Sử dụng công nghệ AI và học máy để tự động hóa việc rà sốt tài liệu, phân tích rủi ro và các tác vụ tuân thủ lặp đi lặp lại khác
Được xác định quy mơ lợi ích dựa trên doanh thu bổ sung từ việc tăng cho vay đối với SME ở các mức lợi nhuận cao hơn. Viện nghiên cứu tồn cầu McKinsey (2014) ước tính, cho vay đối với các DNVVN sẽ tăng 16-33% do phân tích dữ liệu lớn, với tỷ suất lợi nhuận tăng từ 1,6-1,8%. Đây là ước tính cấp độ quốc gia dựa trên tổng cho vay hàng năm đối với các SME.
Được xác định quy mơ lợi ích dựa trên số người được tiếp cận tiền di động tính đến năm 2030 dựa trên dự báo từ các ước tính trong giai đoạn 2014- 2017 (với tỷ lệ tăng trưởng lịch sử). Viện nghiên cứu tồn cầu McKinsey (2014) ước tính, các cá nhân sẽ được tăng thêm 15% lương do tài chính bao trùm, mức lương được tính theo tỷ lệ mức lương tối thiểu của quốc gia đó, vì những cá nhân này thường có nền tảng thu nhập thấp. Đây là ước tính cấp độ quốc gia dựa trên tỷ lệ dân số của quốc gia (từ 15 tuổi trở lên) được bao trùm tài chính, tỷ lệ những người được bao trùm tài chính do tiền di động và mức lương tối thiểu hàng năm. Phân loại mức thu nhập của quốc gia dựa trên định nghĩa của Ngân hàng Thế giới.
Được xác định quy mơ lợi ích dựa trên tiết kiệm chi phí từ số hóa chẳng hạn như giới thiệu quy trình bằng điện tử cho khách hàng, tận dụng công nghệ học máy và robot để tạo ra các cải tiến về vận hành và sử dụng cơ sở hạ tầng đám mây công cộng để giảm công suất xử lý. Viện nghiên cứu tồn cầu McKinsey (2017) ước tính, khoản tiết kiệm tiềm năng từ chi phí hoạt động của ngân hàng bán lẻ và từ chi phí rủi ro lần lượt dao động từ 20-30% và 10-30%. Đây là mức tiết kiệm chi phí ở cấp độ quốc gia dựa trên chi phí hoạt động của lĩnh vực ngân hàng trong nước.
Được xác định quy mơ lợi ích dựa trên việc tiết kiệm chi phí trong chi tiêu tuân thủ nhờ áp dụng những công nghệ này hiệu quả. Công ty Juniper Research (2017) ước tính, có thể loại bỏ tới 50% chi tiêu tuân thủ khi áp dụng các công nghệ này. KPMG (2013) chỉ ra rằng chi tiêu tuân thủ chiếm trung bình 10% chi phí hoạt động của các ngân hàng. Đây là ước tính cấp độ quốc gia về tiết kiệm hiệu quả, được xác định dựa trên chi phí của lĩnh vực ngân hàng trong nước.
