Activitățile de gestionare a datelor și aplicarea tehnologiei de analiză a datelor nu sunt o noutate pentru organizațiile din sectorul bancar.

Potrivit domnului Nguyen Thanh Son, directorul Centrului de Formare al Asociației Bancare din Vietnam (VNBA), începând cu anul 2017, VNBA a organizat numeroase seminarii și programe de formare pentru unitățile membre. Dacă la acea vreme majoritatea erau doar interesate și doar câțiva cercetau și căutau modalități de a aplica tehnologia în activitățile de afaceri, luarea deciziilor și managementul riscurilor, acum, după 5-6 ani, totul s-a schimbat.

În cadrul atelierului „Valorificarea datelor pentru succes”, care a avut loc pe 19 septembrie la Hanoi , dl. Nguyen Thanh Son a declarat că multe bănci aplică noi tehnologii în prevenirea fraudei și în activitățile de plată din ecosistemul digital, inclusiv aplicații de gestionare a datelor.

Având marele avantaj de a deține un depozit de date imens, dacă știu cum să profite de acest avantaj, băncile își vor spori avantajul competitiv, își vor îmbunătăți imaginea de marcă și vor minimiza riscurile.

W-Nguyen Thanh Son.jpg
Dl. Nguyen Thanh Son, directorul Centrului de Formare al Asociației Băncilor din Vietnam (VNBA), a ținut discursul de deschidere la atelierul „Valorificarea datelor pentru succes”, care a avut loc pe 19 septembrie la Hanoi. Foto: Thai Khang

Totuși, pentru a exploata acest avantaj, datele trebuie mai întâi controlate și procesate, sau cu alte cuvinte, guvernate eficient.

Potrivit reprezentantului VNBA, băncile mari au emis strategii de date, cu cadre de guvernanță, consilii de administrație, personal și unități specializate, împreună cu politici care reglementează rolurile părților interesate, stabilesc strategii pentru fiecare etapă și le implementează sistematic. Între timp, băncile mai mici implementează strategii de date la un nivel inferior.

Dna Dinh Hong Hanh, director general adjunct, lider al serviciilor de consultanță financiară, PwC Vietnam, a comentat că beneficiile obținute din date provin toate din gestionarea datelor. Doar instrumente de gestionare bune, sustenabile și sigure pot exploata eficient datele.

Un alt beneficiu al guvernanței eficiente a datelor pentru bănci este acela că le ajută să se adapteze și să respecte reglementările și cerințele legale în continuă schimbare la nivel global.

În Asia de Sud-Est, instituțiile financiare își maturizează din ce în ce mai mult guvernanța datelor din cauza presiunii exercitate de cerințele de reglementare, precum și a factorilor care stimulează transformarea digitală și a necesității de a gestiona datele transfrontaliere.

Aplicarea tehnologiei ajută băncile să facă progrese

În sectorul bancar, aplicarea noilor tehnologii precum GenAI și învățarea automată ajută la găsirea unor soluții inovatoare prin înțelegerea preferințelor și comportamentelor clienților. Între timp, analiza Big Data oferă servicii personalizate, recomandă produse potrivite, îndeplinește obiectivele financiare individuale, îmbunătățind astfel satisfacția clienților și interacțiunea cu banca.

În plus, capacitatea de învățare a GenAI ajută la automatizarea proceselor complexe, la minimizarea erorilor, la economisirea timpului în operațiuni și la asigurarea unei gestionări solide a riscurilor. GenAI și noile tehnologii ajută la o mai bună gestionare a riscurilor prin înțelegerea tiparelor de comportament anormale, prevenind astfel comportamentul fraudulos.

GenAI, prin analiza datelor istorice, prognozează tendințele pieței, ia decizii mai inteligente și mai precise, deschide oportunități pentru dezvoltarea de noi produse și servicii și răspunde la schimbările rapide ale pieței.

Conform unui studiu realizat de Institutul McKinsey, inteligența artificială în general și inteligența artificială generală (GenAI) în special pot contribui cu până la 340 de miliarde de dolari prin creșterea productivității. Conform Statista, investițiile industriei bancare în GenAI sunt estimate să ajungă la 85 de miliarde de dolari până în 2030.

Băncile utilizează GenAI pentru activități precum: sumarizare, recuperare aprofundată a informațiilor, transformare/traducere, extindere/îmbunătățire a conținutului existent, întrebări și răspunsuri, creare de conținut nou.

Cu toate acestea, pe măsură ce IA este aplicată din ce în ce mai mult în operațiuni, cantitatea de date și modele create va crește, ceea ce va cauza riscuri pentru securitatea cibernetică, confidențialitate, operațiuni, legalitate și conformitate. Prin urmare, este necesară o aplicare responsabilă a IA pentru a minimiza riscurile potențiale.