« L’utilisation des données démographiques contribuera à réduire les risques de prêt de 7 à 20 % »

Un modèle qui évalue la solvabilité des emprunteurs sur la base de données démographiques, testées par des sociétés financières et des banques, peut réduire les risques de prêt jusqu’à 20 %.

Cette information a été donnée par le colonel Vu Van Tan, directeur adjoint du Département de la police administrative pour l'ordre social ( ministère de la Sécurité publique , C06) lors de l'atelier sur l'application des données démographiques à l'évaluation de la solvabilité des clients de prêts, l'après-midi du 7 août.

Selon M. Tan, ce modèle est construit selon les normes FICO (une société leader dans la construction d'un modèle d'évaluation de la solvabilité des clients, appliqué dans plus de 30 pays) des États-Unis, et est désormais essentiellement complété par 18 champs d'informations résidentielles.

MB Banking and Finance Company (MCredit) a analysé 10 000 données de citoyens, PVcombank 20 000 et Datanest 60 000. Les résultats ont montré une réduction de 7 à 20 % du ratio de risque lié aux prêts de capitaux des banques et des établissements de crédit.

« Après les tests, toutes les banques veulent le déployer officiellement dans leurs processus », a déclaré le colonel Vu Van Tan.

Le projet du ministère de la Sécurité publique visant à utiliser les données démographiques pour évaluer la solvabilité des emprunteurs peut aider les établissements de crédit à réduire les risques liés à l'octroi de prêts. Photo : Giang Huy — Le projet du ministère de la Sécurité publique visant à utiliser les données démographiques pour évaluer la solvabilité des emprunteurs peut aider les établissements de crédit à réduire les risques liés à l'octroi de prêts. Photo : *Giang Huy*

La combinaison du secteur bancaire et du ministère de la Sécurité publique dans l'utilisation des données a apporté de nombreux avantages, tels que l'authentification et la synchronisation de la gestion des codes d'identification personnels avec les informations de crédit de 41 millions de clients, le déploiement de cartes d'identité citoyennes à puce intégrée pour retirer de l'argent aux distributeurs automatiques de billets et l'utilisation de comptes d'identification électroniques pour l'authentification.

Selon le responsable du ministère de la Sécurité publique, malgré l'utilisation des technologies modernes, celles-ci ne sont utilisées que comme un outil, manquant d'informations et de données pour aider les banques à prendre des décisions de prêt. L'emprunt de capitaux pour la production et les entreprises reste confronté à de nombreuses difficultés, ce qui entraîne une situation de crédit noir aux conséquences néfastes.

Selon le colonel Vu Van Tan, il y a trois raisons principales : les banques ne disposent pas de base pour évaluer et déterminer les objets de prêt ; il n'existe pas de politique de soutien aux défavorisés et il manque un mécanisme de gestion étatique pour contrôler le crédit noir.

En conséquence, C06 s'est coordonné avec l'École des technologies de l'information de l'Université des sciences et technologies de Hanoi pour mettre en œuvre un projet visant à évaluer la solvabilité des emprunteurs sur la base de données démographiques, en utilisant la technologie d'apprentissage automatique et l'intelligence artificielle conformément aux normes de référence de crédit FICO aux États-Unis.

Selon le vice-gouverneur de la Banque d'État, Pham Tien Dung, le scoring de crédit est un outil de gestion des risques de plus en plus répandu et populaire au Vietnam. Pour que le modèle fonctionne efficacement et prédise la capacité de remboursement future de la dette, l'exactitude des données joue un rôle crucial.

« Pour avoir une source de données permettant d'évaluer la solvabilité, il est nécessaire de partager des sources alternatives, notamment la base de données nationale de la population », a déclaré le vice-gouverneur.

L'élargissement des sources de données est également la première solution mentionnée par M. Cao Van Binh, directeur général du Centre national d'information sur le crédit (CIC) pour améliorer l'efficacité de l'évaluation de la solvabilité des emprunteurs.

Au CIC, ce modèle a été élaboré en 2015. En 2019, suite à l'élargissement de sa couverture, le CIC a développé un modèle CB 2.0 pour évaluer la solvabilité des emprunteurs individuels. Ce modèle a été finalisé et les résultats de sa notation ont été publiés en avril 2021.

Selon M. Binh, la croissance de la diffusion d'informations par le CIC atteint systématiquement 15 à 20 % par an, soit une croissance supérieure à la croissance moyenne du crédit dans l' économie . Au cours des six premiers mois de cette année seulement, le CIC a fourni plus de 31 millions de rapports d'information de toutes sortes.

Toutefois, pour chaque banque, l’évaluation de la solvabilité des clients nécessite encore des critères supplémentaires.

Un représentant de la BIDV a expliqué que le modèle de notation de crédit client utilise des méthodes statistiques et définit des principes et des paramètres, mais que les utilisateurs doivent néanmoins collecter, rechercher et vérifier activement les informations eux-mêmes. Cependant, lors du déploiement de produits de crédit de détail sur les canaux numériques, le système de notation interne existant se heurte à de nombreuses limites pour collecter et vérifier automatiquement les informations et fournir des résultats précis.

« Le fait que les sources d'information soient vérifiées et authentifiées par un tiers, en particulier une agence d'État compétente, est extrêmement important et significatif dans les activités de crédit de détail de la banque, en particulier avec les produits numériques », a déclaré un représentant de la BIDV.

L'une des solutions mises en œuvre par cette banque consiste à coopérer avec le Centre RAR du ministère de la Sécurité publique pour mettre en œuvre le projet d'évaluation des clients basé sur les données d'identification des citoyens. Suite aux résultats du modèle de backtest, la BIDV a annoncé qu'elle étudierait et proposerait l'application du score de crédit à certains produits de crédit aux particuliers.

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