1. PHÂN TÍCH DỮ LIỆU LỚN
2. VÍ TIỀN ĐIỆN TỬ TRÊN THUÊ BAO DI ĐỘNG
3. DỊCH VỤ NGÂN HÀNG ĐIỆN TỬ
4. CÔNG NGHỆ HỖ TRỢ TUÂN THỦ QUY ĐỊNH (REG TECH)
TĂNG DOANH THU
TĂNG LƯƠNG
TIẾT KIỆM CHI PHÍ
TIẾT KIỆM CHI PHÍ
• Viện nghiên cứu tồn cầu McKinsey (2014)204
• Cơ sở dữ liệu Findex Tồn cầu của Ngân hàng Thế giới205
• Viện nghiên cứu tồn cầu McKinsey (2014)206
• Viện nghiên cứu tồn cầu McKinsey (2017)207
• Cơng ty Juniper Research (2017)208 • KPMG (2013)209
MƠ TẢ CƠNG NGHỆ GIẢ ĐỊNH VỀ QUY MƠ LỢI ÍCH NGUỒN
DỊCH VỤ TÀI CHÍNH
79
210. Brookings (2010), “Saving Money Through Cloud Computing” (Tiết kiệm tiền thơng qua áp dụng điện tốn đám mây). Xem tại: https://www.brookings.edu/research/saving-money-through-cloud-computing/ Xem tại: https://www.brookings.edu/research/saving-money-through-cloud-computing/
211. McKinsey Global Institute (2011), Big data: The next frontier for innovation, competition, and productivity (Dữ liệu lớn: Công nghệ mũi nhọn tiếp theo để đổi mới và tăng năng suất). Xem tại: https://www.mckinsey.com/business-functions/mckinsey-digital/our-insights/disruptive-technologies năng suất). Xem tại: https://www.mckinsey.com/business-functions/mckinsey-digital/our-insights/disruptive-technologies
212. Public Procurement Service (2012), e-Procurement Experience in Korea: Implementation and Impact (Kinh nghiệm mua sắm điện tử ở Hàn Quốc: Thực hiện và Tác động). Xem tại:https://www.europarl.europa.eu/document/activities/cont/201207/20120710ATT48620/20120710ATT48620EN.pdf Xem tại:https://www.europarl.europa.eu/document/activities/cont/201207/20120710ATT48620/20120710ATT48620EN.pdf
213. Quỹ Bill & Melinda Gates và AlphaBeta (2018), Digital Innovation in Public Financial Management (PFM): Opportunities and implications for low-income countries (Đổi mới kỹ thuật số trong quản lý tài chính cơng: Cơ hội và hàm ý đối với các nước thu nhập thấp). thuật số trong quản lý tài chính cơng: Cơ hội và hàm ý đối với các nước thu nhập thấp).
Xem tại: https://www.alphabeta.com/wp-content/uploads/2018/07/pfm-technology-paper-long-version.pdf
Sử dụng phần mềm dựa trên đám mây để giảm chi phí
Giảm chi phí hoạt động do sử dụng các dịch vụ điện tử
Tiết kiệm chi phí do sử dụng các kênh mua sắm điện tử
Sử dụng dữ liệu lớn và thông tin dựa trên vị trí để cải thiện hoạt động thu thuế
Được xác định quy mơ lợi ích dựa trên khoản tiết kiệm ước tính do áp dụng điện tốn đám mây, cụ thể là giảm chi phí phần cứng. Theo báo cáo của Viện Brookings (2010), các cơ quan chính phủ tiết kiệm được 25-50% chi phí sau khi chuyển sang đám mây. Đây là ước tính cấp độ quốc gia dựa trên chi phí CNTT-TT của chính phủ và chi phí phần cứng.
Được xác định quy mơ lợi ích dựa trên việc giảm chi phí hoạt động do chuyển sang dịch vụ trực tuyến, điền trước các biểu mẫu thuế, tính khả dụng của dữ liệu và bảng chỉ số hiệu suất công việc (performance dashboard). Viện nghiên cứu tồn cầu McKinsey (2011) ước tính, Châu Âu đã loại bỏ được 15-20% chi phí hoạt động sau khi chuyển sang dịch vụ điện tử. Nghiên cứu cũng cho biết, dịch vụ điện tử giúp giảm 20-25% chi tiêu của chính phủ. Đây là ước tính cấp độ quốc gia dựa trên chi phí hoạt động của chính phủ.
Được xác định quy mơ lợi ích dựa trên việc giảm chi phí giao dịch do chuyển sang mua sắm điện tử cho các dự án chính phủ. Tại Hàn Quốc, Cơ quan Mua sắm Cơng ước tính, chính phủ tiết kiệm được 8 tỷ USD chi phí giao dịch mỗi năm do giảm chi phí lao động, giảm thời gian thực hiện và quy trình hợp lý hơn. Đây là ước tính cấp độ quốc gia dựa trên khối lượng mua sắm cơng.
Được xác định quy mơ lợi ích dựa trên sự gia tăng số thuế thu do sử dụng dữ liệu lớn và các dịch vụ được GIS hỗ trợ. Tại Brazil, chính phủ đã thành cơng trong việc tăng số thu thuế liên bang khoảng 13% do áp dụng dữ liệu lớn trong kiểm tra kê khai thuế doanh nghiệp. Đây là ước tính cấp độ quốc gia dựa trên khối lượng mua sắm công.