Các ngân hàng đầu tư cuối cùng đã nhìn thấy tác động của cuộc cách mạng chuyển đổi kỹ thuật số. Tiềm năng to lớn của phân tích dữ liệu là cốt lõi của cuộc cách mạng này, giúp ngành ngân hàng tiếp cận với những hiểu biết và kiến thức mà trước đây không thể có được. Điều này không chỉ giúp cải thiện tốc độ làm việc của họ mà còn tăng cường đáng kể khả năng ra quyết định của họ. Theo số liệu của Allied trong lĩnh vực ngân hàng, thị trường nghiên cứu bằng phân tích dữ liệu sẽ tăng từ 4,93 tỷ đô la Mỹ vào năm 2021 lên 28,11 tỷ đô la Mỹ vào năm 2031, tăng trưởng với tốc độ CAGR là 19,4%. Phân tích dữ liệu trong ngành tài chính nói chung và ngân hàng đầu tư nói riêng luôn phát triển với những bước tiến mới.

Xu hướng phân tích dữ liệu trong ngân hàng đầu tư

Các công nghệ cho phép truy cập thông tin nhanh hơn và chính xác hơn luôn được tạo ra khi ngành phân tích dữ liệu không ngừng phát triển. Các ngân hàng cần theo kịp những phát triển gần đây nhất để duy trì tính cạnh tranh. Việc ứng dụng dữ liệu lớn vào ngân hàng đầu tư cho năm 2023 sẽ được thảo luận trong bài viết này.

Sự trỗi dậy của DataOps

Một xu hướng hiện đại trong lĩnh vực ngân hàng đầu tư giúp tăng cường quản lý và phân tích dữ liệu được gọi là “DataOps”. Để tạo ra các sản phẩm và dịch vụ tiên tiến dựa trên dữ liệu, nó đòi hỏi sự kết  hợp giữa phát triển phần mềm và kỹ thuật dữ liệu. Việc xử lý lượng dữ liệu khổng lồ từ nhiều nguồn khác nhau trong khi vẫn đảm bảo chất lượng, tính nhất quán và tuân thủ yêu cầu sử dụng các thao tác dữ liệu (DataOps). Theo McKinsey, chỉ 10% doanh nghiệp kiểm soát được vấn đề này, trong khi số còn lại lãng phí thời gian cho các tác vụ lặp đi lặp lại. Để cải thiện hiệu suất và đáp ứng mong đợi của khách hàng trong thời đại ra quyết định dựa trên dữ liệu, các ngân hàng đang đầu tư vào hoạt động dữ liệu (DataOps).

Tăng trách nhiệm giải trình và quản trị

Các ngân hàng đầu tư đang phải chịu trách nhiệm nhiều hơn đối với các hoạt động dữ liệu của họ do luật pháp và yêu cầu quản trị được nâng cao do quá trình chuyển đổi kỹ thuật số của ngân hàng mang lại. Các tổ chức chính phủ và cơ quan quản lý của tất cả các quốc gia đang nỗ lực để theo kịp sự thay đổi nhanh chóng này. Các ngân hàng đầu tư và các tổ chức thuộc lĩnh vực khác đang tích cực cải thiện yêu cầu quản trị và bảo mật dữ liệu. Fifth Third Bank đã chọn giải pháp bảo mật dữ liệu đám mây thông qua token hóa, trong khi USAA thuê Giám đốc Công nghệ và Dữ liệu có chuyên môn về quản trị và phân tích dữ liệu. Quản trị dữ liệu và phân tích dữ liệu trong lĩnh vực ngân hàng đầu tư đang ngày càng được  ưu tiên hơn. Mặc dù không bị chi phối bởi các quy tắc giống nhau, nhưng các doanh nghiệp công nghệ và Fintech khổng lồ có quyền truy cập vào dữ liệu có thể so sánh được và đang phát triển dịch vụ của họ trong các lĩnh vực như thanh toán, bảo hiểm và quản lý tài sản.

Vai trò của nhân viên được nâng cao

Các công cụ công nghệ tự động hóa đang nổi lên trong các ngành công nghiệp, nhưng các ngân hàng đầu tư do dự trong việc nắm bắt hoàn toàn chúng do lo ngại về khả năng thay thế công việc với các nhà phân tích. Tuy nhiên, các ngân hàng đầu tư có thể thay đổi nhận thức này bằng cách tận dụng tự động hóa để tập trung vào các trách nhiệm chiến lược và công việc có giá trị cao. Để đi trước những kỳ vọng ngày càng tăng của khách hàng, khả năng phân tích mạnh là rất quan trọng. Một nghiên cứu của McKinsey ủng hộ ý tưởng rằng nhu cầu lực lượng lao động sẽ phát triển thay vì giảm đi, đòi hỏi các nhà phân tích phải đưa ra các quyết định mang tính xã hội, tình cảm và công nghệ hơn. Nhân viên ngân hàng cũng phải vật lộn với tính đầy đủ của dữ liệu, dành nhiều thời gian tìm kiếm thông tin. Các ngân hàng đầu tư áp dụng tự động hóa trao quyền cho các nhà phân tích để cung cấp thông tin chi tiết theo thời gian thực, nâng cao chất lượng công việc và củng cố mối quan hệ với khách hàng.

