Chuyển đổi số được xem là một trong những trụ cột chính của chiến lược kinh doanh đổi mới của nhiều ngành, và ngân hàng cũng không phải ngoại lệ.
Trong thời gian qua, công cuộc chuyển đổi số ngân hàng đã đạt được những thành tựu nhất định, thúc đẩy nhiều ngân hàng nắm bắt các công nghệ số cấp tiến để duy trì tính cạnh tranh.
Tuy nhiên, sự phát triển của chuyển đổi số cũng đi kèm không ít thách thức, đòi hỏi các ngân hàng đưa ra các chiến lược sáng tạo để đạt được thành công.
Table of Contents
4 thách thức chuyển đổi số hàng đầu mà các ngân hàng phải đối mặt
Hệ thống công nghệ cồng kềnh
Hầu hết các ngân hàng truyền thống đều vận hành dựa trên hệ thống công nghệ kế thừa. Tuy nhiên, các hệ thống này là yếu tố hàng đầu gây cản trở quá trình chuyển đổi số vì chúng thường cồng kềnh, chậm, thiếu sự linh hoạt và khó tích hợp với các công nghệ mới.
Ngoài ra, việc thay thế các hệ thống này có là một thách thức bởi chi phí lớn, khiến các ngân hàng gặp khó khăn trong việc tối ưu hóa cơ sở hạ tầng CNTT.
Do đó, các ngân hàng cần có chiến lược cụ thể để hiện đại hóa cơ sở hạ tầng CNTT, bao gồm đầu tư vào các hệ thống hiện đại, linh hoạt hơn, có khả năng mở rộng và thích ứng với sự thay đổi.
Khối lượng dữ liệu khổng lồ
Một thách thức khác mà các ngân hàng phải đối mặt trong quá trình chuyển đổi số là việc xử lý khối lượng dữ liệu đồ sộ, đến từ nhiều nguồn khác nhau bao gồm thông tin khách hàng, sao kê tài khoản, giao dịch. Dữ liệu này thường được mã hóa ở định dạng phi cấu trúc hoặc bán cấu trúc như tài liệu kinh doanh, email, hình ảnh hoặc tài liệu PDF, v.v. Doanh nghiệp tận dụng những dữ liệu này để nắm bắt xu hướng thị trường và hành vi của khách hàng nhằm phát triển dịch vụ/sản phẩm phù hợp với khách hàng.
Tuy nhiên, khối lượng dữ liệu ngày càng gia tăng và phức tạp với nhiều biến thể, việc xử lý tài liệu theo phương thức truyền thống đang dần trở nên lỗi thời.
Để giải quyết thách thức này, các ngân hàng nên đầu tư vào các công nghệ có khả năng quản lý và xử lý dữ liệu phức tạp, cũng như khai thác giá trị tiềm năng thực sự của dữ liệu.
Tăng cường an ninh mạng và tuân thủ quy định
Trong những năm gần đây, các cuộc tấn công an ninh mạng đã trở thành một trong những mối đe dọa đối với các doanh nghiệp ngân hàng trên toàn cầu. Các mối đe dọa an ninh mạng không chỉ gia tăng về tần suất, mà còn trở nên phức tạp hơn, tinh vi hơn. Điều này đòi hỏi việc triển khai những biện pháp nhất quán và triệt để nhằm bảo vệ dữ liệu quan trọng và ngăn chặn các cuộc tấn công mạng.
Ngoài ra, ngân hàng cũng là ngành chịu ràng buộc bởi nhiều quy định chặt chẽ, nhất là khi các quy định và luật lệ tiếp tục được mở rộng về chiều rộng và chiều sâu. Do đó, các ngân hàng phải thực hiện các chiến lược mạnh mẽ để tăng cường tuân thủ và ngăn ngừa các hình phạt, rủi ro và gian lận tài chính.
