Ngân hàng mở: Đa tiện ích nhưng hoạt động cầm chừng
Người tiêu dùng giờ đây chỉ cần lướt ngón tay trên điện thoại thông minh là có thể thực hiện các dịch vụ ngân hàng toàn diện.
Đó chính là nhờ công nghệ ngân hàng mở đã cho phép mở rộng hệ sinh thái phục vụ khách hàng trên nền tảng công nghệ số. Tuy nhiên, vẫn còn những lo ngại và hiểu lầm khiến mô hình ngân hàng mở vẫn còn hoạt động cầm chừng.
Kết nối mở rộng hệ sinh thái
Theo cách truyền thống, ngân hàng lưu sẽ giữ tất cả dữ liệu giao dịch và tài khoản khách hàng vì lý do bảo mật. Tuy nhiên, các tổ chức tài chính và công ty công nghệ nhận thấy lợi ích của việc chia sẻ dữ liệu với bên thứ ba để phát triển dịch vụ đa dạng hơn. Việc chia sẻ dữ liệu ngân hàng cho các bên thứ ba được gọi là “Ngân hàng mở” ( Open Banking).
Vì thế, ngân hàng mở còn được biết tới với cách gọi dữ liệu ngân hàng mở. Dữ liệu này chính là thông cá nhân và tài chính của khách hàng. Các ngân hàng và tổ chức tài chính cho phép bên thứ ba quyền truy cập và khai thác các dữ liệu này dựa trên sự đồng ý của khách hàng về điều khoản dịch vụ khi sử dụng dịch vụ tài chính trực tuyến.
Bên thứ ba ở đây thường là các công ty khởi nghiệp công nghệ và các nhà cung cấp dịch vụ tài chính trực tuyến. Các dữ liệu ngân hàng mở có thể được dùng trong việc kiểm tra thông tin, xác thực tài khoản, lịch sử giao dịch tài chính và tổng hợp dữ liệu để phân tích hành vi khách hàng. Từ đó, bên thứ ba có thể tạo ra chương trình kinh doanh phù hợp và tiếp cận trực tiếp với khách hàng.
Open banking được phát triển bằng công nghệ mã nguồn mở API (Application Programming Interface). Mục đích chính của API hoạt động trong Open banking là giúp kết nối các tài khoản của khách hàng và cho phép truy cập, truy xuất và đối chiếu các giao dịch giữa tổ chức tài chính với khách hàng để đảm bảo tính xác thực thông qua giao diện lập trình ứng dụng.
Với phương thức đó, ngân hàng mở có tác động tích cực đến các thành phần khác nhau trong hệ sinh thái dịch vụ tài chính. Đối với các nhà cung cấp dịch vụ tài chính, ngân hàng mở khuyến khích sự đổi mới giữa các ngân hàng và các nhà cung cấp dịch vụ bên thứ ba, giúp có được nhiều lựa chọn hơn cho người tiêu dùng.
Đối với doanh nghiệp, ngân hàng mở giúp hiểu hơn nhu cầu của khách hàng, từ đó điều chỉnh các dịch vụ sản phẩm và dịch vụ cho phù hợp. Và nó còn cho phép người tiêu dùng kiểm soát nhiều hơn đối với dữ liệu tài chính, cung cấp quyền truy cập vào các công cụ quản lý tiền kỹ thuật số được cá nhân hóa hiệu quả hơn.
Bằng cách mở giao diện lập trình ứng dụng (API), các ngân hàng có thể hợp tác với các tổ chức tài chính khác và các công ty fintech để cung cấp các dịch vụ, ứng dụng mới hấp dẫn, thúc đẩy các dòng doanh thu mới.
Cụ thể, người tiêu dùng có thể thanh toán tất cả các hóa dịch vụ như điện, nước, vé máy bay, đóng viện phí, bảo hiểm hay nộp thuế… thông qua các ứng dụng ngân hàng hay dịch vụ xác thực ví điện tử liên kết với tài khoản ngân hàng… chính là nhờ các ứng dụng công nghệ ngân hàng mở và phát triển các API.
Theo đó, một ngân hàng có thể mở hàng chục API cho các bên đối tác thứ ba, là các nhà cung cấp dịch vụ bán lẻ, hoặc các trung gian thanh toán.
