Phân tích xu hướng phát triển về sản phẩm dịch vụ Đối với lĩnh vực tài chính ngân hàng trên thế giới và việt nam t

Đồng thời qua các năm tiếp theo, xu hướngphát triển ngành càng mạnh vì vậy đề tài “Phân tích xu hướng phát triển về sảnphẩm dịch vụ đối với lĩnh vực tài chính ngân hàng trên thế giới và

TRƯỜNG ĐẠI HỌC NGÂN HÀNG TP.HCM

GIẢNG VIÊN: TS Trần Chí Chinh

6 Nguyễn Kim Ngân

7 Phan Thanh Ngân

8 Đặng Cao Tiểu Ngọc

9 Lê Hồng Ngọc

10 Nguyễn Thị Hồng Ngọc

MỤC LỤC

PHẦN I: XU HƯỚNG PHÁT

TRIỂN VỀ SẢN PHẨM DỊCH VỤ

ĐỐI VỚI LĨNH VỰC TÀI CHÍNH

NGÂN HÀNG TRÊN THẾ GIỚI

VÀ TẠI VIỆT NAM

HƯỞNG ĐẾN CƠ HỘI VIỆC LÀM

CỦA SINH VIÊN

23

PHẦN IV: TÀI LIỆU THAM

KHẢO

27

LỜI MỞ ĐẦU

Trong bối cảnh kinh tế khó khăn như hiện nay, với vai trò là kênh tín dụngkích thích tiêu dùng, hoạt động cho vay tiêu dùng hiện đang rất phổ biến trong hoạtđộng kinh doanh của các ngân hàng Nhu cầu mua sắm, tiêu dùng hiện nay đang rấtlớn, Việt Nam thực sự là một thi trường tiềm năng với dân số trẻ có nhu cầu muasắm tiêu dùng cao Đặc biệt là các bạn trẻ mới đi làm, chưa có thu nhập cao nhưngnhu cầu chi tiêu lại lớn nhưng không muốn phụ thuộc vào gia đình, muốn độc lập

về tài chính, cũng như với chất lượng cuộc sống ngày càng được nâng cao, khôngcòn bó hẹp trong “ăn no, mặc ấm” mà đã chuyển dần sang “ăn ngon, mặc đẹp” vàrất nhiều nhu cầu khác cần được đáp ứng Tâm lý của những con người hiện đại coiviệc đi vay là muốn sử dụng hàng hóa trước khi có khả năng thanh toán Vì vậy màcác ngân hàng thương mại luôn nhiệt tình tìm kiếm những khách hàng tiềm năngnày

Kinh doanh 4.0 là môi trường kinh doanh toàn cầu được tạo ra bởi cuộc cáchmạng công nghiệp lần thứ tư và công nghiệp 4.0 Kinh doanh 4.0 vượt ra ngoài cáclĩnh vực công nghiệp và sản xuất để bao gồm và ảnh hưởng đến tất cả các ngànhcông nghiệp, từ dịch vụ tài chính và chuyên nghiệp đến chăm sóc sức khỏe và hàngtiêu dùng Dưới sự phát triển bùng nổ của thời đại Internet, công nghiệp 4.0 trongthời đại này đã tạo ra những phát minh thay đổi hoàn toàn cách các doanh nghiệpvận hành thông qua các công nghệ Đồng thời qua các năm tiếp theo, xu hướngphát triển ngành càng mạnh vì vậy đề tài “Phân tích xu hướng phát triển về sảnphẩm dịch vụ đối với lĩnh vực tài chính ngân hàng trên thế giới và Việt Nam trongnhững năm gần đây, dự báo trong 5 năm tới, đồng thời phân tích tác động củachúng đến cơ hội việc làm của sinh viên ngành tài chính ngân hàng” là đề tài đangđược nhiều người quan tâm, nghiên cứu khá nhiều đặc biệt các bạn sinh viên ngànhtài chính- ngân hàng và các nhà lãnh đạo của các doanh nghiệp tài chính , các ngânhàng trung ương các cấp

 Các loại điện toán đám mây hiện nay:

Phần mềm dưới dạng dịch vụ (Software as a service - SaaS)

