Chấm điểm tín dụng bằng dữ liệu số: Cách nào?

Hoạt động “tín dụng đen” có dư địa hoạt động chủ yếu là do điểm tín dụng chưa đánh giá đúng về khách hàng vay

Công an TP Tam kỳ (Quảng Nam) mới đây đã triệt phá ổ nhóm cho vay nặng lãi từ 360-730%/năm. Theo đó, 3 đối tượng đã sử dụng Facebook đăng tải quảng cáo với nội dung "Vay vốn nhanh góp theo ngày tại Tam Kỳ - Quảng Nam”. Khi đến hẹn mà người vay không kịp chi trả thì bị các đối tượng gây áp lực đòi nợ, ảnh hưởng đến an ninh trật tự. Từ tháng 2/2023 đến tháng 6/2023, có khoảng 60 lượt người vay của nhóm này, với tổng số tiền hơn 700 triệu đồng.

Khác với các ngân hàng và các tổ chức tín dụng chính thống, các đối tượng cho vay nặng lãi rất nhạy bén trong tiếp thị, quảng bá bằng tờ rơi, quảng cáo cho vay, thậm chí thả hẳn vào trong phòng trọ của công nhân lao động. Chỉ cần “gọi điện là có tiền”, thủ tục nhanh gọn, nhiều người đã 'dính bẫy' tín dụng đen và phải nhận cái kết khôn lường về sau.

Trong khi đó, không phải ai cũng đáp ứng đủ điều kiện và thủ tục chặt chẽ để vay vốn nhà băng. Mà nếu có đủ điều kiện vay, họ cũng phải chờ đợi 10 - 20 ngày mới được giải ngân.

Chấm điểm tín dụng theo cách truyền thống, các định chế tài chính thường “vợt được cá to” nhưng vẫn còn lượng rất lớn những người có nhu cầu vay mà không thể tiếp cận được dòng vốn tín dụng. Nguyên nhân được cho là bởi cách chấm điểm tín dụng cá nhân truyền thống không còn phù hợp.

Với chủ đề Ứng dụng dữ liệu số giải vấn nạn "tín dụng đen", VietTimes xin giới thiệu một số ý kiến chuyên gia về việc ứng dụng dữ liệu số nhằm đánh giá mức độ khả tín khách hàng vay, giúp đẩy lùi tín dụng đen đang gây bức xúc trong xã hội.

3 nhóm dữ liệu số để chấm điểm tín dụng

Nói về điểm tín dụng (credit score hoặc credit rating), Đại tá, PGS. TS. Trần Quang Huyên - Phó Giám đốc Học viện Cảnh sát Nhân dân - cho rằng, nếu được cập nhật và khai thác trên hệ thống dữ liệu dân cư quốc gia thì sẽ tạo được bước tiến lớn, tiết kiệm thời gian và công sức cho các tổ chức tín dụng trong việc khai thác thông tin cá nhân, thông tin tài chính và là tiêu chí để cấp tín dụng. Các dữ liệu được khai thác từ hệ thống thông tin quốc gia và được các tổ chức tín dụng cũng như các tổ chức khác đồng thời cập nhật.

Tại hội thảo Ứng dụng dữ liệu dân cư trong đánh giá khả tín khách hàng vay do Bộ Công an và Ngân hàng Nhà nước phối hợp tổ chức mới đây, đại diện Học viện Cảnh sát Nhân dân đưa ra các tiêu chí chấm điểm tín dụng, cụ thể như sau:

Thứ nhất, thông tin từ cơ sở dữ liệu Quốc gia về dân cư. Đó là tập hợp thông tin cơ bản của công dân Việt Nam được chuẩn hóa, số hóa, lưu trữ, quản lý bằng cơ sở hạ tầng thông tin như: Họ tên; Ngày tháng năm; Giới tính; Số Căn cước công dân; Địa chỉ; Số giấy phép lái xe; Số bảo hiểm xã hội; Mã số thuế thu nhập cá nhân; Tên của nhà tuyển dụng hiện tại (hoặc được biết đến gần đây nhất); Tiền lương hiện tại; Tiền án, tiền sự (nếu có);...

Thứ hai, thông tin cập nhật từ các tổ chức tín dụng như: Các tài khoản ngân hàng; Tên của bất kỳ tổ chức tín dụng nào đã cung cấp tín dụng; Loại tín dụng tiêu dùng được cung cấp bởi các tổ chức tín dụng đó; Ngày mà khoản tín dụng tiêu dùng đó được cung cấp và chấm dứt; Giới hạn tín dụng tiêu dùng; Một số điều khoản và điều kiện của khoản tín dụng tiêu dùng đó, bao gồm thông tin về nghĩa vụ trả nợ và lãi suất của bạn; Thông tin lịch sử trả nợ là thông tin về việc khách hàng có thanh toán tín dụng tiêu dùng đúng hạn hay có bỏ lỡ khoản thanh toán nào không.

