Hướng tiêu điểm tới kỷ niệm 30 năm công nghệ thông tin BIDV
dữ liệu lớn Khai phá sức mạnh của
TRONG HOẠT ĐỘNG KINH DOANH TẠI BIDV
Hoàng Thị Phương
Sự phát triển của Internet đã làm thay đổi mạnh mẽ cách thức hoạt động của các tổ chức. Các ứng dụng web, mạng xã hội, điện toán đám mây đã mang lại cho các tổ chức phương thức kinh doanh mới, dẫn đến sự xuất hiện khối lượng dữ liệu rất lớn, tốc độ cao và đa dạng. Theo đó, khái niệm dữ liệu lớn (Big data) đã xuất hiện.
T
rong lĩnh vực tài chính ngân hàng, dữ liệu rất phong phú do các ngân hàng đang quản lý và phục vụ số lượng khách hàng lớn (mỗi ngân hàng có hàng chục triệu khách hàng) và sản phẩm/dịch vụ đa dạng (tiền gửi, tiền vay, thanh toán, tín dụng, thẻ,...). Ngày nay, với sự phát triển của các kênh ngân hàng điện tử, sự kết hợp giữa ngân hàng và các tổ chức trung gian thanh toán phi ngân hàng, đã làm cho các loại hình giao dịch và số lượng giao dịch tăng lên không ngừng. Qua đó, thông tin mà các ngân hàng có ngày càng nhiều, bao gồm cả nguồn dữ liệu của bên thứ ba (mạng xã hội, website,…). Do vậy, dữ liệu của ngân hàng sẽ là một tài sản vô giá. Việc khám phá giá trị tiềm ẩn của dữ liệu để thấu hiểu thị trường, khách hàng và bản thân ngân hàng đóng một vai trò rất quan trọng, đặc biệt là trong khả năng quản trị ngân hàng, dự báo và lên kế hoạch kinh doanh.
54
Những lợi ích dữ liệu lớn có thể mang lại cho BIDV Chăm sóc khách hàng nhằm giữ chân khách hàng cũ, thu hút khách hàng mới Phân tích dữ liệu lớn sẽ cung cấp đầy đủ thông tin 360 độ về khách hàng từ nhiều kênh khác nhau đóng vai trò quan trọng trong cạnh tranh giành và giữ chân khách hàng: Phân tích dữ liệu khách hàng để dự đoán khách hàng có khả năng rời bỏ ngân hàng hoặc để triển khai các chiến lược, chiến dịch tiếp thị, bán chéo sản phẩm phù hợp. Tại BIDV đã nghiên cứu và triển khai thành công các phần mềm như: (1) Chương trình BIDV Sale Power quản lý nền khách hàng (KH) của chi nhánh/phòng theo chỉ tiêu (sản phẩm dịch vụ (SPDV)/ KH, tỷ lệ đăng kí SPDV), xác định KH mục tiêu để bán thêm SPDV; (2) Phân tích hành vi KH bằng cách sử dụng các công cụ (KNIME) và phương pháp thống kê dựa trên dữ liệu số lớn để dự báo xác suất KH rời bỏ; (3)
Đầu tư Phát triển Số 286 Tháng 5. 2021
Phân tích dữ liệu giao dịch của KH theo Đơn vị chấp nhận thẻ để phân nhóm KH nhằm gửi thư quảng cáo đúng mục tiêu, đối tượng cần gửi; (4) Phân tích thông tin về các công ty con/công ty góp vốn của doanh nghiệp, để tiếp cận mở rộng quy mô khách hàng. Phát triển sản phẩm dịch vụ mang lại nhiều giá trị Việc nghiên cứu hành vi của khách hàng (trong quá khứ và hiện tại) có sử dụng dịch vụ, sản phẩm của ngân hàng, cũng như phân tích doanh số, lợi nhuận do dịch vụ, sản phẩm mang lại sẽ giúp cho ngân hàng xây dựng được các kế hoạch để cải thiện và phát triển các dịch vụ, sản phẩm mang lại nhiều giá trị. Tại BIDV đã nghiên cứu xây dựng công cụ đánh giá phân tích chi phí doanh nghiệp nhỏ và vừa đang phải trả cho các dịch vụ sản phẩm đơn lẻ, từ đó đưa ra gợi ý các gói sản phẩm ưu đãi chi phí cho doanh nghiệp giúp tăng thu nhập thuần sản phẩm cho BIDV.