Cơ sở hạ tầng như một dịch vụ (Infrastructure as a service - IaaS)

Nền tảng như một dịch vụ (Platform as a service - PaaS)

Nền tảng chức năng như một dịch vụ (Function as a service – Faas)

 Vai trò của điện toán đám mây trong hoạt động của ngân hàng:

Nó được dùng bởi các ngân hàng và các công ty dịch vụ tài chính khác để lưu trữ dữliệu và ứng dụng cũng như truy cập các ứng dụng phần mềm tiên tiến thông quainternet

Dưới đây là các do phổ biến mà các tổ chức nói chung và ngân hàng nói riêng đangchuyển sang dịch vụ điện toán đám mây:

Bảo mật dữ liệu tốt hơn: Với phần mềm được cập nhật thường xuyên, liên tục, côngnghệ điện toán đám mây được xem là phương pháp bảo mật ưu tiên hàng đầu chohoạt động của ngân hàng.

Giảm chi phí đầu tư hạ tầng: Khi ứng dụng cloud đồng nghĩa với việc các ngân hàngkhông còn cần các cơ sở hạ tầng vật lý để lưu trữ dữ liệu, qua đó tiết giảm được rấtnhiều chi phí mua sắm, bảo trì và không gian chứa hạ tầng thiết bị phần cứng

Hiệu quả hoạt động cao hơn: Thông qua lưu trữ các dịch vụ trên đám mây, ngân hàng

có thể được hưởng nhiều lợi ích như: Kiểm soát chất lượng, giảm nguy cơ mất mát

dữ liệu, quản lý rủi ro, khôi phục dữ liệu sau thảm hoạ…từ đó nâng cao hiệu quả hoạtđộng

Đảm bảm tính liên tục trong kinh doanh: Dịch vụ cloud được thiết lập theo nhu cầunên giảm thiểu đầu tư vào cơ sở hạ tầng, qua đó giảm thời gian thiết lập ban đầu, rútngắn chu kỳ phát triển các sản phẩm, dịch vụ mới, mở rộng thị trường và nâng caonăng suất lao động, đảm bảo duy trì tính liên tục trong kinh doanh

Thanh toán dựa trên nhu cầu sử dụng: Sử dụng đám mây cho phép ngân hàng tự do

áp dụng dịch vụ theo mô hình thanh toán dùng bao nhiêu- trả bấy nhiêu go)

(Pay-as-you-Công nghệ “xanh”: Việc chuyển các dịch vụ ngân hàng trên đám mây góp làm giảmmức tiêu thụ năng lượng và lượng khí thải carbon do thiết lập cơ sở hạ tầng vật lý

 Thực tiễn ứng dụng điện toán đám mây trong hoạt động ngân hàng hiện nay:

Tại Việt Nam:

Tháng 9 vừa qua, VIB đã chính thức công bố thoả thuận với Microsoft Việt Nam vềhợp tác chiến lược 3 năm để triển khai nền tảng điện toán đa đám mây (multi-cloud)với việc sử dụng Microsoft Azure làm đám mây chính cho VIB, từ đó thúc đẩy tiếntrình đổi mới sáng tạo, tạo ra những giá trị khác biệt nhằm đáp ứng nhu cầu và trảinghiệm số ngày một đa dạng của khách hàng Trong khuôn khổ của thỏa thuận hợptác, hai bên cũng sẽ triển khai các dự án quan trọng về an ninh mạng, Big Data, AI,Open API, IoT,

Một ngân hàng lớn khác cũng triển khai mạnh mẽ công nghệ điện toán đám mây thờigian gần đây là Techcombank Hồi tháng 9, nhà băng này cũng công bố đã lựa chọnAmazon Web Services (AWS), một công ty thuộc tập đoàn toàn cầu Amazon.com,làm đối tác cung cấp dịch vụ điện toán đám mây, nhằm nâng cao trải nghiệm củakhách hàng Đây là thoả thuận kéo dài 5 năm và theo ông Jens Lottner, Tổng Giámđốc Techcombank thì là một khoản đầu tư rất đáng để mong đợi

