Ngân hàng đang khai thác kinh doanh thông minh gọi tắt là BI để phân tích mọi khía cạnh của dữ liệu của ngân hàng để nắm bắt được hoạt động của khách hàng, cố gắng đáp ứng nhu cầu của kh
Trang 1ĐẠI HỌC QUỐC GIA TP HỒ CHÍ MINH ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ THÔNG TIN
Tiểu luận môn:
HỆ HỖ TRỢ QUYẾT ĐỊNH
Nội dung:
Dịch bài báo “Business Intelligence and Business Process
Management in Banking Operations”
Giảng viên hướng dẫn: PGS TS Đỗ Phúc Học viên thực hiện: Võ Tấn Lực
MSHV: CH1301098 Lớp cao học khóa 8
TP Hồ Chí Minh, tháng 06/2014
Trang 2Nội dung
1 Giới thiệu 1
2 Kinh doanh thông minh 3
3 Môi trường hoạt động ngân hàng và kỹ thuật BI 4
4 Các ứng dụng kinh doanh thông minh trong ngân hàng 6
4.1 Quản lý rủi ro 6
4.2 Bán các sản phẩm bổ sung cho các khách hàng hiện tại 6
4.3 Việc giảm tỷ lệ Churn 7
4.4 Phân khúc 7
4.5 Giá trị vòng đời khách hàng 8
4.6 Sự kích hoạt 9
5 Quản lý quá trình kinh doanh (BPM) 9
5.1 BPM và BI 10
5.2 Quy trình kinh doanh thông minh (BPI) 11
6 Kết luận 12
Tài liệu tham khảo 14
Trang 3Kinh Doanh Thông Minh Và Quy Trình Quản Lý Kinh Doanh
Trong Hoạt Động Ngân Hàng
Tiến sĩ: Katarina Curko, Tiến sĩ: Mirjana Pejic Bach
Đại học Zagreb, Khoa Kinh tế, Ngành tin học ứng dụng trong kinh doanh
kcurko@efzg.hr, mpejic@efzg.hr
Thạc sĩ khoa học Goran Radonic
Viện công nghệ kỹ thuật Croatia, Zagreb
goran.radonic@hit.hr
Tóm tắt Thành công của hoạt động ngân hàng có tương quan mạnh mẽ với
chất lượng của các mối quan hệ khách hàng và hiệu quả của các quy trình ngân hàng Các ngân hàng tìm kiếm phương pháp cho việc phân tích hiệu quả của số lượng lớn các dữ liệu thu thập được từ các hệ thống CNTT ngân hàng Ngân hàng đang khai thác kinh doanh thông minh (gọi tắt là BI) để phân tích mọi khía cạnh của dữ liệu của ngân hàng để nắm bắt được hoạt động của khách hàng, cố gắng đáp ứng nhu cầu của khách hàng trong việc cạnh tranh chiếm ưu thế trên thị trường
Mục đích của bài viết này là để xem xét và thảo luận về các ứng dụng tiêu biểu của kinh doanh thông minh trong ngân hàng cũng như chỉ ra những xu hướng công nghệ mới sẽ ảnh hưởng đến sự phát triển của ngân hàng
Từ khóa Ngân hàng, kho dữ liệu, xử lý phân tích trực tuyến, khai thác dữ
liệu, Quy trình quản lý kinh doanh, quy trình kinh doanh thông minh
1 Giới thiệu
Sự xuất hiện của cuộc cách mạng thông tin trên toàn cầu ảnh hưởng đến mọi loại hình kinh doanh và công nghiệp, và đặc biệt, ngành công nghiệp tài chính Giá
Trang 4trị của một mẩu thông tin nhận được tăng với căn bậc hai của số lượng người dùng
có thể truy cập thông tin, nhân với số lĩnh vực kinh doanh trong đó người dùng làm việc [12] Mặc dù có một số lượng lớn các thông tin được lưu trữ trong hệ thống thông tin ngân hàng về khách hàng và các giao dịch của họ, các ngân hàng có thể hiếm khi khai thác đầy đủ tiềm năng của mình trong việc ra quyết định chiến thuật và chiến lược
Phấn đấu để thành công, các ngân hàng đang cố gắng tìm phương tiện để phân tích hiệu quả của các dữ liệu này Phát hiện và ngăn chặn gian lận, quản lý rủi ro, quản lý khách hàng, quản lý sản phẩm, và phòng chống mất mát là một số trong những mối quan tâm chính của các tổ chức tài chính Hiện nay, hơn bao giờ hết, các
