Đánh giá các công nghệ Big Data cho lĩnh vực tài chính, ngân hàng

Công nghệ & ngân hàng số
Thông qua việc phân tích các trường hợp ứng dụng thực tế, bài viết cung cấp một đánh giá về các công cụ hỗ trợ trong việc lưu trữ, xử lý, phân tích Big Data góp phần thúc đẩy sự đổi mới và phát triển bền vững trong ngành tài chính, ngân hàng.
aa

Tóm tắt: Dữ liệu lớn (Big Data) đang mở ra những cơ hội mới cho ngành tài chính, ngân hàng thông qua việc cung cấp các công cụ và giải pháp mạnh mẽ để phân tích và khai thác dữ liệu. Bài viết tập trung vào việc khám phá các công nghệ cốt lõi như Hadoop, Spark và công cụ học máy trong việc xử lý khối lượng dữ liệu khổng lồ và phức tạp. Bài viết cũng tập trung vào việc đánh giá hiệu quả của những công nghệ này trong việc cải thiện quản lý rủi ro, tối ưu hóa chiến lược kinh doanh, nâng cao trải nghiệm khách hàng và bảo đảm an toàn thông tin. Thông qua việc phân tích các trường hợp ứng dụng thực tế, bài viết cung cấp một đánh giá về các công cụ hỗ trợ trong việc lưu trữ, xử lý, phân tích Big Data góp phần thúc đẩy sự đổi mới và phát triển bền vững trong ngành tài chính, ngân hàng.

Từ khóa: Big Data, phân tích Big Data, quản lý Big Data, công nghệ Big Data.

EVALUATING BIG DATA TECHNOLOGIES FOR THE BANKING AND FINANCE INDUSTRY

Abstract: Big Data is opening up new opportunities for the banking and finance industry by providing powerful tools and solutions for data analysis and mining. This article focuses on exploring core technologies such as Hadoop, Spark, and Machine Learning tools in processing huge and complex data volumes. The study also focuses on evaluating the effectiveness of these technologies in improving risk management, optimizing business strategies, enhancing customer experience, and ensuring information security. Through analyzing real-life application cases, the article provides an assessment of supporting tools in storing, processing, and analyzing Big Data that contribute to promoting innovation and sustainable development in the banking and finance industry.

Keywords: Big Data, Big Data analytics, Big Data management, Big Data technology.

1. Giới thiệu

Trong lĩnh vực tài chính, ngân hàng, công nghệ Big Data đóng vai trò quan trọng trong việc tối ưu hóa các quy trình, phân tích hành vi khách hàng và quản lý rủi ro. Các công ty tài chính đang sử dụng Big Data để xử lý khối lượng dữ liệu khổng lồ từ giao dịch, tương tác khách hàng và nguồn dữ liệu bên ngoài như mạng xã hội. Các công nghệ phổ biến như Apache Hadoop, Apache Spark và công cụ phân tích như Tableau, Power BI giúp phân tích và trực quan hóa Big Data, giúp đưa ra quyết định nhanh chóng và chính xác hơn (Trương Thị Thùy Linh và Lương Thị Như Quỳnh, 2020).

Các công nghệ điện toán đám mây như AWS, Microsoft Azure và Google Cloud đang hỗ trợ việc triển khai Big Data trong lĩnh vực tài chính, ngân hàng với khả năng lưu trữ và xử lý dữ liệu quy mô lớn. Ngoài ra, trí tuệ nhân tạo (AI) và học máy cũng được tích hợp trong hệ thống Big Data để phát hiện gian lận, đánh giá tín dụng và dự đoán xu hướng tài chính. Các hệ thống phân tích thời gian thực, như Apache Kafka và Apache Flink cũng được sử dụng để theo dõi và phân tích dữ liệu giao dịch trong thời gian thực, giúp các ngân hàng phản ứng nhanh chóng với những thay đổi trên thị trường (Ümit Demirbaga, 2024).

Một trong những thách thức lớn khi áp dụng công nghệ Big Data trong lĩnh vực tài chính, ngân hàng là sự hiểu biết và khả năng lựa chọn công nghệ phù hợp. Đối với nhiều tổ chức, việc đánh giá đúng tiềm năng và hạn chế của từng công nghệ là rất quan trọng nhưng không hề dễ dàng. Các công nghệ như Hadoop, Spark hay Kafka đều có những ưu điểm riêng nhưng không phải công nghệ nào cũng phù hợp với mọi loại dữ liệu hoặc bài toán kinh doanh. Điều này đòi hỏi đội ngũ quản lý và chuyên gia phải có sự hiểu biết sâu rộng không chỉ về mặt kỹ thuật mà còn về yêu cầu cụ thể của tổ chức. Nếu lựa chọn sai công nghệ, hệ thống có thể không đáp ứng được nhu cầu, gây lãng phí tài nguyên và làm chậm quá trình đổi mới.

2. Lợi ích, tầm quan trọng của ứng dụng công nghệ Big Data trong lĩnh vực tài chính, ngân hàng

Trong lĩnh vực tài chính, ngân hàng, Big Data đóng vai trò quan trọng trong việc tối ưu hóa hoạt động, nâng cao khả năng cạnh tranh và đáp ứng nhu cầu số hóa. Dưới đây là những lợi ích và tầm quan trọng của việc ứng dụng Big Data trong hoạt động ngân hàng:

Tăng cường khả năng cạnh tranh: Big Data đã trở thành yếu tố then chốt giúp các ngân hàng duy trì được nhiều lợi thế. Việc ứng dụng Big Data cho phép ngân hàng phân tích chi tiết hành vi khách hàng, tối ưu hóa sản phẩm và nâng cao chất lượng dịch vụ, từ đó gia tăng sự gắn kết với khách hàng và mở rộng thị phần.

