Luận Văn Thạc Sĩ Về Phân Tích Lỗ Hổng Tín Dụng Cho Vay Tại Ngân Hàng TMCP Sài Gòn (SCB)

Khám phá luận văn thạc sĩ về ứng dụng big data trong phân tích lỗ hổng tín dụng cho vay và giải pháp cho ngân hàng TMCP Sài Gòn SCB.

• Tác giả: Lê Văn Phú
• Người hướng dẫn: PGS. Từ Văn Bình
• Trường học: Trường Đại Học Kinh Tế Thành Phố Hồ Chí Minh
• Chuyên ngành: Quản trị kinh doanh
• Đề tài: Phân Tích Lỗ Hổng Tín Dụng Trong Cho Vay: Giải Pháp Hạn Chế Tại Ngân Hàng SCB
• Loại tài liệu: luận văn thạc sĩ
• Năm xuất bản: 2020
• Địa điểm: Thành Phố Hồ Chí Minh

Mục lục chi tiết

• LỜI CAM ĐOAN
• 1. CHƯƠNG 1: GIỚI THIỆU TỔNG QUAN VỀ ĐỀ TÀI NGHIÊN CỨU
• 1.1. Lý do chọn đề tài
• 1.2. Mục tiêu nghiên cứu
• 1.3. Phương pháp nghiên cứu
• 1.3.1. Đối với số liệu phục vụ nghiên cứu
• 1.4. Các khái niệm tiếp cận trong nghiên cứu
• 1.5. Phạm vi nghiên cứu của luận văn
• 1.6. Kết cấu của luận văn
• 2. CHƯƠNG 2: CƠ SỞ LÝ LUẬN
• 2.1. Big Data
• 2.2. Các ứng dụng của big data trong lĩnh vực ngân hàng
• 2.3. Khai phá dữ liệu (Data Mining)
• 2.4. Hành vi tiêu dùng
• 2.5. Hành vi tiêu dùng dựa trên phương pháp RFM
• 2.6. Mô hình đề xuất cho nghiên cứu
• 3. CHƯƠNG 3: ỨNG DỤNG BIG DATA TẠI SCB VÀ KẾT QUẢ PHÂN TÍCH DỮ LIỆU
• 3.1. BIG DATA VÀ ỨNG DỤNG BIG DATA TẠI SCB
• 3.1.1. Big Data và ứng dụng của Big data trong lĩnh vực ngân hàng
• 3.1.2. Ứng dụng của Big data trong lĩnh vực ngân hàng
• 3.1.3. Ứng dụng big data tại Ngân hàng TMCP Sài Gòn (SCB)
• 3.1.4. Giới thiệu về SCB
• 3.2. PHÂN TÍCH DỮ LIỆU BIG DATA
• 3.2.1. Số liệu phục vụ nghiên cứu
• 3.2.2. Thông tin giao dịch khách hàng
• 3.2.2.1. Đối với khách hàng tham gia dịch vụ vay
• 3.2.3. Thông tin khách hàng sử dụng thẻ
• 3.2.4. Phân tích mô hình gian lận Fraud trong kinh doanh
• 3.2.5. Thông tin giao dịch phân theo gian lận
• 4. CHƯƠNG 4: KẾT LUẬN VÀ XÂY DỰNG CHIẾN LƯỢC
• 4.1. CÁC GIẢI PHÁP HẠN CHẾ LỖ HỔNG VÀ GIAN LẬN TRONG KINH DOANH
• 4.2. PHÁT TRIỂN CÁC DỊCH VỤ CHO VAY
• TÀI LIỆU THAM KHẢO

Tóm tắt

I. Giới thiệu về lỗ hổng tín dụng trong cho vay

Lỗ hổng tín dụng trong cho vay là một vấn đề nghiêm trọng mà các ngân hàng, đặc biệt là ngân hàng SCB, phải đối mặt. Những lỗ hổng này có thể dẫn đến rủi ro tín dụng cao, ảnh hưởng đến sự ổn định tài chính của ngân hàng. Việc phân tích các lỗ hổng này không chỉ giúp ngân hàng nhận diện được các điểm yếu trong quy trình cho vay mà còn giúp xây dựng các giải pháp hạn chế hiệu quả. Theo nghiên cứu, các lỗ hổng thường xuất phát từ việc đánh giá tín dụng không chính xác, do nhân viên không phát hiện ra các dấu hiệu gian lận từ phía khách hàng. Điều này cho thấy tầm quan trọng của việc quản lý tín dụng và áp dụng công nghệ trong việc phát hiện gian lận.

