Chuyển đổi số trong lĩnh vực thông tin tín dụng trên thế giới và thực tiễn áp dụng tại Việt Nam

Trong bối cảnh cuộc Cách mạng công nghiệp lần thứ tư (CMCN 4.0) phát triển mạnh mẽ và sâu rộng, làn sóng chuyển đổi số đã dần dần bao phủ nhiều lĩnh vực, ngành nghề trên khắp thế giới. Ngành Ngân hàng không nằm ngoài xu thế trên với sự thúc đẩy của hàng loạt các công nghệ mới như công nghệ trí tuệ nhân tạo (AI - Artifical Intelligence) và học máy (ML - Machine Learning), công nghệ chuỗi khối (Blockchain), công nghệ tự động hóa quy trình Robot (RPA - Robotic Process Automation), kết nối vạn vật (IoT - Internet of Things)... Đặc biệt, với sự gia nhập của các công ty công nghệ tài chính (Fintech), hoạt động chuyển đổi số trong lĩnh vực ngân hàng nói chung và lĩnh vực thông tin tín dụng (TTTD) nói riêng đã trở nên sôi động hơn, tạo động lực thúc đẩy chuyển đổi số trong nội bộ của ngành Ngân hàng để thích ứng với xu hướng công nghệ mới ngày càng gia tăng, từ đó đạt mục tiêu tăng trưởng và đảm bảo tiếp cận tín dụng chính thức cho người dân và doanh nghiệp theo cách thuận tiện và nhanh nhất.

1. Chuyển đổi số trong lĩnh vực TTTD trên thế giới

Hiện nay, các tổ chức tín dụng (TCTD) trên thế giới đều đặt mục tiêu giảm thiểu thời gian cấp tín dụng đối với khách hàng vay, kể cả với đối tượng chưa từng được cấp tín dụng và không đủ thông tin theo cách truyền thống để đánh giá rủi ro tín dụng. Bài toán đặt ra cho các công ty cung cấp dữ liệu và dịch vụ trong lĩnh vực TTTD là với sự tích hợp của các công nghệ mới, làm sao để phát triển các sản phẩm, dịch vụ hỗ trợ các TCTD đánh giá mức độ tín nhiệm về khách hàng vay nhanh nhất và chính xác nhất. Trước những yêu cầu, đòi hỏi cấp thiết đó, một số công ty TTTD tiêu biểu trong Ngành và các chuyên gia trong lĩnh vực TTTD trên khắp thế giới đã nghiên cứu, đánh giá và tìm ra các giải pháp phù hợp, tạo nên xu hướng mới trong tương lai.

1.1. Phân tích dấu chân kỹ thuật số (Digital Footprint) - hướng đi mới trong lĩnh vực TTTD

Trong thời đại CMCN 4.0, mỗi cá nhân có “phiên bản số” khác nhau trên Internet. Thuật ngữ “dấu chân kỹ thuật số” - ra đời để khái quát về dấu vết mỗi người tạo ra khi sử dụng Internet. Mọi dấu vết của người sử dụng Internet đều được số hóa và ghi lại. Dấu vết này có thể là một bài bình luận trên mạng xã hội, tên trình duyệt và hệ điều hành mà người dùng sử dụng khi mua sắm trực tuyến, hay đơn giản là thời gian bạn tìm kiếm, truy cập một nội dung nào đó trên mạng.

Ngày nay, với xu hướng chuyển đổi số mạnh mẽ, các hoạt động của người dân và doanh nghiệp dần dần được số hóa và sử dụng trên nền tảng mạng. Với sự hỗ trợ của công nghệ, máy móc hiện đại, phân tích hành vi số của khách hàng vay mở ra cơ hội thúc đẩy tài chính toàn diện cho người dân và doanh nghiệp, đặc biệt là các đối tượng bao gồm người dân, doanh nghiệp nhỏ và vừa chưa từng được tiếp cận dịch vụ tài chính do thiếu các thông tin cần thiết khi đánh giá mức độ tín nhiệm theo cách truyền thống. Cách đây 10 năm, trong một nghiên cứu của Ngân hàng Thế giới, nhóm nghiên cứu đã đặt ra một câu hỏi “Liệu dấu chân kỹ thuật số có góp phần thúc đẩy tài chính toàn diện?” (Kumar and Muhota, 2012) khi nhận thấy còn một đại bộ phận người dân ở các nước như Mexico, Ghana hay Pakistan mặc dù sở hữu điện thoại di động nhưng vẫn gặp khó khăn khi tiếp cận các dịch vụ tài chính. Tuy nhiên, nghiên cứu này chỉ mang tính sơ khai khi đặt ra một số giả thuyết liên quan đến hiệu quả sử dụng dấu chân kỹ thuật số trong việc đánh giá mức độ tín nhiệm của khách hàng vay khi không thể áp dụng hiệu quả các phương pháp đánh giá truyền thống. Sáu năm sau, cùng trăn trở về đề tài nghiên cứu tác động của dấu chân kỹ thuật số với rủi ro tín dụng của khách hàng vay, một nhóm nghiên cứu khác đến từ Đại học Quản lý tài chính Frankfurt (Đức), Đại học Humboldt Berlin (Đức) và Cục Nghiên cứu Kinh tế Quốc gia (Mỹ) đã dùng phương pháp phân tích định tính để chỉ ra rằng điểm tín dụng không phải là tiêu chí duy nhất để đánh giá rủi ro tín dụng, các dấu chân kỹ thuật số có thể sử dụng với mục đích tương tự (Berg và cộng sự, 2018).

