(ĐTCK) Thị trường ngân hàng bán lẻ và cho vay tiêu dùng có đặc trưng cơ bản là số lượng khoản vay nhiều và mức cho vay nhỏ. Nhằm giảm khối lượng công việc cũng như thời gian phê duyệt hồ sơ xin cấp tín dụng, đồng thời lượng hóa chính xác hơn rủi ro, hệ thống chấm điểm tín dụng đang trở thành công cụ thiết yếu.

Dần thay đổi phương pháp truyền thống

Mọi tổ chức kinh doanh đều phải ra nhiều quyết định hàng ngày. Những quyết định dễ được thực hiện bởi cấp dưới, còn cấp trên hay những người có kinh nghiệm ra những quyết định khó hơn. Bản chất quyết định khó hay dễ nằm ở tính bất đối xứng của thông tin thật và thông tin người ra quyết định có.

Khi phải ra một quyết định khó, nếu còn thời gian, ta thường tìm kiếm thêm thông tin nhằm thu hẹp khoảng cách bất đối xứng này với mưu cầu ra quyết định chính xác hơn. Ở các tổ chức lớn, thường có một bộ phận nghiên cứu, phân loại các quyết định hàng ngày xem quyết định nào có thể sử dụng công nghệ, hệ thống máy tính thay thế con người, từ đó có lộ trình triển khai trên thực tế nếu việc quyết định bằng máy có tính năng suất và chính xác hơn con người trên một quy mô nhất định.

Ra quyết định tín dụng, bản chất là tìm điểm cân bằng giữa lợi nhuận kỳ vọng và rủi ro tiềm tàng. Trong khi lợi nhuận kỳ vọng là một con số, thì rủi ro tiềm tàng không dễ quy đổi. Khi đã lượng hóa được rủi ro thì việc so sánh hai con số lợi nhuận - rủi ro chính là thuật toán ra quyết định.

Chấm điểm tín dụng được chứng thực là phương pháp khả dụng nhất để lượng hóa rủi ro tín dụng. Hồ sơ tín dụng được quy đổi thành các tiêu chí thông tin. Các tiêu chí này sẽ được cho điểm số theo một thang điểm đã quy định trước.

Tổng điểm sẽ thể hiện mức độ rủi ro của hồ sơ, ví dụ, 500 điểm tương ứng với xác suất rủi ro 1%. Cụ thể, nếu tổ chức có 1.000 khách hàng có điểm số 500 thì dự báo 10 khách hàng trong số này không trả được nợ.

Nhiều tổ chức tín dụng ở Việt Nam đã triển khai chấm điểm tín dụng, bắt đầu lượng hóa rủi ro tín dụng. Tuy vậy, việc lấy kết quả chấm điểm làm căn cứ trọng yếu ra quyết định tín dụng vẫn còn nhiều hạn chế.

Điều này xuất phát từ tính chất vận hành “bảo thủ” tự nhiên của tổ chức tín dụng và những quy định của cơ quan quản lý nhà nước. Nhưng cơ bản do rào cản công nghệ trong việc xác thực thông tin đầu vào, cũng như việc quản lý vận hành hệ thống chấm điểm trong tích hợp với các hệ thống khác của tổ chức tín dụng đang là những trở ngại trong việc phát huy tính ưu việt của phương pháp lượng hóa rủi ro tín dụng này.

Khi dữ liệu lớn kết hợp với trí tuệ nhân tạo của nền tảng công nghiệp 4.0 đang ngày càng hiện hữu trong đời sống thì phương pháp xác thực thông tin, cũng như kiến trúc hệ thống chấm điểm tín dụng có bước phát triển đột phá, nhất là đối với việc phân tích thông tin của số đông.

ảnh 1
Ông Lê Phương Hải, Giám đốc Khối Quản lý rủi ro, Công ty Tài chính cổ phần Xi măng 
Có hai vấn đề công nghệ đặt ra đối với hệ thống chấm điểm tín dụng. Một là, thông tin đầu vào có đảm bảo tính chính xác? Hai là, việc chấm điểm liệu có khách quan?

Thông tin đầu vào có hai khâu. Khâu thứ nhất là xác thực thông tin tại thời điểm tiếp nhận và khâu thứ hai là phương thức truyền tải thông tin đó trong hệ thống đến nơi ra quyết định.

