The Pioneer Podcast Ep8 | Harnessing Data & AI in Banking transformation | Santhosh Mahendiran, CDAO

Tóm tắt Podcast "Tương lai của ngành ngân hàng" với ông Santhosh Mahendiran

Key Concepts:

• Chuyển đổi số trong ngành ngân hàng
• Dữ liệu và AI (Artificial Intelligence)
• AI tạo sinh (Generative AI)
• Chiến lược dữ liệu
• Phân tích dự đoán (Predictive Analytics)
• Cá nhân hóa trải nghiệm khách hàng
• Bảo mật dữ liệu
• Kiến trúc ngân hàng dựa trên AI
• Văn hóa doanh nghiệp
• Hợp tác liên phòng ban
• Vai trò của bộ phận Nhân sự trong kỷ nguyên số
• Trợ lý AI
• Công nghệ sổ cái phân tán (DLT - Distributed Ledger Technology)
• Máy tính lượng tử (Quantum Computing)

1. Giới thiệu và Hành trình của Ông Santhosh Mahendiran tại Techcombank:

• Ông Santhosh Mahendiran, Giám đốc Khối Dữ liệu và Phân tích tại Techcombank, đã có 4 năm, 3 tháng, 12 ngày làm việc tại Việt Nam.
• Ông đến Techcombank vì sức hấp dẫn của thị trường mới nổi, cơ hội xây dựng và mở rộng ngân hàng từ quy mô nhỏ đến lớn.
• Việt Nam là một trong những thị trường phát triển nhanh nhất thế giới với dư địa phát triển rộng lớn.
• Ông Santhosh chia sẻ sở thích nấu ăn, đặc biệt là các món Việt Nam như bún riêu và chả giò.

2. Hành trình Chuyển đổi Số của Techcombank:

• Techcombank đã trải qua 5 năm chuyển đổi số dựa trên 3 trụ cột: số hóa, dữ liệu và nhân tài.
• Thành tựu:
  • Cải tiến ứng dụng ngân hàng di động, được đánh giá là một trong những ứng dụng tốt nhất Đông Nam Á.
  • Xây dựng nền tảng điện toán đám mây, chuyển đổi phần lớn hệ thống lên đám mây.
  • Xây dựng hồ dữ liệu và khai thác tối đa giá trị từ dữ liệu.
  • Giảm thiểu sử dụng Excel trong hệ thống Backend, tự động hóa quy trình xử lý và phân tích dữ liệu.
  • Chuyển đổi về con người, văn hóa và hành trình phát triển, nâng cao năng lực của nhân sự.
  • Thiết kế các giá trị cốt lõi khách hàng (CVPs) độc đáo.

3. Tầm Quan Trọng của Dữ Liệu và AI trong Ngành Ngân Hàng:

• Dữ liệu và AI quan trọng với mọi tổ chức, không chỉ riêng ngân hàng.
• 3 yếu tố cải thiện khả năng xử lý dữ liệu:
  • Tích hợp CPU và GPU vào chip nhỏ hơn.
  • Chi phí lưu trữ giảm mạnh, tốc độ xử lý tăng.
  • Khối lượng và sự đa dạng của dữ liệu tăng lên đáng kể.
• AI và phân tích dữ liệu đã trở thành xu hướng chính, được ứng dụng rộng rãi và mang lại giá trị khác biệt.
• Ngân hàng cần khai thác tiềm năng của con người và dữ liệu để tạo ra giá trị khác biệt.

4. Ứng Dụng Dữ Liệu và AI tại Techcombank:

• 3 ví dụ cụ thể:
  • "Bộ não khách hàng trung tâm": Tập hợp dữ liệu từ toàn bộ hệ thống, tập trung hóa quá trình đưa ra quyết định trên tất cả các kênh (online, trực tiếp).
  • "LACE" (Lead Allocation and Curation Engine): Công cụ phân bổ và chọn lọc khách hàng tiềm năng tự động, minh bạch, giúp nhân viên hiểu rõ lý do khách hàng được giao.
  • Mô hình dự đoán tương lai: Dự đoán và giữ chân khách hàng, tăng tỷ lệ khách hàng quay trở lại lên 6%/năm.

