Kho thông tin và vấn đề chấm điểm tín dụng

Thông tin tín dụng là cơ sở giúp các TCTD hạn chế rủi ro khi cho vay

Kho dữ liệu khách hàng tăng cả lượng và chất

Theo đánh giá của bà Nguyễn Thị Hiền - Phó Viện trưởng Viện Chiến lược ngân hàng (NHNN Việt Nam), thu thập thông tin khách hàng và chấm điểm tín dụng cho khách hàng cá nhân là hai hoạt động đóng vai trò đặc biệt quan trọng nhằm đảm bảo cho việc cung ứng tín dụng một cách chính xác và an toàn, hạn chế rủi ro ngay từ khâu xét duyệt.

Đặc biệt, việc thu thập thông tin khách hàng và áp dụng một mô hình chấm điểm phù hợp đóng vai trò chủ chốt quyết định ưu thế của TCTD trong thị trường tín dụng bán lẻ.

Với tinh thần đó, ông Cao Văn Bình - Phó Tổng giám đốc Trung tâm Thông tin tín dụng quốc gia Việt Nam (CIC) cho biết, là “kho” dữ liệu thông tin tín dụng (TTTD) quốc gia, CIC đã xây dựng được Cơ sở dữ liệu TTTD quốc gia, phát triển cả về số lượng và chất lượng thông qua việc ứng dụng hệ thống công nghệ thông tin hiện đại.

Từ chỗ thu thập, cung cấp dữ liệu chủ yếu là thủ công, cơ sở dữ liệu phân tán nhiều cấp, nền tảng công nghệ lạc hậu, tới nay, Cơ sở dữ liệu TTTD quốc gia được xây dựng trên nền tảng công nghệ hiện đại, dữ liệu lịch sử được lưu trữ 5 năm với tổng số khách hàng vay trong kho lên trên 41 triệu hồ sơ gồm cả khách hàng cá nhân, DN, chủ thẻ tín dụng. Tính đến hết quý III/2019, đã có 100% TCTD báo cáo thông tin về kho dữ liệu CIC.

“Cơ sở dữ liệu của CIC đủ độ sâu, rộng để cung cấp các yêu cầu đặc thù của dữ liệu dùng để các ngân hàng xây dựng mô hình chấm điểm”, ông Bình khẳng định.

Một trong những ngân hàng có hệ thống chấm điểm tín dụng khá chi tiết cho khách hàng cá nhân tại Việt Nam là BIDV theo nguyên tắc hạn chế tối đa ảnh hưởng chủ quan của các chỉ tiêu tài chính bằng cách thiết kế các chỉ tiêu phi tài chính, và cung cấp những hướng dẫn chi tiết cho việc đánh giá chấm điểm các chỉ tiêu. Mô hình chấm điểm của ngân hàng này gồm hai phần là nhóm các chỉ tiêu chấm điểm nhân thân với trọng số 0,4 và nhóm các chỉ tiêu chấm điểm quan hệ với ngân hàng với trọng số 0,6.

Ngoài BIDV, nhiều NHTM Việt Nam có nhiều nỗ lực trong việc hiện đại hóa và nâng cao chất lượng chấm điểm tín dụng khách hàng như VPBank đã thiết lập phương thức chấm điểm khách hàng dựa trên việc xử lý hệ thống dữ liệu khổng lồ và tương đối phức tạp (big data). Hay như TPBank hợp tác với nhà bán lẻ Nice (Hàn Quốc) tích hợp các bộ đếm thẻ với các tệp dữ liệu đã được tổng hợp đa chiều để xếp hạng tín dụng…

Gần đây, các TCTD có xu hướng hợp tác với các công ty Fintech nhằm nâng cao chất lượng, hiệu quả của hoạt động thu thập thông tin cá nhân của khách hàng. Các nguồn dữ liệu này sẽ được các TCTD sử dụng kết hợp các mô hình đánh giá điểm tín dụng chuyên biệt để đưa ra đánh giá đa chiều về từng đối tượng khách hàng cụ thể.

Từ đó, TCTD có cơ sở đáng tin cậy để thực hiện việc thẩm định các hồ sơ vay để đưa ra quyết định phê duyệt hoặc từ chối các khoản vay một cách nhanh chóng, chính xác và kết quả đánh giá được dựa trên các nguồn thông tin đa chiều. Một xu thế khác đáng chú ý đó là việc chuyển đổi từ mô hình cho vay truyền thống sang mô hình cho vay trực tuyến.

