Theo diễn đàn The Economic Forum, ước tính sẽ có 66 triệu người mất việc làm bởi vì tự động hoá và máy móc. OECD cũng đưa ra dự đoán có khoảng 14% số lượng công việc trên 32 quốc gia sẽ do robot thực hiện. 

Ngày càng nhiều các công ty hiện sử dụng trí tuệ nhân tạo (AI) để tiến hành phân tích hợp đồng, đánh giá các điểm bất đồng trong từng vụ kiện, hay thậm chí xây dựng chiến lược kiện tụng. McDonald đang dần thay thế các nhân viên làm việc tại quầy drive-thru bằng công nghệ AI nhận đơn đặt hàng, hay các siêu thị lớn trên thế giới như Sainsbury, Tesco, và Morrisons đang lắp đạt hệ thống máy tự thanh toán, thay vì sử dụng con người.

Không còn là lý thuyết xa xôi, mới đây trong cuộc họp đại hội đồng cổ đông thường niên 2022, phần phát biểu của Chủ tịch Masan - tỷ phú Nguyễn Đăng Quang và CEO doanh nghiệp Fintech Trusting Social khiến người nghe nhìn nhận rõ hơn xu hướng tất yếu này trong ngành tài chính.

"Ông lớn" trong ngành hàng tiêu dùng Masan đã đặt ra tham vọng phục vụ đủ mọi nhu cầu đời sống của người dân Việt Nam và chính thức lấn sân sang mảng tài chính cá nhân với cái bắt tay cùng Trusting Social - 1 doanh nghiệp trong mảng Fintech.

Mục tiêu của Masan - Trusting Social là sẽ mở 1 triệu thẻ tín dụng EVO trong năm 2022. Sản phẩm này vừa có chức năng của một chiếc thẻ tín dụng, vừa là thẻ khách hàng thân thiết của của hệ thống WinMart và nhà mạng ảo Reddi.

Ông Nguyễn Đăng Quang bày tỏ "Ở nơi mà 80% người tiêu dùng không có tài khoản ngân hàng, không có thu nhập cố định. Vì thế, ngân hàng không có cái gì nhìn vào để nói rằng: bạn có thu nhập thế này - thế kia, vì thế chúng tôi có thể tính ra được lifetime value, vì thế chúng tôi có thể cấp cho bạn hạn mức tín dụng phù hợp. Điều đó chưa xảy ra ở Việt Nam!"

Trước đây, tín dụng tiêu dùng được bao phủ chủ yếu bởi các nhà băng với các sản phẩm cho vay tín chấp cá nhân ra đời từ khá sớm. Đối tượng mục tiêu các ngân hàng thường ưu tiên cấp tín chấp là những người làm công ăn lương ổn định, có nguồn thu nhập minh bạch trả qua ngân hàng.

Sau này, sự phát triển của các công ty tài chính tiêu dùng khiến cho việc giải ngân số tiền từ vài triệu đến vài chục triệu cho các đối tượng khách hàng không sở hữu 1 bộ hồ sơ "chuẩn mực" trở nên dễ dàng hơn.

Cùng với đó, các Ngân hàng cũng ngày càng linh hoạt hơn trong chính sách cấp thẻ tín dụng để gia tăng thị phần. Ngân hàng không còn yêu cầu khách hàng phải chứng minh thu nhập thông qua sao kê tài khoản mà tìm những cách tiếp cận khác đa dạng hơn như thông qua đánh giá tài sản (sở hữu bất động sản, xe ô tô, sổ tiết kiệm), mức sống (đi du lịch nước ngoài, có hợp đồng bảo hiểm nhân thọ,..)...

Tuy nhiên, dù chính sách cởi mở đến đâu thì cách vận hành của 1 khoản vay tín chấp truyền thống vẫn có điểm chung là xoay quanh "con người". Con người thiết lập, ban hành quy tắc, chính sách để kiểm soát rủi ro và sàng lọc khách hàng. Con người thu thập hồ sơ, chứng từ. Con người thực hiện phân tích/thẩm định, đối chiếu với quy định để đánh giá sự phù hợp, hợp lệ của hồ sơ. Cuối cùng, chính con người đưa ra kết luận " Yes or No" với khoản cấp tín dụng.

Với khách hàng, cách vận hành truyền thống này có 2 nhược điểm. Một là do sự chuẩn mực và cứng nhắc của chính sách nên những cá nhân có nguồn thu nhập Không "nắn nót" sẽ khó tiếp cận với khoản giải ngân từ nhà băng. Bên cạnh đó, quá trình làm thủ tục cũng khá mất thời gian và công sức với đại bộ phận khách hàng.

Nhìn từ góc độ của ngân hàng thì chi phí lương cho bộ máy thẩm định, kiểm soát rủi ro không hề nhỏ, chưa nói đến những rủi ro gian lận tiềm ẩn từ chính người làm trực tiếp, đòi hỏi hệ thống giám sát rủi ro của ngân hàng luôn phải hoạt động 1 cách hiệu quả.