Cùng với đó là thông tin khó khăn về tài chính, được báo cáo so với thông tin lịch sử trả nợ (có thể xuất phát từ đơn xin giãn nợ của khách hàng…); Loại và số lượng tín dụng tiêu dùng hoặc thương mại mà khách hàng đã tìm kiếm từ hệ thống các tổ chức tín dụng; Ý kiến của một nhà cung cấp tín dụng rằng khách hàng đã vi phạm tín dụng nghiêm trọng;...

Thứ ba, thông tin cập nhật từ các tổ chức chính phủ khác, gồm: Các giao dịch quá hạn thanh toán (tiền điện, tiền nước, thuế…); Bất kỳ phán quyết nào của tòa án có liên quan đến tín dụng được cung cấp cho hoặc được áp dụng; Thông tin liên quan đến phá sản và các thỏa thuận nợ và các thông tin khác.

Những thông tin trên sẽ làm căn cứ để chấm điểm tín dụng từ 0 đến 1.000 điểm. Và điểm càng cao chính tỏ uy tín và khả năng trả nợ của khách hàng càng đáng tin cậy.

Cần tiêu chí chấm điểm tín dụng nhất quán

Việc xác thực chính xác người sử dụng dịch vụ ngân hàng rất quan trọng, góp phần ngăn ngừa tội phạm, lừa đảo, giúp các ngân hàng kiểm soát rủi ro trong hoạt động cũng như đảm bảo an toàn tài sản cho doanh nghiệp và người dân. Tuy nhiên, để có cơ sở dữ liệu phục vụ cho các tổ chức tín dụng, đại diện Học viện Cảnh sát Nhân dân cho rằng, việc cần làm trước tiên là Ngân hàng Nhà nước phối hợp với các tổ chức tín dụng cần đưa ra các tiêu chí chấm điểm tín dụng nhất quán áp dụng cho toàn bộ hệ thống các tổ chức tín dụng.

Cùng với đó, Ngân hàng Nhà nước và các tổ chức tín dụng cần tháo gỡ một số quy định pháp lý liên quan đến vay tiêu dùng, đặc biệt là vay tín dụng để người dân dễ tiếp cận vốn vay ngân hàng.

Chấm điểm tín dụng bằng dữ liệu số: Cách nào?

Còn ở góc độ ngược lại, khách hàng vay tiêu dùng cũng sẽ là một trong những mảng thị phần rất có giá trị nếu các ngân hàng khéo khai thác. Sự có lợi đôi bên giữa ngân hàng và khách hàng cá nhân sẽ đẩy lùi các nguồn vay không chính thống từ tín dụng đen.

Đặc biệt, việc tiếp cận thông tin về nhân thân, lai lịch, tình hình tài chính của khách hàng là thông tin nhạy cảm, cần đặc biệt quan tâm. Ngoài việc vào cuộc của Chính phủ khi triển khai Đề án 06 về dữ liệu dân cư Quốc gia, cần có sự chung tay của các tổ chức tín dụng, các ngân hàng cần phối hợp kết nối với Chính phủ để cập nhật dữ liệu làm căn cứ chấm điểm tín dụng cá nhân.

Khi phát hiện các giao dịch đáng ngờ hoặc các thủ đoạn lừa đảo, cần có sự trao đổi thông tin liên quan đến hoạt động tín dụng để kịp thời có phương án đối phó và làm cảnh báo cho toàn hệ thống tín dụng - đại diện Học viện Cảnh sát Nhân dân đặt vấn đề và khẳng định, các tổ chức tín dụng cần có trao đổi với Chính phủ và Ngân hàng Nhà nước giúp cho hệ thống chuẩn hóa thông tin và nâng cao tính bảo mật tốt hơn.

Bài 2: Giảm tới 20% rủi ro khi đánh giá khả tín khách hàng vay trên nền tảng dữ liệu dân cư

Cảnh giác tín dụng đen 'núp bóng' cho vay qua app

Bộ trưởng Tô Lâm: Cẩn trọng để tránh hình sự hóa quan hệ dân sự trong tín dụng đen

Nỗ lực loại bỏ tín dụng đen khỏi đời sống công nhân lao động