Giải pháp quản lý dữ liệu thông minh hiệu quả cho các ngân hàng tại Việt Nam

Trong bối cảnh cuộc cách mạng công nghiệp lần thứ 4 (CMCN 4.0) đang diễn ra mạnh mẽ trên phạm vi toàn thế giới, mô hình doanh nghiệp số, chính phủ số, nền kinh tế số và xã hội số đã trở thành đích đến của nhiều quốc gia, tổ chức.

Chuyển đổi số vì thế đang lan tỏa trên mọi mặt của đời sống kinh tế, xã hội, thu hút sự quan tâm của tất cả các chủ thể trong nền kinh tế và ngày càng khẳng định là một xu thế tất yếu. Trong đó, dữ liệu được coi vấn đề vô cùng quan trọng, là nguồn cung cấp năng lượng cho chuyển đổi số, dữ liệu có thể trở thành tài nguyên mới cho phát triển kinh tế toàn cầu.

Đối với ngành Ngân hàng, một trong những ngành sở hữu khối lượng dữ liệu lớn, cũng là ngành đi đầu trong hành trình chuyển đổi mô hình hoạt động theo xu hướng số thì quản lý dữ liệu trở thành vấn đề sống còn. Ưu thế sẽ thuộc về các ngân hàng làm chủ các nguồn dữ liệu thông qua việc quản lý, sử dụng chúng một cách thông minh trên cơ sở ứng dụng các thành tựu khoa học công nghệ mới.

Hội thảo "Quản lý dữ liệu thông minh trong lĩnh vực ngân hàng, tài chính" diễn ra ngày 29/9/2020 tại Hà Nội

Quản lý dữ liệu thông minh

Dữ liệu, hiểu đơn giản là tập hợp các thông tin; dữ liệu thông minh là tập hợp các thông tin được tạo ra, lưu trữ, truyền đi hoặc nhận được bởi phương tiện điện tử. Đối với các tổ chức, lượng dữ liệu ngày càng nhiều, việc xử lý dữ liệu dưới dạng dữ liệu thông minh là xu hướng tất yếu. Theo đánh giá của tổ chức Gartner (Mỹ), hiện nay, các tổ chức lớn trên thế giới đều đã nhận thức được tầm quan trọng của dữ liệu thông minh, dự kiến năm 2021, các tổ chức lớn sẽ đưa dữ liệu vào danh mục bảng cân đối kế toán và quản lý dữ liệu như tài sản của các tổ chức. Dữ liệu thông minh chính là nguồn tài nguyên cần được khai phá, quản lý, sử dụng hiệu quả, góp phần quan trọng cho phát triển CMCN 4.0.

Quản lý dữ liệu thông minh (QLDLTM) là việc thực hiện quy trình thu thập, quản lý, khai thác, sử dụng dữ liệu một cách thông minh trên cơ sở các công nghệ của cuộc CMCN 4.0, giúp thuận tiện cho việc phân tích, xử lý dữ liệu sau giai đoạn phân tích, cụ thể là việc xây dựng, tổ chức, bảo trì, kiểm soát hệ thống, quá trình xử lý dữ liệu như thu thập, lưu trữ, chọn lọc, chuyển đổi, phân tích, kiểm soát các hoạt động có trong vòng đời dữ liệu từ xác định mục tiêu kinh doanh đến trực quan hóa dữ liệu, áp dụng kết quả phân tích vào thực tế. Việc QLDLTM có thể cung cấp cho các tổ chức những giải pháp tối ưu, phù hợp với nhu cầu của từng khách hàng.

Lợi ích QLDLTM trong lĩnh vực ngân hàng

Trong bối cảnh hiện nay, trước áp lực cạnh tranh gay gắt, các ngân hàng luôn phải tìm kiếm các công cụ hiệu quả để tăng doanh thu và giảm thiểu chi phí. Dữ liệu trở thành một tài sản quý giá, sử dụng hiệu quả dữ liệu sẽ làm gia tăng đáng kể lợi nhuận và đảm bảo sự phát triển bền vững của các ngân hàng. QLDLTM cho phép các ngân hàng gia tăng các sản phẩm bán chéo thông qua các chiến dịch tiếp thị có chủ đích, đồng thời có thể thực hiện chấm điểm tín dụng một cách tự động, nhanh chóng và chính xác. Bên cạnh đó, góp phần giảm thiểu các chi phí phục vụ khách hàng, các chi phí tiếp thị và đặc biệt là cho phép dự đoán được các hành vi gian lận và đưa ra các cảnh báo sớm, từ đó các tổ chức có thể chủ động đưa ra các giải pháp phòng ngừa.

