Ngân hàng thương mại Topic : Ứng dụng Big data hoạt động ngân hàng giới Việt Nam Thành viên: - Nguyễn Thuỷ Tiên - Nguyễn Mai Ngọc - Nguyễn Thu Hà - Vũ Quỳnh Anh - Mai Thuỳ Linh - Đỗ Thị Hằng I Big Data Khái niệm Big data Big Data thuật ngữ dùng để tập hợp liệu lớn phức tạp công cụ, ứng dụng xử lí liệu truyền thống khơng thể đảm đương Bằng việc tổng hợp lượng thông tin lớn từ nguồn khác khiến cho Big Data trở thành công cụ mạnh cho việc định kinh doanh, nhận diện hành vi xu hướng nhanh tốt nhiều so với cách thức truyền thống Đặc điểm Big data Sau hiểu tổng quan big data, đặc trưng liệu lớn đặc trưng 5V, bao gồm: - Khối lượng liệu (Volume) : Đây đặc điểm tiêu biểu liệu lớn, khối lượng liệu lớn Kích cỡ Big data ngày tăng lên, tính đến năm 2012 nằm khoảng vài chục terabyte nhiều petabyte (1 petabyte = 1024 terabyte) cho tập hợp liệu Dữ liệu truyền thống lưu trữ thiết bị đĩa mềm, đĩa cứng Nhưng với liệu lớn sử dụng công nghệ “đám mây” đáp ứng khả lưu trữ liệu lớn - Tốc độ (Velocity): Tốc độ hiểu theo khía cạnh: (a) Khối lượng liệu gia tăng nhanh (mỗi giây có tới 72.9 triệu yêu cầu truy cập tìm kiếm web bán hàng Amazon); (b) Xử lý liệu nhanh mức thời gian thực (real-time), có nghĩa liệu xử lý tức thời sau chúng phát sinh (tính đến mili giây) Các ứng dụng phổ biến lĩnh vực Internet, Tài chính, Ngân hàng, Hàng không, Quân sự, Y tế – Sức khỏe phần lớn liệu lớn xử lý real-time Công nghệ xử lý liệu lớn ngày cho phép xử lý tức trước chúng lưu trữ vào sở liệu - Đa dạng (Variety): Đối với liệu truyền thống hay nói đến liệu có cấu trúc, ngày 80% liệu sinh phi cấu trúc (tài liệu, blog, hình ảnh, vi deo, hát, liệu từ thiết bị cảm biến vật lý, thiết bị chăm sóc sức khỏe…) Big data cho phép liên kết phân tích nhiều dạng liệu khác Ví dụ, với bình luận nhóm người dùng Facebook với thông tin video chia sẻ từ Youtube Twitter - Độ tin cậy/chính xác (Veracity): Một tính chất phức tạp Dữ liệu lớn độ tin cậy/chính xác liệu Với xu hướng phương tiện truyền thông xã hội (Social Media) mạng xã hội (Social Network) ngày gia tăng mạnh mẽ tính tương tác chia sẻ người dùng Mobile làm cho tranh xác định độ tin cậy & xác liệu ngày khó khăn Bài tốn phân tích loại bỏ liệu thiếu xác nhiễu tính chất quan trọng Big data - Giá trị (Value): Giá trị đặc điểm quan trọng liệu lớn, bắt đầu triển khai xây dựng liệu lớn việc cần phải làm xác định giá trị thơng tin mang lại nào, có định có nên triển khai liệu lớn hay khơng Nếu có liệu lớn mà nhận 1% lợi ích từ nó, không nên đầu tư phát triển liệu lớn Kết dự báo xác thể rõ nét giá trị liệu lớn mang lại Ví dụ, từ khối liệu phát sinh trình khám, chữa bệnh giúp dự báo sức khỏe xác hơn, giảm chi phí điều trị chi phí liên quan đến y tế Xử lý Big data Big data xử lý thông qua giai đoạn: thu thập (acquire), tổ chức (organize), phân tích (analyze), định (decide) - Giai đoạn thu thập: Big data chủ yếu đến từ nguồn liệu chính: + Dữ liệu xã hội: đến từ lượt thích, lượt tweet & lượt truy cập lại, nhận xét, video tải lên phương tiện thông thường tải lên chia sẻ thông qua tảng truyền thơng xã hội u thích giới + Dữ liệu máy móc: tạo thiết bị công nghiệp, cảm biến lắp đặt máy móc chí nhật ký web theo dõi hành vi người dùng Các thiết bị kiểm duyệt thiết bị y tế, đồng hồ thông minh, camera đường, vệ tinh, trò chơi phát triển nhanh chóng cung cấp nhiều loại liệu + Dữ liệu giao dịch tạo từ tất giao dịch hàng ngày diễn trực tuyến ngoại tuyến liệu mà họ tạo cách sử dụng tốt Doanh nghiệp cá nhân truy cập vào nguồn liệu tự thu thập mua từ số sở liệu như: Oracle đưa NoSQL Database, Google có Google BigTable… - Giai đoạn tổ chức: Các liệu sau thu thập lưu trữ liệu dạng phân tán, song song…, lưu trữ tảng điện toán đám mây (cloud computing) phổ biến Hadoop - Giai đoạn phân tích: Dữ liệu đánh giá cách sử dụng cơng cụ phân tích thống kê để tìm thơng tin hữu ích Với liệu truyền thống, công ty lớn đưa giải pháp Ví dụ: Oracle có Oracle Data warehousing, IBM có InfoSphere warehouse… - Giai đoạn định: Doanh nghiệp dựa vào thông tin phân tích đưa định giải pháp kinh doanh kịp thời Ứng dụng Big data ngành nghề - Ngành y tế Khoa học liệu dần khẳng định vai trò quan trọng việc cải thiện sức khỏe người ngày Big Data không ứng dụng để xác định phương hướng điều trị mà giúp cải thiện trình chăm sóc sức khỏe Ngành y tế ứng dụng Big Data: ● Cho phép người quản lý ca dự đoán bác sĩ cần thiết vào thời điểm cụ thể ● Theo dõi tình trạng bệnh nhân để theo dõi hồ sơ sức khỏe điện tử ● Sử dụng thiết bị kỹ thuật số đeo, hệ thống Big Data theo dõi bệnh nhân gửi báo cáo cho bác sĩ liên quan ● Big Data đánh giá triệu chứng xác định nhiều bệnh giai đoạn đầu ● Có thể lưu giữ hồ sơ nhạy cảm bảo