Tất cả những nhược điểm đó đang dần được nhiều ngân hàng và công ty tài chính giải quyết bằng việc đưa ứng dụng dữ liệu lớn (big data) và trí tuệ nhân tạo (AI) vào chấm điểm tín dụng cá nhân và sử dụng kết quả này để xét duyệt khoản vay tín chấp.

Theo phần giới thiệu của CEO Trusting Social - Nguyễn An Nguyên trong cuộc họp ĐHĐCĐ Masan " Trusting Social là công ty trí tuệ hàng đầu Châu Á về chấm điểm tín dụng. Trên thế giới có 2 công ty đã cung cấp điểm tín dụng cho 1 tỷ người, 1 công ty thành lập ở Anh cách đây hơn 50 năm, công ty thứ 2 là Trusting Social thành lập cách đây 9 năm. Hiện nay chúng tôi đang hoạt động ở 4 thị trường Ấn Độ, Việt Nam, Phillipin và Indonesia. Chúng tôi đã cung cấp điểm tín dụng cho hơn 1 tỷ người tiêu dùng ở các thị trường này. Ở Việt Nam, Trusting Social đã làm việc với hầu hết các ngân hàng lớn và công ty tài chính lớn. Hiện nay, cứ 3 khoản vay thì có 1 khoản vay dùng điểm tín dụng của Trusting Social để thẩm định."

Ông An Nguyên giải thích "Điểm tín dụng là gì và bài toán chúng tôi giải là gì? Một người kinh doanh online ở Hà Nội, một người lái xe ôm ở Jakarta hay một người nông dân ở Ấn Độ, những người này đều có nhu cầu về nguồn vốn...nhưng hơn 90% dân số của các nước này không thể tiếp cận được tài chính chính thức, vì ngân hàng không có cơ sở để tin họ" 

"Và Trusting Social là người đã thuyết phục ngân hàng hãy tin họ, vì chúng tôi hiểu họ thông qua dữ liệu lớn. Dữ liệu lớn là dữ liệu chúng tôi có được từ hành vi tiêu dùng hàng ngày như hành vi sử dụng điện thoại di động, mua sắm,... Đây đều là những dữ liệu được thu thập dựa trên sự đồng ý của người tiêu dùng, và từ những dữ liệu nhỏ nhưng rất nhiều, chúng tôi đã tạo ra được bức tranh hoàn chỉnh về độ tin cậy của mỗi người trong 1 tỷ người mà chúng tôi chấm điểm tín dụng. Nhờ vậy, mỗi tháng có hơn 2 triệu người từ 4 thị trường này tiếp cận được tín dụng nhờ điểm của Trusting Social"

"Nếu chúng ta muốn chấm điểm tín dụng cho 1 tỷ người mà chỉ bằng sự quan sát của con người thì có lẽ cả đời chúng ta chỉ đánh giá được vài trăm người và sẽ cần hàng triệu thậm chí hàng chục triệu người tham gia vào quá trình thẩm định. Ở Trusting Socia, chúng tôi chỉ có hơn 100 người tham gia đánh giá chấm điểm tín dụng của cả triệu người ở tần suất hàng tuần, đấy là sức mạnh của dữ liệu lớn."

Ông Nguyên đã tổng kết 3 điểm mà dữ liệu lớn và trí tuệ nhân tạo ưu việt hơn con người

Thứ nhất, con người thường chỉ học được từ mẫu rất nhỏ, 1 chuyên viên thẩm định của ngân hàng thường chỉ xử lý được 50 bộ hồ sơ 1 ngày. Và trong cả cuộc đời của họ, họ chỉ có thể quan sát được 10.000 bộ hồ sơ nhưng trí tuệ nhân tạo của Trusting Social có thể học được hành vi của 1 tỷ người, tần suất từng phút một. Mẫu của big data và AI lớn hơn con người rất nhiều.

Thứ hai là tốc độ tính toán. Khả năng tính toán của hệ thống AI gấp 20 triệu lần con người.

Thứ ba là con người khi đánh giá sẽ bị ý kiến chủ quan tác động vào, điều này sẽ không xảy ra ở Big Data và AI.

Cuối cùng, ông Nguyên kết luận: Big Data và AI đã tạo ra cuộc chơi mới trong lĩnh vực tín dụng.

Trên thực tế, không phải mới gần đây các nhà băng hay công ty tài chính mới ứng dụng big data và AI vào chấm điểm tín dụng để xét duyệt các khoản vay tín chấp tiêu dùng với quy mô nhỏ.

Hiệu quả của nó đạt được ra sao? Ưu, nhược điểm là gì? Kỳ tiếp theo của bài viết, chúng tôi xin gửi tới các bạn câu chuyện thực tế của 1 doanh nghiệp  trong lĩnh vực tài chính tiêu dùng tại Việt Nam đã sớm ứng dụng big data và AI chấm điểm tín dụng khách hàng.

http://tintuc.vdong.vn/05/1337945.htm

An Vũ