Quảng cáo #23

Phó Thống đốc NHNN: Indonesia có mô hình cho vay dựa trên mức độ kiên trì của khách thông qua số bước đi mỗi ngày, tần suất sử dụng điện thoại..., Việt Nam có thể tiếp cận

Đó là chia sẻ của Phó Thống đốc NHNN Phạm Tiến Dũng tại tọa đàm “Tăng cường năng lực quản trị rủi ro, nâng cao chất lượng tín dụng với mô hình xếp hạng, chấm điểm tín dụng áp dụng công nghệ mới”.

Sáng 30/7, Hiệp hội Ngân hàng Việt Nam (VNBA) phối hợp với Trung tâm Thông tin tín dụng Quốc gia Việt Nam (CIC) tổ chức Tọa đàm "Tăng cường năng lực quản trị rủi ro, nâng cao chất lượng tín dụng với mô hình xếp hạng, chấm điểm tín dụng áp dụng công nghệ mới".

Tại sự kiện, Phó Thống đốc NHNN Phạm Tiến Dũng cho hay, Việt Nam đang ở giai đoạn bùng nổ chuyển đổi số. Nghị quyết số 57-NQ/TW của Bộ Chính trị xác định chuyển đổi số là một trong ba đột phá chiến lược, yêu cầu các tổ chức, doanh nghiệp, cả khu vực công và tư phải ưu tiên số hóa, ứng dụng công nghệ.

Phó Thống đốc NHNN: Indonesia có mô hình cho vay dựa trên mức độ kiên trì của khách thông qua số bước đi mỗi ngày, tần suất sử dụng điện thoại..., Việt Nam có thể tiếp cận- Ảnh 1.

Ông Phạm Tiến Dũng, Phó Thống đốc NHNN phát biểu tại tọa đàm.

Ông khẳng định ngành ngân hàng không thể đứng ngoài xu thế này. Việc chuyển đổi số sẽ giúp tiết giảm chi phí, từ đó giảm lãi suất cho vay và nâng cao khả năng tiếp cận vốn cho người dân, doanh nghiệp. Cho vay trực tuyến (online) cũng đã được xác định là nhiệm vụ trọng tâm. Tuy nhiên, để triển khai hiệu quả, điều kiện tiên quyết là phải chấm điểm tín dụng online, quản trị rủi ro online và xếp hạng khách hàng trực tuyến.

Theo ông Dũng, đây là lý do NHNN đã ban hành Thông tư 12/2024/TT-NHNN, cho phép cho vay online với hạn mức tối đa hiện nay là 100 triệu đồng. Tuy nhiên, đây là vấn đề đang được nghiên cứu để có thể điều chỉnh phù hợp với thực tiễn hơn trong tương lai, đặc biệt với các trường hợp vay cầm cố sổ tiết kiệm.

Ông dẫn chứng, nhiều ngân hàng như VietinBank, MB, Vietcombank… đã triển khai cho vay online rất thuận lợi nhờ ứng dụng sớm các giải pháp công nghệ như eKYC, chấm điểm tín dụng tự động.

Chia sẻ kinh nghiệm quốc tế, Phó Thống đốc Phạm Tiến Dũng bày tỏ ấn tượng với mô hình chấm điểm tín dụng của các tổ chức uy tín như FICO, IFC, NICE INFO. Các nền tảng này tích hợp nhiều nguồn dữ liệu từ tài chính, hành vi đến dữ liệu phi tài chính như tần suất sử dụng thiết bị, email, lịch sử thuế, bảo hiểm… giúp ngân hàng xây dựng hồ sơ khách hàng toàn diện và đưa ra quyết định tín dụng chính xác hơn.

Từ thực tiễn đó, Phó Thống đốc đặc biệt nhấn mạnh vai trò ngày càng quan trọng của dữ liệu phi tài chính, xu hướng đang được nhiều quốc gia tiên tiến ứng dụng mạnh mẽ trong hoạt động cấp tín dụng. Cũng theo ông Dũng, Indonesia hiện đã có mô hình cho vay dựa trên mức độ kiên trì của khách hàng, được xác định thông qua các hành vi như số bước đi mỗi ngày, tần suất sử dụng điện thoại. Đây là những dữ liệu có giá trị rất lớn, và Việt Nam hoàn toàn có thể tiếp cận nếu xây dựng được hệ thống dữ liệu đủ tốt cùng cơ chế chia sẻ phù hợp.

Trên cơ sở này, Phó Thống đốc đề nghị Hiệp hội Ngân hàng và Trung tâm Thông tin tín dụng Quốc gia Việt Nam (CIC) cần thay đổi cách tiếp cận, không chỉ dừng ở việc cung cấp dữ liệu thô, mà cần phát triển thành sản phẩm tinh, trọn gói từ dữ liệu, mô hình đến kết quả chấm điểm, có thể tích hợp trực tiếp vào hệ thống ngân hàng.

"Đánh giá khách hàng online, quản trị rủi ro online là xu hướng không thể đảo ngược. Ngân hàng nào không ứng dụng công nghệ số, không triển khai chấm điểm tín dụng thông minh sẽ đứng ngoài cuộc chơi", ông Dũng nhấn mạnh. Phó Thống đốc cũng khẳng định, Ngân hàng Nhà nước sẽ tiếp tục đồng hành cùng các tổ chức tín dụng trong hành trình số hóa hoạt động tín dụng.

Cũng tại Tọa đàm, TS. Nguyễn Quốc Hùng, Phó Chủ tịch kiêm Tổng Thư ký Hiệp hội Ngân hàng nêu rõ, trong bối cảnh kinh tế nhiều biến động, việc đảm bảo an toàn tín dụng và quản trị rủi ro ngày càng trở thành yếu tố then chốt với các tổ chức tín dụng, đặc biệt là khối ngân hàng thương mại.

Sự phát triển mạnh mẽ của công nghệ đặc biệt là trí tuệ nhân tạo (AI), học máy (machine learning) và phân tích dữ liệu lớn (big data) đang mở ra cơ hội tối ưu hóa quy trình chấm điểm tín dụng, tăng độ chính xác trong đánh giá rủi ro và nâng cao chất lượng danh mục cho vay.

“Sự chuyển mình của nền kinh tế số, sự thay đổi hành vi tiêu dùng, sự đa dạng hóa các loại hình tín dụng đã đặt ra yêu cầu cấp thiết. Đó là cần có những phương pháp và công cụ mới để đánh giá rủi ro với tốc độ và mức độ tin cậy cao hơn. Việc ứng dụng các mô hình xếp hạng tín dụng hiện đại, dựa trên nền tảng công nghệ mới, không chỉ giúp các TCTD ra quyết định tín dụng chính xác hơn, mà còn góp phần nâng cao khả năng cạnh tranh và thích ứng với yêu cầu quản lý ngày càng khắt khe từ phía cơ quan giám sát”, TS. Nguyễn Quốc Hùng nhấn mạnh.