Big data trong tài chính có những ứng dụng như thế nào?

Thứ tư, 08/06/2022-00:06

Trong thế giới ngày nay, big data, cùng với vốn và nguồn nhân lực, được xem như một nguồn lực thiết yếu để xây dựng một doanh nghiệp. Trong đó chuyển đổi số, IoT, big data đang được chú trọng và phát triển trong mọi lĩnh vực. Trong bài viết lần này, hãy cùng chúng tôi điểm qua những ứng dụng, thành tựu, vai trò của big data trong tài chính.

BÀI LIÊN QUAN

Ứng dụng của big data trong du lịch là gì?

Những ứng dụng nổi bật của Big Data trong công nghiệp 4.0

Hiểu chi tiết về big data

Để tìm hiểu về big data trong tài chính, trước hết hãy hiểu về khái niệm và ứng dụng của nó:

Big data là gì?

Big Data là thuật ngữ dùng để chỉ một tập hợp dữ liệu rất lớn và rất phức tạp đến nỗi những công cụ, ứng dụng xử lý dữ liệu truyền thống không thể nào đảm đương được (theo Kevin TaylorSakyi, 2016; Mashooque A. Memon và cộng sự, 2017).

Bằng việc tổng hợp một lượng thông tin lớn từ các nguồn khác nhau khiến cho Big Data trở thành một công cụ rất mạnh cho việc ra các quyết định kinh doanh, nhận diện hành vi và xu hướng nhanh hơn và tốt hơn rất nhiều so với cách thức truyền thống. Big Data được nhận diện trên ba khía cạnh chính: Dữ liệu (Data), Công nghệ (Technology), Quy mô (Size).

Thứ nhất, dữ liệu (data) bao gồm các dữ liệu thuộc nhiều định dạng khác nhau như hình ảnh, video, âm nhạc… trên Internet; gồm các dữ liệu thu thập từ các hệ thống cảm biến có kết nối với hệ thống máy chủ; dữ liệu của khách hàng ở các ứng dụng thông minh và các thiết bị có kết nối mạng; dữ liệu của người dùng để lại trên các platform của mạng xã hội. Lượng dữ liệu này rất lớn (lớn) do dữ liệu được các thiết bị mạng cập nhật hàng giờ, hàng phút, hàng giây và được lấy từ nhiều nguồn khác nhau. Dữ liệu lớn hiện được đo bằng terabyte (TB), petabyte (PB) và exabyte (EB).

Ứng dụng big data trong viễn thông và những thành tựu nổi bật

Viễn thông là một phương tiện để kết nối mọi người từ khắp mọi nơi trên thế giới, xóa bỏ mọi ngăn cách rào cản. Tuy vậy, đang còn nhiều khó khăn ngành viễn thông phải đối mặt trong việc kết nối và mất nhiều năm để tháo gỡ những rào cản đó. Giờ đây với ứng dụng Big Data trong viễn thông, tất cả những rào cản ấy đã được giải quyết, mở ra kỷ nguyên mới cho ngành .

Big data lưu trữ lượng dữ liệu lớn

Big data có những đặc điểm nào?

Dữ liệu được lưu trữ lớn và nhiều

Doug Laney (trích trong nghiên cứu của Meta Group năm 2011 với tiêu đề “3D data management: Controlling data volume, variety and velocity”), đã đưa ra định nghĩa 3Vs nói về ba đặc điểm chính của Big Data bao gồm Dung lượng (volume), Tốc độ (velocity), Tính đa dạng (variety). Dung lượng dữ liệu lớn đang tăng lên nhanh chóng hàng ngày. Theo tài liệu tháng 9 năm 2013 của Intel, cứ 11 giây lại có 1 petabyte dữ liệu được tạo ra trên toàn cầu. Con số này tương đương với 13 năm của video HD. Tổ chức của McKinsey Global dự đoán rằng lượng dữ liệu sẽ tăng 40% mỗi năm, tăng gấp 44 lần từ năm 2009 đến năm 2020. Về đa dạng dữ liệu, chúng tôi cho thấy rằng dữ liệu được thu thập bởi dữ liệu lớn từ nhiều nguồn có thể được khái quát thành ba nguồn cơ bản được biểu thị trong hình ảnh sau:

