AI giống như một chiếc xe đua Công thức 1 – cực kỳ mạnh mẽ và tinh vi. Nhưng để chiếc xe đó có thể phát huy hết tốc độ, nó cần một đường đua chất lượng cao, chứ không phải một con đường làng gồ ghề. Trong thế giới ngân hàng, đường đua đó chính là hạ tầng dữ liệu. Không có một nền tảng dữ liệu vững chắc, các mô hình AI dù thông minh đến đâu cũng sẽ hoạt động kém hiệu quả, đưa ra kết quả sai lệch và không thể mở rộng quy mô.

Bài phân tích này sẽ đi sâu vào lý do tại sao nền tảng dữ liệu lại là yếu tố sống còn, và những bước cần thiết để ngân hàng vận hành AI hiệu quả trong cuộc đua chuyển đổi số.

Cái bẫy "Thí điểm vĩnh viễn": Khi các dự án AI không chịu "lớn"

Tuy nhiên, giữa làn sóng đầu tư vào AI, nhiều ngân hàng lại đang mắc kẹt trong một vòng lặp đáng tiếc - cái bẫy mang tên “thí điểm vĩnh viễn” (pilot purgatory). Họ thành công trong việc tạo ra các mô hình AI hoạt động tốt trong môi trường được kiểm soát với một bộ dữ liệu sạch, được lựa chọn cẩn thận. Nhưng khi cố gắng triển khai chúng trên quy mô toàn hệ thống, họ phải đối mặt với một thực tế phũ phàng.

Dữ liệu bị phân mảnh

Đây là "căn bệnh" kinh niên của các tổ chức lớn. Dữ liệu khách hàng, dữ liệu giao dịch, dữ liệu rủi ro... mỗi thứ nằm ở một hệ thống, một bộ phận khác nhau. Các hệ thống này thường không "nói chuyện" được với nhau. Một mô hình AI cần có cái nhìn 360 độ về khách hàng để đưa ra quyết định tối ưu, nhưng với dữ liệu bị phân mảnh, nó chỉ có được những mảnh ghép rời rạc.

Chất lượng dữ liệu kém

Nguyên tắc vàng của AI là "rác đầu vào, rác đầu ra" (garbage in, garbage out). Dữ liệu trong các hệ thống ngân hàng thường xuyên bị thiếu, không nhất quán, sai định dạng hoặc đã lỗi thời. Việc đưa một bộ dữ liệu kém chất lượng vào huấn luyện sẽ tạo ra một mô hình AI "thiên vị", đưa ra những phán đoán sai lầm, có thể dẫn đến tổn thất tài chính và rủi ro pháp lý.

Hệ thống kế thừa

Nhiều ngân hàng vẫn đang vận hành trên các hệ thống mainframe được xây dựng từ hàng chục năm trước. Những hệ thống này tuy ổn định nhưng lại cứng nhắc, khó tích hợp và không được thiết kế cho việc xử lý dữ liệu lớn theo thời gian thực – yêu cầu cơ bản của các ứng dụng AI hiện đại.

Thiếu chiến lược dữ liệu đồng bộ

Việc triển khai AI thường được thúc đẩy bởi từng bộ phận riêng lẻ mà thiếu đi một chiến lược dữ liệu tổng thể từ ban lãnh đạo. Điều này dẫn đến tình trạng đầu tư trùng lặp, các tiêu chuẩn dữ liệu không thống nhất và không ai thực sự chịu trách nhiệm về "sức khỏe" của tài sản dữ liệu chung.

Xây "Móng nhà" Vững chắc: 5 Trụ cột của một Nền tảng Dữ liệu sẵn sàng cho AI

Để thoát khỏi cái bẫy thí điểm và thực sự khai thác được sức mạnh của AI, các ngân hàng cần tập trung xây dựng một nền tảng dữ liệu vững chắc dựa trên 5 trụ cột cốt lõi sau:

Một là: Quản trị dữ liệu 

Đây là việc thiết lập các quy tắc, chính sách và quy trình rõ ràng cho việc quản lý dữ liệu. Nó trả lời các câu hỏi quan trọng: Ai sở hữu dữ liệu? Ai có quyền truy cập? Dữ liệu được định nghĩa và đo lường như thế nào? Một khung quản trị dữ liệu mạnh mẽ đảm bảo rằng dữ liệu được quản lý một cách nhất quán, an toàn và tuân thủ các quy định.

Hai là: Kiến trúc dữ liệu linh hoạt và mở rộng

Các ngân hàng cần dịch chuyển khỏi các kho dữ liệu truyền thống sang các kiến trúc linh hoạt hơn như Data Lake hoặc Lakehouse trên nền tảng đám mây. Những kiến trúc này cho phép lưu trữ và xử lý cả dữ liệu có cấu trúc và phi cấu trúc ở quy mô lớn, cung cấp sự linh hoạt và khả năng tính toán cần thiết cho các mô hình AI phức tạp.

