Ứng dụng dữ liệu lớn trong hoạt động của Ngân hàng Trung ương

Bài viết bàn về việc áp dụng Big Data tại một số Ngân hàng Trung ương trên thế giới cũng được phân tích, từ đó đưa ra các khuyến nghị cho việc phát triển áp dụng Big Data tại Ngân hàng Nhà nước (NHNN) Việt Nam. Mời các bạn cùng tham khảo!

Kỷ yếu HộI THảO KHOA HọC QUốC GIA "CÁCH MạNG CÔNG NGHIệP 4.0 VÀ NHữNG ĐổI MớI TRONG LĨNH VựC TÀI CHÍNH - NGÂN HÀNG" ỨNG DỤNG Dữ liệu lớn TRONG HOẠT ĐỘNG CỦA NGÂN HÀNG TRUNG ƯƠNG ThS Lê Vân Chi1 Viện Ngân hàng - Tài chính, Trường Đại học Kinh tế Quốc dân ThS Đỗ Tuấn Anh Khối khách hàng Doanh nghiệp vừa nhỏ, NHTMCP Quân đội Tóm tắt Dữ liệu lớn (Big Data) nội dung Cách mạng cơng nghiệp 4.0 Việc áp dụng Big Data trình hoạch định sách giúp Ngân hàng trung ương (NHTW) phát xu hướng điểm chuyển đổi giai đoạn kinh tế, đánh giá tiêu mà đo lường phương trình kinh tế thơng thường, nâng cao hiệu hoạt động sách NHTW Tuy nhiên, việc áp dụng Big Data gặp thách thức liên quan đến vấn đề thu thập xử lý liệu, yêu cầu hệ thống công nghệ thông tin NHTW vấn đề quản trị liệu Trong viết này, việc áp dụng Big Data số NHTW giới phân tích, từ đưa khuyến nghị cho việc phát triển áp dụng Big Data Ngân hàng Nhà nước (NHNN) Việt Nam Từ khoá: Ngân hàng trung ương, Cách mạng công nghiệp 4.0, Big Data Abstract Big Data is one of the main pillars of the Fourth Industrial Revolution The application of Big Data in the policy-making process can help central banks detect economic trends as well as the turning points of business cycles, assess indicators which can not be measured by normal economic equations, improve central banks’ operational efficiency However, the application of Big Data also faces challenges related to data collecting and processing, the central banks’ required information technology system, and data governance In this study, the application of Big Data in several central banks in the world will be analysed, thus providing recommendations for the development of Big Data in the State bank of Vietnam Key words: Central banks, Industry 4.0, Big Data Email tác giả chính: vanchi.le88@gmail.com 242 Kỷ yếu HộI THảO KHOA HọC QUốC GIA "CÁCH MạNG CÔNG NGHIệP 4.0 VÀ NHữNG ĐổI MớI TRONG LĨNH VựC TÀI CHÍNH - NGÂN HÀNG" Đặt vấn đề Cuộc Cách mạng công nghiệp 4.0 cách mạng gắn liền với tiến công nghệ, kết nối vạn vật, kết nối người Cuộc Cách mạng công nghiệp 4.0 với phát triển công nghệ mà mang lại đem tới cho lĩnh vực Tài ngân hàng hội thách thức Một nội dung lớn Cách mạng 4.0 Dữ liệu lớn Trong nghiên cứu đăng tải website Ngân hàng Nhà nước (NHNN) Việt Nam (2015), Big Data định nghĩa thuật ngữ dùng để tập hợp liệu lớn phức tạp công cụ, ứng dụng xử lý liệu truyền thống đảm đương Kích cỡ Big Data ngày tăng lên, tính đến nằm khoảng vài chục terabyte nhiều petabyte cho tập hợp liệu mà thơi.  