Tiểu luận môn Hệ hỗ trợ quyết định TÌM HIỂU VAI TRÒ CỦA BUSINESS INTELLIGENCE TRONG NGÀNH NGÂN HÀNG

Đại Học Quốc Gia TP.HCM Trường Đại Học Công Nghệ Thông Tin BÁO CÁO MÔN HỌC HỆ HỖ TRỢ QUYẾT ĐỊNH ĐỀ TÀI: TÌM HIỂU VAI TRÒ CỦA BUSINESS INTELLIGENCE TRONG NGÀNH NGÂN HÀNG Giảng viên hướng dẫn PGS.TS Đỗ Phúc Học viên: Trần Khánh An Mã học viên: CH1301076 TP.HCM – 2014 Mở đầu Business Intelligence (BI – Giải pháp quản trị doanh nghiệp thông minh) là một qui trình tích hợp công nghệ mà các doanh nghiệp dùng để kiểm soát khối lượng dữ liệu khổng lồ đến từ nhiều nguồn khác nhau và khai thác nguồn dữ liệu đó giúp cho họ có thể đưa các các quyết định hiệu quả hơn trong hoạt động kinh doanh của mình. BI có mặt ở khắp các doanh nghiệp như hệ thống siêu thị, ngân hàng, viễn thông,… đó đều là những nơi cần thu thập, xử lý khối lượng dữ liệu cực lớn. Do đó BI có tính ứng dụng rất cao khi nguồn dữ liệu của doanh nghiệp sẽ lớn dần theo thời gian hoạt động. Hiện nay BI vẫn còn là một thuật ngữ khá mới ở Việt Nam, nhưng trên thế giới BI đã được ứng dụng rất nhiều vào doanh nghiệp. Với mục đích học tập nghiên cứu công nghệ mới trong phạm vi môn học, em sẽ tìm hiểu giải pháp BI cho doanh nghiệp gồm những gì và cách hoạt động như thế nào. Doanh nghiệp cụ thể ở đây là ngành kinh doanh ngân hàng nói chung. Dù đã cố gắng tập trung cho bài báo cáo, nhưng do thời gian có hạn, cùng sự hạn chế của bản thân nên bài báo cáo này tập trung trình bày những kiến thức cơ bản nhất về hệ thống hỗ trợ doanh nghiệp thông minh BI. Bài báo cáo gồm 2 phần: - Phần 1: dịch bài báo khoa học Application of Business Intelligence in the Banking Industry, Ubiparipović and Emina Đurković, 2011 - Phần 2: nhận xét và kết luận. Em xin được gửi lời cảm ơn tới PGS.TS Đỗ Phúc đã giảng dạy và tạo điều kiện em để hoàn thành bài báo cáo này. Học viên Trần Khánh An Contents Phần 1. Dịch bài báo khoa học ÁP DỤNG BUSINESS INTELLIGENCE TRONG NGÀNH NGÂN HÀNG Mở đầu Thị trường kinh doanh mang tính năng động cao, sự liên tục thay đổi về nhu cầu của khách hàng, sự cạnh tranh khốc liệt với các đối thủ, sự cần thiết phải kiểm soát chặt chẽ và quản lí rủi ro là những đặc điểm của môi trường kinh doanh hiện đại mà hệ thống ngân hàng phải ứng phó. Quản lí tốt hơn và ra quyết định chính xác hơn tạo ra ranh giới giữa thành công và thất bại trong quá trình kinh doanh. Các ứng dụng kinh doanh thông minh (BI) trong ngành ngân hàng cần phải hỗ trợ việc đưa ra các quyết định cho tất cả các mảng kinh doanh của ngân hàng với khả năng quản lý và khai thác tài nguyên thông tin, nhằm đưa ra quyết định kịp thời và chuẩn xác cho mọi vấn đề. Các hệ thống BI triển khai tại các ngân hàng phải hỗ trợ toàn diện nhưng đơn giản cho người dùng cuối. BI bao gồm nhiều lĩnh vực ngân hàng trong đó quan trọng nhất là: Quản lý quan hệ khách hàng (CRM), quản lý hiệu quả (PM), Quản lý rủi ro (RM), Khai thác tài sản và quản lý nợ (ALM), và tuân thủ chính sách . Kho dữ liệu và sự xử lý phân tích trực tuyến (OLAP) tạo thành cơ sở thông tin cho các ứng dụng BI. Khai khoáng dữ liệu và rút trích thông tin là hai kĩ thuật chủ yếu của các hệ thống BI để phân tích tập dữ liệu