Trong kỷ nguyên số, cụm từ “data-driven” - ra quyết định dựa trên dữ liệu - đã trở thành khẩu hiệu quen thuộc trong mọi tổ chức tài chính. Họ đã đổ hàng tỷ đồng vào việc xây dựng "kho dữ liệu đồ sộ" (Data Warehouse) với kỳ vọng đây sẽ là nguồn tài nguyên vô tận, giúp họ chiếm lĩnh lợi thế cạnh tranh. Nhưng thực tế, dù đang sở hữu những “kho vàng” dữ liệu khổng lồ, không ít doanh nghiệp trong ngành ngân hàng hiện nay vẫn chưa thể khai thác hết giá trị tiềm ẩn bên trong. 

Liệu sở hữu nhiều dữ liệu có thực sự đồng nghĩa với việc sở hữu nhiều giá trị?

“Nghịch lý Dữ liệu lớn”: Dữ liệu nhiều, nhưng giá trị ít

Ngành tài chính đang đối mặt với một nghịch lý rõ rệt: dữ liệu tăng nhanh, nhưng giá trị khai thác lại quá thấp. Một khối lượng khổng lồ dữ liệu giao dịch, hành vi khách hàng hay báo cáo tuân thủ đều được thu thập mỗi giây, song khi cán bộ kinh doanh hay lãnh đạo chi nhánh cần thông tin cụ thể, họ thường không thể có câu trả lời ngay lập tức - thậm chí phải chờ nhiều ngày vì phụ thuộc nặng vào đội ngũ IT và phân tích dữ liệu.

Theo Forrester Research, doanh nghiệp trung bình chỉ khai thác được 27 – 40% dữ liệu hiện có, đồng nghĩa 60 – 73% dữ liệu bị “bỏ quên”. Trong khi đó, McKinsey & Company ghi nhận chỉ 18% ngân hàng lớn thực sự tận dụng được toàn bộ giá trị phân tích từ dữ liệu. Những con số này cho thấy khoảng cách lớn giữa tiềm năng và khả năng khai thác thực tế - khi phần lớn tổ chức vẫn đang loay hoay với việc thu thập và lưu trữ, thay vì hành động dựa trên dữ liệu.

Kết quả là dữ liệu vẫn nằm yên trong kho, còn những người cần thông tin nhất – lãnh đạo, cán bộ nghiệp vụ, nhân viên kinh doanh - lại không thể tiếp cận kịp thời. “Kho dữ liệu đồ sộ” dần trở thành “tài sản ngủ quên”.

Lý do Dữ liệu bị “đóng băng”: Rào cản kỹ thuật và tư duy

Nguyên nhân sâu xa của nghịch lý này không chỉ nằm ở công nghệ, mà còn ở cách thức vận hành:

Một là: Rào cản Kỹ thuật: Các hệ thống dữ liệu truyền thống yêu cầu người dùng phải có kiến thức về truy vấn dữ liệu (SQL) hoặc các công cụ BI (Business Intelligence) phức tạp để xây dựng báo cáo. Điều này tạo ra một rào cản lớn đối với đại đa số cán bộ nghiệp vụ và bán hàng.

Hai là: Vấn đề Phân quyền và Bảo mật: Khi mở rộng quyền truy cập dữ liệu, ngân hàng đối mặt với rủi ro bảo mật khổng lồ. Việc quản lý phân quyền chi tiết cho từng người dùng, đảm bảo họ chỉ xem được phần dữ liệu liên quan và tuân thủ các quy định (ví dụ: cán bộ chi nhánh này không được xem dữ liệu của chi nhánh khác) là một thách thức về quản trị.

Ba là: Thiếu công cụ Cá nhân hóa: Người dùng không thể tự do khám phá hay lưu lại các báo cáo tùy chỉnh mà họ thường xuyên sử dụng, khiến họ phải lặp lại các quy trình tốn thời gian.

“Rã đông” dữ liệu: Vai trò của AI và các nền tảng thông minh

Giá trị của dữ liệu không nằm ở số lượng terabyte được lưu trữ, mà ở mức độ dữ liệu đó được hiểu và hành động hóa. Khi thông tin có thể được truy cập tức thời, báo cáo được tùy chỉnh theo đúng nhu cầu từng vị trí, và mỗi quyết định dựa trên dữ kiện thay vì cảm tính đó mới là lúc dữ liệu trở thành lợi thế cạnh tranh thực sự.