Tuy được đánh giá có nhiều lợi ích nhưng báo cáo “Hãy đối thoại cởi mở” (“Let’s talk openly”) của nền tảng ngân hàng đám mây Mambu đã chỉ ra rằng, ngân hàng mở vẫn chưa phát huy hết tiềm năng. Theo báo cáo này, có tới 52% số người được hỏi trên toàn cầu chưa từng nghe nói về “Ngân hàng mở” và hơn 50% cho rằng các ngân hàng tỏ ra không mặn mà khi hỗ trợ khách hàng về vấn đề này.
Một khảo sát khác mới đây của Mastercard cũng cho thấy, ngày càng có nhiều người đang sử dụng ngân hàng mở nhưng một nửa trong số đó không biết về nó.
Video đang HOT
Đáng chú ý, báo cáo của Mambu còn cho thấy ở phạm vi toàn cầu, có tới 57% khách hàng bày tỏ quan ngại lớn nhất khi đề cập đến chủ đề chia sẻ dữ liệu của ngân hàng mở. Vấn đề bảo mật này cũng đang được các ngân hàng trên thế giới và Việt Nam nỗ lực giải thích đầy đủ về lợi ích và sự an toàn để giải tỏa sự e ngại của khách hàng.
Cơ chế cho mô hình mới
Hiện nay, nhiều ngân hàng ở Việt Nam đã ứng dụng ngân hàng mở. Tuy nhiên, mô hình này vẫn đang hoạt động cầm chừng chờ các văn bản hướng dẫn cụ thể từ Ngân hàng Nhà nước.
Ở châu Âu (EU), ngân hàng mở thường hoạt động theo quy định để tăng cạnh tranh và đổi mới. EU đã sửa đổi chỉ thị về dịch vụ thanh toán (PSD2), theo đó bắt buộc tất cả các ngân hàng từ năm 2019 cho phép khách hàng của họ chia sẻ thông tin tài khoản một cách an toàn với các nhà cung cấp dịch vụ tài chính khác.
Thông qua công cụ theo dõi ngân hàng mở của Mastercard, quý I/ 2022 đã ghi nhận 535 nhà cung cấp bên thứ 3 đăng ký cung cấp thông tin tài khoản hoặc dịch vụ thanh toán ban đầu với các cơ quan quản lý quốc gia EU.
Việt Nam là một trong những nước ứng dụng ngân hàng số hàng đầu khu vực, khi đạt được tỉ lệ tăng trưởng 40% chỉ trong thời gian ngắn (từ 2015 đến 2021). Nhiều nghiệp vụ ngân hàng như mở tài khoản thanh toán, thanh toán chuyển tiền, gửi tiền/gửi tiết kiệm đã được số hóa toàn diện 100%, cho phép khách hàng thực hiện hoàn toàn trên kênh số.
Sự tăng trưởng này cho thấy nhu cầu và xu thế để các ngân hàng chuyển đổi số và áp dụng mô hình ngân hàng mở để bắt kịp nhu cầu tăng nhanh của khách hàng, cũng như gia tăng sức cạnh tranh trên thị trường với các fintech và big tech.
Để tạo điều kiện thuận lợi cho Ngân hàng mở phát triển toàn diện tại Việt Nam, Ngân hàng Nhà nước cần sớm ban hành các cơ chế chính sách, xây dựng khung pháp lý để đáp ứng triển vọng cũng như xu hướng tất yếu của hoạt động ngân hàng hiện đại.
Đến nay, Ngân hàng Nhà nước bước đầu xây dựng, thử nghiệm và dần hoàn thiện khung pháp lý để quản lý hoạt động Open Banking, Theo đó, nghiên cứu, xây dựng việc kết nối, chia sẻ dữ liệu thông qua giao diện chương trình ứng dụng Open API là một trong số nhiệm vụ trọng tâm.
Ngân hàng Nhà nước cũng nghiên cứu để ban hành chuẩn dữ liệu mở, tạo điều kiện cho các ngân hàng cũng như cộng đồng Fintech hướng tới một hệ thống ngân hàng mở. Mục đích không chỉ dừng lại ở việc nâng cao trải nghiệm khách hàng đối với sản phẩm dịch vụ ngân hàng trên nền tảng công nghệ số mà còn tạo sân chơi bình đẳng trong hệ thống các ngân hàng.