Cụ thể, nghiên cứu được triển khai với mẫu nghiên cứu gồm khoảng 250.000 giao dịch của một công ty thương mại điện tử tại Đức, cho phép khách hàng mua đồ nội thất theo hình thức nhận hàng trước trả tiền sau. Các tham số được đưa vào trong mô hình đánh giá được mô tả ở Bảng 1, dùng để đánh giá về thu nhập, tính cách và mức độ uy tín của khách hàng. Ngoài ra, nhóm nghiên cứu còn sử dụng thêm các gói dữ liệu của một công ty TTTD tư nhân có hệ thống chấm điểm cho kết quả tương tự như điểm FICO của Mỹ.

Sau khi phân tích dữ liệu và chạy mô hình, nhóm tác giả chỉ ra rằng, kể cả đối với những tham số đơn giản và dễ dàng phân tách từ dấu chân kỹ thuật số cũng có khả năng đánh giá điểm tín dụng của khách hàng vay. Kết quả mô tả trong Hình 1 cho thấy, tỷ lệ vỡ nợ theo thập phân vị của điểm tín dụng nằm trong khoảng từ 0,4% đến 2,69%. Chênh lệch giữa tỷ lệ vỡ nợ của khách hàng dùng hệ điều hành iOS (Apple) và khách hàng sử dụng hệ điều hành Android tương đương với chênh lệch của tỷ lệ vỡ nợ giữa điểm tín dụng FICO mức trung vị và điểm tín dụng FICO của mức bách phân vị thứ 80. Địa chỉ email cũng là một tiêu chí hữu hiệu trong việc dự đoán xác suất vỡ nợ của khách hàng khi 20% khách hàng trong số các khách hàng gắn tên của mình trong email không có xác suất vỡ nợ. Phát hiện này khá tương đồng với kết quả nghiên cứu của Belenzon và cộng sự (2017) khi cho rằng, các doanh nghiệp có gắn tên của các nhà sáng lập thường có kết quả hoạt động tốt hơn. Hành vi của khách hàng trong suốt quá trình đăng ký và loại website kết nối khách hàng tới trang đăng ký thông tin có mối liên quan đáng kể với xác suất vỡ nợ. Những khách hàng truy cập thông qua các quảng cáo mục tiêu dường như có xác suất vỡ nợ cao hơn những khách hàng truy cập trang đăng ký thông qua các website so sánh về giá. Đặc biệt là, mô hình sử dụng các tham số dấu vết kỹ thuật số có hiệu quả cao hơn hẳn mô hình sử dụng theo phương pháp truyền thống (69,6% so với 68,3%), và mô hình kết hợp giữa phương pháp truyền thống và phương pháp mới sử dụng các tham số dấu chân kỹ thuật số cho kết quả triển vọng hơn ở mức 73,6%. (Hình 2)

Hình 1: Mối tương quan giữa xác suất vỡ nợ và các tham số dấu chân kỹ thuật số

Hình 2: Hiệu quả sử dụng mô hình truyền thốngvà mô hình mới kết hợp tham số dấu chân kỹ thuật số

Tương tự, Agarwal và cộng sự (2019) đã nghiên cứu về Fintech và điểm tín dụng cho thế hệ Y (Millennial - thế hệ sinh ra trong giai đoạn 1981 - 1996) với các bằng chứng khi phân tích dấu chân kỹ thuật số. Nghiên cứu phân tích dữ liệu của khoảng 400.000 hồ sơ vay vốn trên nền tảng cho vay tài chính công nghệ trên điện thoại tại Ấn Độ từ tháng 02/2016 đến tháng 11/2018. Quy mô khoản vay vào khoảng 142 USD đến 2.846 USD trong vòng tối thiểu 15 ngày đến 180 ngày. Kết quả nghiên cứu tương đồng với kết quả do Berg và cộng sự (2018) thực hiện - “dữ liệu dấu chân kỹ thuật số có mối tương quan đáng kể với khả năng phê duyệt khoản vay và tham số về dấu chân kỹ thuật số và xã hội có khả năng dự báo về xác suất vỡ nợ cao hơn so với điểm tín dụng truyền thống”.

Nghiên cứu của Berg và cộng sự (2018) và Agarwal và cộng sự (2019) đã đưa ra những bằng chứng thuyết phục về tác động tích cực của dấu vết kỹ thuật số tới khả năng đánh giá xác suất vỡ nợ và mức độ tín nhiệm của khách hàng vay, từ đó rút ngắn thời gian cho vay vốn và mở rộng quy mô bao phủ tín dụng tới cả các đối tượng trước đây gặp nhiều khó khăn trong việc tiếp cận dịch vụ tài chính.

1.2. Điểm tín dụng thay thế (Alternative Credit Score) - Xu hướng cho tương lai

Sử dụng dữ liệu thay thế (Alternative Data) trở thành xu hướng đánh giá rủi ro tín dụng trong những năm gần đây và đã được nhiều công ty cung cấp dịch vụ TTTD triển khai thành công với những mô hình phân tích được xây dựng dưới sự hỗ trợ của các công nghệ 4.0 như AI, ML như Experian (Mỹ), FICO (Mỹ), CRIF (Italia), FinScore (Philippines), KT (Hàn Quốc), Dataclair.ai (Cộng hòa Séc), Organon Analysis (Thổ Nhĩ Kỳ), Telkomsel (Indonesia)... Sản phẩm đầu ra là điểm tín dụng thay thế có tính ưu việt hơn điểm tín dụng truyền thống khi đánh giá được mức độ tín nhiệm, xác suất vỡ nợ của cả khách hàng vay có lịch sử tín dụng mỏng hoặc không đủ thông tin để đánh giá.