QTDLTM giúp các ngân hàng có thể tận dụng nguồn dữ liệu lớn đang nắm giữ bao gồm các thông tin về khách hàng, lịch sử giao dịch, các kênh giao dịch. Bên cạnh đó, các ngân hàng có thêm nhiều nguồn dữ liệu khác như dữ liệu từ các nhà khai thác thiết bị di động, dữ liệu về các hành vi trực tuyến hay mạng xã hội… Theo PwC Đông Nam Á (2019), các ngân hàng có thể tiếp cận quản lý dữ liệu theo hai phương pháp chủ đạo: (1) đổi mới sáng tạo và tự động hóa quy trình kinh doanh; (2) kiểm soát dữ liệu phục vụ mục đích tuân thủ và cải thiện hiệu quả hoạt động.

Những lợi ích mà QLDLTM mang lại cho các ngân hàng có thể kể đến như sau:

- Giúp nâng cao năng suất hoạt động, cải thiện dịch vụ ngân hàng: Việc QLDLTM làm cho các dữ liệu không phải di chuyển nhiều trước khi được quản lý, giúp các ngân hàng nâng cao năng suất hoạt động, vì thế, nhân viên làm công nghệ trong các ngân hàng có thể làm việc hiệu quả hơn khi được giảm bớt gánh nặng từ các nhiệm vụ cung cấp dữ liệu lặp đi lặp lại hàng ngày. Dữ liệu được lưu trữ sẵn tại những vị trí cố định, nhân viên từ các đơn vị thành viên sẽ nhanh chóng, dễ dàng truy cập, tiếp cận dữ liệu, tìm hiểu thông tin cần cho công việc. Hệ thống quản lý dữ liệu cũng cung cấp một quy trình rõ ràng để có thể hỗ trợ truy cập thông tin nhanh chóng, hỗ trợ nhân viên dễ dàng chia sẻ thông tin và cách thức lưu trữ để truy xuất, sử dụng khi cần thiết. Người lao động từ các đơn vị thành viên sẽ giảm được thời gian tìm kiếm, nhanh chóng xác định những thông tin, dữ liệu ngân hàng đang có hoặc đã thu thập để truy cập, sử dụng cho các mục đích khác nhau. Từ việc xử lý các thông tin nhanh chóng hơn cũng giúp nâng cao năng suất hoạt động của các ngân hàng. Các phân tích theo thời gian về lịch sử hoạt động giúp các ngân hàng việc lên kế hoạch trong tương lai.

- Kiểm soát dữ liệu, đảm bảo chất lượng và an toàn cho các nguồn thông tin, dữ liệu: Đối với cách quản lý dữ liệu thông thường, sau khi thu thập, dữ liệu phải luân chuyển đến những nơi khác do nhu cầu sử dụng của các đơn vị thành viên trong ngân hàng, dẫn đến việc sao chép dữ liệu, phát sinh các vấn đề về bảo mật, tạo nên sự cồng kềnh trong cách thức hoạt động, làm chậm tiến độ khai thác dữ liệu... Hệ thống QLDLTM cho phép ngân hàng lữu trữ dữ liệu vào những nơi thống nhất, tạo điều kiện tiếp cận và cấp quyền truy cập cho các nhân viên từ các phòng, ban, trung tâm khác, đảm bảo mức độ bảo mật cao hơn. Một hệ thống QLDLTM được áp dụng các công cụ, phần mềm kỹ thuật tiên tiến và được vận hành bởi đội ngũ chuyên gia công nghệ thông tin, các vấn đề phát sinh khi cập nhật dữ liệu mới hàng ngày sẽ được giải quyết và tạo khả năng tiếp cận, sử dụng dữ liệu mới. Hệ thống QLDLTM có khả năng ngăn chặn truy cập trái phép, thao túng hoặc sử dụng dữ liệu và thông tin trái quy tắc; đảm bảo dữ liệu có thể được sử dụng hiệu quả để tăng thêm giá trị cho các ngân hàng.

Mặc dù dữ liệu được lưu trữ vào những nơi thống nhất, cố định, nhằm hạn chế việc di chuyển dữ liệu, nhưng vẫn có trường hợp dữ liệu được chia sẻ hay luân chuyển từ hệ thống này sang hệ thống khác, từ file này sang file khác, hay các sự cố từ hệ thống, máy móc... có thể dẫn đến việc những dữ liệu giá trị bị mất mát, thất lạc. Các công cụ Data management của hệ thống QLDLTM có thể giúp hạn chế vấn đề này bằng việc hỗ trợ sao lưu (back up) dữ liệu, từ đó dữ liệu bị mất sẽ được tìm lại dễ dàng hơn.