Theo Bholat (2015), Big Data định nghĩa liệu có đặc điểm sau: Những liệu có khối lượng lớn, chúng thường liệu báo cáo dựa sở chi tiết, ví dụ tập hợp liệu khoản vay, tài khoản chứng khoán Những liệu có tính chuyển động liên tục, chúng cập nhật thường xuyên, thu thập phân tích thời gian thực tế, có nghĩa phân tích thời điểm nảy sinh liệu Những liệu khác chất lượng, có nghĩa chúng vừa khơng phải số, ví dụ văn video, vừa trích xuất từ nguồn phương tiện truyền thơng xã hội, lịch sử tìm kiếm Internet cảm biến sinh trắc học Như Big Data chứa nhiều thơng tin q trích xuất thành cơng, giúp nhiều cho việc kinh doanh, nghiên cứu khoa học, dự đốn dịch bệnh phát sinh chí việc xác định điều kiện giao thông theo thời gian thực, Trong lĩnh vực Tài ngân hàng, việc sử dụng Big Data để hỗ trợ cho hoạt động Ngân hàng trung ương (NHTW) xu hướng nhiều NHTW giới áp dụng Theo kết nghiên cứu Tạp chí điện tử Central Banking hợp tác với BearingPoint tiền hành, cách NHTW kiểm soát, quản lý ứng dụng Big Data tiến hành năm 2017, Dữ liệu lớn trở thành phần quan trọng trình hoạch định sách NHTW Hơn nửa NHTW tham gia vào 243 Kỷ yếu HộI THảO KHOA HọC QUốC GIA "CÁCH MạNG CÔNG NGHIệP 4.0 VÀ NHữNG ĐổI MớI TRONG LĨNH VựC TÀI CHÍNH - NGÂN HÀNG" khảo sát cho biết Dữ liệu lớn yếu tố đầu vào trình hoạch định sách, 1/3 NHTW trả lời Dữ liệu lớn thành phần cốt lõi Trong viết này, tiềm thách thức việc ứng dụng Big Data hoạt động NHTW nghiên cứu, từ đưa đề xuất khuyến nghị để ứng dụng hoạt động NHNN Việt Nam Ứng dụng Big Data hoạt động NHTW 2.1 Một số tiềm ứng dụng Big Data hoạt động NHTW Theo Piechocki (2016), tính khả dụng khả tiếp cận nguồn Dữ liệu lớn lĩnh vực phong phú cho nhà thống kê, nhà kinh tế học, nhà dự báo nhà kinh tế lượng Tuy nhiên, chưa khai thác hiệu cho mục đích liên quan tới NHTW Tiềm ứng dụng Big Data vào hoạt động NHTW lớn, kết nghiên cứu cho thấy Big Data NHTW quốc gia ứng dụng số phương diện sau: Thứ nhất, Big Data giúp NHTW phát xu hướng điểm chuyển đổi giai đoạn kinh tế, từ cung cấp thơng tin bổ sung kịp thời so với công cụ truyền thống NHTW Khi NHTW có quyền truy cập vào số lượng lớn số liệu thống kê, liệu thơng tin hệ thống đưa vào quy trình định NHTW Điều đồng nghĩa với việc NHTW có vị tốt để áp dụng mơ hình kỹ thuật kinh tế có họ vào tập liệu phát triển phương pháp sáng tạo để thu thập số liệu thống kê số Các số liệu thống kê bổ sung cung cấp thêm thơng tin chi tiết hỗ trợ quy trình định NHTW đánh giá tác động rủi ro liên quan đến định hệ thống tài kinh tế thực Big Data giúp NHTW có nhìn gần với thời gian thực kinh tế, cung cấp báo cảnh báo sớm để xác định bước ngoặt chu kỳ kinh tế Thứ hai, phương pháp kỹ thuật sử dụng để khai thác với nguồn Dữ liệu lớn giúp NHTW đánh giá tiêu mà đo lường phương trình kinh tế thơng