tổ chức tài chính phải tập trung vào các yếu tố thành công quan trọng, chủ yếu là sự hài lòng và lòng trung thành của khách hàng Công nghệ BI có thể thu thập và chuyển đổi hàng triệu bản ghi để phân tích toàn diện và cung cấp các công cụ mà các ngân hàng có thể và nên sử dụng để hiểu được hành vi của khách hàng, để đáp ứng hiệu quả nhu cầu của khách hàng và thực hiện đầy đủ mong đợi của khách hàng và cuối cùng, để đạt được một lợi thế cạnh tranh hơn đối thủ cạnh tranh của họ
Các mô hình nhu cầu và thói quen của khách hàng được phân tích dựa trên tập hợp các dữ liệu lớn Tuy nhiên, càng nhiều dữ liệu, càng khó khăn trong việc thu thập
và xử lý dữ liệu kịp thời và các kiến thức có liên quan Nếu thực hiện mà không đầy
đủ dụng cụ, quá trình này thường đòi hỏi rất nhiều năng lực, và cuối cùng là tạo ra chi phí cao và kết quả hầu như rất khó đo lường được
Ứng dụng hệ thống BI trong ngân hàng bắt đầu với việc thu thập, nâng cao và lọc các dữ liệu hoạt động hàng ngày từ các nguồn dữ liệu nội bộ và bên ngoài, bao gồm cả các tổ chức thứ ba Tính khả dụng của dữ liệu “nâng cao” với chi phí thấp giúp cho ngân hàng nhận ra và hưởng lợi từ những khả năng mới để tăng cường các mối quan hệ khách hàng, thu hút khách hàng tiềm năng mới và thích ứng với tốc độ tăng trưởng
Trang 5BI có hiệu quả kép, chiến lược kinh doanh với công nghệ thông tin thúc đẩy dựa trên cơ sở hạ tầng công nghệ thông tin và các kỹ năng hiện có Lợi nhuận đầu tư vào hệ thống BI là gia tăng lòng trung thành của khách hàng, phân khúc khách hàng
có lợi nhuận, thu hút khách hàng mới, tăng giá trị thị trường của ngân hàng và giá trị chứng khoán
2 Kinh doanh thông minh
BI có thể được đinh nghĩa như là khả năng mà danh nghiệp hiểu và sử dụng thông tin để tăng năng suất [13] BI bao gồm một số các thao tác, quy trình và các ứng dụng Một số các công cụ thường được sử dụng là: Kho dữ liệu, Kho dữ liệu cục
bộ, Công cụ Phân tích dữ liệu trực tuyến, các Công cụ Trích xuất, Chuyển tải dữ liệu, thông tin của các công thông tin, Khai phá dử liệu, Mô hình kinh doanh, v.v… Trong phần này chúng ta sẽ mô tả ngắn gọn 3 công nghệ phổ biến nhất được áp dụng là Kho
dữ liệu, Phân tích dữ liệu và Khai phá dữ liệu
Lĩnh vực ngân hàng liên tục được thúc đẩy bở nhu cầu cho những sản phẩm mới và sáng tạo, và cũng như các quy định pháp lý Dưới tiến trình tất yếu là mua lại
và sáp nhập đang diễn ra trên toàn thế giới đã làm cho hệ thống thông tin của ngân hàng rất không đồng nhất với các ứng dụng phân tán, sự chồng chéo dữ liệu và các điểm phân tán của dữ liệu thu tập và xử lý Nhằm đảm bảo hỗ trợ kịp thời và hiệu quả cho các nhà quyết định trong môi trường không đồng nhất và phân tán là gần như không thể nếu không có các công nghệ mới Ý lưởng thu thập và đồng nhất dữ liệu
từ các nguồn dữ liệu phân tán đã dẫn đến khái niệm Kho dữ liệu Kho dữ liệu đã làm đầy với dữ liệu hoàn chỉnh và tinh khiết (được làm sạch và nâng cấp) là một điều kiện tiên quyết cho nhiệm vụ chuyển từ thông tin đến tri thức Phân tích dữ liệu tực tuyến
và Khai phá dữ liệu là những phương pháp phổ biến để rút trích những tri thức ẩn từ những dữ liệu đã được lưu trữ trong Kho dữ liệu
Phân tích dữ liệu trực tuyến (OLAP) cho phép thao tác và phân tích một lượng
dữ liệu rất lớn, so sánh với nhiều loại dữ liệu khác nhau, các tính toán phức tạp và quan trọng nhất là một giao diện ngườ dùng với đồ họa trực quan (GUI) để thể hiện