- Quản trị rủi ro: QLDLTM giúp các ngân hàng dựa trên phân tích về các hành vi của người sử dụng trong thời gian thực để giảm thiểu những rủi ro tiềm ẩn. Các nhà quản trị ngân hàng cần đánh giá được mức độ tin cậy của khách hàng vì việc thiếu hiểu biết về khách hàng có thể dẫn đến những rủi ro trong quá trình cung cấp sản phẩm, dịch vụ. QTDLTM có thể giúp các ngân hàng xây dựng một mô hình chấm điểm tín dụng khách hàng để đánh giá rủi ro tín dụng và thiết lập hệ thống nhận diện gian lận và đưa ra lời cảnh báo sớm.

- Duy trì các quan hệ khách hàng thường xuyên, tìm kiếm khách hàng tiềm năng: Hệ thống công nghệ có thể thu thập và phân tích lịch sử giao dịch của khách hàng, từ đó, xác định được chính xác phương thức khuyến mại và gắn kết lợi ích phù hợp với khách hàng để giữ chân khách hàng. Hệ thống QLDLTM có thể phân tích và ước tính được giá trị kinh tế của mỗi khách hàng đem lại cho ngân hàng trong tương lai. Một hệ thống có thể được cài đặt chương trình để đánh giá một cá nhân có thu nhập cao và sử dụng nhiều hơn các sản phẩm gia tăng, trên cơ sở đó, ngân hàng có thể nhận định được các khách hàng Vip tiềm năng và có các chiến lược thu hút khách hàng.

- Quản lý dữ liệu lớn dễ dàng hơn: Dữ liệu lớn (Big Data) đem lại nhiều khó khăn và thách thức trong việc quản lý của các ngân hàng. QLDLTM sẽ giúp việc triển khai quản lý Big Data dễ dàng hơn. Dữ liệu sẽ được lưu trữ, sử dụng hiệu quả hơn, đảm bảo chất lượng dữ liệu, an toàn, bảo mật dữ liệu, hạn chế vấn đề bỏ sót, thất lạc dữ liệu giá trị, tăng tốc quá trình xử lý và phân tích, nhanh chóng đạt được giá trị, thông tin hữu ích từ nguồn dữ liệu.

QLDLTM tại các nước trên thế giới

Các ngân hàng trên thế giới hiện nay đã nhận biết được tiềm năng, sức mạnh to lớn của dữ liệu và chủ động nắm bắt cơ hội, tận dụng được nguồn tài nguyên này. Dữ liệu được tận dụng triệt để nhằm tối ưu hóa hành trình và trải nghiệm khách hàng, tối ưu hóa hoạt động nghiệp vụ, quản trị nội bộ của ngân hàng. Vì thế, nhiều ngân hàng lớn trên thế giới đã thực hiện tốt việc thu thập, quản lý, khai thác, sử dụng dữ liệu một cách thông minh trên cơ sở các công nghệ của cuộc CMCN 4.0.

Đối với hệ thống QLDLTM, các trung tâm dữ liệu (Data Center) là trái tim của toàn bộ hệ thống. Đây là nơi tập trung nhiều thành phần tin học (phần cứng, phần mềm…) làm chức năng lưu trữ, xử lý toàn bộ dữ liệu hệ thống với khả năng sẵn sàng và độ ổn định cao. Trên thế giới, có nhiều nước cũng sử dụng Big Data để cải thiện hệ thống an sinh xã hội như Australia, Singapore hay Trung Quốc.

Tại Trung Quốc

Trung Quốc đã sớm xây dựng một trung tâm dữ liệu quốc gia lớn, mang tính tích hợp với mục đích nâng cao giá trị sử dụng các nguồn dữ liệu khổng lồ hiệu quả và an toàn hơn. Trung tâm này nhằm thúc đẩy việc chia sẻ các nguồn dữ liệu công cộng tốt hơn, cho phép mở rộng hơn nữa phạm vi ứng dụng, đặc biệt trong các lĩnh vực tín dụng, giao thông vận tải, y tế, việc làm...

