Quản lý dữ liệu thông minh trong lĩnh vực ngân hàng và các giải pháp
lượt xem 3
download
Bài viết "Quản lý dữ liệu thông minh trong lĩnh vực ngân hàng và các giải pháp" giới thiệu về việc quản lý dữ liệu thông minh 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. Mời các bạn cùng tham khảo!
Bình luận(0) Đăng nhập để gửi bình luận!
Nội dung Text: Quản lý dữ liệu thông minh trong lĩnh vực ngân hàng và các giải pháp
- QUẢN LÝ DỮ LIỆU THÔNG MINH TRONG LĨNH VỰC NGÂN HÀNG VÀ CÁC GIẢI PHÁP Đinh Nguyễn Thúy Nguyệt Khoa Công nghệ Thông tin, Trường Đại học Tài chính –Marketing Email: dntnguyet@ufm.edu.vn Tóm tắt: 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. Từ khóa: quản lý dữ liệu thông minh, QLDLTM 1. QUẢN LÝ DỮ LIỆU THÔNG MINH VÀ LỢI ÍCH TRONG LĨNH VỰC NGÂN HÀNG Dữ liệu là một tập hợp các dữ kiện, chẳng hạn như số, từ, phép đo, quan sát hoặc chỉ là mô tả về sự vật. Dữ liệu bao gồm hai loại chính: dữ liệu có cấu trúc và dữ liệu không có cấu trúc. Dữ liệu có cấu trúc (structured data) là loại dữ liệu có thể được tổ chức, lưu trữ, truy cập và xử lý trong một cấu trúc xác định. Dữ liệu không có cấu trúc (unstructured data) là dữ liệu được diễn đạt theo cách tự nhiên của con người, không có định nghĩa ban đầu về cách thức tổ chức nội dung dữ liệu. Dữ liệu không có cấu trúc có nguồn gốc đa dạng, bao gồm nội dung trong các tài liệu văn bản, hình ảnh, video, âm thanh, các bản ghi hoạt động web, nhật ký (logs)… Dữ liệu không có cấu trúc chiếm phần lớn khối lượng dữ liệu của các tổ chức, doanh nghiệp. Dữ liệu là tài sản rất quan trọng của doanh nghiệp, được sử dụng để đưa ra quyết định kinh doanh chính xác, cải thiện chiến dịch tiếp thị, tối ưu hóa hoạt động kinh doanh. Tất cả nhằm hướng tới mục tiêu tăng doanh thu, giảm chi phí. Nếu quản lý dữ liệu không phù hợp, 76
- hoặc dữ liệu không nhất quán sẽ làm hạn chế khả năng chạy các ứng dụng phân tích thông minh và tệ hơn là dẫn đến các kết quả bị lỗi, sai lệch gây ảnh hưởng đến việc ra quyết định. 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, 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. 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 dữ liệu hiệu quả sẽ làm gia tăng đáng kể lợi nhuận và đảm bảo sự phát triển bền vững của các ngân hàng. Dữ liệu sẽ làm thay đổi bản chất của toàn bộ các dịch vụ tài chính ngân hàng. Ngân hàng tương lai với mô hình định hướng dữ liệu (data- driven) sẽ xây dựng nên góc nhìn toàn cảnh 360 độ về khách hàng để tăng cường khả năng cung cấp dịch vụ cũng như tuân thủ pháp lý của mình. 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 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. 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: hệ thống quản lý dữ liệu cung cấp một quy trình rõ ràng để có thể hỗ trợ truy cập thông tin nhanh chóng, dễ dàng chia sẻ thông tin và sử dụng khi cần thiết, giảm được thời gian tìm kiếm, xác định được những thông tin, dữ liệu ngân hàng đang có hoặc đã thu thập để truy cập, sử dụng cho các mục đích khác nhau. 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 77