5. Lời Khuyên cho Doanh Nghiệp và Ngân Hàng Khi Chuyển Đổi Số:

• Hiểu rõ lý do cần chuyển đổi và xác định giá trị được tạo ra trước khi bắt tay vào thực hiện.
• Tạo ra giá trị là khía cạnh quan trọng nhất của bất kỳ quá trình chuyển đổi nào.
• Chuyển đổi số không chỉ là mua ứng dụng hay chuyển lên đám mây mà cần có chiến lược rõ ràng.

6. Động Lực Thúc Đẩy Techcombank Chuyển Đổi Số:

• Tầm nhìn của Chủ tịch và Tổng Giám đốc Techcombank.
• Góp phần xây dựng và đưa Việt Nam lên bản đồ thế giới.
• Việt Nam cần có ngân hàng tầm cỡ tương xứng với tiềm năng phát triển.

7. Xây Dựng Chiến Lược Dữ Liệu:

• Hiểu rõ chiến lược kinh doanh của ngân hàng.
• Chiến lược dữ liệu cần phù hợp với chiến lược kinh doanh và thúc đẩy kinh doanh.
• Tạo dựng giá trị là vô cùng quan trọng.

8. Các Loại Dữ Liệu Khách Hàng và Ứng Dụng:

• Ngân hàng thu thập mọi loại dữ liệu (có cấu trúc, phi cấu trúc, hình ảnh, video, ghi âm, phản hồi).
• "Dữ liệu càng nhiều, quyết định càng thông minh".
• Lưu trữ dữ liệu trên nền tảng đám mây, truy cập dễ dàng.

9. Phân Tích Dữ Liệu để Thay Đổi Hành Vi Khách Hàng:

• Ví dụ:
  • Đặt mục tiêu tiết kiệm cho khách hàng thông qua trò chơi hóa.
  • Phân tích tài chính cá nhân, cá nhân hóa khuyến nghị tài chính dựa trên chi tiêu của khách hàng.
• Đảm bảo thông tin mang lại giá trị thực sự cho khách hàng, không chỉ thúc đẩy bán sản phẩm.

10. Bảo Mật Dữ Liệu Khách Hàng:

• Nền tảng cơ bản của ngân hàng là sự tin tưởng.
• 3 khía cạnh bảo mật tại Techcombank:
  • An ninh mạng và bảo vệ dữ liệu tổng thể (lưu trữ trên AWS, bảo vệ bằng khóa bảo mật).
  • Kiểm soát truy cập (chỉ người có vai trò cụ thể mới được truy cập dữ liệu).
  • Thu thập dữ liệu khi có sự đồng ý của khách hàng (tuân thủ Nghị định bảo vệ dữ liệu cá nhân - PDPD).

11. Phân Tích Dự Đoán và Hệ Thống Rủi Ro:

• Phân tích dự đoán giúp tiếp cận phân khúc khách hàng chưa từng được tiếp cận trước đây (khách hàng không quen thuộc với tài chính, không sử dụng tín dụng).
• Sử dụng dữ liệu thay thế để hiểu nhu cầu và khả năng tín dụng của khách hàng.
• Cải thiện độ chính xác của mô hình đánh giá tín dụng lên đến 20% nhờ mô hình máy học và phân tích dữ liệu tiên tiến (8000 tính năng).

12. Hiểu Nhu Cầu Tài Chính của Khách Hàng:

• Khuyến khích khách hàng mở tài khoản ngân hàng để hiểu rõ hơn về hành vi và nhu cầu của họ.
• Ví dụ:
  • Đề xuất vay trả góp khi khách hàng có nhu cầu chi tiêu lớn đột ngột.
  • Giới thiệu bảo hiểm thế chấp khi khách hàng mua bất động sản.