Trong kinh doanh, Trung Quốc là thị trường bán lẻ quan trọng. Dữ liệu lớn đang là "mỏ vàng" của các nhà bán lẻ nước này. Mỗi khi người tiêu dùng nghiên cứu một sản phẩm nào đó, ghé thăm một cửa hàng, hoặc thực hiện mua hàng, các dữ liệu được ghi nhận và thu thập lại sẽ là tiềm năng giúp các nhà kinh doanh khai thác, mở rộng thị trường. Không chỉ thế, nếu những dữ liệu này được lưu trữ, tập trung vào phân tích hợp lý, chúng hoàn toàn có thể đem lại nhiều lợi ích về kinh tế, y tế, giáo dục... cho quốc gia này. Với những dữ liệu lớn từ thị trường kinh doanh, tiêu dùng, các công ty và Chính phủ có thể tạo được những thông tin hữu ích theo thời gian, giúp đưa ra những dự báo về xu hướng thị trường, xu hướng tiêu dùng trong tương lai. Về lĩnh vực hành chính, Chính phủ cũng có thể sử dụng dữ liệu để phân tích tình hình thực tế và điều chỉnh các chính sách và cải cách thuế... Trung Quốc cũng đã nghiên cứu xây dựng một lộ trình phát triển hệ thống QLDLTM để nhằm thúc đẩy ngành công nghiệp chế tạo và sản xuất. Theo dự báo, lợi nhuận của ngành công nghiệp dữ liệu nước này đến năm 2020 sẽ vượt con số 1.000 tỷ nhân dân tệ, tương đương 150 tỷ USD.

Tại Australia

Từ năm 2015, Chính phủ Australia đã chú trọng vào việc phát triển và quản lý nguồn dữ liệu, tập trung vào việc tìm kiếm các nguồn tài nguyên dữ liệu mở và hỗ trợ các cơ quan quản lý gắn kết với các ngành công nghiệp, các tổ chức phi chính phủ và các chính quyền các Bang trong việc phát hành và sử dụng dữ liệu sẵn có của các cơ quan quản lý. Theo đó, các cơ quan quản lý phải đăng tải các thông tin dữ liệu lên cổng thông tin chung của Chính phủ tại website: www.data.gov.au, cho phép các trường đại học, doanh nghiệp, các tổ chức hiệp hội, các tổ chức phi chính phủ được truy cập và sử dụng chúng. Bên cạnh đó, Ủy ban Dịch vụ công cộng Australia (Australia Public Service Commission) được thành lập để điều phối chương trình hoạt động, cùng với các cơ quan khác thuộc các ngành công nghiệp, các học viện để xây dựng năng lực phân tích dữ liệu quốc gia. Chính phủ đã quan tâm tới việc hỗ trợ cho ngành Ngân hàng trong việc ứng dụng các công nghệ, xây dựng hệ thống cơ sở dữ liệu công cộng và hoàn thiện hệ thống pháp luật. Hiện nay, Australia đã xây dựng chiến lược xây dựng hệ thống dữ liệu công cộng như một kho dữ liệu chung và có thể sẵn sàng chia sẻ.

Tại Singapore

Singapore được đánh giá là một quốc gia thông minh bậc nhất thế giới, khi công nghệ trở thành chìa khóa phát triển, Robot thay thế con người trong một số lĩnh vực, các ứng dụng di động được triển khai mạnh mẽ, đồng bộ cơ sở dữ liệu và giám sát thông minh để cải thiện chất lượng dịch vụ công.

Từ cuối năm 2014, Chính phủ Singapore đã nhận định rõ về tầm quan trọng của việc thúc đẩy "quốc gia thông minh" và đã đưa ra các chương trình hành động với mục tiêu nhằm kết nối người dân với các doanh nghiệp và các cơ quan chính phủ để khuyến khích và phát triển các giải pháp QLDLTM thông qua những tiến bộ công nghệ, nhằm khai thác dữ liệu tiện ích nhất. Các chương trình cụ thể như sau:

- Phát triển nền tảng dữ liệu thanh toán điện tử: Singapore đã phát triển nền tảng hợp nhất cho thanh toán di động PayNow. Nền tảng này cho phép chuyển khoản ngang hàng chỉ bằng số điện thoại di động hoặc số thẻ căn cước. Mã QR thống nhất, được gọi là Mã phản ứng nhanh Singapore (SGQR) được triển khai trên toàn quốc trong năm 2020, cho phép người bán chấp nhận cả thanh toán trong nước và nước ngoài, được thực hiện trên nhiều ví điện tử khác nhau.

- Phát triển hệ thống nhận dạng số quốc gia (NDI): Đây là hệ thống cơ sở dữ liệu thống nhất lưu giữ thông tin công dân, được tích hợp với các hệ thống của Chính phủ để cho phép dễ dàng truy cập và tương tác giữa các cơ quan, doanh nghiệp và công dân. Cơ sở dữ liệu được cung cấp bởi cổng thông tin trực tuyến bảo mật SingPass và MyInfo - SingPass để truy cập các dịch vụ điện tử của Chính phủ; MyInfo là nền tảng quản lý dữ liệu công dân, người dùng sẽ chỉ phải cung cấp thông tin cá nhân cho Chính phủ một lần. Sau đó, họ có thể sử dụng thông tin đó khi làm việc với các cơ quan công quyền hay tư nhân được phê duyệt khác.

