Ở châu Á, sự thúc đẩy tự do hóa thị trường, cùng với việc thay đổi hành vi của khách hàng và những tiến bộ trong công nghệ, đang buộc các ngân hàng chuyển từ cách tiếp cận lấy sản phẩm làm trung tâm sang hướng lấy khách hàng làm trung tâm, nơi dữ liệu trở nên quan trọng trong việc đảm bảo giá trị và mức độ phù hợp của sản phẩm cung cấp cho khách hàng .
Trên khắp châu Á, các ngân hàng đã nhận ra nhu cầu sử dụng dữ liệu lớn và trí tuệ nhân tạo (AI) để duy trì tính cạnh tranh, sử dụng phân tích dữ liệu và học máy (ML) trên nhiều lĩnh vực từ dịch vụ cá nhân hóa và đánh giá rủi ro, đến ngăn chặn gian lận và cải thiện khách hàng kinh nghiệm tham gia.
Trong thời gian Fintech Fireside Asia's thảo luận bảng điều khiển ảo mới nhất, các giám đốc điều hành hàng đầu của công ty khởi nghiệp ngân hàng số Việt Nam Timo, ngân hàng ảo Mox của Hồng Kông, tập đoàn ngân hàng Malaysia CIMB và nhà cung cấp giải pháp cá nhân hóa theo hướng dữ liệu toàn cầu Personetics, đã chia sẻ những hiểu biết chính về các xu hướng mà họ đã quan sát được trong ngành, cách họ sử dụng dữ liệu trong hoạt động của họ và thảo luận về một số thách thức mà họ phải đối mặt khi tiến tới hoạt động ngân hàng dựa trên dữ liệu.
Dorel Blitz, Phó Chủ tịch Chiến lược & Phát triển Kinh doanh, Personetics, cho biết rằng các ngân hàng đã ngồi trên một kho tàng dữ liệu mà phần lớn vẫn chưa được sử dụng. Công ty của ông giúp hơn 80 tổ chức tài chính hiểu được dữ liệu của họ, sử dụng AI để phân tích các giao dịch của khách hàng trong thời gian thực nhằm cung cấp thông tin quản lý tài chính.
Dorel Blitz, Phó Chủ tịch Chiến lược & Phát triển Kinh doanh, Personetics
“Trong rất nhiều năm, các ngân hàng không thực sự có thể tận dụng tài sản lớn nhất của họ và mỏ vàng là dữ liệu giao dịch tài chính khách hàng của chính họ,” Dorel nói. “Nơi chúng tôi đến với tư cách là người Ba Tư… [là để giúp các ngân hàng] tận dụng những mỏ vàng này của dữ liệu giao dịch hàng ngày của khách hàng từ nhiều nguồn dữ liệu bao gồm ngân hàng mở, phần mềm kế toán đám mây của các chủ doanh nghiệp nhỏ… và giúp các ngân hàng chuyển từ một phương pháp tiếp cận phản ứng cuối cùng thành phương pháp tiếp cận thông minh, chủ động dựa trên dữ liệu tài chính. ”
Personetics đã làm việc với Ngân hàng United Overseas của Singapore (UOB) trong một số dự án, nhưng một trong những dự án mà Dorel hào hứng nhất xoay quanh “tài chính tự lái”, một xu hướng mà ông tin rằng sẽ là sự phát triển tiếp theo của ngành ngân hàng.
“Nó không chỉ là cảnh báo, khuyến nghị và thông tin chi tiết cơ bản, nó thực sự là cấp độ tiếp theo của dữ liệu tận dụng, nơi các ngân hàng, rất giống với ô tô tự lái, sẽ có thể trở thành 'tài chính tự lái' và suy nghĩ và hành động thay mặt cho khách hàng của họ và giúp khách hàng tự động tiết kiệm cho tương lai, cắt nợ hoặc đầu tư, ”Dorel giải thích. “Khách hàng không cần thiết lập mục tiêu và ngưỡng, giới hạn thời gian và tất cả những điều đó. Và chúng tôi tin rằng đó là tương lai.
“Bước tiếp theo và chiến trường cho ngân hàng kỹ thuật số sẽ là tự động hóa nhận thức hơn nhiều… và chịu trách nhiệm về đời sống tài chính của chúng ta, đồng thời cho phép chúng ta ngồi lại và thư giãn.”