Vấn đề không nằm ở việc thiếu dữ liệu, mà ở việc dữ liệu chưa được ‘rã đông’. Và để giải phóng giá trị này, các tổ chức tài chính cần chuyển từ tư duy “quản lý báo cáo” sang “trao quyền khai phá dữ liệu” (Data Democratization) – và AI chính là chất xúc tác quan trọng.

Dân chủ hóa dữ liệu bằng Ngôn ngữ Tự nhiên (NLQ)

AI cho phép người dùng truy xuất và phân tích dữ liệu bằng ngôn ngữ tự nhiên (Natural Language Query). Không cần SQL hay cú pháp phức tạp – bất kỳ ai, từ Ban lãnh đạo đến nhân viên tuyến đầu, đều có thể đặt câu hỏi trực tiếp như đang trò chuyện: “Mức độ hài lòng của khách hàng ưu tiên đã thay đổi thế nào trong ba quý gần đây?”
Hệ thống sẽ ngay lập tức trả kết quả dưới dạng biểu đồ hoặc báo cáo trực quan, giúp người dùng ra quyết định nhanh hơn bao giờ hết.

Phân tích đa chiều – Khám phá không giới hạn

Thay vì nhận các báo cáo tĩnh, người dùng có thể tự do đào sâu (drill-down), tương tác và phát hiện các mối tương quan, mô hình kinh doanh hay insight mới. Giới hạn duy nhất của hệ thống giờ đây là sự sáng tạo của người dùng – cùng với phạm vi phân quyền dữ liệu mà tổ chức quy định.

“Trao quyền” cho người dùng – hướng đi mới trong quản trị dữ liệu

Thay vì để dữ liệu nằm sau những bức tường kỹ thuật, các tổ chức đang chuyển sang mô hình trao quyền cho người dùng – nơi lãnh đạo chi nhánh, cán bộ nghiệp vụ hay đội ngũ kinh doanh đều có thể chủ động khai thác thông tin họ cần mà không phụ thuộc vào IT.

Xu hướng này thể hiện rõ ở những nền tảng khai phá dữ liệu thế hệ mới, ứng dụng AI và ngôn ngữ tự nhiên để biến quá trình truy vấn, phân tích thành trải nghiệm gần gũi và trực quan hơn bao giờ hết. Người dùng chỉ cần “hỏi – đáp” với hệ thống như trò chuyện cùng một chuyên gia dữ liệu, trong khi các lớp bảo mật và phân quyền chuyên sâu vẫn đảm bảo tuân thủ chặt chẽ quy định nội bộ.

Tại Việt Nam, một nền tảng đáng chú ý là Smart Report - giải pháp do DTSVN phát triển, hướng đến mục tiêu “trao quyền khai phá dữ liệu cho mọi người - dễ dàng, linh hoạt và an toàn để biến dữ liệu thành sức mạnh cạnh tranh thực sự.”.
Smart Report mang đến giải pháp toàn diện cho bài toán khai thác dữ liệu trong ngân hàng. Nhờ khả năng truy cập bằng ngôn ngữ tự nhiên, người dùng có thể nhanh chóng biến câu hỏi kinh doanh thành truy vấn dữ liệu mà không cần chuyên môn kỹ thuật. Hệ thống còn cá nhân hóa linh hoạt, cho phép tự tạo và lưu báo cáo thường dùng, giảm tải cho đội ngũ IT. Đồng thời, cơ chế phân quyền sâu đến từng cấp dữ liệu (Row-level Security) đảm bảo an toàn, tuân thủ và mở rộng khả năng tiếp cận thông tin một cách hiệu quả.

Lời kết

Khi công nghệ AI đang mở ra kỷ nguyên mới của phân tích dữ liệu thông minh, câu hỏi đặt ra cho các ngân hàng không còn là “Chúng ta có bao nhiêu dữ liệu?” mà là “Chúng ta khai thác được bao nhiêu giá trị từ dữ liệu đó?”. Bởi lẽ, dữ liệu chỉ thực sự có ý nghĩa khi nó được chuyển hóa thành hành động - nhanh hơn, chính xác hơn và thực tế hơn.

Và có lẽ, đã đến lúc các tổ chức tài chính nên để những “kho dữ liệu ngủ quên” được đánh thức.

