Khi dữ liệu trở thành “tài sản ngủ quên”: Thách thức chuyển đổi số trong ngành tài chính - ngân hàng

Nhóm tác giả DTSVN

Giải pháp chuyển đổi số ngành Tài chính - Ngân hàng

87 bài viết

• Gen AI có tiềm năng tạo ra giá trị lớn cho ngân hàng , nhưng việc mở rộng và thuyết phục nhân viên, khách hàng chấp nhận công nghệ này không hề đơn giản. Để thành công, ngân hàng cần có một chiến lược rõ ràng để vượt qua mọi rào cản, tối ưu hóa các cơ hội và khai thác tối đa tiềm năng của Gen AI.
  Tại: Làm gì để tận dụng tối đa tiềm năng của Gen AI trong ngân hàng ?

Nhưng thực tế, dù đang sở hữu những “kho vàng” dữ liệu khổng lồ, không ít doanh nghiệp trong ngành tài chính ngân hàng hiện nay vẫn chưa thể khai thác hết giá trị tiềm ẩn bên trong.

Liệu sở hữu nhiều dữ liệu có thực sự đồng nghĩa với việc sở hữu nhiều giá trị?

“Nghịch lý Dữ liệu lớn”: Dữ liệu nhiều, nhưng giá trị ít

Ngành tài chính đang đối mặt với một nghịch lý rõ rệt: dữ liệu tăng nhanh, nhưng giá trị khai thác lại quá thấp. Một khối lượng khổng lồ dữ liệu giao dịch, hành vi khách hàng hay báo cáo tuân thủ đều được thu thập mỗi giây, song khi cán bộ kinh doanh hay lãnh đạo chi nhánh cần thông tin cụ thể, họ thường không thể có câu trả lời ngay lập tức - thậm chí phải chờ nhiều ngày vì phụ thuộc nặng vào đội ngũ IT và phân tích dữ liệu .

Theo Forrester Research, doanh nghiệp trung bình chỉ khai thác được 27 – 40% dữ liệu hiện có, đồng nghĩa 60 – 73% dữ liệu bị “bỏ quên”. Trong khi đó, McKinsey & Company ghi nhận chỉ 18% ngân hàng lớn thực sự tận dụng được toàn bộ giá trị phân tích từ dữ liệu . Những con số này cho thấy khoảng cách lớn giữa tiềm năng và khả năng khai thác thực tế - khi phần lớn tổ chức vẫn đang loay hoay với việc thu thập và lưu trữ, thay vì hành động dựa trên dữ liệu .

Kết quả là dữ liệu vẫn nằm yên trong kho, còn những người cần thông tin nhất – lãnh đạo, cán bộ nghiệp vụ, nhân viên kinh doanh - lại không thể tiếp cận kịp thời. “Kho dữ liệu đồ sộ” dần trở thành “tài sản ngủ quên”.

Lý do Dữ liệu bị “đóng băng”: Rào cản kỹ thuật và tư duy

Nguyên nhân sâu xa của nghịch lý này không chỉ nằm ở công nghệ, mà còn ở cách thức vận hành:

Một là: Rào cản Kỹ thuật: Các hệ thống dữ liệu truyền thống yêu cầu người dùng phải có kiến thức về truy vấn dữ liệu (SQL) hoặc các công cụ BI (Business Intelligence) phức tạp để xây dựng báo cáo. Điều này tạo ra một rào cản lớn đối với đại đa số cán bộ nghiệp vụ và bán hàng.

Hai là: Vấn đề Phân quyền và Bảo mật: Khi mở rộng quyền truy cập dữ liệu , ngân hàng đối mặt với rủi ro bảo mật khổng lồ. Việc quản lý phân quyền chi tiết cho từng người dùng, đảm bảo họ chỉ xem được phần dữ liệu liên quan và tuân thủ các quy định (ví dụ: cán bộ chi nhánh này không được xem dữ liệu của chi nhánh khác) là một thách thức về quản trị.

Ba là: Thiếu công cụ Cá nhân hóa: Người dùng không thể tự do khám phá hay lưu lại các báo cáo tùy chỉnh mà họ thường xuyên sử dụng, khiến họ phải lặp lại các quy trình tốn thời gian.

“Rã đông” dữ liệu : Vai trò của AI và các nền tảng thông minh

Giá trị của dữ liệu không nằm ở số lượng terabyte được lưu trữ, mà ở mức độ dữ liệu đó được hiểu và hành động hóa. Khi thông tin có thể được truy cập tức thời, báo cáo được tùy chỉnh theo đúng nhu cầu từng vị trí, và mỗi quyết định dựa trên dữ kiện thay vì cảm tính đó mới là lúc dữ liệu trở thành lợi thế cạnh tranh thực sự.