Trang 6các kết quả trong nhiều góc nhìn khác nhau bao gồm các khả năng khoan xuống và khoan lên Các công cụ OLAP có những thành phần thiết yếu cho hệ thống BI hiện nay và cổng thông tin
Khai phá dữ liệu được tạo ra trên các thuật toán xác định mẫu chưa được ghi nhận hoặc không mong đợi hiện diện trong một tập dữ liệu lớn, phân cụm và phân khúc dữ liệu và tìm sự phụ thuốc giữa các biến đa chiều Kết quả của Khai phá dữ liệu được biểu diễn đồ họa với các mẫu hành vi đột xuất nâng cao
Các ứng dụng của Kho dữ liệu, Phân tích dữ liệu trực tuyến và Khai phá dữ liệu đang mở rộng để thích ứng các môn hình ngân hàng hiện đại nhằm cung cấp kịp thời các câu trả lời cho nhiều câu hỏi mà trước đây cần phải lập trình rất tốn kém, kéo dài và xử lý hàng loạt
3 Môi trường hoạt động ngân hàng và kỹ thuật BI
Ngành công nghiệp tài chính phải thích ứng với áp lực từ toàn cầu hóa, hội nhập, cạnh tranh ngày càng tăng, sản phẩm và đổi mới thị trường, tái cơ cấu các quy trình, và các xu hướng khác Các tổ chức tài chính cũng phải quản lý rủi ro và tuân thủ các yêu cầu pháp lý như hiệp ước Basel II và IAS Để thành công, các tổ chức tài chính phải [8]:
- Giám sát tất cả các khía cạnh quan hệ khách hàng;
- Xác định và giữ những khách hàng lợi nhuận cao nhất;
- Thu hút khách hàng mới từ đối thủ cạnh tranh;
- Đo lường chính xác các sản phẩm và năng suất tổ chức;
- Nhận biết thị trường mới và nhu cầu cho những sản phẩm mới
Để đạt được những mục tiêu này, các ngân hàng cần phải chuyển đổi dữ liệu giao dịch hàng ngày để phân tích phức tạp liên quan đến khách hàng và quản lý rủi
ro, các mối quan hệ khách hàng, lợi nhuận của khách hàng, sản phẩm và kênh lợi nhuận, mức độ trung thành của khách hàng, đánh giá các chiến dịch tiếp thị, hiệu quả
Trang 7hoạt động, xu hướng thị trường, v.v… Áp dụng công nghệ thông tin hiện đại là chiến lược chính để nâng cao hiệu quả, nâng cao dịch vụ khách hàng, và lợi nhuận
Để thích ứng với những thách thức mới trong môi trường ngày càng năng động
và phức tạp, các ngân hàng cần thông tin kịp thời và có liên quan Vì mục tiêu này, các ngân hàng đang tích lũy số lượng lớn các dữ liệu từ các nguồn trong và ngoài nước khác nhau như hệ thống giao dịch, hãng thứ ba, Web, các ấn phẩm, kết quả nghiên cứu, v.v… Vấn đề thu giữ các loại dữ liệu có cấu trúc và không có cấu trúc liên quan đến chuẩn hóa (xác định các số liệu thông thường), lọc, nhóm, làm sạch, và cải thiện dữ liệu Câu hỏi quan trọng tiếp theo là làm thế nào để trích xuất kiến thức
ẩn từ các dữ liệu với các vấn đề trong nhất quán, tính chính xác, kịp thời, và dữ liệu phức hợp Ứng dụng Kho dữ liệu và công nghệ BI vào khám phá tri thức là một cách tiếp cận chung cho các vấn đề
Do bản chất kinh doanh của các ngân hàng là phải quản lý rủi ro Trong quá khứ, các ngân hàng đã được đào tạo tốt và có nhân viên nhiều kinh nghiệm kinh nghiệm quản lý rủi ro Các chủ ngân hàng mới có thể học hỏi từ những người có kinh nghiệm Lực lượng nhân sự tại các ngân hàng hiện đại chủ yếu là thanh niên, và các người quản lý thì thường không có sẵn hoặc phải chi trả quá nhiều Thông tin và tri thức, cùng với việc cung cấp các công nghệ IT của họ, đang trở thành nguồn lực chính Ngân hàng hiện đại cần truy cập vào các thông tin thông minh và kịp thời, liên quan đến một tình huống mà họ đang đối mặt