Nguồn dữ liệu của big data

Có tính thay đổi và phức tạp

Sau đó, SAS, một công ty hàng đầu của Mỹ về phân tích và tư vấn dữ liệu đã bổ sung thêm các khả năng về tính biến động và phức tạp. Sự biến động phản ánh những thay đổi hàng ngày trong dữ liệu. Tính phức tạp được thể hiện trong quá trình lưu trữ, quản lý, xử lý và truyền dữ liệu do dữ liệu đến từ nhiều định dạng khác nhau. Theo Oracle, hai đặc điểm cơ bản của dữ liệu lớn là giá trị và sự thật. Khi được thu thập, phân tích và xử lý đúng cách, nó có thể mang lại giá trị cho nhiều mục đích sử dụng của dữ liệu lớn. Cuối cùng, dữ liệu lớn được thu thập từ nhiều nguồn khác nhau, vì vậy cũng phải đặc biệt xem xét độ tin cậy của dữ liệu.

Quy trình chấm điểm tín dụng của big data trong tài chính

Vai trò, thành tựu của big data trong tài chính

Big data trong thời gian qua đã có nhiều tác động đến ngành tài chính. Có thể điểm qua những vai trò, thành tựu của big data trong tài chính sau đây:

Vai trò của big data trong tài chính

Dữ liệu lớn đóng một vai trò quan trọng trong lĩnh vực tài chính trong một số ứng dụng nhất định, bao gồm: Phân tích, mức độ hài lòng của khách hàng và phân loại hành vi. Phân tích, phát hiện và cảnh báo, ngăn chặn các hành vi nguy hiểm, hàng giả. Hợp lý hóa các hoạt động xử lý dữ liệu trong quá trình hoạt động phân tích và hỗ trợ việc ra quyết định.

“Để một dự án big data thành công thì một nguyên tắc quan trọng là giữ mọi thứ đơn giản nhất có thể như nguồn dữ liệu đơn giản, tự động hóa mọi thứ, tiếp theo là việc sử dụng ít công nghệ nhất có thể và các công nghệ đã được kiểm chứng hay dữ liệu dễ dàng truy cập được…”, ông NatalinoBusa Natalino Busa đến từ Công ty Fintech VNPay đã nói.

Thành tựu của big data trong tài chính

Từ trước đến nay, thanh toán, đặc biệt là thanh toán điện tử, đang chịu ảnh hưởng mạnh mẽ của Cách mạng Công nghiệp 4.0. Bên cạnh việc hoàn thiện các dịch vụ thanh toán truyền thống, hầu hết các ngân hàng thương mại Việt Nam đang triển khai các dịch vụ thanh toán mới, hiện đại trên nền tảng ứng dụng công nghệ thông tin, viễn thông với nhiều sản phẩm. Phương thức thanh toán mới đảm bảo tính bảo mật, tiện lợi, đáp ứng ngày càng tốt hơn nhu cầu thanh toán của khách hàng, phù hợp với xu hướng thanh toán tại các khu vực và quốc gia trên thế giới.