Thúc đẩy trải nghiệm và mức độ tương tác của khách hàng
Kỳ vọng của khách hàng ngày càng lớn. Họ mong đợi trải nghiệm liền mạch và hấp dẫn trên nhiều kênh khác nhau. Nghiên cứu toàn cầu của PwC (2018) chỉ ra rằng có tới 73% người tiêu dùng cho biết trải nghiệm tích cực sẽ có ảnh hưởng mạnh mẽ đến quyết định tiêu dùng của họ.
Để đáp ứng những kỳ vọng này, các ngân hàng cần tích cực đầu tư vào công nghệ để mang đến cho khách hàng trải nghiệm liền mạch, được cá nhân hóa cùng các đề xuất sản phẩm/dịch vụ phù hợp với nhu cầu của họ.
Các công nghệ chiến lược giúp ngân hàng tăng tốc chuyển đổi số
Tự động hóa và các công nghệ tiên tiến như Generative AI và RegTech đã trở thành xu hướng quan trọng để các ngân hàng giải quyết những thách thức phức tạp của ngành và đón đầu xu hướng.
Trí tuệ nhân tạo
Tận dụng sức mạnh Trí tuệ nhân tạo (Artificial Intelligence – AI) là chìa khóa để ngân hàng tối ưu hóa hoạt động và cải thiện trải nghiệm khách hàng. Báo cáo của Insider Intelligence’s AI in Banking tiết lộ rằng 80% ngân hàng nhận ra những lợi ích tiềm năng mà AI có thể mang lại.
Cụ thể, các ngân hàng hiện áp dụng các chatbot được hỗ trợ bởi AI để mang lại trải nghiệm liền mạch và phản hồi được cá nhân hóa cho khách hàng bằng cách hiểu được cảm xúc và các truy vấn phức tạp của khách hàng.
Bên cạnh đó, AI sẽ tiếp tục hiện diện trong ngành ngân hàng nhờ khả năng tăng cường phát hiện gian lận và giảm rủi ro tài chính. Với thuật toán AI và Machine Learning, ngân hàng có thể phát hiện các hoạt động gian lận và theo dõi các lỗ hổng trong hệ thống kinh doanh bằng cách xác định các mẫu trong giao dịch.
Một ví dụ khác về ứng dụng AI là phân tích rủi ro. Bằng cách giám sát dữ liệu khách hàng, giao dịch tài chính và xu hướng thị trường bằng mô hình Machine Learning, AI có thể đề xuất nhanh chóng và chính xác các lựa chọn đầu tư cũng như cảnh báo rủi ro theo thời gian thực.
Generative AI
Năm ngoái, một số ngân hàng đã bắt đầu thử nghiệm Generative AI (Gen AI), thu về nhiều kết quả ấn tượng. 2024 được dự đoán sẽ là năm bùng nổ công nghệ này tại nhiều bộ phận khác nhau trong ngành ngân hàng.
Các ngân hàng có thể tận dụng các mô hình tổng quát để nâng cao trải nghiệm của khách hàng bằng cách đề xuất các sản phẩm/dịch vụ được cá nhân hóa dựa trên nhu cầu và hành vi của khách hàng.
Ví dụ, Wells Fargo, một công ty dịch vụ tài chính đa quốc gia của Mỹ, đã bổ sung tính năng nâng cao dựa trên AI vào ứng dụng di động để cung cấp thông tin cá nhân hóa về tài khoản và cung cấp cho khách hàng cái nhìn toàn diện hơn về tài chính của họ. Hiện tại, giải pháp này cung cấp hơn 50 prompt (câu lệnh văn bản) khác nhau cho khách hàng dựa trên hoạt động tài khoản trong quá khứ và dự đoán tương lai.
Tính năng này là một ví dụ điển hình về việc triển khai Gen AI, nhấn mạnh khả năng của công nghệ này trong việc giúp ngân hàng thích ứng với sự thay đổi liên tục của thị trường.
