đặc thù của hoạt động ngân hàng là sản sinh ra một lượng dữ liệu khổng lồ từ những dữ liệu có cấu trúc như lịch sử giao dịch, hồ sơ khách hàng tới những dữ liệu phi cấu trúc khác như: hoạt động của khách hàng trên website, mobile banking, mạng xã hội... Một lượng dữ liệu “dày dặn” sẽ giúp ngân hàng hiểu khách hàng hơn, hướng tới việc hoàn thiện hành trình trải nghiệm của khách hàng. Hay liên quan tới chấm điểm tín dụng, trí tuệ nhân tạo và Big Data sẽ hỗ trợ ngân hàng giảm thiểu rủi ro cũng như tiết kiệm tối đa thời gian xử lý thông tin để đưa ra những tín hiệu có giá trị trong hoạt động của mình. Quan trọng ở đây, là các nhà băng sẽ ứng xử thế nào trong khai thác và quản trị dữ liệu, ứng dụng công nghệ Big Data nhằm đem lại cạnh tranh và hiệu quả cho ngân hàng. 

Thời gian trở lại đây, các ngân hàng đã nhận thức đúng và đủ hơn trong ứng dụng công nghệ, triển khai cách thức quản lý dữ liệu hiệu quả như VietinBank, Techcombank, VPBank hợp tác với IBM; MB hợp tác với Infosys, Amigo; FPT IS vào tháng 9/2019 cũng đã ký hợp đồng “Cung cấp xây dựng hệ thống và phân tích dữ liệu lớn” với TPBank... Hay tích cực hơn, VIB đã tiên phong ứng dụng công nghệ với Big Data và AI để tối ưu hoá quy trình duyệt cấp thẻ tín dụng, bước đầu đã áp dụng thành công với dòng thẻ Online Plus (duyệt cấp thẻ trong vòng 30 phút nếu đáp ứng đủ tiêu chí của ngân hàng, mà không cần phải tới các chi nhánh)...

Tuy nhiên, chuyên gia cho rằng, thực tế nguồn dữ liệu khách hàng ở các NHTM hiện nay chưa đầy đủ, chưa có phương pháp đảm bảo tính nhất quán dữ liệu thông qua việc triển khai hệ thống quản trị dữ liệu chủ (master data management). Đó là chưa kể thiếu công cụ, cách thức tổ chức để xây dựng hình ảnh 360 độ của khách hàng; các CRM (quản trị quan hệ khách hàng) đang triển khai tại ngân hàng cũng chưa có phân hệ “phân tích dữ liệu (data analytics). Chưa có quy trình nhất quán cho việc tích hợp dữ liệu giữa CRM và các hệ thống khác trong ngân hàng, hay cách thức tổ chức dữ liệu chưa đáp ứng cho việc kinh doanh, nhất là marketing... cũng là những vấn đề thách thức đối với các nhà băng trong việc khai phá dữ liệu.

Bởi vậy, theo nhóm nghiên cứu của TS. Phan Thanh Đức (Học viện Ngân hàng), ba yếu tố cần các NHTM phải lưu tâm. Thứ nhất, cần có một kiến trúc tổng thể cho việc ứng dụng Big Data vào hoạt động quản trị quan hệ khách hàng tại các NHTM. Thứ hai là có các phương pháp, kỹ thuật cụ thể cho các hoạt động thu thập dữ liệu không cấu trúc và bán cấu trúc từ nguồn dữ liệu bên ngoài ngân hàng, có nền tảng dữ liệu khách hàng thống nhất tích hợp và lưu trữ các dữ liệu bên trong, bên ngoài nhằm cung cấp một hồ sơ khách hàng 360 độ. Và thứ ba, cần khung pháp lý đầy đủ cho việc sở hữu, sử dụng các nguồn dữ liệu ngoài ngân hàng (từ các bên thứ ba, mạng xã hội...).

Thách thức cũng đặt ra cho các NHTM là chuẩn hoá dữ liệu, chuẩn hóa về kế toán kiểm toán theo thông lệ quốc tế; thách thức từ việc các ngân hàng đầu tư mua sắm từ các đối tác IT khác nhau cũng chưa có chuẩn mực ngay từ đầu sẽ dẫn đến khó khăn hơn cho việc hợp nhất dữ liệu.

Một điểm nữa cũng được chuyên gia đề cập là tăng cường công tác quản lý an ninh mạng, quan tâm đến việc xây dựng trung tâm Dự phòng dữ liệu (Disaster Recovery). Bởi bản thân mỗi ngân hàng phải cập nhật các tiêu chuẩn an toàn thông tin để tiếp cận dần với các chuẩn mực an toàn thông tin của thế giới, các biện pháp đảm bảo an ninh, an toàn cho hệ thống thanh toán. Ngoài ra, phát hiện đấu tranh, phòng ngừa, ngăn chặn và xử lý các hành vi vi phạm pháp luật trong lĩnh vực thanh toán và các phương thức thanh toán sử dụng công nghệ cao.

Đại diện Techcombank cũng chia sẻ, một nguồn dữ liệu dồi dào đòi hỏi phải đi cùng với một đội ngũ có khả năng phân tích để đưa ra các kết luận có ý nghĩa. Nói như vậy, điểm quan trọng ở đây là các ngân hàng cũng phải quan tâm tới yếu tố đào tạo, trình độ nghiệp vụ giỏi, tính chuyên nghiệp cao, đáp ứng nhu cầu quản trị vận hành và làm chủ các hệ thống công nghệ hiện đại.

Nhìn một cách khái quát nhất, chuyên gia cho rằng để triển khai được Big Data thành công, bắt buộc phải có một chiến lược tổng thể. Trong đó xây dựng được đội ngũ chuyên gia có hiểu biết sâu về lĩnh vực tài chính và Big Data; đi cùng với đó là xác định, kết nối và thu thập dữ liệu cần thiết; xây dựng cơ chế, chính sách chặt chẽ trong bảo mật, an ninh thông tin...