6 ứng dụng hữu ích của Data Science trong ngành ngân hàng

Để xúc tiến hoạt động kinh doanh, tiếp cận và mở rộng phạm vi khách hàng, ngành ngân hàng nói chung cần sử dụng một khối dữ liệu nhất định. Thông qua việc áp dụng data science vào xử lý khối dữ liệu này, công ty có thể đào sâu và tìm ra những giá trị cốt lõi, cái nhìn sâu sắc, cũng như các chiến lược cho hoạt động bên trong công ty, để từ đó có thể đáp ứng và cung cấp các dịch vụ tốt hơn cho khách hàng.

Dưới đây là 6 ứng dụng của data science được áp dụng trong ngành ngân hàng giúp chúng ta sẽ hiểu rõ hơn vai trò quan trọng của data science, cũng như cách mà công ty tài chính lâu đời nhất trên thế giới – JP Morgan Chase đã áp dụng như thế nào trong lĩnh vực ngân hàng.

data science trong ngành ngân hàng

1. Mô hình rủi ro

Đối với lĩnh vực ngân hàng, mô hình rủi ro giúp cho các công ty dễ dàng hơn trong việc xây dựng và triển khai các chiến lược để có thể đánh giá thực trạng về hiệu quả và năng suất lao động, vì vậy mô hình này được cho là yếu tố đặt lên hàng đầu của các công ty hoạt động trong lĩnh vực ngân hàng. Quan trọng và nổi bật hơn cả đó chính là mô hình rủi ro tín dụng – giúp cho ngân hàng phân tích khoản vay sẽ được hoàn trả như thế nào trong tương lai. 

Sẽ có những trường hợp người đi vay không đủ khả năng hoàn lại khoản tiền được cho vay. Với sự hỗ trợ đắc lực của Data science và Big Data trong mô hình rủi ro, ngân hàng có thể áp dụng để phân tích, sàng lọc những khách hàng khả năng không đủ chi trả khoản vay trước viễn cảnh rủi ro nhất có thể xảy ra. 

Ngoài ra, những công cụ phân tích trong mô hình rủi ro giúp định lượng hiệu suất cũng như hiệu quả trong quá trình vận hành của công ty.

2. Hệ thống phòng chống gian lận

Với sự phát triển của internet và việc thực hiện các giao dịch thông qua các phương tiện, các dịch vụ thương mại điện tử, đã tạo ra những con số đôi khi khá mơ hồ. Tuy nhiên, sự tiến bộ của Machine Learning đã giúp cho các công ty dò kiếm, phát hiện ra những mẫu giao dịch bất thường hay có dấu hiệu gian lận. Hệ thống phòng chống gian lận giúp định vị, phân tích các hoạt động của người dùng, rà soát toàn bộ quá trình để tìm ra những mô hình có kẽ hở và độc hại.

Sử dụng Data science, khai thác hiệu quả sức mạnh của Machine Learning và phân tích dự đoán để tạo ra công cụ phân theo nhóm, từng cụm dữ liệu xác định để có thể nhận ra và nắm bắt các xu hướng, mô hình độc hại trong hệ thống phát hiện gian lận. Thuật toán phân cụm như K-Means, SVM (Support Vector Machine) rất hữu dụng trong việc xây dựng nền tảng để phát hiện ra các hoạt động giao dịch bất thường. Hoạt động của hệ thống phòng chống gian lận liên quan đến:

  • Sử dụng các mẫu dữ liệu để xây đắp mô hình.
  • Thử nghiệm mô hình dựa trên tập dữ liệu để đưa ra quá trình chọn lựa và phân loại, thông qua hàng loạt các thuật toán Machine Learning .
  • Đánh giá và triển khai mô hình vào thực tế.

data science trong ngành ngân hàng

3. Giá trị vòng đời khách hàng

Cũng như các ngành kinh doanh khác, ngân hàng cũng cần tiến hành dự đoán và xác định giá trị vòng đời khách hàng. Nói cách khác, chính giá trị vòng đời khách hàng đóng góp vào giá trị chiết khấu cho doanh thu tương lai của công ty. Vì vậy, những khách hàng nào sẽ ở lại sau một quá trình giao dịch và liệu họ đóng góp như thế nào vào doanh thu trong tương lai là những vấn đề cần quan tâm. Data science sẽ giải quyết cho phần này.

Ngân hàng có thể tiến hành sàng lọc và phân loại những khách hàng tiềm năng cùng với những giá trị thiết thực trong tương lai thông qua phân tích dự đoán. Thuật toán chỉ giúp ngân hàng tiếp cận những khách hàng tiềm năng, trong khi đó việc giữ chân họ lại hay tiếp tục hợp tác lại là một vấn đề khác. Với xu hướng thị trường thay đổi không ngừng, thì ngân hàng yêu cầu phải có cách nhìn đủ rộng và sâu về khách hàng của mình để có thể phân bổ nguồn lực một cách tối ưu nhất.

Những công cụ dữ liệu như CART (Classification and Regression Trees) hay GLM (Generalized Linear Models) có vai trò thiết thực trong quá trình chọn lọc, phân loại hay dự đoán xu hướng để từ đó giúp cho ngân hàng xác định đúng khách hàng cũng như đóng góp vào sự tăng trưởng và lợi nhuận của công ty.