Ngành công nghiệp ngân hàng hiện nay có xu hướng bán ra các sản phẩm mới hơn là duy trì các dịch vụ truyền thống như cung cấp các khoản vay và tiền gửi [5] Điều đó làm cho nhân viên một ngân hàng hiện đại giống với một nhân viên bán hàng hơn là một nhân viên ngân hàng truyền thống Trang bị thông tin kịp thời và chính xác, các chủ ngân hàng hiện đại biết tất cả về khách hàng của mình, và tất cả về các dịch vụ của ngân hàng đó sẽ hấp dẫn với khách hàng cũng như là khả năng sinh lời vàcác rủi ro có thể chấp nhận được cho ngân hàng
Trang 8BI trong ngành công nghiệp tài chính sẽ trở thành một công nghệ quan trọng trong việc hỗ trợ các mục tiêu chiến lược đạt được những lợi thế cạnh tranh và bảo đảm một triển vọng tươi sáng trong tương lai
4 Các ứng dụng kinh doanh thông minh trong ngân hàng
4.1 Quản lý rủi ro
Mô hình rủi ro thường được áp dụng trong ngành tài chính Đối với ngành ngân hàng điều quan trọng là tránh một khoản cho vay mặc định và ước tính chính xác xác suất mặc định trước khi cung cấp một khoản vay Tương tự, các công ty bảo hiểm ước tính độ rủi ro hoặc xác suất của một yêu cầu bồi thường Tín dụng và điểm hành vi đã trở thành các công cụ hữu ích để mô hình các vấn đề tài chính Ngoài việc đơn giản hiểu được giá trị khách hàng, ngân hàng còn gia tăng các cơ hội để thiết lập các mối quan hệ khách hàng tốt hơn bằng việc tăng lòng trung thành của khách hàng
và doanh thu [7]
Việc phát hiện và dự đoán gian lận là vấn đề rất quan trọng bởi vì trong trường hợp gian lận thẻ tín dụng, ngân hàng phải chịu trách nhiệm về thiệt hại Các mô hình
dự đoán hành vi của chủ thẻ tín dụng có thể đưa ra một cảnh báo về hành vi trộm cắp thẻ và giảm thiểu thiệt hại của ngân hàng Phân tích hành vi trộm cắp thẻ cho thấy rằng số lượng giao dịch tăng nhanh chóng sau khi trộm Bằng cách so sánh số kỳ vọng trung bình hoặc giá trị của giao dịch hàng ngày, hệ thống chứng thực có thể đưa
ra một một cảnh báo trước khi hành vi trộm cắp xảy ra
4.2 Bán các sản phẩm bổ sung cho các khách hàng hiện tại
Một câu thần chú mới của tiếp thị trong ngành ngân hàng là "đúng sản phẩm cho đúng khách hàng vào đúng thời điểm [3] Ngân hàng cố gắng để tối đa hóa lợi tức đầu tư tiếp thị bằng cách khai thác các cơ hội bán chéo và bán lên bởi vì chi phí bán cho một khách hàng hiện tại là thấp hơn khoảng năm lần so với chi phí của việc thu hút và giành được một khách hàng mới từ đối thủ cạnh tranh.Tuy nhiên, trước những nỗ lực mù quáng để cố gắng bán được một sản phẩm bổ sung cho các khách
Trang 9hàng hiện tại thì nó được khuyến khích để ước tính xác suất của việc dừng bán sản phẩm.Lợi thế của việc ước tính chính xác xác suất bao gồm 2 phần: làm giảm của các chiến dịch tiếp thị tỷ lệ phản hồi cao, và quan trọng hơn là nâng cao chất lượng các mối quan hệ khách hàng Do đó, lợi nhuận tổng thể được tăng trưởng và lòng trung thành của khách hàng cũng nâng lên Các ngân hàng hàng đầu của Croatia cũng sử dụng các mô hình tương tự như vậy [16]
4.3 Việc giảm tỷ lệ Churn
Mất đi một khách vào tay đối thủ cạnh trnh là một vấn đề lớn trong tất cả các ngành công nghiệp Tại các thị trường bão hòa, khả năng tăng trưởng được tìm kiếm thông qua việc giành được một khách hàng từ đối thủ cạnh tranh Khách hàng chuyển sang đối thủ cạnh tranh vì ưu đãi hấp dẫn và những lợi ích đi kèm Công ty thẻ tín dụng liên tục hạ lãi suất để thu hút thêm các khách hàng mới Việc giảm lãi suất được
