Thúc đẩy chuyển đổi số ngành tài chính với nền tảng Data & AI toàn diện
Trong bối cảnh chuyển đổi số diễn ra mạnh mẽ, các tổ chức ngân hàng, tài chính và bảo hiểm (BFSI) đang cần nâng cao năng lực khai thác dữ liệu, tối ưu vận hành, đáp ứng yêu cầu tuân thủ và cải thiện trải nghiệm khách hàng. Tuy nhiên, sự phân tán dữ liệu giữa nhiều hệ thống nghiệp vụ, yêu cầu quản trị rủi ro ngày càng phức tạp và nhu cầu ra quyết định nhanh chóng đang đặt ra nhiều thách thức trong quá trình hiện đại hóa.
INDA cung cấp các giải pháp Data & AI chuyên biệt cho ngành Ngân hàng, Tài chính và Bảo hiểm, giúp doanh nghiệp xây dựng nền tảng dữ liệu hiện đại, nâng cao năng lực phân tích và ứng dụng trí tuệ nhân tạo vào các hoạt động kinh doanh. Từ xây dựng nền tảng dữ liệu, quản trị dữ liệu, tự động hóa báo cáo, phân tích khách hàng đến quản trị rủi ro bằng AI, INDA đồng hành cùng doanh nghiệp trong hành trình chuyển đổi số và phát triển dựa trên dữ liệu.
Danh mục giải pháp
Nền tảng dữ liệu cho Ngân hàng (Data Platform for Banks)
Xây dựng nền tảng dữ liệu tập trung giúp ngân hàng tích hợp, chuẩn hóa và quản lý dữ liệu từ nhiều hệ thống nghiệp vụ như Core Banking, Digital Banking, CRM, Card, LOS, GL… tạo nguồn dữ liệu tin cậy phục vụ báo cáo, phân tích và các ứng dụng AI.
Giá trị mang lại:
✔ Tích hợp dữ liệu đa nguồn trên một nền tảng thống nhất.
✔ Hỗ trợ triển khai Data Warehouse, Data Lake và Lakehouse.
✔ Cung cấp dữ liệu phục vụ BI, MIS, Risk, Finance và AI.
✔ Đảm bảo an toàn dữ liệu với cơ chế phân quyền, masking và audit.
Trung tâm Báo cáo & Tuân thủ quy định (INDA RegHub - Regulatory Reporting & Compliance Hub)
Tự động hóa quy trình thu thập, kiểm tra, tổng hợp và lập báo cáo theo yêu cầu của cơ quan quản lý, giúp tổ chức tài chính nâng cao hiệu quả báo cáo, giảm thiểu sai sót và tăng khả năng kiểm soát dữ liệu.
Giá trị mang lại:
✔ Quản lý tập trung dữ liệu báo cáo.
✔ Tự động hóa quy trình lập và kiểm tra báo cáo.
✔ Kiểm soát chất lượng dữ liệu và quy trình phê duyệt.
✔ Linh hoạt mở rộng khi yêu cầu báo cáo thay đổi.
Customer 360
Hợp nhất dữ liệu khách hàng từ nhiều hệ thống để xây dựng góc nhìn toàn diện về hồ sơ, sản phẩm, giao dịch, hành vi và lịch sử tương tác, giúp doanh nghiệp cá nhân hóa dịch vụ và nâng cao hiệu quả kinh doanh.
Giá trị mang lại:
✔ Xây dựng hồ sơ khách hàng hợp nhất.
✔ Phân tích hành vi và nhu cầu khách hàng.
✔ Hỗ trợ bán chéo, bán thêm sản phẩm.
✔ Nâng cao trải nghiệm khách hàng.
RM Copilot
Ứng dụng AI hỗ trợ chuyên viên quan hệ khách hàng trong việc phân tích thông tin khách hàng, ưu tiên hoạt động chăm sóc và đề xuất hành động phù hợp dựa trên dữ liệu.
Giá trị mang lại:
✔ Tối ưu hóa công việc của Relationship Manager.
✔ Gợi ý Next Best Action và Next Best Offer.
✔ Tóm tắt nhanh hồ sơ khách hàng.
✔ Nâng cao hiệu quả bán hàng và chăm sóc khách hàng.
Analytics Copilot
Trợ lý AI giúp người dùng khai thác dữ liệu bằng ngôn ngữ tự nhiên, hỗ trợ tìm kiếm báo cáo, phân tích chỉ số và giải thích thông tin dữ liệu mà không yêu cầu kiến thức kỹ thuật chuyên sâu.
Giá trị mang lại:
✔ Truy vấn dữ liệu bằng tiếng Việt hoặc tiếng Anh.
✔ Tìm kiếm dashboard và báo cáo nhanh chóng.
✔ Giải thích KPI và nguồn dữ liệu.
✔ Hỗ trợ ra quyết định dựa trên dữ liệu.