4. Phân khúc thị trường

Phân khúc thị trường chỉ ra những nhóm khách hàng có cùng những tính cách nhất định và các hành vi thông thường. Để định vị cũng như khoanh vùng chính xác nhóm khách hàng này, không gì hỗ trợ tốt hơn Machine Learning.

K-means, kỹ thuật phân cụm phổ biến và được sử dụng rộng rãi hơn cả, nó là một thuật toán không có sự giám sát hay nói cách khác, K-means không sở hữu một nhãn mác nào cũng như không có sự can thiệp của sơ đồ input-output. Việc phân cụm khách hàng giúp cho ngân hàng:

  • Xác định khách hàng dựa trên lợi nhuận của họ.
  • Phân khúc khách hàng dựa vào việc lựa chọn sử dụng dịch vụ.
  • Phát triển mối quan hệ và gắn kết hơn với khách hàng.
  • Cung cấp những dịch vụ phù hợp với một nhóm khách hàng.
  • Phân tích phân khúc khách hàng giúp thực hiện và cải thiện dịch vụ.

5. Hệ thống gợi ý

Để có thể thu hút sự chú ý và quan tâm của khách hàng vào những sản phẩm và dịch ngân hàng đề xuất, có hai loại mà hệ thống gợi ý được sử dụng:

  • User-Based Collaborative Filtering
  • Item-Based Collaborative Filtering

6. Phân tích dự đoán theo thời gian thực

Phân tích dự đoán là một quá trình sử dụng các kỹ thuật toán học để dự đoán các tình huống xảy ra trong tương lai, trong đó Machine Learning đóng vai trò chính yếu trong quá trình phân tích này. Sự phát triển không ngừng và to lớn của dữ liệu đã kéo theo sự đa dạng trong khâu xử lý cũng như phương thức phân tích. Song, có hai kỹ thuật phân tích được sử dụng phổ biến:

  • Phân tích theo thời gian thực: cho phép khách hàng hiểu về những vấn đề và những hoạt động cản trở kinh doanh.
  • Phân tích theo dự đoán: cho phép khách hàng lựa chọn các kỹ thuật phù hợp để giải quyết vấn đề. Đó có thể như việc quản trị tài chính của ngân hàng cho phép công ty quản lý tài chính và đề xuất những chiến lược mới.

Trường hợp áp dụng của công ty JP Morgan Chase

JP Morgan Chase là một trong những công ty cung cấp dịch vụ tài chính lâu đời nhất trên thế giới. Khoảng 150 petabytes dữ liệu khổng lồ lưu trữ trên dưới 3,5 tỷ người dùng, với số lượng dữ liệu lớn như vậy, JP Morgan đã áp dụng phân tích Big Data để thực hiện xử lý những dữ liệu cấu trúc và dữ liệu phi cấu trúc thông qua nền tảng nguồn mở – Hadoop.

Những phân vùng mà công ty JP Morgan Chase sử dụng công cụ Hadoop cho việc phân tích dữ liệu là:

  • Hệ thống phòng chống gian lận

Với tính năng theo dõi các hoạt động của hội thoại và emails, JP Morgan Chase thực hiện giám sát và tìm kiếm những giao dịch bất bình thường.

  • Gia tăng giá trị cho khách hàng

Một nền tảng số hóa được JP Morgan Chase áp dụng để giúp cho khách hàng có cách nhìn đa chiều và sâu sắc hơn về vấn đề của mình, cụ thể với sự hỗ trợ của Big Data, công ty tiến hành phân tích và xử lý các chất vấn khách hàng, đưa ra dự báo dòng tiền , tăng doanh thu và đánh giá hiệu suất của họ so với các đối thủ cạnh tranh khác.

  • Quản lý dòng tiền hiệu quả

Đối với khách hàng thì việc quản lý dòng tiền như thế nào để đạt được hiệu quả, mang lại lợi ích và được hưởng lợi từ việc bảo vệ vốn là vấn đề đáng lưu tâm. JP Morgan sử dụng phân tích dự đoán để dự báo dòng tiền và cung cấp cái nhìn sâu sắc về những lỗ hổng đang tồn tại.

  • Cung cấp tảng băng chìm về những xu hướng của thị trường tín dụng

JP Morgan sử dụng “CreditMap” , một ứng dụng cung cấp những thông tin hiện hữu cho khách hàng dựa trên nền tảng Datawatch kết hợp với phân tích theo thời gian thực.

  • Cải thiện kinh tế công

Sự kết hợp giữa các giao dịch của 30 triệu khách hàng Mỹ và thống kê nền kinh tế của Hoa Kỳ, JP Morgan Chase sử dụng công cụ Big Data để giúp Chính phủ phân tích những thông tin để hỗ trợ các nhà chính trị phát hiện sớm và ngăn ngừa những thảm họa tài chính không mong muốn.

Để cung cấp những trải nghiệm tốt hơn cho khách hàng, một lần nữa, chúng tôi muốn nhấn mạnh lại tầm quan trọng của data science trong ngành ngân hàng, ngoài Hệ thống phòng chống gian lận, Mô hình rủi ro, Giá trị vòng đời khách hàng hay Phân tích dự báo theo thời gian thực, còn rất nhiều ứng dụng và vai trò khác của data science.

Viện ISB

>> Xem thêm Xu hướng công việc của ngành Data Science 2020-2029 <<