Činnosti správy dat a aplikace technologií pro analýzu dat nejsou pro organizace v bankovním sektoru novinkou.

Podle pana Nguyen Thanh Sona, ředitele školicího centra Vietnamské bankovní asociace (VNBA), VNBA od roku 2017 uspořádala pro členské jednotky mnoho seminářů a školicích programů. Pokud tehdy většina z nich měla pouze zájem a jen málokdo zkoumal a hledal způsoby, jak technologie aplikovat v obchodních činnostech, rozhodování a řízení rizik, nyní, po 5–6 letech, se vše změnilo.

Na workshopu „Využití dat pro úspěch“, který se konal 19. září v Hanoji , pan Nguyen Thanh Son uvedl, že mnoho bank v digitálním ekosystému aplikuje nové technologie v oblasti prevence podvodů a platebních aktivit, včetně aplikací pro správu dat.

Díky velké výhodě držení obrovského datového skladu, pokud banky vědí, jak toho využít, zvýší konkurenční výhodu, posílí značku a minimalizují rizika.

W-Nguyen Thanh Son.jpg
Pan Nguyen Thanh Son, ředitel školicího centra Vietnamské bankovní asociace (VNBA), přednesl úvodní projev na workshopu „Využití dat pro úspěch“, který se konal 19. září v Hanoji. Foto: Thai Khang

Aby však bylo možné toto aktivum využít, musí být data nejprve kontrolována a zpracovávána, neboli jinými slovy efektivně řízena.

Podle zástupce VNBA vydaly velké banky datové strategie, které zahrnují rámce pro správu a řízení, správní rady, zaměstnance a specializované jednotky, spolu s politikami upravujícími role zúčastněných stran, stanovujícími strategie pro každou fázi a systematicky je implementují. Menší banky mezitím implementují datové strategie na nižší úrovni.

Paní Dinh Hong Hanh, zástupkyně generálního ředitele a vedoucí oddělení finančního poradenství ve společnosti PwC Vietnam, uvedla, že veškeré výhody plynoucí z dat pramení ze správy dat. Data mohou efektivně využívat pouze dobré, udržitelné a bezpečné nástroje pro správu.

Další výhodou efektivní správy dat pro banky je, že jim pomáhá přizpůsobovat se a dodržovat neustále se měnící předpisy a právní požadavky po celém světě.

V jihovýchodní Asii finanční instituce stále více zdokonalují svou správu dat kvůli tlaku regulačních požadavků, ale i kvůli faktorům digitální transformace a potřebě spravovat přeshraniční data.

Využití technologií pomáhá bankám dosahovat průlomů

V bankovním sektoru pomáhá aplikace nových technologií, jako je GenAI a strojové učení, přinášet průlomová řešení díky pochopení preferencí a chování zákazníků. Analýza velkých dat (Big Data) zároveň poskytuje personalizované služby, doporučuje vhodné produkty, plní individuální finanční cíle, a tím zlepšuje spokojenost zákazníků a jejich zapojení do banky.

Schopnost učení GenAI navíc pomáhá automatizovat složité procesy, minimalizovat chyby, šetřit čas v provozu a zajišťovat silné řízení rizik. GenAI a nové technologie pomáhají lépe řídit rizika tím, že chápou abnormální vzorce chování, a tím předcházejí podvodnému chování.

GenAI prostřednictvím analýzy historických dat předpovídá tržní trendy, činí chytřejší a přesnější rozhodnutí, otevírá příležitosti k vývoji nových produktů a služeb a reaguje na rychlé změny na trhu.

Podle výzkumu McKinseyho institutu může umělá inteligence obecně a GenAI zejména přispět zvýšením produktivity až 340 miliardami USD. Podle společnosti Statista se očekává, že investice bankovního sektoru do GenAI dosáhnou do roku 2030 85 miliard USD.

Banky využívají GenAI pro činnosti jako: sumarizace, hloubkové vyhledávání informací, transformace/překlad, rozšiřování/vylepšování stávajícího obsahu, otázky a odpovědi, tvorba nového obsahu.

S rostoucím uplatňováním umělé inteligence v provozu se však bude zvyšovat množství vytvářených dat a modelů, což bude představovat rizika pro kybernetickou bezpečnost, soukromí, provoz, zákonnost a dodržování předpisů. Proto je pro minimalizaci potenciálních rizik nutné zodpovědné používání umělé inteligence.