Một số vai trò của big data trong tài chính

Ứng dụng của big data trong tài chính

Big data trong tài chính có 4 ứng dụng lớn sau đây:

Phân tích thói quen khách hàng

Các tổ chức tài chính được tiếp cận trực tiếp với nhiều thông tin và dữ liệu lịch sử về thói quen và hành vi tiêu dùng của khách hàng. Các tổ chức tài chính cũng biết thêm thông tin về thu nhập, chi phí của khách hàng và các dịch vụ ngân hàng mà họ sử dụng trong năm ... điều này giúp ngân hàng có cơ sở và cơ hội để phân tích dữ liệu chi tiết hơn. Áp dụng các tính năng lọc thông tin như kỳ nghỉ, thời gian nghỉ và loại trừ các điều kiện vĩ mô (lạm phát, thất nghiệp, v.v.) để giúp nhân viên ngân hàng hiểu được nguyên nhân gốc rễ của sự biến động trong thu nhập và chi phí của ngân hàng. Đây là một trong những yếu tố quan trọng trong quá trình đánh giá rủi ro, đánh giá tín dụng, mở rộng cung cấp dịch vụ hoặc bán chéo sản phẩm cho khách hàng.

Phân khúc khách hàng, thẩm định hồ sơ

Phân khúc khách hàng là một trong những yếu tố quan trọng nhất trong chiến lược marketing và thiết kế sản phẩm của ngân hàng. Nếu ưu tiên phân tích ban đầu về hành vi chi tiêu của khách hàng và xác định khách hàng về loại dịch vụ và kênh giao dịch (ví dụ khách hàng muốn gửi tiết kiệm hoặc vay đầu tư), ngân hàng sẽ có cơ sở dữ liệu phù hợp khi hoàn thành phân đoạn. Phân loại khách hàng dựa trên thông tin được cung cấp và hồ sơ khách hàng. Dữ liệu lớn cung cấp cho các ngân hàng những hiểu biết sâu sắc và chuyên môn về nhu cầu cơ bản, thói quen tiêu dùng và xu hướng của khách hàng, giúp họ xác định nhu cầu và mong muốn của mình. Bằng cách tìm hiểu các thông tin liên quan đến giao dịch, ngân hàng có thể xác định được khách hàng thuộc nhóm nào.

Bán chéo dịch vụ

Dựa trên cơ sở dữ liệu của ngân hàng, ngân hàng có thể thu hút và giữ chân khách hàng bằng cách triển khai các dịch vụ khác. Ví dụ, các ngân hàng có thể cung cấp các khoản đầu tư với lãi suất hấp dẫn cho các khách hàng thiếu vốn và các nhà đầu tư thận trọng. Các ngân hàng cũng có thể khuyến nghị cho vay ngắn hạn đối với những khách hàng có thói quen tiêu dùng đơn giản để đáp ứng nhu cầu hàng ngày, hoặc cho vay để đáp ứng nhu cầu thanh khoản ngắn hạn của công ty. Bằng cách phân tích chính xác hồ sơ khách hàng, các ngân hàng có thể kết hợp các dịch vụ bổ sung thành các ưu đãi phù hợp chính xác với nhu cầu của khách hàng.

Nâng cao chất lượng dịch vụ

Khách hàng có thể để lại phản hồi bất cứ lúc nào sau mỗi giao dịch, từ Trung tâm dịch vụ khách hàng, hoặc khi nhận được phản hồi qua biểu mẫu phản hồi. Nhưng thường xuyên hơn (hoặc có lẽ nhiều khả năng hơn), hãy chia sẻ quan điểm của bạn trên mạng xã hội. Các công cụ dữ liệu lớn như Facebook và Zalo tìm kiếm thông tin được nhắm mục tiêu và phản hồi của công chúng trên các phương tiện truyền thông, thu thập tất cả dữ liệu về thương hiệu ngân hàng, phản hồi nhanh chóng và toàn diện cho khách hàng và tin tức giả mạo. Nó cũng giúp ngăn chặn các hoạt động kinh doanh được đồn đại ảnh hưởng đến khách hàng sự tự tin. Khi khách hàng cảm thấy rằng ngân hàng lắng nghe, đánh giá và thực hiện các cải tiến và thay đổi khi cần thiết, lòng trung thành với thương hiệu tiếp tục tăng lên và hình ảnh của ngân hàng tiếp tục được cải thiện.