mật lưu trữ lượng liệu khổng lồ cách hiệu ● Các ứng dụng Big Data báo trước khu vực có nguy bùng phát dịch như: sốt xuất huyết sốt rét - Thương mại điện tử Thương mại điện tử không tận hưởng lợi ích việc điều hành trực tuyến mà phải đối mặt với nhiều thách thức để đạt mục tiêu kinh doanh Lý doanh nghiệp dù nhỏ hay lớn, tham gia vào thị trường cần đầu tư mạnh để cải tiến công nghệ Big Data tạo lợi cạnh tranh cho doanh nghiệp cách cung cấp thông tin chuyên sâu báo cáo phân tích xu hướng tiêu dùng Thương mại điện tử ứng dụng Big Data: ● Có thể thu thập liệu yêu cầu khách hàng trước khách thực bắt đầu giao dịch ● Tạo mơ hình tiếp thị hiệu suất cao ● Nhà quản lý trang thương mại điện tử xác định sản phẩm xem nhiều tối ưu thời gian hiển thị trang sản phẩm ● Đánh giá hành vi khách hàng đề xuất sản phẩm tương tự Điều làm tăng khả bán hàng, từ tạo doanh thu cao ● Nếu sản phẩm thêm vào giỏ hàng cuối khơng khách hàng mua, Big Data tự động gửi code khuyến mại cho khách hàng cụ thể ● Các ứng dụng Big Data cịn tạo báo cáo tùy chỉnh theo tiêu chí: độ tuổi, giới tính, địa điểm khách truy cập, v.v ● Xác định yêu cầu khách hàng, họ muốn tập trung vào việc cung cấp dịch vụ tốt để thực nhu cầu họ ● Phân tích hành vi, quan tâm khách hàng theo xu hướng họ để tạo sản phẩm hướng đến khách hàng ● Cung cấp sản phẩm tốt với chi phí thấp ● Có thể thu thập nhiều liệu hành vi khách hàng để thiết kế mơ hình tiếp thị tối ưu dành tùy biến theo đối tượng nhóm đối tượng, tăng khả bán hàng ● Tìm tương đồng khách hàng nhu cầu họ Từ đó, việc nhắm mục tiêu chiến dịch quảng cáo tiến hành dễ dàng dựa phân tích có trước II Ứng dụng Big data hoạt động ngân hàng giới Hiện nay, hầu hết tổ chức ngân hàng nỗ lực để áp dụng cách tiếp cận theo hướng khai thác liệu để phát triển đổi sản phẩm Thực tiễn cho thấy việc phân tích liệu đơn giản hóa q trình theo dõi đánh giá khách hàng tín dụng ngân hàng, dựa khối lượng lớn liệu thông tin, hồ sơ cá nhân thông tin bảo mật khác Với giúp đỡ Big Data, ngân hàng theo dõi hành vi khách hàng, xác định nguồn liệu cần thiết để thu thập phục vụ cho việc đưa giải pháp Có nhiều cơng ty lớn thành công sử dụng công nghệ liệu lớn (Big Data) nhằm tương tác với khách hàng tốt nâng cao chất lượng dịch vụ, giúp khách hàng người dùng cuối thỏa mãn với dịch vụ doanh nghiệp Sau ba ứng dụng tiêu biểu Big data lĩnh vực ngân hàng giới Phát gian lận Thế giới kỹ thuật số phát triển nhanh chóng mang lại cho số lợi ích mặt khác, khởi đầu nhiều loại gian lận Dữ liệu bị phơi nhiễm với công mạng hết thách thức lớn mà tổ chức ngân hàng gặp phải Bằng cách sử dụng Phân tích liệu lớn với số Thuật toán học máy, tổ chức phát gian lận trước chúng thực Điều thực cách xác định kiểu chi tiêu bất thường người dùng, dự báo hoạt động bất thường người dùng, v.v Ví dụ: Ngân hàng lớn Đan Mạch: Danske Ngân hàng phải chịu áp lực với phương pháp phát gian lận có tỷ lệ phần trăm thấp, tức tỷ lệ phát gian lận 40% quản lý tới 1200 trường hợp dương tính giả ngày Đây tỷ lệ đáng lo ngại họ Ngân hàng Danske sau định sử dụng số phân tích Big data tiên tiến nhằm cải thiện kỹ thuật phát gian lận họ sớm nhận số kết kinh ngạc Ngân hàng quan sát thấy tỷ lệ dương tính giả giảm 60%, kỳ vọng tỷ lệ sớm đạt mốc 80% tỷ lệ dương tính thật tăng lên 50% Ngân hàng Danske đạt lợi nhuận kinh doanh khổng lồ 70 triệu đô la năm 2018 Thỏa mãn nhu cầu khách hàng Khi nắm rõ thói quen hành vi khách hàng, bạn đáp ứng thỏa mãn nhu cầu họ họ chưa yêu cầu chuẩn bị yêu cầu Ví dụ: Ngân hàng lớn Hoa Kỳ: JPMorgan Chase and Co (thứ giới đánh giá cao giới giá trị vốn hóa thị trường.) Với sở khách hàng tỷ, khối lượng liệu mà tạo khơng thể tin được, bao gồm lượng lớn thơng tin thẻ tín dụng liệu giao dịch khác khách hàng Họ triển khai công nghệ Big Data, chủ yếu Hadoop, để xử lý liệu Bằng cách sử dụng Big Data, họ tạo thông tin chi tiết xu hướng khách hàng báo cáo tương tự trình bày cho khách hàng Họ đánh giá khách hàng cách riêng biệt báo cáo tạo vòng vài giây Quản lý rủi ro Việc đưa hệ thống quản lý rủi ro mạnh mẽ có tầm quan trọng lớn tổ chức ngân hàng, không họ phải gánh chịu tổn thất doanh thu lớn Để tồn giới cạnh tranh tăng lợi nhuận nhiều có thể, tổ chức phải liên tục cập nhật điều Trong trình Phân tích Dữ liệu lớn, cơng ty phát rủi ro thời gian thực cứu khách hàng khỏi gian lận tiềm ẩn Lưu ý rủi ro cao liên quan bạn giao dịch với cơng ty ngân hàng, để đảm bảo hài lịng khách hàng nhiệm vụ khó khăn họ Từ việc đảm bảo an toàn cho giao dịch họ đến việc cung cấp cho họ ưu đãi quan trọng có lợi nhất, việc giữ chân khách hàng hành trình trọn đời cơng ty ngân hàng Ví dụ: Ngân hàng UOB Ngân hàng UOB thử nghiệm hệ thống quản lý rủi ro