Ông có thể chia sẻ thông tin cụ thể hơn về giải thưởng TDWI mà Ngân hàng vừa được trao tặng?
TDWI được thành lập cách đây 20 năm và là một tổ chức uy tín trên thế giới chuyên cung cấp dịch vụ đào tạo và nghiên cứu, phát triển các công nghệ mới liên quan đến quản trị dữ liệu. Những thành tựu, nghiên cứu mà TDWI cung cấp đã nhanh chóng được áp dụng vào phát triển kinh doanh, công nghệ thông tin trong các công ty, tổ chức quốc tế.
Cùng với các ngân hàng lớn như HSBC, GE Consumer Finance, Royal Bank of Canada, IBM, SAP..., VPBank đã được TDWI đánh giá cao khi xây dựng được một tầm nhìn rõ ràng và lộ trình triển khai quản lý dữ liệu thiết thực và hiệu quả, đóng vai trò quan trọng trong việc phân tích kinh doanh, phát triển sản phẩm, hoạt động DN, qua đó, có thể tối đa hóa lợi ích cho Ngân hàng cũng như khách hàng.
Với các tiêu chí đánh giá, bao gồm mức độ ảnh hưởng đến hoạt động kinh doanh, sự phù hợp (tính khả thi đối với các công ty khác), mức độ trưởng thành và tính cải tiến, TDWI đã trao giải thưởng Chiến lược quản lý dữ liệu doanh nghiệp tốt nhất năm 2015 cho VPBank.
Vậy chiến lược quản lý dữ liệu doanh nghiệp của VPBank cụ thể ra sao, thưa ông?
Mỗi DN đều có một kho dữ liệu riêng và kho dữ liệu này sẽ lớn dần theo thời gian. Theo Tổ chức Dữ liệu Quốc tế (International Data Corporation), khối lượng dữ liệu phân tích trên thế giới sẽ tăng gấp 15 lần vào năm 2020. Ngoài ra, còn phải kể đến tốc độ phát sinh dữ liệu đáng kinh ngạc từ mạng xã hội, những giao dịch tài chính và các nguồn truy cập.
Thách thức với các DN là họ cần phải làm gì để biến dữ liệu thành những thông tin hữu ích để phục vụ hoạt động vận hành cũng như kinh doanh của DN. Đặc biệt, trong lĩnh vực ngân hàng, hoạt động phân tích dữ liệu sẽ hỗ trợ bộ phận phát triển kinh doanh có được những chương trình, chiến lược sản phẩm đa dạng, đáp ứng tối đa nhu cầu của từng nhóm khách hàng khác nhau..
Một hệ thống quản lý dữ liệu vững mạnh sẽ cung cấp những thông tin đa chiều, giúp ngân hàng hiểu rõ hơn về khách hàng, từ đó, có thể phân nhóm khách hàng để thiết kế các sản phẩm phù hợp với từng nhóm đối tượng.
Tại VPBank, chúng tôi đang phân tích tối đa dữ liệu đa chiều của khách hàng hiện tại (đặc biệt là khách hàng bán lẻ), từ đó, phát triển nhiều sản phẩm với các tính năng được thiết kế chuyên biệt dành riêng cho từng nhóm khách hàng và đa dạng hóa hệ thống sản phẩm, dịch vụ của Ngân hàng.
Ví dụ, ngoài hai công cụ hỗ trợ phân tích dữ liệu gồm khách hàng 360o (Customer 360o) và mô hình bán chéo, chúng tôi có thể hiểu rõ khách hàng và phục vụ họ một cách tối ưu. Bên cạnh đó, việc triển khai những mô hình tương tác với khách hàng thông qua các công cụ tiên tiến nhất của IBM, Oracle… giúp VPBank nắm được phản hồi từ phía khách hàng đối với sản phẩm, dịch vụ của Ngân hàng. Đây cũng là cơ sở để Ngân hàng không ngừng cải thiện, nâng cao chất lượng sản phẩm, dịch vụ.
Được biết, Trung tâm Phân tích kinh doanh (BIC) của VPBank là một trong những trung tâm phân tích kinh doanh đầu tiên trong lĩnh vực ngân hàng tại Việt Nam. Ông có thể chia sẻ về Trung tâm cũng như kế hoạch với hoạt động phân tích dữ liệu của Ngân hàng trong thời gian tới?
Xuất phát từ yêu cầu quản lý dữ liệu một cách hiệu quả nhằm tối đa lợi ích mà thông tin mang lại cho cả ngân hàng và khách hàng, năm 2013, VPBank đã thành lập BIC. Là trung tâm phân tích kinh doanh tiên phong tại thị trường Việt Nam, chúng tôi đã nỗ lực để xây dựng được đội ngũ nhân sự có năng lực và am hiểu chuyên môn nghiệp vụ, hệ thống các ứng dụng công nghệ tân tiến…
VPBank đã thành công với các cách thức tiếp cận truyền thống về phân tích dữ liệu như biểu đồ kinh doanh, đồ thị bán hàng, bảng tin, bảng chấm điểm…, nhưng chúng tôi vẫn còn một chặng đường dài để hướng đến việc tận dụng tối đa Big Data để biến thành tài sản có ích, tài sản chiến lược cho Ngân hàng, đặc biệt tạo ra những giá trị cho khách hàng.
Song song, chúng tôi đang tìm hiểu những nền tảng quản lý dữ liệu thế hệ mới như Hadoop để có thể ghi nhận và xử lý ngày càng nhiều hơn những dạng thông tin không có cấu trúc (unstructured data). Đây là thử thách mà VPBank đặt ra trong tương lai.