Sử dụng các chatbot và trợ lý do AI điều khiển

Trợ lý ảo và chatbot được hỗ trợ bởi AI có khả năng tự động hóa các quy trình thông thường và giải phóng thời gian quan trọng cho người dùng và nhân viên của họ. Những công nghệ tiên tiến này hữu ích trong nhiều tình huống, bao gồm tăng cường sự tham gia của người tiêu dùng thông qua các tương tác được cá nhân hóa, tự động hóa các quy trình tẻ nhạt như gọi điện thoại hoặc đặt chỗ ở, đồng thời hỗ trợ quản lý kiến thức và dịch vụ khách hàng. AI được sử dụng theo nhiều cách khác nhau trong lĩnh vực tài chính ngân hàng để cải thiện trải nghiệm của khách hàng. Thông tin chi tiết về hành vi của khách hàng được thu thập để cung cấp các giải pháp tùy chỉnh, cung cấp lời khuyên đầu tư sáng suốt, đầu tư của khách hàng được sử dụng để đưa ra các đề xuất thích hợp và kết nối khách hàng được tăng cường thông qua các chiến dịch tiếp thị tập trung và hiệu quả.

Tác động của phân tích đối với các chiến lược ngân hàng đầu tư của JP Morgan

Một nghiên cứu điển hình đáng chú ý cho thấy việc sử dụng phân tích dữ liệu hiệu quả của một ngân hàng đầu tư là việc áp dụng các thuật toán học máy của JPMorgan Chase. Họ đã triển khai phương pháp tiếp cận dựa trên dữ liệu để tăng cường hoạt động giao dịch và cải thiện quy trình ra quyết định. JPMorgan Chase đưa ra mục đích xác định các mô hình, dự đoán sự thay đổi của thị trường và nâng cao các chiến lược giao dịch thông qua việc sử dụng dữ liệu thị trường lịch sử và các mô hình phân tích nâng cao. Bằng cách sử dụng các kỹ thuật tiên tiến, nền tảng phân tích dữ liệu của họ hoạt động hiệu quả y đã xử lý khối lượng lớn dữ liệu có cấu trúc và phi cấu trúc, bao gồm các bài báo, cập nhật trên mạng xã hội và hồ sơ tài chính. Sử dụng các phương pháp như phân tích tình cảm và xử lý ngôn ngữ tự nhiên, nền tảng này cho phép họ trích xuất những hiểu biết có giá trị và tạo ra các tín hiệu giao dịch cập nhật từng phút.

Việc triển khai phân tích dữ liệu đã hỗ trợ rất lớn cho JPMorgan Chase để đưa ra các quyết định đầu tư sáng suốt hơn, giảm thiểu rủi ro và cải thiện khả năng sinh lời. Bằng cách tận dụng sức mạnh của những hiểu biết dựa trên dữ liệu, họ có thể nâng cao các chiến lược giao dịch, xác định các xu hướng mới nổi và phản ứng nhanh chóng với những thay đổi của thị trường, cuối cùng mang lại cho họ lợi thế cạnh tranh trong ngành ngân hàng đầu tư.

Phân tích dữ liệu trở thành trung tâm của các chiến lược đầu tư

Các ngân hàng đầu tư hiện đang sở hữu một lợi thế đáng kể nhờ khả năng tiếp cận thông tin vô song của họ. Bằng cách tránh nghiên cứu dư thừa, các nhà phân tích và cộng sự có thể tiết kiệm cho công ty của họ một khoản tiền đáng kể mà nếu không sẽ phải chi cho các chi phí liên quan đến nghiên cứu không cần thiết mỗi năm. Bằng cách đặt phân tích dữ liệu lên hàng đầu, các ngân hàng có thể tăng đáng kể hiệu quả của họ do chi phí cao và tốc độ chậm chạp của các phương pháp nghiên cứu thông thường. Sự taaoj truung vào phân tích dựa trên dữ liệu này không chỉ làm tăng sự hài lòng của khách hàng mà còn tăng cường khả năng ra quyết định theo thời gian thực và khả năng trích xuất thông tin sâu sắc hơn.