Risk Analytics Platform
Nền tảng phân tích dữ liệu rủi ro giúp tổ chức tài chính theo dõi danh mục tín dụng, phát hiện sớm dấu hiệu bất thường và nâng cao năng lực quản trị rủi ro dựa trên dữ liệu.
Giá trị mang lại:
✔ Giám sát rủi ro theo thời gian thực.
✔ Cảnh báo sớm các khoản vay có dấu hiệu suy giảm.
✔ Dashboard quản trị rủi ro trực quan.
✔ Hỗ trợ Credit Risk, Fraud, AML và Portfolio Monitoring.
Data Catalog & Data Governance
Giải pháp quản trị dữ liệu giúp doanh nghiệp kiểm soát tài sản dữ liệu, hiểu rõ nguồn gốc, cách sử dụng và trách nhiệm quản lý dữ liệu, từ đó nâng cao chất lượng dữ liệu và khả năng tuân thủ.
Giá trị mang lại:
✔ Quản lý Metadata và Business Glossary.
✔ Theo dõi Data Lineage.
✔ Quản lý dữ liệu nhạy cảm.
✔ Hỗ trợ Data Governance và Self-Service BI.
AI Testing & Quality Assurance
Đánh giá chất lượng, độ chính xác và mức độ sẵn sàng của các hệ thống AI trước khi đưa vào vận hành, đảm bảo giải pháp AI đáp ứng yêu cầu về hiệu quả, bảo mật và tuân thủ trong môi trường doanh nghiệp.
Giá trị mang lại:
✔ Kiểm thử AI Chatbot và AI Copilot.
✔ Đánh giá Accuracy và Hallucination.
✔ Kiểm thử bảo mật và Prompt Injection.
✔ Đánh giá hiệu năng trước khi triển khai chính thức.
Quy trình triển khai Data và AI
Vì sao nên lựa chọn INDA?
- Kinh nghiệm triển khai Data & AI cho lĩnh vực Ngân hàng, Tài chính và Bảo hiểm (BFSI) (Như: PG Bank, KienLongBank,…)
- Năng lực kết hợp giữa dữ liệu, AI và hiểu biết nghiệp vụ tài chính để giải quyết bài toán thực tế
- Framework, mô hình dữ liệu và giải pháp triển khai sẵn giúp rút ngắn thời gian chuyển đổi số
- Khả năng tích hợp với hệ thống ngân hàng hiện hữu như Core Banking, CRM, LOS, Data Warehouse và hệ thống báo cáo
- Giải pháp linh hoạt, đáp ứng yêu cầu bảo mật, tuân thủ và mở rộng trên On-Premise hoặc Cloud
FAQ
1. Vì sao ngân hàng có nhiều dữ liệu nhưng chưa khai thác hiệu quả?
Dữ liệu ngân hàng thường phân tán trên nhiều hệ thống như Core Banking, CRM, Digital Banking, LOS, Card và GL, gây khó khăn trong việc tổng hợp, phân tích và khai thác giá trị dữ liệu. INDA hỗ trợ xây dựng nền tảng Data & AI toàn diện giúp tích hợp, chuẩn hóa dữ liệu và tạo nền tảng cho Business Intelligence, Analytics và AI.
2. Dữ liệu phân tán ảnh hưởng thế nào đến chuyển đổi số ngân hàng?
Dữ liệu thiếu đồng nhất giữa các hệ thống khiến ngân hàng gặp khó khăn trong việc xây dựng báo cáo quản trị, quản lý khách hàng, kiểm soát rủi ro và triển khai các ứng dụng AI. Giải pháp Data Platform và Data Governance của INDA giúp ngân hàng chuẩn hóa dữ liệu, nâng cao chất lượng thông tin và tăng khả năng khai thác dữ liệu.
3. Làm sao ngân hàng giảm áp lực báo cáo và quản trị rủi ro?
Các yêu cầu về báo cáo tuân thủ, quản trị rủi ro tín dụng, Fraud, AML ngày càng phức tạp khiến ngân hàng cần khả năng xử lý dữ liệu nhanh và chính xác hơn. INDA cung cấp giải pháp Regulatory Reporting và Risk Analytics giúp tự động hóa báo cáo, giám sát rủi ro và hỗ trợ ra quyết định dựa trên dữ liệu.
4. Vì sao AI trong ngân hàng khó triển khai thực tế?
Nhiều ngân hàng gặp khó khăn khi ứng dụng AI do dữ liệu chưa sẵn sàng, thiếu nền tảng tích hợp và chưa xác định rõ bài toán nghiệp vụ. INDA đồng hành từ xây dựng nền tảng dữ liệu, phát triển AI Copilot, Customer 360, Analytics Copilot đến triển khai AI vào hoạt động kinh doanh thực tế.
Liên hệ với INDA để được tư vấn giải pháp Data & AI phù hợp với nhu cầu chuyển đổi số của doanh nghiệp.