Hay nhiều ngân hàng nhỏ khác cũng đã ngày càng quan tâm hơn việc ứng dụng vàtriển khai công nghệ này mặc dù mức độ đầu tư chưa bằng như nhà băng lớn Đơn cửnhư Viet A Bank, từ năm 2017 đã chuyển toàn bộ hệ thống Trung tâm dữ liệu lênPrivate Cloud Tháng 7/2021, PVcomBank đã cùng với CMC Telecom triển khai hệthống trục tích hợp dịch vụ chạy trên nền tảng OpenShift lên AWS cloud,…

Trên thế giới:

Trên toàn châu Âu, 88% ngân hàng đã sử dụng đám mây cho các chức năngphi mã này trong khoảng 5 năm, theo cơ quan an ninh mạng châu Âu ENISA.Tại Nhật Bản, theo cơ quan dịch vụ tài chính của Nhật Bản, tỷ lệ chấp nhậnđám mây cho các dịch vụ phi danh là 100% đối với các ngân hàng lớn và trên80% đối với các ngân hàng khu vực cấp 1 Tại Trung Quốc, các ngân hàng lớn

và ngân hàng thương mại cổ phần cho thấy tỷ lệ chấp nhận trên 90%

Ngân hàng Stardard Chartered gần đây đã hợp tác với Microsoft Azure để pháttriển chiến lược ưu tiên đám mây, bao gồm việc sử dụng AI của Azure và khảnăng phân tích dữ liệu để nâng cao và tự động hóa các quy trình kinh doanhcũng như các nhân hóa các sản phẩm và dịch vụ BỘ khả năng đầu tiên chuyển

sang Azure sẽ là hệ thống tài trợ thương mại của ngân hàn, cải thiện các quytrình thương mại xuyên biên giới giữa ngân hàng với các ngân hàng doanhnghiệp và tổ chức.

HSBC hợp tác với Google Cloud để chuyển kho dữ liệu cũ của mình sangBigQuery, kho dữ liệu không máy chủ được quản lý hoàn toàn của Google.Bằng cách đó, HSBC đã giải quyết được các hạn chế về năng lực kinh doanh,tập trung vào quản lí đổi mới hơn là cơ sở hạ tầng Nó đã sử dụng việc dichuyển trung tâm dữ liệu của Vương Quốc Anh làm khuôn mẫu và phát triểnmột quy trình phù hợp để tiếp tục các cuộc di cư

2 RPA ( Robotic Process Automation) và AI.

2.1 Tổng quan về RPA

RPA về cơ bản là việc sử dụng phần mềm để tự động hóa các công việc lặp đilặp lại RPA đã trở thành một trong những công nghệ được săn lùng nhiều nhấttrong lĩnh vực ngân hàng trong 2 - 3 năm qua

- Thông thường, có hai loại mô hình RPA có thể được triển khai:+ RPA có giám sát: Được triển khai trong các quy trình có thể hoàn toàn tự động, không cần can thiệp thủ công Thông thường đây là các quy trình back-office (xử lí công việc nội bộ trong ngân hàng)

+ RPA không giám sát: Thường được triển khai trong các quy trình tự động hóamột phần Robot được triển khai trên máy trạm của nhân viên, thường là trongcác chức năng ngân hàng ở front-office (bộ phận tiếp xúc với khách hàng) hoặcmid-office (bộ phận quản lí rủi ro và tính toán lợi nhuận, thua lỗ)

 Ứng dụng của RPA tại ngân hàng hiện nay:

Tại Việt Nam:

Tại Ngân hàng TMCP Phát triển Thành phố Hồ Chí Minh (HD Bank), cácnghiệp vụ như mở tài khoản thanh toán, mở sổ tiết kiệm, định danh khách hàngđiện tử, phân tích dữ liệu… đã được số hóa một cách toàn diện Ngân hàng

cũng tiến hành tự động hóa các quy trình nội bộ bao gồm chấm công, xử lýkhiếu nại hay duyệt lệnh Nhờ việc ứng dụng công nghệ RPA trên nền tảngakaBot (FPT Software) vào giải quyết các tác vụ lặp đi lặp lại, HD Bank đã thuđược những hiệu quả vượt trội: hạn chế các thao tác thủ công xuống còn 20%,cải thiện tốc độ xử lý lên gấp 30 lần, tiết kiệm thời gian (từ 3 phút xuống vàigiây/giao dịch) và nâng cao độ chính xác lên tới 100%.

