La société Hung Vuong Trading and Service Co., Ltd. opère dans de nombreux secteurs et ses besoins en fonds de roulement sont donc très importants. Mme Nguyen Thi Huong, directrice de l'entreprise, a déclaré : « Grâce aux technologies numériques , l'accès au financement a été entièrement transformé. Tous les documents sont téléchargés sur l'application ; de l'identification électronique KYC à l'historique des transactions, tout est automatisé. C'est plus rapide pour les entreprises, et les informations sont transparentes et infalsifiables. »
Concernant la société par actions Hop Thinh Mineral Trading, M. Ta Vu Anh, son directeur, a déclaré : « L’exportation est un secteur particulier : les flux de trésorerie y sont constamment fluctuants et fortement dépendants des taux de change, des risques géopolitiques et des longs délais de paiement internationaux. C’est pourquoi l’utilisation des technologies par les banques pour la gestion des risques a considérablement soutenu les entreprises. Lorsque les banques adoptent une approche de contrôle des risques basée sur le big data et les flux de trésorerie en temps réel grâce aux systèmes bancaires numériques, elles peuvent évaluer avec précision la santé financière des entreprises. La notation de crédit automatisée contribue à éliminer les biais, offrant ainsi aux entreprises la possibilité d’accéder à des prêts non garantis, adossés à des contrats d’exportation ou à des entrées de capitaux étrangers. »
Au lieu d'une évaluation manuelle, les algorithmes d'apprentissage automatique actuels peuvent traiter simultanément des milliers de points de données, accélérant ainsi le processus d'approbation et minimisant les erreurs subjectives. Cette technologie constitue un socle solide permettant aux banques d'orienter les flux de capitaux vers les bénéficiaires adéquats, optimisant ainsi l'efficacité du capital sur le marché.
Dans le cadre de sa stratégie globale de transformation numérique, BIDV Nghe An a intégré massivement des logiciels de pointe à son processus de gestion du risque de crédit, passant d'une approche passive à une identification et une prévention proactives dès les premières étapes. L'entreprise a notamment recours au Big Data et à l'intelligence artificielle (IA) dans ses systèmes d'alerte précoce. Ainsi, le système analyse et filtre automatiquement les données de flux de trésorerie et détecte les anomalies dans les opérations commerciales ou l'historique de paiement des clients. Cela permet aux responsables de la gestion des risques de Nghe An d'anticiper les risques de créances irrécouvrables avant même qu'ils ne surviennent. Le système de surveillance du crédit émet des alertes (rouge, orange et jaune) pour une gestion optimale du portefeuille de prêts et une amélioration continue de la gestion et des opérations de crédit.
Grand-mère Nguyen Thi Huong, directrice adjointe de la succursale BIDV de Nghe An, a affirmé : « Grâce à la maîtrise de ces technologies de gestion des risques, l'unité a non seulement amélioré la productivité du travail et raccourci le délai d'approbation des demandes des clients, mais a également assuré la sécurité et maintenu une qualité de crédit stable malgré les fluctuations du marché. »
M. Nguyen Manh Ha, directeur de l'agence HD Bank de Nghệ An, a déclaré : « Le système de gestion intelligent ne se contente pas d'approuver les prêts, mais assure également un suivi continu des clients après le décaissement. Toute fluctuation négative des flux de trésorerie est détectée rapidement, permettant ainsi à la banque de prévenir proactivement les créances irrécouvrables. Grâce à l'application de l'IA, du Big Data et de la technologie d'identification électronique des clients, ce service a automatiquement filtré et rejeté les demandes non conformes dès le départ, contribuant à réduire le taux de créances irrécouvrables de plus de 2 % à moins de 1,5 %. Les algorithmes d'apprentissage automatique traitent simultanément des millions de champs de données. Par conséquent, la productivité de l'évaluation a été multipliée par 20, tandis que le taux d'erreur dû à des facteurs humains subjectifs a été quasiment éliminé. »
Dans le secteur bancaire, l'octroi de prêts constitue la principale source de revenus, mais aussi une source de risques importants. Parmi ceux-ci figurent les pertes subies par les clients, les défauts de paiement intentionnels ou, plus complexes, la falsification de documents financiers à des fins personnelles. Dans l'espace numérique, les risques sont encore plus élevés, car les pirates informatiques attaquent et usurpent constamment l'identité d'individus pour voler les fonds versés en ligne. Dans un contexte économique instable, la pression des créances irrécouvrables représente un défi majeur. De manière inquiétante, non seulement les grandes entreprises sont en difficulté, mais même les particuliers contractant des prêts à la consommation ou des prêts non garantis sont désormais confrontés à des créances irrécouvrables.
Selon Mme Nguyen Thi Huong, directrice adjointe de la succursale BIDV de Nghe An : « La sophistication croissante des méthodes de fraude de haute technologie et de la cybercriminalité représente un défi majeur pour le système financier. Afin de protéger les actifs de leurs clients et de préserver leur réputation, les banques doivent non seulement moderniser en permanence leur infrastructure technologique (par exemple, en appliquant l’authentification biométrique, la détection de fraude par intelligence artificielle et une sécurité multicouche), mais aussi garantir la transparence et respecter scrupuleusement les normes de sécurité de l’information. »
La sécurité du système bancaire est indissociable de la stabilité économique. Dans un contexte de marché volatil, la digitalisation de la gestion du risque de crédit est indispensable au maintien de la sécurité financière. C’est à cette seule condition que les fonds parviendront aux destinataires adéquats, seront utilisés aux fins appropriées et contribueront à la réalisation des objectifs de croissance.
Source : https://baonghean.vn/so-hoa-de-kiem-soat-rui-ro-tin-dung-10339945.html
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