Ngành Ngân hàng, Dịch vụ Tài chính và Bảo hiểm (BFSI) đang chứng kiến sự thay đổi mạnh mẽ về cách thức tương tác và phục vụ khách hàng. Chuyển đổi số không chỉ là xu hướng mà còn là yêu cầu tất yếu để các tổ chức BFSI tồn tại và phát triển.
Trong bối cảnh đó, phân tích dữ liệu khách hàng trở thành công cụ đắc lực, giúp các doanh nghiệp hiểu rõ hơn về hành vi, nhu cầu và mong muốn của khách hàng, từ đó đưa ra các quyết định kinh doanh chính xác và hiệu quả hơn.
Bài viết này sẽ đi sâu vào phân tích vai trò của dữ liệu khách hàng trong quá trình chuyển đổi số của ngành BFSI, đồng thời chỉ ra những xu hướng, thách thức và giải pháp để các tổ chức có thể tận dụng tối đa tiềm năng của dữ liệu.
Bức tranh chuyển đổi số ngành Ngân hàng
Trong những năm vừa qua, suy thoái kinh tế và dịch bệnh đã ảnh hưởng nặng nề đến nền kinh tế toàn cầu, đặt ra yêu cầu cấp thiết cho ngành Ngân hàng phải phát triển và quản lý các chiến lược sáng tạo.
Chuyển đổi số trong ngành Ngân hàng
Tại Việt Nam, Chính phủ đã nhận thức rõ cơ hội và thách thức từ cuộc Cách mạng công nghiệp 4.0 và chủ động thúc đẩy chuyển đổi số thông qua các nghị quyết, quyết định quan trọng. Mục tiêu là phát triển chính phủ số, kinh tế số, xã hội số, đồng thời tạo điều kiện cho doanh nghiệp công nghệ số Việt Nam vươn ra toàn cầu.
Ngân hàng là một trong những ngành trọng điểm, tiên phong trong việc thực hiện chuyển đổi số. Bên cạnh các quyết định được ban hành nhằm nâng cao nhận thức, ứng dụng công nghệ… các tổ chức tín dụng được định hướng phát triển ngân hàng số, tối ưu hóa hoạt động và nâng cao trải nghiệm khách hàng.
Yêu cầu chuyển đổi số từ phía khách hàng
Đó là yêu cầu chuyển đổi số trong ngành Ngân hàng, vậy từ phía khách hàng thì sao? Trong bối cảnh đó, khách hàng ngày càng có yêu cầu cao hơn về trải nghiệm số hóa, cá nhân hóa dịch vụ và an ninh bảo mật.
Xu hướng sử dụng dịch vụ ngân hàng số tại Việt Nam đang tăng mạnh, thể hiện qua sự gia tăng các giao dịch thanh toán không dùng tiền mặt. Theo thống kê từ McKinsey (2021), tại Việt Nam, 88% khách hàng đã tích cực sử dụng dịch vụ ngân hàng số với mức tăng bình quân đạt 33% trong giai đoạn 2017 – 2021.
Điều này đặt ra thách thức lớn cho các ngân hàng trong việc cung cấp dịch vụ chất lượng cao trên nền tảng số, đáp ứng nhu cầu ngày càng đa dạng của người dùng.
Xu hướng phân tích dữ liệu khách hàng BFSI trong kỷ nguyên số
Ngành BFSI đang chứng kiến sự thay đổi nhanh chóng trong cách thức phân tích dữ liệu khách hàng. Các công nghệ tiên tiến như trí tuệ nhân tạo (AI), máy học (ML), phân tích dữ liệu thời gian thực hay đa kênh đang mở ra những cơ hội mới để các tổ chức BFSI hiểu rõ hơn về khách hàng, cá nhân hóa trải nghiệm và đưa ra các quyết định kinh doanh thông minh.
