Thu thập dữ liệu trong ngân hàng: Điều hướng cuộc cách mạng số

Ngành ngân hàng đang đứng trước một ngưỡng quan trọng khi trí tuệ nhân tạo đang biến đổi dịch vụ tài chính. Chìa khóa của sự biến đổi này là công nghệ thu thập dữ liệu, có thể cải thiện đáng kể quy trình làm việc và trải nghiệm khách hàng – nhưng không tránh khỏi những lo ngại về an ninh dữ liệu và quyền riêng tư.

Chuyển đổi ngân hàng truyền thống thông qua tự động hóa

Thị trường trí tuệ nhân tạo trong ngân hàng toàn cầu dự kiến sẽ tăng trưởng với tốc độ tăng trưởng kép hàng năm là 31,01% đến năm 2033, đạt hơn 310 tỷ đô la. Các công nghệ thu thập dữ liệu dựa trên AI hiện đại đang cách mạng hóa hoạt động ngân hàng, chuyển đổi các quy trình tốn thời gian, dựa trên giấy tờ thành các quy trình số hóa dễ tiếp cận.

Khách hàng có thể gửi bất kỳ tài liệu nào một cách kỹ thuật số. Ngân hàng có thể xác minh danh tính nhanh chóng. Các giao dịch trở nên hiệu quả hơn nhiều qua nhiều kênh khác nhau. Nộp tiền qua điện thoại di động, đơn xin vay kỹ thuật số và mở tài khoản nhanh chóng đã thay đổi căn bản cách khách hàng tương tác với ngân hàng của họ.

Ví dụ, công nghệ quét séc đã cách mạng hóa quy trình gửi tiền, cho phép khách hàng gửi séc ngay lập tức qua thiết bị di động của họ. Các thuật toán OCR tiên tiến hiện nay có thể chính xác trích xuất các trường dữ liệu chính như số tài khoản, số routing và số séc từ mã MICR trên séc. Lợi ích: giảm số lần đến chi nhánh và giảm chi phí xử lý cho ngân hàng, đồng thời tiền có thể có sẵn ngay lập tức cho khách hàng.

Sức mạnh của xử lý dữ liệu tự động

Công nghệ trích xuất dữ liệu hiện đại đã biến đổi quá trình khách hàng đăng ký mới bằng cách tự động thu thập và xử lý thông tin từ các giấy tờ tùy thân. Ngân hàng hiện nay thường xuyên trích xuất và xác minh thông tin cá nhân từ giấy phép lái xe, hộ chiếu và các giấy tờ ID khác. Quá trình tự động này rút ngắn thời gian đăng ký từ vài ngày xuống còn vài phút, giảm thiểu lỗi nhập thủ công và nâng cao tuân thủ quy định KYC.

Việc thu thập dữ liệu chất lượng là nền tảng cho sự thành công của tự động hóa hoạt động ngân hàng. Chỉ có dữ liệu đầu vào chất lượng cao mới đảm bảo các giao dịch tự động hoàn toàn. Dữ liệu sạch, chính xác không chỉ nâng cao hiệu quả hoạt động mà còn giúp đánh giá rủi ro và phát hiện gian lận. Ngược lại, dữ liệu kém chất lượng đòi hỏi sự can thiệp liên tục của con người, tạo ra các nút thắt cổ chai làm tăng chi phí vận hành và ảnh hưởng đến trải nghiệm khách hàng.

Xây dựng niềm tin qua minh bạch

Trong khi ngành tài chính đón nhận chuyển đổi số, việc xây dựng và duy trì niềm tin của khách hàng vẫn là ưu tiên hàng đầu. Với tình trạng trộm cắp danh tính là mối quan tâm chính trong ngân hàng trực tuyến, việc xử lý dữ liệu minh bạch không chỉ là về tuân thủ – mà còn là lợi thế cạnh tranh. Khách hàng mong muốn biết cách dữ liệu của họ được thu thập, xử lý và bảo vệ như thế nào.

Cam kết minh bạch có nghĩa là cung cấp cho khách hàng quyền kiểm soát nhiều hơn đối với thông tin cá nhân của họ, bao gồm các tùy chọn quản lý sở thích chia sẻ dữ liệu và quyền yêu cầu xóa dữ liệu.

Hai ưu tiên sẽ định hình thành công của AI trong ngành ngân hàng: xây dựng niềm tin người tiêu dùng và tăng cường bảo mật dữ liệu. Để xây dựng niềm tin, việc giao tiếp minh bạch về các thực hành xử lý dữ liệu là rất quan trọng, giúp khách hàng cảm thấy được thông tin đầy đủ và tự tin rằng dữ liệu nhạy cảm của họ được bảo vệ. Đồng thời, các biện pháp an ninh cũng đang tiến bộ: các thực hành như triển khai các giải pháp thu thập dữ liệu ngoại tuyến đang trở thành tiêu chuẩn mới để bảo vệ dữ liệu. Khi thông tin được xử lý trực tiếp trên thiết bị, không cần kết nối với bên thứ ba có rủi ro.

Bio

Max Stratmann là Giám đốc R&D của Scanbot SDK, công ty phát triển phần mềm quét tài liệu và thu thập dữ liệu cho các ứng dụng di động và website. Hơn 300 doanh nghiệp sử dụng SDK của Scanbot trong các ứng dụng của họ, bao gồm các tập đoàn ngân hàng toàn cầu như AXA, Taxfix, TitleMax và VakıfBank. Công ty cung cấp các giải pháp quét cho séc, giấy tờ tùy thân, giấy phép lái xe và nhiều hơn nữa.