Chiến lược ưu tiên thiết bị di động trong hoạt động ngân hàng

Bài toán cấp tín dụng là một trong những vấn đề trọng yếu trong lĩnh vực tài chính - ngân hàng, đặc biệt đối với các tổ chức tín dụng, công ty tài chính hoặc các nền tảng cho vay ngang hàng. Mục tiêu của bài toán này là đánh giá rủi ro tín dụng của từng khách hàng tiềm năng, từ đó đưa ra quyết định liệu có nên cấp tín dụng hay không, nếu có thì với điều kiện như thế nào. Trong thực tế, việc đưa ra quyết định cấp tín dụng không chỉ đơn thuần là lựa chọn giữa “cấp” hay “không cấp”, mà là một quá trình ra quyết định phức tạp, cần cân bằng giữa rủi ro tiềm ẩn và lợi nhuận kỳ vọng. Một quyết định sai lầm, ví dụ như cấp tín dụng cho khách hàng có khả năng vỡ nợ, có thể dẫn đến tổn thất tài chính nghiêm trọng. Ngược lại, từ chối một khách hàng có khả năng hoàn trả tốt cũng là bỏ lỡ cơ hội sinh lời.

Metaverse ngân hàng và dịch vụ tài chính nhập vai là xu hướng mới đầy tiềm năng, hứa hẹn tái định nghĩa trải nghiệm ngân hàng trong kỷ nguyên số.

Sự xuất hiện của bản sao số khách hàng đánh dấu bước chuyển đổi căn bản trong ngành Ngân hàng, từ mô hình quản lý khách hàng phản ứng sang chiến lược chủ động dựa trên dự đoán và tương tác cá nhân hóa sâu. Bằng cách xây dựng các mô hình ảo động, bản sao số khách hàng cho phép ngân hàng mô phỏng hành vi, dự báo nhu cầu và phân tích động lực đằng sau quyết định tài chính của từng cá nhân. Giá trị cốt lõi của bản sao số khách hàng nằm ở khả năng siêu cá nhân hóa dịch vụ, thúc đẩy lòng trung thành và tối ưu hóa giá trị vòng đời khách hàng, đồng thời nâng cao hiệu quả hoạt động, quản lý rủi ro và đổi mới sản phẩm.

Bài nghiên cứu này đã nêu rõ vai trò chuyển đổi của trí tuệ nhân tạo và học máy trong phát hiện gian lận, nhấn mạnh khả năng phân tích tập dữ liệu giao dịch khổng lồ, xác định các điểm bất thường và tăng cường bảo mật ngân hàng số... Việc trí tuệ nhân tạo và học máy được áp dụng rộng rãi sẽ phụ thuộc vào cách các tổ chức tài chính điều chỉnh chiến lược của mình để thích ứng hiệu quả hơn với các mô hình đang ngày càng được quản lý chặt chẽ hơn bởi các quy định. Sự thành công của trí tuệ nhân tạo và học máy trong phát hiện gian lận sẽ được quyết định bởi việc đổi mới công nghệ, chia sẻ thông tin tình báo về gian lận và các biện pháp quy định nhằm cân bằng giữa đạo đức trong việc sử dụng trí tuệ nhân tạo trong ngân hàng số.

Thương mại điện tử phát triển mạnh sau đại dịch Covid-19 nhưng kéo theo nhiều rủi ro về bảo mật thông tin và dữ liệu cá nhân, gây ra tình trạng xâm phạm, đánh cắp dữ liệu và gia tăng tội phạm mạng. Do đó, việc bảo vệ dữ liệu cá nhân trở thành yêu cầu cấp thiết trong bối cảnh kinh tế số. Bài viết phân tích thực trạng bảo vệ dữ liệu, chỉ ra những hạn chế và đề xuất giải pháp hoàn thiện.

Nghiên cứu phân tích sự bùng nổ của ngân hàng số và thanh toán không dùng tiền mặt tại Phú Yên giai đoạn 2022 - 2024, với sự tăng trưởng mạnh về số lượng khách hàng, giao dịch và chuyển dịch sang kênh điện tử. Động lực là sự phối hợp giữa chính sách, đổi mới từ ngân hàng, công nghệ và sự hưởng ứng của người dân. Nghiên cứu kết luận giai đoạn này góp phần thúc đẩy chuyển đổi số và đề xuất giải pháp duy trì tăng trưởng, khắc phục thách thức về an ninh và khoảng cách số.

Chuyển đổi số, nổi bật trong bối cảnh CMCN 4.0, đang thay đổi sâu sắc cách vận hành và cung cấp dịch vụ trong ngành ngân hàng, bao gồm cả ngân hàng trung ương. Bài viết làm rõ khái niệm, đặc điểm của chuyển đổi số trong lĩnh vực này, phân tích tác động đến hoạt động của các NHTW trên thế giới và đề xuất gợi ý cho Việt Nam.

Với quyết tâm từ các cấp lãnh đạo, nỗ lực của ngành Ngân hàng và ý thức cảnh giác của mỗi người dân, chúng ta hoàn toàn có thể giảm thiểu mối đe dọa từ deepfake, góp phần bảo vệ an ninh tài chính quốc gia trong kỷ nguyên số hóa.