שימוש בנתוני אוכלוסייה יסייע להפחית את סיכוני ההלוואות ב-7-20%

מודל שמעריך את כושר האשראי של לווים על סמך נתוני אוכלוסייה, שנבדקו על ידי חברות פיננסיות ובנקים, יכול להפחית את סיכוני ההלוואות עד 20%.

מידע זה ניתן על ידי קולונל וו ואן טאן, סגן מנהל מחלקת המשטרה המנהלית לסדר חברתי ( משרד הביטחון הציבורי , C06) בסדנה בנושא יישום נתוני אוכלוסייה בהערכת כושר האשראי של לקוחות הלוואות, אחר הצהריים של ה-7 באוגוסט.

לדברי מר טאן, מודל זה בנוי על פי תקני FICO (חברה מובילה בבניית מודל להערכת אשראי של לקוחות, המיושם ביותר מ-30 מדינות) של ארה"ב, וכעת הושלם למעשה עם 18 שדות מידע למגורים.

חברת הבנקאות והמימון MB (MCredit) בדקה נתוני 10,000 אזרחים, PVcombank בדקה 20,000 נתונים, ו-Datanest בדקה 60,000 נתונים. התוצאות הראו כי יחס הסיכון בעת ​​מתן הלוואות הון לבנקים ומוסדות אשראי הופחת ב-7-20%.

"לאחר הבדיקה, כל הבנקים רוצים לפרוס זאת רשמית בתהליכים שלהם", אמר קולונל וו ואן טאן.

פרויקט של משרד הביטחון הציבורי ליישום נתוני אוכלוסייה בהערכת כושר האשראי של לווים יכול לסייע למוסדות אשראי להפחית סיכונים בעת מתן הלוואות. צילום: ג'יאנג הוי

השילוב של ענף הבנקאות ומשרד הביטחון הציבורי בשימוש בנתונים הביא יתרונות רבים, כגון אימות וסנכרון ניהול קודי זיהוי אישיים עם פרטי אשראי של 41 מיליון לקוחות, פריסת כרטיסי זיהוי אזרחיים משובצים בשבב למשיכת כסף בכספומטים, ושימוש בחשבונות זיהוי אלקטרוניים לאימות.

לדברי ראש משרד הביטחון הציבורי, למרות שמיישמים טכנולוגיה מודרנית, היא מיושמת רק ככלי, וחסרים מידע ונתונים המסייעים לבנקים בקבלת החלטות הלוואות. גיוס הון לייצור ועסקים עדיין מתמודד עם קשיים רבים, מה שמוביל למצב של אשראי שחור הגורם לתוצאות.

לדברי קולונל וו ואן טאן, ישנן שלוש סיבות עיקריות: לבנקים אין בסיס להעריך ולקבוע אובייקטיביות להלוואה; אין מדיניות לתמיכה באוכלוסיות מוחלשות ויש חוסר במנגנון ניהול ממשלתי לשליטה באשראי שחור.

בהתאם לכך, C06 תיאם עם בית הספר לטכנולוגיית מידע, אוניברסיטת המדע והטכנולוגיה של האנוי , כדי ליישם פרויקט להערכת כושר האשראי של לווים על סמך נתוני אוכלוסייה, תוך שימוש בטכנולוגיית למידת מכונה ובינה מלאכותית בהתאם לתקני ייחוס האשראי של FICO בארה"ב.

לדברי סגן נגיד הבנק הלאומי פאם טיאן דונג, ניקוד אשראי בווייטנאם הוא כלי ניהול סיכונים נפוץ ופופולרי יותר ויותר בבנקים. כדי שהמודל יפעל ביעילות ויחזות יכולת החזר חוב עתידית, דיוק הנתונים ממלא תפקיד חשוב.

"כדי שיהיה מקור נתונים להערכת כושר אשראי, יש צורך לשתף ממקורות חלופיים, ובמיוחד ממאגר הנתונים הלאומי של האוכלוסייה", אמר סגן הנגיד.

הרחבת מקורות הנתונים היא גם הפתרון הראשון שהוזכר על ידי מר קאו ואן בין, המנהל הכללי של המרכז הלאומי למידע אשראי (CIC), בשיפור יעילות הערכת כושר האשראי של לווים.

ב-CIC, מודל זה נבנה בשנת 2015. עד שנת 2019, עקב הרחבת הכיסוי, CIC בנתה מודל CB 2.0 להערכת כושר האשראי של לווים בודדים. המודל הושלם ותוצאות הניקוד של המודל היו זמינות החל מאפריל 2021.

לדברי מר בינה, הצמיחה באספקת המידע על ידי CIC מגיעה תמיד ל-15-20% בשנה, גבוה מצמיחת האשראי הממוצעת של הכלכלה . בששת החודשים הראשונים של השנה בלבד, CIC סיפקה יותר מ-31 מיליון דוחות מידע מכל הסוגים.

עם זאת, עבור כל בנק, הערכת כושר האשראי של הלקוחות עדיין דורשת קריטריונים נוספים.

נציג BIDV אמר כי מודל דירוג האשראי של הלקוחות משתמש בשיטות סטטיסטיות וקובע עקרונות ופרמטרים, אך המשתמשים עדיין צריכים לאסוף מידע בעצמם, לחפש ולאמת מידע באופן פעיל. עם זאת, בעת פריסת מוצרי אשראי קמעונאי בערוצים דיגיטליים, מערכת דירוג האשראי הפנימית הקיימת מתמודדת עם מגבלות רבות באיסוף ואימות אוטומטיים של מידע ובמתן תוצאות מדויקות.

"אימות ואימות של מקורות מידע על ידי צד שלישי, במיוחד סוכנות ממשלתית מוסמכת, הוא חשוב ומשמעותי ביותר בפעילויות האשראי הקמעונאי של הבנק, במיוחד עם מוצרים דיגיטליים", אמר נציג BIDV.

אחד הפתרונות המיישם בנק זה הוא שיתוף פעולה עם מרכז RAR - משרד הביטחון הציבורי כדי ליישם את פרויקט דירוג הלקוחות המבוסס על נתוני זיהוי אזרחים. בהתבסס על תוצאות מודל הבדיקה האחורית, BIDV הודיעה כי תחקור ותציע יישום של דירוג אשראי עבור מוצרי אשראי קמעונאיים מסוימים.

מין סון

קישור למקור: https://vnexpress.net/ung-dung-du-lieu-dan-cu-se-giup-giam-7-20-rui-ro-cho-vay-4638946.html