Văn hóa dữ liệu: “Nút thắt” trong bài toán tăng trưởng của ngân hàng

Trong làn sóng chuyển đổi số mạnh mẽ, các ngân hàng đang đầu tư hàng tỷ USD vào công nghệ, từ trí tuệ nhân tạo đến điện toán đám mây. Tuy nhiên, một yếu tố mang tính nền tảng nhưng thường bị xem nhẹ lại đang quyết định thành bại của quá trình này. Đó chính là văn hóa dữ liệu.

DỮ LIỆU KHÔNG THIẾU, NHƯNG CHƯA KHAI THÁC ĐÚNG GIÁ TRỊ

Sự hội tụ của trí tuệ nhân tạo, dữ liệu lớn và hạ tầng số đang buộc ngành ngân hàng phải tái định nghĩa chính mình. Từ chỗ là nơi lưu giữ và luân chuyển dòng tiền, ngân hàng ngày nay đang chuyển mình thành các tổ chức công nghệ, nơi dữ liệu đóng vai trò trung tâm trong mọi hoạt động.

Trong hệ sinh thái đó, dữ liệu hiện diện xuyên suốt quá trình từ vận hành nội bộ đến quản lý. Các chỉ số như tỷ lệ vốn, nợ xấu, dư nợ theo ngành hay mức độ tập trung tín dụng đều được theo dõi liên tục. Ở cấp độ doanh nghiệp, dữ liệu trở thành nền tảng cho mọi quyết định: từ chiến lược kinh doanh, quản trị rủi ro, đến marketing, phát triển sản phẩm và chăm sóc khách hàng.

Tuy nhiên, thực tế cho thấy, dù sở hữu khối lượng dữ liệu khổng lồ, không phải đơn vị nào cũng khai thác được giá trị tương xứng. Nguyên nhân không nằm ở công nghệ, mà ở cách tổ chức hiểu và sử dụng dữ liệu. Chia sẻ tại Workshop "Phân tích dữ liệu trong ngành ngân hàng" do Viện Công nghệ và Kinh tế số - Đại học Bách khoa Hà Nội tổ chức, bà Phạm Thị Nguyệt Nga, Tiến sĩ Toán ứng dụng tại Đại học Amsterdam (Hà Lan), cho biết hành trình của dữ liệu trong ngân hàng không đơn thuần là thu thập và lưu trữ.

"Đó là một chuỗi chuyển hóa: từ dữ liệu thô, được làm sạch và xử lý để trở thành thông tin; từ thông tin, rút ra phân tích, tầm nhìn; và từ đó, đưa ra hành động cụ thể, sau đó đo lường hiệu quả. Nếu một mắt xích trong chuỗi này bị đứt gãy, toàn bộ giá trị sẽ không thể hình thành", Tiến sĩ Phạm Thị Nguyệt Nga nói.

Với sự tham gia của đông đảo sinh viên và những người quan tâm đến dữ liệu, tài chính, Fintech và ngân hàng, workshop “Phân tích dữ liệu trong ngành ngân hàng” đã mở ra một góc nhìn thực tế về vai trò của dữ liệu trong hệ sinh thái tài chính. Không còn là những con số khô khan, dữ liệu chính là nền tảng giúp ngân hàng vận hành hiệu quả, từ ra quyết định kinh doanh đến kiểm soát rủi ro và nâng cao trải nghiệm khách hàng.

Một ví dụ điển hình là trong hoạt động marketing. Ngân hàng có thể theo dõi chi tiết hành trình khách hàng – từ lúc tiếp cận thương hiệu qua mạng xã hội, tải ứng dụng, đăng ký tài khoản đến hoàn tất giao dịch. Nhưng nếu không thiết kế hệ thống đo lường ngay từ đầu, hoặc không hiểu đúng ý nghĩa các chỉ số, thì dữ liệu thu thập được cũng không thể giúp tối ưu chiến dịch.

TS Phạm Thị Nguyệt Nga là chuyên gia trong lĩnh vực Dữ liệu, Quản trị rủi ro & Fintech. Bà cho biết nhiều tổ chức hiện nay đang nhầm lẫn giữa việc “có dữ liệu” và “hiểu dữ liệu”. “Dữ liệu chỉ thực sự có giá trị khi được đặt trong một hệ thống quản trị và văn hóa sử dụng đúng cách”, TS Phạm Thị Nguyệt Nga cho biết.

“VĂN HÓA DỮ LIỆU”: YẾU TỐ DỄ BỊ BỎ QUÊN

Trong nhiều chiến lược chuyển đổi số, ngân hàng thường ưu tiên đầu tư vào công nghệ, xây dựng hệ thống dữ liệu lớn, triển khai AI, nâng cấp hạ tầng. Tuy nhiên, một thực tế là công nghệ chỉ là điều kiện cần, còn văn hóa dữ liệu mới là điều kiện đủ.