áp dụng trong thời gian đầu sử dụng, với một hy vọng rằng các khách hàng sẽ hài lòng với các dịch vụ của công ty và sẽ tiếp tục sử dụng các sản phẩm khi không được giảm lãi suất nữa Nghiên cứu đã chỉ ra rằng một số khách hàng sử dụng mức lãi suất thấp hơn tại các công ty thẻ khác nhau Kỹ thuật BI có thể đánh giá được xác suất mà khách hàng sẽ chuyển công ty hoặc ngừng giao dịch sau thời gian giảm lãi suất Khai phá dữ liệu là một thành phần thiết yếu trong quản lý quan hệ khách hàng và có thể được xem và được sử dụng như một công cụ mô tả và/hoặc dự báo Hơn nữa, biên độ Churn thì lệ nghịch với tính hiệu quả của các công cụ khai phá dữ liệu [11]
Điều quan trọng là xác định lý do chính tại sao các khách hàng chấm dứt dịch
vụ Kết quả cho thấy đến 80% người sử dụng chấm dứt dịch vụ là do ATM, nguyên nhân của việc chấm dứt này chỉ là nhiều lần nhập sai mã PIN Các khách hàng ngừng
sử dụng dịch vụ liên ngân hàng hoặc trở thành một tài khoản tĩnh trong hệ quả [2]
4.4 Phân khúc
Các ngân hàng sử dụng các phân khúc truyền thống cho khách hàng trong ngân hàng bán lẻ và thương mại Các sản phẩm và tư vấn của ngân hàng được đưa ra nhằm tạo ra được hấp dẫn cho nhiều phân khúc khách hàng khác nhau Chương trình phân
Trang 10khúc truyền thống này có thể làm mờ tầm nhìn đến hành vi của các khách hàng thực
sự Các ngân hàng có thể sử dụng một số lượng lớn dữ liệu về khác hàng của họ để phân tích các đặc trưng về hành vi của khách hàng Dữ liệu từ cuộc khủng hoảng và
cơ sở dữ liệu kế toán kết hợp với các cuộc khảo sát về sự hài lòng của khách hàng,
dữ liệu thu được từ một hệ thống CRM có thể được khai thác thành công cho các phân khúc khách hàng có lợi nhuận Công nghệ BI có thể phát hiện những điều mới
mà trước đó chưa từng được biết đến, các phân khúc khách hàng có thể phù hợp với các dịch vụ đang kinh doanh Điều này giúp nâng cao phương pháp tiếp cận phân khúc truyền thống và làm tăng lợi nhuận của ngân hàng
Điều quan trọng là hãy nhớ rằng dữ liệu khách hàng và các đặc điểm sẽ được
tự động thay đổi, ít nhất là vài năm Ví dụ, một sinh viên sử dụng ít hơn và nhiều sản phẩm khác nhau hơn so với một người đã kết hôn, và có thêm một sản phẩm khác sau khi nghỉ hưu
4.5 Giá trị vòng đời khách hàng
Quản lý giá trị vòng đời khách hàng ước lượng doanh thu dự kiến từ mỗi khách hàng trong một giai đoạn tương lai Ví dụ, có thể rất thú vị để thu hút các sinh viên đại học, những người sẽ trở thành khách hàng trung thành và có lợi nhuận Doanh thu của ngân hàng tạo ra trên những tài khoản và dịch vụ sinh viên có thể là vừa phải, nhưng việc xây dựng một mối quan hệ khách hàng tốt làm nên nhiều triển vọng tốt trong tương lai Một sinh viên mới tốt nghiệp sẽ sớm cần vay tiền mua xe, thế chấp nhà, thẻ tín dụng, bảo hiểm nhân thọ, v.v… Người ta cho rằng một người có học vấn cao có thu nhập cao hơn và sẵn sàng đáp ứng các chi phí của các sản phẩm bổ sung
BI có thể xây dựng những mô hình cho giá trị vòng đời khách hàng dự kiến, vì vậy
mà các ngân hàng có thể các chính sách khách hàng phù hợp, có xét đến lợi nhuận tài khoản của khách hàng, không chỉ là hiện tại, mà còn trong cả một tồng thể
Trong công việc của họ, Kim và cộng sự [9] đề xuất một mô hình đánh giá và phân khúc khách hàng xem xét những đóng góp trong quá khứ, giá trị tiềm năng và xác suất Churn cùng một lúc Ba quan điểm về giá trị hiện tại, giá trị tiềm năng, và