Ba là: Tích hợp và khả năng truy cập dữ liệu 

Phá vỡ các "ốc đảo" dữ liệu là nhiệm vụ quan trọng. Các ngân hàng cần đầu tư vào các công cụ và nền tảng cho phép tích hợp dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau một cách liền mạch. Việc tạo ra một "nguồn chân lý duy nhất" (single source of truth) hoặc một kết cấu dữ liệu (data fabric) giúp các nhà khoa học dữ liệu và mô hình AI có thể dễ dàng truy cập vào dữ liệu họ cần, khi họ cần.

Bốn là: Đảm bảo chất lượng dữ liệu

Chất lượng dữ liệu không phải là một dự án làm một lần rồi thôi, mà là một quy trình liên tục. Cần có các công cụ tự động để làm sạch, xác thực và làm giàu dữ liệu. Việc thiết lập các chỉ số đo lường chất lượng dữ liệu (Data Quality Metrics) và giám sát chúng thường xuyên là cực kỳ cần thiết.

Năm là: Bảo mật và Quyền riêng tư 

Với một ngành nhạy cảm như ngân hàng, đây là yếu tố không thể thỏa hiệp. Nền tảng dữ liệu phải được thiết kế với các lớp bảo mật mạnh mẽ ngay từ đầu, từ việc mã hóa dữ liệu, quản lý danh tính và quyền truy cập, cho đến việc đảm bảo tuân thủ các quy định nghiêm ngặt về quyền riêng tư của khách hàng như GDPR.

Lộ trình Hành động: Bắt đầu từ đâu?

Xây dựng nền tảng dữ liệu hiện đại là hành trình dài hạn, đòi hỏi chiến lược rõ ràng và cam kết từ lãnh đạo.

Trước hết, ngân hàng cần bắt đầu từ mục tiêu kinh doanh, xác định vấn đề cụ thể mà AI có thể giải quyết – ví dụ như giảm rủi ro tín dụng, phát hiện gian lận hay cá nhân hóa trải nghiệm khách hàng. Mục tiêu rõ ràng sẽ định hướng cho toàn bộ chiến lược dữ liệu phía sau.

Tiếp theo là đánh giá hiện trạng: hạ tầng, chất lượng dữ liệu, năng lực con người và văn hóa ra quyết định. Đây là bước giúp nhận diện khoảng cách giữa thực tế và trạng thái “dữ liệu trưởng thành” mà ngân hàng muốn đạt tới.

Từ đó, ngân hàng cần xây dựng lộ trình hiện đại hóa theo từng giai đoạn, tránh cố “đun sôi cả đại dương”. Bắt đầu từ chuẩn hóa và quản trị dữ liệu lõi, sau đó từng bước hiện đại hóa kiến trúc (chuyển sang Data Lake/Lakehouse), tích hợp dữ liệu đa nguồn, rồi mới đến ứng dụng AI và phân tích nâng cao.

Song song, ngân hàng phải đầu tư vào con người và văn hóa dữ liệu – đào tạo kỹ năng, khuyến khích chia sẻ dữ liệu có trách nhiệm và thúc đẩy tư duy dựa trên bằng chứng.

Cuối cùng, thiết lập cơ chế quản trị và đo lường hiệu quả, với các chỉ số rõ ràng về chất lượng, tốc độ truy xuất và giá trị kinh doanh tạo ra.

Chỉ khi dữ liệu được xem là tài sản chiến lược cốt lõi và được đầu tư bài bản, AI mới có thể phát huy hết vai trò của mình như động cơ tăng trưởng mới cho ngân hàng.

Lời kết: Dữ liệu là Bệ phóng, AI là Tên lửa

Trong cuộc đua AI, ngân hàng nào cũng muốn sở hữu những "tên lửa" mạnh nhất. Nhưng họ thường quên rằng một tên lửa không thể cất cánh nếu không có một bệ phóng vững chắc. Nền tảng dữ liệu chính là bệ phóng đó. 
Việc đầu tư vào quản trị, kiến trúc, chất lượng và bảo mật dữ liệu không phải là một khoản chi phí, mà là một khoản đầu tư chiến lược quyết định khả năng cạnh tranh và sự tồn tại của ngân hàng trong tương lai. Những tổ chức nhận ra điều này và hành động quyết liệt ngay từ bây giờ sẽ là những người dẫn đầu, trong khi những ai còn chần chừ sẽ mãi bị mắc kẹt trong "vùng đất của những dự án thí điểm".

Nguồn tham khảo: Bản tin CNTT & Công nghệ

Tổng hợp bởi nhóm tác giả DTSVN - Giải pháp chuyển đổi số ngành Tài chính - Ngân hàng. 

------- 

DTSVN là Công ty Chuyển đổi số tiên phong cung cấp giải pháp số hóa mới nhất dành riêng cho các doanh nghiệp trong ngành Tài chính - Ngân hàng tại Việt Nam; giúp Ngân hàng, tổ chức tài chính nhanh chóng hoàn thiện hệ thống công nghệ phục vụ Chuyển đổi số. 

