Las actividades de gestión de datos y la aplicación de tecnología de análisis de datos no son nuevas para las organizaciones del sector bancario.

Según el Sr. Nguyen Thanh Son, Director del Centro de Capacitación de la Asociación Bancaria de Vietnam (VNBA), desde 2017, la VNBA ha organizado numerosos seminarios y programas de capacitación para las unidades miembro. Si en aquel entonces, la mayoría simplemente estaba interesada y solo unas pocas investigaban y buscaban maneras de aplicar la tecnología en las actividades empresariales, la toma de decisiones y la gestión de riesgos, ahora, después de 5 o 6 años, todo ha cambiado.

Al compartir en el taller "Aprovechando los datos para el éxito" el 19 de septiembre en Hanoi , el Sr. Nguyen Thanh Son dijo que muchos bancos han estado aplicando nueva tecnología en la prevención del fraude y las actividades de pago en el ecosistema digital, incluidas las aplicaciones de gestión de datos.

Con la gran ventaja de poseer un enorme almacén de datos, si saben aprovecharlo, los bancos aumentarán su ventaja competitiva, potenciarán su marca y minimizarán riesgos.

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El Sr. Nguyen Thanh Son, Director del Centro de Capacitación de la Asociación de Bancos de Vietnam (VNBA), pronunció el discurso inaugural del taller "Aprovechando los datos para el éxito", celebrado el 19 de septiembre en Hanói. Foto: Thai Khang

Sin embargo, para explotar este activo, los datos primero deben ser controlados y procesados, o en otras palabras, gobernados, de manera efectiva.

Según el representante de VNBA, los grandes bancos han emitido estrategias de datos, con marcos de gobernanza, juntas directivas, personal y unidades especializadas, junto con políticas que regulan las funciones de las partes interesadas, establecen estrategias para cada etapa y las implementan sistemáticamente. Mientras tanto, los bancos más pequeños implementan estrategias de datos a un nivel inferior.

La Sra. Dinh Hong Hanh, Directora General Adjunta y Líder de Servicios de Asesoría Financiera de PwC Vietnam, comentó que todos los beneficios que se obtienen de los datos provienen de su gestión. Solo las herramientas de gestión adecuadas, sostenibles y seguras pueden explotar los datos eficazmente.

Otro beneficio de una gobernanza de datos eficaz para los bancos es que les ayuda a adaptarse y cumplir con regulaciones y requisitos legales en constante cambio a nivel mundial.

En el Sudeste Asiático, las instituciones financieras están madurando cada vez más su gobernanza de datos debido a la presión de los requisitos regulatorios, así como a los impulsores de la transformación digital y la necesidad de gestionar datos transfronterizos.

La aplicación de la tecnología ayuda a los bancos a lograr avances

En el sector bancario, la aplicación de nuevas tecnologías como GenAI y el aprendizaje automático permite generar soluciones innovadoras mediante la comprensión de las preferencias y el comportamiento de los clientes. Por otro lado, el análisis de Big Data ofrece servicios personalizados, recomienda productos adecuados y cumple con los objetivos financieros de cada persona, mejorando así la satisfacción del cliente y su compromiso con el banco.

Además, las capacidades de aprendizaje de GenAI ayudan a automatizar procesos complejos, reducir errores, ahorrar tiempo en las operaciones y proporcionar una gestión de riesgos eficaz. GenAI y las nuevas tecnologías ayudan a gestionar mejor los riesgos al comprender patrones de comportamiento anormales, previniendo así el fraude.

GenAI, a través del análisis de datos históricos, pronostica tendencias del mercado, toma decisiones más inteligentes y precisas, abre oportunidades para desarrollar nuevos productos y servicios y responde a los rápidos cambios del mercado.

Según una investigación del Instituto McKinsey, la IA en general, y la GenAI en particular, podrían contribuir hasta con 340 000 millones de dólares gracias al aumento de la productividad. Según Statista, se prevé que la inversión del sector bancario en GenAI alcance los 85 000 millones de dólares para 2030.

Los bancos utilizan GenAI para actividades como: resumen, recuperación profunda de información, transformación/traducción, expansión/mejora de contenido existente, preguntas y respuestas, creación de contenido nuevo.

Sin embargo, a medida que la IA se aplica cada vez más en las operaciones, la cantidad de datos y modelos creados aumentará, lo que generará riesgos para la ciberseguridad, la privacidad, las operaciones, la legalidad y el cumplimiento normativo. Por lo tanto, se requiere una aplicación responsable de la IA para minimizar los riesgos potenciales.