Trong chuyển đổi số ngân hàng, khi các dịch vụ phi tín dụng như thanh toán, chuyển tiền… phát triển mạnh thì dịch vụ tín dụng đang chậm hơn. Nguyên nhân là ngân hàng vẫn thiếu dữ liệu để có thể nhận diện đầy đủ, đánh giá mức độ tín nhiệm khách hàng trên môi trường số. Cùng với đó, hành lang pháp lý chưa đầy đủ khiến cho các dịch vụ cho vay trực tuyến, tín chấp chưa thể được đẩy mạnh.
Online… nửa vời
Trong một cuộc hội thảo mới đây, các chuyên gia nêu câu chuyện tại Trung Quốc, các công ty cho vay trực tuyến đang bùng nổ trong những năm gần đây. Khi khách hàng có nhu cầu, khoản vay sẽ được phê duyệt mà không cần sự thẩm định, quyết định của các nhân viên tín dụng mà hoàn toàn dựa vào phân tích hệ thống dữ liệu khách hàng và công nghệ số.
Công ty cho vay hàng đầu trên thị trường Trung Quốc MYBank (thuộc Alibaba) được thành lập 2015 và đến hết 2019 đã cho gần 16 triệu lượt khách hàng vay vốn, tổng cộng lên tới 2.000 tỷ Nhân dân tệ (290 tỷ USD). Một quy trình xét duyệt và giải ngân nhanh gọn, người vay chỉ cần nộp hồ sơ qua ứng dụng trên điện thoại thông minh và nhận được tiền ngay khi được duyệt. Toàn bộ quy trình này chỉ kéo dài trong 3 phút và tỷ lệ vỡ nợ đến nay khoảng 1%. Đây là điển hình của số hoá dịch vụ ngân hàng để hướng tới mô hình ngân hàng số hoàn toàn mới. Nhiều dự báo cho thấy từ sau năm 2025, nhiều hoạt động tài chính – ngân hàng truyền thống sẽ gần như không tồn tại mà chuyển sang dạng thức mới của ngân hàng số.
Viễn cảnh gần có thể thấy là các phòng giao dịch biến mất hoặc có nhưng không còn các giao dịch viên truyền thống mà như một phòng lab trình diễn công nghệ. Các khách hàng có thể mở tài khoản trực tuyến, mở thẻ tín dụng hoặc đăng ký vay vốn và được giải ngân qua app với thời gian chỉ vài phút hay có thể đầu tư tài chính ngay trên ứng dụng của các thiết bị như điện thoại di động… Tại Việt Nam, rất nhiều hình ảnh như thế đã xuất hiện trong thực tế khi các ngân hàng đang chuyển đổi dần từ phương thức sang số hoá.
Tuy nhiên, có một thực tế là các dịch vụ tín dụng vẫn chưa thể online 100% mà chỉ ứng dụng với một số thủ tục đơn giản, còn lại như ký xác thực, xác minh tài sản hay thẩm định… thì khách phải đến ngân hàng hay nhân viên ngân hàng phải làm việc trực tiếp với khách. Gần như chưa có ngân hàng nào đạt đến mức độ ra quyết định cho vay hoàn toàn trên môi trường số, hiện cơ bản vẫn chỉ là bán tự động.
Giám đốc khối ngân hàng số của một ngân hàng thương mại cổ phần cho rằng, số hóa sản phẩm cho vay tín dụng như tín chấp và thế chấp phức tạp hơn rất nhiều so với sản phẩm phi tín dụng. Việc này đến từ vấn đề hành lang pháp lý cho vay dựa trên công nghệ còn thiếu và đặc biệt thiếu nền tảng dữ liệu đầy đủ về khách hàng để có đủ thông tin, chấm điểm tín dụng… nhằm ra quyết định tín dụng bằng công nghệ.
Có rất nhiều vấn đề về pháp lý cần quy định để cho phép ứng dụng giải pháp khởi tạo khoản vay với cơ chế thẩm định và phê duyệt tín dụng tự động. Đặc biệt, nền tảng quan trọng không thể thiếu chính là dữ liệu đầy đủ và minh bạch về thông tin tín dụng, từ đó có thể chấm điểm tín dụng cá nhân. Điểm tín dụng là kết quả của quá trình phân tích lịch sử tín dụng khách hàng, nhằm định lượng rủi ro có thể xảy ra. Điều này có ý nghĩa rất quan trọng với hoạt động cho vay trên nền tảng số.
Xây dựng dữ liệu tín dụng khách hàng
Kế hoạch chuyển đổi số ngành ngân hàng đến năm 2025, định hướng đến năm 2030 đặt ra mục tiêu đến năm 2025 có 50% quyết định giải ngân cho vay của ngân hàng thương mại, công ty tài chính đối với các khoản vay nhỏ lẻ, vay tiêu dùng của cá nhân được số hóa. Con số này nâng lên 70% vào năm 2030.
Tuy nhiên, để có thể cho vay tự động hoàn toàn trên môi trường số thì ngân hàng cần biết khách hàng đó là ai và mức độ tín nhiệm đến đâu. Những đòi hỏi này chỉ có thể thực hiện khi có một kho dữ liệu đầy đủ, minh bạch, đồng thời ứng dụng các công nghệ sinh trắc học để xác minh thì mới đảm bảo thực hiện các nghiệp vụ trên môi trường số an toàn, chính xác.
