Từ dữ liệu đến hành động khác biệt

Ngành tài chính đang dẫn đầu trong việc khai thác dữ liệu để tạo ra những hiểu biết có giá trị – từ thói quen chi tiêu, mô hình giao dịch đến xu hướng thị trường. Nhờ AI và tự động hóa, các ngân hàng có thể phân tích giao dịch chỉ trong vài giây nhằm phát hiện gian lận, đánh giá tín dụng chính xác hơn, hoặc dự đoán khả năng khách hàng rời đi bằng cách theo dõi lịch sử và hành vi tiêu dùng.

Vấn đề không phải là thiếu dữ liệu, mà là khả năng biến dữ liệu thành hành động cụ thể, hiệu quả và đúng thời điểm.

Tuy nhiên, việc đưa AI vào thực tiễn vẫn gặp nhiều thách thức. Các bảng điều khiển dễ bị bỏ qua, báo cáo có thể bị lãng quên trong hộp thư đến, còn mô hình chiến lược lại nhiều khi không gắn liền với vận hành hàng ngày.

Hệ quả là tiềm năng từ dữ liệu chưa được khai thác hết và các sáng kiến AI không đạt được kết quả như kỳ vọng. Lý do nằm ở chỗ dữ liệu không được tích hợp vào hoạt động thực tế một cách thiết thực, dễ hiểu và phù hợp với từng vị trí công việc. Đó chính là điểm mấu chốt cần tập trung: từ việc xây dựng năng lực đến thúc đẩy ứng dụng thực tiễn.

Văn hóa dữ liệu và quy trình tích hợp

Để tạo được đột phá từ AI và phân tích dữ liệu, doanh nghiệp cần tập trung vào ba yếu tố nền tảng.

Yếu tố đầu tiên là tích hợp giữa công nghệ và quy trình vận hành: Các công cụ phân tích cần được kết nối trực tiếp với hệ thống hoạt động hàng ngày như CRM, nền tảng giao dịch, ứng dụng lập lịch hoặc công cụ nhắn tin nội bộ. Nếu phải mở file riêng hay đăng nhập thêm để tra cứu, khả năng nhân viên bỏ qua thông tin sẽ rất cao. Quan trọng hơn cả, dữ liệu cần được đưa đến đúng vị trí, đúng thời điểm trong quy trình làm việc.

Thứ hai là xây dựng văn hóa dữ liệu: Nhân viên cần hiểu và tin tưởng vào những thông tin mà họ được cung cấp. Việc nâng cao năng lực dữ liệu cho toàn bộ tổ chức là cần thiết – không chỉ riêng đội ngũ phân tích. Khi nhân viên nắm được lý do đằng sau mỗi khuyến nghị, họ sẽ sẵn sàng thực hiện hơn. Một phương pháp hiệu quả là tổ chức định kỳ các buổi huấn luyện phân tích và trao đổi giữa nhóm dữ liệu với nhân sự tuyến đầu để đảm bảo kết nối chặt chẽ giữa nhà thiết kế mô hình và người sử dụng.

Thứ ba là đo lường để điều chỉnh: Ngoài việc theo dõi kết quả mà AI mang lại, doanh nghiệp cần biết dữ liệu được sử dụng ra sao – đề xuất nào được thực hiện, đề xuất nào bị bỏ qua và vì sao.

Chính vòng phản hồi này sẽ giúp tối ưu hóa cả nội dung phân tích lẫn cách thức trình bày, từ đó giúp thông tin trở nên hữu ích và dễ áp dụng hơn. Doanh nghiệp cũng có thể dùng phân tích hành vi để theo dõi mức độ tương tác, kết hợp yếu tố trò chơi hoặc ưu đãi nhằm khuyến khích nhân viên chủ động sử dụng thường xuyên hơn.

Phân tích vận hành – “át chủ bài” của ngân hàng bán lẻ

Dưới đây là một số sáng kiến thực tế cho thấy việc thu hẹp khoảng cách giữa dữ liệu và hành động đã mang lại hiệu quả vượt trội cho ngành ngân hàng.

Cá nhân hóa quy mô lớn: Một ngân hàng tại châu Âu đã sử dụng AI để dự đoán những khách hàng có khả năng cần tái cấp vốn thế chấp trong vòng 6 tháng tới. Dữ liệu dự đoán được tích hợp trực tiếp vào bảng điều khiển CRM mà nhân viên chi nhánh và tổng đài sử dụng hàng ngày. Nhờ đó, tỷ lệ chuyển đổi từ các đề xuất tái cấp vốn tăng mạnh, vì nhân viên có thể sử dụng thông tin ngay trong cuộc trao đổi với khách hàng thay vì phải tra cứu báo cáo sau.

Giữ chân khách hàng thông minh: Một ngân hàng tại Đông Nam Á đã phát triển mô hình AI để dự đoán khả năng rời bỏ dịch vụ của khách hàng. Dữ liệu không chỉ nằm trong tay chuyên gia phân tích mà còn được chuyển thành danh sách công việc hằng ngày cho bộ phận quản lý quan hệ khách hàng, kèm theo gợi ý hành động dựa trên các tình huống giữ chân thành công trong quá khứ. Nhờ đó, chỉ sau một quý triển khai, tỷ lệ rời bỏ đã giảm rõ rệt.

Dự đoán lưu lượng khách – tối ưu vận hành chi nhánh: Một ngân hàng lớn tại Bắc Mỹ đã sử dụng phân tích dự đoán để ước tính lưu lượng khách theo từng chi nhánh, ngày và khung giờ cụ thể. Dữ liệu được cung cấp trực tiếp cho các quản lý chi nhánh thông qua hệ thống lập lịch, giúp xây dựng ca làm việc hợp lý và quản lý hàng đợi hiệu quả. Kết quả là thời gian chờ được rút ngắn, chi phí nhân sự tối ưu và trải nghiệm tại quầy giao dịch được nâng cao.

Trong lĩnh vực ngân hàng bán lẻ, sức mạnh thực sự của AI và phân tích không chỉ nằm ở thuật toán mà ở khả năng đưa thông tin đến đúng người, đúng thời điểm và đúng cách. Khi dữ liệu được gắn với hành động hằng ngày, các tổ chức tài chính không chỉ vận hành hiệu quả hơn mà còn cải thiện sự hài lòng của khách hàng và tăng trưởng lợi nhuận một cách rõ ràng.

Nguồn: Finance