thường Ví dụ, kỹ thuật khai thác văn mở khả để đánh giá mà nhà kinh tế học John Maynard Keynes gọi “tâm lý bầy đàn - animal spirits” Đây điều mà phương trình kinh tế tiêu chuẩn biến định lượng nắm bắt Chỉ số cảm xúc thu thập từ báo Internet, phương tiện truyền thơng xã hội cơng cụ tìm kiếm Internet, áp dụng thuật toán thống kê để từ cung cấp thơng tin 244 Kỷ yếu HộI THảO KHOA HọC QUốC GIA "CÁCH MạNG CÔNG NGHIệP 4.0 VÀ NHữNG ĐổI MớI TRONG LĨNH VựC TÀI CHÍNH - NGÂN HÀNG" chi tiết, hữu ích kịp thời tâm lý người tiêu dùng, không chắn thị trường đánh giá rủi ro hệ thống Thứ ba, liên quan tới việc giám sát quản lý NHTW, nhà quản lý có động lực rõ ràng cho việc thu thập nhiều liệu vi mơ việc khai thác Dữ liệu lớn thơng tin vi mơ giúp NHTW cải thiện hiệu hoạt động mình, từ đạt mục tiêu cuối trì ổn định kinh tế vĩ mô, tiền tệ tài (Afshin, 2017) Kể từ khủng hoảng tài năm 2007, nhà quản lý quan tâm đến việc mở rộng liệu họ để cải thiện khả giám sát rủi ro tài lỗ hổng bảo mật Ví dụ, thơng tin hệ thống tốn nguồn liệu thời gian thực (Real-time Big Data source) để giám sát rủi ro hoạt động Bằng việc xem xét liệu này, NHTW giám sát việc có hay khơng hệ thống giám sát q phụ thuộc vào nhóm nhỏ ngân hàng, từ NHTW giải vấn đề tập trung hố Ngồi ra, liệu hệ thống tốn hữu dụng cho việc giám sát hành vi doanh nghiệp riêng lẻ cung cấp tiêu tình trạng khoản doanh nghiệp có tính kịp thời so với số liệu tài sản khoản Các nguồn Dữ liệu lớn Big Data hỗ trợ nhiệm vụ giám sát bao gồm hoạt động trực tuyến sàn giao dịch, giao dịch tốn qua thẻ tín dụng, liệu ngân hàng di động, hồ sơ liên quan đến toán chứng khoán hệ thống toán tiền mặt, toán bù trừ giao dịch bán lẻ Việc thu thập khai thác Dữ liệu lớn NHTW Afshin cụ thể hố mơ hình đây: 245 Kỷ yếu HộI THảO KHOA HọC QUốC GIA "CÁCH MạNG CÔNG NGHIệP 4.0 VÀ NHữNG ĐổI MớI TRONG LĨNH VựC TÀI CHÍNH - NGÂN HÀNG" Mơ hình 1: Sơ đồ thu thập khai thác Big Data NHTW Nguồn: Afshin (2017) 246 Kỷ yếu HộI THảO KHOA HọC QUốC GIA "CÁCH MạNG CÔNG NGHIệP 4.0 VÀ NHữNG ĐổI MớI TRONG LĨNH VựC TÀI CHÍNH - NGÂN HÀNG" 2.2 Những vấn đề gặp phải ứng dụng Big Data Mặc dù tiềm Big Data vô lớn, việc áp dụng Big Data hoạt động NHTW có thách thức sau: Thứ nhất, việc sử dụng Big Data địi hỏi phải có phương thức phân tích thơng kê thích hợp Mặc dù khối lượng thông tin vô lớn tồn tính thiên vị tính đại diện liệu thu thập Điều làm giảm chất lượng liệu Ví dụ, lượng lớn thông tin thu thập thông qua mạng xã hội Tuy nhiên thông tin tập trung vào phản ánh đặc điểm cá nhân hay tổ chức có sử dụng mạng xã hội, người không sử dụng mạng xã hội lại có đặc điểm khác hẳn Vì liệu thu thập thông qua mạng xã hội mang tính thiên vị khơng mang tính đại diện Điều địi hỏi phải có thông tin bổ sung để điều chỉnh số liệu thống kê, gộp thông tin bổ sung vào phần liệu