chuyển tiêu điểm đổi SỐ
Big Data Xu thế và ứng dụng tại các ngân hàng Trung tâm PTKD&QTDLTT
Nhân loại đang sống trong kỷ nguyên dữ liệu. Nguồn dữ liệu được ví như “dầu thô mới” quý giá đã và đang được nhiều doanh nghiệp khai thác, tinh chế thành các nguyên liệu hữu hiệu phục vụ hoạt động kinh doanh. Trong xu thế đó, BIDV cũng đã có những bước đi ban đầu trong ứng dụng Big Data, đặt nền móng cho một hành trình nhiều thú vị. Khái lược về Big Data Big Data (Dữ liệu lớn) được nhắc đến từ những năm 1990 và thực sự bùng nổ trong thời gian gần đây. Theo Gartner, Big Data là thông tin với 5 đặc tính chính (mô hình 5V, bao gồm: Volume - khối lượng lớn, Velocity - tốc độ cao, Variety - tính đa dạng, Veracity - tính chính xác và Value - tính giá trị) đòi hỏi phải có công nghệ mới để tối ưu hóa quá trình xử lý, khám phá các yếu tố ẩn sâu và đưa ra các quyết định hiệu quả. Volume: Khối lượng dữ liệu lớn, đo bằng terabyte/petabyte. 1 terabyte tương đương 200.000 bài hát, hoặc 310.000 bức ảnh, hoặc 500 giờ video. 1 petabyte tương đương 500 tỷ trang văn bản. Hiện nay, kho dữ liệu của Google, Facebook, Microsoft và Amazon có dung lượng dữ liệu lên đến 1.200 petabyte. Velocity: Dữ liệu gia tăng rất nhanh về dung lượng và tốc độ xử lý. Mỗi phút có thêm 3,7 triệu lượt tìm kiếm Google, hơn 1 triệu người dùng Facebook và 4,5 triệu lượt xem video Youtube. Variety: Tính đa dạng theo đặc thù dữ liệu có cấu trúc (số liệu, bảng biểu chuẩn hóa,…) và dữ liệu phi cấu trúc (tranh ảnh, bình luận, bài đăng, lượt tương tác, thông tin tìm kiếm…) chiếm trọng yếu 80%.
42
Big Data cho phép liên kết, tổng hợp và phân tích nhiều dạng dữ liệu khác nhau. Veracity: Tính chính xác ngày càng đóng vai trò quan trọng trong bối cảnh thông tin bùng nổ và đa dạng các nguồn. Cần thực hiện loại bỏ các thông tin nhiễu, thiếu chính xác khi tổng hợp, xử lý dữ liệu lớn để phân tích và đưa ra những nhận định chính xác. Value: Dữ liệu là những con số, những thông tin đơn thuần, không có giá trị. Nhờ cách thức khai thác, xử lý, tổng hợp giúp chuyển đổi dữ liệu thành có giá trị, những con số “biết nói”. Những minh chứng thành công trong ứng dụng Big Data Barclays hoàn thiện sản phẩm nhờ nắm bắt cảm xúc khách hàng Phân tích cảm xúc của khách hàng là sử dụng Big Data để thu thập theo thời gian thực (real-time) các thông tin phản hồi của khách hàng đăng tải trên các phương tiện truyền thông... từ đó kiểm tra, xác thực, phân tích nguyên nhân để cải tiến sản phẩm dịch vụ. Barclays - ngân hàng lớn thứ 2 Vương quốc Anh - đã ứng dụng thành công phương thức này để giải quyết nhiều vấn đề trong hoạt
Đầu tư Phát triển Số 290 Tháng 9. 2021
động. Ví dụ, năm 2012 Barclays ra mắt ứng dụng ngân hàng di động mới với đặc tính không cho phép khách hàng dưới 18 tuổi chuyển/ nhận tiền. Điều này khiến các thanh thiếu niên và cha mẹ của họ đưa ra những bình luận tiêu cực, kịch liệt phản đối. Sau khi tiếp nhận thông tin, ngay lập tức Barclays đã kịp thời cải thiện ứng dụng, bổ sung quyền truy cập cho thanh thiếu niên 16, 17 tuổi, làm hài lòng và giữ chân được các khách hàng. OCBC và thành công của “Tài khoản 360” OCBC (Oversea - Chinese Banking Corporation Limited) ngân hàng lớn thứ 2 Đông Nam Á về tài sản - đã ra mắt “Tài khoản 360” vào tháng 7/2013 hướng tới phát triển phân khúc khách hàng trẻ, giàu có. Đặc điểm chung là các khách hàng này thường sử dụng tài khoản ở nhiều ngân hàng, do đó OCBC đặt mục tiêu thắt chặt quan hệ để khách hàng chọn OCBC là tài khoản chính. Với Big Data, OCBC đã thực hiện chiến dịch này bài bản và thành công. Thứ nhất, OCBC xác định số lượng khách hàng trẻ, giàu có hiện tại, thiết lập hồ sơ nhân khẩu học, tổng hợp các sự kiện cá nhân quan trọng, sản phẩm/dịch vụ/tài khoản