lớn và phức tạp, tìm ra các mối liên hệ tiềm ẩn trong dữ liệu giúp dự đoán các xu hướng hành vi của khách hàng. 1. Giới thiệu Các ngân hàng ngày nay phải đáp ứng những thách thức như tự động hóa các tiến trình nghiệp vụ, làm tăng sự hài lòng của khách hàng, cạnh tranh hiệu quả, sáp nhập và mua lại, phát triển sản phẩm mới và chọn phân khúc thị trường phát triển. Đồng thời các ngân hàng cũng luôn đối phó với các rủi ro cũng như điều phối các hoạt động kinh doanh thích ứng với các sự phát triển của hệ thống chính sách, pháp luật của nhà nước và quốc tế. Chẳng hạn như IAS, AML, BASEL 2, Mọi quản lý đều thực hiện việc ra quyết định, và quyết định phải kịp thời, hiệu quả và dựa trên thông tin chính xác và đáng tin cậy từ dữ liệu. Dữ liệu của ngân hàng bao gồm các bản ghi được ghi nhận hàng ngày với số lượng lớn; dữ liệu bao gồm thông tin về tải khoản khách hàng , các giao dịch, tài sản, khả năng tài chính, các khoản nợ tín dụng, vv. Những dữ liệu này được tạo ra trong hệ thống thông tin cơ bản của ngân hàng và được lưu trữ trong cơ sở dữ liệu giao dịch. Kinh nghiệm cho thấy cơ sở dữ liệu giao dịch là một nguồn thông tin phong phú, có thể được sử dụng để tăng cường việc kinh doanh của bất kỳ công ty nào, đặc biệt là các công ty thuộc ngân hàng do khai thác hiệu quả từ nguồn dữ liệu lớn. Rõ ràng rằng trong một thời gian dài trước đây, các ngân hàng có rất nhiều dữ liệu nhưng ít thông tin, và rất ít kiến thức về nhiều khía cạnh trong lĩnh vực hoạt động của mình. Tuy nhiên, cơ sở dữ liệu các giao dịch là rất lớn. Chúng ta giả sử rằng bộ phận quản lý của ngân hàng muốn thiết lập các đặc tính của khách hàng đã thực hiện trả nợ trong quá khứ. Thường có thể yêu cầu thông tin từ các nhân viên IT tại ngân hàng, họ là những người thường xuyên phải dành một lượng thời gian đáng kể để kết xuất các báo cáo theo yêu cầu cấp trên và việc này chiếm phần lớn khối lượng công việc thường xuyên của họ. Vào thời điểm báo cáo đến bàn làm việc của người quản lý, nó có thể là quá muộn cho việc ra quyết định. Sự phát triển của công nghệ thông tin và truyền thông (ICT) cung cấp giải pháp hiệu quả cho các vấn đề nêu trên. Để có được thông tin kinh doanh và tri thức quản lý, bước đầu tiên hướng tới việc nghiên cứu các phương pháp, các công cụ và các ứng dụng, được gọi chung bằng thuật ngữ "kinh doanh thông minh" (BI). Ngày nay, BI được coi là một mảng riêng biệt bao gồm các yếu tố của công nghệ thông tin, chiến lược, kế toán quản trị, tổng hợp phân tích và tiếp thị. Nó cho phép thu thập, phân tích, phân phối và hành động dựa trên thông tin kinh doanh, nhằm tạo thuận lợi giải quyết các vấn đề quản lý và ra quyết định kinh doanh tốt nhất (Balaban & Ristić, 2006). Một hệ thống BI không tồn tại như một sản phẩm cuối cùng; nó cung cấp nền tảng công nghệ và kiến thức để thực hiện xây dựng các hỗ trợ ra quyết định. Ngân hàng ngày nay được biết đến là một trong các ngành dẫn đầu trong lĩnh vực áp dụng công nghệ mới và kiến thức, cũng là để giải thích vì sao nó là mảnh đất màu mỡ cho việc thực hiện một cơ sở hạ tầng như vậy. Một kiểu cơ sở dữ liệu đặc biệt được gọi là kho dữ liệu (DW), được tạo ra để đáp ứng