Các ngân hàng thương mại cũng đã nhận thức được tiềm năng, thách thức cũng như nhu cầu cấp thiết phải đáp ứng yêu cầu của hệ sinh thái ngân hàng mở. Để không bị tụt lại phía sau trong cuộc cạnh tranh khốc liệt, mỗi ngân hàng đều đang chủ động xây dựng kế hoạch đón bắt xu thế chung.
Đơn giản hóa việc phân tích dữ liệu thời gian thực
Ngân hàng nên làm thế nào để tối ưu hóa việc phân tích dữ liệu sẵn có hiện tại, đồng thời tích lũy dữ liệu trong tương lai một cách an toàn và tiết kiệm nhằm thúc đẩy kinh doanh liên tục, hiệu quả theo thời gian thực?
Bằng cách tối đa hóa giá trị của tài sản thông tin, các ngân hàng, tổ chức tài chính và công ty công nghệ tài chính (Fintech) có thể thu hút khách hàng tiềm năng, cải thiện quy trình tương tác và củng cố mối quan hệ với khách hàng hiện tại một cách hiệu quả hơn. Tuy nhiên, để triển khai các sáng kiến kinh doanh theo hướng dữ liệu và hỗ trợ các khả năng mà những công nghệ mới như trí tuệ nhân tạo (AI), máy học (ML) và blockchain mang lại, ngân hàng phải thiết kế lại chuỗi giá trị dữ liệu.
Việc sắp xếp và tái cấu trúc này trước đây vốn cực kỳ phức tạp và tốn thời gian. Nhưng ở thời điểm hiện tại, chỉ bằng cách dùng công cụ tổng hợp dữ liệu dựa trên công nghệ điện toán đám mây và các kỹ thuật phân tích, mô hình sẵn có (có thể linh động thay đổi theo nhu cầu) để xác định các kết nối giữa các dữ liệu ngẫu nhiên, các tổ chức tài chính có thể chuyển đổi khối lượng dữ liệu ngày càng tăng này thành tài sản, có thể được sử dụng trong các quy trình ra quyết định tự động, chính xác hơn và gần như thời gian thực với thời gian triển khai chỉ trong 1-2 tuần.
Để tối ưu hóa kết quả của việc phân tích dữ liệu hiện đại, ngân hàng cần tuân thủ các quy tắc sau:
Một là, triệt tiêu việc quản lý các nguồn dữ liệu độc lập (De-silo dữ liệu)
Để thực hiện việc này, ngân hàng cần dùng nền tảng phân tích dữ liệu (Data Analytics Platform) dưới dạng SaaS hoặc PaaS. Nền tảng này đảm bảo việc tất cả các nguồn dữ liệu từ hồ sơ bán hàng, nhật ký ứng dụng, contact center hay từ mạng xã hội được tập hợp một cách nhất quán.
Hơn nữa, việc sử dụng các công cụ thu thập dữ liệu trên nền tảng này giúp ngân hàng không cần phải thay đổi các nguồn dữ liệu hiện tại, qua đó đơn giản hóa việc thu thập dữ liệu dành cho việc xử lý từng bài toán kinh doanh.
Hai là, tối ưu hóa chi phí phân tích dữ liệu
Hiện tại, chi phí lưu trữ dữ liệu trên đám mây chưa nhiều. Tuy nhiên, nếu ngân hàng thực hiện việc đọc, ghi, thay đổi và phân tích dữ liệu càng nhiều, chi phí cho việc sử dụng năng lực tính toán của đám mây và các công cụ phân tích càng cao. Do đó, ngân hàng cần có tư duy rành mạch và tối giản trong việc nhập, thu thập, lưu trữ và phân tích dữ liệu. Việc này không những giúp giảm chi phí, mà còn giúp quản lý dễ dàng và sáng tạo hơn trong các mô hình phân tích.
Ba là, chọn nền tảng phân tích dữ liệu có thể xử lý được tất cả các loại dữ liệu
Cấu trúc dữ liệu có nhiều định dạng khác nhau, gồm dữ liệu cấu trúc, bán cấu trúc và phi cấu trúc. Ngân hàng nên chọn nền tảng phân tích dữ liệu có khả năng xử lý và phân tích cả 03 loại dữ liệu này tốt như nhau, mà không yêu cầu chuyển đổi hay tái cấu trúc dữ liệu.