- Phát triển hệ thống dữ liệu giáo dục về trí thông minh nhân tạo (AI): Nhận định tầm quan trọng của các công nghệ chủ chốt của CMCN 4.0, Singapore triển khai các chương trình cung cấp kiến thức cho người dân về AI bằng việc tổ chức các dự án truyên truyền miễn phí về tiềm năng của công nghệ AI như: Dự án "AI cho mọi người”; dự án "AI cho ngành công nghiệp"…

QLDLTM tại các ngân hàng Việt Nam

Tại Việt Nam, phần lớn các ngân hàng đã nhận định được tầm quan trọng của việc ứng dụng QLDLTM. Theo khảo sát của Công ty tư vấn PwC (2019) với 33 đại diện lãnh đạo ngân hàng Việt Nam về mức độ trưởng thành trong quản lý dữ liệu, có đến 88% câu trả lời đồng ý rằng QLDLTM là nền tảng cơ sở để các ngân hàng nâng cao năng lực cạnh tranh. Tuy nhiên, phần lớn các ngân hàng Việt Nam vẫn đang trong giai đoạn đầu tiên trong lộ trình triển khai QLDLTM.

Tại Hội thảo khoa học với chủ đề “Quản trị dữ liệu thông minh trong lĩnh vực ngân hàng, tài chính” được tổ chức ngày 29/9/2020 tại Hà Nội, Phó Thống đốc Ngân hàng Nhà nước (NHNN) Việt Nam Nguyễn Kim Anh đã cho biết, trong thời gian qua, ngành Ngân hàng đã luôn chủ động trong việc tiếp cận các nghiên cứu, xây dựng chính sách, tạo điều kiện để ứng dụng sức mạnh của dữ liệu trong công tác quản lý và phát triển các sản phẩm dịch vụ, tạo động lực thúc đẩy quá trình chuyển đổi số trong lĩnh vực ngân hàng. Theo khảo sát tháng 9/2020 của NHNN Việt Nam, 50% các ngân hàng đã xây dựng kho dữ liệu tập trung (Data warehouse), 27% đã xây dựng các hồ dữ liệu (Data lake) để thu thập dữ liệu thô đến từ các điểm tiếp xúc số, khoảng 50% các ngân hàng đã ứng dụng phân tích dữ liệu để tối ưu hóa quy trình vận hành, tăng hiệu quả hoạt động, quản trị rủi ro,...

Thời gian qua, một số ngân hàng đã chú trọng đầu tư, triển khai các hệ thống quản lý, lưu trữ dữ liệu: Ngân hàng TMCP Ngoại thương (VCB) đã hợp tác Công ty tư vấn PwC chuyển đổi ngân hàng số. Đây là một trong những dự án số hóa trọng tâm VCB đã và đang triển khai nhằm phục vụ mục tiêu chiến lược chuyển đổi số hóa khép kín của ngân hàng, giúp thúc đẩy phát triển mạnh mẽ các mô hình kinh doanh sáng tạo dựa trên số hóa nhằm đạt được các mục tiêu kinh doanh, phục vụ tốt hơn cho khách hàng thông qua các trải nghiệm số hóa sử dụng nền tảng dữ liệu và công nghệ. Ngân hàng TMCP Công thương Việt Nam (Vietinbank) luôn chú trọng hạ tầng công nghệ thông tin, vừa qua, đã đưa vào sử dụng giải pháp Quản lý định danh, truy cập cho 20.000 nhân viên khi kết nối với nhiều ứng dụng khác nhau. Ngân hàng Nông nghiệp và Phát triển nông thôn Việt Nam (Agribank) với mục tiêu phát triển sản phẩm dịch vụ và kênh thanh toán trên nền tảng công nghệ số làm định hướng cho phát triển bền vững, đã luôn chủ động nâng cấp, trang bị cơ sở hạ tầng kỹ thuật công nghệ, phần mềm quản trị dữ liệu Exadata; hệ thống hợp nhất lưu trữ và sao lưu disk-to-disk; triển khai gói thầu cung cấp thiết bị lưu trữ dữ liệu lịch sử giao dịch Core Banking...; đa dạng hóa các sản phẩm dịch vụ cũng như kênh cung ứng dịch vụ ngân hàng mới dựa trên nền tảng công nghệ, Agribank đã đổi mới toàn diện từ quy trình cung cấp sản phẩm dịch vụ, đổi mới hệ thống kênh phân phân phối, mở rộng danh mục sản phẩm, dịch vụ cho khách hàng với chi phí thấp hơn…