1.1. Nguyên nhân lỗ hổng tín dụng

Nguyên nhân chính dẫn đến lỗ hổng tín dụng trong cho vay tại ngân hàng SCB bao gồm việc khách hàng cung cấp thông tin không chính xác và sự thiếu sót trong quy trình thẩm định. Nghiên cứu chỉ ra rằng, nhiều khách hàng cố tình gian lận trong việc cung cấp hồ sơ vay, trong khi nhân viên ngân hàng không đủ năng lực để phát hiện các dấu hiệu rủi ro. Hơn nữa, sự thông đồng giữa nhân viên và khách hàng cũng là một yếu tố quan trọng dẫn đến việc không phát hiện ra các lỗ hổng này. Việc áp dụng các công nghệ như big data và khai phá dữ liệu có thể giúp ngân hàng nhận diện và giảm thiểu các rủi ro này.

II. Phân tích rủi ro tín dụng

Phân tích rủi ro tín dụng là một phần quan trọng trong việc quản lý tín dụng tại ngân hàng. Việc sử dụng big data để phân tích hành vi của khách hàng giúp ngân hàng có cái nhìn sâu sắc hơn về các yếu tố ảnh hưởng đến khả năng trả nợ của khách hàng. Các mô hình phân tích như RFM (Recency, Frequency, Monetary) được áp dụng để đánh giá mức độ tín nhiệm của khách hàng. Nghiên cứu cho thấy rằng, việc phân tích này không chỉ giúp ngân hàng phát hiện ra các lỗ hổng tín dụng mà còn giúp tối ưu hóa quy trình cho vay, từ đó nâng cao hiệu quả kinh doanh. Đặc biệt, việc áp dụng công nghệ trong phân tích rủi ro tín dụng giúp ngân hàng giảm thiểu chi phí và thời gian trong việc thẩm định hồ sơ vay.

2.1. Các phương pháp phân tích rủi ro

Các phương pháp phân tích rủi ro tín dụng hiện nay bao gồm việc sử dụng các mô hình thống kê và thuật toán học máy. Mô hình C5, một trong những mô hình phổ biến trong phân tích dữ liệu, giúp ngân hàng phát hiện các dấu hiệu gian lận trong hồ sơ vay. Việc áp dụng các phương pháp này không chỉ giúp ngân hàng nhận diện được các rủi ro tín dụng mà còn giúp cải thiện quy trình cho vay. Nghiên cứu cho thấy rằng, việc sử dụng công nghệ tài chính trong phân tích rủi ro tín dụng có thể mang lại lợi ích lớn cho ngân hàng, từ việc giảm thiểu rủi ro đến việc nâng cao trải nghiệm khách hàng.

III. Giải pháp hạn chế lỗ hổng tín dụng

Để hạn chế các lỗ hổng tín dụng trong cho vay, ngân hàng SCB cần áp dụng một số giải pháp cụ thể. Đầu tiên, việc nâng cao năng lực cho nhân viên trong việc thẩm định hồ sơ vay là rất cần thiết. Các chương trình đào tạo về quản lý tín dụng và phát hiện gian lận sẽ giúp nhân viên có đủ kiến thức và kỹ năng để nhận diện các dấu hiệu rủi ro. Thứ hai, ngân hàng cần đầu tư vào công nghệ big data để cải thiện quy trình phân tích và thẩm định hồ sơ vay. Việc sử dụng các công cụ phân tích hiện đại sẽ giúp ngân hàng phát hiện ra các lỗ hổng tín dụng một cách nhanh chóng và hiệu quả hơn.