*Số liệu tham khảo: Forrester Research, Inc. Magazine (2023); McKinsey & Company, Analytics in Banking: Time to Realize the Value (2022)

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 

In the digital era, the term “data-driven” has become a familiar mantra across every financial organization. Banks have poured billions into building massive Data Warehouses, expecting them to become an endless source of competitive advantage.

Yet in reality, despite owning enormous “gold mines” of information, many institutions still struggle to extract real business value from their data.

Does having more data truly mean having more value?

The “Big Data Paradox”: More Data, Less Value

The financial sector faces a striking paradox: data is growing exponentially, but its utilization remains low.

Massive volumes of transactional, behavioral, and compliance data are collected every second yet when business managers or branch leaders need specific insights, they often wait days for IT or data teams to respond.

According to Forrester Research, companies on average utilize only 27- 40% of their available data, meaning 60–73% remains untapped. Meanwhile, McKinsey & Company reports that only 18% of major banks fully leverage data analytics capabilities.

This gap between potential and realization shows that most organizations are still stuck in data collection and storage not in data-driven action.

As a result, data sits idle in warehouses while those who need it most executives, business officers, and sales teams cannot access it in time. The “massive data warehouse” gradually becomes a sleeping asset.

Why Data Gets “Frozen”: Technical and Mindset Barriers

The root cause of this paradox lies not only in technology, but also in operational thinking:

1. Technical Barriers:
   Traditional data systems require users to understand SQL or complex BI tools to generate reports a huge barrier for most non-technical staff.

2. Security and Access Control Challenges:
   Expanding data access raises major security concerns. Defining granular permissions ensuring each user only views relevant data while maintaining compliance (e.g., branch-level data segregation) is a serious governance challenge.

3. Lack of Personalization Tools:
   Users cannot freely explore or save customized reports, forcing them to repeat time-consuming processes.

“Defrosting” Data: The Role of AI and Intelligent Platforms

The value of data lies not in terabytes stored, but in how it is understood and acted upon.
When information becomes instantly accessible, reports are tailored to specific needs, and decisions are made based on facts rather than intuition data becomes a real competitive edge.

The challenge is not the lack of data, but the lack of “defrosting.” To unlock its potential, financial institutions must shift from “report management” to “data democratization” and AI is the key catalyst.

Data Democratization Through Natural Language Query (NLQ)

AI enables users to access and analyze data using natural language.
No SQL. No syntax. Anyone from executives to front-line staff can simply ask:

“How has the satisfaction level of priority customers changed over the last three quarters?”

The system instantly generates charts or visual reports, helping users make decisions faster than ever.

Multi-Dimensional Analytics – Unlimited Discovery

Instead of static reports, users can now drill down, interact, and discover new insights or correlations.
The only limits are the user’s creativity and the organization’s access controls.

Empowering Users – The New Direction of Data Governance

Rather than hiding data behind technical walls, organizations are shifting toward user empowerment enabling branch leaders, business officers, and sales teams to independently access the insights they need, without depending on IT.

This trend is reflected in next-generation data exploration platforms that integrate AI and natural language interaction, turning data analysis into a seamless, intuitive experience.
Users can “ask and answer” with the system as if chatting with a data expert, while advanced security layers ensure strict compliance.

Smart Report by DTSVN – Empowering Data for Everyone

In Vietnam, one notable solution is Smart Report developed by DTSVN, with the mission to

“Empower everyone to explore data – easily, flexibly, and securely – turning information into true competitive advantage.”

Smart Report delivers a comprehensive solution for data utilization in banking.
Through natural language access, users can instantly turn business questions into data queries without technical skills. The system also offers personalized dashboards, allowing users to create and save frequently used reports, easing the IT workload.
Meanwhile, row-level security ensures strict compliance and safe, scalable access across the organization.

Conclusion

As AI ushers in a new era of intelligent analytics, the question for banks is no longer “How much data do we have?” but rather “How much value are we extracting from it?”

Because data only matters when it is transformed into action — faster, smarter, and more relevant.

Perhaps it’s time for financial institutions to wake up their sleeping data warehouses.

Sources: Forrester Research, Inc. Magazine (2023); McKinsey & Company, Analytics in Banking: Time to Realize the Value (2022)
Authors: DTSVN Team – Digital Transformation Solutions for the Financial & Banking Industry

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

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

Contact us to learn more and experience our Smart Report solution [here].