dựa tảng Big Data Trước đây, trình phân tích quản trị rủi ro thơng thường đến 18 giờ, với hệ thống quản lý rủi ro sử dụng liệu lớn, vài phút để ngân hàng thiết lập quy trình Thơng qua sáng kiến này, UOB tiến đến bước thực phân tích rủi ro theo thời gian thực tương lai gần Môi trường kinh doanh mang tính cạnh tranh rủi ro cao ngày địi hỏi quy trình quản lý rủi ro xác nhanh III Ứng dụng Big data hoạt động ngân hàng Việt Nam Phân tích nhằm thỏa mãn nhu cầu khách hàng a, Phân tích thói quen chi tiêu khách hàng Các ngân hàng có khả truy cập trực tiếp nguồn thông tin, liệu lịch sử dồi liên quan đến thói quen, hành vi chi tiêu khách hàng Các ngân hàng cịn nắm thơng tin chi tiết nguồn thu khách hàng năm, khoản chi tiêu, dịch vụ ngân hàng mà khách hàng sử dụng… Điều cung cấp sở, hội để ngân hàng tiếp cận phân tích liệu sâu Áp dụng chức sàng lọc thơng tin, ví dụ như, lọc thời điểm dịp lễ hay mùa lễ điều kiện vĩ mô (lạm phát, tỷ lệ thất nghiệp…) mà nhân viên ngân hàng hiểu nguyên nhân biến động thu nhập hay chi tiêu ngân hàng Đây yếu tố quan trọng trình đánh giá rủi ro, thẩm định hồ sơ cho vay, mở rộng dịch vụ cung cấp hay bán chéo sản phẩm đến khách hàng Ví dụ: Qua phân tích liệu thói quen, người Việt hay tiết kiệm dịp Tết đến, nhiều ngân hàng bắt đầu tung chương trình khuyến mãi, nhằm tri ân khách hàng tranh thủ huy động vốn tháng cuối năm Ngân hàng TMCP Đông Nam Á (SeABank) triển khai chương trình khuyến “Tết ý - Xuân phú quý” dành cho khách hàng gửi tiết kiệm quầy, gửi tiết kiệm online, mở thẻ tín dụng, ký hợp đồng bảo hiểm, với gần 12.000 quà tặng có tổng giá trị lên đến gần tỷ đồng b, Phân khúc khách hàng thẩm định hồ sơ Phân khúc khách hàng nhân tố quan trọng chiến lược marketing thiết kế sản phẩm ngân hàng Một phân tích ban đầu thói quen chi tiêu khách hàng với xác định loại hình dịch vụ, kênh giao dịch khách hàng ưu tiên hồn tất ngân hàng có sở liệu phục vụ cho trình phân khúc, phân loại khách hàng cách phù hợp dựa vào thông tin hồ sơ khách hàng cung cấp Big Data cung cấp cho ngân hàng hiểu biết, kiến thức chuyên môn sâu nhu cầu tiềm ẩn bên trong, thói quen xu hướng chi tiêu khách hàng, trợ giúp cho nhiệm vụ xác định nhu cầu mong muốn họ Bằng cách nắm thông tin liên quan đến giao dịch, ngân hàng xác định khách hàng thuộc nhóm Bên cạnh đó, biết hồ sơ cá nhân tất khách hàng giúp ngân hàng đánh giá chi tiêu thu nhập dự kiến tháng tới lập kế hoạch chi tiết để đảm bảo lợi nhuận cho tổ chức lợi ích cho khách hàng Hiện nay, phụ nữ ngày tham gia nhiều vào đời sống kinh tế - trị văn hóa - xã hội việc kiếm tiền nên họ ngày sử dụng nhiều dịch vụ ngân hàng trước Do đó, để hiểu tốt việc giao tiếp thực dịch vụ dành riêng cho khách hàng nữ, ngân hàng tìm hiểu phân khúc thị trường dành riêng cho phụ nữ Ví dụ: Vietinbank cho mắt Thẻ dành cho phái đẹp - E-Partner PinkCard Không thực chức rút tiền toán hàng hoá hệ thống ATM Vietinbank, chủ thẻ E-Partner PinkCard cịn thực giao dịch gần 2.000 ATM POS thuộc hệ thống Banknetvn trải rộng toàn quốc Chỉ cần gọi điện thoại hẹn trước, chủ khám sức khoẻ miễn phí Trung tâm Y tế khắp tồn quốc E-Partner PinkCard Vietinbank khẳng định không phương tiện tốn đại mà cịn người bạn đồng hành với người phụ nữ nhịp sống đại mong muốn quan tâm chia sẻ Thẩm định hồ sơ khách hàng Ví dụ: Hiện nay, với “trợ giúp” Big Data, định cho vay hay kiểm soát khoản vay thực nhanh chóng, xác so với việc sử dụng mơ hình chấm điểm tín dụng trước Ngân hàng TMCP Việt Nam Thịnh Vượng (VPBank) triển khai Basel II để “chấm điểm tín dụng” với khách hàng dựa sở liệu lớn nhiều trường thông tin + Sử dụng thông tin liệu từ Trung tâm Thơng tin Tín dụng Quốc gia Việt Nam (CIC) nhằm tìm kiếm thơng tin nợ xấu + Dự báo hành vi trả nợ ngân hàng thông qua việc thu thập số liệu, tệp mẫu đủ lớn với hàng nghìn khách hàng Khi khách hàng muốn có khoản vay họ phải điền vào tờ khai Tùy vào sản phẩm, tờ khai có nhiều câu hỏi khác Có thông tin buộc khách hàng phải khai tên, tuổi, ngày sinh, bên cạnh câu hỏi khác Và thông qua câu trả lời họ ngân hàng rút đánh giá hồ sơ tín dụng, phù hợp khách hàng với sản phẩm mà họ mong muốn Phân tích nhằm tối ưu hóa hoạt động công ty a Bán chéo thêm dịch vụ khác Dựa vào sở liệu ngân hàng có được, ngân hàng thu hút thêm, hay giữ chân khách hàng cách giới thiệu thêm dịch vụ khác Ngân hàng giới thiệu khoản đầu tư có lãi suất hấp dẫn đến khách hàng có lượng tiền nhàn rỗi nhà đầu tư thận trọng Ngân hàng đề xuất khoản vay ngắn hạn cho khách hàng có thói quen chi tiêu dễ dàng để đáp ứng nhu cầu hàng ngày khoản vay đáp ứng nhu cầu khoản ngắn hạn doanh nghiệp Ví dụ: Sacombank phát hành chứng tiền gửi toàn hệ thống dành cho khách hàng cá nhân tổ chức.khách hàng mua chứng tiền gửi dài hạn có ghi danh mệnh giá tối thiểu triệu đồng, thời hạn năm (84 tháng) nhận mức lãi suất hấp dẫn, lên tới 8,6%/năm b Nâng cao chất lượng dịch vụ qua việc phân tích phản hồi khách hàng Khách hàng để lại phản hồi trung tâm hỗ trợ chăm sóc khách hàng qua biểu mẫu phản hồi thực tế khách hàng thường xuyên chia sẻ ý kiến thông qua phương tiện truyền thơng xã hội hơn, ví dụ Facebook, Zalo,… Các cơng cụ Big Data tìm kiếm chọn lọc thơng qua thơng tin, feedback công khai phương tiện truyền thông thu thập tất liệu đề cập thương hiệu ngân hàng để phản hồi nhanh chóng đầy đủ đến khách hàng, ngồi ra, hỗ trợ ngăn chặn tin đồn thất thiệt ảnh hưởng đến hoạt động kinh doanh niềm tin nơi khách hàng c Marketing theo hướng cá nhân hóa (personalized marketing) Ứng dụng Big Data việc xác định nhu cầu khách hàng dựa ý kiến, hay feedback họ thơng qua hồ sơ tín dụng (hồ sơ cá nhân) khách hàng xác định thói quen chi tiêu thơng qua lịch sử giao dịch, … Các thơng tin bổ ích công cụ để hỗ trợ ngân hàng marketing theo hướng cá nhân hóa đến khách hàng Sau phân tích nắm nhu cầu cụ thể riêng biệt khách hàng, tổ chức nên tiếp tục phân khúc sâu cung cấp giải pháp, kế hoạch marketing phù hợp để từ có tỷ lệ phản hồi, tỷ lệ chuyển đổi cao từ khách hàng Việc sử dụng liệu để đưa định marketing tốt tăng suất tiếp thị, thu hút khách hàng thêm 15-20% ngồi giải pháp marketing thơng thường Ví dụ: Các ngân hàng sử dụng cơng cụ email marketing để gửi đến khách hàng thông tin dịch vụ cho vay ngắn hạn với lãi suất vừa phải, hay gửi tiết kiệm với lãi suất hấp dẫn, chương trình ưu đãi khác, … Việc tạo sản phẩm dịch vụ cung cấp cho phân khúc khách hàng, hay chí khách hàng cụ thể giúp ngân hàng xây dựng hình ảnh thương hiệu tạo dựng mối quan hệ tốt khách hàng d, Thay đổi cách thức cung cấp dịch vụ đến khách hàng Hệ thống Big Data hệ thống phức tạp liên kết nhiều phận chức khác nhau, cơng việc đơn giản hóa nhiệm vụ tổ chức Bất tên khách hàng số tài khoản nhập vào hệ thống, hệ thống Big Data hỗ trợ sàng lọc tất liệu truyền hay cung cấp liệu yêu cầu để phục vụ cho q trình phân tích Điều cho phép ngân hàng tối ưu hóa quy trình làm việc tiết kiệm thời gian chi phí Big Data cho phép tổ chức xác định khắc phục vấn đề, trước chúng ảnh hưởng đến khách hàng họ Bằng việc phân tích chun sâu, ngân hàng cung cấp sản phẩm phục vụ đối tượng cụ thể thời điểm quan trọng hành trình tài khách hàng, qua đạt mục tiêu kép tạo hội kinh doanh củng cố niềm tin khách hàng Ví dụ: Hợp tác với Temenos vào năm 2004, Sacombank ngân hàng triển khai loạt dự án công nghệ lớn bao gồm Quản lý Dòng đời Dữ liệu (Data Lifecycle Management) cho tảng ngân hàng lõi Temenos T24 Đây hệ thống phân hệ nghiệp vụ ngân hàng tiền gửi, tiền vay, khách hàng … Thơng qua đó, ngân hàng phát triển thêm nhiều dịch vụ, sản phẩm quản lý nội chặt chẽ, hiệu Chỉ vòng vài tuần, ứng dụng cho thấy hiệu chi phí tập trung sở liệu ngân hàng tận dụng quản lý liệu theo thời gian thực Phát ngăn chặn hành vi lừa đảo, vi phạm pháp luật Một vấn đề lớn mà ngành ngân hàng phải đối mặt gian lận, tội phạm tín dụng Big Data cho phép ngân hàng đảm bảo khơng có giao dịch trái phép thực hiện, cung cấp mức độ an toàn, nâng cao tiêu chuẩn bảo mật toàn ngành Nhờ vào liệu lịch sử giao dịch hồ sơ tín dụng khách hàng, ngân hàng xác định hay nhận cảnh báo có điều bất thường xảy trình hoạt động, cung cấp dịch vụ đến khách hàng Ví dụ: Tại VietinBank có Ban Quản trị liệu, hoạt động kiểm tra liệu từ giao dịch viên nhập vào Nếu trường hợp có nhân viên cố tình nhập liệu khơng hợp lý hệ thống có cảnh báo, trường hợp sai lần treo tài khoản Trong trình thay hệ thống core banking, VietinBank tận dụng làm liệu, giảm thiểu nhiều liệu rác tốt Các ngân hàng tổ chức tài khai thác Big Data để phân biệt giao dịch hành vi phạm tội với giao dịch hợp pháp cách áp dụng thuật tốn phân tích liệu (data analytics models) “học máy” (machine learning) Các hệ thống phân tích tự động phát hiện, trích xuất giao dịch bất hợp pháp thời gian thực đề xuất hành động lập tức, chẳng hạn chặn giao dịch bất thường, ngăn chặn hành vi lừa đảo trước xảy đảm bảo lợi ích khách hàng lợi nhuận ngân hàng Ví dụ: Nếu nhà đầu tư hay khách hàng thường toán chi tiêu cho sinh hoạt ngày để tiền tài khoản gửi tiết kiệm lấy lãi, ngày lại cố gắng rút toàn số tiền từ tài khoản qua máy ATM, điều có nghĩa thẻ bị cắp sử dụng kẻ cắp Nhân viên ngân hàng gọi điện đến chủ tài khoản thơng báo đến khách hàng hình thức để xác minh lại giao dịch cách rõ hơn: giao dịch hợp pháp khách hàng thực hay giao dịch trái phép tội phạm lừa đảo, tội phạm trộm thẻ mà khách hàng khơng biết? Cứ thế, việc phân tích liệu