3.1. Đề xuất các biện pháp bảo vệ

Các biện pháp bảo vệ cần được thực hiện bao gồm việc xây dựng một hệ thống giám sát chặt chẽ đối với các hồ sơ vay. Ngân hàng cần thiết lập các tiêu chí rõ ràng trong việc thẩm định hồ sơ vay, đồng thời áp dụng các công nghệ phân tích dữ liệu để phát hiện các dấu hiệu gian lận. Hơn nữa, việc tăng cường bảo mật thông tin khách hàng cũng là một yếu tố quan trọng trong việc hạn chế các lỗ hổng tín dụng. Nghiên cứu cho thấy rằng, việc áp dụng các biện pháp này không chỉ giúp ngân hàng bảo vệ tài sản mà còn nâng cao uy tín và lòng tin của khách hàng đối với ngân hàng.

Nội dung chính

Tổng quan nghiên cứu

Trong bối cảnh cạnh tranh ngày càng gay gắt của ngành ngân hàng tại Việt Nam, việc ứng dụng công nghệ Big Data để phân tích và phát hiện lỗ hổng tín dụng cho vay trở thành một nhu cầu cấp thiết. Nghiên cứu tập trung vào Ngân hàng TMCP Sài Gòn (SCB) với dữ liệu giao dịch của 3.572 khách hàng trong khoảng thời gian 12 tháng từ 01/01/2019 đến 31/12/2019. Mục tiêu chính của luận văn là đánh giá đặc điểm tiếp cận vốn vay của khách hàng, phân tích các lỗ hổng trong xét duyệt hồ sơ cho vay, đồng thời đề xuất các giải pháp hạn chế rủi ro tín dụng dựa trên phân tích Big Data. Nghiên cứu có phạm vi tập trung tại Thành phố Hồ Chí Minh, sử dụng dữ liệu thực tế từ hệ thống lưu trữ của SCB, bao gồm thông tin giao dịch vay vốn, thẻ tín dụng và các dịch vụ liên quan. Ý nghĩa của nghiên cứu được thể hiện qua việc nâng cao hiệu quả quản lý rủi ro tín dụng, giảm thiểu gian lận trong xét duyệt hồ sơ, đồng thời hỗ trợ ngân hàng phát triển các chiến lược chăm sóc khách hàng và gia tăng lợi thế cạnh tranh trên thị trường.

Cơ sở lý thuyết và phương pháp nghiên cứu

Khung lý thuyết áp dụng

Nghiên cứu dựa trên hai lý thuyết trọng tâm: mô hình gian lận (Fraud Model) và phương pháp phân tích hành vi khách hàng theo mô hình RFM (Recency, Frequency, Monetary). Mô hình Fraud được ứng dụng để phát hiện các hành vi gian lận trong xét duyệt hồ sơ cho vay, sử dụng thuật toán cây quyết định C5.0 nhằm phân lớp và dự báo hành vi khách hàng dựa trên dữ liệu giao dịch. Thuật toán này có khả năng xử lý dữ liệu lớn, chống quá khớp và đánh giá chính xác các trường hợp gian lận từ phía khách hàng hoặc nhân viên ngân hàng. Mô hình RFM được sử dụng để phân tích lòng trung thành và hành vi tiêu dùng của khách hàng dựa trên ba chỉ số: thời gian giao dịch gần nhất (Recency), tần suất giao dịch (Frequency) và tổng giá trị giao dịch (Monetary). Kết hợp hai mô hình này giúp đánh giá toàn diện về rủi ro tín dụng và hành vi khách hàng.

Phương pháp nghiên cứu

Nguồn dữ liệu chính được trích xuất từ kho dữ liệu lớn (Big Data) của SCB, bao gồm 128.290 dòng dữ liệu tương ứng với 3.572 khách hàng có thời gian tham gia dịch vụ trên 12 tháng. Dữ liệu bao gồm 25 biến liên quan đến thông tin cá nhân, hồ sơ tín dụng, hành vi giao dịch và các đặc điểm dịch vụ. Phương pháp chọn mẫu là chọn ngẫu nhiên các khách hàng đáp ứng tiêu chí thời gian giao dịch trên 12 tháng nhằm đảm bảo tính ổn định và độ tin cậy của dữ liệu. Phân tích dữ liệu được thực hiện bằng phần mềm IBM SPSS Modeler 18, sử dụng thuật toán C5.0 để xây dựng mô hình phát hiện gian lận và phân tích RFM để phân khúc khách hàng. Quá trình nghiên cứu diễn ra trong năm 2019, với các bước chuẩn bị dữ liệu, khai phá dữ liệu, đánh giá và trình bày kết quả bằng các biểu đồ và bảng biểu minh họa.