tổng thể để đảm bảo chất lượng nguồn số liệu Ngoài ra, việc sửa lỗi thống kê phải tiến hành thơng tin đăng tải hay lặp lại nhiều lần Đặc biệt có kiện xảy ra, khối lượng thông tin liên quan đến kiện lớn Việc tăng khối lượng thơng tin không thiết báo thay đổi nhu cầu kinh tế Ví dụ, vụ bê bối khí thải ngành cơng nghiệp tơ xảy ra, dân chúng tìm kiếm thông tin liên quan tới ô tô nhiều Điều xuất phát từ tâm lý lo ngại nhu cầu quan sát tác động bê bối tới thị trường tơ, khơng có nghĩa dân chúng tăng nhu cầu mua xe Như vậy, sử dụng làm báo cho kinh tế, liệu phải điều chỉnh Một điều quan trọng khác liên quan đến chất lượng thống kê Chất lượng thống kê cần phải xem xét nghiêm túc việc thống kê phản ánh xác cấu trúc động lực kinh tế Thêm vào đó, nguồn Dữ liệu lớn phải minh bạch phương pháp cách thức nguồn liệu tạo ra, khơng, Dữ liệu lớn bị giá trị việc tư vấn sách dự báo tương lai Thứ hai, NHTW phải có đủ khả xử lý với nguồn Dữ liệu lớn Trước hết, hệ thống Công nghệ thông tin NHTW phải linh hoạt để chứa quản lý nguồn Dữ liệu lớn cung cấp công cụ cần thiết để phân tích liệu Hơn nữa, thu hút phát triển đội ngũ nhà khoa học có khả cấu trúc, xử lý phân tích liệu việc NHTW cần phải làm muốn sử dụng tốt tiềm 247 Kỷ yếu HộI THảO KHOA HọC QUốC GIA "CÁCH MạNG CÔNG NGHIệP 4.0 VÀ NHữNG ĐổI MớI TRONG LĨNH VựC TÀI CHÍNH - NGÂN HÀNG" Big Data Bản thân đội ngũ nhân viên làm việc NHTW cần tập huấn, đào tạo để có kỹ liên quan tới Big Data Thứ ba, vấn đề quản trị liệu Khi liệu thu thập chuyển từ liệu vĩ mô trước sang liệu cấp độ vi mô, vấn đề quản trị liệu phải xem xét cẩn trọng Điều có nghĩa NHTW phải tìm phương thức linh hoạt để xác định rõ vai trò trách nhiệm thành viên, xác định người có quyền truy cập vào liệu với mức độ nào, đặc biệt nguồn liệu cá nhân Các NHTW cần phải xem xét Dữ liệu lớn có nên thương mại hố hay trở thành hàng hố cơng cộng, tn thủ theo quy tắc bảo mật riêng tư thống kê hay không Ứng dụng Big Data số NHTW giới NHTW số quốc gia giới Nhật Bản, Anh, Ấn Độ, Singapore, bắt đầu ứng dụng Big Data với mức độ khác Theo Rodrigues Speciale (2017), NHTW Nhật Bản bắt đầu tiến hành ứng dụng Big Data từ năm 2013 để phân tích số liệu thống kê kinh tế, làm tăng độ xác dự đốn GDP NHTW phát triển số thực nghiệm riêng NHTW Tương tự NHTW Nhật Bản, NHTW châu Âu (ECB) khai thác Dữ liệu lớn từ năm 2013 Thông tin khoảng 40.000 giao dịch thị trường tiền tệ hàng ngày tạo sở cho tỷ lệ tham chiếu thay tiêu chuẩn truyền thống trở nên khơng đáng tin cậy Nó mang thông tin giá mua hàng tiêu dùng thực tế để đo lường lạm phát Trong tháng năm 2017, Ngân hàng Nhân dân Trung Quốc tuyên bố ngân hàng tăng cường sử dụng Big Data, trí thơng minh nhân tạo điện toán đám mây để tăng khả nhận biết, ngăn chặn giảm rủi ro tài ngành thị trường Ở Ấn Độ, năm 2016 thành lập đơn vị