Đáp ứng nhu cầu số hóa và xu hướng công nghệ: Trong bối cảnh chuyển đổi số diễn ra mạnh mẽ, việc ứng dụng Big Data giúp các ngân hàng thích ứng nhanh với yêu cầu số hóa từ khách hàng và nền kinh tế. Big Data cho phép phát triển các dịch vụ ngân hàng điện tử như thanh toán di động, ngân hàng trực tuyến và các giải pháp tài chính số hóa toàn diện.

Hỗ trợ ra quyết định chiến lược: Big Data không chỉ giúp ngân hàng đưa ra các quyết định ngắn hạn như quản lý rủi ro hay cải thiện dịch vụ khách hàng, mà còn hỗ trợ những quyết định chiến lược, dài hạn. Big Data cung cấp cái nhìn toàn diện về thị trường, xu hướng phát triển của Ngành và phản ứng của khách hàng, giúp ngân hàng định hình chiến lược kinh doanh và phát triển bền vững.

Tăng cường bảo mật và bảo vệ tài sản: Trong bối cảnh các cuộc tấn công mạng ngày càng phức tạp, Big Data giúp ngân hàng nâng cao khả năng bảo mật nhờ vào việc phân tích và giám sát dữ liệu liên tục. Nhờ đó, ngân hàng có thể phát hiện sớm các hành vi gian lận và bảo vệ tài sản của khách hàng một cách hiệu quả hơn.

Phát triển sản phẩm và dịch vụ mới: Big Data mở ra nhiều cơ hội cho ngân hàng trong việc phát triển các sản phẩm tài chính mới, như giải pháp tư vấn đầu tư tự động (robo-advisors), sản phẩm bảo hiểm và dịch vụ tín dụng cá nhân hóa. Điều này không chỉ giúp ngân hàng tối ưu hóa lợi nhuận mà còn đáp ứng tốt hơn các nhu cầu đa dạng của khách hàng.

3. Đánh giá một số công nghệ Big Data ứng dụng trong lĩnh vực tài chính, ngân hàng

Bảng 1: Đánh giá các công nghệ xử lý và phân tích Big Data


Nguồn: Tổng hợp của tác giả

Mặc dù các công nghệ tiên tiến này mang lại nhiều lợi ích nhưng các tổ chức tài chính, ngân hàng vẫn phải đối mặt với những thách thức đáng kể như:

Tích hợp hệ thống: Việc tích hợp công nghệ Big Data vào các hệ thống hiện có có thể vô cùng phức tạp, đặc biệt đối với những hệ thống truyền thống đã tồn tại lâu đời.

Bảo mật dữ liệu: Xử lý và lưu trữ khối lượng Big Data làm gia tăng nguy cơ về an ninh, đặc biệt trong ngành tài chính, ngân hàng, nơi thông tin nhạy cảm như dữ liệu khách hàng và giao dịch cần được bảo vệ một cách nghiêm ngặt.

Tối ưu hóa chi phí: Triển khai hệ thống Big Data đòi hỏi đầu tư đáng kể vào cơ sở hạ tầng và nguồn nhân lực, điều này có thể đặt áp lực tài chính lớn lên các tổ chức quy mô nhỏ.

Tuy nhiên, bằng cách lựa chọn công nghệ phù hợp và chiến lược triển khai hiệu quả, các tổ chức tài chính và ngân hàng có thể tận dụng tối đa lợi ích của Big Data, đồng thời vượt qua các thách thức về tích hợp và bảo mật, hướng tới sự phát triển bền vững và nâng cao năng lực cạnh tranh.

4. Thực trạng ứng dụng công nghệ Big Data trong lĩnh vực tài chính, ngân hàng trên thế giới và Việt Nam

Công nghệ Big Data ngày càng phổ biến trong ngành Ngân hàng, giúp phân tích hành vi khách hàng, phát hiện gian lận và tối ưu hóa quy trình. Big Data đóng vai trò cốt lõi, hỗ trợ nâng cao dịch vụ, kết nối sâu hơn với khách hàng và cải thiện hiệu quả tiếp thị. Bằng cách phân tích dữ liệu từ các giao dịch, ngân hàng có thể phân loại khách hàng mục tiêu và đưa ra quảng cáo chính xác hơn (Lâm, 2023).

Ngân hàng JPMorgan Chase, Mỹ với hệ sinh thái Hadoop để lưu trữ và xử lý Big Data, kết hợp với hệ thống xử lý phân tán nguồn mở Apche Spark xử lý dữ liệu theo thời gian thực với tốc độ cao. JPMorgan Chase cũng sử dụng các giải pháp điện toán đám mây như AWS, Microsoft Azure để mở rộng khả năng lưu trữ và tính toán, giúp dễ dàng phân tích Big Data. Ngoài ra, JPMorgan Chase còn sử dụng Cơ sở dữ liệu NoSQL để quản lý và lưu trữ dữ liệu phi cấu trúc từ nhiều nguồn khác nhau bao gồm giao dịch và thông tin khách hàng. Hệ thống phân tích Big Data nhằm phát hiện các giao dịch bất thường và tiềm ẩn rủi ro, nhận diện hành vi gian lận và bảo vệ tài sản của khách hàng. Đồng thời, JPMorgan Chase áp dụng các công cụ phân tích Big Data để cải thiện hiệu suất giao dịch và quy trình xử lý, giúp giảm thiểu thời gian chờ đợi và tăng cường trải nghiệm của khách hàng (JPMorganChase, 2023; ProjectPro, 2024).