Những khó khăn, thách thức

Theo báo cáo của PWC, có đến 69% các định chế tài chính chưa có quy trình cụ thể để đảm bảo việc sử dụng hết các thông tin có liên quan, mặc dù một số quốc gia đã có những biện pháp “mạnh” về việc quản lý, sử dụng, bảo vệ nguồn dữ liệu. Tại một số nước ở châu Âu, các tổ chức, cá nhân phải tuân thủ quy định bảo vệ dữ liệu chung của liên minh châu Âu (General Data Protection Regulation- GDPR) hay Đạo luật bảo mật người tiêu dùng của California (California Consumer Privacy Act- CCPA), nếu vi phạm các quy định hay đạo luật trên, các cá nhân, tổ chức, phải đối mặt với mức phạt lên tới 4% tổng doanh thu toàn cầu hàng năm của họ.

Tại Việt Nam, khái niệm quản lý dữ liệu đã xuất hiện khá sớm, tuy nhiên, quá trình xây dựng hệ thống quản lý dữ liệu gặp phải nhiều khó khăn và thách thức như: Có rất nhiều loại dữ liệu trong hệ thống; logic nghiệp vụ phức tạp; nguồn nhân lực chưa đáp ứng được yêu cầu; khuôn khổ pháp lý hỗ trợ công tác khai thác dữ liệu lớn, đảm bảo an toàn, bảo mật dữ liệu cho khách hàng chưa đầy đủ...

Tại Hội thảo “Quản lý dữ liệu thông minh trong lĩnh vực ngân hàng, tài chính”, TS. Cấn Văn Lực - Chuyên gia kinh tế trưởng Ngân hàng Đầu tư và Phát triển Việt Nam cho biết, một trong những khó khăn trong quản lý dữ liệu hiện nay chính là môi trường pháp lý thay đổi tương đối nhanh như yêu cầu về bảo mật thông tin khách hàng; quy định về các dịch vụ mới như eKYC, P2P; phát triển tiền kỹ thuật số... Bên cạnh đó, quy mô và chất lượng dữ liệu chưa đủ lớn; việc thiếu đội ngũ lãnh đạo am hiểu về dữ liệu và nghệ thuật kinh doanh, thay đổi tư duy kinh doanh theo hướng quyết định, hoạt động trên cơ sở thông tin, dữ liệu cũng là những thách thức trong khai thác dữ liệu. Do dữ liệu là loại hình có đặc thù riêng, việc quản lý dữ liệu có những khó khăn, thách thức, cụ thể như sau:

- Dữ liệu là một loại thông tin, khó xác định giá trị: Dữ liệu là vô hình, khác với tài sản hữu hình, nó không bị hao mòn nhưng giá trị có thể bị thay đổi khi dữ liệu cũ không còn giá trị phân tích; dữ liệu có thể sao chép, di chuyển nhưng không thể làm mới, tái tạo...; dữ liệu có thể được sử dụng bởi nhiều người, sử dụng nhiều lần, cho nhiều mục đích khác nhau nhưng không bị tiêu hao. Những đặc thù riêng này gây nên khó khăn cho việc đặt ra một giá trị cụ thể vào dữ liệu, do đó, rất khó để đo lường, đánh giá dữ liệu về sự đóng góp cho các ngân hàng. Bên cạnh đó là khó khăn trong việc xác định quyền sở hữu dữ liệu, kiểm kê số lượng dữ liệu các ngân hàng đang có, khó khăn trong quản lý rủi ro liên quan đến dự phòng dữ liệu, xây dựng các tiêu chuẩn về chất lượng dữ liệu.

- Chất lượng dữ liệu: Mục đích về quản lý dữ liệu của các ngân hàng chính là khai thác dữ liệu hiệu quả. Để đảm bảo dữ liệu đáp ứng các nhu cầu trong kinh doanh thì phải xác định các nhu cầu, mục tiêu rõ ràng, tiêu chí, đặc điểm để đánh giá chất lượng của dữ liệu. Chất lượng của dữ liệu có thể bị tác động và ảnh hưởng bởi tất cả quy trình và chức năng có trong quản lý dữ liệu, bất kể một quy trình nào thất bại thì chất lượng dữ liệu sẽ bị giảm, kết quả phân tích sai lệch, làm tăng tỷ lệ thất bại của các kế hoạch, chiến lược các ngân hàng đã đề ra.