1.2.1. Định nghĩa về điểm tín dụng thay thế

Theo định nghĩa của FinScore - một công ty Fintech của Philippines, điểm dữ liệu thay thế là thuật ngữ ngụ ý việc sử dụng dữ liệu từ các ứng dụng và nền tảng số để phân tích hành vi của khách hàng. Điểm dữ liệu thay thế giúp cho khách hàng vay, đặc biệt là những người không có lịch sử quan hệ tín dụng, có cơ hội tiếp cận vay vốn bằng cách tính toán điểm tín dụng và mức độ rủi ro tiềm ẩn dựa trên một số nhân tố như:

- Dữ liệu Telco (hay còn gọi là dữ liệu viễn thông - Telecom Data) bao gồm thời gian thoại, cuộc gọi đi, địa điểm cuộc gọi đi, thời gian sở hữu SIM, lịch sử đổi nhà cung cấp giữ nguyên số, các thiết bị cầm tay được sử dụng, số lượng cuộc gọi nhỡ và một số dạng dữ liệu khác;

- Lịch sử mua sắm;

- Hóa đơn thanh toán tiền thuê, dịch vụ tiện ích (điện, nước, viễn thông...) và các hóa đơn khác;

- Dấu chân kỹ thuật số (bao gồm các hành vi trên mạng xã hội, trên Internet).

1.2.2. Nguồn dữ liệu thay thế

Đối với nguồn dữ liệu đầu vào về dữ liệu thay thế, một số công ty dữ liệu lớn trên thế giới cung cấp sẵn các dịch vụ gói dữ liệu thay thế dựa trên nguồn thông tin thu thập từ rất nhiều nền tảng số trên toàn thế giới như các công ty bán lẻ, các mạng xã hội, tiêu biểu như Bright Data (Isarel) và Datarade (Đức).

Về Datarade

Datarade được thành lập tại Berlin, Đức vào năm 2018 với mục đích xây dựng một nền tảng trao đổi dữ liệu toàn cầu với hơn 560 nhóm gói dữ liệu.

Tùy vào nhu cầu dữ liệu, các khách hàng của Datarade có thể lựa chọn các gói dữ liệu phù hợp dựa trên các tiêu chí như tên của đối tác cung cấp dữ liệu, mức độ uy tín của đối tác cung cấp dữ liệu, giá của gói dữ liệu, quốc gia mà gói dữ liệu có thông tin hoặc lịch sử dữ liệu...

Về Bright Data

Bright Data là công ty tiêu biểu hàng đầu của Isarel trong việc phát triển phần mềm SaaS (Software as a Service) để thu thập hiệu quả các thông tin được công khai trên mạng của khoảng 25 lĩnh vực khác nhau. Danh mục khách hàng của Bright Data “trải rộng” từ các doanh nghiệp trong danh sách 500 theo bình chọn của Tạp chí Fortune đến các trường đại học hàng đầu trên toàn cầu, các công ty hoạt động trong khối nhà nước, trong lĩnh vực thương mại điện tử, lĩnh vực tài chính, lĩnh vực bảo hiểm và lĩnh vực an ninh. Công cụ do Bright Data xây dựng cho phép các đối tác có thể tiếp cận dễ dàng các gói dữ liệu lớn công khai từ hàng triệu người sử dụng trên toàn cầu, phân tách dữ liệu theo khu vực địa lý, ngành, xu hướng..., sau đó định hình dữ liệu theo mong muốn.

Bright Data được thành lập chính thức vào năm 2012 khi công ty cho ra mắt sản phẩm HolaVPN - một ứng dụng sử dụng phương thức truy cập ngang hàng ghi nhận hơn 250 triệu lượt tải về. Sau đó, Bright Data xây dựng tiếp nền tảng SaaS cho phép người dùng truy cập các gói dữ liệu công khai trên toàn cầu. Hiện nay, Bright Data có hơn 10.000 khách hàng với hơn 300 nhân viên trên toàn thế giới. Sau khi thâu tóm công ty EMK Capital của Anh với 160 triệu USD vào năm 2017, doanh thu của Bright Data đã tăng theo cấp số nhân - một bước nhảy vọt với sự khởi đầu khá khiêm tốn.

1.2.3. Mô hình điểm tín dụng thay thế sử dụng công nghệ 4.0

Trên thế giới, nhiều công ty Fintech hoặc công ty cung cấp dịch vụ TTTD đã triển khai thành công mô hình chấm điểm tín dụng thay thế (Alternative Credit Score). Các mô hình đều có điểm tương đồng khi sử dụng AI và ML trong quá trình xử lý dữ liệu lớn.

Tại Hàn Quốc, Tập đoàn KT (tên đầy đủ Korea Telecom) là một Tập đoàn viễn thông di động cung cấp mạng không dây lớn thứ hai, được thành lập vào năm 1981 với tiền thân là doanh nghiệp 100% vốn nhà nước. Đối tác liên kết trong lĩnh vực tài chính của Tập đoàn KT gồm có K Bank - Ngân hàng số đứng đầu của Hàn Quốc, Công ty thẻ Bccard - dẫn đầu trong lĩnh vực thanh toán và Công ty thẻ thông minh Smartro. Với dữ liệu lớn sẵn có về dịch vụ viễn thông di động, Tập đoàn KT đã phát triển K-Telco Score và Nền tảng Xếp hạng tín dụng (CRDP) sử dụng giải pháp công nghệ trí tuệ tài chính (Financial Intelligence) tạo ra điểm tín dụng thay thế đánh giá khả năng trả nợ của khách hàng vay. Vào năm 2016, Tập đoàn KT đã chính thức thương mại hóa giải pháp này và truyền tải dịch vụ thông tin K-Telco Score tới các TCTD, các công ty tài chính, công ty bảo hiểm và các công ty cho vay khác để mở rộng sản xuất, kinh doanh trên khắp thế giới.