Phương pháp xác thực thông tin truyền thống của tổ chức tín dụng là gặp gỡ khách hàng xác định các thông tin liên quan đến hồ sơ vay. Phương pháp này hiện vẫn phát huy tác dụng, nhưng chi phí khá cao, từ chi phí nhân sự cho đến chi phí kiểm soát.

Công nghiệp 4.0 đang cho phép xác thực khách hàng từ nhiều nguồn và nhiều hình thức khác nhau, dựa trên dữ liệu lớn và trí tuệ nhân tạo. Các thuật toán thông minh có thể đối chiếu nhiều nguồn dữ liệu như dữ liệu căn cước công dân, dữ liệu thuế, dữ liệu điện thoại di động, dữ liệu mạng xã hội, dữ liệu các phần mềm nhắn tin... để cho kết quả nhanh chóng với chi phí thấp.

Trong công nghiệp 4.0, gần như không một khách hàng thông thường nào có thể “ẩn danh” trên mạng Internet. Tất nhiên, khai thác các nguồn dữ liệu liên quan đến quyền riêng tư. Song rào cản này có thể xóa bỏ bằng phương thức hai bên cùng có lợi. Chẳng hạn, khách hàng cho phép tổ chức tín dụng khai thác thông tin tài khoản mạng xã hội, qua đó, hai bên giảm thông tin bất đối xứng. Điểm tín dụng của khách hàng tăng lên và kết quả là khách hàng được giảm lãi suất.

Chuẩn hóa hồ sơ tín dụng bằng công nghệ

Phương thức truyền tải thông tin quyết định việc thông tin từ nguồn đến nơi ra quyết định không bị biến đổi, không bị hiểu sai. Trước đây, hồ sơ tín dụng không được chuẩn hóa nên mỗi tờ trình là mỗi phong cách, tùy thuộc vào góc nhìn và văn phong của nhân viên soạn. Việc này ảnh hưởng trực tiếp đến cảm nhận tín dụng của người ra quyết định. Hiện nay, hầu hết các tổ chức đã chuẩn hóa tờ trình.

Ngoài chuẩn hóa tờ trình, việc truyền tải thông tin còn được vi tính hóa bởi một hệ thống chuyên nghiệp, thường gọi là hệ thống khởi tạo hồ sơ vay. Trên hệ thống, các tiêu chí thông tin hầu hết đã được phân loại theo bảng lựa chọn. C

hỉ còn một số ít tiêu chí được nhập liệu tự do. Khi có hệ thống này thì chấm điểm tín dụng mới bước sang trang mới: Có điểm số gần như tức thời sau khi hoàn thiện hồ sơ vay từ bên khởi tạo. Điểm số chính xác gần như tuyệt đối, không có chuyện có hai điểm khác nhau trên một hồ sơ.

Chấm điểm có khách quan mới đảm bảo phản ánh đúng xác suất rủi ro của toàn danh mục. Có ba yếu tố quyết định tính khách quan: Tiêu chí chấm điểm, hệ số điểm và cách thức chấm điểm. Nếu cách thức chấm điểm là thủ công, hệ số điểm và tiêu chí chấm điểm rất khó bảo mật.

Một khi tiêu chí chấm điểm, hệ số chấm điểm không bảo mật thì kết quả điểm số dù có chính xác cũng không phản ánh xác suất rủi ro. Điều này giống như trước kỳ thi bị lộ đề nên không đánh giá thực chất được chất lượng thí sinh.

Với hệ thống khởi tạo khoản vay, việc chấm điểm có thể vi tính hóa và do đó ẩn đi tiêu chí chấm điểm và hệ số điểm. Nhưng tại sao một tiêu chí được chấm, một tiêu chí lại không được chấm? Tại sao tiêu chí này điểm cao, tiêu chí kia điểm thấp? Đơn vị nào quyết định điều này và quyết định đó có khách quan?

Hiện có hai phương pháp chính dùng để xác định tiêu chí chấm điểm và hệ số điểm: Phương pháp chuyên gia và phương pháp thống kê. Phương pháp chuyên gia tổng hợp ý kiến của các nhân sự có kinh nghiệm tín dụng trong ngân hàng bằng các bảng câu hỏi. Phương pháp thống kê thường sử dụng thống kê suy luận trên dữ liệu đầu vào chính là dữ liệu các khoản vay của tổ chức tín dụng.

