'A utilização de dados populacionais ajudará a reduzir os riscos de crédito em 7 a 20%'

Um modelo que avalia a solvência do tomador de empréstimo com base em dados populacionais, testado por empresas financeiras e bancos, pode reduzir os riscos de crédito em até 20%.

Esta informação foi prestada pelo Coronel Vu Van Tan, Diretor Adjunto do Departamento de Polícia Administrativa para a Ordem Social ( Ministério da Segurança Pública , C06), no Workshop sobre a aplicação de dados populacionais na avaliação da solvência de clientes de empréstimo, na tarde de 7 de agosto.

Segundo o Sr. Tan, este modelo foi construído de acordo com os padrões da FICO (empresa líder na criação de modelos de avaliação de crédito do cliente, aplicados em mais de 30 países) dos EUA, e já está praticamente concluído com 18 campos de informações residenciais.

A MB Banking and Finance Company (MCredit) testou dados de 10.000 cidadãos, o PVcombank testou dados de 20.000 e a Datanest testou dados de 60.000. Os resultados mostraram que o índice de risco ao conceder capital de empréstimo por bancos e instituições de crédito foi reduzido em 7 a 20%.

"Após os testes, todos os bancos querem implementá-lo oficialmente em seus processos", disse o Coronel Vu Van Tan.

O projeto do Ministério da Segurança Pública para aplicar dados populacionais na avaliação da capacidade de crédito dos tomadores de empréstimo pode ajudar as instituições de crédito a reduzir os riscos na concessão de empréstimos. Foto: Giang Huy

A combinação do setor bancário com o Ministério da Segurança Pública na utilização de dados trouxe muitos benefícios, como a autenticação e sincronização da gestão de códigos de identificação pessoal com informações de crédito de 41 milhões de clientes, a implementação de cartões de identificação com chip para saques em caixas eletrônicos e o uso de contas de identificação eletrônica para autenticação.

Segundo o chefe do Ministério da Segurança Pública, embora se utilize tecnologia moderna, ela é implementada apenas como uma ferramenta, carecendo de informações e dados para auxiliar os bancos na tomada de decisões de crédito. O financiamento de capital para produção e negócios ainda enfrenta muitas dificuldades, levando à situação de crédito informal e suas consequências.

Segundo o Coronel Vu Van Tan, existem três razões principais: os bancos não têm uma base para avaliar e determinar os beneficiários dos empréstimos; não existe uma política de apoio aos mais desfavorecidos; e falta um mecanismo de gestão estatal para controlar o crédito ilegal.

Assim, a C06 coordenou com a Escola de Tecnologia da Informação da Universidade de Ciência e Tecnologia de Hanói a implementação de um projeto para avaliar a solvência de tomadores de empréstimo com base em dados populacionais, utilizando tecnologia de aprendizado de máquina e inteligência artificial, de acordo com os padrões de referência de crédito FICO dos EUA.

Segundo o vice-governador do Banco Central do Vietnã, Pham Tien Dung, a avaliação de crédito é uma ferramenta de gestão de riscos cada vez mais difundida e popular nos bancos vietnamitas. Para que o modelo funcione eficazmente e preveja a capacidade futura de pagamento da dívida, a precisão dos dados desempenha um papel fundamental.

"Para termos uma fonte de dados para avaliar a solvência, é necessário compartilhar informações de fontes alternativas, especialmente do banco de dados nacional da população", disse o vice-governador.

A expansão das fontes de dados também é a primeira solução mencionada pelo Sr. Cao Van Binh, Diretor Geral do Centro Nacional de Informações de Crédito (CIC), para melhorar a eficiência da avaliação da capacidade de crédito dos tomadores de empréstimo.

Na CIC, esse modelo foi desenvolvido em 2015. Em 2019, devido à expansão da cobertura, a CIC construiu um modelo CB 2.0 para avaliar a capacidade de crédito de tomadores de empréstimo individuais. O modelo foi concluído e os resultados da pontuação foram disponibilizados a partir de abril de 2021.

Segundo o Sr. Binh, o crescimento no fornecimento de informações pela CIC atinge sempre entre 15% e 20% ao ano, superior ao crescimento médio do crédito na economia . Somente nos primeiros seis meses deste ano, a CIC forneceu mais de 31 milhões de relatórios informativos de todos os tipos.

No entanto, para cada banco, avaliar a solvência dos clientes ainda exige critérios adicionais.

Um representante da BIDV afirmou que o modelo de classificação de crédito do cliente utiliza métodos estatísticos e define princípios e parâmetros, mas os usuários ainda precisam coletar informações por conta própria, buscando e verificando-as ativamente. No entanto, ao implementar produtos de crédito ao consumidor em canais digitais, o sistema interno de classificação de crédito existente enfrenta muitas limitações na coleta e verificação automática de informações e na obtenção de resultados precisos.

"Ter as fontes de informação verificadas e autenticadas por uma terceira parte, especialmente uma agência estatal competente, é extremamente importante e significativo nas atividades de crédito ao consumidor do banco, principalmente com produtos digitais", disse um representante do BIDV.

Uma das soluções aplicadas por este banco é a cooperação com o Centro RAR do Ministério da Segurança Pública para implementar o Projeto de Classificação de Clientes com base em dados de identificação do cidadão. Com base nos resultados do modelo de backtesting, o BIDV afirmou que irá pesquisar e propor a aplicação da pontuação de crédito para alguns produtos de crédito ao consumidor.

Filho Minh

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