Từ hiểu biết đến tạo khác biệt
Ngành tài chính đang đi đầu trong việc biến dữ liệu thành những hiểu biết giá trị -từ thói quen chi tiêu, mô hình giao dịch đến xu hướng thị trường. Nhờ trí tuệ nhân tạo (AI) và tự động hóa, các ngân hàng có thể phân tích giao dịch chỉ trong vài giây để phát hiện gian lận, đánh giá điểm tín dụng chính xác hơn, hoặc dự báo sớm khách hàng có nguy cơ rời đi bằng cách phân tích lịch sử và hành vi tiêu dùng.
Điều quan trọng không chỉ là có dữ liệu, mà là biết cách biến dữ liệu thành hành động kịp thời và hiệu quả.
Tuy nhiên, việc đưa AI vào thực tế vẫn tiềm ẩn nhiều rủi ro. Bảng điều khiển có thể bị bỏ quên. Báo cáo dễ dàng bị chìm trong hộp thư đến. Và những mô hình chiến lược đôi khi lại tách rời hoàn toàn so với hoạt động hàng ngày.
Kết quả là gì? Tiềm năng phân tích vẫn chưa được khai thác và các sáng kiến AI không đạt được mục tiêu như mong đợi.
Vấn đề không nằm ở việc thiếu dữ liệu, mà ở chỗ dữ liệu chưa được gắn liền với vận hành thực tế. Thông tin chi tiết chỉ thực sự có giá trị khi được tích hợp trực tiếp vào quy trình làm việc hàng ngày dễ tiếp cận, dễ hiểu và phù hợp với từng vai trò. Đây chính là trọng tâm mà nhiều công ty nên hướng đến: từ xây dựng năng lực đến thúc đẩy áp dụng.
Văn hóa và quy trình làm việc
Công nghệ thôi chưa đủ để tạo ra sự bứt phá. Để khai thác trọn vẹn giá trị từ AI và phân tích, các công ty cần đầu tư vào ba yếu tố nền tảng quan trọng.
Thứ nhất là đồng bộ công nghệ và vận hành: Các công cụ phân tích phải được tích hợp liền mạch với các hệ thống hàng ngày: CRM, nền tảng giao dịch viên, ứng dụng lập lịch hay công cụ nhắn tin nội bộ. Nếu phải đăng nhập riêng, mở file PDF hay mất thêm thời gian để tra cứu, thông tin chi tiết sẽ dễ bị bỏ qua. Quan trọng nhất là dữ liệu phải xuất hiện ngay trong quy trình làm việc đúng lúc, đúng chỗ.
Hai là, văn hóa dựa trên dữ liệu: Nhân viên công ty cần tin tưởng và hiểu rõ những thông tin chuyên sâu mà họ nhận được. Điều này đòi hỏi việc xây dựng kiến thức dữ liệu trên toàn tổ chức, không chỉ giới hạn ở các nhà phân tích. Khi nhân viên hiểu được lý do đằng sau một đề xuất, họ sẽ có nhiều khả năng hành động theo đề xuất đó hơn. Một phương pháp hay nhất là thường xuyên tổ chức các buổi “traning phân tích” hoặc các buổi phản hồi giữa các nhóm dữ liệu và nhân viên tuyến đầu để khép kín vòng lặp giữa các nhà thiết kế mô hình và người dùng.
Ba là, đo lường để bứt phá: Không chỉ cần đo lường kết quả mà AI tạo ra, doanh nghiệp còn phải theo dõi xem thông tin đó được sử dụng ra sao. Đề xuất nào được áp dụng? Đề xuất nào bị bỏ qua vì sao?
Chính vòng phản hồi này sẽ giúp doanh nghiệp điều chỉnh cả nội dung phân tích lẫn cách truyền đạt, để thông tin trở nên thực sự hữu ích và dễ áp dụng. Ngoài ra, có thể dùng phân tích hành vi để theo dõi mức độ sử dụng, kết hợp yếu tố trò chơi hoặc ưu đãi để khuyến khích nhân viên tham gia thường xuyên hơn.