giao dịch lịch sử làm sở để kiểm tra tính hợp pháp, an tồn bảo mật giao dịch giảm thiểu hành vi vi phạm pháp luật xảy Kiểm sốt rủi ro, tuân thủ luật pháp minh bạch báo cáo tài Ngồi phát hành vi phạm tội, bảo vệ lợi ích người tiêu dùng, ngân hàng ứng dụng Big Data đo lường, kiểm soát rủi ro thực giao dịch cổ phiếu với nhà đầu tư kiểm tra hồ sơ vay khách hàng Các thuật toán Big Data giúp giải vấn đề tuân thủ quy định pháp luật kế toán, kiểm tốn báo cáo tài minh bạch nhằm hợp lý hố hoạt động tổ chức từ giảm chi phí quản lý Các tổ chức ngân hàng tài hoạt động khung pháp lý nghiêm ngặt, đòi hỏi mức độ cao kiểm sốt minh bạch hoạt động tài chính, tuân thủ điều luật báo cáo đầy đủ chi tiết đến quan nhà nước, phủ Ở Việt Nam, ngân hàng tổ chức tín dụng phải tuân thủ toàn Luật Ngân hàng có Đạo luật Luật Ngân hàng Nhà nước Việt Nam Luật Các Tổ chức tín dụng Việc phát sớm hành vi gian lận khách hàng quan trọng Hệ thống Big Data thu thập lưu trữ liệu sở liệu có quy mơ lớn giúp ngân hàng quản lý, tiến hành phân tích cách nhanh cách sử dụng phần mềm, thuật toán chuyên dụng Và phát số lượng lớn rủi ro xảy ra, ngân hàng dễ dàng kiểm sốt Big Data đóng vai trị to lớn q trình tích hợp chức phận, phòng ban yêu cầu xử lý liệu ngân hàng vào hệ thống trung tâm Qua hỗ trợ kiểm sốt, ngăn chặn vấn đề liệu, giảm thiểu rủi ro gian lận IV Cơ hội: Tăng uy tín thị phần ngân hàng: Bắt đầu với việc nhận dạng số, ngân hàng cung cấp nhận dạng số cho người đăng ký sử dụng sở hạ tầng ngân hàng Bắt đầu từ đây, ngân hàng tận dụng tính đặc biệt quy mơ lớn, khó đổ vỡ uy tín để giúp người sử dụng có sống tiện lợi Ví dụ: Ngân hàng CBA Úc triển khai dịch vụ có tên airstaker nhằm cung cấp dịch vụ xác minh Hệ thống gắn vào dấu hiệu thể mức độ uy tín cá nhân cá nhân đăng tải hồ sơ tìm cơng việc parttime, full- time lên trang chủ Những người có ý định thuê người dùng kỹ họ yên tâm dấu ngân hàng, hệ thống pháp lý đứng sau ngân hàng đảm bảo Việc cung cấp dịch vụ xác minh tính phương tiện để ngân hàng tham gia vào giao dịch diễn tảng Nếu ngân hàng tự xây dựng sở liệu tích hợp đám mây có nhiều tiềm hội kinh doanh mở ra, tảng Airstaker phát triển ngân hàng “Thịnh Vượng chung Úc” Tính suốt chuyển hóa liệu làm cho trải nghiệm khách hàng tuyệt vời đem đến trung thành vượt xa mong đợi Giúp ngân hàng phát triển đột phá bền vững Hiện với điện thoại di động bạn hồn tồn tự tin mua sắm, ăn uống, vui chơi giải trí Việc bảo quản đồ dùng cá nhân từ tiền mặt, điện thoại, chìa khóa xe giảm xuống cịn điện thoại chìa khóa xe Rõ ràng tiện lợi tăng lên Nếu nắm bắt tâm lý phận khách hàng nói chung, dễ để quan sát Big Data giúp ngân hàng đưa nhiều đề xuất sở thích, mong muốn, qua địa điểm check in mà lập thành tập liệu tổng hợp địa điểm vui chơi ăn uống thời gian đường, nhà khách hàng Không tình nguyện bị theo dõi cả, tưởng tượng có ngày tất cơng việc máy móc thực theo thời gian thực giúp bạn tự động trả tiền hóa đơn trạm xe, quán ăn, gợi ý chỗ xem phim tự động tích điểm vào tài khoản ngân hàng chúng ta, suy cho tài khoản ngân hàng nên coi nơi lưu trữ giá trị nơi giữ tiền, sống thật tiện dụng V NHỮNG THÁCH THỨC VÀ KHÓ KHĂN CỦA VIỆC SỬ DỤNG BIG DATA TRONG NGÀNH NGÂN HÀNG (Tại Việt Nam toàn giới) Các quy định luật lệ nặng nề khiến cho ngân hàng khó thay đổi: Tác động từ bên tham gia lớn khiến ngân hàng khó thay đổi, bao gồm cổ đơng, nhà điều hành ngân hàng đặc biệt phủ … Các quy định, đạo luật hệ thống pháp lý ngành ngân hàng tạo lập đưa vào vận dụng từ lâu Và quy phạm áp dụng tốt có thêm biến số nhỏ xảy hệ thống vận hành ngân hàng đủ để nhà chức trách lo sợ trước nguy xảy Điều dễ hiểu khung pháp lý lĩnh vực tài chất mang tính tránh né rủi ro, thận trọng rõ ràng Hơn nữa, phủ, nhà chức trách phòng ban phải bàn bạc kỹ thông qua nhiều quy trình trước đạo luật, đặc biệt liên quan đến công nghệ bao gồm Dữ liệu lớn AI thứ họ khơng nắm rõ Tính chất hành cơng phức tạp cịn mang nhiều tính thủ tục, chậm chạp kỹ lưỡng Họ cần cân nhắc để đưa quy định mà áp dụng quy mơ rộng rãi Chính lý mà ngân hàng thông qua để thiết lập nên chế tài bắt kịp với quy luật thị trường muộn so với tổ chức tài tư nhân công ty startup lĩnh vực fintech vốn ln sẵn sàng đón nhận rủi ro, họ chấp nhận để chiếm lấy thị phần lớn Ngân hàng khơng thể dễ dàng hi sinh thị phần Giải pháp: Tuy nhiên, vấn đề khơng phải thay đổi thay đổi lần mà tập trung vào việc đặt quy định dựa luật lệ mà nên thiết lập quy trình giám sát dựa nguyên tắc kết hợp với hoạt động theo dõi dựa liệu số định lượng Các nhà chức trách lúc chuyển sang giám sát AI liệu hoạt động giao dịch, kinh doanh xu hướng vận động thị trường Các công nghệ bao gồm RegTech ( quản lý quy trình tuân thủ quy