- Rủi ro bảo mật và tính minh bạch của dữ liệu: Những rủi ro về bảo mật có thể xuất phát từ nguồn dữ liệu chất lượng thấp, không chính xác, không đầy đủ hoặc đã cũ. Dữ liệu cũng có rủi ro vì nó có thể bị hiểu sai về ý nghĩa, giá trị và bị sử dụng sai mục đích. Đối với những quyết định quan trọng, các ngân hàng vẫn có thể gặp những lỗ hổng thông tin bởi sự thiếu hiểu biết về dữ liệu, dẫn đến việc đưa ra các quyết định không hiệu quả.

Vấn đề bảo mật dữ liệu của khách hàng và dữ liệu kinh doanh của ngân hàng có thể bị trộm cắp khi tội phạm, tin tặc ngày một tinh vi và việc tuân thủ các bộ luật an ninh, an toàn còn hạn chế. Bên cạnh đó, khách hàng ngày càng quan tâm đến việc các ngân hàng đang sử dụng thông tin cá nhân của họ như thế nào và được bảo vệ ra sao, các ngân hàng phải chuẩn bị nhiều giải pháp, hành động phù hợp để tạo niềm tin cho khách hàng. Ngoài bảo mật dữ liệu, tính minh bạch của dữ liệu đang ngày càng được yêu cầu cao hơn, để đáp ứng các điều luật, tiêu chuẩn trong nước và thế giới.

- Yêu cầu cao về kỹ thuật, công nghệ: Hầu hết tất cả các dữ liệu ngày nay được lưu trữ trên hệ thống phần mềm, các hoạt động quản lý dữ liệu bị ảnh hưởng mạnh mẽ bởi công nghệ. Quản lý dữ liệu được đi đôi với công nghệ, vì thế, các ngân hàng sẽ chịu áp lực về việc đổi mới hạ tầng công nghệ.

Giải pháp QLDLTM hiệu quả

Để QLDLTM hiệu quả cho các lĩnh vực nói chung và ngành Ngân hàng nói riêng, cần rất nhiều nỗ lực của cả hệ thống, tập trung vào các nhiệm vụ dưới đây:

- Xác định mục tiêu kinh doanh: Trước khi triển khai thu thập, quản lý dữ liệu phải xác định rõ các mục tiêu trong kinh doanh; phải xây dựng kế hoạch cụ thể, các chính sách, hệ thống quy tắc cho từng quá trình, chức năng trong QLDLTM.

- Để QLDLTM hiệu quả phụ thuộc nhiều vào người lãnh đạo và văn hoá nội bộ của một tổ chức. Người lãnh đạo cần làm gương cho các nhân viên về việc thay đổi thói quen, quan tâm việc quản lý dữ liệu nhiều hơn.

- Hiện nay, ở nhiều nước tiên tiến đều có những luật yêu cầu phải chia sẻ dữ liệu, mục đích là tận dụng được nhiều hơn giá trị của dữ liệu. Để làm được điều này cần có hành lang pháp lý và luật quy định rõ ràng, phải tạo ra sự minh bạch cho việc kết nối dữ liệu, chia sẻ và sử dụng dữ liệu. Các ngân hàng cần xây dựng phần mềm và cơ sở dữ liệu dùng chung phục vụ công tác nghiên cứu, quy hoạch và quản lý trong từng lĩnh vực cùng với cơ chế hợp lý cho quản lý và chia sẻ dữ liệu tại các đơn vị thành viên trong hệ thống ngân hàng; đưa ra cơ chế quản lý và chia sẻ cho cơ sở dữ liệu dùng chung. Để thực hiện tốt việc này, các ngân hàng cần đánh giá hiện trạng các cơ sở dữ liệu, xác định các yêu cầu dữ liệu, phân loại và chuẩn hóa các dạng số liệu lưu trữ; xây dựng cơ chế chia sẻ, trao đổi dữ liệu dùng chung và phân tích lựa chọn công nghệ phù hợp cho cơ sở dữ liệu.