- 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. - Quản trị rủi ro: QLDLTM giúp 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. 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 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. 2. HIỆN TRẠNG ỨNG DỤNG QUẢN LÝ DỮ LIỆU THÔNG MINH TRONG LĨNH VỰC NGÂN HÀNG TẠI VIỆT NAM 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 78
- 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. Tại Việt Nam, phần lớn các ngân hàng đã nhận định được tầm quan trọng của việc ứng dụng QLDLTM. Một số ngân hàng thương mại bắt đầu chú ý tới việc quản trị dữ liệu từ trước năm 2010. Theo kết quả khảo sát của công ty tư vấn PwC Việt Nam vào cuối năm 2019 với 33 đại diện lãnh đạo ngân hàng tại Việt Nam, 88% câu trả lời đồng ý rằng quản trị dữ liệu là nền tảng cơ sở để các ngân hàng nâng cao năng lực cạnh tranh thông qua phát triển ngân hàng số và khả năng phân tích nâng cao. Tuy nhiên, phần lớn các ngân hàng Việt Nam vẫn đang trong giai đoạn đầu tiên trong lộ trình triển khai QLDLTM. Theo báo cáo 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, 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. Khảo sát tháng 9/2020 của Ngân hàng nhà nước 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,... Một số ngân hàng thương mại đã thành lập các bộ phận quản lý dữ liệu chuyên biệt, có thể kể đến như: BIDV thành lập bộ phận MIS & ALCO từ năm 2008, thành lập Trung tâm ngân hàng số cuối năm 2019 và đang chuẩn bị thành lập Trung tâm phân tích kinh doanh và quản lý dữ liệu; VPBank thành lập Trung tâm Phân tích Kinh doanh (BICC) từ năm 2013; VietinBank thành lập Hội đồng Quản lý Dữ liệu từ 2019… Thời gian qua, các ngân hàng đã chú trọng đầu tư, triển khai các hệ thống quản lý, lưu trữ dữ liệu như: 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 79
- giải pháp Quản lý định danh, truy cập cho 20.000 nhân viên khi kết nối với nhiều ứng dụng khác nhau; xây dựng dự án Kho dữ liệu doanh nghiệp (EDW). 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 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… Ngân hàng TMCP Quân đội (MBbank) hợp tác với Infosys, Amigo triển khai dự án kho dữ liệu tập trung và công cụ báo cáo quản trị (Data Warehouse)… Bên cạnh những kết quả đạt được, việc ứng dụng QLDLTM vẫn còn nhiều khó khăn, thách thức. Quá trình xây dựng hệ thống quản lý dữ liệu gặp phải những vấn đề 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... 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... Ngoài ra, 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. 3. MỘT SỐ GIẢI PHÁP ĐỂ ỨNG DỤNG QUẢN LÝ DỮ LIỆU THÔNG MINH HIỆU QUẢ Có thể nhận thấy quản lý dữ liệu hiện nay là rất cần thiết với các ngân hàng bởi vai trò và ý nghĩa quan trọng tới sự phát triển và khả năng cạnh tranh của ngân hàng trên thị trường. Tuy hoạt động quản lý dữ liệu nhận được nhiều sự hỗ trợ từ các đối tác và các công cụ công nghệ thông minh nhưng đây là hoạt động có rất nhiều thách thức. 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, trong đó, cần tập trung vào các nhiệm vụ dưới đây: 80