Hơn nữa, Gen AI còn có khả năng tạo ra dữ liệu tổng hợp gần giống với các tình huống thực tế. Dữ liệu tổng hợp này cho phép các ngân hàng xây dựng các kịch bản rủi ro, từ đó dễ dàng phát triển các chiến lược quản lý rủi ro hiệu quả.
Nền tảng low-code và no-code
Gartner dự báo đến năm 2025, có tới 70% ứng dụng kinh doanh mới sẽ ứng dụng công nghệ low-code và no-code.
Đây được coi là xu thế của ngân hàng hiện đại. Nhờ giảm tối đa việc code thủ công bằng cách kéo thả những mã code sẵn có vào quy trình làm việc, nền tảng low-code và no-code cho phép doanh nghiệp xây dựng ứng dụng nhanh chóng và tiết kiệm chi phí hơn.
Nền tảng này thúc đẩy quy trình tự động hóa tinh gọn, giúp doanh nghiệp tiếp cận tự động hóa một cách dễ dàng hơn. Ngoài ra, các nền tảng này có ưu điểm là dễ bảo trì hơn công cụ RPA truyền thống, cho phép doanh nghiệp tiết kiệm thời gian, tài nguyên và chi phí.
Hãy cùng nhìn lại câu chuyện thành công của Ngân hàng Bendigo, một trong những ngân hàng lớn nhất nước Úc. Để mang đến trải nghiệm khách hàng chất lượng cao và gắn kết hơn, Ngân hàng Bendigo đã chọn nền tảng low-code, một giải pháp lý tưởng để tạo các ứng dụng liên quan đến kinh doanh. Trong khoảng một năm rưỡi, Ngân hàng Bendigo đã triển khai 25 ứng dụng tập trung vào khách hàng, đòi hỏi ít thời gian và chi phí hơn so với các ứng dụng mã hóa truyền thống.
RegTech
Như đã đề cập, sự phức tạp và gia tăng của các quy định và luật lệ là một thách thức lớn đối với ngân hàng.
RegTech (Regulatory Technology) – các công nghệ được sử dụng để đơn giản hóa việc tuân thủ các yêu cầu pháp lý của các tổ chức tài chính đã và đang trở thành một xu hướng mới.
Kết hợp các mô hình AI và Machine Learning, các ngân hàng có thể phân tích lượng dữ liệu khổng lồ để phát hiện hoạt động đáng ngờ và dự báo hoạt động gian lận có thể xảy ra. Ngoài ra, tự động hóa, điện toán đám mây và Big Data có thể giúp các ngân hàng đơn giản hóa quy trình pháp lý, loại bỏ thời gian và nguồn lực cần thiết để quản lý các yêu cầu pháp lý.
Đáng chú ý, các giải pháp RegTech có thể cung cấp cho các tổ chức tài chính những thay đổi về báo cáo quy định theo thời gian thực và dự đoán các khu vực tiềm năng hoặc rủi ro mà ngân hàng nên tập trung. Những giải pháp này hỗ trợ các tổ chức đáp ứng các quy định và nhu cầu tuân thủ, cải thiện trải nghiệm của khách hàng, quản lý rủi ro và đưa ra các đề xuất phù hợp.
Xử lý tài liệu thông minh
Theo The Hill, ngân hàng phải đối mặt với khối lượng dữ liệu đồ sộ, với lượng dữ liệu được tạo ra mỗi giây tăng 700% từ năm 2020. Tuy nhiên, lượng dữ liệu này vẫn được xử lý thủ công tại nhiều ngân hàng, thiếu sự chuẩn hóa dẫn đến việc tốn nhiều thời gian xử lý, khiến khách hàng chờ đợi lâu hơn, ảnh hưởng đến trải nghiệm của họ đối với ngân hàng.