Kết quả nghiên cứu và thảo luận

Những phát hiện chính

1. Đặc điểm khách hàng vay vốn: Nam chiếm 55%, nữ chiếm 45%. Khách hàng có trình độ đại học chiếm 67%, thạc sĩ và tiến sĩ chiếm 7%. Về nghề nghiệp, 43,2% là lãnh đạo cấp trung và giám đốc, 29% nhân viên văn phòng, 27% công nhân. Khách hàng vay tiêu dùng cá nhân chiếm 63%, thẻ tín dụng 34%, vay kinh doanh gia đình 3%.

2. Thời gian tham gia dịch vụ: 37% khách hàng có thời gian tham gia dịch vụ từ 12 đến 31 tháng, 20,5% từ 31 đến 45 tháng. Nhóm khách hàng vay tiêu dùng cá nhân chiếm tỷ lệ lớn nhất trong các nhóm thời gian này.

3. Phát hiện gian lận qua mô hình Fraud: Qua ba bước phân tích, mô hình phát hiện các trường hợp gian lận trong đánh giá hồ sơ ban đầu và hành vi giao dịch sau 12 tháng. Khoảng 15% hồ sơ bị đánh giá sai lệch do gian lận từ phía khách hàng hoặc nhân viên ngân hàng. Mô hình cũng xác định được nhóm khách hàng có hành vi giao dịch không trung thực, thể hiện qua chỉ số RFM thấp dù hồ sơ ban đầu được đánh giá tốt.

4. Phân khúc khách hàng theo RFM: Khách hàng có điểm RFM cao chiếm khoảng 30%, thể hiện lòng trung thành và khả năng thanh toán tốt. Ngược lại, nhóm có điểm RFM thấp chiếm khoảng 20%, có nguy cơ rời dịch vụ hoặc gian lận cao.

Thảo luận kết quả

Kết quả cho thấy việc ứng dụng Big Data và mô hình Fraud giúp phát hiện hiệu quả các lỗ hổng trong xét duyệt tín dụng, đặc biệt là các trường hợp gian lận từ phía khách hàng và nhân viên. Sự phân tích chi tiết về đặc điểm khách hàng và hành vi giao dịch cung cấp cơ sở để ngân hàng điều chỉnh quy trình thẩm định và kiểm soát rủi ro. So với các nghiên cứu trước đây, việc kết hợp mô hình Fraud với phân tích RFM trên dữ liệu thực tế của SCB mang lại độ chính xác cao hơn, giúp ngân hàng chủ động phát hiện và ngăn chặn gian lận. Dữ liệu có thể được trình bày qua biểu đồ phân bố khách hàng theo giới tính, trình độ học vấn, nghề nghiệp, biểu đồ phân khúc RFM và bảng kết quả phân loại gian lận theo mô hình C5.0, giúp minh họa rõ ràng các phát hiện.

Đề xuất và khuyến nghị

1. Tăng cường đào tạo nhân viên thẩm định: Đào tạo kỹ năng phân tích dữ liệu và nhận diện gian lận nhằm nâng cao chất lượng xét duyệt hồ sơ, giảm thiểu sai sót và gian lận trong quy trình phê duyệt. Thời gian thực hiện: 6 tháng; Chủ thể: Ban nhân sự và phòng đào tạo SCB.

2. Áp dụng hệ thống giám sát tự động dựa trên Big Data: Triển khai phần mềm phân tích dữ liệu giao dịch theo thời gian thực để phát hiện sớm các dấu hiệu gian lận và rủi ro tín dụng. Thời gian thực hiện: 12 tháng; Chủ thể: Phòng công nghệ thông tin và quản lý rủi ro.

3. Xây dựng chính sách phân khúc khách hàng dựa trên RFM: Phân loại khách hàng theo mức độ trung thành và rủi ro để thiết kế các chương trình chăm sóc và ưu đãi phù hợp, đồng thời hạn chế cấp tín dụng cho nhóm rủi ro cao. Thời gian thực hiện: 9 tháng; Chủ thể: Phòng marketing và quản lý khách hàng.

