Az adatkezelési tevékenységek és az adatelemzési technológia alkalmazása nem új keletű a bankszektor szervezetei számára.

Nguyen Thanh Son úr, a Vietnami Bankszövetség (VNBA) Képzési Központjának igazgatója szerint a VNBA 2017 óta számos szemináriumot és képzési programot szervezett a tagszervezetek számára. Míg akkoriban a legtöbben csak érdeklődtek, és csak kevesen kutatták és találtak módokat a technológia üzleti tevékenységekben, döntéshozatalban és kockázatkezelésben való alkalmazására, most, 5-6 év elteltével, minden megváltozott.

A szeptember 19-én Hanoiban megrendezett „Adatok hasznosítása a siker érdekében” című workshopon Nguyen Thanh Son úr elmondta, hogy számos bank alkalmaz új technológiákat a csalásmegelőzésben és a fizetési tevékenységekben a digitális ökoszisztémában, beleértve az adatkezelési alkalmazásokat is.

Egy hatalmas adattárház birtoklásának nagy előnyével, ha tudják, hogyan használják ki, a bankok növelhetik versenyelőnyüket, erősíthetik márkájukat és minimalizálhatják kockázataikat.

W-Nguyen Thanh Son.jpg
Nguyen Thanh Son úr, a Vietnami Bankszövetség (VNBA) Képzési Központjának igazgatója tartotta a nyitóbeszédet a szeptember 19-én Hanoiban megrendezett „Adatok felhasználása a sikerért” című workshopon. Fotó: Thai Khang

Ahhoz azonban, hogy ezt az eszközt kiaknázhassuk, először az adatokat hatékonyan kell ellenőrizni és feldolgozni, vagyis más szóval szabályozni.

A VNBA képviselője szerint a nagybankok adatstratégiákat adtak ki, amelyek irányítási keretrendszereket, igazgatótanácsokat, személyzetet és szakosított egységeket tartalmaznak, valamint olyan politikákat, amelyek szabályozzák az érdekelt felek szerepét, stratégiákat dolgoznak ki az egyes szakaszokra, és szisztematikusan végrehajtják azokat. Eközben a kisebb bankok alacsonyabb szinten valósítják meg az adatstratégiákat.

Dinh Hong Hanh, a PwC Vietnam pénzügyi tanácsadási szolgáltatásokért felelős vezetője és vezérigazgató-helyettese elmondta, hogy az adatokból származó előnyök mind az adatkezelésből származnak. Csak jó, fenntartható és biztonságos menedzsmenteszközök képesek hatékonyan kiaknázni az adatokat.

A hatékony adatkezelés további előnye a bankok számára, hogy segít nekik alkalmazkodni és megfelelni a folyamatosan változó szabályozásoknak és jogi követelményeknek világszerte.

Délkelet-Ázsiában a pénzügyi intézmények egyre inkább fejlesztik adatkezelésüket a szabályozási követelmények nyomása, a digitális transzformáció mozgatórugói és a határokon átnyúló adatok kezelésének szükségessége miatt.

A technológia alkalmazása segíti a bankokat az áttörések elérésében

A bankszektorban az olyan új technológiák alkalmazása, mint a GenAI és a gépi tanulás, áttörést hoznak az ügyfelek preferenciáinak és viselkedésének megértésén keresztül. Eközben a Big Data elemzés személyre szabott szolgáltatásokat nyújt, megfelelő termékeket ajánl, megfelel az egyéni pénzügyi céloknak, ezáltal javítva az ügyfelek elégedettségét és a bankkal való kapcsolattartást.

Ezenkívül a GenAI tanulási képessége segít automatizálni az összetett folyamatokat, minimalizálni a hibákat, időt megtakarítani a működésben, és hatékony kockázatkezelést biztosít. A GenAI és az új technológiák segítenek a kockázatok jobb kezelésében azáltal, hogy megértik a rendellenes viselkedési mintákat, ezáltal megelőzve a csalárd viselkedést.

A GenAI a historikus adatok elemzésén keresztül előrejelzi a piaci trendeket, okosabb és pontosabb döntéseket hoz, lehetőségeket nyit új termékek és szolgáltatások fejlesztésére, és reagál a gyors piaci változásokra.

A McKinsey Intézet kutatása szerint a mesterséges intelligencia általában, és különösen a GenAI akár 340 milliárd USD-vel is hozzájárulhat a megnövekedett termelékenység révén. A Statista szerint a bankszektor GenAI-ba történő befektetése várhatóan eléri a 85 milliárd USD-t 2030-ra.

A bankok a GenAI-t olyan tevékenységekhez használják, mint például: Összefoglalás, mélyreható információkeresés, átalakítás/fordítás, meglévő tartalmak bővítése/javítása, kérdések és válaszok, új tartalmak létrehozása.

Azonban, ahogy a mesterséges intelligenciát egyre inkább alkalmazzák a műveletekben, a létrehozott adatok és modellek mennyisége is növekedni fog, ami kockázatokat okoz a kiberbiztonság, az adatvédelem, a működés, a jogszerűség és a megfelelés szempontjából. Ezért a potenciális kockázatok minimalizálása érdekében felelősségteljes mesterséges intelligencia alkalmazásra van szükség.