Tuy nhiên, khi sử dụng công nghệ phân tích dữ liệu, nhược điểm này sẽ được khắc phục. Tạp chí Kinh tế Việt Nam/VnEconomy đã có cuộc trao đổi với ông Nguyễn Hải Nam, Giám đốc Công ty TNHH Credit 360.AI về chủ đề trên.
Thưa ông, có ý kiến cho rằng, cách tiếp cận tín dụng tại các ngân hàng, công ty tài chính từ lâu chủ yếu dựa vào tài sản thế chấp và thiếu các kênh thu thập thông tin khác nên để lại nhiều kẽ hở cho rò rỉ. nhiều khách hàng có thể đã chấp nhận khoản vay, bạn có ý kiến gì về vấn đề này?
Phương pháp đánh giá truyền thống thông qua kiểm tra điểm tín dụng của Trung tâm Thông tin Tín dụng Quốc gia Việt Nam (CIC) không thể hiện được toàn bộ năng lực tín dụng của người đi vay. Tuy nhiên, tổ chức tín dụng, ngân hàng phải kiểm tra CIC của khách hàng. Đây gần như là bước đầu tiên để tổ chức đánh giá rủi ro.
Như vậy, dựa trên CIC, những người không thể tiếp cận khoản vay có thể được phân thành các nhóm sau.
Nhóm thứ nhất là những người có CIC tốt nhưng không đáp ứng được điều kiện vay vốn theo phương pháp thẩm định hiện hành. Ví dụ: khách hàng bắt buộc phải có tài sản thế chấp, có sao kê lương qua ngân hàng, hoặc doanh nghiệp yêu cầu hoạt động trên 3 năm và có lãi, v.v.
Nhóm thứ hai là những người có CIC tốt, đáp ứng được điều kiện vay nhưng thủ tục vay lại chưa đáp ứng được mong muốn của người đi vay như hạn mức vay quá thấp so với mong đợi, thời gian giải ngân quá dài hay mức phạt quá cao. Cao khi trả nợ trước hạn.
Hiện nay, có rất nhiều tổ chức tín dụng xin tư vấn, chủ động thích ứng và có giải pháp chấm điểm tín dụng từ nhiều kênh dữ liệu khác ngoài thông tin từ CIC.
Nhóm thứ ba là những người không có thông tin CIC do không có tài khoản ngân hàng hoặc chưa từng có hoạt động vay vốn tại ngân hàng, tổ chức tín dụng nên không có thông tin về lịch sử tín dụng của mình. Khi tiếp cận các tổ chức cho vay tín chấp, nhóm này cũng gặp rất nhiều khó khăn trong việc yêu cầu thông tin.
Nhóm thứ 4 là những người có CIC xấu khi nợ quá hạn. Nhóm này có yêu cầu kiểm soát rủi ro nên luôn cần tài sản thế chấp khi chuẩn bị hồ sơ vay vốn tín dụng.
Ngoại trừ nhóm thứ tư, ba nhóm đầu có số lượng đông đảo trong xã hội hiện nay và là những nhóm cần được quan tâm, hỗ trợ để nâng cao khả năng tiếp cận các nguồn vốn chính thức.
Hiện nay, có rất nhiều tổ chức tín dụng xin tư vấn, chủ động thích ứng và có giải pháp chấm điểm tín dụng từ nhiều kênh dữ liệu khác ngoài thông tin từ CIC. Bằng phương pháp này, tổ chức tín dụng có thể tiếp cận được đối tượng khách hàng sâu và rộng hơn mà trước đây khó tiếp cận được theo cách truyền thống. Tuy nhiên, điều này chưa thực sự được áp dụng rộng rãi, mạnh mẽ và chỉ xuất hiện ở một số tổ chức, đặc biệt là các nhóm công ty tài chính, chi nhánh ngân hàng số tại các ngân hàng.
Bạn có thể chia sẻ thêm về các nguồn dữ liệu khác để chấm điểm tín dụng của người đi vay không?
Hiện nay, có nhiều phương pháp chấm điểm tín dụng mới, tích hợp công nghệ cao, được nhiều ngân hàng, tổ chức tín dụng áp dụng. Mô hình chấm điểm tín dụng sử dụng thuật toán tự học (AI) kết hợp với phân tích dữ liệu lớn (Big Data) đa dạng giúp phân tích dữ liệu người đi vay một cách hiệu quả, nhanh chóng đưa ra kết quả chấm điểm toàn diện hơn. , chính xác hơn nữa.
Ngoài ra, người cho vay có thể dựa vào các nguồn dữ liệu thay thế khác như lịch sử điện thoại, lịch sử thanh toán trên các nền tảng mua sắm trực tuyến, lịch sử giao dịch trên ví điện tử hay các khoản thanh toán. Thanh toán hóa đơn điện/nước,…
Thực tế cho thấy, nhiều quốc gia đã áp dụng đồng thời phương pháp chấm điểm truyền thống và công nghệ tích hợp trong việc chấm điểm tín dụng cá nhân đối với nhóm đối tượng không đạt tiêu chuẩn.
Trong tương lai, các mô hình cho vay mới theo xu hướng Embedded Finacing và ứng dụng phương pháp chấm điểm bằng công nghệ AI sẽ được phát triển hơn nữa, cho phép đánh giá và ra quyết định cấp tín dụng tức thời. ngay khi khách hàng có nhu cầu, giúp tăng trải nghiệm của khách hàng.
Mới đây, Nghị định số 13/2023/ND-CP về Bảo vệ dữ liệu cá nhân đã được ban hành. Bạn đánh giá thế nào về tác động của thông tư này đối với việc thu thập dữ liệu người dùng cho mục đích chấm điểm? điểm tín dụng cá nhân?
Nghị định 13 là bước đi cần thiết và quan trọng của cơ quan quản lý trong việc chấn chỉnh tình trạng chia sẻ, rò rỉ dữ liệu cá nhân tràn lan trong thời gian gần đây.
Cùng với Nghị định 13, nỗ lực của Ngân hàng Nhà nước trong việc tích hợp dữ liệu người dân trên VNeID với hệ thống cơ sở dữ liệu của ngành ngân hàng đã giúp ích rất nhiều cho các tổ chức tín dụng. Đây là nguồn dữ liệu có độ chính xác và tin cậy cao nên tổ chức tín dụng có thể dễ dàng xác thực danh tính trước khi tiến hành đánh giá, chấm điểm tín dụng của người vay, giúp tiết kiệm thời gian, chi phí và giảm thiểu rủi ro. nguy cơ gian lận danh tính khi vay vốn…
Nội dung bài viết được đăng trên Tạp chí Kinh tế Việt Nam số 26-2024 xuất bản ngày 24/6/2024. Mời độc giả thân mến đọc tại đây Cái này:
https://postenp.phaha.vn/chi-tiet-toa-soan/tap-chi- Kinh-te-viet-nam
Link nguồn: https://vneconomy.vn/dung-cong-nghe-cham-diem-tin-dung-de-gia-tang-tiep-can-von-vay.htm