4. Tăng cường kiểm soát nội bộ và minh bạch quy trình: Thiết lập các quy trình kiểm tra chéo và giám sát chặt chẽ trong xét duyệt hồ sơ, đồng thời áp dụng các biện pháp kiểm soát nhằm ngăn chặn sự thông đồng giữa nhân viên và khách hàng. Thời gian thực hiện: 6 tháng; Chủ thể: Ban kiểm soát nội bộ và phòng pháp chế.

Đối tượng nên tham khảo luận văn

1. Ngân hàng và tổ chức tín dụng: Nghiên cứu cung cấp phương pháp ứng dụng Big Data và mô hình Fraud để nâng cao hiệu quả quản lý rủi ro tín dụng, giúp cải thiện quy trình xét duyệt và phát hiện gian lận.

2. Chuyên gia quản lý rủi ro và phân tích dữ liệu: Luận văn là tài liệu tham khảo hữu ích về ứng dụng thuật toán C5.0 và mô hình RFM trong phân tích hành vi khách hàng và phát hiện gian lận tín dụng.

3. Nhà nghiên cứu và sinh viên ngành kinh tế, quản trị kinh doanh: Cung cấp cơ sở lý thuyết và thực tiễn về khai thác Big Data trong lĩnh vực ngân hàng, đồng thời minh họa quy trình nghiên cứu khoa học bài bản.

4. Các nhà hoạch định chính sách và cơ quan quản lý tài chính: Giúp hiểu rõ hơn về các rủi ro tín dụng và các giải pháp công nghệ hiện đại nhằm nâng cao tính minh bạch và an toàn trong hoạt động ngân hàng.

Câu hỏi thường gặp

1. Big Data giúp phát hiện gian lận tín dụng như thế nào?
   Big Data cho phép thu thập và phân tích khối lượng lớn dữ liệu giao dịch khách hàng theo thời gian thực, từ đó phát hiện các hành vi bất thường hoặc gian lận dựa trên mô hình phân tích như Fraud và thuật toán C5.0.

2. Mô hình RFM có vai trò gì trong nghiên cứu này?
   RFM giúp phân tích hành vi tiêu dùng và lòng trung thành của khách hàng dựa trên thời gian giao dịch gần nhất, tần suất và giá trị giao dịch, từ đó phân khúc khách hàng để thiết kế chính sách phù hợp.

3. Tại sao chọn SCB làm đối tượng nghiên cứu?
   SCB là một trong những ngân hàng TMCP lớn tại Việt Nam với hệ thống dữ liệu Big Data phong phú và đa dạng, phù hợp để áp dụng các mô hình phân tích hiện đại nhằm nâng cao hiệu quả quản lý tín dụng.

4. Thuật toán C5.0 có ưu điểm gì?
   C5.0 là thuật toán cây quyết định hiệu quả, có khả năng xử lý dữ liệu lớn, chống quá khớp và cung cấp mô hình phân lớp chính xác, giúp phát hiện gian lận và dự báo hành vi khách hàng.

5. Giải pháp nào giúp hạn chế gian lận từ nhân viên ngân hàng?
   Tăng cường đào tạo, kiểm soát nội bộ chặt chẽ, áp dụng hệ thống giám sát tự động và minh bạch quy trình xét duyệt là các giải pháp thiết thực để giảm thiểu gian lận từ phía nhân viên.

Kết luận

• Ứng dụng Big Data và mô hình Fraud giúp phát hiện hiệu quả các lỗ hổng tín dụng và hành vi gian lận tại SCB.
• Phân tích RFM cung cấp cái nhìn sâu sắc về hành vi và lòng trung thành của khách hàng, hỗ trợ phân khúc thị trường chính xác.
• Kết quả nghiên cứu góp phần nâng cao chất lượng xét duyệt hồ sơ, giảm thiểu rủi ro tín dụng và tăng cường quản lý nội bộ.
• Đề xuất các giải pháp thực tiễn gồm đào tạo nhân viên, áp dụng hệ thống giám sát tự động, phân khúc khách hàng và kiểm soát nội bộ.
• Nghiên cứu mở ra hướng đi mới cho việc ứng dụng công nghệ Big Data trong quản lý rủi ro ngân hàng, khuyến khích triển khai rộng rãi trong tương lai gần.