Bốn là, chọn giải pháp phân tích dữ liệu không bị giới hạn bởi bất kỳ bài toán (Use-case) nào của ngân hàng
Phân tích dữ liệu có thể giải quyết các bài toán xuyên suốt các bộ phận chức năng hay sản phẩm khác nhau trong ngân hàng, từ phát triển kinh doanh thông minh và tức thời theo hướng dữ liệu, đến phát triển, triển khai phần mềm, quản lý rủi ro, quản lý độ tin cậy, thậm chí thay đổi mô hình kinh doanh và hơn thế nữa.
Do đó, để việc phân tích dữ liệu mang lại giá trị lớn nhất, giải pháp phân tích dữ liệu phải có khả năng vận hành và đáp ứng mọi bài toán hiện tại, đồng thời có thể xử lý mọi trường hợp có thể phát sinh trong tương lai. Để tăng tính sáng tạo cho sản phẩm hướng đến tăng trải nghiệm cho người dùng, ngân hàng cần tránh bị ràng buộc bởi các bài toán hay quy trình hiện tại, hoặc chỉ nghĩ đến việc dùng phân tích dữ liệu để cung cấp thông tin chi tiết cho một vài bài toán nhất định.
Đối với các kỹ thuật phân tích dữ liệu đã lỗi thời, ngân hàng được yêu cầu xây dựng hồ dữ liệu (data lake), di chuyển dữ liệu nhiều lần, dữ liệu bị đưa vào các cấu trúc dữ liệu cứng nhắc hoặc lại thực hiện việc chia nhỏ dữ liệu..., sau đó mới có thể thực hiện phân tích. Đây là một quy trình gây hao tốn nhiều tài nguyên của các tổ chức.
So với phương thức tiếp cận cũ, 04 quy tắc kể trên đều đáp ứng được như cầu cốt lõi trong việc phân tích dữ liệu hiện đại, đồng thời vẫn cho phép doanh nghiệp tận dụng tối đa khả năng nén, tránh phân mảnh dữ liệu không cần thiết và tận dụng lưu trữ đám mây hiệu suất cao để đảm bảo duy chuyển, truy cập và phân tích dữ liệu nhanh chóng, tối ưu.
Dẫu vậy, ngay cả khi ngân hàng đã chọn lựa được nền tảng và công cụ phân tích dữ liệu hiện đại như vậy, các nhà lãnh đạo ngân hàng thường nhận được các phản hồi hay băn khoăn như "Chúng ta có quá nhiều dữ liệu phải thu thập", "Chúng ta có quá ít dữ liệu để phân tích", "Làm thế nào để nhà quản trị ngân hàng biết được hiệu quả của kinh doanh hướng dữ liệu của họ đủ tốt trong bối cảnh cạnh tranh số rất lớn giữa các tổ chức tài chính và các công ty Fintech?"...
Một số chỉ số phân tích nổi bật
Bà Trần Thị Phương Hồng, Tổng giám đốc TechX
Ở thời điểm hiện tại, giải pháp và công cụ phân tích dữ liệu trên nền tảng đám mây cho phép đo lường mọi chỉ số phân tích mà ngân hàng có thể định nghĩa theo từng bài toán kinh doanh.
Bất kể ngân hàng nào, dù mới bước vào cuộc cách mạng phân tích dữ liệu, hay chỉ đang tối ưu hóa một quy trình, hoặc đang đưa ra thị trường một sản phẩm mới, đều cần phải xác định các chỉ tiêu phân tích quan trọng theo thời gian thực để nền tảng phân tích dữ liệu có thể giúp họ theo dõi cách thức tối ưu hóa trải nghiệm khách hàng qua từng điểm chạm của hành trình.
Một số chỉ số phân tích nổi bật mà ngân hàng nên theo dõi có thể kể đến như Events Metric, Conversion Rate, Session Tracking, Conversion Rate, Retention rate, Daily Active Users (DAU) & Monthly Active Users (MAU), Average Session Length & Frequency, Average Revenue per User (ARPU), Average Order Value (AOV), Cost- per-Acquisition, Cohort Analysis, Crash Analytics, Funnel Tracking, Goal Completion Rate...
Các công cụ phân tích dữ liệu hiện đại giúp ngân hàng tránh các thao tác khó khăn khi nhập dữ liệu và cung cấp thông tin của các chỉ số phân tích cơ bản và quan trọng này.