Ứng dụng trí tuệ nhân tạo (AI) và máy học (ML)
AI và ML đang cách mạng hóa cách thức các tổ chức BFSI phân tích dữ liệu khách hàng.
Trong khi các thuật toán AI có khả năng xử lý lượng dữ liệu khổng lồ, phức tạp từ nhiều nguồn khác nhau, từ đó phát hiện ra các mẫu, xu hướng và thông tin chi tiết mà con người khó có thể nhận ra.
Machine learning cho phép các hệ thống tự động học hỏi và cải thiện theo thời gian, giúp dự đoán hành vi khách hàng, phân khúc thị trường, phát hiện gian lận và cá nhân hóa trải nghiệm khách hàng một cách chính xác và hiệu quả hơn.
Chẳng hạn, hiện nay, các ngân hàng có thể sử dụng AI để phân tích dữ liệu giao dịch, dữ liệu mạng xã hội và các nguồn dữ liệu khác để dự đoán khả năng khách hàng vỡ nợ, từ đó đưa ra các quyết định cho vay phù hợp.
Với các công ty bảo hiểm, AI được sử dụng để phân tích dữ liệu về sức khỏe, lối sống và hành vi lái xe của khách hàng nhằm đánh giá rủi ro và đưa ra các gói bảo hiểm được cá nhân hóa.
Phân tích dữ liệu theo thời gian thực (Real-time Analytics)
Trong kỷ nguyên số, khách hàng mong muốn được phục vụ nhanh chóng và kịp thời. Phân tích dữ liệu thời gian thực cho phép các tổ chức BFSI thu thập, xử lý và phân tích dữ liệu ngay khi nó được tạo ra, từ đó đưa ra các quyết định và hành động ngay lập tức.
Hiện nay, các ngân hàng có thể sử dụng phân tích dữ liệu thời gian thực để phát hiện các giao dịch gian lận ngay khi chúng xảy ra, từ đó ngăn chặn tổn thất tài chính cho khách hàng.
Trong khi đó, các công ty bảo hiểm có thể sử dụng phân tích dữ liệu thời gian thực để theo dõi tình trạng sức khỏe của khách hàng và đưa ra các cảnh báo kịp thời khi cần thiết.
Phân tích dữ liệu đa kênh (Omnichannel Analytics)
Khách hàng tương tác với các tổ chức BFSI thông qua nhiều kênh khác nhau, từ website, ứng dụng di động, mạng xã hội đến các chi nhánh truyền thống.
Phân tích dữ liệu đa kênh cho phép các tổ chức BFSI thu thập và tích hợp dữ liệu từ tất cả các kênh này, từ đó nhà quản trị sẽ có cái nhìn toàn diện về hành vi và nhu cầu của khách hàng.
Ví dụ, các ngân hàng có thể sử dụng phân tích dữ liệu đa kênh để hiểu rõ hành trình khách hàng, từ khi họ tìm kiếm thông tin trên website, tải xuống ứng dụng di động, đến khi họ thực hiện giao dịch tại chi nhánh. Điều này giúp các ngân hàng tối ưu hóa trải nghiệm khách hàng trên tất cả các điểm chạm.
Cá nhân hóa trải nghiệm Khách hàng
Trong kỷ nguyên số, khách hàng mong muốn được phục vụ một cách cá nhân hóa và phù hợp với nhu cầu của mình. Phân tích dữ liệu khách hàng cho phép các tổ chức BFSI hiểu rõ hơn về từng khách hàng, từ đó đưa ra các sản phẩm, dịch vụ và trải nghiệm được cá nhân hóa.
>> Tìm hiểu thêm: Chiến lược CRM cá nhân hóa cho doanh nghiệp
Ví dụ, các ngân hàng có thể sử dụng phân tích dữ liệu khách hàng để đưa ra các đề xuất sản phẩm tài chính phù hợp với từng khách hàng, dựa trên lịch sử giao dịch, sở thích và nhu cầu của họ. Các công ty bảo hiểm có thể sử dụng phân tích dữ liệu khách hàng để đưa ra các gói bảo hiểm được tùy chỉnh, phù hợp với rủi ro và nhu cầu của từng khách hàng.