Để tiếp tục phát triển, các tổ chức ngân hàng nên đầu tư mạnh mẽ vào hạ tầng công nghệ và đào tạo nhân lực chuyên sâu về phân tích dữ liệu. Hành động ngay hôm nay sẽ giúp nâng cao năng lực cạnh tranh và đảm bảo an toàn tài chính trong kỷ nguyên số.

Trích đoạn nội dung tài liệu

Chương 1: Giới thiệu tổng quan về đề tài nghiên cứu Chương 2: Cơ sở lý luận Chương 3: Ứng dụng của Big data tại SCB và kết quả phân tích Chương 4: Kết luận và giải pháp 123doc 8 CHƯƠNG 2: CƠ SỞ LÝ LUẬN 2. Big Data Dữ liệu lớn có thể bao gồm cả dữ liệu cấu trúc và không cấu trúc hay bán cấu trúc. Các hoạt động được tạo lập trong hệ thống đều được big data ghi lại. Đối với hoạt động kinh doanh, dữ liệu này sẽ ghi lại tất cả lịch sử tiêu dùng của khách hàng trong suốt thời gian giao dịch.

Một khi dữ liệu được lưu trữ, bản ghi ngày càng phong phú, đa dạng hơn theo thời gian. Đây là nguồn dữ liệu hữu ích mà các tổ chức có thể sử dụng trong việc truy vấn thông tin để phát triển chiến lược kinh doanh, hay tạo lập môi trường quản lý chuyên nghiệp. Hiểu được tầm quan trọng và “cơ hội kinh doanh” từ Big Data, hiện nay các ngân hàng nước ngoài đang khai thác nguồn dữ liệu để xây dựng chiến lược kinh doanh trên nhiều lĩnh vực chuyên môn và ngoài chuyên môn, từ phân tích tâm lý khách hàng đến phân tích cơ hội kinh doanh trong việc bán chéo sản phẩm hay quản lý doanh nghiệp. Big Data đóng vai trò quan trọng trong việc truy xuất dữ liệu và hỗ trợ con người đưa ra quyết định tốt hơn với cơ hội thành công cao hơn nhiều.

Sự phát triển của ngành ngân hàng (Banking) đi đôi với sự ra đời của Big Data Ngành ngân hàng đã phát triển theo bước nhảy vọt trong thập kỷ qua từ hoạt động vận hành kinh doanh đến cung cấp dịch vụ. Điều đáng ngạc nhiên chính là, hầu hết các ngân hàng đều gặp khó khăn hay thất bại trong việc sử dụng, khai thác thông tin, dữ liệu từ cơ sở dữ liệu (database) mà họ có được từ khách hàng và từ các chi nhánh, bộ phận của tổ chức. Tuy nhiên, khi các ngân hàng ngày càng mở rộng dịch vụ, các tiện ích, hay áp dụng công nghệ trong việc phát triển phân khúc thị trường, thu hút thêm khách hàng thì song song họ cũng phải xây dựng một hệ thống hạ tầng để thu thập dữ liệu và tiến hành phân tích và xác định giải pháp cải thiện hiệu quả kinh doanh. Theo một số chuyên gia dự đoán số lượng dữ liệu tăng lên gấp bảy lần trước 123doc 9 năm 2020 (so với năm 2016).

Big data là bước tiến lớn đối với sự phát triển của ngành ngân hàng. Ngày nay, hầu hết các tổ chức ngân hàng, dịch vụ tài chính và bảo hiểm (Banking, Financial services and Insurance (BFSI)) đang nỗ lực để áp dụng một cách tiếp cận mới theo hướng khai thác dữ liệu để phát triển và đổi mới các dịch vụ mà họ cung cấp cho khách hàng. Giống như hầu hết các ngành công nghiệp khác, phân tích dữ liệu lớn (Big data analytics) sẽ là một sự thay đổi lớn quan trọng trong cuộc chiến giữa các tổ chức cùng ngành. Mặc dù nhiều tổ chức BFSI đang thay đổi cách thức khai thác dữ liệu bằng cách thu thập một khối lượng dữ liệu khổng lồ và tiến hành phân tích, nhưng đó chỉ là những bước tổng quát, những bước riêng lẻ ở từng giai đoạn trong quy trình khai thác Big data.

