פעילויות ניהול נתונים ויישום טכנולוגיית ניתוח נתונים אינם חדשים לארגונים במגזר הבנקאי.

לדברי מר נגוין טאן סון, מנהל מרכז ההדרכה של איגוד הבנקאות הוייטנאמי (VNBA), מאז 2017, VNBA ארגנה סמינרים ותוכניות הדרכה רבות ליחידות החברות. אם באותה תקופה, רובן התעניינו רק ורק מעטות חקרו ומצאו דרכים ליישם טכנולוגיה בפעילויות עסקיות, קבלת החלטות וניהול סיכונים, כעת, לאחר 5-6 שנים, הכל השתנה.

בסדנה "מינוף נתונים להצלחה" שהתקיימה ב-19 בספטמבר בהאנוי , אמר מר נגוין טאן סון כי בנקים רבים מיישמים טכנולוגיות חדשות במניעת הונאות ובפעילויות תשלום במערכת האקולוגית הדיגיטלית, כולל יישומי ניהול נתונים.

עם היתרון הגדול של החזקת מחסן נתונים ענק, אם הבנקים יודעים כיצד לנצל זאת, הם יגדילו את היתרון התחרותי שלהם, ישפרו את המותג שלהם וימזערו סיכונים.

W-Nguyen Thanh Son.jpg
מר נגוין טאן סון, מנהל מרכז ההדרכה של איגוד הבנקים בווייטנאם (VNBA), נשא את נאום הפתיחה בסדנה "מינוף נתונים להצלחה" ב-19 בספטמבר בהאנוי. צילום: תאי קאנג

עם זאת, כדי לנצל נכס זה, יש תחילה לשלוט ולעבד את הנתונים, או במילים אחרות, לנהל אותם, ביעילות.

לדברי נציג VNBA, בנקים גדולים פרסמו אסטרטגיות נתונים, הכוללות מסגרות ממשל, דירקטוריונים, צוות ויחידות ייעודיות, יחד עם מדיניות המסדירה את תפקידי בעלי העניין, קביעת אסטרטגיות לכל שלב ויישומן באופן שיטתי. בינתיים, בנקים קטנים יותר מיישמים אסטרטגיות נתונים ברמה נמוכה יותר.

גב' דין הונג האן, סגנית מנהלת שירותי ייעוץ פיננסי ב-PwC וייטנאם, ציינה כי היתרונות המושגים מנתונים נובעים כולם מניהול נתונים. רק כלי ניהול טובים, בני קיימא ובטוחים יכולים לנצל נתונים ביעילות.

יתרון נוסף של ניהול נתונים יעיל עבור בנקים הוא שהוא עוזר להם להסתגל ולעמוד בתקנות ובדרישות משפטיות המשתנות ללא הרף ברחבי העולם.

בדרום מזרח אסיה, מוסדות פיננסיים מבשילים יותר ויותר את ניהול הנתונים שלהם עקב לחץ מצד דרישות רגולטוריות, כמו גם מניעי טרנספורמציה דיגיטלית והצורך לנהל נתונים חוצי גבולות.

יישום טכנולוגיה עוזר לבנקים להשיג פריצות דרך

במגזר הבנקאות, יישום טכנולוגיות חדשות כמו GenAI ולמידת מכונה מסייע להביא פתרונות פורצי דרך באמצעות הבנת העדפות והתנהגויות הלקוחות. במקביל, ניתוח ביג דאטה מספק שירותים מותאמים אישית, ממליץ על מוצרים מתאימים, עומד ביעדים פיננסיים אישיים, ובכך משפר את שביעות רצון הלקוחות ואת המעורבות עם הבנק.

בנוסף, יכולת הלמידה של GenAI מסייעת להפוך תהליכים מורכבים לאוטומטיים, למזער שגיאות, לחסוך זמן בתפעול ולספק ניהול סיכונים חזק. GenAI וטכנולוגיות חדשות מסייעות בניהול סיכונים טוב יותר על ידי הבנת דפוסי התנהגות חריגים, ובכך למנוע התנהגות הונאה.

GenAI, באמצעות ניתוח נתונים היסטוריים, חוזה מגמות שוק, מקבל החלטות חכמות ומדויקות יותר, פותח הזדמנויות לפיתוח מוצרים ושירותים חדשים ומגיב לשינויים מהירים בשוק.

על פי מחקר של מכון מקינזי, בינה מלאכותית באופן כללי ו-GenAI בפרט יכולות לתרום עד 340 מיליארד דולר באמצעות הגברת הפרודוקטיביות. על פי Statista, השקעות ענף הבנקאות ב-GenAI צפויות להגיע ל-85 מיליארד דולר עד שנת 2030.

בנקים משתמשים ב-GenAI לפעילויות כגון: סיכום, אחזור מידע מעמיק, טרנספורמציה/תרגום, הרחבה/שיפור של תוכן קיים, שאלות ותשובות, ויצירת תוכן חדש.

עם זאת, ככל שבינה מלאכותית מיושמת יותר ויותר בפעילות, כמות הנתונים והמודלים שנוצרים תגדל, מה שיגרום לסיכונים לאבטחת הסייבר, הפרטיות, הפעילות, החוקיות והתאימות. לכן, נדרש יישום אחראי של בינה מלאכותית כדי למזער סיכונים פוטנציאליים.