CHƯƠNG I TỔNG QUAN
2. Thực trạng dữ liệutại ngân hàngTMCP Công ThươngViệt Nam
3.1. Dữ liệu kháchhàng chưa đầy đủ
Ngân hàng TMCP Công Thương Việt Nam chưa có phương pháp tiếp cận và cách thức triển khai phù hợp cho việc thu thập, xử lý và lưu trữ nguồn dữ liệu phi cấu trúc do khách hàng tạo ra. Dữ liệu thô đến từ các bài đăng cá nhân trên các trang mạng xã hội
hay những dữ liệu lưu trữ lịch sử truy cập website là nguồn thông tin tiềm năng và tri
Mức độ sẵn sàng triển khai ứng dụng Big Data trong hoạt động quản trị quan hệ khách hàng tại Ngân hàng TMCP Cơng Thương Việt Nam Khóa luận tốt nghiệp
Hình 2-4 Quản lý tài khoản khách hàng thơng qua mã CIF trên hệ thống VCRM1 [61]
Hiện tại ngân hàng Công Thương sử dụng chủ yếu ngơn ngữ lập trình Python trong phân tích và khai phá thơng tin từ các nguồn dữ liệu lưu trữ trên hệ thống EDW. Phân tích dự đốn tập trung vào các bài tốn phân tích giỏ hàng (Market-basket Analyst). Các dự án nghiên cứu ứng dụng phân tích Big Data hiện đang được ngân hàng Cơng Thương xác định tính khả thi và các giá trị thực tiễn, việc triển khai được tiến hành thử nghiệm tại khối khách hàng cá nhân của ngân hàng. Cơ sở hạ tầng và kiến trúc thơng tin tích hợp cơng nghệ Big Data đang được trung tâm cơng nghệ thơng tin nghiên cứu và tìm ra các giải pháp thích hợp. Chưa có văn bản hay các quy định chính thức nào về việc chuyển đổi lưu trữ thông tin khách hàng và dữ liệu lịch sử giao dịch lên nền tảng Cloud Computing. Thay vào đó, hiện ngân hàng Cơng Thương đang thực hiện lưu trữ và quản lý hồ sơ ứng viên trên giao diện internet tại một số chi nhánh trong hệ thống ngân hàng.
3. Nhận định các vấn đề dữ liệu trong hoạt động quản trị quan hệ khách
hàng tại ngân hàng TMCP Công Thương Việt Nam
Dựa trên kết quả đánh giá thu được từ mơ hình BDBA kết hợp với khảo sát thực trạng dữ liệu và hạ tầng công nghệ thông qua thơng tin phản hồi của phịng MIS, khóa luận đưa ra nhận định về hai vấn đề chính trên phương diện phân tích dữ liệu và phát triển cơng nghệ mà ngân hàng TMCP Công Thương Việt Nam đang gặp phải trong triển khai các dự án Big Data hỗ trợ hoạt động quản trị quan hệ khách hàng:
(1)Dữ liệu chưa đầy đủ, tập trung, chuyên biệt và hướng tới từng nhóm đối tượng khách hàng cụ thể.
(2)Hạ tầng công nghệ chưa phù hợp với các phân tích và xử lý dữ liệu Big Data, chưa có kỹ thuật xử lý và cơng cụ phân tích nâng cao trong tìm kiếm và trích xuất tri thức ẩn từ những nguồn dữ liệu thô, phi cấu trúc bên ngoài ngân hàng.
1 VCRM (VietinBank Customer Relationship Management): Hệ thống quản trị quan hệ khách hàng của
ngân hàng TMCP Công Thương Việt Nam.
Trần Phương Lan - K17HTTTB 41
Mức độ sẵn sàng triển khai ứng dụng Big Data trong hoạt động quản trị quan hệ khách hàng tại Ngân hàng TMCP Cơng Thương Việt Nam Khóa luận tốt nghiệp
thức ẩn phản ánh hành vi hành vi cá nhân của từng đối tượng khách hàng.
Mặc dù đã có sự đầu tư nghiên cứu tìm hiểu, song kiến trúc hạ tầng thông tin hiện tại của ngân hàng Công Thương chưa đủ khả năng để lưu trữ và xử lý các nguồn dữ liệu đa cấu trúc đến từ nhiều kênh thông tin tương tác khác nhau. Cách thức thu thập và tiếp cận khách hàng thủ công không chỉ khiến ngân hàng tiêu hao nhiều thời gian mà còn bỏ qua nhiều giá trị tiềm ẩn trong khối lượng lớn dữ liệu khách hàng đang tăng trưởng từng giờ trên cộng đồng mạng xã hội và các nguồn lưu trữ khác qua hạ tầng mạng internet.
Dữ liệu phân tích trong hệ thống ngân hàng đa phần đến từ các nguồn thơng tin có cấu trúc, hoặc được chuẩn hóa và đưa vào lưu trữ dưới dạng mơ hình dữ liệu trong hệ thống EDW với sự phân chia các nhóm Data Mart theo mục đích nghiệp vụ và phạm vi phòng ban rõ ràng. Tuy nhiên, trên thực tế có nhiều nguồn dữ liệu và định dạng nội dung chưa thể đánh giá được tính xác thực cũng như các giá trị cần thiết cho hoạt động ngân hàng ngay tại thời điểm thu thập. Với hệ thống lưu trữ sử dụng khung kiến trúc EDW, những nguồn dữ liệu thô, thường là các định dạng file như web log, clickstream, social data, video, audio, image... sẽ không được lưu trữ và sử dụng trong hệ thống ngân hàng. Điều này dẫn đến tình trạng thiếu hụt một lượng lớn thông tin đặc tả hành vi khách hàng và những dữ liệu cơ sở làm nền tảng cho các hoạt động phân tích dự đoán và khai phá dữ liệu nâng cao. Các chương trình khuyến mại và sản phẩm dịch vụ marketing đến khách hàng thường không đem lại hiệu quả cao do không đủ các nguồn dữ liệu và thông tin cung ứng trong việc định hướng chiến lược chăm sóc và thu hẹp đối tượng khách hàng mục tiêu.