กิจกรรมการจัดการข้อมูลและการประยุกต์ใช้เทคโนโลยีการวิเคราะห์ข้อมูลไม่ใช่เรื่องใหม่สำหรับองค์กรในภาคการธนาคาร

คุณเหงียน ถั่น เซิน ผู้อำนวยการศูนย์ฝึกอบรม สมาคมธนาคารเวียดนาม (VNBA) เปิดเผยว่า ตั้งแต่ปี 2560 VNBA ได้จัดสัมมนาและโครงการฝึกอบรมมากมายให้กับหน่วยงานสมาชิก หากแต่เดิมนั้น หน่วยงานส่วนใหญ่ให้ความสนใจเพียงอย่างเดียว และมีเพียงไม่กี่หน่วยงานที่กำลังค้นคว้าและหาวิธีการนำเทคโนโลยีมาประยุกต์ใช้ในกิจกรรมทางธุรกิจ การตัดสินใจ และการบริหารความเสี่ยง แต่ปัจจุบัน หลังจากผ่านไป 5-6 ปี ทุกอย่างได้เปลี่ยนแปลงไปอย่างสิ้นเชิง

ในการแบ่งปันประสบการณ์การสัมมนา เรื่อง “การใช้ประโยชน์จากข้อมูลเพื่อความสำเร็จ” เมื่อวันที่ 19 กันยายน ณ กรุงฮานอย คุณเหงียน แทงห์ เซิน กล่าวว่า ธนาคารหลายแห่งได้นำเทคโนโลยีใหม่ๆ มาประยุกต์ใช้ในการป้องกันการฉ้อโกงและกิจกรรมการชำระเงินในระบบนิเวศดิจิทัล รวมถึงแอปพลิเคชันการจัดการข้อมูลด้วย

ด้วยข้อได้เปรียบอันยิ่งใหญ่ของการมีคลังข้อมูลขนาดใหญ่ หากรู้วิธีใช้ประโยชน์ ธนาคารก็จะเพิ่มข้อได้เปรียบทางการแข่งขัน เสริมสร้างแบรนด์ และลดความเสี่ยงให้เหลือน้อยที่สุด

W-Nguyen Thanh Son.jpg
คุณเหงียน แถ่ง เซิน ผู้อำนวยการศูนย์ฝึกอบรม สมาคมธนาคารเวียดนาม (VNBA) กล่าวเปิดงานสัมมนาเชิงปฏิบัติการ “การใช้ประโยชน์จากข้อมูลเพื่อความสำเร็จ” เมื่อวันที่ 19 กันยายน ณ กรุงฮานอย ภาพ: Thai Khang

อย่างไรก็ตาม เพื่อใช้ประโยชน์จากสินทรัพย์นี้ จำเป็นต้องควบคุมและประมวลผลข้อมูลเสียก่อน หรือพูดอีกอย่างก็คือ ต้องบริหารจัดการอย่างมีประสิทธิภาพ

ตัวแทน VNBA ระบุว่า ธนาคารขนาดใหญ่ได้ออกกลยุทธ์ด้านข้อมูล โดยมีกรอบการกำกับดูแล คณะกรรมการบริหาร พนักงาน และหน่วยงานเฉพาะทาง พร้อมด้วยนโยบายที่ควบคุมบทบาทของผู้มีส่วนได้ส่วนเสีย กำหนดกลยุทธ์สำหรับแต่ละขั้นตอน และนำไปปฏิบัติอย่างเป็นระบบ ขณะเดียวกัน ธนาคารขนาดเล็กกลับนำกลยุทธ์ด้านข้อมูลไปใช้ในระดับที่ต่ำกว่า

คุณดิงห์ ฮอง ฮันห์ รองกรรมการผู้จัดการใหญ่ หัวหน้าฝ่ายบริการที่ปรึกษาทางการเงิน PwC เวียดนาม ให้ความเห็นว่า ประโยชน์ที่ได้รับจากข้อมูลล้วนมาจากการบริหารจัดการข้อมูล มีเพียงเครื่องมือบริหารจัดการที่ดี ยั่งยืน และปลอดภัยเท่านั้นที่จะสามารถใช้ประโยชน์จากข้อมูลได้อย่างมีประสิทธิภาพ