Hình 3: Mô hình điểm tín dụng thay thế K-Telco Score

Hình 3 mô tả mô hình chấm điểm thay thế K-Telco Score với thông tin đầu vào là các thông tin liên quan đến viễn thông di động về khách hàng của Tập đoàn KT. Các thông tin này bao gồm thông tin về đăng ký dịch vụ, thông tin tạo ra trong quá trình sử dụng dịch vụ, thông tin về hóa đơn và thanh toán. Sau khi tiếp nạp thông tin đầu vào, mô hình sử dụng công nghệ trí tuệ tài chính để tính toán điểm tín dụng thay thế cho khách hàng vay. Kết quả này sẽ được gửi trực tiếp về các TCTD, các tổ chức phi tài chính, các tổ chức tài chính vi mô, các công ty TTTD có nhu cầu tra cứu thông tin. Gói thông tin đầu ra về cá nhân gồm có điểm Telco (rủi ro tín dụng và mô tả), hồ sơ Telco (tổng hợp các dữ liệu chủ yếu trong quá trình chấm điểm) và gói thông tin cơ bản (dữ liệu 12 tháng trước đó của các dịch vụ chính). Gói thông tin đầu ra về doanh nghiệp nhỏ và vừa gồm có điểm SoHo (rủi ro tín dụng, các thông tin nghi ngờ, thông tin cảnh báo sớm, các nhu cầu tài chính) và hồ sơ Telco (tổng hợp các dữ liệu chủ yếu trong quá trình chấm điểm).

Tại Philippines, 100% người dân sử dụng dịch vụ mạng viễn thông đều có điểm tín dụng thay thế dựa trên kết quả của mô hình chấm điểm tín dụng Telco với dữ liệu đầu vào là các thông tin viễn thông di động với thời gian truy xuất dưới 01 giây. Mô hình chấm điểm tín dụng Telco được Công ty FinScore - một công ty Fintech của Philippines tiên phong xây dựng và công bố vào năm 2011. Với hơn 400 tham số về thông tin viễn thông di động được đưa vào trong mô hình, áp dụng công nghệ AI và ML khi phân tích, nhiều công ty dịch vụ viễn thông di động, các TCTD và các cơ quan nhà nước của Philippine đã tin tưởng, sử dụng điểm tín dụng Telco với mục đích đánh giá mức độ tín nhiệm của khách hàng. Tính đến thời điểm hiện tại, FinScore đã cung cấp hơn 5 triệu điểm tín dụng thay thế tới khách hàng, góp phần thúc đẩy tiếp cận dịch vụ tài chính, tăng cường phổ cập tài chính tại Philippines.

Hình 4: Quy trình cấp điểm tín dụng Telco của Finscore

Quy trình chiết xuất điểm tín dụng sử dụng mô hình chấm điểm tín dụng Telco được mô tả như Hình 4. Mô hình này có thể sử dụng độc lập hoặc kết hợp với mô hình chấm điểm tín dụng truyền thống để cho hiệu quả cao hơn khi với cùng một mức chấp thuận hồ sơ, mô hình kết hợp cho thấy, tỷ lệ xác suất vỡ nợ thấp hơn hẳn so với phương thức truyền thống.

1.3. Đánh giá về các xu hướng chuyển đổi số trong lĩnh vực TTTD trên thế giới

Xu hướng chuyển đổi số trong lĩnh vực TTTD trên thế giới hiện nay đang diễn ra nhanh chóng theo từng ngày, đi cùng với những cải tiến, đổi mới sáng tạo của các công nghệ mới. Với lượng thông tin khổng lồ cần thu thập, xử lý và lưu trữ trong hệ thống TTTD của mỗi đơn vị cung cấp dịch vụ TTTD, công nghệ AI, ML, điện toán đám mây đã trở thành những công nghệ chủ đạo trong hệ thống thu thập, lưu trữ và xử lý TTTD. Ngoài ra, theo tổng kết của Experian - một những công ty TTTD hàng đầu trên thế giới, các xu hướng chuyển đổi số nổi bật trong hoạt động TTTD đặc biệt sau giai đoạn hậu Covid-19 bao gồm:

Thứ nhất, tăng cường chuyển đổi số

Đối với nhiều tổ chức, chuyển đổi số - quá trình sử dụng công nghệ số để tạo ra các cơ hội phát triển - tiếp tục được ưu tiên hàng đầu trong giai đoạn hiện nay. Theo dự báo của Tổ chức Dữ liệu Quốc tế (IDC), đến năm 2024, hơn 50% tất cả các công nghệ thông tin đều hướng tới chuyển đổi số và đổi mới sáng tạo (tăng từ 31% trong năm 2018). Tuy nhiên, trong suốt năm 2021, các sáng kiến chuyển đổi số sẽ chủ yếu áp dụng tại các doanh nghiệp truyền thống lớn, trung bình sẽ có thời gian triển khai và chi phí gấp đôi khi thực hiện chuyển đổi. Dữ liệu là nhân tố chính trong quá trình thực hiện chuyển đổi số, thông qua việc phân tích dữ liệu, các quyết định được đưa ra chính xác hơn, tạo ra nhiều cơ hội và động lực cho phát triển và tăng trưởng.