Hướng tới ngân hàng theo hướng dữ liệu
Kanags Surendran, Giám đốc khu vực, Kỹ thuật số, CIMB, cho biết khi thị trường ngày càng đông đúc và cạnh tranh với các siêu ứng dụng, fintech và các ngân hàng kỹ thuật số được cấp phép sắp tham gia vào không gian tài chính, dữ liệu sẽ trở thành “nền tảng khác biệt”.
Bằng cách sử dụng các công cụ tinh vi và AI, các ngân hàng có thể phân tích dữ liệu của khách hàng để cung cấp các dịch vụ phù hợp nhất vào đúng thời điểm và thông qua đúng kênh, đồng thời nâng cao tiêu chuẩn cá nhân hóa đến mức họ có thể đoán trước nhu cầu của khách hàng trước khi khách hàng nhận thức được. họ.
Kanags Surendran, Trưởng khu vực, Kỹ thuật số, CIMB
“Đó là về những hành vi dự đoán, sự cá nhân hóa. Đó là nơi tạo ra sự khác biệt, ”Kanags nói. “Đó là những lĩnh vực mà chúng tôi đang dành nhiều thời gian vào lúc này.”
Haymans Fung, Giám đốc khách hàng của Mox, cho biết khách hàng ngày nay muốn các dịch vụ ngân hàng được cá nhân hóa, thông minh, bảo mật, vui vẻ và được cung cấp nhanh chóng.
“Có một quy tắc trong ngân hàng rằng bất cứ điều gì chúng tôi muốn khách hàng của mình làm, nó phải được hoàn thành trong vòng hai phút và với ít hơn năm nút từ quan điểm trải nghiệm người dùng (UX),” cô nói.
Một lĩnh vực mà ngân hàng kỹ thuật số đang tận dụng dữ liệu để tăng tốc và hợp lý hóa các quy trình là phê duyệt thẻ tín dụng.
Haymans Fung, Giám đốc khách hàng, Mox
“Một trong những điểm khó khăn đối với khách hàng là việc gửi các tài liệu và bằng chứng, và [sau đó được chấp thuận đơn đăng ký]. Đó thường là một tuần hoặc một tuần rưỡi [quy trình] sớm nhất đối với các ngân hàng truyền thống, ”Haymans nói. “Chúng tôi thực sự đã xem xét cách chúng tôi có thể rút ngắn quy trình phê duyệt thẻ tín dụng đó và cách chúng tôi thực hiện với dữ liệu.”
Giống như bất kỳ tổ chức tài chính nào khác, Mox xem xét xếp hạng tín dụng của khách hàng do văn phòng tín dụng địa phương cung cấp và xem xét mức độ rủi ro của chính ngân hàng. Nhưng ngoài hai tham số này, nó cũng xem xét dữ liệu của khách hàng về thu nhập ước tính của họ, cũng như dữ liệu về hành vi.
“Do có thêm các điểm dữ liệu này, điều này giúp chúng tôi đưa ra quyết định tốt hơn,” cô nói. “Trải nghiệm của khách hàng cuối cho đến nay thật dễ chịu. Từ tài khoản của họ, họ chỉ cần nhấn ba nút và đợi tối đa hai phút để đơn đăng ký thẻ tín dụng được chấp thuận và họ không cần phải gửi thêm tài liệu cho chúng tôi ”.
CIMB cũng dựa vào dữ liệu để tự động hóa các mô hình quyết định tín dụng, một trường hợp sử dụng đã cho phép ngân hàng cấp tín dụng cho những người vốn đã bị loại trừ khỏi lĩnh vực tài chính truyền thống.
“Chúng tôi đã có thể sử dụng điều đó để tiếp cận với nhiều khách hàng hơn và cấp tín dụng. Đây là một thị trường chưa được phục vụ bởi vì họ không nằm trong các cơ quan tín nhiệm / xếp hạng, ”Kanags nói. “Đưa những thứ chưa được phục vụ này vào hệ sinh thái cho vay, bạn đang gia tăng thị trường có thể giải quyết được.”