Phân tích vận hành: Bí quyết để ngân hàng bán lẻ bứt phá
Sau đây là những ví dụ về các sáng kiến thành công thực tế thu hẹp khoảng cách giữa hiểu biết về dữ liệu và thực hiện ở tuyến đầu.
Cá nhân hóa trải nghiệm khách hàng ở quy mô lớn: Một ngân hàng châu Âu đã ứng dụng AI để dự đoán trước những khách hàng có khả năng cần tái cấp vốn thế chấp trong 6 tháng tới. Những dự đoán này được tích hợp trực tiếp vào bảng điều khiển CRM mà nhân viên chi nhánh và tổng đài sử dụng hằng ngày. Kết quả, tỷ lệ chuyển đổi từ các đề nghị tái cấp vốn tăng vọt. Lý do rất đơn giản: nhân viên có thể tận dụng thông tin chi tiết này ngay trong lúc trò chuyện và tư vấn với khách, thay vì phải tra cứu hay xem báo cáo sau đó.
AI giữ chân khách hàng thông minh: Một ngân hàng bán lẻ tại Đông Nam Á đã triển khai mô hình AI dự đoán khả năng khách hàng rời bỏ dịch vụ (churn). Thay vì chỉ để dữ liệu nằm trong tay các nhà phân tích, kết quả được chuyển thẳng đến đội ngũ quản lý quan hệ khách hàng dưới dạng danh sách công việc hằng ngày, kèm theo các hành động gợi ý dựa trên những trường hợp giữ chân thành công trước đó.
Nhờ đó, nhân viên có thể chủ động đưa ra bước đi phù hợp và cá nhân hóa từ đề xuất điều khoản ưu đãi đến nhanh chóng phát hiện và xử lý những điểm khiến khách hàng không hài lòng. Kết quả, chỉ sau một quý triển khai, tỷ lệ khách hàng rời bỏ đã giảm đáng kể.
Chi nhánh vận hành hiệu quả nhờ dự đoán lưu lượng: Một ngân hàng lớn ở Bắc Mỹ đã áp dụng phân tích dự đoán để dự báo lưu lượng khách hàng cụ thể theo từng chi nhánh, ngày và khung giờ. Thay vì giữ kín dữ liệu này trong bộ phận vận hành, ngân hàng đã chia sẻ trực tiếp với các quản lý chi nhánh thông qua công cụ lập lịch.
Nhờ đó, các chi nhánh có thể xây dựng ca làm việc thông minh hơn và quản lý hàng đợi linh hoạt theo thời gian thực. Kết quả mang lại rất rõ rệt: thời gian chờ giảm, chi phí nhân sự tối ưu hơn và trải nghiệm của khách hàng tại quầy giao dịch được nâng lên đáng kể tất cả bắt nguồn từ một mô hình dự đoán được triển khai ngay ở cấp chi nhánh.
Trong lĩnh vực ngân hàng bán lẻ, sức mạnh của AI và phân tích dữ liệu không chỉ đến từ các thuật toán tiên tiến, mà còn từ hành động cụ thể mỗi ngày. Khi thông tin được đưa đến đúng người, đúng lúc và đúng cách, các tổ chức tài chính không chỉ nâng cao hiệu quả vận hành, mà còn tăng sự hài lòng của khách hàng và tăng lợi nhuận một cách rõ rệt.
Nguồn tham khảo: Finance
Tổng hợp bởi Nhóm tác giả DTSVN
Giải pháp chuyển đổi số ngành Tài chính – Ngân hàng
Nguồn tin: https://genk.vn/ung-dung-ai-va-phan-tich-vu-khi-giup-ngan-hang-ban-le-but-toc-20250731122037022.chn