công nghệ riêng để xem xét an ninh mạng nghiên cứu đổi Hội đồng quản trị bao gồm Viral Acharya, Phó Thống đốc phụ trách sách tiền tệ Ngân hàng Dự trữ Ấn Độ Cũng theo Rodrigues Speciale (2017), Indonesia hai tuần trước có thơng báo sách, phận thống kê Ngân hàng Indonesia rà soát phương tiện truyền thông xã hội, trang tin tức nội dung khác để theo dõi nhận thức công chúng kỳ vọng tỷ lệ Sự tăng trưởng mua sắm trực tuyến đồng nghĩa với việc NHTW Indonesia nhận thông tin từ người chơi lớn thị trường thương mại điện tử Cịn quốc gia Đơng Nam Á khác Thái Lan, liệu cho thấy Thái Lan có tỷ lệ thất nghiệp thấp 248 Kỷ yếu HộI THảO KHOA HọC QUốC GIA "CÁCH MạNG CÔNG NGHIệP 4.0 VÀ NHữNG ĐổI MớI TRONG LĨNH VựC TÀI CHÍNH - NGÂN HÀNG" giới bối cảnh nước có tăng trưởng kinh tế, NHTW Thái Lan định xây dựng số việc làm dựa liệu từ cổng tìm kiếm việc làm trực tuyến, đồng thời NHTW Thái Lan tạo số đất đai để cung cấp cho NHTW cảm nhận tốt cung cầu thị trường nhà đất Cục dự trữ Liên bang Mỹ (FED) lại có cách tiếp cận Big Data cách thận trọng Hiện tại, Dữ liệu lớn nhà kinh tế học Fed sử dụng tốt việc nghiên cứu vấn đề cụ thể, ví dụ hoạt động chi tiêu người tiêu dùng sau bão Tuy nhiên, Fed thấy nhiều thiếu sót Big Data, đặc biệt thiếu sót khoảng thời gian giới hạn mà chuỗi Dữ liệu lớn bao quát Điều làm giảm đáng kể sức mạnh dự báo Hơn nữa, liệu thường sản xuất cơng ty tư nhân tập trung vào mục đích khác phân tích kinh tế Điều làm cho đáng tin cậy khiến Fed cảnh giác với việc áp dụng để hoạch định sách Năm 2016, Tiểu ban Nghiên cứu Phát triển Công nghệ thông tin Mạng lưới (Subcommittee on Networking and Information Technology Research and Development) Mỹ công bố Kế hoạch chiến lược Liên bang nghiên cứu phát triển Big Data Kế hoạch xây dựng để giúp kết hợp tập liệu phân tán khổng lồ phân tích chúng, từ đưa dự đốn định sách hợp lý Bản kế hoạch đưa chiến lược để phát triển ứng dụng Big Data, bao gồm: (1) Tạo khả cách tận dụng tảng, kỹ thuật công nghệ Big Data, (2) Hỗ trợ R&D (nghiên cứu phát triển) để khám phá hiểu tin cậy liệu, từ tạo kiến ​​thức, đưa định tốt hơn, cho phép khám phá đột phá tự tin hành động, (3) Xây dựng tăng cường sở hạ tầng mạng nghiên cứu cho phép đổi Dữ liệu lớn nhằm hỗ trợ nhiệm vụ quan Chính phủ, (4) Tăng giá trị liệu thông qua sách khuyến khích chia sẻ quản lý liệu, (5) Hiểu vấn đề quyền riêng tư, bảo mật đạo đức liên quan đến việc thu thập, chia sẻ sử dụng Big Data, (6) Nâng cao giáo dục đào tạo Big Data nhằm đáp ứng nhu cầu ngày cao, (7) Tạo tăng cường kết nối hệ sinh thái đổi Big Data quốc gia Afshin (2017) bước hợp lý để áp dụng Big Data vào hoạt động 249 Kỷ yếu HộI THảO KHOA HọC QUốC GIA "CÁCH MạNG CÔNG NGHIệP 4.0 VÀ NHữNG ĐổI MớI TRONG LĨNH VựC TÀI CHÍNH - NGÂN HÀNG" NHTW Cụ thể, theo Afshin, việc áp dụng Big Data vào hoạt