Tại sao ngành tài chính ngân hàng BFSI cần phân tích dữ liệu quan trọng

BFSI là viết tắt của Banking, Financial Services, and Insurance. Lĩnh vực Ngân hàng, Dịch vụ Tài chính và Bảo hiểm hoặc BFSI đã và đang phát triển về khả năng của mình do tốc độ số hóa ngày càng tăng. Hơn nữa, lĩnh vực này đang trở nên cạnh tranh hơn, do đó trao quyền cho khách hàng hiện đại.

Các công nghệ và công cụ phân tích dữ liệu luôn hỗ trợ các ngân hàng và tổ chức tài chính phản ánh tất cả các quy định bắt buộc và duy trì tính cạnh tranh trong khi đáp ứng nhu cầu kỹ thuật số của khách hàng. Các giải pháp phân tích dữ liệu  đang hỗ trợ các tổ chức tài chính đưa ra các quyết định dựa trên dữ liệu thông minh hơn.

Trong thế giới dựa trên dữ liệu ngày nay, lĩnh vực BFSI đang dựa vào các công nghệ dữ liệu lớn để phân tích, lưu trữ và quản lý dữ liệu có cấu trúc và phi cấu trúc trong thời gian thực. Các mục tiêu chính mà ngành ngân hàng và tài chính đang phấn đấu để đạt được sự tăng trưởng có thể mở rộng bao gồm hiệu suất, giảm thiểu rủi ro và khả năng sinh lời. Các công ty BFSI đang tối ưu hóa hoạt động của họ trên tất cả các chức năng nhằm mục đích nâng cao hiệu quả của hệ thống, nâng cao mô hình cung cấp dịch vụ và bảo vệ hệ thống của họ trước các mối đe dọa trên mạng. 

1. Phân tích dữ liệu trong tài chính ngân hàng  

Ngành ngân hàng và dịch vụ tài chính và bảo hiểm (BFSI) là một trong những ngành sớm áp dụng phân tích dữ liệu. Với việc áp dụng ngày càng nhiều các giải pháp IoT và sự gia tăng của dữ liệu lớn, ngành công nghiệp đã tự đổi mới để theo kịp tốc độ phát triển của thị trường. Ngoài ra, các yếu tố như tăng chi phí hoạt động, cạnh tranh thị trường và rủi ro gia tăng đang thúc đẩy các ngân hàng và tổ chức tài chính liên tục đổi mới và tạo sự khác biệt.  

Ngân hàng đã được coi là một ngành công nghiệp nặng về dữ liệu. Vì lý do này, phân tích dữ liệu có khả năng xác định lại sân chơi thông qua quá trình ra quyết định dựa trên dữ liệu. Các giải pháp phân tích dữ liệu đang hỗ trợ các tổ chức tài chính trên nhiều lĩnh vực khác nhau. Với mô hình kinh doanh dựa trên dữ liệu và dựa trên bằng chứng, các ngân hàng có thể hiểu rõ hơn về khách hàng, xu hướng thị trường và đối thủ cạnh tranh để trao quyền cho lực lượng lao động tốt hơn.  

Mặc dù các giải pháp dữ liệu luôn giúp các công ty đạt được sự xuất sắc trong phân tích, nhưng thành phần đã thay đổi là phạm vi ứng dụng của họ ngày nay được điều khiển bởi khối lượng, sự đa dạng và tốc độ của dữ liệu đến. Các nhà phân tích đang điều hướng các nền tảng này để theo dõi khối lượng dữ liệu khổng lồ và xác định xu hướng thị trường để phát triển các chiến lược hiệu quả. Và giá trị của dữ liệu phụ thuộc vào cách nó được thu thập, phân tích và diễn giải. 

Để tích hợp liền mạch các hệ thống phân tích với kiến ​​trúc dữ liệu mới, các doanh nghiệp đang áp dụng các giải pháp dựa trên đám mây để hỗ trợ các yêu cầu phân tích dữ liệu của họ. 

>>> Xem thêm: Xu hướng ngân hàng số thay đổi như thế nào trong năm 2025

2. Tích hợp phân tích dữ liệu trong BFSI  

Bằng cách tích hợp phân tích dữ liệu, ngành BFSI xử lý việc kiểm tra, làm sạch, chuyển đổi và lập mô hình dữ liệu thô, đồng thời trích xuất những hiểu biết có giá trị để đưa ra kết luận nhằm đưa ra quyết định sáng suốt. Trong lĩnh vực ngân hàng, phân tích dữ liệu kết hợp việc sử dụng dữ liệu một cách có hệ thống và các kỹ thuật phân tích định lượng để nghiên cứu hành vi của khách hàng, xác định xu hướng thị trường mới, giảm thiểu rủi ro và xác định cơ hội phát triển.    

Các ngân hàng và tổ chức tài chính tạo và xử lý một lượng lớn dữ liệu được thu thập từ các giao dịch và chi tiết tài khoản của khách hàng. Phân tích dữ liệu đóng một vai trò quan trọng trong việc chuyển đổi dữ liệu thô tích lũy này thành những hiểu biết có thể hành động, cho phép các ngân hàng: 

• Cải thiện dịch vụ khách hàng và phát triển các giải pháp cá nhân hóa  
• Xác định và giảm thiểu rủi ro như rủi ro tín dụng và gian lận  
• Hợp lý hóa các hoạt động và nguồn lực  
• Tuân thủ tuân thủ quy định 
• Thúc đẩy quá trình ra quyết định chiến lược để đạt được lợi thế cạnh tranh 

3. Phân tích dữ liệu trong tài chính ngân hàng 

Là một công cụ thu thập, tạo và thu thập dữ liệu hàng ngày, ngành ngân hàng đang trải qua một quá trình chuyển đổi quan trọng do sự phát triển nhanh chóng của công nghệ kỹ thuật số thúc đẩy. Một câu hỏi mà ngành vẫn đang cố gắng tìm câu trả lời là làm thế nào các tổ chức tài chính đang thúc đẩy những hiểu biết có thể hành động từ dữ liệu tích lũy để đưa ra quyết định tốt hơn. Và đây là lúc phân tích dữ liệu trong ngân hàng chứng tỏ giá trị.