Trong giai đoạn chuyển đổi số của các ngân hàng ở Việt Nam hiện nay, nếu ngân hàng có thể sử dụng một cách hiệu quả các chỉ số phân tích trên đã là một khởi đầu rất tốt. Tuy nhiên, để tối ưu hóa nguồn lực, việc lựa chọn một đối tác phân tích dữ liệu có năng lực lập các mô hình dữ liệu phù hợp và khác biệt cho ngân hàng cũng là điều quan trọng không kém.
Đối với các tổ chức tài chính cam kết việc ra quyết định dựa trên dữ liệu, việc họ có quá ít dữ liệu về đối thủ cạnh tranh hay có quá nhiều thông tin để phân tích là một trở ngại không nhỏ.
Vì vậy, ngân hàng nên lựa chọn đối tác phân tích dữ liệu có khả năng hỗ trợ xây dựng các chỉ số phân tích được đánh giá so với chỉ số trung bình ngành theo thời gian thực có thể giải quyết vấn đề về ít dữ liệu. Đồng thời, họ cũng có thể đưa ra các góc nhìn, lọc và làm giàu các bộ dữ liệu cho các dữ liệu sẵn có nhằm giải quyết vấn đề quá nhiều dữ liệu.
Một ví dụ cụ thể về hiện trạng của các ngân hàng tại Việt Nam trong việc phân khúc khách hàng. Công việc này đang được thực hiện bởi những chuyên gia dày dạn kinh nghiệm, nhạy bén trong ngành, nhưng việc phân tích được diễn ra thủ công nên thường không tránh được sai sót. Đồng thời, với sự thay đổi rất nhanh của thị trường cũng như lượng dữ liệu khổng lồ về khách hàng chưa được khai thác, công việc phân nhóm khách hàng một cách thủ công cũng gặp nhiều khó khăn hơn trước đây.
Giải pháp phân tích dữ liệu hiện đại có thể cung cấp phần mềm theo kiểu dịch vụ (SaaS) giúp ngân hàng có thể ngay lập tức thực hiện việc hiện đại hóa dữ liệu và thu được các hiệu quả như: Thứ nhất, đánh giá tập khách hàng của ngân hàng dựa trên nhiều chiều thông tin; thứ hai, xuất bản kết quả phân nhóm theo nhiều phương thức khác nhau; thứ ba, có thể dễ dàng điều chỉnh để tích hợp với nguồn dữ liệu mới; thứ tư, dự đoán được phân khúc dựa vào dữ liệu và mô hình máy học.
Nền tảng phân tích dữ liệu hiện đại giúp ngân hàng hiểu tường tận và chi tiết về hành vi của khách hàng và có thể biến dữ liệu thành hành động cụ thể, biến chiến lược thành những mục tiêu cụ thể hàng ngày với các giải pháp linh hoạt.
Các công cụ phân tích giúp ngân hàng đánh giá trải nghiệm đầu cuối của khách hàng một cách liền mạch, xác định được các điểm khó khăn trong hành trình của họ. Từ đó, ngân hàng có thể phân khúc khách hàng theo thời gian thực, cá nhân hóa trải nghiệm của khách hàng và giúp ngân hàng tăng doanh thu một cách bền vững.
Như vậy, với việc phát triển của công nghệ điện toán đám mây, nền tảng phân tích và công cụ phân tích dữ liệu hiện đại đã giúp cộng đồng người dùng kinh doanh tiếp cận và phân tích dữ liệu đơn giản hơn bao giờ hết.
Điều quan trọng là ngân hàng cần xác định các chỉ số có giá trị nhất và theo dõi chúng liên tục. Việc này trở thành một "cuộc chơi" cùng có lợi giữa khách hàng và những tổ chức tài chính trong ngành, mang lại lợi ích cho cả đôi bên, đồng thời, kết quả kinh doanh có thể được biết chính xác vào cuối mỗi ngày.
Chuyển đổi số ngành ngân hàng: Thích ứng và phát triển bền vững Chuyển đổi số của hệ thống ngân hàng và tại mỗi ngân hàng gắn mật thiết với 3 yếu tố là kinh tế, môi trường và trách nhiệm xã hội. Việc chuyển đổi số mang đến những trải nghiệm mới cho người dùng và có ảnh hưởng tích cực đáng kể đối với hoạt động của các chủ thể tham gia cung ứng...