ประโยชน์อีกประการของการกำกับดูแลข้อมูลที่มีประสิทธิผลสำหรับธนาคารคือช่วยให้ธนาคารปรับตัวและปฏิบัติตามกฎระเบียบและข้อกำหนดทางกฎหมายที่เปลี่ยนแปลงตลอดเวลาทั่วโลก

ในเอเชียตะวันออกเฉียงใต้ สถาบันทางการเงินกำลังพัฒนาการจัดการข้อมูลให้สมบูรณ์แบบมากขึ้นเนื่องจากแรงกดดันจากข้อกำหนดด้านกฎระเบียบ รวมถึงปัจจัยขับเคลื่อนการเปลี่ยนแปลงทางดิจิทัลและความจำเป็นในการจัดการข้อมูลข้ามพรมแดน

การประยุกต์ใช้เทคโนโลยีช่วยให้ธนาคารสามารถพัฒนาก้าวหน้าได้

ในภาคธนาคาร การประยุกต์ใช้เทคโนโลยีใหม่ๆ เช่น GenAI และ Machine Learning ช่วยนำเสนอโซลูชันที่ล้ำสมัยผ่านการทำความเข้าใจความต้องการและพฤติกรรมของลูกค้า ขณะเดียวกัน การวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่ (Big Data) ยังช่วยให้บริการเฉพาะบุคคล แนะนำผลิตภัณฑ์ที่เหมาะสม และตอบสนองเป้าหมายทางการเงินของแต่ละบุคคล ซึ่งจะช่วยยกระดับความพึงพอใจและการมีส่วนร่วมของลูกค้าที่มีต่อธนาคาร

นอกจากนี้ ความสามารถในการเรียนรู้ของ GenAI ยังช่วยทำให้กระบวนการที่ซับซ้อนเป็นระบบอัตโนมัติ ลดข้อผิดพลาด ประหยัดเวลาในการดำเนินงาน และให้การจัดการความเสี่ยงที่มีประสิทธิภาพ GenAI และเทคโนโลยีใหม่ๆ ช่วยจัดการความเสี่ยงได้ดียิ่งขึ้นด้วยการทำความเข้าใจรูปแบบพฤติกรรมที่ผิดปกติ ซึ่งจะช่วยป้องกันพฤติกรรมฉ้อโกง

GenAI ใช้การวิเคราะห์ข้อมูลในอดีตเพื่อคาดการณ์แนวโน้มตลาด ตัดสินใจได้อย่างชาญฉลาดและแม่นยำยิ่งขึ้น เปิดโอกาสให้พัฒนาผลิตภัณฑ์และบริการใหม่ๆ และตอบสนองต่อการเปลี่ยนแปลงอย่างรวดเร็วของตลาด

จากการวิจัยของสถาบัน McKinsey พบว่า AI โดยทั่วไปและ GenAI โดยเฉพาะสามารถช่วยเพิ่มผลผลิตได้มากถึง 340,000 ล้านดอลลาร์สหรัฐฯ ข้อมูลจาก Statista คาดการณ์ว่าการลงทุนของภาคธนาคารใน GenAI จะสูงถึง 85,000 ล้านดอลลาร์สหรัฐฯ ภายในปี 2030

ธนาคารกำลังใช้ GenAI สำหรับกิจกรรมต่างๆ เช่น การสรุป การดึงข้อมูลเชิงลึก การแปลง/แปล การขยาย/ปรับปรุงเนื้อหาที่มีอยู่ การถาม-ตอบ และการสร้างเนื้อหาใหม่

อย่างไรก็ตาม เนื่องจาก AI ถูกนำไปใช้ในการปฏิบัติงานมากขึ้น ปริมาณข้อมูลและแบบจำลองที่สร้างขึ้นจึงเพิ่มขึ้น ก่อให้เกิดความเสี่ยงต่อความมั่นคงปลอดภัยทางไซเบอร์ ความเป็นส่วนตัว การปฏิบัติงาน กฎหมาย และการปฏิบัติตามข้อกำหนด ดังนั้น จึงจำเป็นต้องนำ AI มาใช้อย่างมีความรับผิดชอบเพื่อลดความเสี่ยงที่อาจเกิดขึ้น