Phân tích dữ liệu giúp ích gì cho ngân hàng?

“Data is the new gold for 21st century” không chỉ là nhận định riêng của CEO Urban Unit, mà còn là quan điểm chung của nhiều lãnh đạo, chủ doanh nghiệp thời nay. Phân tích dữ liệu mang đến lợi thế cạnh tranh đặc biệt lớn cho nhiều doanh nghiệp như Facebook, Tiktok, Netflix hay Grab. Và nghiễm nhiên, Data tác động đến mọi ngành nghề, trong đó có cả ngân hàng. Hãy cùng tìm hiểu những lợi ích của ngân hàng khi ứng dụng Phân tích dữ liệu trong hoạt động kinh doanh nhé!

Phân tích dữ liệu khách hàng

Nhờ vào Phân tích dữ liệu khách hàng, ngân hàng có thể biết những khách hàng hoặc người trong gia đình của họ sở hữu sản phẩm nào của ngân hàng. Khách hàng là ai? Điều gì thúc đẩy họ mua hàng? Những mục đích khi mua hàng? Điều này mang đến kết quả chính xác hơn, thay vì những lầm tưởng, “tự đoán” như trước. Ví dụ: Bạn có thể lầm tưởng rằng một khách hàng quan tâm đến khoản vay mua nhà… Nhưng khi dữ liệu của khách hàng đó được tổng hợp trên nhiều kênh, cho thấy rằng họ muốn mở một khoản đầu tư.

Từ kết quả này, ngân hàng và nhân sự của họ có thể đưa đúng sản phẩm khách hàng cần, vào đúng thời điểm. Hỗ trợ mạnh mẽ cho Marketing và Sales.

Xây dựng mối quan hệ khách hàng mạnh mẽ hơn

Bằng cách phân tích và đưa ra giả thuyết cho các hoạt động từ phía ngân hàng lẫn khách hàng. Ngân hàng có thể xác định được những yếu điểm và lý do mà khách hàng giảm thiểu giao dịch hay rời bỏ ngân hàng. Từ đây, đề xuất những cải thiện mới, giữ chân, thúc đẩy và duy trì mối quan hệ khách hàng bền chặt hơn.

Quản lý và giảm thiểu rủi ro

Dựa vào phân tích dữ liệu khách hàng, ngân hàng có thể phân loại họ thành nhiều tệp nhỏ, dựa trên mức độ tín nhiệm đối với họ, nhằm mục đích quản lý rủi ro tín dụng. Mặt khác, sử dụng phân tích dự đoán trong ngân hàng giúp ngăn chặn gian lận tiềm ẩn, bằng cách phân tích các mẫu hành vi của khách hàng và gắn cờ những hành vi bất thường.

Ví dụ: Giả sử một khách hàng thường đăng nhập vào Laptop của anh ấy ở Hà Nội. Bất chợt một hôm, có thông báo rằng tài khoản đã được đăng nhập tại TPHCM trên một thiết bị khác. Từ hoạt động bất thường này, ngân hàng có thể thông báo cho khách hàng, để họ có thể thực hiện những hành động thích hợp nhằm bảo vệ tài khoản của mình.

Giảm thiểu chi phí

Bằng việc phân tích dữ liệu về hoạt động trong 1 khoảng thời gian của ngân hàng, họ có thể xác định được những khoản chi phí không cần thiết, rồi từ đó đề xuất những phương pháp tối ưu hóa quy trình và giảm thiểu chi phí.

Xem thêm

COMBO 3 BUSINESS INTELLIGENCE 

Bảng đánh giá các công cụ Business Analyst

Ngành phân tích dữ liệu kinh doanh thay đổi như thế nào?

 

Để lại một bình luận

Email của bạn sẽ không được hiển thị công khai. Các trường bắt buộc được đánh dấu *

1 + 1 = ? (Nhập Haii để trả lời đúng)

Bài viết liên quan
Truy vấn lồng (Subquery) trong SQL – Bí kíp giúp xử lý và truy xuất dữ liệu với mức độ phức tạp cao

Truy vấn lồng (Subquery) là một trong những công cụ hiệu quả trong SQL, giúp xử lý và truy xuất dữ liệu với mức độ phức tạp cao hơn so với

Xem thêm
[HOẠT ĐỘNG CỘNG ĐỒNG] Cuộc thi Doanh nhân tập sự – CLB Kỹ năng Doanh nhân (ACTION CLUB) – CSII Đại học Ngoại Thương TP. HCM (FTU2)

Ngày 21/06/2025 vừa rồi, với danh vị là Nhà tài trợ Học bổng – UniTrain hân hạnh tham dự chung kết cuộc thi Doanh nhân tập sự. Cuộc thi với quy

Xem thêm
Hàm TRIMRANGE() – Hàm xóa giá trị trống “đỉnh” hơn cả TRIM.

Như bạn đã biết hàm TRIM() trong Excel giúp loại bỏ các ký tự trống (khoảng trắng). Tương tự vậy hàm TRIMRANGE() được sử dụng để xóa các giá trị trống khỏi một phạm vi

Xem thêm
[HOẠT ĐỘNG CỘNG ĐỒNG] Cuộc thi Financial Student Contest (FSC) mùa 13 – CLB Tài chính – Chứng khoán (SeSC) – Đại học Ngoại Thương CSII TP. HCM (FTU2)

Chiều tối ngày 13/06/2025, Chung kết cuộc thi Financial Student Contest (FSC) mùa 13 do CLB Tài chính – Chứng khoán (SeSC) thuộc Đại học Ngoại Thương CSII TP. HCM (FTU2)

Xem thêm