- Một, thiết lập tầm nhìn và chiến lược cho hoạt động quản lý dữ liệu. 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. Các ngân hàng cần có lộ trình xây dựng khung quản trị dữ liệu với đầy đủ các chính sách, quy tắc, quy trình, cấu trúc tổ chức ... Sau đó, các ngân hàng cần văn bản hoá các nội dung của khung quản trị dữ liệu và phổ biến tới toàn thể cán bộ nhân viên để hoạt động quản trị dữ liệu được thấu hiểu và nhận được sự hỗ trợ từ toàn hệ thống. Hai, các ngân hàng nên thành lập một đơn vị chuyên trách, chịu trách nhiệm về quản lý dữ liệu để đảm bảo sự thống nhất, tin cậy và tính chịu trách nhiệm cao của dữ liệu cũng như các báo cáo phân tích. Ngân hàng cần phải có cơ chế để đảm bảo rằng bộ phận này được điều hành bởi lãnh đạo cao cấp, nhân sự làm việc cho bộ phận chuyên trách này cũng phải có nền tảng kiến thức và hiểu biết sâu rộng cũng như có độ nhanh nhạy cao trong việc áp dụng công nghệ vào công việc. Ngoài ra, cũng 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. Để QLDLTM hiệu quả phụ thuộc nhiều vào người lãnh đạo và văn hoá nội bộ của một tổ chức. Ba, cần có 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. Bốn, cần thúc đẩy phát triển, tạo sự bứt phá về hạ tầng công nghệ hỗ trợ cho sự phát triển 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... 81
- 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. Năm, chú trọng vấn đề an ninh, bảo mật. Chuyển đổi số đem đến nhiều cơ hội lớn, tuy nhiên, đi kèm với đó là các vấn đề đảm bảo an ninh, an toàn cho các hệ thống. Ngày nay, xu thế tội phạm công nghệ cao tấn công vào lĩnh vực ngân hàng, tài chính tại Việt Nam đang ngày càng tăng cả về số lượng lẫn mức độ tinh vi, phức tạp và gây ra nhiều hệ lụy nghiêm trọng. Do vậy, 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)… Sáu, 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... Các ngân hàng nên có thể cân nhắc bổ sung vị trí bổ sung chức danh vị trí giám đốc điều hành dữ liệu (CDO) trong ngân hàng, đồng thời cần làm rõ chức năng nhiệm vụ của CDOs cũng như các yêu cầu cụ thể về năng lực. Thông lệ quốc tế và báo cáo của PWC đã khẳng định vai trò rất quan trọng của các CDOs với những sáng kiến đột phá về quản lý dữ liệu như ứng dụng các nguyên tắc mới thông qua trí tuệ nhân tạo, dữ liệu lớn, và các phương pháp trích xuất báo cáo tự động… Bảy, tiếp tục 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. Tại Châu Âu và một số quốc gia có quy định tiếp cận theo hướng bắt buộc chia sẻ dữ liệu ngân hàng như Chỉ thị Dịch vụ thanh toán thứ hai (Payment Service Directive 2 - PSD2), Nền tảng API mở (Open API Framework) của Cơ quan tiền tệ Hồng Kông (HKMA), Luật về quyền sở hữu dữ liệu của người tiêu dùng (Consumer Data Right) của Úc..., các sáng kiến ngân hàng mở và xu hướng các ngân hàng kết nối, hợp tác với Fintech phát triển rất mạnh. Các tiêu chuẩn kỹ thuật, dữ liệu cũng như an toàn bảo mật trong việc sử dụng Giao diện lập trình ứng dụng (Application Programming Interface - API) được ban hành tạo điều kiện thuận lợi cho ngành ngân hàng mở được ban hành, đi đầu là Tiêu chuẩn Ngân hàng mở (Open banking standard) của Anh. 82