Ngân hàng HSBC cũng đã và đang sử dụng Hadoop để lưu trữ và phân tích dữ liệu khách hàng và các giao dịch tài chính trên toàn cầu. AI và các nền tảng học máy cũng được sử dụng kết hợp để phân tích Big Data để xây dựng mô hình dự đoán các rủi ro tài chính và tối ưu hóa danh mục đầu tư (Deoras, 2021).

Ngân hàng DBS tại Singapore đã sớm sử dụng các công cụ như NAV Planner hay IBM Watson trong việc phân tích Big Data nhằm đưa ra những dịch vụ tư vấn phù hợp với khách hàng. Đặc biệt là trong phân tích dữ liệu để bảo vệ hệ thống khỏi các cuộc tấn công và gian lận (DBS, 2019).

Tại Việt Nam, Big Data và AI là “át chủ bài” giúp Ngân hàng Thương mại cổ phần Kỹ thương Việt Nam (Techcombank) là một trong các ngân hàng dẫn đầu trong chuyển đổi số ngành Ngân hàng. Hai công cụ này cho phép Techcombank hiểu rõ nhu cầu khách hàng, thiết kế sản phẩm và dịch vụ tài chính phù hợp, như các khoản vay thấu chi và ưu đãi tỉ giá hối đoái. Bằng việc sử dụng công nghệ Apache Spark cho xử lý Big Data với tốc độ cao và phân tích dữ liệu khách hàng theo thời gian thực kết hợp dịch vụ đám mây và thuật toán học máy để phân tích tín dụng, phát hiện gian lận và tối ưu hóa các quy trình nghiệp vụ (Techcombank, 2023).

Năm 2021, Ngân hàng Thương mại cổ phần Quân đội (MB) cũng đã khẳng định trong báo cáo “Ứng dụng Big Data và AI trong ngân hàng”, AI và Big Data sẽ là hai công nghệ định hình ngành tài chính - ngân hàng trong tương lai (MBBank, 2021). Hai ngân hàng lớn là Ngân hàng Thương mại cổ phần Ngoại thương Việt Nam (Vietcombank) và Ngân hàng Thương mại cổ phần Đầu tư và Phát triển Việt Nam (BIDV) cũng có những bước phát triển trong chuyển đổi số. Vietcombank sử dụng Data Lakes để lưu trữ Big Data từ nhiều nguồn khác nhau hay dữ liệu phi cấu trúc trong MongoDB, Hadoop để thu thập, xử lý, phân tích Big Data nhằm phân tích hành vi khách hàng và cải thiện dịch vụ ngân hàng điện tử. Các công nghệ này cũng giúp Vietcombank phát hiện các nhu cầu và cung cấp sản phẩm tài chính phù hợp với khách hàng. Đặc biệt hơn là việc phân tích Big Data cho phát hiện và ngăn chặn giao dịch gian lận (Cầm, 2022; News, 2023). BIDV cũng xây dựng một hệ thống quản lý rủi ro và phân tích tài chính dựa trên Big Data. Điều này giúp ngân hàng duy trì sự ổn định và hiệu quả trong hoạt động tài chính. Cũng như các ngân hàng thương mại khác, BIDV cũng tiếp tục đẩy mạnh các sản phẩm, dịch vụ của mình dựa trên việc phân tích Big Data (Phương, 2021; Report, 2023).

Các công ty tài chính như: Công ty Tài chính TNHH Ngân hàng Việt Nam Thịnh Vượng SMBC (FE Credit) sử dụng công nghệ Data Lakes và NoSQL Database để lưu trữ Big Data từ nhiều nguồn khác nhau cũng như quản lý cá dữ liệu phi cấu trúc; Công ty tài chính TNHH một thành viên Home Credit Việt Nam (Home Credit) sử dụng công nghệ Data Lakes và NoSQL Database để lưu trữ Big Data từ nhiều nguồn khác nhau cũng như quản lý các dữ liệu phi cấu trúc; Công ty Tài chính Mirae Asset Finance Việt Nam sử dụng AWS, Google Cloud để lưu trữ và xử lý dữ liệu linh hoạt và tiết kiệm, kết hợp Apache Kafka để xử lý dữ liệu thời gian thực từ giao dịch tài chính và lịch sử tín dụng; Công ty Tài chính TNHH Một thành viên Shinhan Việt Nam (Shinhan Finance) sử dụng nền tảng Cloudera hay Horonwork để xây dựng cơ sở hạ tầng cho phân tích và quản lý Big Data; Công ty tài chính TNHH HD SAISON xây dựng kho dữ liệu để tổ chức lưu trữ dữ liệu, kết hợp với học máy, học sâu… nhằm nghiên cứu phân tích Big Data để cá nhân hóa dịch vụ khách hàng, phân tích tín dụng, tối hưu hóa quá trình vận hành… (Credit F., 2021; Credit H., 2020; ASSET, 2021).

5. Quy trình lựa chọn công nghệ Big Data phù hợp với tổ chức tài chính, ngân hàng

Để chọn lựa công nghệ Big Data phù hợp cho các tổ chức tài chính, ngân hàng, cần xem xét đến những yếu tố như quy mô dữ liệu, tốc độ xử lý, bảo mật và khả năng tích hợp với các hệ thống hiện có. Các bước chi tiết mô phỏng quá trình lựa chọn công nghệ Big Data phù hợp được mô tả tại Hình 1.

Hình 1: Quy trình lựa chọn công nghệ Big Data phù hợp với tổ chức


Bước 1: Phân tích nhu cầu và hiện trạng

Xác định khối lượng dữ liệu: Xác định xem tổ chức cần xử lý Big Data ở quy mô nào (hàng gigabyte, terabyte hay petabyte).

Yêu cầu về tốc độ xử lý: Cân nhắc tốc độ cần thiết để phân tích và phản hồi trong thời gian thực hay theo chu kỳ.

Nguồn gốc và loại dữ liệu: Phân loại dữ liệu tài chính, ví dụ như giao dịch ngân hàng, dữ liệu từ các hệ thống Quản lý quan hệ khách hàng (CRM), dữ liệu khách hàng từ web/app, dữ liệu phi cấu trúc từ mạng xã hội.

Bảo mật và tuân thủ quy định: Đặc biệt quan trọng đối với tổ chức tài chính, dữ liệu cần tuân thủ các quy định nghiêm ngặt (như GDPR, PCI DSS).

Bước 2: Xác định các công nghệ Big Data

Apache Hadoop: Hệ thống phân tán mã nguồn mở, cho phép lưu trữ và xử lý Big Data trên nhiều máy chủ. Thích hợp với phân tích theo lô nhưng có thể không phù hợp cho xử lý thời gian thực.

Apache Spark: Một nền tảng xử lý dữ liệu phân tán mạnh mẽ, hỗ trợ cả xử lý theo lô và thời gian thực. Spark có tốc độ nhanh hơn Hadoop MapReduce và thường được chọn cho các tác vụ phân tích dữ liệu thời gian thực.

Kafka: Một nền tảng xử lý luồng dữ liệu mạnh mẽ, rất phù hợp để xử lý các giao dịch tài chính theo thời gian thực.

NoSQL Databases (Cassandra, MongoDB): Thích hợp cho các ứng dụng có dữ liệu phi cấu trúc hoặc bán cấu trúc. Các hệ cơ sở dữ liệu này có thể mở rộng và hỗ trợ khả năng truy vấn thời gian thực.

Data Lake (AWS S3, Azure Data Lake): Nếu tổ chức có nhu cầu lưu trữ và phân tích dữ liệu phi cấu trúc lớn, việc xây dựng Data Lake trên các nền tảng như AWS hoặc Azure có thể là giải pháp.

Bước 3: Đánh giá các tiêu chí lựa chọn

Khả năng mở rộng: Xem xét khả năng mở rộng quy mô xử lý và lưu trữ khi khối lượng dữ liệu ngày càng lớn.

Khả năng tích hợp: Đánh giá xem công nghệ có tương thích và tích hợp tốt với các hệ thống sẵn có trong ngân hàng như Hệ thống lập kế hoạch nguồn lực, quản trị tổng thể doanh nghiệp (ERP), CRM và hệ thống giao dịch hay không.

Tính bảo mật: Chọn công nghệ hỗ trợ mã hóa, quản lý quyền truy cập chặt chẽ và bảo vệ dữ liệu nhạy cảm.

Hiệu suất: Kiểm tra tốc độ xử lý theo lô và thời gian thực của các công nghệ trong môi trường thử nghiệm.

Chi phí: So sánh chi phí triển khai và vận hành của từng công nghệ, bao gồm chi phí cho phần cứng, phần mềm, dịch vụ lưu trữ và bảo trì.

Bước 4: Thử nghiệm với dự án nhỏ (PoC)

Triển khai PoC để đánh giá hiệu quả của các công nghệ. Ví dụ, thực hiện phân tích dữ liệu giao dịch trong một tháng để xem hiệu suất xử lý, bảo mật và khả năng mở rộng.

Bước 5: Lựa chọn công nghệ

Dựa trên kết quả PoC và các yếu tố đã phân tích, lựa chọn công nghệ phù hợp nhất với yêu cầu về dữ liệu, chi phí và khả năng mở rộng. Ví dụ, một tổ chức ngân hàng có thể chọn kết hợp Apache Kafka cho xử lý dữ liệu thời gian thực và Apache Spark cho phân tích theo lô, kết hợp với một giải pháp lưu trữ như Data Lake trên AWS để lưu trữ dữ liệu dài hạn. MongoDB cho quản lý dữ liệu phi cấu trúc từ các nguồn như ứng dụng di động hoặc mạng xã hội.

Bước 6: Xây dựng lộ trình triển khai

Tạo kế hoạch triển khai theo giai đoạn, bao gồm thử nghiệm nội bộ, đào tạo nhân viên và tích hợp với các hệ thống hiện có. Thiết lập quy trình kiểm tra bảo mật và tuân thủ trước khi chính thức đưa vào vận hành.

6. Kết luận

Công nghệ Big Data đang tạo ra sự thay đổi đáng kể trong lĩnh vực tài chính, ngân hàng, giúp tối ưu hóa quy trình kinh doanh, nâng cao trải nghiệm khách hàng và quản lý rủi ro hiệu quả hơn. Các giải pháp như Apache Hadoop, Spark, Hive, Cassandra, Flink, và Airflow… mang lại khả năng xử lý và phân tích khối lượng dữ liệu khổng lồ, đồng thời hỗ trợ xử lý dữ liệu thời gian thực và điều phối công việc phức tạp. Tuy nhiên, các tổ chức cần đối mặt với thách thức trong việc lựa chọn công nghệ phù hợp, bảo mật dữ liệu và tối ưu chi phí. Để thành công, cần tăng cường hiểu biết về công nghệ, xác định chiến lược triển khai rõ ràng, đầu tư vào hạ tầng và nhân sự, cũng như luôn sẵn sàng áp dụng công nghệ mới để duy trì lợi thế cạnh tranh trong thời đại số hóa.