Hiện nay, Trung tâm thông tin tín dụng Quốc gia (CIC) thuộc Ngân hàng Nhà nước là cơ quan đang chấm điểm tín dụng. Tại đây có hơn 50 triệu hồ sơ thông tin tín dụng khách hàng và hiện cơ quan này đang cho chuẩn hoá, làm sạch, tiến tới kết nối với cơ sở dữ liệu dân cư quốc gia nhằm khai thác sử dụng trong nhiều lĩnh vực như dịch vụ công, phòng chống rửa tiền và nhất là nền tảng để phát triển dịch vụ tín dụng số.
Về lâu dài, trên nền các thông tin cốt lõi, CIC có thể mở rộng thu thập thêm các dữ liệu như thanh toán các hóa đơn, các khoản vay nợ, thông tin bảo hiểm xã hội, nộp thuế thu nhập cá nhân… để xây dựng điểm tín dụng một cách chính xác hơn. Những dữ liệu này sẽ giúp cho việc thẩm định, đánh giá khách hàng được chính xác, tiết kiệm nguồn lực cho các tổ chức tín dụng, hạn chế việc e ngại cho vay đối với khách hàng dưới chuẩn.
Thực tế, các công tài chính đang rất mong muốn có 1 hệ thống chấm điểm tín dụng thống nhất và chuẩn mực, hữu dụng cho hoạt động cho vay hiệu quả và an toàn. Nhưng hiện nay gần như không thể vì thiếu dữ liệu đầu vào.
Hiện Ngân hàng nhà nước đang cùng Bộ Công an thúc đẩy việc kết nối và khai thác cơ sở dữ liệu dân cư quốc gia phục vụ cho hoạt động ngân hàng. Trong khi đó, việc thu thập thông tin về thu nhập, tiêu dùng, tài sản… của khách hàng từ các cơ quan quản lý nhà nước về thuế, bảo hiểm xã hội… còn khó khăn; có nhiều loại giấy tờ, hiệu lực không đồng nhất và chưa được chuẩn hoá nên không dễ dàng để sớm có được một nền tảng dữ liệu chuẩn và đầy đủ.
Trong một hướng khác, chính các doanh nghiệp và tổ chức tín dụng cũng đang ứng dụng công nghệ để thu thập dữ liệu khách hàng để chấm điểm tín dụng. Các doanh nghiệp và tổ chức tín dụng hợp tác với các công ty công nghệ thu thập và xử lý dữ liệu nhằm quy nạp về dạng dữ liệu tín dụng. Chẳng hạn, một người vào cửa hàng mua đồ trẻ em thì trí tuệ nhân tạo (AI) đưa ra các phân tích và kết luận rằng khả năng cao người đó có con nhỏ, là phụ nữ; việc chọn hàng hoá cũng thể hiện mức thu nhập. Nhưng tất cả dữ liệu đó cũng chỉ là thông tin một chiều, nếu kết hợp thêm các nguồn dữ liệu khác nhau sẽ tạo ra bức tranh toàn cảnh về cá nhân đó. Dựa trên hành vi tiêu dùng, hành vi sử dụng điện thoại, điện, mua sắm,… AI tạo ra bức tranh về độ tin cậy của mỗi người và chấm điểm tín dụng cho họ.
Từ tấm thẻ mua sắm trong hệ thống bán lẻ, với sự hỗ trợ của AI và Big Data, cũng sẽ giúp hiểu và chấm điểm tín dụng khách hàng, từ đó có thể cho vay đối với các khách hàng chưa có đủ chuẩn vay vốn ngân hàng. Ví dụ, một chủ cửa hàng quần áo nhỏ mở rộng kinh doanh nhưng do không có hợp đồng lao động, không có bảng lương và không có tài sản thế chấp nên ngân hàng không cho vay vốn. Chủ một trang trại, tổng thu nhập của họ mỗi năm không nhỏ nhưng lại không đều vì phụ thuộc vào dịp thu hoạch và không ghi nhận qua tài khoản hay sổ sách kế toán, trong khi họ thường thiếu dòng tiền chi tiêu và đầu tư trong thời kỳ phát triển trang trại chờ tới ngày thu hoạch. Đây là thực tế của khoảng 80% dân số được xem là “người tàng hình tài chính” khi họ không thể tiếp cận được nguồn tín dụng chính thức bởi hệ thống ngân hàng không có cơ sở nào để cho vay.
Với việc chấm điểm tín dụng dựa trên AI và Big Data, những công ty về dữ liệu lớn đang giúp nhận diện những khách hàng này. Hàng triệu người theo cách thức đó sẽ được chấm điểm tín dụng và các ngân hàng, công ty tài chính đang trông đợi để đào phá tiềm năng thị trường.
Theo Thanh Thủy/Vietnam Finance
Nguồn: https://vietnamfinance.vn/nhan-dien-khach-hang-so-nhung-con-duong-tim-kiem-du-lieu-20180504224283522.htm
