'El uso de datos de población ayudará a reducir los riesgos crediticios entre un 7 y un 20%'

[anuncio_1]

Un modelo que evalúa la solvencia de los prestatarios basándose en datos de población, probado por empresas financieras y bancos, puede reducir los riesgos crediticios hasta en un 20%.

Así lo informó el Coronel Vu Van Tan, Subdirector del Departamento de Policía Administrativa de Orden Social ( Ministerio de Seguridad Pública , C06) en el Taller sobre la aplicación de datos poblacionales para evaluar la solvencia de los clientes de préstamos, en la tarde del 7 de agosto.

Según el Sr. Tan, este modelo está construido según los estándares FICO (una empresa líder en la construcción de un modelo de evaluación de la solvencia del cliente, aplicado en más de 30 países) de los EE.UU., y ahora se ha completado básicamente con 18 campos de información residencial.

MB Banking and Finance Company (MCredit) analizó datos de 10.000 ciudadanos, PVcombank analizó 20.000 datos y Datanest analizó 60.000. Los resultados mostraron que el ratio de riesgo al prestar capital a bancos e instituciones de crédito se redujo entre un 7 % y un 20 %.

"Después de las pruebas, todos los bancos quieren implementarlo oficialmente en sus procesos", dijo el coronel Vu Van Tan.

El proyecto del Ministerio de Seguridad Pública para aplicar datos poblacionales a la evaluación de la solvencia de los prestatarios puede ayudar a las entidades crediticias a reducir los riesgos al otorgar préstamos. Foto: Giang Huy — El proyecto del Ministerio de Seguridad Pública para aplicar datos poblacionales a la evaluación de la solvencia de los prestatarios puede ayudar a las entidades crediticias a reducir los riesgos al otorgar préstamos. Foto: *Giang Huy*

La combinación de la industria bancaria y el Ministerio de Seguridad Pública en el uso de datos ha traído muchos beneficios, como la autenticación y sincronización de la gestión de los códigos de identificación personal con la información crediticia de 41 millones de clientes, el despliegue de tarjetas de identificación ciudadana con chip incorporado para retirar dinero en cajeros automáticos y el uso de cuentas de identificación electrónica para la autenticación.

Según el titular del Ministerio de Seguridad Pública, si bien se aplica tecnología moderna, esta solo se implementa como una herramienta, careciendo de información y datos que apoyen a los bancos en la toma de decisiones crediticias. La obtención de capital para la producción y las empresas aún enfrenta numerosas dificultades, lo que genera la situación del crédito negro, con sus consecuencias.

Según el coronel Vu Van Tan, hay tres razones principales: los bancos no tienen una base para evaluar y determinar los objetos de los préstamos; no hay una política para apoyar a los desfavorecidos y hay una falta de un mecanismo de gestión estatal para controlar el crédito negro.

En consecuencia, C06 se ha coordinado con la Escuela de Tecnología de la Información de la Universidad de Ciencia y Tecnología de Hanoi para implementar un proyecto para evaluar la solvencia de los prestatarios basándose en datos de población, utilizando tecnología de aprendizaje automático e inteligencia artificial de acuerdo con los estándares de referencia crediticia FICO en los EE.UU.

Según el vicegobernador del Banco Estatal, Pham Tien Dung, la calificación crediticia es una herramienta de gestión de riesgos cada vez más extendida y popular en los bancos de Vietnam. Para que el modelo funcione eficazmente y prediga la capacidad futura de pago de la deuda, la precisión de los datos es fundamental.

“Para tener una fuente de datos para evaluar la solvencia crediticia, es necesario compartir de fuentes alternativas, especialmente la base de datos nacional de población”, dijo el Vicegobernador.

Ampliar las fuentes de datos es también la primera solución mencionada por el Sr. Cao Van Binh, Director General del Centro Nacional de Información Crediticia (CIC) para mejorar la eficiencia de la evaluación de la solvencia de los prestatarios.

En CIC, este modelo se desarrolló en 2015. Para 2019, gracias a la ampliación de la cobertura, CIC había desarrollado un modelo CB 2.0 para evaluar la solvencia de los prestatarios individuales. El modelo se completó y los resultados de la calificación se publicaron a partir de abril de 2021.

Según el Sr. Binh, el crecimiento en el suministro de información por parte de la CIC siempre alcanza un 15-20% anual, superior al crecimiento crediticio promedio de la economía . Solo en los primeros seis meses de este año, la CIC ha proporcionado más de 31 millones de informes de todo tipo.

Sin embargo, para cada banco, la evaluación de la solvencia de los clientes todavía requiere criterios adicionales.

Un representante de BIDV explicó que el modelo de calificación crediticia del cliente utiliza métodos estadísticos y establece principios y parámetros, pero que los usuarios aún deben recopilar información ellos mismos, buscarla activamente y verificarla. Sin embargo, al implementar productos de crédito minorista en canales digitales, el sistema interno de calificación crediticia existente enfrenta numerosas limitaciones para recopilar y verificar automáticamente la información y proporcionar resultados precisos.

“Contar con fuentes de información verificadas y autenticadas por un tercero, especialmente una agencia estatal competente, es extremadamente importante y significativo en las actividades de crédito minorista del banco, especialmente con productos digitales”, dijo un representante del BIDV.

Una de las soluciones implementadas por este banco es la cooperación con el Centro RAR del Ministerio de Seguridad Pública para implementar el Proyecto de Calificación de Clientes basado en datos de identificación ciudadana. Con base en los resultados del modelo de backtest, BIDV anunció que investigará y propondrá la aplicación del puntaje crediticio para algunos productos de crédito minorista.

Kommentar (0)