động NHTW cần trải qua trình gồm bước sau: - Bước 1: “Nghiên cứu thể học phương pháp khai thác Dữ liệu lớn hệ thống thống kê NHTW” Đây bước để NHTW hiểu yếu tố sử dụng phương pháp khai thác Dữ liệu lớn hoạt động cốt lõi - Bước 2: “Các hoạt động chủ đạo NHTW mà dự kiến khai thác Dữ liệu lớn tương lai” Bước mô tả việc sử dụng phương pháp khai thác Dữ liệu lớn hoạt động cốt lõi NHTW, bao gồm hai phận: Cục Thống kê hệ thống toán Bước bao gồm việc nghiên cứu yếu tố công nghệ cần xem xét tương lai - Bước 3: “Phương pháp khung pháp lý quản trị Dữ liệu lớn” Đây bước liên quan đến vấn đề gặp phải NHTW cấu quản trị hoạt động Dữ liệu lớn ngân hàng Thêm vào đó, bước này, NHTW cần nghiên cứu cung cấp nguyên tắc quản trị Dữ liệu lớn khuyến nghị cấu quản trị nội NHTW bên NHTW - Bước 4: “Các kỹ thuật thống kê phương pháp khai thác Dữ liệu lớn NHTW” Bước vạch phương pháp thống kê cần thiết khai thác Dữ liệu lớn hoạt động cốt lõi đề xuất phần - Bước 5: “Vai trò trách nhiệm Cục Thống kê mơ hình tương lai” Bước liên quan đến vai trò trách nhiệm đề xuất NHTW tương lai theo việc sử dụng quy trình khai thác Dữ liệu lớn phần - Bước 6: “Những hệ thống cần thiết” danh sách hệ thống liệu công nghệ thông tin Dữ liệu lớn, phương pháp phân tích cần có cho hệ thống tương lai Đây gợi ý để NHTW giới nói chung NHNN Việt Nam nói riêng tham khảo áp dụng Khuyến nghị kết luận Những nghiên cứu Big Data cho thấy, việc áp dụng Dữ liệu lớn vào hoạt động NHTW có tiềm lớn, đồng thời tạo nên thách thức không nhỏ cho NHTW Vì vậy, NHNN Việt Nam cần sớm nghiên cứu bắt kịp với xu thời đại Cách mạng công nghiệp 4.0 Hiện NHNN Việt Nam 250 Kỷ yếu HộI THảO KHOA HọC QUốC GIA "CÁCH MạNG CÔNG NGHIệP 4.0 VÀ NHữNG ĐổI MớI TRONG LĨNH VựC TÀI CHÍNH - NGÂN HÀNG" bước áp dụng cơng nghệ có Big Data vào hoạt động với việc thành lập Ban đạo lĩnh vực Cơng nghệ tài NHNN tiến hành xem xét để xây dựng sở hạ tầng pháp lý cho hoạt động liên quan đến công nghệ ngân hàng Dựa kinh nghiệm số NHTW giới, số khuyến nghị dành cho NHNN Việt Nam để áp dụng hiệu Dữ liệu lớn hoạt động mình: Thứ nhất, NHNN Việt Nam thành lập Ban đạo Cơng nghệ tài Tuy nhiên bước khởi đầu để áp dụng Dữ liệu lớn cách sâu rộng, hiệu quả, NHNN Việt Nam cần xây dựng lộ trình phát triển với bước, giai đoạn cụ thể, chi tiết Trong đó, quy trình thu thập xử lý Dữ liệu lớn phải xây dựng chi tiết để thấy rõ nguồn liệu thu thập từ nguồn nào, sử dụng cho phận NHNN, giúp đưa định cho vấn đề gì, Thứ hai, NHNN Việt Nam cần xây dựng đội ngũ cán nhân viên chuyên gia có đủ lực trình độ để áp dụng thành tựu Cách mạng công nghiệp 4.0 Big Data, Trí tuệ nhân tạo hay điện tốn đám mây Bên cạnh việc tuyển dụng chuyên gia công nghệ, thân đội ngũ nhân viên NHNN cần đào tạo, bồi dưỡng cập nhật kiến thức Dữ liệu lớn để thực hành hoạt động quản lý định