Với định hướng ngân hàng tiên phong về công nghệ, Ngân hàng TMCP TiênPhong (TP Bank) bắt đầu công cuộc số hóa với việc thay đổi các nền tảng côngnghệ, các quy trình vận hành nằm sâu trong lõi Nhờ tự động hóa và số hóangân hàng, TP Bank đã gặt hái được nhiều “trái ngọt”: tiết kiệm 60% thời giangiải ngân vay, 30 - 60% thời gian giao dịch tại quầy, trở thành ngân hàng ứngdụng mạnh mẽ nhất RPA với tốc độ golive ấn tượng 5 Bot/tuần, được TheAsian Banker trao giải "Ngân hàng tự động hóa quy trình tốt nhất Việt Nam"năm 2020

Trên thế giới:

Theo Anand, Axis Bank (Ngân hàng ở Ấn Độ) đã bắt đầu hành trình kỹ thuật

số của mình cách đây 5-6 năm Ông giải thích: “Trong giai đoạn đầu tiên,chúng tôi đã có tầm nhìn rộng 90.000 feet về thiết kế lại quy trình—tập trunghóa những gì, giữ lại những gì trong các chi nhánh và hoàn thành việc tổ chứclại tổ chức Giai đoạn thứ hai là về “tinh gọn và tái cấu trúc quy trình kinhdoanh kỹ thuật", bao gồm tự động hóa quy trình bằng robot (RPA) Trọng tâm

là làm cho nó đúng ngay lần đầu tiên Giai đoạn thứ ba và thứ tư, hiện đangđược tiến hành, liên quan đến “số hóa ở quy mô lớn" và sử dụng các công cụthời đại mới như RPA, máy học (ML) và trí tuệ nhân tạo (AI)

2.2 Tổng quan về AI

Trong lĩnh vực khoa học máy tính, AI được gọi là trí thông minh nhân tạo, tríthông minh được thể hiện bằng máy móc, trái ngược với trí thông minh tựnhiên của con người.

Đối với lĩnh vực ngân hàng, do sự cạnh tranh ngày càng gay gắt nên các ngânhàng đang chạy đua trong việc áp dụng các công nghệ hiện đại, đặc biệt là AI

để tạo ra những sản phẩm, dịch vụ mới (Biswas etal., 2020; Fuetal., 2014;Gómez & Heredero, 2017; Joshietal., 2010) Sử dụng các kỹ thuật AI trongviệc cung cấp các dịch vụ tài chính có thể nâng cao hiệu quả, giảm chi phí,nâng cao chất lượng, nâng cao mức độ hài lòng của khách hàng nhờ các khảnăng mà chúng mang lại để tự động hóa các quy trình vận hành và tăng nănglực phân tích bộ dữ liệu lớn (Biswasetal., 2020; Fernández, 2019)

 Một số ứng dụng của AI trong lĩnh vực ngân hàng:

Chatbot: Chatbot hỗ trợ phục vụ khách hàng 24/7 về những vấn đề đơn giảnnhư chuyển tiền, thiết lập định kỳ thanh toán, kiểm tra bảng sao kê ngân hàng

và tìm ra thói quen chi tiêu của khách hàng (Fernández, 2019; Singhetal., 2017)Thu thập và phân tích dữ liệu: Công nghệ AI có thể thực hiện hiệu quả quátrình thu thập và phân tích dữ liệu của người dùng, đặc biệt là bộ dữ liệu lớnđối với lĩnh vực ngân hàng (Biswasetal., 2020; Vivek Dubey, 2019) AI sẽ dựatrên cơ sở dữ liệu và các thuật toán để xử lý một khối lượng thông tin lớn màcác phương pháp phân tích truyền thống không thực hiện được, từ đó, tạo ranhững sản phẩm, dịch vụ mới, sát với nhu cầu thực tế của khách hàng, manglại cho khách hàng nhiều tiện ích, trải nghiệm mới, mỗi sản phẩm, dịch vụđược cá thể hóa để phù hợp với từng đối tượng khách hàng khác nhau(Biswasetal., 2020)