Liên hệ ngay để được tư vấn và trải nghiệm giải pháp tại đây 

AI is like a Formula 1 race car incredibly powerful and sophisticated. But to unleash its full speed, it needs a high-quality racetrack, not a bumpy village road. In the banking world, that racetrack is the data infrastructure. Without a solid data foundation, even the most intelligent AI models will perform poorly, deliver inaccurate results, and fail to scale.

This article dives into why the data platform is the decisive factor for success and the essential steps banks must take to operate AI effectively in the race toward digital transformation.

The “Pilot Purgatory” Trap: When AI Projects Refuse to Grow

Amid the wave of AI investment, many banks find themselves stuck in a frustrating loop the so-called “pilot purgatory.” They succeed in developing AI models that perform well in controlled environments with carefully curated datasets. But when it comes time to scale these models across the enterprise, harsh realities emerge.

Fragmented Data

This is the chronic ailment of large organizations. Customer data, transaction data, risk data each sits in separate systems and departments. These systems often can’t “talk” to each other. Yet AI models require a 360-degree customer view to make optimal decisions. With fragmented data, they’re left piecing together incomplete puzzles.

Poor Data Quality

The golden rule of AI is “garbage in, garbage out.” Bank datasets are often incomplete, inconsistent, incorrectly formatted, or outdated. Feeding poor-quality data into training leads to biased models, flawed predictions, and potentially severe financial or regulatory risks.

Legacy Systems

Many banks still rely on mainframe systems built decades ago. While stable, they are rigid, hard to integrate, and not designed for real-time big data processing a fundamental requirement for modern AI applications.

Lack of a Unified Data Strategy

AI initiatives are often driven by individual departments, without a unified data strategy from leadership. This creates redundant investments, inconsistent standards, and no clear accountability for the overall “health” of enterprise data assets.

Building a Strong Foundation: The 5 Pillars of an AI-Ready Data Platform

To escape the pilot purgatory and unlock AI’s full potential, banks must focus on building a solid data platform based on five core pillars:

1. Data Governance

Establish clear rules, policies, and processes for data management. Who owns the data? Who can access it? How is it defined and measured? A strong governance framework ensures data is managed consistently, securely, and compliantly across the organization.

2. Flexible and Scalable Data Architecture

Banks should move away from traditional data warehouses toward more flexible architectures such as Data Lakes or Lakehouses built on the cloud. These systems can store and process both structured and unstructured data at scale providing the flexibility and computing power required for complex AI models.

3. Data Integration and Accessibility

Breaking down data silos is critical. Banks must invest in tools and platforms that enable seamless integration of data from multiple sources. Creating a “single source of truth” or a data fabric allows data scientists and AI models to easily access the right data at the right time.

4. Data Quality Management

Data quality isn’t a one-time project it’s an ongoing process. Automated tools should be used to clean, validate, and enrich data. Defining and continuously monitoring Data Quality Metrics ensures the long-term reliability of the dataset.

5. Security and Privacy

In a sensitive industry like banking, this is non-negotiable. Data platforms must be designed with security-by-design principles — from data encryption and access control to full compliance with stringent privacy regulations like GDPR.

Action Roadmap: Where to Start

Building a modern data platform is a long-term journey that requires clear strategy and executive commitment.

First, start with business goals identify the specific problems AI can solve, such as reducing credit risk, detecting fraud, or personalizing customer experiences. Clear objectives will shape the underlying data strategy.

Next, assess the current state infrastructure, data quality, talent, and decision-making culture. This helps pinpoint the gap between the present and the desired “data maturity” level.

Then, develop a phased modernization roadmap. Don’t try to “boil the ocean.” Begin with standardizing and governing core data, then modernize architecture (migrate to a Data Lake or Lakehouse), integrate data sources, and finally scale AI and advanced analytics applications.

In parallel, invest in people and culture upskill employees, promote responsible data sharing, and foster a data-driven mindset.

Finally, establish governance and performance metrics with clear KPIs around data quality, accessibility, and business value generated.

Only when data is treated as a strategic asset backed by proper investment and leadership can AI truly become the new growth engine for banking.

Conclusion: Data is the Launchpad, AI is the Rocket

In the AI race, every bank wants to build the most powerful rocket. But a rocket can’t take off without a solid launchpad. That launchpad is the data platform.

Investing in data governance, architecture, quality, and security isn’t just an expense it’s a strategic investment that defines a bank’s competitiveness and survival in the digital era. Those who act decisively today will lead the future. Those who hesitate will remain stuck in the endless land of pilot projects.

Source: IT & Technology Newsletter
Compiled by DTSVN – Digital Transformation Solutions for the Banking and Finance Industry

-----------------------------------------

DTSVN is a pioneering digital transformation company delivering cutting-edge solutions tailored for the Banking and Financial sector in Vietnam  helping institutions rapidly modernize their technology infrastructure and accelerate digital transformation.

Contact us today for consultation and solution experience [here].