- Tám, 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. Chất lượng dữ liệu đóng vai trò quan trọng vì đây là một trong số các yếu tố quyết định tới chất lượng báo cáo phân tích cho dù ngân hàng sử dụng các công cụ hiện đại như trí tuệ nhân tạo (Artificial Intelligence) hay dữ liệu lớn (Big Data). Dữ liệu chất lượng sẽ giúp ngân hàng duy trì và nâng cao tính cạnh tranh trong hệ thống cũng như đảm bảo tính tuân thủ. Dữ liệu nên được lọc, phân loại, làm sạch và lưu trữ một cách hợp lý. Công việc này hiện nay được sự hỗ trợ rất lớn từ các công cụ số hoá, góp phần làm tự động hoá, giảm thiểu lỗi cũng như thời gian, nguồn lực để thu thập dữ liệu. Chín, 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. 4. KẾT LUẬN 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, quản lý dữ liệu thông minh 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. Giải pháp chung được đưa ra đối với hầu hết các ngân hàng thương mại Việt Nam là đổi mới công nghệ cốt lõi, xây dựng hệ thống quản lý dữ liệu để lưu trữ dữ liệu, khai thác và cung cấp những thông tin cần thiết trong hoạt động của ngân hàng, qua đó, các ngân hàng thật sự tận dụng được thế mạnh do dữ liệu mang lại trong hoạt động kinh doanh.. TÀI LIỆU THAM KHẢO [1] http://tapchinganhang.com.vn/quan-tri-du-lieu-trong-ngan-hang-va-goi-y-cho-viet- nam.htm [2] https://www.pwc.com/vn/en/media/media-articles/200929-thoibaonganhang-quan-li- du-lieu.pdf [3] http://tapchinganhang.gov.vn/giai-phap-quan-ly-du-lieu-thong-minh-hieu-qua-cho- cac-ngan-hang-tai-viet-nam.htm [4] https://ocd.vn/quan-ly-du-lieu/ 83
- [5] https://aita.gov.vn/quan-tri-du-lieu-yeu-cau-can-thiet-trong-xay-dung-co-so-du-lieu [6] https://thitruongtaichinhtiente.vn/to-chuc-quan-tri-du-lieu-trong-ngan-hang-thuong- mai-cac-thong-le-quoc-te-va-ham-y-cho-viet-nam-28699.html [7] http://tapchinganhang.gov.vn/phat-trien-cong-nghe-so-trong-linh-vuc-ngan-hang-tai- chinh.htm 84
CÓ THỂ BẠN MUỐN DOWNLOAD
-
Bài tập cơ sở dữ liệu
31 p | 1490 | 356
-
HỆ CƠ SỞ DỮ LIỆU QUAN HỆ
21 p | 647 | 101
-
Một số công cụ lập kế hoạch & quản lý dự án
3 p | 179 | 33
-
10 phút học máy tính mỗi ngày - Khôi phục dữ liệu và nén đĩa part 4
8 p | 109 | 20
-
Phân tích dữ liệu môi trường truyền thông xã hội và dữ liệu có cấu trúc với BigInsights InfoSphere
28 p | 167 | 19
-
Bài giảng Hệ thống thông tin quản lý nền tảng của hệ thống năng suất chất lượng và tinh gọn - TS Nguyễn Minh Hà
16 p | 170 | 19
-
Giáo trình Hệ thống thông tin quản lý: Phần 2 - Trường ĐH Công nghiệp Quảng Ninh
73 p | 31 | 14
-
Cấu trúc dữ liệu và giải thuật Bài tập 2
2 p | 116 | 14
-
Nghiên cứu, thiết kế hệ thống quản lí nông nghiệp thông minh dựa trên nền tảng vạn vật kết nối - IoT
12 p | 68 | 11
-
Quản lý tập tin
5 p | 96 | 10
-
Xây dựng giải pháp eForms thông minh dựa trên DB2 pureXML, Lotus Form và dịch vụ Web
32 p | 117 | 9
-
MasterSeeker công cụ tìm kiếm và quản lý file hữu dụng cho Windows
4 p | 83 | 6
-
Nền tảng dữ liệu đám mây hiện đại - Sự trỗi dậy của nền tảng lưu trữ dữ liệu Lakehouse
16 p | 9 | 5
-
Mã hóa và quản lý dữ liệu nhạy cảm trên ổ đĩa Flash
3 p | 96 | 4
-
Quản lý dữ liệu & thưởng thức YouTube trên Symbian
3 p | 91 | 4
-
Xây dựng hệ thống quản lý dữ liệu trong nông nghiệp tại huyện Lạc Dương, tỉnh Lâm Đồng
5 p | 16 | 4
-
Ước lượng tự động số học sinh trên ảnh sử dụng kỹ thuật học sâu ứng dụng trong quản lý lớp học thông minh
6 p | 15 | 2
Chịu trách nhiệm nội dung:
Nguyễn Công Hà - Giám đốc Công ty TNHH TÀI LIỆU TRỰC TUYẾN VI NA
LIÊN HỆ
Địa chỉ: P402, 54A Nơ Trang Long, Phường 14, Q.Bình Thạnh, TP.HCM
Hotline: 093 303 0098
Email: support@tailieu.vn