Dữ liệu hành vi cũng có thể được sử dụng để ngăn chặn gian lận bằng cách tự động chặn các giao dịch đáng ngờ, ông nói. Một cách khác để dữ liệu giúp ngân hàng tăng cường hoạt động gian lận là cho phép ngân hàng xác định xu hướng bị lừa đảo của khách hàng.
Hệ thống kế thừa, tích hợp dữ liệu và tài năng công nghệ là những thách thức hàng đầu
Henry Nguyễn, Giám đốc điều hành của Timo, cho biết mặc dù công ty của ông đã sử dụng dữ liệu và thông tin chi tiết về khách hàng để cải thiện chức năng và trải nghiệm người dùng của nền tảng, bao gồm cả việc giới thiệu khách hàng, nhưng vẫn còn một chặng đường dài phía trước.
Henry Nguyễn, Giám đốc điều hành Ngân hàng số Timo
Timo là công ty cung cấp dịch vụ ngân hàng kỹ thuật số đầu tiên ra mắt tại Việt Nam vào năm 2015. Kể từ đó, công ty đã trải qua một số thay đổi, chuyển đổi đối tác ngân hàng vào năm 2020 và sử dụng các lõi gốc đám mây.
Henry nói: “Phần khó nhất là truy cập vào đúng dữ liệu. “Một trong những động lực lớn mà chúng tôi đã thực hiện là di cư đến Mambu là nền tảng ngân hàng cốt lõi của chúng tôi để có tính linh hoạt cao hơn và khả năng chia nhỏ tất cả dữ liệu theo cách chúng tôi cần. Kiến trúc hiện đại đó cho phép bạn làm điều đó theo những cách đơn giản và dễ hiểu hơn rất nhiều.
“Tất cả chúng ta đều thích nói về dữ liệu, nhưng cố gắng có được dữ liệu phù hợp vào đúng thời điểm, xem xét nó đúng cách, và sau đó thực sự… đảm bảo rằng bạn đưa dữ liệu vào hoạt động… đó là một thử thách đối với chúng tôi vì ở đó là hàng tấn dữ liệu ngoài kia. ”
Đối với Kanags, hệ thống ngân hàng lõi kế thừa đặt ra một trong những trở ngại lớn nhất đối với các ngân hàng đang tìm cách thực hiện chiến lược dựa trên dữ liệu.
Kanags nói: “Cơ sở hạ tầng và hệ sinh thái của công nghệ đã được xây dựng trong nhiều thập kỷ, vì vậy để bạn có được một quan điểm duy nhất về dữ liệu sẽ không dễ dàng. “Khi bạn là một công ty khởi nghiệp, bạn đang xây dựng cơ sở hạ tầng xung quanh dữ liệu ngay từ ngày đầu tiên. Trong một tổ chức đã tồn tại hàng chục năm, có thể là một thách thức để có được cơ sở hạ tầng thông tin phù hợp và thu thập từ các nền tảng này trên các nhóm dữ liệu và thực hiện điều đó trong thời gian thực. Đó là nơi có bước nhảy vọt thực sự. ”
Đối với Mox, một ngân hàng ảo do Standard Chartered hậu thuẫn, hợp tác với Hong Kong Telecom (HKT) và PCCW, hai nhà cung cấp dịch vụ viễn thông và Trip.com, một đại lý du lịch trực tuyến, một trong những thách thức lớn nhất là về tích hợp và quy định hệ thống.
“Khi nói đến việc tích hợp dữ liệu của các đối tác, thật khó, vì đó là các máy khác nhau và vì [các đối tác này đến từ] các ngành khác nhau, [vốn] có các quy định khác nhau,” Haymans nói. “Điều đó thật không dễ dàng, mặc dù chúng tôi là đối tác và đây là một trong những thách thức lớn nhất mà chúng tôi đang cố gắng giải quyết hiện nay”.
Nguồn nhân lực là một thách thức quan trọng khác mà các ngân hàng và các bên liên quan khác trong toàn ngành tài chính đang phải đối mặt.
“Ngày nay, chúng ta có các siêu ứng dụng, fintech, ngân hàng… mọi người đều đang tìm kiếm những tài năng giống nhau, cho dù đó là kỹ thuật số, nhanh nhẹn hay DevOps, đó là cùng một kiểu người, vì vậy bạn sẽ gặp phải tình huống thừa nhân tài. Kanags nói.