Trong tất cả trường hợp, các dự án Big data được hình thành đều hướng đến mục tiêu ban đầu là trả lời cho câu hỏi: “Những dữ liệu này có thể giúp chúng ta giải quyết các vấn đề kinh doanh như thế nào?” Khi khối lượng khách hàng tăng lên, nó ảnh hưởng đáng kể đến mức độ, khả năng cung cấp dịch vụ của từng tổ chức. Thực tiễn cho thấy việc phân tích dữ liệu hiện tại đã đơn giản hóa quá trình theo dõi và đánh giá khách hàng tín dụng của các ngân hàng và các tổ chức tài chính, dựa trên khối lượng lớn dữ liệu như thông tin, hồ sơ cá nhân và các thông tin bảo mật khác. Nhưng với sự giúp đỡ của Big data, các ngân hàng có thể khai thác để liên tục theo dõi hành vi của khách hàng trong thời gian thực, xác định được các nguồn dữ liệu cần thiết để thu thập phục vụ cho việc đưa ra giải pháp. Quá trình đánh giá hồ sơ khách hàng trong thời gian thực sẽ dần thúc đẩy hiệu suất hoạt động và lợi nhuận, từ đó đẩy mạnh phát triển tổ chức hơn nữa.

Theo Forbes, 87% các công ty cho rằng Big data sẽ tạo ra những thay đổi lớn cho các ngành công nghiệp của họ đến cuối thập kỷ thứ 2 của thế kỷ 21. Thậm chí nhiều công ty còn nghĩ rằng nếu không có một chiến lược Big data cụ thể và hiệu quả sẽ khiến họ tụt lại phía sau trong thời đại công nghệ 4. 123doc 10 Có rất nhiều nguồn dữ liệu Big data trong hầu hết ở các ngành và lĩnh vực khác nhau, không riêng ở lĩnh vực tài chính, thương mại, bán lẻ, bảo hiểm, mà nó còn rất được quan tâm ở lĩnh vực ngân hàng. Mọi tương tác, mọi giao dịch của khách hàng tại ngân hàng đều tạo ra các bản ghi điện tử, các bản sao lưu được lưu lại theo quy định pháp luật, và các giao dịch tại các trụ ATM ở các địa điểm khác nhau cũng được lưu thông tin tại ngân hàng.

Nhờ phân tích Big data, các công ty dịch vụ tài chính không còn lưu trữ dữ liệu theo yêu cầu bắt buộc như ngày xưa nhưng giờ đây họ đang tích cực, chủ động hơn trong việc khai thác để có được những kết quả mà dựa vào đó đưa ra được các giải pháp cải thiện hoạt động, gia tăng lợi nhuận của tổ chức. Ngoài ra, các công ty cũng không chờ đợi một khoảng thời gian dài mới có thể phân tích các dữ liệu lịch sử, dữ liệu quá khứ. Hầu hết các phân tích Big data được thực hiện chủ yếu xảy ra trong thời gian thực nhằm thúc đẩy việc đưa ra các quyết định chiến lược một cách nhanh chóng. Tóm lại, Big data chính là nguồn lực quan trọng, mang tính chất nòng cốt tạo ra lợi thế cạnh tranh ở bất kỳ một tổ chức tài chính nào đặc biệt khi việc nắm bắt nhu cầu của người tiêu dùng ngày càng phức tạp mặc dù đã thuận tiện hơn, dễ dàng hơn nhờ sự phát triển vượt bậc của công nghệ, kỹ thuật.

Big data không chỉ đem lại các cái nhìn mới, sự sáng tạo trong quá trình đổi mới từng loại hình dịch vụ đến khách hàng mà còn đảm bảo hiệu quả kinh doanh với rủi ro, chi phí được tối ưu nhất Việc xác định các mảng dịch vụ, các bộ phận, các chức năng trong tổ chức tài chính, nơi mà Big data có thể được xem xét nhằm mục đích khai thác một cách hiệu quả nhất dựa vào sự kết hợp giữa các kiến thức, mô hình kinh doanh và khả năng áp dụng phần mềm công nghệ sẽ tạo ra cơ hội cạnh tranh cho chính tổ chức đó. Tùy vào mục đích, cơ cấu, nguồn lực, khả năng khác nhau ở mỗi tổ chức mà sẽ có nhiều trường hợp ứng dụng Big data khác nhau, mang tính chất đặc thù, riêng biệt. Dưới đây là các trường hợp sử dụng phổ biến nhất – được chúng tôi nghiên cứu và chọn lọc – mà các ngân hàng và công ty dịch vụ tài chính đang thực hiện để tìm kiếm các giá trị ẩn sâu bên trong quá trình phân tích Big data. 123doc 11 Các ứng dụng của Big data trong lĩnh vực BankingPhân tích các thói quen chi tiêu của khách hàng Các ngân hàng có khả năng truy cập trực tiếp nguồn thông tin, dữ liệu lịch sử dồi dào liên quan đến các thói quen, hành vi chi tiêu của khách hàng.