TÀI LIỆU THAM KHẢO:

1. 6sense. (2024). Market Share of Apache NiFi. https://6sense.com/tech/it-management/apache-nifi-market-share

2. Airflow, C. C. (2024). HGInsights. https://discovery.hgdata.com/product/apache-airflow

3. ASSET, M. (2021, 07 09). Mirae Asset Finance Việt Nam và FRT hợp tác ra mắt giải pháp hỗ trợ tài chính trực tuyến 100%. https://mafc.com.vn/fpt-mafc-vay-truc-tuyen-100%25/

4. Cầm, B. (2022, 1). Đi tìm hình hài Ngân hàng số trong tương lai. Đặc san của Vietcombank.

5. Cassandra, H. (2024). Companies Currently Using Apache Cassandra. https://discovery.hgdata.com: https://discovery.hgdata.com/product/apache-cassandra

6. Credit, F. (2019, 04 10). Fe Credit tiếp tục tăng trưởng nhờ hiệu quả kinh doanh cải thiện rõ nét trong quý II 2019. https://fecredit.com.vn/: https://fecredit.com.vn/fe-credit-tiep-tuc-tang-truong-nho-hieu-qua-kinh-doanh-cai-thien-ro-net-trong-quy-2-nam-2019/

7. Credit, F. (2021, 02 11). Mừng tuổi mới Fe Credit - 11 năm đồng hành, thấu hiểu điều bạn cần. https://fecredit.com.vn/: https://fecredit.com.vn/mung-tuoi-moi-fe-credit-11-nam-dong-hanh-thau-hieu-dieu-ban-can/

8. Credit, H. (2020, 06 29). Bạn có biết Data Analyst làm gì với Big Data tại Home Credit?. https://career.homecredit.vn/: https://career.homecredit.vn/vn/article/bn-co-bit-data-analyst-lam-gi-vi-big-data-ti-home credit6ff74099fd6b4b7846882213211837b558b6cbaf

9. DBS. (2019, 10 24). DBS equips employees with skills to become everyday “Data Heroes”. https://www.dbs.com/newsroom/DBS_equips_employees_with_skills_to_become_everyday_Data_Heroes

10. Deoras, S. (2021, 9). How Is HSBC Leveraging Big Data & Cloud Technologies For Improved CX & Financial Crime Prevention. https://analyticsindiamag.com/ai-origins-evolution/how-is-hsbc-leveraging-big-data-cloud-technologies-for-improved-cx-financial-crime-prevention/

11. Hive, C. C. (2024). HGInsights. https://discovery.hgdata.com/: https://discovery.hgdata.com/product/apache-hive

12. Insights, H. (2024). Companies Currently Using Apache HBase. https://discovery.hgdata.com/product/apache-hbase

13. JPMorganChase. (2023). Annual Report 2023. JPMorgan Chase.

14. Lâm, L. K. (2023, 11 10). Tương lai ngành Ngân hàng trong kỷ nguyên dữ liệu và số hóa. https://www.tinnhanhchungkhoan.vn/tuong-lai-nganh-ngan-hang-trong-ky-nguyen-du-lieu-va-so-hoa-post333206.html

15. MBBank. (2021, 12 09). MB phát hành báo cáo “Ứng dụng Big Data và AI trong ngân hàng”. https://www.mbbank.com.vn/chi-tiet/mb-voi-bao-chi/mb-phat-hanh-bao-cao-%E2%80%9Cung-dung-big-data-va-ai-trong-ngan-hang%E2%80%9D-2021-12-9-10-59-23/2744

16. News, V. (2023, 02 24). Vietcombank bổ nhiệm Giám đốc Trung tâm Dữ liệu và Phân tích. https://baotainguyenmoitruong.vn/vietcombank-bo-nhiem-giam-doc-trung-tam-du-lieu-va-phan-tich-350902.html

17. Phương, H. T. (2021). Khai phá sức mạnh Big Data trong hoạt động Kinh doanh tại BIDV. Đầu tư phát triển, trang 54 - 55.

18. ProjectPro. (2024, 4 18). How JPMorgan uses Hadoop to leverage Big Data Analytics? https://www.projectpro.io/article/how-jpmorgan-uses-hadoop-to-leverage-big-data-analytics/142

19. ProjectPro, B. (2023, 10 26). Bank of America Hadoop Interview Questions. https://www.projectpro.io/article/bank-of-america-hadoop-interview-questions/298

20. Report, B. A. (2023). BIDV Anual Report. Ha Noi: BIDV.

21. Rocketreach. (2024). Top Companies Using Apache Spark. https://rocketreach.co/cl/companies-using-apache-spark_003

22. Saulys, V. (2015, 11 5). How Spark is Making an Impact at Goldman Sachs. https://www.youtube.com/watch?v=HWwAoTK2YrQ

23. Techcombank. (2023, 7). Big Data và AI át chủ bài giúp Techcombank dẫn dắt chuyển đổi số ngành Ngân hàng. https://nhipsongkinhte.toquoc.vn/bia-data-va-ai-at-chu-bai-giup-techcombank-dan-dat-chuyen-doi-so-nganh-ngan-hang-20230811112321903.htm

24. TheirStack. (2024). Companies that use Kafka. https://theirstack.com/en/technology/kafka

25. Thịnh, T. (2021, 12 10). MBBank phát hành báo cáo “Ứng dụng Big Data và AI trong ngân hàng”. https://dantri.com.vn/kinh-doanh/mbbank-phat-hanh-bao-cao-ung-dung-big-data-va-ai-trong-ngan-hang-20211210090741105.htm

26. Trương Thị Thùy Linh và Lương Thị Như Quỳnh. (2020). Big Data và ứng dụng trong hoạt động ngân hàng.

27. Ümit Demirbaga, G. S. (2024). Big Data Analytics. Switzerland: Springer.