hàng ngày Thứ ba, quản trị thông tin NHNN cần xây dựng quy định, quy tắc quản trị thông tin Điều không giúp cho liệu trở thành tài sản có giá trị hơn, mà cịn đảm bảo tính bảo mật quyền riêng tư cá nhân, tổ chức có thơng tin liên quan Thứ tư, hệ thống sở hạ tầng NHNN Việt Nam cần thiết lập hệ thống liệu công nghệ thông tin Dữ liệu lớn, xây dựng phương pháp phân tích cần có cho hệ thống đảm bảo chất lượng nguồn liệu tính phù hợp cơng cụ phương pháp phân tích 251 Kỷ yếu HộI THảO KHOA HọC QUốC GIA "CÁCH MạNG CÔNG NGHIệP 4.0 VÀ NHữNG ĐổI MớI TRONG LĨNH VựC TÀI CHÍNH - NGÂN HÀNG" Tài liệu tham khảo Afshin, A (2017), Big Data Mining for Central Banks’ Statistics, truy cập ngày 29 tháng năm 2018 từ https://www.linkedin.com/pulse/big-data-mining-centralbanks-statistics-afshin-ashofteh BearingPoint and Central Banking (2018), Big Data in Central Banks 2017 Bholat, D (2015), ‘Big Data and central banks’,  Big Data & Society,  2(1), 2053951715579469 Ngân hàng Nhà nước Việt Nam (2015), Big Data công nghiệp liên quan, truy cập ngày 29 tháng năm 2018 từ https://www.sbv.gov.vn/webcenter/portal/vi/menu/ trangchu/hdk/cntt/udptcntt/udptcntt_chitiet?leftWidth=20%25&showFooter=false&showHeader=false&dDocName=SBVWEBAPP01SBV074634&rightWidth=0%25¢erWidth=80%25&_afrLoop=1400706925309000#%40%3F_ afrLoop%3D1400706925309000%26centerWidth%3D80%2525%26dDocNa me%3DSBVWEBAPP01SBV074634%26leftWidth%3D20%2525%26rightWidth%3D0%2525%26showFooter%3Dfalse%26showHeader%3Dfalse%26_adf ctrl-state%3Dng3mzx0k2_9 Piechocki, M (2016), ‘Data as a critical factor for central banks’, document prepared for Eighth IFC Conference on Statistical implications of the new financial landscape, Basel, 8-9 September 2016 Rodrigues, J and Speciale, A (2017), How Central Banks Are Using Big Data to Help Shape Policy, truy cập ngày 26 tháng năm 2018, từ https://www.bloomberg.com/ news/articles/2017-12-18/central-banks-are-turning-to-big-data-to-help-themcraft-policy Subcommittee on Networking and Information Technology Research and Development (2016), Federal Big Data Research and Development Strategic Plan, USA Ngày gửi bài: 17/5/2018 Ngày gửi lại bài: 27/5/2018 Ngày duyệt đăng: 02/06/2018 252 ... việc ứng dụng Big Data hoạt động NHTW nghiên cứu, từ đưa đề xuất khuyến nghị để ứng dụng hoạt động NHNN Việt Nam Ứng dụng Big Data hoạt động NHTW 2.1 Một số tiềm ứng dụng Big Data hoạt động NHTW... Dữ liệu lớn hệ thống thống kê NHTW” Đây bước để NHTW hiểu yếu tố sử dụng phương pháp khai thác Dữ liệu lớn hoạt động cốt lõi - Bước 2: “Các hoạt động chủ đạo NHTW mà dự kiến khai thác Dữ liệu lớn. .. công nghệ cần xem xét tương lai - Bước 3: “Phương pháp khung pháp lý quản trị Dữ liệu lớn? ?? Đây bước liên quan đến vấn đề gặp phải NHTW cấu quản trị hoạt động Dữ liệu lớn ngân hàng Thêm vào đó, bước