các nhu cầu của các hệ thống này, nơi mà dữ liệu được tổ chức một cách thuận tiện để thực hiện quá trình phân tích trên các tập dữ liệu lớn. Một kho dữ liệu chứa một bản sao của dữ liệu được trích ra từ cơ sở dữ liệu chung và được tổ chức cấu trúc đặc biệt nhằm phục vụ mục tiêu báo cáo và phân tích. Kho dữ liệu và phân tích xử lý trực tuyến (OLAP) tạo cơ sở cho việc hỗ trợ BI (Ciric, 2006). Khai khoáng dữ liệu và khám phá tri thức cũng là thành tố quan trọng của kinh doanh thông minh, thực hiện xử lý phân tích thống kê và phát hiện ra mối quan hệ ẩn giấu bên trong cũng như giữa các dữ liệu và dự báo các xu hướng hành vi tương lai của hệ thống kinh doanh. (Trích từ bài báo Asset - Liability Management System in banks — Guidelines, n.d.; Krsmanovic, 2002). 2. Các lĩnh vực hỗ trợ của BI trong hệ thống ngân hàng Các giải pháp kinh doanh thông minh cho ngân hàng cần hỗ trợ ra quyết định từ tất cả các bộ phận kinh doanh của ngân hàng với khả năng quản lý và khai thác tiềm năng thông tin của nhiều nguồn dữ liệu trong nội bộ và từ bên ngoài. Kinh doanh thông minh bao gồm nhiều lĩnh vực kinh doanh của ngân hàng. Hình 1cho thấy những lĩnh vực quan trọng nhất:  Phân tích quan hệ khách hàng  Quản lý hiệu quả kinh doanh  Quản lý rủi ro doanh nghiệp  Khai thác tài sản và quản lý nợ  Chính sách Kiểm tra và phân tích quan hệ khách hàng mang tính sống còn cho các hoạt động ngân hàng trong điều kiện cạnh tranh ngày càng tăng. Hầu hết các giải pháp phần mềm trong lĩnh vực kinh doanh thông minh được tập trung vào phân khúc thị trường, xác định một hình ảnh rõ ràng của khách hàng và các mối quan hệ của họ với ngân hàng, xác định một hình ảnh rõ ràng về tiềm năng thị trường và khả năng của ngân hàng để sử dụng tiềm năng này (Mosimann & Connelly, 2007) :  Phân nhóm khách hàng: tạo các nhóm khách hàng riêng biệt dựa trên các đặc trưng cụ thể  Lợi nhuận của khách hàng (CP): phân tích lợi nhuận nhằm xem xét, đánh giá để phù hợp với các dự kiến lợi nhuận của ngân hàng. Sự phân tích dựa trên chỉ số ROE, tỷ số lợi nhuận ròng trên vốn chủ sở hữu.  Cross-selling và up-selling: các phân tích cho phép đánh giá khách hàng về khả năng sử dụng một số sản phẩm và dịch vụ đồng thời (cho vay, tiền gửi, thẻ, ngân hàng điện tử, vv);  Hiệu quả của kênh giao tiếp: cho phép xác định và phân tích của các kênh khác nhau để giao tiếp với khách hàng từ và phân phối sản phẩm thông qua các kênh đó;  Quản lý các chiến lược kinh doanh: mục tiêu chính là để phân tích và so sánh các tác động của chiến dịch tiếp thị trên sự gia tăng số lượng khách hàng, tăng về số lượng và mức độ bán sản phẩm, thu nhập, vv Khai thác tài sản và quản lý nợ (ALM) là một quá trình quản lý nợ phải trả và các khoản phải thu của ngân hàng, nhằm thiết lập sự cân bằng giữa lợi nhuận và rủi ro, thiết lập một mối quan hệ giữa các khoản nợ và các khoản phải thu, và kiểm soát các tác động của rủi ro đến hoạt động của ngân hàng và kết quả tài chính. Các giải pháp kinh doanh thông minh cho ALM phải cho phép tạo ra một bộ hoàn chỉnh những báo cáo nội bộ - bắt đầu từ bảng cân đối tài chính, phân tích khả năng thanh khoản và lưu chuyển tiền tệ, đi đến ngày