TS. Triệu Thu Hương, ThS. Nguyễn Dương Hùng
Khoa Công nghệ thông tin và Kinh tế số, Học viện Ngân hàng
https://tapchinganhang.gov.vn

Tin bài khác

Ứng dụng dữ liệu lớn, học máy trong hoạt động ngân hàng: Thực trạng, thách thức và khuyến nghị

Ứng dụng dữ liệu lớn, học máy trong hoạt động ngân hàng: Thực trạng, thách thức và khuyến nghị

Dữ liệu lớn và AI, đặc biệt là học máy, không chỉ đơn thuần là công cụ hỗ trợ mà còn là động lực then chốt định hình tương lai của ngành Ngân hàng.
Kết nối, chia sẻ dữ liệu góp phần phòng, chống tình trạng lừa đảo, chiếm đoạt tài sản trên không gian mạng trong lĩnh vực ngân hàng

Kết nối, chia sẻ dữ liệu góp phần phòng, chống tình trạng lừa đảo, chiếm đoạt tài sản trên không gian mạng trong lĩnh vực ngân hàng

Trong bối cảnh khoa học, công nghệ phát triển, Việt Nam hội nhập với kinh tế thế giới, ngành Ngân hàng đã tiên phong ứng dụng công nghệ thông tin, chuyển đổi số để triển khai, cung cấp các dịch vụ ngân hàng trực tuyến phục vụ cho nhu cầu thanh toán, giao dịch tức thời của người dân, doanh nghiệp.
Những dự báo về tình hình an ninh mạng năm 2025

Những dự báo về tình hình an ninh mạng năm 2025

Với khả năng học hỏi và tự điều chỉnh, AI đã mang lại nhiều đột phá trong công tác bảo mật.
Các yếu tố ảnh hưởng đến việc lựa chọn dịch vụ ngân hàng số của khách hàng cá nhân trên địa bàn thành phố Hồ Chí Minh

Các yếu tố ảnh hưởng đến việc lựa chọn dịch vụ ngân hàng số của khách hàng cá nhân trên địa bàn thành phố Hồ Chí Minh

Ngày nay, công nghệ số đã và đang dần thay đổi cơ bản hình thức cung ứng các dịch vụ tài chính - ngân hàng. Theo đó, sự phát triển của dịch vụ ngân hàng dựa trên nền tảng công nghệ số có thể giúp các ngân hàng đổi mới toàn diện từ quy trình cung cấp sản phẩm, dịch vụ, đổi mới hệ thống kênh phân phối, mở rộng danh mục sản phẩm, cung cấp dịch vụ cho một phạm vi khách hàng rộng lớn hơn với chi phí thấp hơn.
10 sự kiện công nghệ thông tin Việt Nam nổi bật năm 2024

10 sự kiện công nghệ thông tin Việt Nam nổi bật năm 2024

Năm 2024, vượt qua nhiều khó khăn, thách thức, kinh tế - xã hội Việt Nam đã có bước phát triển tích cực với nhiều điểm sáng, trong đó có sự đóng góp đáng kể của lĩnh vực công nghệ thông tin. Tạp chí Ngân hàng điểm lại những sự kiện công nghệ thông tin tiêu biểu của năm 2024.
Dấu ấn công nghệ ngân hàng năm 2024: An ninh, an toàn trong cung cấp và sử dụng dịch vụ ngân hàng trên không gian mạng

Dấu ấn công nghệ ngân hàng năm 2024: An ninh, an toàn trong cung cấp và sử dụng dịch vụ ngân hàng trên không gian mạng

Để phòng, chống các hoạt động lừa đảo trên không gian mạng, trong thời gian qua, ngành Ngân hàng đã và đang tổ chức triển khai nhiều giải pháp mang tính tổng thể, đồng bộ.
Tiên phong đổi mới, sáng tạo, ứng dụng công nghệ mới thúc đẩy hoạt động thanh toán không dùng tiền mặt trong nền kinh tế

Tiên phong đổi mới, sáng tạo, ứng dụng công nghệ mới thúc đẩy hoạt động thanh toán không dùng tiền mặt trong nền kinh tế

Trong những năm qua, nhiều sản phẩm, dịch vụ, phương thức thanh toán an toàn, tiện lợi, đem lại lợi ích thiết thực cho người dân, doanh nghiệp được các ngân hàng, tổ chức cung ứng dịch vụ trung gian thanh toán quan tâm, phát triển. Các dịch vụ, phương thức thanh toán, chuyển tiền mới như rút tiền tại ATM bằng QR Code, thanh toán phi tiếp xúc, thanh toán, chuyển tiền qua QR Code... đã được tích hợp vào trong sản phẩm, dịch vụ để nâng cao tiện ích, tăng cường an toàn bảo mật, qua đó góp phần phổ biến thanh toán không dùng tiền mặt (TTKDTM) đến với người dân, doanh nghiệp.
Nhân tố quyết định chấp nhận liên tục ví điện tử ở Việt Nam