Tăng cường bảo mật và quyền riêng tư dữ liệu
Trong bối cảnh dữ liệu khách hàng ngày càng trở nên quan trọng, việc bảo vệ dữ liệu khách hàng khỏi các mối đe dọa an ninh mạng là vô cùng quan trọng. Các tổ chức BFSI cần đầu tư vào các công nghệ và quy trình bảo mật dữ liệu tiên tiến, đồng thời tuân thủ các quy định về bảo vệ dữ liệu như GDPR và PDPA.
Ví dụ, các ngân hàng có thể sử dụng các công nghệ mã hóa và xác thực đa yếu tố để bảo vệ dữ liệu khách hàng khỏi các cuộc tấn công mạng. Các công ty bảo hiểm có thể xây dựng các chính sách và quy trình bảo mật dữ liệu chặt chẽ để đảm bảo rằng dữ liệu khách hàng được bảo vệ an toàn.
Thách thức trong việc phân tích dữ liệu khách hàng BFSI
Bên cạnh cơ hội đầy tiềm năng mà việc phân tích dữ liệu khách hàng đem lại cho ngành BFSI, các nhà quản trị và nhân viên phải đối mặt với nhiều thách thức lớn trong hoạt động quản trị dữ liệu và vận hành doanh nghiệp.
Dữ liệu phân tán và thiếu đồng nhất
Các tổ chức BFSI thường lưu trữ dữ liệu khách hàng trên nhiều hệ thống khác nhau, từ hệ thống core banking, CRM, đến các ứng dụng di động và website.
Việc tích hợp và phân tích dữ liệu từ các nguồn khác nhau này là một thách thức lớn, đòi hỏi các tổ chức phải đầu tư vào hạ tầng công nghệ và quy trình quản lý dữ liệu phù hợp.
Dữ liệu từ các nguồn khác nhau thường có định dạng và chất lượng khác nhau, gây khó khăn cho việc phân tích và khai thác thông tin.
Thiếu hụt nhân lực có kỹ năng phân tích dữ liệu
Phân tích dữ liệu khách hàng đòi hỏi đội ngũ nhân sự có kỹ năng chuyên môn cao về thống kê, toán học, khoa học máy tính và am hiểu về nghiệp vụ BFSI.
Tuy nhiên, hiện nay nguồn nhân lực này còn khan hiếm, đặc biệt là ở các nước đang phát triển. Việc thu hút và đào tạo nhân tài trong lĩnh vực phân tích dữ liệu là một thách thức lớn đối với các tổ chức BFSI.
Chi phí đầu tư công nghệ
Phân tích dữ liệu khách hàng hiệu quả đòi hỏi đầu tư vào các công nghệ tiên tiến như AI, ML, Big Data và Cloud Computing. Chi phí đầu tư cho các công nghệ này có thể rất lớn, đặc biệt là đối với các tổ chức BFSI có quy mô nhỏ và vừa.
>> Tìm hiểu thêm: 10 thách thức hàng đầu về Machine learning
Việc lựa chọn công nghệ phù hợp với nhu cầu và ngân sách là một thách thức không nhỏ đối với các doanh nghiệp Việt.
Bảo mật thông tin khách hàng
Dữ liệu khách hàng trong ngành BFSI chứa nhiều thông tin nhạy cảm, cần được bảo vệ nghiêm ngặt. Các tổ chức BFSI phải đối mặt với nhiều mối đe dọa an ninh mạng, từ tấn công mạng, lừa đảo đến đánh cắp dữ liệu.
Việc đảm bảo an toàn thông tin cho dữ liệu khách hàng là một thách thức lớn, đòi hỏi đầu tư vào công nghệ bảo mật và quy trình quản lý rủi ro.
