Vai trò của Dữ liệu trong Kinh Tế Tài Chính

​Vai trò của Dữ liệu trong Kinh Tế Tài Chính

By Starttrain

Multiple Choice

Phân tích dữ liệu giúp các tổ chức tài chính cá nhân hóa trải nghiệm khách hàng như thế nào?

• Sắp xếp lại các quầy giao dịch trong ngân hàng

• Thay đổi lãi suất vay theo định kỳ

• Đề xuất các sản phẩm/dịch vụ phù hợp với hành vi và nhu cầu từng khách hàng

• Gửi cùng một bản tin quảng cáo đến tất cả khách hàng

Multiple Choice

Một trong những lợi ích quan trọng nhất của phân tích dữ liệu trong việc phát hiện gian lận (fraud detection) là gì?

• Đo lường sự hài lòng của khách hàng

• Phát hiện các giao dịch bất thường trong thời gian thực (real-time)

• Giảm chi phí vận hành máy ATM

• Cung cấp báo cáo tài chính định kỳ

Multiple Choice

Tương lai của phân tích dữ liệu trong ngân hàng sẽ tập trung vào:

• Tự động hóa quy trình, AI, phân tích dự đoán và bảo mật dữ liệu

• Tăng số lượng chi nhánh truyền thống

• Loại bỏ công nghệ để quay về giao dịch thủ công

• Chỉ tập trung vào marketing

Multiple Choice

Phân tích dữ liệu trong lĩnh vực tài chính - ngân hàng có vai trò chính là gì?

• Thực hiện các giao dịch chuyển tiền trực tuyến

• Đưa ra các quyết định kinh doanh dựa trên dữ liệu và bằng chứng thực tế

• Lưu trữ thông tin khách hàng

• Quản lý nhân sự và các chi phí nội bộ

Multiple Choice

Phân tích dữ liệu trong ngân hàng chỉ sử dụng cho báo cáo tài chính nội bộ không hỗ trợ dự báo rủi ro/hành vi khách hàng

• Đúng

• Sai

Multiple Choice

Phân tích dữ liệu lớn (Big Data) giúp các ngân hàng cải thiện an ninh mạng như thế nào?

• Phân tích các mẫu hình tấn công mạng trong quá khứ để dự đoán và phòng ngừa

• Tăng cường giám sát hành vi của nhân viên

• Lưu trữ dữ liệu khách hàng trên máy chủ vật lý

• Cài đặt phần mềm chống virus trên tất cả các máy tính

Multiple Choice

Công cụ phân tích dữ liệu thường được dùng trong lĩnh vực ngân hàng

• AutoCAD, Revit

• Photoshop, Illustrator

• Premier Pro, After Effects

• Excel, Power BI, SQL, Python

Multiple Choice

Ứng dụng AI kết hợp với phân tích dữ liệu giúp ngân hàng phát hiện gian lận nhanh hơn và cá nhân hóa dịch vụ khách hàng

• Đúng

• Sai

Multiple Choice

Một ví dụ phổ biến của phân tích dự đoán (Predictive Analytics) trong ngân hàng:

• Dự báo khả năng khách hàng thanh toán trễ hạn

• Kiểm tra thông tin cá nhân khách hàng

• Cập nhật biểu phí mới

• Tăng số lượng nhân viên

Multiple Choice

Một trong những thách thức lớn nhất khi triển khai phân tích dữ liệu trong ngân hàng

• Thiếu dữ liệu

• Chất lượng dữ liệu kém

• Bảo mật thông tin

• Cả B và C

  (Chất lượng dữ liệu kém và Bảo mật thông tin)