Nhân tố quyết định chấp nhận liên tục ví điện tử ở Việt Nam

Ví điện tử là một xu hướng công nghệ mới đang ngày càng phổ biến, thu hút sự quan tâm của nhiều nhà nghiên cứu và các doanh nghiệp. Trong thị trường ngày càng cạnh tranh, việc xây dựng sự hài lòng khách hàng rất quan trọng để tạo và duy trì lợi thế cạnh tranh.
Xem thêm
Tác động của Luật Đất đai năm 2024 đối với hoạt động kinh doanh của hệ thống ngân hàng thương mại Việt Nam

Tác động của Luật Đất đai năm 2024 đối với hoạt động kinh doanh của hệ thống ngân hàng thương mại Việt Nam

Luật Đất đai năm 2024 được Quốc hội khóa XV thông qua ngày 18/01/2024 tại Kỳ họp bất thường lần thứ 5, là sự kiện quan trọng đánh dấu những đổi mới mang tính đột phá về chính sách đất đai.
Điều hành chính sách tiền tệ tiếp tục góp phần quan trọng vào thành tựu chung của đất nước

Điều hành chính sách tiền tệ tiếp tục góp phần quan trọng vào thành tựu chung của đất nước

Năm 2024, trong bối cảnh kinh tế thế giới và khu vực có những biến động phức tạp nhưng kinh tế Việt Nam phục hồi tích cực, nằm trong nhóm các quốc gia tăng trưởng cao nhất khu vực và thế giới; lạm phát được kiểm soát tốt; các cân đối lớn của nền kinh tế được bảo đảm. Nhiều tổ chức xếp hạng tín nhiệm quốc tế uy tín (như Fitch Rating, Moody’s, S&P) tiếp tục đánh giá tích cực về tình hình kinh tế của Việt Nam. Trong những thành công đó, có đóng góp quan trọng từ việc điều hành chính sách tiền tệ (CSTT) của Ngân hàng Nhà nước Việt Nam (NHNN). Trong kỷ nguyên vươn mình của dân tộc, NHNN tiếp tục phát huy những thành quả đạt được trong điều hành CSTT, tăng khả năng thích ứng với những biến động của môi trường kinh tế thế giới và trong nước để kiên định mục tiêu kiềm chế lạm phát, ổn định kinh tế vĩ mô, hỗ trợ tăng trưởng, góp phần nâng cao tính độc lập tự chủ của nền kinh tế trong quá trình hội nhập kinh tế quốc tế. Đó là chia sẻ của Phó Thống đốc NHNN Phạm Thanh Hà về điều hành CSTT nhân dịp Xuân Ất Tỵ 2025.
Nhận thế chấp dự án và nhà ở hình thành trong tương lai từ chủ đầu tư dự án nhà ở thương mại theo quy định mới

Nhận thế chấp dự án và nhà ở hình thành trong tương lai từ chủ đầu tư dự án nhà ở thương mại theo quy định mới

Mục đích thế chấp theo Luật Nhà ở năm 2023 là để vay vốn đầu tư chính dự án nhà ở thương mại hoặc xây dựng nhà ở thuộc dự án nhà ở thương mại và bên nhận thế chấp chỉ có thể là tổ chức tín dụng tài trợ cho dự án hoặc tài trợ cho việc xây dựng nhà ở thuộc dự án.
Khơi thông dòng vốn tín dụng ngân hàng góp phần thúc đẩy tăng trưởng kinh tế và ổn định kinh tế vĩ mô

Khơi thông dòng vốn tín dụng ngân hàng góp phần thúc đẩy tăng trưởng kinh tế và ổn định kinh tế vĩ mô

Ngân hàng Nhà nước Việt Nam (NHNN) sẽ quyết tâm triển khai các giải pháp đã đề ra, đồng hành cùng hệ thống tổ chức tín dụng (TCTD) tháo gỡ những khó khăn để có thể bảo đảm cung ứng đầy đủ vốn tín dụng ngân hàng phục vụ các hoạt động sản xuất, kinh doanh, đầu tư, tiêu dùng trong nền kinh tế, hướng tới việc thực hiện những mục tiêu to lớn về phát triển kinh tế - xã hội mà Đảng và Nhà nước đã đề ra, đóng góp công sức vào công cuộc chuyển mình, cất cánh của dân tộc Việt Nam.
Phó Thủ tướng Chính phủ Lê Thành Long dự Diễn đàn "Kinh doanh và Pháp luật" năm 2025

Phó Thủ tướng Chính phủ Lê Thành Long dự Diễn đàn "Kinh doanh và Pháp luật" năm 2025

Ngày 09 10, tại Hà Nội, Hội đồng Phối hợp phổ biến, giáo dục pháp luật Trung ương đã tổ chức Diễn đàn Kinh doanh và Pháp luật năm 2025 với chủ đề Chung tay giải quyết các vấn đề pháp lý, góp phần tạo dựng môi trường đầu tư kinh doanh thuận lợi cho doanh nghiệp”.
Kinh nghiệm quốc tế về thực thi chính sách tài chính ứng phó với biến đổi khí hậu và bài học cho Việt Nam

Kinh nghiệm quốc tế về thực thi chính sách tài chính ứng phó với biến đổi khí hậu và bài học cho Việt Nam

