(Tiểu luận) đề tài ứng dụng dữ liệu lớn tronghoạt động ngân hàng cơ hội và thách thức

TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ QUỐC DÂN VIỆN ĐÀO TẠO TIÊN TIẾN, CHẤT LƯỢNG CAO VÀ POHE TIỂU LUẬN NGÂN HÀNG THƯƠNG MẠI ĐỀ TÀI: ỨNG DỤNG DỮ LIỆU LỚN TRONG HOẠT ĐỘNG NGÂN HÀNG: CƠ HỘI VÀ THÁCH THỨC Họ tên thành viên Lớp Nhóm : Cao Thị Phương Thảo Hoàng Diệu Linh Lương Quỳnh Vy Đặng Khánh Vi Đỗ Thanh Huyền Nguyễn Ngọc Anh : Kinh doanh quốc tế CLC 62A : 08 MỤC LỤC Chương 1: Nhưng lý thuyết Big Data .3 1.1 Định nghĩa 1.2 Những dạng Big Data 1.3 Những đặc trưng Big Data Chương 2: Thực trạng ứng dụng Big Data Ngân hàng Việt Nam .9 Chương 3: Những hội việc ứng dụng Big Data vào hoạt động ngân hàng 15 Chương 4: Những thách thức việc ứng dụng Big Data vào hoạt động ngân hàng 20 4.1 Về nguồn lực tài 20 4.2 Về nguồn nhân lực 22 4.3 Về công nghệ .22 4.4 Về liệu 23 Chương 5: Những giải pháp đề để hoàn thiện khung pháp lý giải thách thức việc ứng dụng Big Data vào hoạt động ngân hàng 25 Danh mục tài liệu tham khảo 38 Chương 1: Những lý thuyết Big Data ( Dữ liệu lớn) Định nghĩa Big Data (dữ liệu lớn) tập hợp tệp liệu với dung lượng khổng lồ với kích thước vượt xa khả cơng cụ xử lý, phân tích, thu thập quản lý liệu truyền thống Big Data liên tục cập nhật thay đổi Nhờ phát triển vượt bậc công nghệ Internet, người dễ dàng chia sẻ, truy cập, trao đổi thông tin cho với tần suất lớn Thứ nhất, liệu (data) bao gồm liệu thuộc nhiều định dạng khác hình ảnh, video, âm nhạc… Internet; gồm liệu thu thập từ hệ thống cảm biến có kết nối với hệ thống máy chủ; liệu khách hàng ứng dụng thơng minh thiết bị có kết nối mạng; liệu người dùng để lại flatform mạng xã hội Vì liệu cập nhật qua thiết bị kết nối mạng giờ, phút, giây đến từ nhiều nguồn khác nên khối lượng liệu lớn (Big) Hiện nay, Big Data đo lường theo đơn vị Terabytes (TB), Petabytes (PB) Exabytes (EB) Có thể dễ dàng lấy vài ví dụ Walmart xử lý triệu giao dịch khách hàng giờ, liêuo nhâ po vào ước tính 2,5 PB; Twitter tạo 12 TB liệu ngày hay Airbus A380 tạo 10 TB liêuo 30 phút Thứ hai, công nghệ (technology) nhận diện Big Data Công nghệ thường thiết kế hình thành hệ sinh thái từ lên để có khả xử lý liệu lớn phức tạp Một hệ sinh thái mạnh phải kể đến Hadoop với khả xử lý liệu tăng lên mức độ phức tạp liệu, lực công cụ vô giá ứng dụng Big Data Yếu tố nhận diện thứ ba Big Data quy mô liệu Hiện chưa có câu trả lời xác cho câu hỏi liệu gọi lớn Theo ngầm hiểu liệu vượt khả xử lý hệ thống truyền thống xếp vào Big Data Những dạng Big data Big data có dạng chính: Structured data – dạng liệu theo cấu trúc: đề cập tới loại liệu mà bạn xử lý, lưu trữ vào khôi phục khung cố định Đó dạng thơng tin có tính tổ chức cao, mà bạn dễ dàng lưu trữ truy cập từ sở liệu thuật tốn đơn giản Ví dụ: bảng cân đối thu chi kế toán, bảng lương công ty coi dạng liệu theo cấu trúc Unstructured data – dạng liệu phi cấu trúc: Giống tên gọi nó, dạng liệu khơng theo cấu trúc cố định Nó có dung lượng khổng lồ lớn nhiều so với dạng liệu theo cấu trúc Ví dụ: đăng mạng xã hội, video Youtube… Semi-structured data – dạng liệu bán cấu trúc: Dạng liệu kết hợp hai kiểu liệu đề cập Đây dạng liệu không phân theo sở liệu cụ thể lại chứa thẻ liệu quan trọng phân tách phần tử riêng lẻ Ví dụ: Linkedin – mạng xã hội phổ biến tìm việc làm giới, hàng triệu người chia sẻ trình độ học vấn, cơng việc kĩ liên quan đến nghề nghiệp,… Khi mà người sử dụng tìm kiếm nghề nghiệp phù hợp với mong muốn thân Trang mạng liên kết truy vấn từ kho liệu khổng lồ, đối chiếu với xu hướng tuyển dụng cuối hiển thị kết gợi ý cho người dùng Những đặc trưng Big Data - Các đặc trưng Big Data thể qua mơ hình 5Vs Volume – dung lượng: Dung lượng liệu lớn liên tục tăng Năm 2012, dung lượng trung bình Big Data cỡ khoảng từ vài chục terabyte đến khoảng nhiều petabyte ( petabyte = 1024 terabyte) cho tệp liệu Chính có kích thước lớn vậy, nên thường sử dụng công nghệ đám mây lưu trữ hết - Velocity – Tốc độ: Tốc độ hiểu theo hai cách khác nhau: Dung lượng liệu tăng nhanh ( giây có khoảng 72.9 triệu truy cập trang web Amazon) tốc độ xử lý liệu ( liệu phần đa xử lý tức thời sau chúng phát sinh) - Variety – Đa dạng: Big Data cho phép liên kết phân tích nhiều dạng liệu khác hình ảnh, video, bình luận diễn đàn, trang mạng xã hội,… - Varacity – độ xác thực: Bởi có dung lượng liệu lớn liên tục tăng, chất lượng liệu thu khác nhiều, ảnh hưởng đến phân tích xác - Value – giá trị: Đặc trưng đề cập đến lợi ích mà Big Data mang lại cho cơng ty, tổ chức Ví dụ: trang mạng xã hội thu thập liệu hành vi người dùng, sau phân tích hành vi khách hàng chạy quảng cáo dựa thứ phân tích Điều góp phần làm tăng doanh thu quảng cáo cho cơng ty Hiện nay, hầu hết tổ chức chức ngân hàng, dịch vụ tài bảo hiểm nỗ lực để áp dụng cách tiếp cận theo hướng khai thác liệu để phát triển đổi sản phẩm Mặc dù, tổ chức thay đổi cách thức khai thác liệu cách thu thập khối lượng liệu khổng lồ tiến hành phân tích, thực bước quy trình khai thác Big Data Khi khối lượng khách hàng tăng lên, ảnh hưởng đáng kể đến mức độ, khả cung cấp dịch vụ tổ chức Thực tiễn cho thấy việc phân tích liệu đơn giản hóa q trình theo dõi đánh giá khách hàng tín dụng ngân hàng tổ chức tài chính, dựa khối lượng lớn liệu thông tin, hồ sơ cá nhân thông tin bảo mật khác Với giúp đỡ Big Data, ngân hàng theo dõi hành vi khách hàng, xác định nguồn liệu cần thiết để thu thập phục vụ cho việc đưa giải pháp - Tại Big Data vắng mặt ngành ngân hàng? Các ứng dụng Big Data ngân hàng bao gồm: o Phân tích thói quen chi tiêu khách hàng o Phân khúc