Thực tế sử dụng dữ liệu để ra quyết định trong lĩnh vực tài chính như thế nào?

Hiện tại chúng ta bước vào cuộc cách mạng công nghiệp lần 4 với sứ mệnh chuyển hóa thế giới thật thành thế giới số. Với xu hướng này, các doanh nghiệp, cá nhân đều đang ứng dụng công nghệ vào vận hành, số hóa dịch vụ, cải thiện sản phẩm tích hợp kỹ thuật số… Riêng trong lĩnh vực tài chính, cuộc cách mạng này đang thay đổi như thế nào?

Trong thời đại số ngày nay, xu hướng số hóa ngày càng phát triển mạnh mẽ, cùng với đó là công nghệ tự động (automation), thuật toán học máy (machine learning algorithms) và các công cụ báo cáo phân tích (analytical reporting tools). Là một trong những ngành đầu tiên nắm bắt được xu thế của thời đại, ngành tài chính đã sử dụng cuộc cách mạng kỹ thuật số để phát triển ngày càng mạnh mẽ. Có rất nhiều mô hình kinh doanh mới (business models) được hình thành trên thị trường tài chính trong bối cảnh mới này như huy động vốn từ cộng đồng (crowdfunding), tiền kỹ thuật số (digital currencies), phát hành tiền mã hóa lần đầu (initial coin offerings - ICO), giải pháp thanh toán không chạm (touchless and e-payment solutions) và tư vấn tài chính tự động (robo advisors). Đây đều là các mô hình kinh doanh dựa trên dữ liệu (data-driven) và phả đầy hơi thở của ứng dụng công nghệ fintech (financial technology).

Với sự tiến bộ trong khoa học dữ liệu, trí tuệ nhân tạo và công nghệ phân tích, chúng ta có thể khai thác tiềm năng của dữ liệu để tạo ra sự thay đổi và sự tiến bộ trong ngành tài chính như dự báo về thị trường tài chính, quản lý rủi ro, tối ưu hóa quản lý danh mục đầu tư, nâng cao hiệu suất giao dịch, sử dụng trí tuệ nhân tạo và học máy để xây dựng các mô hình dự đoán, phân tích văn bản tài chính, và tự động hóa các quy trình tài chính.

Và nền tảng cũng như nguyên liệu cho cuộc cách mạng công nghiệp này không thể thiếu được chính là dữ liệu. Khi dữ liệu được lưu trữ, tích lũy bài bản đầy đủ, với sức mạnh của máy tính giúp việc xử lý các dữ liệu nhanh chóng và chính xác hơn, từ đó nảy sinh nhu cầu xử lý sâu hơn, tìm tòi phân tích kỹ hơn để có những cải tiến và tìm ra các giá trị cao hơn, tạo nhiều lợi ích hơn từ các dữ liệu này.

Có ý kiến cho rằng dữ liệu cũng như một nguồn tài nguyên mới là dầu mỏ. Cũng giống như dầu mỏ, bản thân dữ liệu thô không có nhiều giá trị; đúng hơn là giá trị chỉ được tạo ra khi dữ liệu được thu thập nhanh chóng, đầy đủ, chính xác và được kết nối với các thông tin liên quan khác. Khi được tinh chỉnh đúng cách, dữ liệu sẽ nhanh chóng trở thành một công cụ ra quyết định và cung cấp thông tin có giá trị, tạo ra các giá trị mới hoặc chuyên sâu, nâng cao giá trị dịch vụ qua nâng cao trải nghiệm người dùng.

Tầm quan trọng của dữ liệu như thế nào trong thế giới số ngày nay, dữ liệu được dùng để làm gì trong lĩnh vực tài chính và đóng góp phần quan trọng như thế nào khi ra các quyết định kinh doanh? Dưới đây là một số ứng dụng hàng đầu của khoa học dữ liệu trong ngành tài chính:

