金融会社や銀行によってテストされた、人口データに基づいて借り手の信用力を評価するモデルは、融資リスクを最大 20% 削減できる可能性がある。
この情報は、8月7日の午後、借り手の信用度を評価する際に人口データを適用することに関するワークショップで、 公安省社会秩序行政警察局副局長のヴー・ヴァン・タン大佐によって提供された。
タン氏によれば、このモデルは米国のFICO規格（顧客信用度評価モデル構築のリーディングカンパニーで、世界30カ国以上で採用されている）に基づいて構築されており、現在18の住宅情報フィールドが基本的に完成しているという。
MB Banking and Finance Company（MCredit）は1万人分の市民データを、PVcombankは2万人分のデータ、Datanestは6万人分のデータをテストしました。その結果、銀行や信用機関の融資におけるリスク比率が7～20%低下することが示されました。
「テスト後、すべての銀行がこれを自社の業務プロセスに正式に導入したいと考えている」とヴー・ヴァン・タン大佐は語った。
公安省が人口データを用いて借り手の信用力を評価するプロジェクトは、信用機関が融資時にリスクを軽減するのに役立つ可能性がある。写真： Giang Huy
銀行業界と公安部がデータ活用において連携することで、4,100万人の顧客の信用情報と個人識別コードの管理を認証・同期化したり、チップが埋め込まれた国民識別カードを使ってATMで現金を引き出したり、電子識別アカウントを使って認証したりするなど、多くのメリットがもたらされた。
公安部の幹部によると、最新技術は導入されているものの、それらはあくまでツールとして利用されているに過ぎず、銀行の融資判断を支援する情報やデータが不足しているという。生産・事業のための資金調達は依然として多くの困難に直面しており、ブラッククレジットという悪影響を及ぼしている。
ヴー・ヴァン・タン大佐によると、主な理由は3つある。銀行には融資の受取人を評価・特定する基準がないこと、恵まれない人々を支援する政策がないこと、そしてブラッククレジットを規制する国家管理メカニズムが欠如していることである。
そこで、C06はハノイ工科大学情報技術学部と連携し、米国のFICO信用参照基準に従い、機械学習技術と人工知能を活用し、人口データに基づいて借り手の信用力を評価するプロジェクトを実施しました。
ベトナム国家銀行のファム・ティエン・ズン副総裁によると、ベトナムでは信用スコアリングが銀行業務におけるリスク管理ツールとしてますます普及し、人気が高まっているという。このモデルが効果的に機能し、将来の債務返済能力を予測するには、データの正確性が重要な役割を果たす。
「信用力を評価するためのデータソースを確保するには、特に国の人口データベースなど、代替ソースから情報を共有する必要がある」と副総裁は述べた。
データソースの拡大は、借り手の信用度の評価の効率性を向上させるための、国立信用情報センター（CIC）のカオ・ヴァン・ビン総裁が挙げた最初の解決策でもある。
CICでは、このモデルは2015年に構築されました。2019年には、対象範囲の拡大に伴い、個々の借り手の信用力を評価するCB 2.0モデルを構築しました。このモデルは完成し、2021年4月からスコアリング結果が提供されています。
ビン氏によると、CICの情報提供の伸びは年間15～20%に達し、経済全体の信用成長率の平均を上回っている。今年の最初の6か月だけでも、CICはあらゆる種類の情報レポートを3,100万件以上提供した。
しかし、各銀行にとって、顧客の信用力を評価するには、依然として追加の基準が必要です。
BIDVの代表者は、顧客信用格付けモデルは統計的手法を用いて原則とパラメータを設定しているものの、ユーザーは依然として自ら情報を収集し、積極的に情報を検索・検証する必要があると述べた。しかし、デジタルチャネルで小売信用商品を展開する場合、既存の内部信用格付けシステムでは、情報の自動収集と検証、そして正確な結果の提供において多くの限界がある。
「情報源が第三者、特に権限のある政府機関によって検証され認証されていることは、銀行の個人向け信用供与活動、特にデジタル商品においては極めて重要かつ有意義である」とBIDVの代表者は述べた。
同銀行が採用したソリューションの一つは、公安部RARセンターと協力し、国民識別データに基づく顧客格付けプロジェクトを実施することです。BIDVは、バックテストモデルの結果に基づき、一部のリテール向け信用商品への信用スコアの適用について調査・提案を行う予定です。
ミン・ソン
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