đáo hạn và cơ cấu lãi suất. Thêm vào đó, BI cũng cũng bao gồm phân tích cơ cấu thu nhập và phân tích thỏa thuận cho vay dài hạn Quản lý rủi ro là quá trình mà một ngân hàng về mặt phương pháp phải đánh giá rủi ro qua tất cả các giai đoạn (xác định, phân tích, đo lường, kiểm soát và báo cáo), nhằm đưa ra một mức nguy hiểm cho việc đạt được các mục tiêu và các hoạt động kinh doanh, do đó mức độ rủi ro phải nằm trong mức cho phép và đảm bảo hoạt động ổn định của ngân hàng. Một số các rủi ro mà ngân hàng thường mắc phải bao gồm rủi ro tín dụng, rủi ro thị trường, rủi ro lãi suất, rủi ro biến đổi nước ngoài, rủi ro thanh khoản, rủi ro hoạt động, rủi ro về uy tín, vv. Rủi ro tín dụng là khả năng mà khách hàng sẽ không hoàn trả khoản vay lấy từ ngân hàng trong các điều khoản thỏa thuận của hợp đồng. Nguy cơ này có thể được định nghĩa rộng hơn - như một xác suất mà danh mục đầu tư tín dụng của ngân hàng sẽ mất đi giá trị của nó. Mục đích của việc phân tích này là để cho phép xem xét rủi ro tín dụng tùy thuộc vào việc cho vay không hoàn trả ảnh hưởng đến sự thay đổi lợi nhuận của ngân hàng. Chúng bao gồm phân tích rủi ro tín dụng, đánh giá rủi ro tín dụng và đánh giá giảm thiểu rủi ro tín dụng. Các giải pháp phải cung cấp khả năng để thiết lập các biện pháp giảm thiểu rủi ro, tức là xác định phân khúc thị trường, phân khúc danh mục đầu tư, giao dịch và khách hàng. Nó cũng cảnh báo về sự cần thiết phải thay đổi giới hạn, kích hoạt các công cụ để chống lại rủi ro và/hoặc thay đổi các định hướng chiến lược trong phân khúc thị trường, đối tượng khách hàng, quá trình kinh doanh hoặc sản phẩm. Một vài đặc trưng của phân tích các giải pháp BI trong việc hỗ trợ quản lý rủi ro tín dụng bao gồm (Ćirić & Mirčetić, 2008):  Tổng hợp phân tích  Đánh giá rủi ro tín dụng  Đánh giá giảm thiểu rủi ro tín dụng  Rủi ro tín dụng khách hàng cá nhân  Phân tích cơ cấu lại nợ  Phân tích phát sinh giao thiệp  Phân tích cho vay không hiệu quả  Phân tích hiệu quả đột biến  Danh mục đầu tư tín dụng  Phân tích an ninh Với nhiệm vụ quản lý hiệu quả kinh doanh, các nhà quản lý sẽ giám sát chỉ số hiệu quả kinh doanh chủ chốt thông qua bảng điểm cân bằng (scorecard). Bảng điểm cân bằng dùng để giám sát liên tục sự cân bằng giữa hiện tại với mục tiêu đã vạch định. Các giải pháp hỗ trợ bảng điểm cân bằng cần hỗ trợ người dùng (đặc biệt là các nhà quản lý) có quyền truy cập nhanh chóng và hiệu quả vào bảng điểm để biết các chỉ số hoạt động quan trọng, cảnh báo họ khi những giá trị vượt quá giới hạn cho phép. Ngoài các hệ thống báo cáo đề cập ở trên, quản lý hiệu quả kinh doanh cũng đòi hỏi cung cấp một cơ sở hạ tầng để hỗ trợ việc lập kế hoạch và ngân sách. Điều này có nghĩa rằng hệ thống phải hỗ trợ khả năng xác định các giá trị mục tiêu trên của tất cả các chiều của hoạt động kinh doanh (khách hàng, sản phẩm và đơn vị tổ chức), xem xét chiều thời gian (Mossimann & Conelly, 2007). 