Nghiên cứu tập trung phân tích quá trình thực thi chính sách tài chính ứng phó với biến đổi khí hậu của ba nước tương đối thành công là Hà Lan, Hàn Quốc và Thái Lan, từ đó rút ra bài học kinh nghiệm cho việc thực thi chính sách này ở Việt Nam.
Những “phép màu” năm mới của nền kinh tế

Những “phép màu” năm mới của nền kinh tế

Khoa học kinh tế cho thấy, thực tế phong phú hơn nhiều so với lý thuyết kinh tế tiêu chuẩn. Có những hiện tượng trong nền kinh tế trái ngược với khoa học, đặc biệt là những hiện tượng kinh tế nổi bật trong năm mới.
Nền kinh tế mùa lễ hội: Khi niềm vui và lợi nhuận song hành

Nền kinh tế mùa lễ hội: Khi niềm vui và lợi nhuận song hành

Mùa lễ hội cuối năm tại Mỹ là sự kết hợp hài hòa giữa giá trị văn hóa, tinh thần và kinh tế. Lễ Tạ ơn (Thanksgiving), Giáng sinh (Christmas) hay Tết Dương lịch (New Year’s Day), mỗi dịp lễ đều mang lại ý nghĩa riêng, góp phần làm phong phú đời sống cộng đồng và thúc đẩy tăng trưởng kinh tế
Tổng quan kinh tế thế giới năm 2024 và triển vọng 2025

Tổng quan kinh tế thế giới năm 2024 và triển vọng 2025

Năm 2024, hoạt động kinh tế toàn cầu tuy không rơi vào suy thoái, nhưng vẫn ở mức thấp hơn tiềm năng, với lạm phát dù đã hạ nhiệt so với năm 2023, nhưng vẫn ở mức cao hơn mục tiêu tại nhiều quốc gia.
Kinh tế - tài chính thế giới năm 2025 và một số khuyến nghị điều hành chính sách tiền tệ, chính sách tài khóa ở Việt Nam

Kinh tế - tài chính thế giới năm 2025 và một số khuyến nghị điều hành chính sách tiền tệ, chính sách tài khóa ở Việt Nam

Dự báo cho năm 2025, lạm phát toàn cầu tiếp tục xu hướng giảm, tiến gần hơn đến mục tiêu ổn định giá. Theo IMF, lạm phát toàn cầu dự kiến giảm từ 5,8% năm 2024 xuống còn 4,3% năm 2025 và theo OECD (9/2024), các nền kinh tế phát triển có thể đạt mức 2,0%, gần sát mục tiêu của ngân hàng trung ương.

Thông tư số 59/2024/TT-NHNN ngày 31/12/2024 Sửa đổi, bổ sung một số điều của Thông tư số 12/2021/TT-NHNN ngày 30 tháng 7 của 2021 của Thống đốc Ngân hàng Nhà nước Việt Nam quy định về việc tổ chức tín dụng, chi nhánh ngân hàng nước ngoài mua, bán kỳ phiếu, tín phiếu, chứng chỉ tiền gửi, trái phiếu do tổ chức tín dụng, chi nhánh ngân hàng nước ngoài khác phát hành trong nước

Thông tư số 60/2024/TT-NHNN ngày 31/12/2024 Quy định về dịch vụ ngân quỹ cho tổ chức tín dụng, chi nhánh ngân hàng nước ngoài

Thông tư số 61/2024/TT-NHNN ngày 31/12/2024 Quy định về bảo lãnh ngân hàng

Thông tư số 62/2024/TT-NHNN ngày 31/12/2024 Quy định điều kiện, hồ sơ, thủ tục chấp thuận việc tổ chức lại ngân hàng thương mại, tổ chức tín dụng phi ngân hàng

Thông tư số 63/2024/TT-NHNN ngày 31/12/2024 Quy định về hồ sơ, thủ tục thu hồi Giấy phép và thanh lý tài sản của tổ chức tín dụng, chi nhánh ngân hàng nước ngoài; hồ sơ, thủ tục thu hồi Giấy phép văn phòng đại diện tại Việt Nam của tổ chức tín dụng nước ngoài, tổ chức nước ngoài khác có hoạt động ngân hàng

Thông tư số 64/2024/TT-NHNN ngày 31/12/2024 Quy định về triển khai giao diện lập trình ứng dụng mở trong ngành Ngân hàng

Thông tư số 57/2024/TT-NHNN ngày 24/12/2024 Quy định hồ sơ, thủ tục cấp Giấy phép lần đầu của tổ chức tín dụng phi ngân hàng

Thông tư số 56/2024/TT-NHNN ngày 24/12/2024 Quy định hồ sơ, thủ tục cấp Giấy phép lần đầu của ngân hàng thương mại, chi nhánh ngân hàng nước ngoài, văn phòng đại diện nước ngoài

Thông tư số 55/2024/TT-NHNN ngày 18/12/2024 Sửa đổi khoản 4 Điều 2 Thông tư số 19/2018/TT-NHNN ngày 28 tháng 8 năm 2018 của Thống đốc Ngân hàng Nhà nước Việt Nam hướng dẫn về quản lý ngoại hối đối với hoạt động thương mại biên giới Việt Nam - Trung Quốc

Thông tư số 54/2024/TT-NHNN ngày 17/12/2024 Sửa đổi, bổ sung một số điều của Thông tư số 26/2021/TT-NHNN ngày 31 tháng 12 năm 2021 của Thống đốc Ngân hàng Nhà nước Việt Nam hướng dẫn giao dịch ngoại tệ giữa Ngân hàng Nhà nước Việt Nam và tổ chức tín dụng được phép hoạt động ngoại hối