Thứ hai, AI cho việc ra quyết định tín dụng và ngân hàng cá nhân hóa

Các công ty trong quá trình tiến hành chuyển đổi số đều nhận thức rằng AI và ML đã mang lại nhiều cơ hội phát triển mới. Ví dụ, khi các TCTD áp dụng công nghệ AI để thúc đẩy cơ hội cho vay mới cho các khách hàng trước đây gặp nhiều khó khăn trong việc cấp tín dụng, thì AI giúp các ngân hàng và các đơn vị cấp tín dụng ra quyết định thông minh và chính xác thông qua việc sử dụng đa dạng các nhân tố để đánh giá rủi ro tín dụng của các khách hàng chưa được vay vốn. Tại một số TCTD, mô hình mới được sử dụng các quy tắc phức tạp và dữ liệu để đánh giá tiềm năng và cung cấp các dịch vụ được tùy chỉnh cho phù hợp với từng khách hàng. Đặc biệt, AI áp dụng vào các hệ thống đánh giá rủi ro tín dụng đã tăng cường tính minh bạch và giảm thiểu việc đánh giá theo cảm tính, thiên kiến trong việc sử dụng dữ liệu và thuật toán khi ra quyết định tín dụng, tạo cơ hội tiếp cận tín dụng bình đẳng và an toàn trong giai đoạn mới.

Thứ ba, hệ thống trả lời tư vấn tự động (Chatbot) và trợ lý ảo (Virtual Assistant)

Cùng với sự phát triển của AI và ML, hệ thống trả lời tự động và trợ lý ảo có thể được trang bị để hỗ trợ tiếp thị, tư vấn và thậm chí giao dịch với khách hàng. Hiện nay, nhiều tổ chức áp dụng hệ thống trả lời tư vấn tự động để kết nối với khách hàng, tạo ra hiệu quả kinh tế cao trong quá trình hoạt động. Theo một báo cáo của Juniper, hệ thống trả lời tự động sẽ đóng góp hơn 8 tỷ USD trong việc tiết kiệm chi phí mỗi năm vào tháng 5/2022. Cách thức tương tác mới với khách hàng giúp tăng cường lòng trung thành và tạo ra trải nghiệm mới cho khách hàng, giảm thiểu tác động của con người trong quá trình tương tác. Trợ lý ảo cũng là một trong những xu hướng mới được phát triển trong giai đoạn gần đây khi cần tăng doanh số bán hàng và giữ chân khách hàng, cũng như nuôi dưỡng lòng trung thành của người tiêu dùng. Mặc dù còn nhiều hạn chế với các công nghệ mới về giải pháp trả lời tư vấn tự động và trợ lý ảo, các công nghệ nói trên đã tạo ra xu hướng phát triển giàu tiềm năng mới trong tương lai gần.

Thứ tư, điện toán đám mây (Cloud Computing)

Nhiều công ty, tổ chức phải chuyển đổi sang hình thức làm việc trực tuyến tại nhà trong giai đoạn ảnh hưởng bởi đại dịch Covid-19, đòi hỏi cần tìm giải pháp mới cho việc triển khai công việc tại nhà. Với ngân sách hạn hẹp, giải pháp mới cần phải đáp ứng các yêu cầu về triển khai nhanh chóng, phủ rộng tới toàn bộ tổ chức và phải có hiệu quả kinh tế. Cloud Computing - một giải pháp không mới đã trở nên phổ biến hơn để hỗ trợ các vấn đề trên. Cloud Computing không phải chỉ đơn thuần là nền tảng công nghệ, giải pháp này giúp các ngân hàng và các công ty dịch vụ tài chính khác có thể lưu trữ dữ liệu và các ứng dụng, truy cập ứng dụng phần mềm thông qua mạng Internet. Theo nghiên cứu thị trường, thị trường Cloud Computing toàn cầu được dự đoán sẽ tăng trưởng từ 371,4 tỷ USD lên 832,1 tỷ USD vào năm 2025 với mức tăng trưởng gộp hằng năm vào khoảng 17,5% trong suốt quãng thời gian dự báo.

Thứ năm, sinh trắc học (Biometrics)

Theo đánh giá của Experian, tương lai của công nghệ sẽ phụ thuộc vào việc bảo vệ và xác thực sinh trắc học. Mặc dù mật khẩu và mã PIN vẫn là giải pháp tiêu chuẩn, nhưng sinh trắc học đã dần phổ biến và trở thành giải pháp được nhiều người sử dụng khi truy cập các dịch vụ trực tuyến. Sinh trắc học vật lý, hành vi và khuôn mặt vẫn đang được áp dụng trong giai đoạn đầu, tuy vậy đã trở thành xu hướng tiếp theo để bảo vệ an toàn cho người tiêu dùng. Trên thực tế, trong báo cáo điều tra vi phạm dữ liệu của Verizon cho thấy 81% các vụ lộ, lọt thông tin đều do bị hacker đánh cắp với lớp bảo vệ bằng mật khẩu yếu. Vì vậy, khi triển khai bảo vệ bằng sinh trắc học, người tiêu dùng đều cảm thấy an toàn và thuận tiện hơn với 77% khách hàng cảm thấy an toàn khi sử dụng giải pháp sinh trắc học vật lý và 62% cho rằng trải nghiệm của khách hàng gia tăng khi sử dụng sinh trắc học khi quản lý tài chính hoặc thanh toán trực tuyến¹.