khách hàng thâm định hồ sơ o Bán chéo thêm dịch vụ khác: Dựa vào lượng sở liệu có được, ngân hàng thu hút giới thiệu thêm gói dịch vụ khác, chẳng Document continues below Discover more Ngân hàng from: thương mại NHTM1121 Đại học Kinh tế… 999+ documents Go to course Bài tập Ngân hàng 21 thương mại gửi lớ… Ngân hàng… 100% (13) Dàn ý phân tích nhân vật Võ Tịng Ngân hàng thương… 94% (17) đề cương ôn tập 41 82 ngân hàng trung… Ngân hàng thương… 100% (5) Luận Văn Phát Triển Cho Vay Khách Hàn… Ngân hàng thương… 100% (5) Luận Văn Quản Trị 103 Rủi Ro Tín Dụng Tại… Ngân hàng thương… o o o o o 100% (4) Bank Management & hạn giới thiệu khoản đầu tư có lãi suất thấp với đối tượng có lượng tiền nhàn rỗi Financial Services… 768 thu thập, phản hồi khách Nâng cao chất lượng dịch vụ thông qua hệ thống Ngân hàng hàng phân tích chúng 100% (4) thương… Marketing theo hướng cá nhân hóa Phát ngăn chặn hành vi lừa đảo vi phạm pháp: Big Data cho phép ngân hàng đảm bảo giao dịch trái phép thực hiện, nhờ vào liệu vào lịch sử giao dịch hồ sơ tín dụng khách, hệ thống nhận diện bất thường trình cung cấp dịch vụ tới khách hàng Kiểm soát rủi ro, đảm bảo minh bạch báo cáo tài Tham gia vào hoạt động kiểm sốt đánh giá q trình làm việc nhân viên Trên giới, nhà quản lý ngân hàng sớm nhânora khơng phải người để khách hàng cho vay, nhâno tiền gửi cung cấp dịch vụ toán Các bên cho vay khác xuất hiêno công ty tài chính, cửa hàng cầm đồ hay bên trung gian kết nối người cho vay với người vay tiền Khách hàng c„ng đầu tư trái phiếu, chứng qu… thay cho gửi tiết kiê m.o Dịch vụ tốn c„ng cung cấp nhiều cơng ty trung gian sử dụng công nghê ohiêno đại Khi khách hàng có nhiều lựa chọn, nhu cầu họ c„ng tăng lên Điều khiến cho ngân hàng buôco phải thay đổi Chẳng hạn, trước trình thẩm định khách hàng thực hiêno môtocách thủ công, qua nhiều bước tốn thời gian Các hồ sơ vay vốn hoăcokhoản tốn từ đê otrình tới phê duyêtocó thể phải trải qua nhiều cuôco họp kéo dài nhiều ngày Tuy nhiên, với hỗ trợ công nghê olưu trữ phân tích liêu, o ngân hàng nhanh chóng so sánh, đánh giá tín dụng khách hàng Viêco áp dụng công nghê oBig Data giúp môtosố ngân hàng giảm thời gian thẩm định khách hàng từ nhiều ngày xuống c†n vài phút Mạng lưới liêuo liên kết cơng nghê onhâno diêno danh tích khách hàng thông qua trang mạng xã hô iothâm o chí c†n giúp ngân hàng xác định khách hàng đâu, làm có mối quan onào Điều giúp trình quản lý sau giải ngân trở nên hiêuo Các ngân hàng c„ng áp dụng cơng nghê ophân tích liêuo lớn để lựa chọn vị trí thuâ no lợi mở chi nhánh Tiềm cho việc phân tích liệu nhìn nhận rộng rãi ngành tài với doanh thu từ Big Data phân tích liệu kinh doanh tăng từ 130 tỷ la M… năm 2016 lên ước tính khoảng 203 tỷ la M… năm 2020 Trong đó, lĩnh vực ngân hàng đóng góp tỷ trọng