3. Sự hỗ trợ của hệ thống BI cho khai thác tài sản và quản lý nợ 3.1 Khai thác tài sản và quản lí nợ (ALM) Để đối phó với những thách thức của thị trường và chiến thắng trong cạnh tranh, một ngân hàng tạo ra các chiến lược khác nhau và các phương pháp khác nhau, trong đó có một phương pháp tiếp cận hiện đại gọi là khai thác tài sản và quản lý nợ, viết tắt là ALM. Những thay đổi nhanh chóng trên thị trường tài chính gây ra những thay đổi trong bảng cân đối tài sản của ngân hàng và nợ phải trả, và phát sinh ra nhiều rủi ro, chẳng hạn như rủi ro tín dụng, rủi ro ngoại hối và rủi ro lãi suất. Với mục đích bảo vệ và quản lý rủi ro hiệu quả hơn, các ngân hàng lựa chọn cách tiếp cận tích hợp để quản lý toàn bộ cấu trúc cân bằng và mất cân bằng. Điều này tạo điều kiện để liên kết các rủi ro dự kiến với các rủi ro mức cao. Khi áp dụng khái niệm ALM, ngân hàng có nghĩa vụ giám sát những thay đổi hàng ngày trong cơ cấu tài sản và nợ phải trả, và hạn chế những rủi ro phát sinh. Nhiệm vụ cơ bản của khái niệm ALM là thiết lập mối tương quan giữa rủi ro và lợi nhuận của các giao dịch ngân hàng độc lập. Đây là một phương pháp phòng ngừa rủi ro cao, hạn chế tổn thất trong các kinh doanh ngân hàng. Việc đưa ra và áp dụng khái niệm ALM đã tạo ra cấu trúc hệ thống ngân hàng linh hoạt hơn, có khả năng thích ứng nhanh hơn với tất cả những thay đổi có thể có trên thị trường tài chính. Do đó, chức năng của ALM được dựa trên các yêu cầu về cung cấp mức thỏa đáng về lợi nhuận, quản lý tài sản và nợ hiệu quả, và kiểm soát tốt các rủi ro trong hệ thống ngân hàng (Vunjak & Kovacevic, 2006). 3.2 Quản lý rủi ro với ALM Mục đích của quản lý rủi ro là để ngân hàng theo dõi và kiểm soát các mức độ và xác định các rủi ro phát sinh từ trong quá trình hoạt động. Quá trình quản lý rủi ro được thực hiện trong nhiều giai đoạn liên kết với nhau: xác định rủi ro, đánh giá rủi ro và đánh giá, kiểm soát rủi ro, rủi ro tronh tài chính và trong điều hành. Quá trình quản lý rủi ro hàm ý việc xác định và phân tích tất cả các rủi ro trong ngân hàng, xác định giới hạn rủi ro thích hợp và theo dõi giới hạn rủi ro thông qua hệ thống thông tin hiện đại trong một cách có kiểm soát. (Boulier & Chambron, n.d.) Việc áp dụng khái niệm ALM đòi hỏi người điều hành cấp cao phải liên tục thay đổi và tăng cường hệ thống quản lý rủi ro, đặc biệt là trong những rủi ro ngân hàng sau:  Rủi ro thị trường (rủi ro biến đổi lãi suất, tiền tệ);  Rủi ro thanh khoản;  Rủi ro tín dụng;  Rủi ro giao dịch tài chính  Rủi ro kinh doanh, rủi ro pháp lý và tài chính. Rủi ro thị trường xuất phát từ nguy cơ tổn thất do những biến động bất lợi trên thị trường tài chính nơi mà các ngân hàng tham gia. Rủi ro xuất phát từ biến động của lãi suất và tỷ giá hối đoái đối với các thị trường khác nhau nơi ngân hàng tham gia. Yếu tố chính ảnh hưởng rủi ro thị trường là (1) việc thiết lập giới hạn cho mức tổn thất và (2) việc thiết lập giới hạn mức độ rủi ro tối đa. Ngân hàng sẽ bị thiệt hại với rủi ro lãi suất khi mối quan hệ giữa ngày đáo hạn cho vay và những thay đổi trong tỷ giá hối đoái không phù hợp. Để giảm mức độ tổn thất do rủi ro lãi xuất, việc cần thiết là phải theo dõi liên tục các chỉ số rủi ro lãi suất và chọn các giới hạn rủi ro ngắn hạn tương ứng. Rủi ro lãi suất được theo dõi bằng cách sử dụng hai loại phân tích: phân tích độ lệch và phân tích độ nhạy. Phân tích độ lệch xác