2. Thực tiễn áp dụng và định hướng triển khai chuyển đổi số trong lĩnh vực TTTD tại Việt Nam

Tại Việt Nam, nắm bắt kịp thời các xu hướng phát triển của công nghệ mới và các tác động của cuộc CMCN 4.0 tới mọi mặt của đời sống kinh tế - xã hội, Bộ Chính trị đã có những định hướng về một số chủ trương, chính sách chủ động tham gia cuộc CMCN 4.0 tại Nghị quyết số 52-NQ/TW ngày 27/9/2019, từ đó, Nghị quyết số 50-NQ/CP ngày 17/4/2020 ban hành Chương trình hành động của Chính phủ thực hiện Nghị quyết số 52-NQ/TW được ra đời, đưa ra những chủ trương, định hướng để triển khai chuyển đổi số sâu rộng tới các bộ, ban, ngành, phủ rộng tới nhiều lĩnh vực trong đời sống kinh tế - xã hội.

Đối với ngành Ngân hàng, Thống đốc Ngân hàng Nhà nước Việt Nam (NHNN) đã ban hành Quyết định số 810/QĐ-NHNN ngày 11/5/2021 phê duyệt “Kế hoạch chuyển đổi số ngành Ngân hàng đến năm 2025, định hướng đến năm 2030” với mục tiêu: (1) Đổi mới toàn diện hoạt động quản lý của NHNN theo hướng hiện đại, trên cơ sở ứng dụng và khai thác hiệu quả các thành tựu của cuộc CMCN 4.0, đáp ứng đầy đủ các tiêu chí, chỉ số về chuyển đổi số của Chính phủ; (2) Phát triển các mô hình ngân hàng số, gia tăng tiện ích, trải nghiệm khách hàng và thực hiện mục tiêu tài chính toàn diện, phát triển bền vững trên cơ sở thúc đẩy ứng dụng công nghệ mới, tiên tiến trong quản trị điều hành và cung ứng sản phẩm, dịch vụ theo hướng tự động hóa quy trình, tối ưu hóa hoạt động nghiệp vụ.

Căn cứ các nhiệm vụ cụ thể mà NHNN định hướng triển khai trong lĩnh vực TTTD, Trung tâm Thông tin tín dụng Quốc gia Việt Nam (CIC) đã ban hành Quyết định số 296/QĐ-TTTD ngày 28/12/2021 về “Kế hoạch chuyển đổi số của CIC đến năm 2025, định hướng đến năm 2030”. Mục tiêu tổng quát của Kế hoạch chuyển đổi số của CIC hướng tới bao gồm: (1) Đổi mới toàn diện các hoạt động của CIC trên cơ sở áp dụng hiệu quả các thành tựu của cuộc CMCN 4.0 vào hoạt động TTTD; đáp ứng các tiêu chí, chỉ số về chuyển đổi số của Chính phủ và NHNN; (2) Hoàn thiện hệ thống thông tin, quy trình nghiệp vụ và hoạt động TTTD trên nền tảng công nghệ mới, tiên tiến trong quản trị điều hành và cung ứng sản phẩm dịch vụ TTTD; hướng tới gia tăng tiện ích, trải nghiệm khách hàng và thực hiện các mục tiêu tài chính toàn diện.

2.1. Thực tiễn triển khai chuyển đổi số trong lĩnh vực TTTD

Tại thời điểm hiện tại, CIC cũng đã ghi nhận một số tín hiệu tích cực trong quá trình triển khai chuyển đổi số đối với lĩnh vực TTTD. Các hoạt động thu thập, cung cấp sản phẩm, dịch vụ truyền thống của CIC cũng được đẩy mạnh theo hướng tự động hóa. Ngoài ra, CIC đã triển khai thành công và có hiệu quả một số giải pháp gắn với quá trình chuyển đổi số trong hoạt động, tiêu biểu như sau:

Một là, từ năm 2019, CIC đã nâng cấp hệ thống công nghệ thông tin (CNTT), qua đó cho phép CIC triển khai mô hình kết nối, cung cấp thông tin trực tiếp với một số TCTD có nhu cầu. Với tên gọi “Mô hình kết nối trực tiếp” (Host to Host - H2H), tích hợp các giải pháp kỹ thuật mới bao gồm 02 cổng kết nối đặt tại TCTD và CIC (API gateway), mô hình mới cho phép dữ liệu được truyền tự động hai chiều qua đường truyền riêng, đáp ứng tối đa yêu cầu báo cáo TTTD theo quy định của NHNN, đồng thời khai thác có hiệu quả sản phẩm, dịch vụ của CIC. Đặc biệt với các yêu cầu báo cáo, truy xuất lượng thông tin khách hàng lớn, có tính đồng bộ cao, mô hình này hoạt động hiệu quả hơn phương thức hỏi tin truyền thống, cho phép tinh giản hoạt động hỏi tin, tiết kiệm về phí dịch vụ, lao động và thời gian, giảm bớt can thiệp của con người vào quá trình hỏi và trả lời tin. Hệ thống kết nối H2H còn cho phép TCTD quản lý tập trung và có hệ thống các thông tin đã khai thác từ CIC để phục vụ cho các hoạt động quản trị rủi ro và là nguồn dữ liệu lịch sử quan trọng để các TCTD xây dựng và phát triển các mô hình quản trị rủi ro nội bộ. Đến nay, CIC đã ghi nhận kết nối H2H với 32 TCTD, các sản phẩm, dịch vụ cung cấp qua kệnh H2H đang dần dần có tỷ trọng cao trong tổng số sản phẩm, dịch vụ CIC cung cấp cho các đơn vị tham gia hệ thống TTTD.

