Um modelo que avalia a capacidade creditícia do mutuário com base em dados populacionais, testados por empresas financeiras e bancos, pode reduzir o risco de empréstimo em até 20%.
Essas informações foram fornecidas pelo Coronel Vu Van Tan, Diretor Adjunto do Departamento de Polícia Administrativa para Ordem Social ( Ministério da Segurança Pública , C06) no Workshop sobre aplicação de dados populacionais na avaliação da capacidade de crédito dos tomadores de empréstimo, na tarde de 7 de agosto.
De acordo com o Sr. Tan, este modelo foi construído de acordo com os padrões FICO (empresa líder na construção de modelos de avaliação de crédito do cliente, aplicados em mais de 30 países) dos EUA e agora foi basicamente concluído com 18 campos de informações residenciais.
O MB Banking and Finance Company (MCredit) testou 10.000 dados de cidadãos, o PVcombank testou 20.000 dados e o Datanest 60.000 dados. Os resultados mostraram que o sistema reduziu a taxa de risco em empréstimos de capital de bancos e instituições de crédito em 7% a 20%.
"Após os testes, todos os bancos querem implantá-lo oficialmente em seus processos", disse o Coronel Vu Van Tan.
O projeto do Ministério da Segurança Pública sobre a aplicação de dados populacionais na avaliação da capacidade creditícia 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 e do Ministério da Segurança Pública no uso de dados trouxe muitos benefícios, como a autenticação e sincronização do gerenciamento de códigos de identificação pessoal com informações de crédito de 41 milhões de clientes, a implantação de cartões de identificação de cidadãos com chip para sacar dinheiro em caixas eletrônicos e o uso de contas de identificação eletrônica para autenticação.
Segundo o líder do Ministério da Segurança Pública, embora as tecnologias modernas sejam aplicadas, elas são usadas apenas como ferramentas, carecendo de informações e dados para apoiar os bancos na tomada de decisões de empréstimo. O empréstimo de capital para produção e negócios ainda enfrenta muitas dificuldades, levando à situação de crédito negro, causando consequências.
De acordo com o Coronel Vu Van Tan, há três razões principais: os bancos não têm uma base para avaliar e identificar os beneficiários dos empréstimos; não há uma política de apoio aos desfavorecidos e há uma falta de um mecanismo de gestão estatal para controlar o crédito negro.
Dessa forma, o C06 coordenou com a Escola de Tecnologia da Informação da Universidade de Ciência e Tecnologia de Hanói para implementar um projeto para avaliar a capacidade de crédito dos tomadores de empréstimo com base em dados populacionais, usando tecnologia de aprendizado de máquina e inteligência artificial de acordo com os padrões de referência de crédito da FICO nos EUA.
De acordo com o vice-governador do Banco Estatal do Vietnã, Pham Tien Dung, a pontuação de crédito no Vietnã é uma ferramenta de gestão de risco cada vez mais difundida e popular no setor bancário. Para que o modelo opere de forma eficaz e preveja a capacidade futura de pagamento da dívida, a precisão dos dados desempenha um papel importante.
"Para ter uma fonte de dados para avaliar a capacidade de crédito, é necessário compartilhar fontes alternativas, especialmente o banco de dados da população nacional", 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.
No CIC, esse modelo foi desenvolvido em 2015. Em 2019, devido à expansão da cobertura, o CIC desenvolveu um modelo CB 2.0 para avaliar a capacidade creditícia de mutuários individuais. O modelo foi concluído e os resultados da pontuação foram disponibilizados em abril de 2021.
Segundo o Sr. Binh, o crescimento do fornecimento de informações do CIC sempre atinge 15% a 20% ao ano, superior ao crescimento médio do crédito na economia . Somente nos primeiros 6 meses deste ano, o CIC forneceu mais de 31 milhões de relatórios de informações de todos os tipos.
No entanto, para cada banco, a avaliação da capacidade creditícia dos clientes ainda exige critérios adicionais.
O representante do 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, buscá-las ativamente e verificá-las. No entanto, ao implementar produtos de crédito de varejo em canais digitais, o sistema interno de classificação de crédito existente apresenta muitas limitações na coleta e verificação automática de informações e na geração de resultados precisos.
"Ter fontes de informação verificadas e autenticadas por terceiros, especialmente um órgão estatal competente, é extremamente importante e significativo nas atividades de concessão de crédito de varejo do banco, especialmente com produtos digitais", disse um representante do BIDV.
Uma das soluções aplicadas pelo banco é a cooperação com o Centro RAR - Ministério da Segurança Pública para implementar o Projeto de Avaliação de Clientes com base em dados de identificação dos cidadãos. Com base nos resultados do modelo de backtest, o BIDV informou que pesquisará e proporá a aplicação do score de crédito em alguns produtos de crédito de varejo.
Minh Son
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