TPBank ứng dụng giải pháp AI chuyên sâu của IBM
Ứng dụng nền tảng IBM Cloud Pak for Data với khả năng khai thác trí tuệ nhân tạo (AI) chuyên sâu trong lĩnh vực ngân hàng giúp TPBank tiết kiệm 40% thời gian phát triển và vận hành các mô hình mới.
Theo Ngân hàng Nhà nước (NHNN) Việt Nam, ngành tài chính - ngân hàng trong nước đã đầu tư hơn 15.000 tỷ đồng (tương đương 617,6 triệu USD) vào chiến lược chuyển đổi số (CĐS) tính đến năm 2022.
Bên cạnh đó, Việt Nam cũng duy trì tăng trưởng thanh toán số ở mức 40% trong suốt 4 năm qua, góp phần đưa đất nước trở thành một trong những nền kinh tế phát triển nhanh nhất thế giới về CĐS ngành ngân hàng.
Mới đây, Ngân hàng TMCP Tiên Phong (TPBank) đã ứng dụng nền tảng IBM Cloud Pak for Data nhằm hiện đại hóa cơ sở hạ tầng dữ liệu của ngân hàng và nâng cao hiệu suất trên tất cả các kênh giao dịch. Bước tiến quan trọng này giúp TPBank đáp ứng được nhu cầu đa dạng và ngày càng khắt khe của gần 12 triệu khách hàng cá nhân cũng như doanh nghiệp tại Việt Nam.
Đồng thời, ngân hàng sẽ phát triển và triển khai các mô hình học máy nhằm ứng dụng các sáng kiến về trí tuệ nhân tạo (AI) sâu rộng hơn trong hoạt động kinh doanh của ngân hàng.
Ông Bùi Quang Cương, Phó Tổng Giám đốc kiêm Giám đốc Khối CNTT, TPBank cho biết: “Việc triển khai IBM Cloud Pak for Data giúp ngân hàng của chúng tôi nâng cao hiệu suất, cũng như liên tục xây dựng các sản phẩm và dịch vụ ngân hàng tiên tiến. Giải pháp này giúp chúng tôi tiết kiệm 40% thời gian phát triển và vận hành các mô hình mới. Tính đến hiện tại, chúng tôi đã triển khai hơn 8 dự án khoa học dữ liệu và học máy. Việc ứng dụng nền tảng này một lần nữa khẳng định vị thế của TPBank là một trong những ngân hàng số hàng đầu tại Việt Nam”.
Trong lĩnh vực ngân hàng, sự nhất quán, tốc độ nhanh, độ chính xác và chất lượng của dữ liệu là chìa khóa thúc đẩy đổi mới, CĐS và khả năng cạnh tranh.
Việc ứng dụng IBM Cloud Pak for Data mang đến cho ngân hàng những hiểu biết sâu sắc về dữ liệu, đồng thời, hỗ trợ ngân hàng phát triển các mô hình phân tích dữ liệu nâng cao và học máy nhằm nâng cao hiệu quả vận hành ở cấp độ toàn ngân hàng. Nền tảng công nghệ hợp nhất IBM Cloud Pak for Data giúp cân bằng các nhu cầu thiết yếu của ngành ngân hàng: triển khai và vận hành các mô hình học máy và trí tuệ nhân tạo, tự động hóa toàn diện việc khai thác và quản lý dữ liệu, tích hợp dữ liệu, quản trị dữ liệu đồng thời tuân thủ các quy định về bảo mật của ngân hàng.
TS. Nguyễn Tuấn Khang, Giám đốc Khu vực, Khối Phần mềm Bảo mật, IBM ASEAN cũng đề cập: “Việc áp dụng chiến lược dựa trên dữ liệu là tất yếu để các ngân hàng bắt kịp xu hướng và đáp ứng nhu cầu liên tục thay đổi của khách hàng hiện nay. Việc cung cấp cho ngân hàng các sản phẩm được thiết kế riêng nhằm tăng tốc dịch vụ tài chính dựa trên những hiểu biết về nhu cầu dữ liệu và ứng dụng, từ đó, giúp ngân hàng triển khai các cơ hội kinh doanh số dựa trên các giải pháp của IBM trên nền tảng gốc đám mây một cách nhanh chóng và linh hoạt, tuân thủ quy định của chính phủ”.
IBM Cloud Pak for Data là nền tảng AI và dữ liệu tích hợp đầy đủ cho phép các tổ chức đẩy nhanh quá trình chuyển đổi dựa trên AI bằng cách giải phóng năng suất và giảm độ phức tạp. Dựa trên thiết kế dựa trên nền tảng đám mây, IBM Cloud Pak cho dữ liệu được xây dựng dựa trên và tận dụng tối ưu hóa cũng như quản lý cơ sở hạ tầng và tài nguyên cơ bản trong Nền tảng vùng chứa OpenShift của Red Hat.
Giải pháp có thể được triển khai trên bất kỳ đám mây nào và hỗ trợ đầy đủ các môi trường đa đám mây như AWS, Azure, Google Cloud Platform, IBM Cloud và triển khai đám mây riêng. Các tính năng tích hợp chính của nó bao trùm toàn bộ vòng đời phân tích, từ quản lý dữ liệu và DataOps đến phân tích kinh doanh và AI.
IBM Cloud Pak for Data giúp ngân hàng cải thiện thành công các hoạt động vận hành nội bộ và nâng cao khả năng cung cấp sản phẩm và dịch vụ tới người dùng. Những cải tiến này mang đến trải nghiệm khách hàng tốt hơn và tăng khả năng giữ chân khách hàng. Với nền tảng dữ liệu đáng tin cậy và kiến trúc hoàn thiện hơn, ngân hàng có thể tự động hóa quy trình phát triển các mô hình học máy của mình./.