Các ngân hàng còn nắm thông tin về số tiền một khách hàng được trả bao nhiêu ví dụ như mức lương cụ thể trong bất kỳ tháng nào, số tiền được chuyển vào tài khoản tiết kiệm, số tiền đã được thanh toán đến các công ty cung cấp tiện ích (ví dụ công ty điện lực, công ty cung cấp dịch vụ internet,.), thời gian khách hàng sử dụng dịch vụ của ngân hàng, v. Điều này cung cấp cơ sở, cơ hội để các ngân hàng tiếp cận và phân tích dữ liệu sâu hơn. Áp dụng các chức năng sàng lọc thông tin (filter function) ví dụ như khi lọc ra thời điểm dịp lễ hay mùa lễ và điều kiện kinh tế vĩ mô (ví dụ tình hình lạm phát, tỷ lệ thất nghiệp,.) mà nhân viên ngân hàng có thể hiểu được nguyên nhân tác động làm mức lương của khách hàng tăng hay giảm và khả năng chi tiêu của khách hàng thay đổi như thế nào. Đây là một trong những yếu tố nền tảng cho quá trình đánh giá rủi ro, sàng lọc, thẩm định hồ sơ cho vay, đánh giá khả năng thế chấp và cung cấp nhiều sản phẩm tài chính khác (cross-selling) đến khách hàng như bảo hiểm.

Các ngân hàng được hưởng lợi rất nhiều nếu biết được thông tin khách hàng rút tiền mặt - tất cả số tiền có được vào ngày trả lương - hoặc nếu họ muốn giữ tiền lại trên thẻ tín dụng (credit card)/ thẻ ghi nợ (debit card). Tận dụng điều đó, ngân hàng có thể tiếp cận khách hàng, mở rộng dịch vụ với các đề nghị, thu hút khách hàng đầu tư vào các khoản vay ngắn hạn với tỷ lệ thanh toán cao và lãi suất thích hợp, v. Phân khúc khách hàng và xem xét (thẩm định) hồ sơ Một khi các phân tích ban đầu về thói quen chi tiêu của khách hàng cùng với xác định các loại hình dịch vụ, kênh giao dịch được khách hàng ưu tiên (ví dụ khách hàng muốn gửi tiết kiệm hay muốn đầu tư vào các khoản vay) được hoàn tất thì các ngân hàng sẽ có được một database (cơ sở dữ liệu) phục vụ cho quá trình phân khúc, phân loại khách hàng một cách phù hợp dựa vào thông tin và hồ sơ khách hàng cung cấp. Những khách hàng nào chi tiêu dễ dàng thoải mái, các nhà đầu tư nào thận trọng kỹ lưỡng, khách hàng nào thanh toán các khoản nợ nhanh chóng, khách hàng nào mới 123doc 12 bắt đầu trả nợ khi sắp đáo hạn, thời gian khách hàng sử dụng dịch vụ của ngân hàng để đo lường lòng trung thành… Biết được hồ sơ cá nhân của tất cả khách hàng giúp ngân hàng đánh giá chi tiêu và thu nhập dự kiến trong tháng tới và lập kế hoạch chi tiết để đảm bảo lợi nhuận cho chính tổ chức và lợi ích cho chính khách hàng.

Big Data sẽ cung cấp cho các ngân hàng những hiểu biết, kiến thức chuyên môn sâu về thói quen và mô hình chi tiêu của khách hàng, đơn giản hóa những nhiệm vụ xác định nhu cầu và mong muốn của họ.