Với khả năng tự động xử lý dữ liệu phức tạp (có cấu trúc/bán cấu trúc), Xử lý tài liệu thông minh (Intelligent Document Processing – IDP) có thể giúp giảm bớt các thủ tục giấy tờ rườm rà, tẻ nhạt, cho phép ngân hàng nâng cao thời gian xử lý và mang lại trải nghiệm liền mạch hơn cho khách hàng.
Để đạt được mục tiêu hiệu quả tối ưu, ngân hàng có thể kết hợp IDP và Tự động hóa quy trình bằng robot (Robotic Process Automation – RPA). Sau khi IDP thu thập, phân tích và trích xuất dữ liệu, RPA sẽ trung chuyển dữ liệu đầu ra từ quá trình xử lý của IDP tới các hệ thống khác. Việc kết hợp hai công nghệ này tạo ra một quy trình tự động hóa toàn diện, hạn chế gián đoạn và tối ưu sức mạnh của công nghệ tự động hóa trong doanh nghiệp.
Blockchain
Blockchain (Chuỗi khối) hứa hẹn sẽ thay đổi hoàn toàn ngành Tài chính – Ngân hàng vào năm 2024 nhờ khả năng truyền tải dữ liệu một cách an toàn, minh bạch dựa trên hệ thống mã hóa vô cùng phức tạp, tương tự như cuốn sổ cái kế toán. Điều này đảm bảo rằng các giao dịch tài chính và tài sản được ghi lại và theo dõi một cách toàn vẹn, không thể thay đổi được, do đó chống lại việc gian lận, thay đổi của dữ liệu.
Một ứng dụng đáng chú ý của Blockchain trong ngân hàng là hợp đồng thông minh. Đây là một hình thức giao dịch với mục đích tự động hóa việc thực hiện thỏa thuận, kiểm soát và ghi lại các công việc về mặt pháp lý dựa theo những điều khoản của hợp đồng hoặc thỏa thuận.
Khám phá thêm các giải pháp đột phá để thúc đẩy ngân hàng phát triển mạnh trong bối cảnh thị trường kinh doanh luôn biến đổi tại đây!
Kết luận
Chuyển đổi số đã được áp dụng trong ngành Ngân hàng và tạo ra những bước tiến mạnh mẽ, đáp ứng nhu cầu ngày càng tăng của khách hàng. Tuy nhiên, hành trình chuyển đổi số thường gặp nhiều thử thách và rào cản. Các ngân hàng phải đương đầu với hệ thống kế thừa lạc hậu, quy trình xử lý dữ liệu phức tạp, các cuộc tấn công an ninh mạng và các quy định phức tạp.
Điều đó có nghĩa là ngân hàng cần nhanh chóng bắt tay vào giải quyết những thách thức này cũng như tận dụng sức mạnh của công nghệ đổi mới để dẫn dắt hành trình số hóa của ngành tài chính, tạo cơ hội cho tăng trưởng bền vững.
Tham khảo
Banking Technologies in 2023: Staying Ahead of the Curve
10 Bank Technology Trends to Follow for 2024
The Biggest Banking And Financial Services Trends For 2024
Challenges Faced by the Banking Industry in the Digital Age
akaBot (FPT) là giải pháp tối ưu vận hành doanh nghiệp dựa trên nền tảng RPA (tự động hoá quy trình bằng robot phần mềm) kết hợp với các công nghệ khác như Process Mining, OCR, Intelligent Document Processing, Machine Learning, Conversational AI… Phục vụ khách hàng tại trên 20 quốc gia, 8 ngành dọc (tài chính – ngân hàng, bán lẻ, IT, sản xuất, logistics….), akaBot đã được xếp hạng bởi các tổ chức uy tín trên thế giới (Gartner Peer Insights, G2…), giành Giải “Oscar của giới công nghệ” Stevie Award, Top 6 nền tảng RPA thế giới do Software Reviews bình chọn, Giải thưởng The Asian Banker 2021…
Đặt lịch hẹn với akaBot để tìm hiểu giải pháp tối ưu vận hành doanh nghiệp ngay hôm nay!