1. Phân tích thông tin thị trường (Real-time data insights): Phân tích và theo dõi xu hướng thị trường theo thời gian thực (real-time insights), nhanh chóng, cập nhật, dự đoán các biến động giá chứng khoán, cùng với việc sử dụng các công cụ kỹ thuật giúp đưa ra quyết định về việc mua và bán cổ phiếu và giảm đáng kể mức độ chậm trễ hay tỷ lệ sai sót.
2. Giao dịch thuật toán (Algorithmic trading): Với các thuật toán máy học dựa trên dữ liệu đã tạo ra một loại giao dịch mới là giao dịch tần suất cao (high-frequency trading) hoàn toàn tự động với tốc độ cực nhanh. Thậm chí, việc đặt máy tính trong trung tâm dữ liệu càng gần với Sở giao dịch chứng khoán càng tốt, vì chỉ cần tiết kiệm được một phần nhỏ thời gian cần thiết để thực hiện giao dịch cũng đủ để vượt qua các đối thủ khác.
3. Tối ưu hóa quản lý danh mục (Portfolio optimization): Quản lý danh mục đầu tư tốt hơn bằng cách cân nhắc nhiều yếu tố như rủi ro, lợi nhuận dự kiến và mục tiêu đầu tư.
4. Quản lý rủi ro tự động (Automated risk management): Bằng cách tự động hóa việc xác định, giám sát và ưu tiên rủi ro, các thuật toán học máy (machine learning) giảm thiểu phạm vi lỗi của con người, đánh giá nguy cơ trong các khoản đầu tư và tạo ra các chiến lược quản lý rủi ro tốt hơn.
   Ví dụ, các công ty thẻ tín dụng sử dụng phần mềm quản lý rủi ro tự động có thể xác định mức độ tin cậy của khách hàng tiềm năng, ngay cả khi họ thiếu nền tảng tài chính toàn diện của khách hàng.
5. Phát hiện gian lận (Fraud detection): Sử dụng khai thác dữ liệu và trí tuệ nhân tạo (AI) để phát hiện các hoạt động gian lận, giao dịch bất thường, khả nghi. Sau đó, các thuật toán được thiết kế đặc biệt sẽ cảnh báo hành vi bất thường và tự động chặn hoạt động đáng ngờ.
   Như trường hợp gian lận thẻ tín dụng, nếu thẻ của người dùng bị sử dụng ở một địa điểm bất thường hoặc việc rút tiền được thực hiện theo cách khớp với thống kê mẫu mà những kẻ lừa đảo thường sử dụng, công ty phát hành thẻ tín dụng có thể chặn thẻ và thông báo cho người về sự bất thường trước khi bản thân kịp phát hiện ra.
6. Phân tích người tiêu dùng (Consumer analytics): Thông qua dữ liệu có thể hiểu được người dùng nhờ nhiều nguồn dữ liệu như truyền thông xã hội, tin tức…, giúp hiểu rõ hơn về tâm lý thị trường và tác động của thông tin đến giá cả. Từ đó có thể điều chỉnh phương pháp tiếp thị trực tiếp và quản lý quan hệ khách hàng cho phù hợp, hoặc bán thêm các sản phẩm hay để cải thiện dịch vụ khách hàng. 
7. Dịch vụ cá nhân hóa (Personalized services): Sử dụng dữ liệu và sở thích của khách hàng trong quá khứ để dự đoán những gì họ cần bằng các thuật toán, nâng cao trải nghiệm người dùng (đề xuất một sản phẩm hoặc dịch vụ khi thực hiện giao dịch trực tuyến) hay cá nhân hóa máy học (ví dụ phần mềm fintech hoặc ví điện tử có sử dụng hồ sơ tài chính và lịch sử giao dịch để đóng vai trò cố vấn cá nhân về chi tiêu hàng ngày cho người dùng).
8. Phát triển sản phẩm (Product development): Một trong những ứng dụng khoa học dữ liệu phát triển nhanh nhất trong ngành tài chính là các nhà cung cấp fintech - công nghệ tài chính, trong đó có ngân hàng kỹ thuật số (digital banks), chuỗi khối (blockchain) và tiền ảo (cryptocurrency), nền tảng thanh toán di động (mobile payment platforms), ứng dụng giao dịch dựa trên phân tích (analytics-driven trading apps), phần mềm cho vay (lending software) và các sản phẩm bảo hiểm dựa trên trí tuệ nhân tạo (AI-based insurance products)...

Sử dụng dữ liệu đóng vai trò quan trọng trong việc nâng cao hiệu suất và hiểu biết trong lĩnh vực tài chính, cung cấp lợi thế cạnh tranh và giúp các chuyên gia và tổ chức tài chính đưa ra các quyết định thông minh hơn trong môi trường đầy biến đổi của thị trường tài chính. 

Tựu trung lại, dù sử dụng dữ liệu để làm gì cũng cần tạo ra dữ liệu, xây dựng kho dữ liệu, khai thác dữ liệu, hiểu được sự phức tạp của ngành và áp dụng công cụ phù hợp. Chính các công nghệ hiện đại này đã và đang thay đổi cách thức hoạt động của ngành tài chính.

Để tiếp cận xu hướng này và ứng dụng vào thực tiễn, Trường Đại học Kinh tế TP. Hồ Chí Minh - UEH, Trường Université de Rennes, Hiệp hội VAFE và Vietstock sẽ phối hợp tổ chức hội thảo khoa học với chủ đề "Data-Driven Finance" nhằm khám phá sự kết hợp sáng tạo giữa tài chính và dữ liệu - lĩnh vực tài chính dựa trên dữ liệu - một sự kết hợp mà đã và đang thay đổi cách chúng ta làm việc, định hình và tạo ra giá trị trong ngành tài chính.

Vietstock

>   Tìm hiểu dịch vụ Thuê xe tự lái TPHCM chỉ từ 600K/ngày tại Picar.vn (11/08/2023)

>   Tìm hiểu dịch vụ Thuê xe tự lái TPHCM chỉ từ 600K/ngày tại Picar.vn (11/08/2023)

>   Mua ghế massage cho người già - Bí quyết nằm ở đây (11/08/2023)

>   Sử dụng dữ liệu để ra quyết định kinh doanh là gì? (11/08/2023)

>   Những yếu tố quan trọng khi xây dựng nhà ... (10/08/2023)

>   CEO Ngô Minh Tuấn : “CVG Shark Group là nơi hội tụ những con người giá trị, để tạo ra sản phẩm giá trị và lan tỏa giá trị đến cộng đồng” (09/08/2023)

>   Hội thảo DATA-DRIVEN FINANCE sẽ diễn ra vào ngày 15/08 (08/08/2023)

>   Kinh nghiệm tìm thuê xe du lịch TPHCM (08/08/2023)

>   Mua thịt bò Úc tươi ngon, giá tốt tại hệ thống thực phẩm cao cấp Gofood (07/08/2023)

>   Mua thịt bò Úc tươi ngon, giá tốt tại hệ thống thực phẩm cao cấp Gofood (07/08/2023)