định sự khác nhau giữa lãi suất, trong khi phân tích độ nhạy xem xét mức độ ảnh hưởng đến lợi nhuận khi có sự thay đổi giá trị trên tài sản và quản lý nợ của ngân hàng. Quản lý lãi suất yêu cầu giám sát tốt nhờ các công cụ liên quan, trên cả tài sản và công nợ trên bảng cân đối của ngân hàng. Hướng tiếp cận này phân nhóm các đoạn lãi suất nhạy cảm liên quan tài sản và nợ phải trả ít nhiều bị ảnh hưởng do rủi ro, do đó việc quản lý trong ngân hàng có thể tính toán giá trị sự chênh lệch cho mỗi nhóm kì hạn. Rủi ro tiền tệ hoặc tỷ giá hối đoái có nguy cơ xảy ra trong trường hợp thay đổi tỷ giá ngoại tệ. Hệ thống ngân hàng ngày nay được đặc trưng bởi sự gia tăng rủi ro ở ngoại hối, gây ra bởi sự tham gia ngày càng nhiều các ngân hàng trong các giao dịch ngoại hối bị chi phối bởi tỷ giá hối đoái thả nổi. Cũng vì thế mà khái niệm ALM nên tập trung theo dõi các rủi ro ngoại hối, tùy thuộc vào việc tiền tệ đã tăng giá hoặc mất giá, tức là giá trị các chỉ số trên bảng cân đối tài chính tiền tệ có thể dương hoặc âm. Rủi ro tín dụng là rủi ro cơ bản mà các ngân hàng gặp phải khi thực hiện các hoạt động kinh doanh. Nó xảy ra khi người vay tiền không trả được các khoản vay với lãi suất xác định đến ngày đáo hạn. ALM được sử dụng bởi các nhà điều hành cấp cao để thực hiện các thủ tục phê duyệt cho vay, theo dõi và kiểm soát rủi ro tín dụng. Kinh nghiệm quá khứ từ các nước phát triển cho thấy các ngân hàng hiệu quả có thể quản lý rủi ro tín dụng trên các khía cạnh sau:  Sử dụng hạn mức (tỷ lệ rủi ro trên tổng tài sản, tỷ lệ tiền mặt trên tổng tài sản, tỷ lệ dự trữ vốn); [...]... tài sản lưu động và tài sản cố định, và Nợ được phân chia thành nợ có thay thể thay đổi và nợ cố định, nhằm mục đích để xác định yêu cầu thanh khoản có thể có của ngân hàng và mức độ tài nguyên lưu động Quản lý rủi ro thanh khoản là một trong những hoạt động chính của ngân hàng trong hoạt động thường xuyên hằng ngày của mình và duy trì sự ổn định hệ thống    3.3 Vai trò của thông tin, dữ liệu đối với... dùng) Hình 4: Kiến trúc hệ thống BI trong ngân hàng Tầng cơ sở dữ liệu là tầng dưới cùng, cung cấp thông tin để đáp ứng nhu cầu hoạt động phân tích cho các lớp bên trên Hệ thống xử lý dữ liệu giao dịch của ngân hàng được gọi là Xử lý giao dịch trực tuyến (OLTP) là hệ thống thông tin cơ bản của ngân hàng Vai trò của nó là để hỗ trợ các hoạt động giao dịch kinh doanh hàng ngày (nhập và xử lý các lệnh thanh... để tìm thông tin tiềm ẩn quan trọng trong các tập dữ liệu lớn Khai thác dữ liệu có thể rất hữu ích trong ngành công nghiệp ngân hàng và có rất nhiều trường hợp của ứng dụng của họ Ví dụ, dựa trên đặc tính của khách hàng, ngân hàng có thể dự báo được trong số họ có thể sử dụng một số dịch vụ nào đó và đưa ra các chiến lược tiếp thị tương ứng, do đó làm giảm chi phí và tăng lòng trung thành của khách hàng. .. soát tốt hơn trong ngành ngân hàng cũng liên quan đến sự cần thiết của một hệ thống thông tin đầy đủ Hệ thống thông tin cơ bản trong ngân hàng không ngừng phát triển và nâng cao để đáp ứng một số nhu cầu Tuy nhiên, để tận dụng tối đa các tiềm năng to lớn được tạo ra trong hệ thống thông tin cơ bản