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

Hệ thống cơ sở dữ liệu quốc gia về dân cư được coi là hệ thống nền tảng giúp thay đổi phương thức quản lý công dân từ thủ công sang hiện đại. Ảnh: Thuý Quỳnh.

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

Nói về tình hình hoạt động tội phạm “tín dụng đen”, Thiếu tướng Phùng Đức Thắng - Phó Cục trưởng Cục Cảnh sát quản lý hành chính về trật tự xã hội (C06 - Bộ Công an) - khẳng định đó là vấn đề nhức nhối, gây ra nhiều hệ lụy: Các vụ án giết người, cố ý gây thương tích, hủy hoại tài sản,... ảnh hưởng đến tình hình an ninh, trật tự xã hội. Hiện nay, đa số người dân chưa được tiếp cận với các dịch vụ tài chính chính thống và các doanh nghiệp phải vay vốn “tín dụng đen”, lãi suất rất cao.

Thiếu tướng Phùng Đức Thắng cho rằng mặc dù Chính phủ cũng đã triển khai các gói hỗ trợ lãi suất 2% với quy mô 40.000 tỉ đồng, nhưng doanh nghiệp rất khó có thể tiếp cận.

Để có giải pháp giúp công dân yếu thế được tiếp cận nhanh nguồn vốn chính thống, lãi suất phù hợp, nhằm dần giảm thiểu tội phạm và các hành vi vi phạm pháp luật liên quan đến “tín dụng đen”, Bộ Công an đã giao cho Trung tâm dữ liệu quốc gia về dân cư thuộc Cục Cảnh sát quản lý hành chính về trật tự xã hội xây dựng giải pháp đánh giá khả tín khách hàng vay. Trong đó, có tích hợp dữ liệu tín dụng trong các hoạt động tài chính, ngân hàng tại Việt Nam.

Trao đổi về giải pháp ứng dụng dữ liệu dân cư trong đánh giá khả tín khách hàng vay, Đại tá Vũ Văn Tấn - Phó Cục trưởng Cục Cảnh sát Quản lý hành chính về Trật tự xã hội (C06 – Bộ Công an) - cho biết, đơn vị đã phối hợp với Trường Công nghệ thông tin và truyền thông – Đại học Bách khoa Hà Nội ứng dụng dữ liệu dân cư để xây dựng giải pháp đánh giá khả tín khách hàng vay qua trí tuệ nhân tạo, đã được nhiều nước sử dụng trong hoạt động ngân hàng và xã hội.

Hiện, C06 đã cơ bản hoàn thiện mô hình thuật toán đánh giá khả tín khách hàng vay với các trường thông tin dân cư, dữ liệu về CCCD, định danh và xác thực điện tử, dữ liệu di biến động cư trú và các trường thông tin khác được làm giàu trong Cơ sở dữ liệu quốc gia về dân cư với độ chính xác cao.

Giải pháp này được Công ty tài chính Ngân hàng MB thử nghiệm với 10.000 dữ liệu công dân; Ngân hàng Pvcombank thử nghiệm 20.000 dữ liệu công dân; Công ty Datanest thử nghiệm 60.000 dữ liệu công dân. Kết quả, giảm tỷ lệ rủi ro khi cho vay vốn và cho vay của các ngân hàng và tổ chức tín dụng đạt 7- 20%.

"Sau khi thử nghiệm các ngân hàng đều mong muốn được triển khai chính thức trên quy trình của mình" - Đại tá Vũ Văn Tấn nói.

Cần thực hiện huấn luyện mô hình máy học trên tập dữ liệu lớn

Sự phối hợp tích cực giữa ngành ngân hàng và Bộ Công an mang lại nhiều tiện ích, như xác thực và đồng bộ đảm bảo thống nhất quản lý mã số định danh cá nhân với thông tin tín dụng của 41 triệu khách hàng; triển khai sử dụng CCCD gắn chip rút tiền tại ATM, thay thế thẻ ngân hàng, nhận biết khách hàng tại quầy và trực tuyến; triển khai việc sử dụng tài khoản định danh điện tử để xác thực, đăng nhập thực hiện các giao dịch mở tài khoản, vay vốn trực tuyến đảm bảo an ninh, an toàn, nhanh chóng và thuận tiện,...