Phương pháp thứ nhất mang tính chủ quan, trong khi phương pháp thứ hai đa số phức tạp với các cấp quản lý ngân hàng. Hệ quả, việc quyết định tiêu chí chấm điểm, hệ số chấm điểm rất khó khăn, làm chậm quá trình triển khai chấm điểm tín dụng như căn cứ chính để phê duyệt tín dụng.

Nhưng với các hệ thống phần mềm thế hệ mới, ví dụ SAS Enterprise Miner, nhân viên chỉ cần nạp dữ liệu và các thông số tiêu chuẩn kỹ thuật, phần mềm sẽ cho ra kết quả là tiêu chí chấm điểm và hệ số điểm. Sau khi có tiêu chí và hệ số điểm, công thức chấm điểm và quyết định dựa trên điểm số được triển khai ngay bằng hệ thống SAS Real Time Decision Manager.

Những vấn đề nêu trên vừa cũ, vừa mới. Cũ ở chỗ, các tổ chức tín dụng đều gặp phải không vấn đề này thì vấn đề kia trong triển khai chấm điểm tín dụng. Còn mới ở chỗ, liệu có tổ chức nào ở Việt Nam đã khắc phục được các rào cản bằng việc triển khai đồng bộ các cấu phần, đảm bảo có thể sử dụng chấm điểm tín dụng là căn cứ chính phê duyệt tín dụng trên nền tảng cách mạng công nghiệp 4.0?

Sắp tới, Công ty Tài chính cổ phần Xi măng sẽ ra mắt sản phẩm thẻ tín dụng nội địa VietCredit. Đây là sản phẩm có hàm lượng công nghệ cao khi toàn bộ quá trình cấp thẻ được vi tính hóa. Hệ thống khởi tạo khoản vay và hệ thống thu nợ sử dụng giải pháp FinnOne Neo của Hãng Nucleus (Ấn Độ). Hệ thống lõi thẻ sử dụng SmartVista của Hãng BPC Banking Technologies (Thụy Sỹ).

Đặc biệt, SAS Solutions (Mỹ) - bao gồm đầu tiếp nhận thông tin phân tích SAS Enterprise Miner và đầu ra quyết định hành động SAS Real Time Decision Manager được ví như não bộ của toàn hệ sinh thái. Cuối cùng, hệ thống Entrust DataCard (Mỹ) được tích hợp sâu vào hệ sinh thái quản lý việc in ấn, mã hóa thẻ.

Việc áp dụng công nghệ trong sản xuất - kinh doanh có thành công hay không phụ thuộc vào trải nghiệm của khách hàng với sản phẩm tốt hơn đi liền với chi phí hợp lý hơn. Trong ngân hàng bán lẻ, công ty tài chính tiêu dùng, các khoản vay chuẩn hóa với mức cho vay nhỏ và số lượng nhiều thì phương pháp truyền thống đang mất dần lợi thế cạnh tranh về tốc độ, chi phí và tính chính xác.

Đối với công ty tài chính tiêu dùng ở Việt Nam, áp dụng công nghệ trên nền tảng 4.0 dự báo sẽ là tất yếu để duy trì công thức 10-8-6-4: Giá vốn 10%, lợi nhuận kỳ vọng 8%, phần bù rủi ro 6% và chi phí vận hành 4%. Lãi suất cho vay trung bình tối ưu sẽ là tổng các con số trên, ở mức 28%/năm.

Tuy không nhất thiết phải theo đuổi công thức 10-8-6-4, nhưng trên con số đó thường phải đánh đổi với rủi ro trong dài hạn và dưới con số đó thường phải đánh đổi lợi nhuận. Mấu chốt đạt được chính là giảm chi phí vận hành ở mức thấp 4% và kiểm soát sai số phần bù rủi ro sao cho biên độ không đáng kể. Triển khai một hệ sinh thái đồng bộ, tận dụng công nghệ điện toán đám mây là cơ hội tiệm cận bí quyết này, tạo lợi thế cạnh tranh cốt lõi cho các tổ chức tín dụng trong giai đoạn tới. 

Theo Lê Phương Hải
Đặc san Toàn cảnh Ngân hàng Việt Nam 2018
Bình Luận (0)

Bài viết chưa có bình luận nào. Bạn nên dùng tiếng Việt có dấu khi bình luận.