Quản lí tài sản và danh mục đầu tư; Phát hiện gian lận và chống rửa tiền; Nhậndiện trang web lừa đảo; Chấm điểm tín dụng; Bảo mật thông tin; Dự đoán xácsuất phá sản của ngân hàng

 Ứng dụng của công nghệ AI ở các ngân hàng hiện nay:

Tại Việt Nam:

Shinhanbank Việt Nam (ngân hàng 100% vốn Hàn Quốc) tiếp tục chứng tỏ sựnhanh nhạy của mình khi bắt tay với Zalo (một trong những đơn vị tiên phongtrong lĩnh vực AI tại Việt Nam) vào tháng 6/2018 Mục đích nhằm ứng dụngcông nghệ hiện đại vào lĩnh vực tài chính, mang lại tiện ích tối đa cho ngườidùng như: Tra cứu và cập nhật được những thông tin số dư tài khoản, mở thẻtín dụng, vay vốn tiêu dùng, vay mua nhà/xe và nhiều dịch vụ điện tử khác sẽđược mở rộng hơn nữa trong tương lai; Giải đáp và cung cấp thông tin chokhách hàng mọi lúc mọi nơi, kịp thời và hoàn toàn miễn phí…

TP Bank ứng dụng AI, công nghệ máy học machine learning, công nghệ sinhtrác học vào mô hình Livebank 24/7 và đặc biệt là tính năng chuyển tiền bằnggiọng nói VoicePay giúp khách hàng mất chưa tới 30s cho một giao dịchchuyển tiền

Trên thế giới:

Ally Bank (Ngân hàng trực tuyến lớn nhất ở Mỹ): đã hoạt động trong ngànhngân hàng hơn 100 năm nhưng đã chấp nhận sử dụng AI trong ứng dụngmobile banking của mình Nền tảng di động của ngân hàng sử dụng mộtchatbot dựa trên công nghệ máy học để hỗ trợ khách hàng về các câu hỏi,chuyển khoản và thanh toán cũng như cung cấp các bản tóm tắt thanhtoán Chatbot hỗ trợ cả văn bản và giọng nói, nghĩa là người dùng có thể chỉcần nói hoặc nhắn tin với trợ lý để đáp ứng nhu cầu ngân hàng của họ.Capital One Bank (Mỹ) : là một ví dụ khác về việc ngân hàng sử dụng AI đểphục vụ khách hàng tốt hơn Vào năm 2017, ngân hàng đã phát hành Eno , mộttrợ lý ảo mà người dùng có thể giao tiếp thông qua ứng dụng di động, văn bản,email và trên máy tính để bàn Eno cho phép người dùng nhắn tin đặt câu hỏi,nhận cảnh báo gian lận và xử lý các tác vụ như thanh toán thẻ tín dụng, theodõi số dư tài khoản, xem tín dụng khả dụng và kiểm tra giao dịch Trợ lý AI cóthể giao tiếp giống như người dùng con người — thậm chí sử dụng biểu tượngcảm xúc

3.Công nghệ dữ liệu lớn ( Big Data) và Internet kết nối vạn vật ( Internet

of Things - IoT)

3.1 Big Data:

Big Data là thuật ngữ dùng để chỉ một tập hợp dữ liệu rất lớn và rất phức tạpđến nỗi những công cụ, ứng dụng xử lí dữ liệu truyền thống không thể nào đảmđương được (theo Kevin Taylor-Sakyi, 2016; Mashooque A Memon và cộng

sự, 2017)

Bằng việc tổng hợp một lượng thông tin lớn từ các nguồn khác nhau khiến choBig Data trở thành một công cụ rất mạnh cho việc ra các quyết định kinhdoanh, nhận diện hành vi và xu hướng nhanh hơn và tốt hơn rất nhiều so vớicách thức truyền thống

 Các đặc điểm của Big Data

Doug Laney (trích trong nghiên cứu của Meta Group năm 2011 với tiêu

đề “3D data management: Controlling data volume, variety and velocity”), đãđưa ra định nghĩa 3Vs nói về ba đặc điểm chính của Big Data bao gồm Dunglượng (volume), Tốc độ (velocity), Tính đa dạng (variety)