trên, đòi hỏi phải nâng cấp lên các hình thức của hệ thống quản trị doanh nghiệp thông minh Hệ thống BI... còn trong kinh doanh ngân hàng Ngoài việc hạn chế rủi ro, các dự báo kinh tế hay tiêu dùng trong ngân hàng thông qua các kĩ thuật khai khoáng dữ liệu giúp rất nhiều trong việc nâng cao doanh thu lợi nhuận Dữ liệu giao dịch rất quan trọng Thông tin là vàng Nhờ đó mà các hệ phân tích hỗ trợ nhà điều hành đưa ra các quyết định với xác suất chính xác cao và nhanh chóng Các khó khăn khi không có sự hỗ trợ. .. nhuận tại tất cả các cấp Phần 2 Nhận xét, kết luận Bài báo đã đề cập đến sự hỗ trợ của các giải pháp quản trị doanh nhiệp thông minh đến các lĩnh vực trong ngành ngân hàng mà đặc biệt là lĩnh vực khai thác tài sản và quản lý nợ Hoạt động ngân hàng liên quan đến tiền tệ nên mang nhiều rủi ro: rủi ro về tín dụng, nợ cho vay, thanh khoản, tài sản ngân hàng Nhận định trước các rủi ro một cách chính xác bằng... dụ, một ngân hàng có nhu cầu quản lý khả năng thanh khoản của mình một cách hiệu quả trong suốt cả năm cần dự báo dữ liệu cho thời gian sắp tới trong kế hoạch kinh doanh hàng năm Dữ liệu dự báo được tạo ra cho biết dòng vốn vào ra nào có thể xác định và không thể xác định bởi khối lượng và cấu trúc trong khả năng thanh khoản theo kế hoạch của ngân hàng Các dữ liệu trên các dòng vốn vào ra xác định phải... trúc hệ thống BI trong ngành ngân hàng Kiến trúc của hệ thống BI trong ngân hàng bao gồm nhiều thành phần hỗn tạp và có nhiều tầng (xem hình 4):  Tầng cơ sở dữ liệu (cục bộ và ngoại vi)  Tầng tích hợp dữ liệu và các lớp chuyển đổi  Tầng kho dữ liệu và các mô hình  Tầng truy cập dữ liệu (ứng dụng, OLAP, khai thác dữ liệu, vv)  Tầng giao diện Portal (giao tiếp với người dùng) Hình 4: Kiến trúc hệ. .. bao hàm phát triển một hệ thống thông tin quản lý trong ngân hàng, mà nếu không có nó sẽ không thể thực hiện ý tưởng ALM Quá trình ra quyết định trong ALM được dựa trên một số lượng lớn thông tin có giá trị cao, nguồn dữ liệu đáng tin cậy, sẽ được chuyển thành thông tin hữu ích bằng các quá trình phân tích hiệu quả Các dữ liệu được tạo ra trong hệ thống thông tin cơ bản của ngân hàng là không đủ, vì... đó làm giảm chi phí và tăng lòng trung thành của khách hàng Ngoài ra, dựa trên dữ liệu lịch sử, một ngân hàng có thể xác định biểu hiện của khách hàng không có khả năng trả nợ và do đó giảm thiểu rủi ro trong hoạt động cho vay Chắc chắn rằng các ngân hàng đã phát triển các phương pháp để tìm ra khách hàng tiềm năng có thể sử dụng các dịch vụ/sản phẩm bổ sung, cũng như phát hiện ra các khoản nợ xấu Tầng . Quốc Gia TP.HCM Trường Đại Học Công Nghệ Thông Tin BÁO CÁO MÔN HỌC HỆ HỖ TRỢ QUYẾT ĐỊNH ĐỀ TÀI: TÌM HIỂU VAI TRÒ CỦA BUSINESS INTELLIGENCE TRONG NGÀNH NGÂN HÀNG Giảng viên hướng dẫn PGS.TS Đỗ. 2. Các lĩnh vực hỗ trợ của BI trong hệ thống ngân hàng Các giải pháp kinh doanh thông minh cho ngân hàng cần hỗ trợ ra quyết định từ tất cả các bộ phận kinh doanh của ngân hàng với khả năng. (BI) trong ngành ngân hàng cần phải hỗ trợ việc đưa ra các quyết định cho tất cả các mảng kinh doanh của ngân hàng với khả năng quản lý và khai thác tài nguyên thông tin, nhằm đưa ra quyết định