Những Khó Khăn Trong Việc Chấm Điểm Tín Dụng

Những khó khăn trong việc chấm công của doanh nghiệp bởi vì bị ảnh hưởng bởi đợt bùng phát dịch COVID-19 lần thứ tư chính là một thách thức lớn đối với các hoạt động tín dụng của các ngân hàng. Hệ quả là bị nợ xấu gia tăng và tăng trưởng tín dụng (TTTD) gặp rất nhiều khó khăn. Theo như các chuyên gia, bởi kế hoạch vay vốn của các doanh nghiệp cũng như theo giải ngân vốn của các ngân hàng trong thời gian sắp tới nhiều hay ít, nhanh hay chậm đều phải phụ thuộc nhiều vào việc sớm để kiểm soát tình hình dịch bệnh. Cùng với SmartOSC Fintech tìm hiểu kỹ hơn về những khó khăn trong việc chấm điểm tín dụng trong bài viết dưới đây. 

Kho dữ liệu khách hàng tăng cả lượng và chất

Thu thập các thông tin của khách hàng và chấm công theo điểm của tín dụng cho khách hàng cá nhân là hai hoạt động đóng vai trò đặc biệt vô cùng quan trọng nhằm đảm bảo cho việc cung ứng các tín dụng một cách chính xác và an toàn nhất, hạn chế được các rủi ro ngay từ những khâu xét duyệt.

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

CIC đã cho xây dựng thành công được các Cơ sở dữ liệu TTTD quốc gia, phát triển nhanh chóng cả về mặt số lượng và mặt chất lượng thông qua việc ứng dụng nhanh chóng các hệ thống về công nghệ thông tin vô cùng hiện đại.

Từ chỗ thu thập các thông tin, cung cấp các dữ liệu chủ yếu theo cách thủ công, các cơ sở dữ liệu có thể phân tán ra thành nhiều cấp, các nền tảng của 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 về lịch sử được lưu trữ trong vòng 5 năm với tổng số khách hàng cho vay trong kho trữ lên đến trên 40 triệu hồ sơ bao gồm cả các khách hàng cá nhân, các doanh nghiệp, các chủ thẻ tín dụng. 

Những ngân hàng có các hệ thống để chấm công điểm tín dụng rất chi tiết cho các khách hàng cá nhân tại Việt Nam chính là ngân hàng BIDV dựa theo các nguyên tắc nhằm hạn chế tối đa sự ảnh hưởng mang tính chủ quan của các chỉ tiêu trong tài chính bằng cách thiết kế ra các chỉ tiêu của phi tài chính, và cung cấp cho khách hàng những hướng dẫn chi tiết nhất cho việc đánh giá và chấm điểm của các chỉ tiêu. Về các mô hình để chấm điểm của các ngân hàng này bao gồm hai phần đó là các nhóm gồm các chỉ tiêu để chấm điểm nhân thân với trọng số 0,5 và nhóm các chỉ tiêu để chấm điểm về quan hệ với các ngân hàng với trọng số 0,7.

Đối mặt với nhiều thách thức lớn

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

Bên cạnh đó, việc chỉ ra thêm những thách thức lớn đối với các ngân hàng, các đại diện của trường Học viện Ngân hàng cho biết rằng, hiện nay các ngân hàng thương mại tại Việt Nam ít đưa ra được các nhân tố về các hành vi vào các mô hình để chấm công điểm. Điều này sẽ dẫn đến hệ quả là gây nên những khó khăn lớn cho các ngân hàng trong việc phải áp dụng các chính sách vào các khách hàng phù hợp đối với từng đối tượng nhất định. Một nhược điểm chung nhất của các mô hình để chấm công điểm tín dụng nữa chính là tại các ngân hàng thương mại chính là các hệ thống chấm công khó có thể phát hiện ra được các hành vi gian dối của các khách hàng.

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

Trên đây là những thông tin chuẩn nhất mà SmartOSC Fintech muốn gửi gắm tới bạn đọc. Mong rằng với chia sẻ này đã giúp cho bạn và doanh nghiệp của mình có cái nhìn tổng quan nhất về những khó khăn trong việc chấm điểm tín dụng. Mong rằng sẽ được đồng hành cùng bạn trên chặng đường sắp tới.