Hai là, từ năm 2020, CIC đã tiến hành nâng cấp mô hình chấm điểm tín dụng thể nhân. Đến tháng 4/2021, CIC đã công bố chính thức đưa mô hình chấm điểm tín dụng thể nhân 2.0 vào vận hành sau hơn 01 năm xây dựng với sự hỗ trợ của Tập đoàn NICE - một trong những tập đoàn cung cấp dịch vụ TTTD của Hàn Quốc. Mô hình chấm điểm thể nhân mới đã có các bước cải tiến nổi bật cả về phương pháp xây dựng, nguồn dữ liệu và phương thức vận hành. Thông qua mô hình, toàn bộ khách hàng vay thể nhân sẽ được chấm điểm với tần suất định kỳ hằng tháng nhờ nền tảng công nghệ và thuật toán mới ML. Do đó, tính chính xác và độ ổn định của mô hình được đảm bảo, cải thiện hơn so với mô hình cũ; chất lượng sản phẩm, dịch vụ liên quan được nâng cao, tiến tới đạt các tiêu chuẩn quốc tế.

Ba là, từ tháng 6/2019, CIC đã chính thức vận hành cổng thông tin kết nối khách hàng vay, hỗ trợ khách hàng vay tra cứu TTTD của bản thân mình, kết nối thông tin nhu cầu vay vốn của khách hàng, từ đó minh bạch hóa TTTD. Cổng thông tin hỗ trợ người dân và doanh nghiệp tiếp cận đa dạng các gói dịch vụ tín dụng thông qua website và điện thoại thông minh với ứng dụng “CIC Credit Connect”. Thông qua cổng thông tin kết nối, CIC đã cung cấp trên 50.400 báo cáo cho khách hàng, tăng trên 110% so với cùng kỳ năm 2021. Cổng thông tin kết nối khách hàng vay của CIC trong quý I/2022 ghi nhận 47.745 nhu cầu vay thể nhân đăng ký, tăng 173% so với cùng kỳ năm 2021, trong đó tỷ lệ kết nối thành công đạt 7,3%. Bên cạnh đó, CIC cũng đã tích hợp điểm tín dụng theo mô hình mới vào trong báo cáo cung cấp cho khách hàng vay.

2.2. Định hướng triển khai chuyển đổi số trong lĩnh vực TTTD

Căn cứ theo Kế hoạch chuyển đổi số của CIC đến năm 2025, định hướng đến năm 2030, CIC có định hướng tập trung triển khai đồng bộ một số các giải pháp trọng tâm trong giai đoạn 2022 - 2025, cụ thể như sau:

Thứ nhất, đầu tư, nâng cấp, xây dựng, hiện đại hóa cơ sở hạ tầng CNTT phục vụ cho hoạt động TTTD, từng bước áp dụng các công nghệ mới, thành tựu của cuộc CMCN 4.0 để thực hiện chuyển đổi số trong hoạt động TTTD.

Trong đó, CIC tập trung hoàn thành các dự án CNTT theo Kế hoạch “Ứng dụng CNTT của Trung tâm TTTD Quốc gia Việt Nam giai đoạn 2018 - 2023”, bao gồm các Dự án Xây dựng Trung tâm dự phòng của CIC (DR), Dự án Hạ tầng kết nối mạng và máy chủ tại DC của CIC, Dự án Đầu tư xây dựng Hệ thống ứng dụng nghiệp vụ lõi của CIC và Dự án Nâng cấp DC của CIC. Đối với Hệ thống ứng dụng nghiệp vụ lõi, CIC sẽ tích hợp các nền tảng công nghệ mới có khả năng chuyển đổi khi công nghệ thay đổi, kết hợp thuê phần mềm dưới dạng dịch vụ (Software as a Service - SaaS) cho hệ thống mới.

Thứ hai, nghiên cứu, học hỏi kinh nghiệm quốc tế, áp dụng xây dựng cơ sở dữ liệu (CSDL) TTTD theo hướng đầy đủ, tập trung, thống nhất; có thể tùy biến tích hợp, kết nối đồng bộ với các CSDL quốc gia khác; rút ngắn thời gian xử lý, phân loại dữ liệu và cung cấp TTTD.

Cụ thể, mở rộng và nâng cao chất lượng nguồn thông tin đầu vào phục vụ cho hoạt động TTTD, trong giai đoạn 2022 - 2025, CIC nghiên cứu xây dựng và triển khai các trục tích hợp đảm bảo sự kết nối các module nghiệp vụ nội bộ được linh hoạt hơn, đảm bảo khả năng mở rộng nghiệp vụ dễ dàng. Đồng thời, CIC có kế hoạch xây dựng trục tích hợp bên ngoài theo tiêu chuẩn để đảm bảo trao đổi với các trục trên nền tảng tích hợp, chia sẻ dữ liệu cấp bộ, cấp tỉnh (Local Government Service Platform - LGSP) và hệ thống kết nối, liên thông các hệ thống thông tin ở Trung ương và địa phương - (National Government Service Platform - NGSP) và với các hệ thống thông tin khác.

Thứ ba, ưu tiên cải tiến, nâng cấp mảng cung cấp thông tin phục vụ công tác chỉ đạo, điều hành, hoạch định chính sách, thanh tra, giám sát của NHNN theo hướng hiện đại hóa trên nền tảng số.

Hiện tại, CIC đã lên kế hoạch và đang tiến hành xây dựng hệ thống thông tin quản lý đồng bộ với việc xây dựng nâng cấp hệ thống ứng dụng nghiệp vụ lõi của CIC. Thông qua hệ thống mới, CIC cung cấp thông tin phục vụ công tác chỉ đạo, điều hành, hoạch định chính sách và thanh tra, giám sát của NHNN theo hướng đẩy mạnh phát triển các sản phẩm báo cáo chuyên sâu về phân tích đánh giá hoạt động tín dụng, dự báo các chỉ số quan trọng trong hoạt động tín dụng thông qua tác vụ chiết xuất thông tin hiện đại, dễ dàng tùy chỉnh và tiện lợi hơn.

