金融会社や銀行が実施したテストによると、人口統計データに基づいて融資申請者の信用度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日午後に開催された「借り手の信用力評価における人口データの活用」に関するワークショップにおいて、社会秩序管理警察局（ 公安部、C06）副局長のヴー・ヴァン・タン大佐によって提供されたものです。
タン氏によると、このモデルは米国のFICO基準（30カ国以上で採用されている、借り手の信用度評価モデル構築におけるリーディングカンパニー）に基づいて構築されており、現在では居住者情報に関する18項目がほぼ完成しているとのことだ。
MB銀行の金融子会社（MCredit）は1万件の市民データポイントを、PVcombankは2万件のデータポイントを、Datanestは6万件のデータポイントをそれぞれテストした。その結果、銀行および信用機関の融資リスクが7～20%削減されることが示された。
「試用期間後、すべての銀行がこのプロセスを正式に自社の業務に導入したいとの意向を示した」とヴー・ヴァン・タン大佐は述べた。
公安省が進めている、融資申請者の信用度評価に人口データを活用するプロジェクトは、金融機関の融資リスク軽減に役立つ可能性がある。写真：ジャン・フイ
銀行業界と公安省によるデータ活用における連携は、4100万人の顧客の個人識別番号と信用情報の管理を検証・同期化すること、ATMでの現金引き出しにICチップ搭載の市民IDカードを導入すること、電子本人確認口座を利用することなど、多くのメリットをもたらしている。
公安省幹部によると、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しか活用されておらず、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。生産や事業のための資金調達は依然として困難であり、違法な融資行為の蔓延とその悪影響につながっている。
ヴー・ヴァン・タン大佐によると、主な理由は3つある。銀行には融資を受ける資格のある顧客を評価・特定するための基準がないこと、社会的弱者を支援する政策がないこと、そして違法融資を規制するための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はハノイ科学技術大学情報技術学部と協力し、米国のFICO信用情報基準に基づき、機械学習と人工知能技術を用いて人口データから借り手の信用度を評価するプロジェクトを実施した。
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、ベトナムにおける信用スコアリングは、銀行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。このモデルが効果的に機能し、将来の返済能力を予測するためには、データの正確性が極めて重要となる。
「信用度を評価するためのデータを取得するには、代替情報源、特に国の人口データベースへのアクセスが不可欠である」と副総裁は述べた。
国家信用情報センター（CIC）の曹ヴァンビン総局長は、借り手の信用度を評価する効率性を向上させるための最初の解決策として、データソースの拡大を挙げた。
CICでは、このモデルは2015年に開発されました。2019年までに、対象範囲の拡大に伴い、CICは個人借り手向けの信用力評価モデル「CB 2.0」を開発しました。このモデルは完成し、そのスコアリング結果は2021年4月から利用可能になりました。
ビン氏によると、CICの情報提供量は毎年15～20％の成長率を維持しており、これは経済全体の平均的な信用成長率を上回っている。今年上半期だけでも、CICは3100万件を超える各種レポートを提供した。
しかし、各銀行にとって、顧客の信用度を評価するには、さらに追加の基準が必要となる。
BIDVの担当者は、顧客信用格付けモデルは統計的手法を用い、原則とパラメータを設定しているものの、利用者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個人向け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・検証や正確な結果の提供において多くの制約が生じる。
「第三者、特に権限のある国家機関から検証済みかつ認証済みの情報にアクセスできることは、銀行の個人向け融資活動、特にデジタル商品においては極めて重要かつ意義深い」とBIDVの担当者は述べた。
この銀行が採用した解決策の一つは、公安省傘下のRARセンターと協力し、市民識別データに基づいた顧客ランキングプロジェクトを実施することである。BIDVは、モデルのバックテスト結果に基づき、一部の個人向け融資商品への信用スコアの適用について調査・提案を行うと述べた。
ミンソン
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