OCB hợp tác với IBM đưa công nghệ hiện đại vào quản trị

20:07 - 14-06-2019

Ông Dư Xuân Vũ, Giám đốc Khối Công nghệ, Ngân hàng TMCP Phương Đông (OCB) cho biết, nhiều doanh nghiệp hiện đã áp dụng công nghệ mới như trí tuệ nhân tạo (AI) vào hoạt động, nhưng các công cụ này thay vì phục vụ tốt hơn cho khách hàng lại khiến họ cảm thấy bị làm phiền và khó chịu. Đó là "tác dụng ngược" của công nghệ.

Ông Dư Xuân Vũ, Giám đốc Khối Công nghệ OCB (phải) trả lời ý kiến của các cơ quan truyền thông tại buổi họp báo ngày 6/6.

Người phụ trách công nghệ của OCB dẫn chứng, nhiều doanh nghiệp ứng dụng những nền tảng công nghệ mới như trí tuệ nhân tạo (AI), machine learning, nhưng thực tế lại tạo ra những “chatbot” ngớ ngẩn. Khi khách hàng truy cập trang web của doanh nghiệp, những "chatbot" vô cảm này đã khiến khách hàng cảm thấy khó chịu, và như vậy công nghệ mới không những không giúp doanh nghiệp lấy lòng khách mà lại đuổi khách đi. Tương tự vậy là những email tự động gửi đến khách hàng, để mời gọi dùng sản phẩm dịch vụ, trong khi họ không có nhu cầu thì cũng sẽ khiến khách hàng không để mắt đến doanh nghiệp.

Do đó, theo ông Vũ việc ứng dụng công nghệ là cần thiết, nhưng phải cẩn trọng để không “phản tác dụng”.

Ông Vũ cho biết trong nhiều năm nay, OCB luôn xem đầu tư cho CNTT là định hướng chiến lược nhằm nâng cao chất lượng phục vụ khách hàng, tối ưu hóa quy trình nội bộ, tăng khả năng cạnh tranh với thị trường thông qua các sản phẩm dịch vụ nhanh và khác biệt. Tuy vậy, ngân hàng vẫn luôn tuân thủ phương châm “chậm mà chắc”, không vội vã ứng dụng công nghệ mới khi chưa thể kiểm soát được "tác dụng phụ".

Cụ thể, từ năm 2012, OCB đã là một trong những ngân hàng đầu tiên triển khai hệ thống Kho dữ liệu tập trung nhằm thu thập dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau về một nơi, phục vụ cho việc tổng hợp dữ liệu kinh doanh cũng như phân tích thông tin khách hàng và hỗ trợ ra quyết định nhanh.

Tuy nhiên, trải qua nhiều năm hoạt động, khối lượng dữ liệu ngày càng lớn, chủng loại dữ liệu ngày càng trở nên đa dạng hơn, đồng thời công nghệ thế giới đã có những bước tiến nhanh về công nghệ lưu trữ, phân tích dữ liệu cũng như xu hướng ứng dụng trí tuệ nhân tạo và máy học trong hoạt động kinh doanh. Do đó OCB cần sở hữu một hệ thống nâng cao nhằm tích hợp các dữ liệu có cấu trúc và các dữ liệu phi cấu trúc, tạo thuận lợi cho khách hàng của OCB trong việc đưa ra các yêu cầu dịch vụ trên bất kỳ kênh giao dịch nào và hỗ trợ OCB biến dữ liệu thành giá trị kinh doanh.

Vì vậy OCB đã ký kết với IBM để sở hữu hệ thống phân tích tích hợp IIAS, với các công cụ khoa học dữ liệu được tích hợp sẵn, có khả năng phân tích tức thì các tập dữ liệu lớn và đa dạng nhằm khai thác các thông tin ẩn sâu bên trong như các mô hình chưa ai nhìn ra, các mối liên hệ tiềm tàng, xu hướng thị trường, nhu cầu và thiên hướng của khách hàng... nhằm giúp OCB đưa ra các quyết định dựa trên thông tin đã được cung cấp đầy đủ.

Tại buổi họp báo của OCB, công bố triển khai thành công hệ thống phân tích tích hợp IBM – IBM Intergrated Analytic System (IIAS) diễn ra hôm 6-6 tại TPHCM, ông Vũ cho biết, với hệ thống này, OCB có được nền tảng lưu trữ, phân tích hiện đại & ổn định, tốc độ xử lý dữ liệu nhanh hơn gấp 6 lần so với trước, rút ngắn thời gian ra báo cáo phục vụ quyết định kinh doanh, điều hành từ 180 phút xuống 30 phút, chi phí vận hành hệ thống cũng giảm xuống. Ngoài ra việc đầu tư này cũng giúp OCB sẵn sàng cho việc tiếp tục mở rộng nhóm năng lực phân tích trong chiến lược CNTT tại OCB.

Ông Vũ cho rằng việc đầu tư nâng cấp này rất cần thiết để thỏa mãn hai yêu cầu cấp bách tại OCB đó là xây dựng hệ thống cơ sở dữ liệu phục vụ công việc quản trị, điều hành trong ngân hàng, hai là cung cấp cho người dùng các sản phẩm dịch vụ đúng theo nhu cầu của họ.

Bà Phạm Thu Diệp, Giám đốc kinh doanh các giải pháp phần mềm IBM Việt Nam cho biết thêm trong thời gian qua rất nhiều ngân hàng tập trung đầu tư cho công nghệ, để tăng tiện ích cho khách hàng. Bà Diệp cho hằng xu hướng này sẽ gia tăng trong tương lai, khi mà cuộc cách mạng công nghiệp 4.0 đang ngày càng làm thay đổi thói quen giao dịch của khách hàng.