Vấn đề không nằm ở việc thiếu dữ liệu , mà ở việc dữ liệu chưa được ‘rã đông’. Và để giải phóng giá trị này, các tổ chức tài chính cần chuyển từ tư duy “quản lý báo cáo” sang “trao quyền khai phá dữ liệu ” (Data Democratization) – và AI chính là chất xúc tác quan trọng.

AI cho phép người dùng truy xuất và phân tích dữ liệu bằng ngôn ngữ tự nhiên (Natural Language Query). Không cần SQL hay cú pháp phức tạp – bất kỳ ai, từ Ban lãnh đạo đến nhân viên tuyến đầu, đều có thể đặt câu hỏi trực tiếp như đang trò chuyện: “Mức độ hài lòng của khách hàng ưu tiên đã thay đổi thế nào trong những quý gần đây?”

Hệ thống sẽ ngay lập tức trả kết quả dưới dạng biểu đồ hoặc báo cáo trực quan, giúp người dùng ra quyết định nhanh hơn bao giờ hết.

Và thay vì nhận các báo cáo tĩnh, người dùng có thể tự do đào sâu (drill-down), tương tác và phát hiện các mối tương quan, mô hình kinh doanh hay insight mới. Giới hạn duy nhất của hệ thống giờ đây là sự sáng tạo của người dùng – cùng với phạm vi phân quyền dữ liệu mà tổ chức quy định.

“Trao quyền” cho người dùng – hướng đi mới trong quản trị dữ liệu

Thay vì để dữ liệu nằm sau những bức tường kỹ thuật, các tổ chức đang chuyển sang mô hình trao quyền cho người dùng – nơi lãnh đạo chi nhánh, cán bộ nghiệp vụ hay đội ngũ kinh doanh đều có thể chủ động khai thác thông tin họ cần mà không phụ thuộc vào IT.

Xu hướng này thể hiện rõ ở những nền tảng khai phá dữ liệu thế hệ mới, ứng dụng AI và ngôn ngữ tự nhiên để biến quá trình truy vấn, phân tích thành trải nghiệm gần gũi và trực quan hơn bao giờ hết. Người dùng chỉ cần “hỏi – đáp” với hệ thống như trò chuyện cùng một chuyên gia dữ liệu , trong khi các lớp bảo mật và phân quyền chuyên sâu vẫn đảm bảo tuân thủ chặt chẽ quy định nội bộ.

Tại Việt Nam, một nền tảng đáng chú ý là Smart Report - giải pháp do DTSVN phát triển, hướng đến mục tiêu “trao quyền khai phá dữ liệu cho mọi người - dễ dàng, linh hoạt và an toàn để biến dữ liệu thành sức mạnh cạnh tranh thực sự”.

Smart Report mang đến giải pháp toàn diện cho bài toán khai thác dữ liệu trong ngân hàng . Nhờ khả năng truy cập bằng ngôn ngữ tự nhiên, người dùng có thể nhanh chóng biến câu hỏi kinh doanh thành truy vấn dữ liệu mà không cần chuyên môn kỹ thuật. Hệ thống còn cá nhân hóa linh hoạt, cho phép tự tạo và lưu báo cáo thường dùng, giảm tải cho đội ngũ IT. Đồng thời, cơ chế phân quyền sâu đến từng cấp dữ liệu (Row-level Security) đảm bảo an toàn, tuân thủ và mở rộng khả năng tiếp cận thông tin một cách hiệu quả.

Tạm kết:

Khi công nghệ AI đang mở ra kỷ nguyên mới của phân tích dữ liệu thông minh, câu hỏi đặt ra cho các ngân hàng không còn là “Chúng ta có bao nhiêu dữ liệu ?” mà là “Chúng ta khai thác được bao nhiêu giá trị từ dữ liệu đó?”. Bởi lẽ, dữ liệu chỉ thực sự có ý nghĩa khi nó được chuyển hóa thành hành động - nhanh hơn, chính xác hơn và thực tế hơn.

Và có lẽ, đã đến lúc các tổ chức tài chính nên để những “kho dữ liệu ngủ quên” được đánh thức.

Tổng hợp bởi: Nhóm tác giả DTSVN - Giải pháp chuyển đổi số ngành Tài chính - Ngân hàng.

*Số liệu tham khảo: Forrester Research, Inc. Magazine (2023); McKinsey & Company, Analytics in Banking: Time to Realize the Value (2022)