 Các ứng dụng của Big Data trong hoạt động ngân hàng :

Phân tích các thói quen chi tiêu của khách hàng

Phân khúc khách hàng và thẩm định hồ sơ: Big Data sẽ cung cấp cho các ngânhàng những hiểu biết, kiến thức chuyên môn sâu về nhu cầu tiềm ẩn bên trong,thói quen và xu hướng chi tiêu của khách hàng, trợ giúp cho nhiệm vụ xác địnhnhu cầu và mong muốn của họ

Bán chéo thêm các dịch vụ khác: Dựa vào cơ sở dữ liệu ngân hàng có được,ngân hàng có thể thu hút thêm, hay giữ chân khách hàng bằng cách giới thiệuthêm các dịch vụ khác, tập trung chính xác vào nhu cầu của khách hàng

Nâng cao chất lượng dịch vụ thông qua xây dựng hệ thống thu thập các phảnhồi khách hàng và phân tích chúng:

Khách hàng có thể để lại phản hồi sau mỗi lần giao dịch hay mỗi lần nhận được

tư vấn từ trung tâm hỗ trợ chăm sóc khách hàng hoặc qua các biểu mẫu phảnhồi hoặc thông qua các phương tiện truyền thông, mạng xã hội (Facebook,Zalo,…) Big Data sẽ thu thập các thông tin này và sẽ nhanh chóng đưa ra phảnhồi đầy đủ tới khách hàng, từ đó nâng cao niềm tin của khách hàng đối vớingân hàng

Marketing theo hướng cá nhân hóa: Ngoài việc thu thập dữ liệu về lịch sử giaodịch của khách hàng, ngân hàng có thể kết hợp dữ liệu phi cấu trúc được lấy ra

từ mạng xã hội để có được thông tin đầy đủ hơn về nhu cầu của khách hàngdựa trên các phân tích về tâm lý, mong muốn khách hàng ở mọi thời điểm Từ

đó, ngân hàng có thể đưa ra các giải pháp, kế hoạch marketing phù hợp để cóđược tỷ lệ phản hồi cao hơn từ khách hàng

Thay đổi cách thức cung cấp dịch vụ đến khách hàng: Bất cứ khi nào tên mộtkhách hàng hoặc số tài khoản được nhập vào hệ thống, hệ thống Big Data sẽ hỗtrợ sàng lọc tất cả các dữ liệu và chỉ truyền đi hay cung cấp các dữ liệu đượcyêu cầu để phục vụ cho quá trình phân tích

Kiểm soát rủi ro, tuân thủ luật pháp và minh bạch trong báo cáo tài chínhTham gia vào việc kiểm soát đánh giá và nâng cao hiệu quả làm việc của nhânviên

 Ví dụ tiêu biểu:

Capital One được xếp hạng là một trong 10 ngân hàng hàng đầu tại Hoa

Kỳ Đây cũng là một trong những tổ chức tài chính có các chương trình dữ liệulớn tiên tiến nhất

Ngân hàng sử dụng nó trước hết để cung cấp các dịch vụ được cá nhân hóa và

do đó thu hút khách hàng mới trong khi vẫn giữ được những khách hàng họ đã

có Bằng cách sử dụng các chương trình khuyến mại được nhắm mục tiêu, dữliệu lãi suất và nhiều ưu đãi tùy chỉnh khác nhau, nó đã tăng được tỷ lệ giữ

chân khách hàng lên 87% Dữ liệu lớn cũng chịu trách nhiệm giảm chi phímua lại khách hàng tới 83%.

Một ứng dụng đáng chú ý khác của dữ liệu lớn là hệ sinh thái nội bộ của ngânhàng Đó là một loại “thị trường” mà hơn 7.000 nhà phân tích làm việc cho nó

có thể truy cập được, cung cấp tất cả thông tin tài chính cần thiết chỉ bằng mộtvài cú nhấp chuột

4 Kết nối vạn vật (Internet of Things - IoT)

IoT (Internet of Things) nghĩa là Internet vạn vật Một hệ thống các thiết bị tínhtoán, máy móc cơ khí và kỹ thuật số hoặc con người có liên quan với nhau vàkhả năng truyền dữ liệu qua mạng mà không yêu cầu sự tương tác giữa conngười với máy tính

 Ứng dụng của IoT trong ngân hàng:

IoT đã làm thay đổi hoàn toàn cách thức ngân hàng giao tiếp với khách hàng vàkênh phân phối sản phẩm dịch vụ

Với IoT, khách hàng ngày càng ưa chuộng hình thức thanh toán không dùngtiền mặt mà thay vào đó là hình thức tiền di động (Money Mobile) ới hìnhthức này, chỉ cần một thiết bị di động thông minh như Smartphone, Tablet vàtín hiệu di động, các khách hàng có thể thực hiện thanh toán, chuyển tiền ở mọilúc, mọi nơi Các ngân hàng do đó sẽ ít bị phụ thuộc vào kênh phân phối vật lý(chi nhánh, phòng giao dịch) và có xu hướng sử dụng các hình thức giao tiếpđiện tử phi vật lý Bên cạnh đó, hình thức tư vấn khách hàng qua video trựctuyến ngày càng trở nên phổ biến và được ưa chuộng, đây chính là giải pháptuyệt vời cho người bận rộn

Thay vì mở thêm các chi nhánh, ngân hàng tập trung vào phát triển các thiết bị

tự phục vụ với các kênh giao dịch kĩ thuật số mà trung tâm là các thiết bị mànhình và điện thoại di động Lấy ví dụ là các cây livebank 24/7 của ngân hàngTiên Phong (TP Bank) tích hợp gửi tiền vào tài khoản ngân hàng và rút tiềnmặt

IoT góp phần thúc đẩy sự xuất hiện ngày càng nhiều mô hình liên kết kinhdoanh mới trong cung ứng sản phẩm, dịch vụ tài chính, tạo nên một chuỗi giá

trị dịch vụ thanh toán mới (Payment Value Chain) Các ngân hàng liên kết vớicác ứng dụng thanh toán di động (Momo, Zalo Pay, Shopee Pay…

Mô hình ngân hàng số dần thay thế mô hình ngân hàng truyền thống

 Ví dụ tiêu biểu:

Citibank có trụ sở tại Hoa Kỳ xác thực khách hàng của họ và cung cấp quyền truycập không cần thẻ vào các ATM đặt trong sảnh hỗ trợ IoT sau nhiều giờ thông quathiết bị đeo có đèn hiệu Bluetooth (ví dụ: điện thoại thông minh)

5 Blockchain

Blockchain (chuỗi khối) được ví như sổ cái kỹ thuật số, giúp truyền tải dữ liệu

và bảo mật thông tin Công nghệ blockchain là một sổ cái phân tán (DLT) dùng

để ghi lại các giao dịch giữa hai bên và được lưu trữ vĩnh viễn Một blockchaintập hợp nhiều các khối dữ liệu riêng lẻ gồm các giao dịch liên quan và liên kếtvới nhau theo thứ tự nhất định Tất cả các bên liên quan có thể chia sẻ với nhauthông qua "sổ cái" kỹ thuật số trên mạng máy tính mà không cần bất kỳ cơquan trung gian nào

 Ưu điểm của blockchain trong hoạt động ngân hàng:

Báo cáo "Ứng dụng Ngân hàng số tại Việt Nam khi lấy khách hàng làm cốt lõi"của Ngân hàng TMCP Quân Đội (MBBank) phát hành tháng 6/2021 chỉ ra 5 ưuđiểm lớn của DLT như sau:

 Giao dịch có thể được thực hiện không thể hủy ngang, thanh toán bù trừ vàthanh toán có thể được lập trình gần như ngay lập tức, cho phép các nhà khaithác sổ cái phân tán tăng độ chính xác của dữ liệu giao dịch và giảm rủi rothanh toán

 Các hệ thống hoạt động trên cơ sở ngang hàng và các giao dịch gần như chắcchắn được thực hiện chính xác, cho phép các nhà khai thác sổ cái phân tán loại

bỏ giám sát và cơ sở hạ tầng công nghệ thông tin và chi phí liên quan củachúng