Vào cuối năm 2020, ước tính rằng có khoảng 40 zettabyte (40 nghìn tỷ gigabyte) dữ liệu trên thế giới. Một con số thực sự đáng kinh ngạc và vẫn tiếp tục tăng mạnh qua hằng năm. Đây quả là một tài nguyên vô cùng lớn cho tất cả các doanh nghiệp đang kinh doanh trong bất kỳ lĩnh vực nào. Điều này cũng nhấn mạnh tầm quan trọng của việc tìm ra cách để có thể sử dụng nguồn tài nguyên này một cách hiệu quả.
Một trong những ngành chịu ảnh hưởng trực tiếp của điều này chính là Tài chính – ngành phụ thuộc nhiều vào dữ liệu lớn để hoạt động trơn tru và hiệu quả. Tuy nhiên, không phải loại dữ liệu nào cũng có thể sử dụng, chỉ có những dữ liệu đã qua phân tích và xử lý thì mới hữu ích được.
Vậy nên, câu hỏi thường trực trong đầu những chuyên viên phân tích tài chính luôn là: “Làm thế nào để phân tích dữ liệu nhanh chóng và chính xác nhất”. Trong bài viết này, UniTrain sẽ làm rõ tầm quan trọng của Data Analytics và Data Science đối với ngành Tài chính nhé!
Hãy bắt đầu với những điều cơ bản nhất!
Data Analytics và Data Science giúp tự động và tối ưu hóa các quy trình lớn
Sự ra đời đột phá của trí tuệ nhân tạo (AI) đã giúp cho doanh nghiệp, đặc biệt là các Ngân hàng tối ưu được nhiều thời gian trong quá trình giao tiếp với khách hàng. Cùng với đó, Chatbots cũng đóng vai trò là nhân viên dịch vụ khách hàng, cho phép nhiều khách hàng được phục vụ hiệu quả hơn với số lượng nhân viên tinh gọn hơn trước.
Dữ liệu lớn (Big Data) là động lực thúc đẩy các sản phẩm AI như Chatbot và chúng ngày càng trở nên thông minh hơn khi ngày càng có nhiều dữ liệu được phân tích. Hiểu đơn giản, Chatbot được xem như một ĐỘNG CƠ và dữ liệu là NGUYÊN LIỆU. Khi có càng nhiệu dữ liệu được cung cấp thì Chatbot vận hành ngày càng trơn tru và hiệu quả.
Cũng vì điều đó, Chatbots được coi là một ví dụ tuyệt vời về một quy trình tự động ưu việt. Tuy nhiên, Chatbots không phải là quy trình duy nhất có thể được tự động hóa bằng cách sử dụng Big Data…
Sử dụng quy trình Data Analytics và Data Science hiệu quả có thể giúp ngân hàng và các tổ chức tài chính khác xác định rủi ro hiệu quả và trở thành “người cho vay” có trách nhiệm hơn.
Bằng cách tự động hóa quy trình này, các ngân hàng có thể giúp khách hàng dễ dàng hơn trong việc nhận được những phê duyệt đối với một số loại sản phẩm, dịch vụ nhất định. Điều này tạo điều kiện cho khách hàng nhận ưu đãi và sử dụng dịch vụ tốt hơn mà không gây căng thẳng cho bộ phận nhân viên trong các ngân hàng.
Đương nhiên là đối tượng chính đưa ra quyết định chính vẫn là con người và đây chính là điều mà Data Science cùng với tự động hóa không thể thay thế được. Nhưng chúng có thể đưa Dữnhiều thông tin quan trọng đến trong tầm tay của người ra quyết định, giúp cho họ có thể đưa ra những đề xuất tốt hơn.
Cập nhật xu hướng thị trường
Data Analytics và Data Science cho phép những doanh nghiệp tài chính cập nhật xu hướng một cách nhanh nhất và đưa ra những phản ứng phù hợp. Điều này có thể cải thiện đáng kể lợi nhuận của bất kỳ công ty nào và giữ cho khách hàng hài lòng bằng cách giới thiệu sản phẩm phù hợp với nhu cầu của họ.
Trí tuệ nhân tạo (AI) kết hợp với Data Analytics và Data Science, cũng cho phép các tổ chức tài chính giới thiệu các sản phẩm và dịch vụ mới khi chúng dễ tiếp cận với đối tượng mục tiêu nhất. Chung quy, nếu không có phân tích dữ liệu hiệu quả, các công ty sẽ khó có thể duy trì khả năng cạnh tranh trong lĩnh vục dịch vụ tài chính đang thay đổi nhanh chóng từng ngày.
Phát hiện lỗi
Phân tích dữ liệu còn có một vai trò quan trọng khác: Nó giúp ngân hàng và các cơ quan chức năng phát hiện gian lận. Ở thời đại mà bất kỳ ai cũng có cho mình 1 tài khoản mạng… điều này cũng có nghĩa là chúng ta để lại thông tin của bản thân trên Internet. Những dấu vết này có thể bị kẻ xấu sử dụng cho những việc bất hợp pháp và do đó, chúng ta phải làm mọi cách có thể để giảm nguy cơ gian lận.
Các tổ chức tài chính và khách hàng của họ là nạn nhân thường xuyên của gian lận. Và vì lý do này, họ cần có những biện pháp sử dụng Big Data tối ưu để giảm thiểu rủi ro kinh doanh, nếu họ không muốn khách hàng của mình rời xa những dịch vụ liên quan đến họ.
Kết lại
Dữ liệu lớn đã trở thành một phần quan trọng của mọi ngành, bao gồm cả ngành Fintech. Nó ảnh hưởng đến cuộc sống hàng ngày của chúng ta theo vô số cách…
Vì vậy, khi đề cập đến vấn đề tài chính của mình, chúng ta phải chủ động hơn nữa trong việc sử dụng Data Analytics và Data Science để vừa bảo vệ lợi ích của mình vừa thúc đẩy ngành dịch vụ tài chính trên toàn thế giới.
Nguồn: dataversity
Xem thêm
Kỹ thuật số thúc đẩy sự phát triển của ngành Tài chính ra sao?
Những bài toán nan giải nhà quản trị tài chính cần lưu ý
Khóa học: Quản trị tài chính doanh nghiệp