Theo cách này, TCTD có thể nâng cao hiệu suất và giảm đáng kể các chi phí hoạt động, tạo sự thuận tiện và nâng cao trải nghiệm cho khách hàng. Các TCTD đã và đang khai thác tối đa các ưu điểm của công nghệ sinh trắc học như nhận dạng khuôn mặt, tĩnh mạch dấu vân tay, nhận dạng giọng nói trong việc định danh (e-KYC)...

Đối mặt với nhiều thách thức

Thực tế cho thấy các xu hướng về áp dụng dữ liệu lớn, sử dụng dữ liệu thay thế và các mô hình chấm điểm tín dụng tự động được xây dựng dựa trên trí thông minh nhân tạo đã và đang tạo nên các mô hình cung ứng tín dụng hoàn toàn khác biệt, mang lại những trải nghiệm rất mới cho khách hàng. Tuy vậy, việc khai thác và sử dụng các thông tin phi truyền thống cũng dẫn tới những lo ngại nhất định về tính chính xác của thông tin, hay việc vi phạm các quy định về bảo mật thông tin cá nhân.

Giám đốc Trung tâm Quản trị Dữ liệu & Nghiên cứu Ứng dụng TPBank, Nguyễn Quang Hoàng thừa nhận thách thức mà các ngân hàng gặp phải hiện tại không nằm ở kỹ thuật xây dựng mô hình mà ở khâu quản lý tài sản dữ liệu tại ngân hàng. Ngoài ra, các ngân hàng cũng cần cân nhắc về loại dữ liệu khi tiếp cận. Mặc dù một số kênh thông tin phi truyền thống đang dần trở nên thông dụng cho các ứng dụng khoa học dữ liệu trong xây dựng mô hình.

Tuy nhiên, mức độ hiệu quả dự đoán khách hàng tốt/xấu của mỗi loại dữ liệu không đồng đều. Do đó, tùy theo chiến lược và lộ trình xây dựng mô hình tại từng thời kỳ mà ngân hàng có thể định hướng tiếp cận nguồn dữ liệu phù hợp.

Chỉ ra thêm thách thức đối với các ngân hàng, đại diện Học viện Ngân hàng cho biết, hiện các NHTM Việt Nam ít đưa các nhân tố hành vi vào mô hình chấm điểm. Điều này sẽ gây khó khăn cho ngân hàng trong việc áp dụng các chính sách khách hàng phù hợp cho từng đối tượng. Một nhược điểm chung của mô hình chấm điểm tín dụng nữa tại các NHTM là hệ thống khó phát hiện được hành vi gian dối của khách hàng.

Việc đánh giá hành vi này đến nay chủ yếu phụ thuộc vào cán bộ tín dụng trong quá trình thu thập thông tin và phỏng vấn khách hàng. Ngay cả việc khai thác quản trị tại ngân hàng cũng chưa thực sự hiệu quả do người sử dụng, lưu trữ dữ liệu không có kiến thức để sử dụng khai thác; thiếu tin tưởng vào các nguồn dữ liệu khi sử dụng và khai thác, cơ chế kiểm soát tính chính xác của dữ liệu không được đánh giá định kỳ…

Vậy đứng trước những thực tế này, các TCTD Việt Nam làm gì để nâng cao hiệu quả thông tin và chấm điểm tín dụng cho khách hàng cá nhân? Theo đề xuất của đại diện Học viện Ngân hàng, các ngân hàng cần đa dạng hóa nguồn thông tin thu thập và phương thức thu thập thông tin. Đồng thời hoàn thiện hệ thống chỉ tiêu và mô hình chấm điểm tín dụng để tránh các chỉ tiêu trùng lặp có thể dẫn đến làm sai lệch kết quả chấm điểm và định dạng khách hàng.

Còn bà Phan Thị Minh Tâm, đại diện VietinBank lại đưa ra lời khuyên, cần thiết phải xây dựng hành lang pháp lý đối với việc thu thập thông tin để tạo kho dữ liệu và cung cấp dịch vụ chấm điểm của các công ty. Trên cơ sở đó, xây dựng các chính sách để khuyến khích phát triển loại hình các DN cung cấp dịch vụ xếp hạng tín dụng khách hàng nhằm từng bước minh bạch hóa các thông tin của người dân. Đại diện Agribank đề xuất CIC liên kết với các tổng công ty, tập đoàn cung cấp dịch vụ điện, nước… cho người dân để thu thông tin về tình hình trả cước của khách hàng, qua đó giúp ngân hàng đánh giá đầy đủ khả năng tài chính để trả nợ của khách hàng.

Nguyễn Vũ