doanh thu lớn dành 17 tỷ đô la M… cho giải pháp Big Data phân tích liệu riêng năm 2016 Ứng dụng liệu phân tích ngân hàng vơ Chúng ta sử dụng liệu cho tiếp thị, phân phối đa dạng hóa dịch vụ cá nhân hóa, đáp ứng xác nhu cầu khách hàng riêng lẻ Big Data c„ng cho phép ngân hàng thực hành quản trị rủi ro tốt từ quản trị rủi ro tín dụng truyền thống đến loại rủi ro thị trường phức tạp khác, từ rủi ro hoạt động nội đến rủi ro từ yếu tố bên ngồi… Khơng có vậy, Big Data c†n trợ giúp việc nâng cao chất lượng dịch vụ, đưa dự báo tình hình kinh doanh lập kế hoạch kinh doanh Với ứng dụng Big Data phổ biến ngân hàng đại, ngân hàng Việt Nam muốn nâng cao lực cạnh tranh, cải thiện lợi nhuận khơng c†n lựa chọn khác việc gia nhập xu Và để đảm bảo tận dụng lợi Big Data yếu tố sách, vốn, người cơng nghệ cần chuẩn bị chu đáo cho bước phát triển Chương 2: Thực trạng việc ứng dụng Big Data ngân hàng Việt Nam Với phát triển cực nhanh công nghệ xử lý thuật toán nay, Big Data AI đương nhiên xu hướng Trong ngành ngân hàng, với việc đẩy mạnh số hóa nay, nhu cầu lưu trữ, xử lý liệu phi truyền thống ngày lớn Cùng với đó, áp lực giảm chi phí, tăng suất lao động đ†i hỏi việc định phải dựa liệu nhiều cảm tính, kinh nghiệm Có thể nói rằng, Big Data ngày trở nên phổ biến ngân hàng đứng ngồi chơi Thứ nhất, phân tích thói quen chi tiêu khách hàng Thơng thường, để xác định mức độ an tồn tín dụng bên vay người mở thẻ, ngân hàng thường dựa vào liệu thể trực tiếp khả tài khách hàng, bao gồm hợp đồng lao động, kê lương, lịch sử tín dụng ghi nhận trung tâm thơng tin tín dụng nhà nước tư nhân (gọi chung CIC) Ví dụ bạn trẻ trả hóa đơn điện thoại di động trả sau định kỳ, nhân viên văn ph†ng toán theo yêu cầu hóa đơn tiền điện, nước, Internet hay tiện ích khác Những liệu cung cấp thơng tin quan trọng cách người dùng thực nghĩa vụ tài chính, cách họ tơn trọng kỷ luật việc tốn hạn Đây là đường tạo nguồn liệu thay cho ngân hàng việc đánh giá uy tín người dùng Thứ hai, phân khúc khách hàng thẩm định hồ sơ Phân khúc khách hàng nhân tố quan trọng chiến lược marketing thiết kế sản phẩm ngân hàng Một phân tích ban đầu thói quen chi tiêu khách hàng với xác định loại hình dịch vụ, kênh giao dịch khách hàng ưu tiên (ví dụ khách hàng muốn gửi tiết kiệm hay muốn đầu tư khoản vay) hoàn tất ngân hàng có sở liệu phục vụ cho trình phân khúc, phân loại khách hàng cách phù hợp dựa vào thông tin hồ sơ khách hàng cung cấp Big Data cung cấp cho ngân hàng hiểu biết, kiến thức chuyên môn sâu nhu cầu tiềm ẩn bên trong, thói quen xu hướng chi tiêu khách hàng, trợ giúp cho nhiệm vụ xác định nhu cầu mong muốn họ Bằng cách nắm thơng tin liên quan đến giao dịch, ngân hàng xác định khách hàng thuộc nhóm nào, ví dụ nhóm có chi tiêu dễ dàng, nhóm nhà đầu tư thận trọng, nhóm tốn