1.2. Xu hƣớng của ngành ngân hàng trong thời đại 4.0
1.2.4. Xu hƣớng sử dụng dữ liệu lớn
Trên thế giới, dữ liệu lớn có rất nhiều ứng dụng có ích trong lĩnh vực tài chính ngân hàng nhƣ chống rửa tiền, chống gian lận và giả mạo, phân tích dự báo, phục vụ khách hàng,…
Dữ liệu lớn không chỉ lƣu trữ thông tin khách hàng đơn thuần nhƣ họ tên, số điện thoại, địa chỉ, mà còn có thông tin về năng lực tài chính, trình độ học vấn, tiền sử liên quan đến pháp luật,... không chỉ trong nƣớc mà còn kết nối toàn cầu. Chỉ cần một khách hàng đến giao dịch ở bất kỳ ngân hàng nào và ở bất kỳ đất nƣớc nào đều có thể truy cập thông tin chính xác và nhanh chóng để đƣa ra quyết định cung cấp dịch vụ cho khách hàng phù hợp.
Nếu khách hàng có hành vi phạm pháp hay rửa tiền ở đất nƣớc này thì sẽ không đƣợc giao dịch ở các quốc gia khác, điều mà trƣớc đây khi không có dữ liệu lớn thì không thể làm đƣợc. Dữ liệu lớn còn giúp cho ngân hàng phát hiện gian lận trong các giao dịch. Bên cạnh đó, dữ liệu lớn trong phân tích dự báo giúp ngân hàng
xác định đƣợc hành vi của ngƣời sử dụng trong từng thời kỳ để có thể điều chỉnh SPDV thích hợp.
Theo Deutsche Bank (2014), dữ liệu lớn có một số ứng dụng thiết thực trong ngành ngân hàng nhƣ sau:
+ Bảo mật và phát hiện gian lận: các ngân hàng có thể phân tích dữ liệu lớn để phát hiện các hành vi có rủi ro gian lận hoặc làm tổn thất tài sản ngân hàng. Công nghệ này phân tích dữ liệu từ website, và các ứng dụng điện thoại để truy xuất hoạt động của các giao dịch tiềm ẩn nguy cơ gian lận và ngăn chặn ngay từ đầu. Thay vì trƣớc đây gian lận đƣợc phát hiện sau khi xảy ra sự cố tổn thất, bây giờ nhờ công nghệ mới thì gian lận trong giao dịch ngân hàng đƣợc ngăn chặn ngay từ đầu giúp tránh đƣợc tổn thất lớn cho ngân hàng và cả khách hàng.
+ Phân tích đặc điểm khách hàng và tiếp thị: trƣớc đây ngân hàng chỉ có thể nắm đƣợc thông tin cá nhân, lịch sử giao dịch tại ngân hàng có đăng ký của khách hàng, ngoài ra ngân hàng không có thêm thông tin nào để có thể tạo ra giá trị tăng thêm trên SPDV cho khách hàng. Ngày nay, nhờ có dữ liệu lớn và công nghệ số, các hành vi mua sắm, sử dụng điện thoại, sở thích của khách hàng đƣợc lƣu lại và phân tích chi tiết thông qua các thiết bị công nghệ. Thậm chí, các thiết bị này còn hiểu rõ ngƣời dùng hơn chính họ. Các ngân hàng có thể kết hợp với các công ty công nghệ hay công ty phần mềm, điện thoại để có thể có bức tranh toàn diện về đặc điểm khách hàng. Từ đó, các ngân hàng có thể tạo ra các SPDV tăng thêm, mang tính cá nhân hóa và tối đa hóa trải nghiệm của khách hàng.