Ngày 29.9, tại Hà Nội, Viện Chiến lược ngân hàng - Ngân hàng Nhà nước Việt Nam phối hợp với Học viện Ngân hàng tổ chức Hội thảo khoa học với chủ đề “Quản trị dữ liệu thông minh trong lĩnh vực ngân hàng, tài chính”.

Theo các chuyên gia kinh tế, dữ liệu và quản trị dữ liệu có vai trò vô cùng quan trọng đối với mọi tổ chức trong nền kinh tế. Đối với ngành ngân hàng tài chính, 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 trị dữ liệu trở thành vấn đề sống còn. Đặc biệt, trong thời đại Cách mạng công nghiệp lần thứ tư, dữ liệu có thể trở thành tài nguyên mới cho phát triển kinh tế toàn cầu.

Tại Việt Nam, khái niệm quản trị dữ liệu cũng đã xuất hiện khá sớm, một số ngân hàng thương mại tại Việt Nam cũng đã quan tâm, coi trọng việc quản trị dữ liệu. Tuy nhiên, quá trình xây dựng hệ thống quản trị dữ liệu cũng đang gặp phải nhiều khó khăn và thách thức 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...

Phó thống đốc Ngân hàng Nhà nước Việt Nam Nguyễn Kim Anh cho biết thời gian qua, 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.

Theo 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,...

Tại hội thảo các chuyên gia đều khẳng định, việc quản lý dữ liệu hiệu quả sẽ giúp các ngân hàng tạo ra trải nghiệm tốt hơn cho khách hàng; tối ưu hóa tiềm năng, giảm thiểu chi phí, đưa ra các quyết định hiệu quả, nâng cao hiệu quả hoạt động của ngân hàng… thông qua việc cải thiện chất lượng các mô hình lượng hóa rủi ro.

Đồng thời, nhanh chóng phát hiện các dấu hiệu bất thường, giúp công tác kiểm toán nội bộ và kiểm tra giám sát tuân thủ hiệu quả hơn; hiểu rõ hơn về khách hàng. Ngoài ra, phát triển các mô hình dự báo theo thời gian thực, đáp ứng tức thì nhu cầu của khách hàng; cá nhân hóa giao tiếp với khách hàng, gia tăng khối lượng khách hàng…