13. AI Tạo Sinh và Kiến Trúc Ngân Hàng Dựa Trên AI:

• AI tạo sinh có khả năng cung cấp nhiều câu trả lời cho một câu hỏi.
• Kiến trúc ba tầng của ngân hàng dựa trên AI:
  • Phần lõi: Tinh gọn, linh hoạt, dễ truy cập.
  • Tầng trí tuệ: Nơi các hệ thống AI hoạt động, lưu trữ trí tuệ tại cơ quan đầu não.
  • Dịch vụ AI: Cầu nối giữa các kênh, giao diện và phân đoạn khác.
• AI tạo sinh có thể được xem là khởi đầu của cuộc cách mạng nhận thức, buộc con người trở nên thông minh hơn.
• Ví dụ: Ứng dụng trong Content Marketing, tạo ra nhiều nội dung nhanh chóng.

14. Rào Cản trong Ứng Dụng và Tích Hợp AI:

• 3 rào cản lớn nhất:
  • Con người cảm thấy bị đe dọa.
  • Văn hóa doanh nghiệp ngại thay đổi.
  • Chất lượng dữ liệu đầu vào không đảm bảo.

15. Xây Dựng Văn Hóa Ứng Dụng AI:

• Đội ngũ lãnh đạo cần làm gương, tiên phong thực thi.
• Tạo không gian an toàn để học hỏi, cho phép nhân sự được thử và sai.
• Xây dựng văn hóa thúc đẩy sự tò mò và khả năng đặt câu hỏi đúng.

16. Thúc Đẩy Sự Hợp Tác Giữa Các Nhóm:

• Sự thống nhất của ban lãnh đạo.
• Áp dụng phương pháp Agile.
• Phá vỡ và thay đổi các quy trình phức tạp.
• Xây dựng phòng ban liên chức năng.

17. Vai Trò của Bộ Phận Nhân Sự trong Kỷ Nguyên Số:

• Chuyển đổi từ giải đáp thắc mắc về chính sách và quy trình sang cố vấn chiến lược.
• Cá nhân hóa trải nghiệm cho nhân sự.
• Tập trung vào bồi đắp, gắn kết nhân sự, chăm lo sức khỏe thể chất và tinh thần, hoạch định lộ trình thăng tiến.

18. Cân Bằng Giữa Trực Giác Con Người và Công Nghệ:

• Dữ liệu và trực giác như hai mặt của một đồng xu.
• AI không thể và sẽ không thay thế con người.
• Con người vẫn phải đưa ra quyết định cuối cùng.

19. Xu Hướng Công Nghệ trong 5-10 Năm Tới:

• Tương lai của ngành ngân hàng là sự tổng hợp của nhiều xu hướng.
• Xu hướng tiếp theo: Hội thoại (trợ lý AI).
• Ví dụ: Giao dịch ngân hàng thông qua trợ lý AI khi đang lái xe.
• 3 ví dụ điển hình:
  • Trợ lý AI.
  • Công nghệ sổ cái phân tán (DLT).
  • Máy tính lượng tử.

20. Lời Kết:

• "Cách tốt nhất để dự đoán tương lai là tạo ra nó" (Peter Drucker).
• Nắm bắt và khai thác sức mạnh từ AI để làm chủ vận mệnh.
• Việt Nam có một tương lai tươi sáng và Techcombank đang ở vị thế tốt để đưa Việt Nam lên bản đồ thế giới.

Kết luận:

Podcast đã cung cấp cái nhìn sâu sắc về quá trình chuyển đổi số của Techcombank, vai trò quan trọng của dữ liệu và AI trong ngành ngân hàng, cũng như những xu hướng công nghệ sẽ định hình tương lai của ngành. Ông Santhosh Mahendiran đã chia sẻ những kinh nghiệm thực tế, lời khuyên hữu ích và tầm nhìn chiến lược, nhấn mạnh tầm quan trọng của việc tạo ra giá trị cho khách hàng và xây dựng một văn hóa doanh nghiệp đổi mới.