Thứ tư, nâng cấp, cải thiện đường truyền, kênh kết nối thông tin giữa CIC và các TCTD theo hướng rút ngắn thời gian báo cáo TTTD, cung cấp sản phẩm, dịch vụ TTTD. Các TCTD có thể tra cứu, sử dụng sản phẩm, dịch vụ TTTD trên nền tảng số với mức độ bảo mật, chính xác cao, quyền và lợi ích hợp pháp của các đối tượng tham gia hệ sinh thái TTTD vẫn được đảm bảo khi thực hiện chuyển đổi số.

Theo kế hoạch, trong giai đoạn 2022 - 2025, CIC tiếp tục phát triển và hoàn thiện các kênh kết nối trên website, H2H, ứng dụng trên điện thoại thông minh với các TCTD và các chủ thể mới tham gia hệ thống TTTD. Đặc biệt, CIC đang gấp rút xây dựng và hoàn thiện hệ thống CNTT được vận hành theo mô hình DC-DR kết hợp công nghệ Cloud Computing nhằm bảo đảm hệ thống TTTD luôn hoạt động thông suốt 24/7, đáp ứng tiêu chuẩn an toàn đối với hệ thống thông tin cấp độ 3 và cao hơn, có khả năng mở rộng linh hoạt đối với các hoạt động dịch vụ khác.

Mặc dù đạt được một số tín hiệu tích cực ban đầu, tuy nhiên, trước những yêu cầu chuyển mình, đổi mới sáng tạo trong hoạt động TTTD để phù hợp với sự chuyển dịch chung của nền kinh tế số, CIC vẫn không ngừng nghiên cứu và đẩy mạnh triển khai các giải pháp về chuyển đổi số theo đúng chủ trương, định hướng của NHNN và của Chính phủ. Hướng tới năm 2030, CIC phấn đấu thực hiện chuyển đổi số toàn diện, tự động hóa tối đa các quy trình, nghiệp vụ lõi của CIC, phát triển thêm nhiều dịch vụ chuyên sâu, cung cấp thêm nhiều dịch vụ giá trị gia tăng trên nền tảng công nghệ tiên tiến, hiện đại với tỷ lệ xử lý, cập nhật thông tin tự động đạt trên 95%, cung cấp sản phẩm, dịch vụ theo thời gian thực đạt 100%. Đặc biệt, trong giai đoạn tới, CIC tập trung đẩy mạnh chuyển đổi số hơn nữa theo Quyết định số 296/QĐ-TTTD ngày 28/12/2021 của Tổng Giám đốc CIC, xây dựng hệ thống thông tin quản lý hiện đại và tập trung nhằm hỗ trợ tối đa cho: (1) Ban Lãnh đạo NHNN, các đơn vị, vụ, cục, chi nhánh NHNN các tỉnh, thành phố trong việc quản lý, điều hành, tham mưu xây dựng các chính sách, thanh tra, giám sát đảm bảo an toàn hệ thống ngân hàng; (2) Các TCTD trong việc đánh giá quản trị rủi ro tín dụng; và (3) Người dân và doanh nghiệp trong việc dễ dàng tiếp cận các dịch vụ, tiện ích của CIC trên nền tảng số.

Tài liệu tham khảo:

1. Kumar, Kabir; Muhota, Kim. (2012), “Can Digital Footprints Lead to Greater Financial Inclusion?”, CGAP Brief. Washington, DC: World Bank. © World Bank. https://openknowledge.worldbank.org/handle/10986/9439 License: CC BY 3.0 IGO.”

2. Sumit Agarwal and Shashwat Alok, Pulak Ghosh và Sudip Gupta (2019), “Financial Inclusion and Alternate Credit Scoring: Role of Big Data and Machine Learning in Fintech”, Indian School of Business, tra cứu tại SSRN: https://ssrn.com/abstract=3507827 or http://dx.doi.org/10.2139/ssrn.3507827

3. Tobias Berg, Valentin Burg, Ana Gombović, Manju Puri (2018), “On the Rise of Fintechs – Credit Scoring using Digital Footprints”, Federal Deposit Insurance Corporation, Center for Financial Research, Working Paper Series.

4. Bright Data (2022), “Bright Data Press Kit”, tải về theo đường dẫn https://brightdata.com/static/brd/bright-data-press-kit.pdf?md5=1971479-332d5bd1, truy cập ngày 14/4/2022.

5. Gens, F., Whalen, M., Carnelley, P., Carvalho, L., Chen, G., Yesner, R., . . . Wester, J. (2019, October), “Worldwide IT Industry 2020 Predictions”, IDC FutureScape, https://www.idc.com/getdoc.jsp?containerId=US45599219, truy cập ngày 17/4/2022.

6. Prove (2021), “Big Data, Digital Footprints, and Credit: Looking to The Future”, https://www.prove.com/blog/big-data-digital-footprints-credit-looking-to-future, truy cập ngày 14/4/2022.

7. Tobias Berg, Valentin Burg, Ana Gombović, Manju Puri (2018), “Digital footprints and credit scoring”, https://voxeu.org/article/digital-footprints-and-credit-scoring, truy cập ngày 14/4/2022.

8. ZACHARY KEYSER (2021), “Israeli Big Data unicorn Bright Data, is breaking down barriers of public web space”, The Jerusalem Post, truy cập ngày 15/4/2022.

Phòng Nghiên cứu phát triển và Marketing

Trung tâm Thông tin tín dụng Quốc gia Việt Nam