định lĩnh vực tài thơng qua cơng nghệ) SupTech (Cơng nghệ giám sát) Ví dụ: Việc tiếp cận phân tích liệu lớn theo hình thức nguyên tắc tương tự giúp cho ngân hàng định việc lập chi nhánh vật lý số nơi mà người dân có mức thu nhập trung bình thấp khơng hay sử dụng tín dụng, đồng thời cung cấp thông tin hành vi tiêu dùng cá nhân người thuộc khu vực để offer họ sản phẩm tiết kiệm, vay vốn, vay tín dụng, an tồn phù hợp Đó trường hợp ngân hàng ưu tiên doanh thu áp KPI chi nhánh 2 Hành vi khách hàng mang tính di sản: Dù việc phổ cập dịch vụ tài quốc gia chắn tiết kiệm tổng chi tiêu quốc gia, mở nhiều hội đầu tư kinh doanh cho người dân đồng thời thúc đẩy phát triển sở hạ tầng liệu giúp ích cho nhiều vướng mắc sống, quốc gia tiên tiến giới gặp khó khăn việc thay đổi thói quen tiêu dùng, tư tiêu dùng người dân nước, việc sử dụng séc người Mỹ Vấn đề việc người hệ thống tài tiến hành nhận dạng số, câu chuyện khởi đầu tích hợp Dữ liệu lớn, AI ứng dụng công nghệ cách cá nhân hóa tùy theo mức độ khai thác bên nhận liệu nhận dạng vào đời sống tài người Thách thức thường không xuất phát từ nước phát triển đà phát triển mạnh mẽ mà thường xuất quốc gia phát triển với hệ thống toán tín dụng cũ, Mỹ, quốc gia tiên phong bật sáng kiến công nghệ đến năm 2015 có đến 80-130 triệu công dân Mỹ chưa phổ cập dịch vụ tài tồn diện Năm 2019, người dân quốc gia sử dụng hình thức tốn tiền mặt ký séc loại thẻ tín dụng chủ yếu Trung Quốc Hàn Quốc áp dụng phương thức toán qua smartphones đại, tinh gọn, an toàn tiện lợi Kakao M, samsung pay, WeChat alipay khiến cho dòng tiền quốc gia vận động nhanh tốc độ quay vòng tiền hiển nhiên mức cao mà hoạt động toán khiến cho sàn điện tử thương mại bùng nổ, đem đến nhiều hội kinh doanh cho đa dạng doanh nghiệp thị trường Chỉ tính riêng năm 2017, khối lượng giao dịch hoạt động toán di động người Trung đạt 17000 tỷ USD Mỹ,, số khiêm tốn mức 120 tỷ USD Hiện ước lượng người sử dụng dịch vụ toán điện thoại khoảng 64 triệu người, gần 20% dân số Mỹ, so với 60% dân số phổ cập dịch vụ tài Trung Quốc Lý giải điều đến từ việc hệ thống toán lâu đời thiết lập với hành động chậm chạp thay đổi nhà chức trách, người dân từ lâu quen với hình thức tốn ký séc tín dụng mà hệ thống tài Mỹ quen áp dụng từ lâu Và khả thay đổi thói quen vơ gian nan, đặc biệt người lớn tuổi không thường xuyên tiếp xúc với công nghệ, việc khai thác công ty cá nhân ngân hàng chí dẫn đến trạng thái trừ sử dụng dịch vụ ngân hàng họ Tuy nhiên, từ đầu cá nhân tiếp xúc với hệ thống tài tảng số lại câu chuyện khác Như trường hợp quốc gia Châu Phi Trung Quốc, tương lai gần Việt Nam phận dân số trẻ, động, dễ thích nghi, dễ thay đổi hướng đến trải nghiệm tiêu dùng nâng cao tiện ích Khai thác big data địi hỏi hạ tầng cơng nghệ lớn: Đây khó khăn mà ngân hàng cần tập trung cải thiện để thu thập, tích trữ sử dụng liệu theo cách hiệu Dữ liệu Big data gồm nhiều định dạng khác từ có cấu trúc, khơng có cấu trúc đến bán cấu trúc Hiện tại, ngân hàng chủ yếu sử dụng liệu có cấu trúc lịch sử giao dịch, hồ sơ khách hàng tới liệu phi cấu trúc hoạt động khách hàng website, ứng dụng mobile banking mạng xã hội Từ yêu cầu hệ thống thu thập Big data phải tiên tiến, tích hợp cơng nghệ Sau có hệ thống thu thập liệu Big Data, công ty cần xây dựng hệ thống lưu trữ quản lý để phục vụ cho việc phân tích sau Dữ liệu Big Data lớn cần hệ thống máy chủ lưu trữ Hệ thống lưu trữ gồm loại lưu trữ đám mây (cloud), lưu trữ công ty (in-house, công ty không cân nhắc, hay dự bảo xác khối lượng liệu xây dựng hệ thống không hợp lý Hơn nữa, việc bảo mật thông tin, liệu công ty gặp khó khăn Ngồi hệ thống lưu trữ(Data warehouse), doanh nghiệp cần hệ thống xử lý liệu (ETL system); Hệ thống phân tích liệu (Analysis system); Hệ thống phục vụ báo cáo (Report & Bl system) Hơn nữa, hạ tầng cơng nghệ cịn xuất phát từ việc nhận dạng số khách hàng, khách hàng dễ dàng đăng ký, truy cập với hình thức tài diễn hồn tồn điện thoại họ đồng nghĩa với việc có nhiều cơng dân tham gia vào hệ thống tài quốc gia Chính thơng tin họ cung cấp đồng ý tự động cung cấp nguồn tài nguyên liệu lớn tuyệt vời giúp cho sở hạ tầng đám mây thiết kế đo ni đóng giày dịch vụ tài tư vấn tài cho cá nhân Trong trường hợp tảng lưu trữ liệu lớn đám mây (cloud) áp dụng cloud computing nhằm phân tích liệu số liệu kết đầu đánh giá việc hứa hẹn Dù hình thức có hay dở trường hợp bạn lưu trữ Big Data in- house “căn gác” cần canh phịng cẩn thận cần nhiều biện pháp phòng chống cháy nổ, phòng chống đột nhập chưa kể đến chi phí thuê người vận hành máy chuyên gia máy tính phân tích liêu Và kể tất bước khơng có đảm bảo chắn nhân viên giao chìa khóa trơng coi “căn gác” khơng để lộ thông tin khách hàng thông tin liên quan đến nội công ty Tuy nhiên, trường hợp ngân hàng sử dụng Cloud Computing kết hợp Big Data đôi tuyệt vời Bất kể chi nhánh ngân hàng dời chuyển, mát, tai nạn hay cố vật lý xảy việc lưu trữ thông tin đám mây tiếp tục đảm bảo tồn phát triển ngân hàng đó, việc lưu giữ đám mây giúp cho việc phân tích liệu Cloud Computing trơn tru mang tính thời gian thực hơn, từ AI lấy kết phân tích đưa trải nghiệm khách hàng mang tính cá nhân hóa nâng cao Tơi nghĩ là, sau tìm hiểu, yếu tố mà ngân hàng nên cân nhắc không muốn đánh giá trị tương lai, trải nghiệm bán sản phẩm Bởi chẳng nữa, mà cơng ty cơng nghệ tài (Fintech Techfin) tổ chức tín dụng tư nhân nơi quan tâm đến trải nghiệm khách hàng vận dụng tốt Dữ liệu lớn việc giữ chân khách hàng ngân hàng cịn ngồi nơi lưu giữ giá trị tiền Số lượng chuyên gia lĩnh vực Big Data khan hiếm: Tùy vào nguồn lực mà quốc gia khai thác được, dù nước hay quốc tế đội ngũ nhân lực tồn diện xây dựng sở hạ tầng công nghệ tiên tiến thực tạo giá trị cho ngành nghề đặc thù Big data Theo thống kê cho thấy, giai đoạn đến năm 2021, ngành công nghệ thông tin thiếu hụt nhu cầu từ 70.000 – 90.000 nhân Dù vậy, với xu kinh tế toàn cầu việc Việt Nam quốc gia kiểm sốt COVID hàng đầu giới số lượng kỹ sư máy tính, chuyên gia học máy tìm đến Việt Nam bến đỗ cho nghiệp họ hứa hẹn gia tăng đáng kể Những lao động tài đóng góp vai trị lớn việc phân tích đưa góc nhìn xu hướng thị trường khách hàng Đồng thời, họ đội ngũ nhân viên cốt cán việc trì trung thành khách hàng giúp cho ngân hàng mở rộng thị phần tương lai VI Khuôn khổ pháp lý Luật bảo vệ thông tin giới Bảo vệ thơng tin bí mật cá nhân xuất phát từ việc xác định bảo vệ liệu cá nhân (personal data protection) vấn đề nhiều quốc gia giới quan tâm, đặc biệt bối cảnh cách mạng cơng nghệ 4.0, mà xu hướng tồn cầu hố, cơng nghệ số thay đổi sống người Theo thống kê, có 80 quốc gia ban hành văn quy phạm pháp luật bảo vệ liệu cá nhân, bật có Bộ luật Bảo vệ liệu chung Liên minh châu Âu Tại khu vực Đông Nam Á, ngoại trừ Singapore có đạo luật riêng bảo vệ liệu cá nhân hầu hết quốc gia lại giống Việt Nam chưa có Luật Bảo vệ liệu cá nhân Vấn đề bảo vệ liệu cá nhân quy định rải rác văn quy phạm pháp luật với mức độ khác Hiến pháp, Luật, Nghị định Thông tư Luật bảo vệ thông tin cá nhân Việt Nam Trên thực tế, hệ thống pháp luật Việt Nam ghi nhận vấn đề bảo vệ bí mật đời sống riêng tư bí mật cá nhân từ Hiến pháp năm 1959, 1980, 1992 Hiến pháp năm 2013 Việc bảo vệ bí mật đời sống riêng tư bí mật thơng tin cá nhân Nhà nước Việt Nam công nhận bảo vệ thông qua quy định bảo đảm an tồn bí mật thư tín, điện thoại, điện tín cơng dân Trong đó, Hiến pháp năm 2013 mở rộng cách toàn diện phạm vi quy định quyền bảo vệ bí mật đời sống riêng tư, bí mật cá nhân, bí mật gia đình - Quy định liệu cá nhân liệu liên quan đến thể nhân xác định nhận dạng, định dạng tài liệu Luật quy định rõ liệu liệu cá nhân nhạy cảm Luật không quy định liệu liệu cá nhân riêng tư Luật năm 2003: ● Nghị định số 64/2007/NĐ-CP: Khoản 5, Điều quy định rõ: Thông tin cá nhân: thông tin đủ để xác định xác danh tính cá nhân, bao gồm nội dung thơng tin sau đây: họ tên, ngày sinh, nghề nghiệp, chức danh, địa liên hệ, địa thư điện tử, số điện thoại, số chứng minh nhân dân, số hộ chiếu Những thơng tin thuộc bí mật cá nhân gồm có hồ sơ y tế, hồ sơ nộp thuế, số thẻ bảo hiểm xã hội, số thẻ tín dụng bí mật cá nhân khác ● Luật An tồn thơng tin mạng năm 2015: Khoản 15, Điều 3: Thông tin cá nhân thông tin gắn với việc xác định danh tính người cụ thể - Quy định cụ thể hành động xử lý liệu cá nhân: ❖ Luật An tồn thơng tin mạng năm 2015: Điều 17 nêu rõ: Tổ chức, cá nhân xử lý thơng tin cá nhân có trách nhiệm sau đây: a) Tiến hành thu thập thông tin cá nhân sau có đồng ý chủ thể thơng tin cá nhân phạm vi, mục đích việc thu thập sử dụng thơng tin đó; b) Chỉ sử dụng thông tin cá nhân thu thập vào mục đích khác mục đích ban đầu sau có đồng ý chủ thể thông tin cá nhân; c) Không cung cấp, chia sẻ, phát tán thông tin cá nhân mà thu thập, tiếp cận, kiểm sốt cho bên thứ ba, trừ trường hợp có đồng ý chủ thể thơng tin cá nhân theo yêu cầu quan nhà nước có thẩm quyền 2 Cơ quan nhà nước chịu trách nhiệm bảo mật, lưu trữ thơng tin cá nhân thu thập Chủ thể thơng tin cá nhân có quyền yêu cầu tổ chức, cá nhân xử lý thông tin cá nhân cung cấp thông tin cá nhân mà tổ chức, cá nhân thu thập, lưu trữ ❖ Điều 18 Luật An tồn thơng tin mạng năm 2015: Cập nhật, sửa đổi hủy bỏ thông tin cá nhân Chủ thể thông tin cá nhân có quyền yêu cầu tổ chức, cá nhân xử lý thông tin cá nhân cập nhật, sửa đổi, hủy bỏ thơng tin cá nhân mà tổ chức, cá nhân thu thập, lưu trữ ngừng cung cấp thơng tin cá nhân cho bên thứ ba Ngay nhận yêu cầu chủ thể thông tin cá nhân việc cập nhật, sửa đổi, hủy bỏ thông tin cá nhân đề nghị ngừng cung cấp thông tin cá nhân cho bên thứ ba, tổ chức, cá nhân xử lý thông tin cá nhân có trách nhiệm sau đây: a) Thực yêu cầu thông báo cho chủ thể thông tin cá nhân cung cấp cho chủ thể thông tin cá nhân quyền tiếp cận để tự cập nhật, sửa đổi, hủy bỏ thơng tin cá nhân mình; b) Áp dụng biện pháp phù hợp để bảo vệ thông tin cá nhân; thông báo cho chủ thể thông tin cá nhân trường hợp chưa thực yêu cầu yếu tố kỹ thuật yếu tố khác Tổ chức, cá nhân xử lý thông tin cá nhân phải hủy bỏ thông tin cá nhân lưu trữ hồn thành mục đích sử dụng hết thời hạn lưu trữ thông báo cho chủ thể thông tin cá nhân biết, trừ trường hợp pháp luật có quy định khác - Quy định nguyên tắc xử lý liệu cá nhân mà người xử lý người xử lý ủy quyền phải tn theo: ❖ Luật An tồn thơng tin mạng: Điều 16: Nguyên tắc bảo vệ thông tin cá nhân mạng Cá nhân tự bảo vệ thơng tin cá nhân tn thủ quy định pháp luật cung cấp thông tin cá nhân sử dụng dịch vụ mạng Cơ quan, tổ chức, cá nhân xử lý thông tin cá nhân có trách nhiệm bảo đảm an tồn thơng tin mạng thơng tin xử lý Tổ chức, cá nhân xử lý thông tin cá nhân phải xây dựng công bố công khai biện pháp xử lý, bảo vệ thông tin cá nhân tổ chức, cá nhân Việc bảo vệ thơng tin cá nhân thực theo quy định Luật quy định khác pháp luật có liên quan 5 Việc xử lý thông tin cá nhân phục vụ mục đích bảo đảm quốc phịng, an ninh quốc gia, trật tự, an tồn xã hội khơng nhằm mục đích thương mại thực theo quy định khác pháp luật có liên quan - Quy định bên xử lý liệu cá nhân, nhiệm vụ bên xử lý liệu cá nhân, việc ủy quyền xử lý liệu cá nhân: ❖ Luật An tồn thơng tin mạng: Điều 20 Bảo đảm an tồn thông tin cá nhân mạng Thiết lập kênh thông tin trực tuyến để tiếp nhận kiến nghị, phản ánh tổ chức, cá nhân liên quan đến bảo đảm an tồn thơng tin cá nhân mạng Định kỳ năm tổ chức tra, kiểm tra tổ chức, cá nhân xử lý thông tin cá nhân; tổ chức tra, kiểm tra đột xuất trường hợp cần thiết - Quy định chủ thể liệu (người có liệu cá nhân xử lý), bên thứ ba (Third person): ❖ Luật An tồn thơng tin mạng năm 2015: khoản 16, Điều 3: Chủ thể thông tin cá nhân người xác định từ thơng tin cá nhân Dự thảo Nghị định quy định bảo vệ liệu cá nhân Bộ Công an tổ chức lấy ý kiến nhân dân dự thảo Nghị định quy định bảo vệ liệu cá nhân, quy định rõ về “dữ liệu nhạy cảm” công dân mức phạt cao tổ chức, cá nhân có hành vi xâm phạm Theo đó, dự thảo Nghị định quy định rõ số khái niệm khái niệm liệu cá nhân hiểu liệu cá nhân liên quan đến việc xác định xác định cá nhân cụ thể họ, chữ đệm tên khai sinh, bí danh (nếu có); Ngày, tháng, năm sinh; ngày, tháng, năm chết tích; nhóm máu, giới tính; Nơi sinh, nơi đăng ký khai sinh, nơi thường trú, nơi tại, quê quán, địa liên hệ, địa thư điện tử; trình độ học vấn; dân tộc; quốc tịch; số điện thoại; số cước công dân, số hộ chiếu, số giấy phép lái xe, số biển số xe, số mã số thuế cá nhân, số bảo hiểm xã hội; tình trạng nhân; liệu phản ánh hoạt động lịch sử hoạt động khơng gian mạng… Đặc biệt, dự thảo nghị định có quy định chi tiết “dữ liệu cá nhân nhạy cảm” gồm liệu cá nhân quan điểm trị, tơn giáo; tình trạng sức khỏe; di truyền; sinh trắc học; tình trạng giới tính; tài chính; vị trí địa lý thực tế cá nhân khứ tại; mối quan hệ xã hội liệu cá nhân đời sống, xu hướng tình dục; liệu cá nhân tội phạm, hành vi phạm tội liệu cá nhân khác pháp luật quy định đặc thù cần có biện pháp bảo mật cần thiết… VII Kết luận Ứng dụng Big Data khoản đầu tư quan trọng thiết yếu ngân hàng muốn phát triển bền vững với tốc độ cao Thông qua việc thực phân tích Big Data, ngân hàng đạt lợi cạnh tranh, giảm chi phí vận hành nâng cao khả giữ chân khách hàng Các công ty ngân hàng hiểu giá trị liệu họ tận dụng Dữ liệu giống dịng tiền thứ hai họ Phân tích liệu lớn tảng đằng sau cách mạng ngân hàng trực tuyến ngành Nó phần thiết yếu công ty ngân hàng giới Việt Nam Phân tích liệu lớn truyền cảm hứng cho họ để tiết kiệm hàng triệu đô la mà trước dường  ... lý rủi ro xác nhanh III Ứng dụng Big data hoạt động ngân hàng Việt Nam Phân tích nhằm thỏa mãn nhu cầu khách hàng a, Phân tích thói quen chi tiêu khách hàng Các ngân hàng có khả truy cập trực... nước, phủ Ở Việt Nam, ngân hàng tổ chức tín dụng phải tn thủ tồn Luật Ngân hàng có Đạo luật Luật Ngân hàng Nhà nước Việt Nam Luật Các Tổ chức tín dụng Việc phát sớm hành vi gian lận khách hàng quan... tối ưu hóa hoạt động cơng ty a Bán chéo thêm dịch vụ khác Dựa vào sở liệu ngân hàng có được, ngân hàng thu hút thêm, hay giữ chân khách hàng cách giới thiệu thêm dịch vụ khác Ngân hàng giới thiệu