TS Phạm Thị Nguyệt Nga cho biết văn hóa dữ liệu có thể hiểu là cách toàn bộ tổ chức nhìn nhận, sử dụng và chịu trách nhiệm với dữ liệu. Đáng chú ý, đây không phải là nhiệm vụ riêng của một bộ phận, mà là trách nhiệm chung của tất cả các phòng ban.

“Nhiều người vẫn nghĩ rằng trung tâm dữ liệu phải chịu trách nhiệm cho tất cả những vấn đề liên quan đến dữ liệu, nhưng đó là một hiểu lầm. Dữ liệu là tài sản chung, và mọi bộ phận đều phải có trách nhiệm trong việc tạo ra, sử dụng và đảm bảo chất lượng dữ liệu”, TS Phạm Thị Nguyệt Nga nhấn mạnh.

Một trong những biểu hiện rõ nhất của việc thiếu văn hóa dữ liệu là tình trạng “mỗi nơi một con số”. Cùng một chỉ tiêu như doanh thu hay số lượng khách hàng, nhưng các bộ phận khác nhau lại đưa ra các số liệu khác nhau. Điều này không chỉ gây khó khăn cho lãnh đạo trong việc ra quyết định, mà còn làm suy giảm niềm tin vào dữ liệu.

Theo chuyên gia, nguyên nhân nằm ở việc thiếu chuẩn hóa định nghĩa và quy trình quản trị dữ liệu. Một chỉ số tưởng chừng đơn giản như “doanh thu” có thể được tính theo nhiều cách khác nhau, tùy theo góc nhìn của từng bộ phận. Nếu không có một hệ thống định nghĩa thống nhất, dữ liệu sẽ mất đi tính nhất quán và không còn giá trị.

DỮ LIỆU SAI KHÔNG PHẢI LÀ LỖI CỦA RIÊNG BỘ PHẬN DỮ LIỆU

TS Phạm Thị Nguyệt Nga nhận định: “Dữ liệu sai không phải là lỗi của riêng bộ phận dữ liệu. Đó là vấn đề của toàn hệ thống, từ khâu thu thập, nhập liệu đến xử lý và sử dụng. Nếu không xây dựng được văn hóa dữ liệu, thì dù có đầu tư công nghệ đến đâu, tổ chức vẫn sẽ gặp rủi ro trong ra quyết định”.

Một điểm đáng lưu ý là cách trình bày dữ liệu. Thực tế cho thấy, việc cung cấp quá nhiều dữ liệu thô không mang lại giá trị, thậm chí gây nhiễu. Người làm dữ liệu cần tập trung vào storytelling – kể câu chuyện từ dữ liệu, làm nổi bật insight và đưa ra khuyến nghị rõ ràng.

Văn hóa dữ liệu còn thể hiện ở sự chủ động của các phòng ban trong việc sử dụng dữ liệu. Thay vì chỉ yêu cầu báo cáo, các đơn vị kinh doanh, marketing hay vận hành cần tham gia ngay từ đầu vào quá trình thiết kế chỉ số, xây dựng hệ thống đo lường và đánh giá hiệu quả. Khi văn hóa này được hình thành, bộ phận dữ liệu không còn là “nhà cung cấp báo cáo”, mà trở thành đối tác chiến lược. Trước mỗi chiến dịch marketing hay mỗi sản phẩm mới, các đơn vị sẽ chủ động phối hợp với đội dữ liệu để thiết kế cách đo lường và theo dõi hiệu quả.

Đặc biệt, sự phối hợp giữa bộ phận dữ liệu và công nghệ thông tin đóng vai trò then chốt. Trong nhiều trường hợp, hệ thống được thiết kế theo góc nhìn kỹ thuật mà không đáp ứng được nhu cầu phân tích. Vì vậy, nếu đội ngũ dữ liệu không tham gia ngay từ đầu, việc khai thác hệ thống sau đó sẽ gặp nhiều hạn chế.

Bảo mật dữ liệu phải được đặt lên hàng đầu. Trong ngành ngân hàng, dữ liệu thường chứa thông tin nhạy cảm. Một sai sót nhỏ cũng có thể dẫn đến hậu quả nghiêm trọng, cả về tài chính lẫn uy tín. TS Phạm Thị Nguyệt Nga nhấn mạnh: “Chuyển đổi số không chỉ là câu chuyện công nghệ, mà là câu chuyện con người và tư duy. Khi mọi thành viên trong tổ chức hiểu và sử dụng dữ liệu như một phần công việc hàng ngày, lúc đó chuyển đổi số mới thực sự thành công”.