- Các ngân hàng cần thúc đẩy phát triển, tạo sự bứt phá về hạ tầng công nghệ hỗ trợ cho sự phát triển của ngân hàng; xây dựng các chính sách khuyến khích phát triển sản phẩm, dịch vụ tài chính ngân hàng dựa trên công nghệ số. Đồng thời ứng dụng những thành tựu CMCN 4.0, gắn liền với việc vận hành, cung cấp các sản phẩm, dịch vụ hiện đại phù hợp với thị hiếu của khách hàng hiện nay, trong đó tập trung khai thác vạn vật kết nối (IoT), Big Data, AI... Thực hiện bảo trì các hệ thống công nghệ thông tin quan trọng như hệ thống MIS, các hệ thống hợp nhất và lưu trữ, hệ thống máy chủ nâng cao, phần mềm quản trị lưu trữ Exadata... Triển khai các dự án về hạ tầng, thiết bị: Cung cấp hệ thống máy chủ cơ sở dữ liệu tập trung cho các ứng dụng ngoài hệ thống Core Banking; bổ sung thiết bị hạ tầng lưu trữ tập trung.

- Chú trọng vấn đề an ninh, bảo mật: Bên cạnh xây dựng nền tảng hạ tầng dữ liệu, cần xem xét bảo mật dữ liệu theo ba hướng: Chính sách bảo đảm bảo vệ dữ liệu; văn hoá (tuyên truyền, giảm rủi ro về đạo đức) và ứng dụng công nghệ kết hợp như AI, học máy (Machine learning)…

- Thúc đẩy quá trình xây dựng và hoàn thiện Chiến lược tài chính toàn diện quốc gia, trong đó vai trò ứng dụng công nghệ thông tin, ưu tiên sự phát triển hợp tác giữa ngân hàng và các công ty công nghệ tài chính.

- Mở rộng hợp tác với các ngân hàng trên thế giới và khu vực thông qua các hội thảo khoa học, trao đổi cán bộ đào tạo, bồi dưỡng, giới thiệu thành tựu và sản phẩm trên tinh thần cầu thị hợp tác bình đẳng và tôn trọng lẫn nhau.

- Đơn giản hóa cách thức tiếp cận dữ liệu cũ và dữ liệu mới. Xác định các tiêu chí rõ ràng để đánh giá chất lượng của dữ liệu. Tích hợp, chuyển đổi dữ liệu, sử dụng các phương pháp, kỹ thuật linh hoạt để chuẩn bị dữ liệu tốt hơn cho quá trình phân tích.

- Có chính sách phát triển nguồn nhân lực phù hợp, trang bị kiến thức về phương pháp, quy tắc bảo mật dữ liệu, kỹ năng làm việc với dữ liệu cho người lao động; nâng cao chất lượng đào tạo nguồn nhân lực công nghệ cao, có khả năng ứng dụng công nghệ thông tin, phương thức làm việc hiện đại, có năng lực đề xuất, tham mưu xây dựng chiến lược, định hướng, chính sách...

- Kiến nghị, đề xuất với Chính phủ, nghiên cứu, xem xét, ban hành luật về bảo vệ dữ liệu người dùng, luật về bảo vệ quyền riêng tư dữ liệu người dùng nhằm tạo hành lang pháp lý rõ ràng, đồng bộ về quản lý dữ liệu toàn nền kinh tế, bảo vệ quyền lợi người tiêu dùng, qua đó, thúc đẩy ngân hàng mở tại Việt Nam. Về phía NHNN cũng cần nghiên cứu, đề ra định hướng ngân hàng mở, xác định mô hình ngân hàng mở phù hợp với điều kiện thực tế Việt Nam, trên cơ sở đó, ban hành những quy định, hướng dẫn hoặc đưa ra khuyến nghị thích hợp.

Dữ liệu thông minh còn khá mới mẻ với một số ngân hàng Việt Nam, tuy nhiên việc sử dụng dữ liệu thông minh giúp tăng hiệu quả quản lý hơn rất nhiều lần, nhất là trong thời đại công nghệ số 4.0, QLDLTM giúp cải thiện chất lượng nguồn dữ liệu mà mỗi ngân hàng thu thập, giúp ngân hàng nhìn thấy một bức tranh tổng thể về thị trường tài chính tiền tệ và nhu cầu của khách hàng, qua đó đưa ra quyết định, chiến lược kinh doanh đúng, thúc đẩy tăng doanh số và lợi nhuận cho ngân hàng.

Tài liệu tham khảo

1. Kỷ yếu Hội thảo “Quản trị dữ liệu thông minh trong lĩnh vực ngân hàng, tài chính”;

2. Vietnam Report, (2019), “Báo cáo Vietnam CEO Insight 2019”;

3. Vietnam Report, (2019), “Khảo sát các NHTM Việt Nam”;

4. TS. Phan Thanh Đức và cộng sự, (2019), “Ứng dụng dữ liệu lớn trong hoạt động quản trị quan hệ khách hàng tại các NHTM Việt Nam”, Tạp chí Khoa học & Đào tạo Ngân hàng số 203.