Tuy vậy, theo ông Tấn, mặc dù áp dụng các công nghệ hiện đại nhưng chỉ mang tính chất công cụ, thiếu thông tin, dữ liệu để hỗ trợ các ngân hàng, tổ chức tài chính tín dụng ra quyết cho vay. Từ đó, việc vay vốn để phục vụ hoạt động sản xuất kinh doanh còn nhiều khó khăn, dẫn đến tình trạng tín dụng đen gây ra các hệ lụy cho xã hội như: mâu thuẫn trong nhân dân, các vụ án giết người đặc biệt nghiêm trọng, gây mất an ninh trật tự, an toàn xã hội,… hạn chế phát triển kinh tế xã hội.

Dẫn thống kê trong 3 năm (từ 15/4/2019 đến 14/4/2022) ngành Công an đã tiếp nhận, phát hiện 2.740 vụ, 4.941 đối tượng liên quan đến “tín dụng đen”; đã khởi tố, điều tra 1.575 vụ, với 3.399 bị can. Riêng về tội "cho vay lãi nặng" trong giao dịch dân sự, đã tiếp nhận, phát hiện 1.592 vụ, 2.771 đối tượng; đã khởi tố 1.038 vụ, 2.025 bị can.….

Đại tá Tấn phân tích, có 3 nguyên nhân dẫn đến tình trạng này: Các ngân hàng không có cơ sở để đánh giá xác định đối tượng cho vay; Ngân hàng chưa có chính sách hỗ trợ những người yếu thế trong xã hội; và thiếu cơ chế quản lý nhà nước về kiểm soát tín dụng đen và hỗ trợ người dân.

Đại diện C06 cho rằng việc triển khai giải pháp đánh giá khả tín đã khẳng định 5 giá trị đem lại cho xã hội: Minh bạch; văn minh; phòng, chống tội phạm; góp phần thúc đẩy phát triển kinh tế; an sinh xã hội.

"Trong đó, riêng về phòng chống tội phạm, giải pháp ứng dụng dữ liệu dân cư trong đánh giá khả tín khách hàng vay giúp "doanh nghiệp, người dân tiếp cận được nguồn vốn chính thống và trợ cấp lãi suất từ chính phủ, qua đó làm giảm tỉ lệ tín dụng đen, mâu thuẫn trong xã hội" - Đại tá Vũ Văn Tấn nói.

Tuy nhiên, việc triển khai giải pháp đánh giá khả tín khách hàng vay trên nền tảng dữ liệu dân cư còn nhiều khó khăn về pháp lý, hạ tầng công nghệ và nguồn nhân lực, phí dịch vụ.

Đại tá Tấn nhấn mạnh khó khăn về pháp lý khi cho rằng hầu hết các giải pháp đánh giá khả tín khách hàng vay như hiện nay đều cần phải thực hiện huấn luyện mô hình máy học trên tập dữ liệu lớn (104 triệu công dân với nhiều trường thông tin) để đảm bảo độ chính xác trước khi có thể sử dụng để đánh giá khả tín khách hàng vay.

“Do vậy, việc khi đánh giá khả tín khách hàng vay mới xin ý kiến người dân về việc xử lý dữ liệu chỉ có ý nghĩa đối với các quy trình sau này” – ông Tấn nói.

Đồng thời, hiện nay chưa có quy định về danh mục sản phẩm đánh giá khả tín khách hàng vay được khai thác trong cơ sở dữ liệu quốc gia về dân cư và chưa có quy định bắt buộc các tổ chức tín dụng phải tham khảo sử dụng sản phẩm này khi thực hiện cho vay, giải ngân các nguồn vốn.

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