Bằng cách sử dụng các công cụ và kỹ thuật phân tích tiên tiến, các ngân hàng và tổ chức tài chính có thể rút ra những hiểu biết có giá trị về hành vi của khách hàng, xu hướng thị trường và quy trình nội bộ. Hãy khám phá một số trường hợp sử dụng phổ biến của phân tích dữ liệu trong ngành ngân hàng và xem xét cách các ứng dụng này đang thúc đẩy sự đổi mới, nâng cao hiệu quả và cải thiện trải nghiệm tổng thể của khách hàng.

3.1 Phòng chống gian lận 

Gian lận là một mối quan tâm đáng kể trong ngành ngân hàng và phân tích dữ liệu đóng một vai trò quan trọng trong việc phát hiện và ngăn chặn các hành động gian lận. Với các thuật toán học máy tiên tiến, các ngân hàng có thể phân tích một lượng lớn dữ liệu giao dịch và xác định các mẫu cũng như các điểm bất thường về gian lận. Họ có thể tiếp tục sử dụng những thông tin chi tiết này để gắn cờ các giao dịch đáng ngờ, từ đó hạn chế truy cập trái phép và giảm tổn thất tài chính. 

3.2 Đánh giá rủi ro 

Việc đánh giá rủi ro tín dụng kỹ lưỡng là rất quan trọng để duy trì danh mục cho vay lành mạnh và giảm thiểu khả năng vỡ nợ. Phân tích dữ liệu đang hỗ trợ các ngân hàng và tổ chức phát triển các khung tính điểm tín dụng tinh vi bằng cách kết hợp nhiều loại dữ liệu hơn như lịch sử tín dụng, mô hình chi tiêu, thu nhập và hoạt động truyền thông xã hội. Cách tiếp cận toàn diện này tiếp tục giúp đánh giá rủi ro chính xác và đưa ra các quyết định cho vay sáng suốt.  

3.3 Tiếp thị và phân khúc được cá nhân hóa

Phân tích dữ liệu hỗ trợ các ngân hàng và tổ chức tài chính phân khúc khách hàng của họ dựa trên các yếu tố khác nhau, như nhân khẩu học, thói quen chi tiêu và mục tiêu tài chính. Sự phân khúc này cho phép các ngân hàng phát triển các chiến dịch tiếp thị có mục tiêu và cung cấp các dịch vụ sản phẩm được cá nhân hóa, từ đó thúc đẩy sự tham gia của khách hàng. Bằng cách tận dụng phân tích dữ liệu, các ngân hàng cũng có thể đảm bảo rằng các nỗ lực tiếp thị của họ hiệu quả hơn và tạo ra lợi nhuận cao hơn.   

4. Tận dụng Phân tích dữ liệu trên toàn ngành BFSI 

Việc sử dụng phân tích dữ liệu đã làm cho ngành ngân hàng hiệu quả hơn và được kiểm soát. Những lợi thế mà phân tích dữ liệu mang lại cho lĩnh vực BFSI bao gồm những điều sau đây:

• Các ngân hàng và tổ chức tài chính tích hợp phân tích dữ liệu để hiểu hành vi của khách hàng dựa trên các hoạt động khác nhau như đầu tư hoặc lịch sử tài chính. Họ cũng có thể tìm cách giữ chân khách hàng hiện tại đồng thời thu hút khách hàng mới bằng cách cung cấp các giải pháp được cá nhân hóa.
• Với phân tích dữ liệu, các ngân hàng có thể tăng cường hoạt động và giảm chi phí hoạt động.  
• Các tổ chức tài chính cũng có thể xác định điểm tín dụng không đạt yêu cầu của khách hàng của họ. 
• Các ngân hàng ngày nay có quyền truy cập vào vô số dữ liệu có thể dễ dàng xử lý bằng cách kết hợp các công cụ phân tích dữ liệu.  

Phân tích dữ liệu đang hỗ trợ các ngân hàng và tổ chức tài chính có được những hiểu biết sâu sắc mà họ cần để cải thiện dịch vụ của họ và đáp ứng mong đợi của khách hàng. Với dữ liệu giao dịch và thói quen mua sắm của khách hàng, ngân hàng có thể dự báo sản phẩm, giải pháp nào phù hợp với khách hàng. Điều này sẽ tiếp tục cho phép các doanh nghiệp đi trước đối thủ cạnh tranh và mở rộng cơ sở khách hàng của họ.

Tìm hiểu khóa học phân tích dữ liệu tại FUNiX tại đây:

>>> Xem thêm chuỗi bài viết liên quan:

Công nghệ AI là gì? Những ứng dụng của công nghệ AI

Tương lai trí tuệ nhân tạo AI trong kỷ nguyên số

Ngôn ngữ lập trình nên học khi học lập trình trí tuệ nhân tạo

Những phẩm chất cần thiết để phát triển trí tuệ nhân tạo

Tìm hiểu các loại trí tuệ nhân tạo AI có thể bạn chưa biết

Nguyễn Cúc