Theo SCMP, các gã khổng lồ công nghệ Trung Quốc đã trở thành "chuyên gia" trong việc sử dụng dữ liệu và sau đó phân tích những thông tin đó bằng thuật toán, để tiếp tục đổi mới và cải thiện trải nghiệm khách hàng. Dù để xác định quốc gia bạn muốn đến nhất, đồ ăn bạn muốn thử khi đến đó hay thậm chí thương hiệu nước hoa, giày bạn yêu thích khi mua sắm online, họ đều có công thức bí mật để nâng tầm trải nghiệp của bạn.
Một trong số các công ty đã và đang tận dụng sự chuyên nghiệp đó để thống trị thị trường tài chính tiêu dùng. Đây là một lĩnh vực luôn sẵn sàng hỗ trợ những vụ mua bán với mức giá hấp dẫn hay những món đồ đắt đỏ mà người mua có thể thanh toán sau.
Mô hình AI của Ant Group đã thu thập một loạt các điểm dữ liệu về khách hàng để đánh giá rủi ro hiệu qua hơn đối với các nhà cho vay, tự động thiết lập điểm tín dụng cho hàng triệu người dùng. Ant đã cung cấp khoảng 1,7 nghìn tỷ CNY (258,4 tỷ USD) các khoản vay tiêu dùng với tỷ lệ nợ quá hạn trung bình 30 ngày là 1-2% trước khi đại dịch diễn ra. Con số này rất cạnh tranh so với 4 ngân hàng lớn của Trung Quốc.
Đặt vấn đề về quy định sang 1 bên – khi Ant bị hoãn IPO bởi các nhà quản lý muốn kiểm soát chặt chẽ hơn thị trường cho vay vi mô đang bùng nổ, thì công nghệ trên và đặc biệt là AI sẽ tiếp tục khuấy đảo ngành dịch vụ tài chính.
Sử dụng mô hình kiểm soát với hơn 4.700 nguyên tắc đưa ra quyết định (decision rule) và 15.900 đầu vào nhân tố biến đổi (variable input), nền tảng tài chính tiêu dùng LexinFintech Holdings cho biết họ có thể giữ tỷ lệ nợ quá hạn dưới 2%. Mục đích là xây dựng một bức tranh chi tiết hơn về hồ sơ tín dụng của người dùng bằng cách sử dụng một loạt dữ liệu trực tuyến. Lexin cũng là công ty vận hành một "trung tâm" mua sắm online và hỗ trợ người mua bằng những khoản vay nhỏ.
Ví dụ, mô hình của Lexin sẽ "gắn cờ" nếu người dùng cùng sử dụng mạng wifi với đối tượng gian lận trước đó. Ngoài ra, trường hợp người dùng có thể mua 1 sản phẩm đắt tiền mà không đọc thông tin hoặc so sánh các mẫu tương tự cũng bị báo cáo.
Đầu vào nhân tố biến đổi cũng bao gồm thói quen mua sắm của người dùng trên nền tảng. Ví dụ, nếu người mua dùng điện thoại Huawei hoặc iPhone trên ứng dụng Fenqile, họ có thể được coi là những người có xu hướng chi tiêu mạnh tay. Nếu ai đó mua sản phẩm trả góp lúc 2h sáng thì đó là một dấu hiệu không tốt.
Jay Xiao Wenjie, CEO Lexin cho biết: "Cho vay tiêu dùng là hoạt động cho vay một lượng tiền nhỏ với tần suất cao, vì vậy hệ thống tín dụng thủ công truyền thống rất kém hiệu quả." Ông nói thêm:"AI có thể cải thiện đáng kể hiệu quả hoạt động của việc này, bao gồm tính điểm tín dụng và các quy trình khác như giao dịch và thu thập các khoản thanh toán quá hạn".
Và chính khả năng phân tích dữ liệu và đánh giá rủi ro chính xác hơn là lợi thế mà các công ty công nghệ có được so với những nhà cho vay truyền thống.
Các gã khổng lồ công nghệ của Trung Quốc, bao gồm Tencent và Alibaba, đã xây dựng cả hệ sinh thái dữ liệu. Ví dụ, hệ thống đề xuất trên Taobao của Alibaba sẽ giới thiệu sản phẩm dựa trên sở thích cá nhân của người dùng, sau đó họ có thể mua sắm qua Alipay. Nếu người dùng không có đủ số dư, họ có thể mua qua Huabei – tương tự như một thẻ tín dụng ảo.
Trong khi đó, Tencent cũng vận hành WeChat Pay với 1,2 tỷ người dùng hàng ngày và là cổ đông lớn của ngân hàng internet WeBank. Hồi tháng 3, Tencent đã cho ra mắt "Fen Fu" – một tính năng tín dụng cho phép người dùng WeChat "mua trước, thanh toán sau".
Ở trường hợp của Ant, các điều khoản đi vay chủ yếu dựa vào Zhima – hệ thống chấm điểm tín dụng dựa trên lịch sử tiêu dùng online của người dùng, bao gồm hồ sơ từ hệ thống thanh toán và thậm chí liệu người đó có thanh toán khoản vay online đúng hạn hay không. Nếu người dùng sẵn sàng cung cấp thêm thông tin cá nhân, như lịch sử mua nhà hoặc chi tiết về hồ sơ LinkedIn, họ có thể được tặng điểm tại Zhima Credit.
Với "kho" dữ liệu người dùng và khả năng thu hút các doanh nghiệp nhỏ, các công ty công nghệ đã có trong tay lợi thế lớn và có thể tiếp tục "khuấy đảo" ngành tài chính Trung Quốc. Dẫu vậy, theo Victor Huike Li – CEO công ty fintech Pintec, các công ty fintech của nước này vẫn cần phải cải thiện công nghệ để giúp mọi thứ dễ hiểu hơn đối với các nhà quản lý. Nguyên nhân là bởi các kết quả thử nghiệm do máy móc chưa được con người giải thích vẫn là mảng nằm ngoài ngành tài chính ở thời điểm này.
Hầu hết dữ liệu được thu thập từ các nguồn truyền thống như hồ sơ tài chính, tội phạm và chính phủ, cũng như dữ liệu hiện có từ các văn phòng đăng ký. Ngoài ra, những dữ liệu này cũng có thể liên quan đến các nguồn của bên thứ ba, chẳng hạn như các nền tảng tín dụng trực tuyến như Zhima Credit.
Hiện vẫn có những lo ngại về quyền riêng tư của người dùng. Ngoài ra, theo bản báo cáo bạch của Ant, tỷ lệ nợ quá hạn 30 ngày đối với các khoản vay tiêu dùng đã tăng lên 2,97% trong năm nay so với 1,76% vào tháng 1.
Tuy nhiên, dữ liệu người dùng vẫn luôn là "miếng mồi béo bở" đối với các công ty công nghệ. Chen Cheng – nhà phân tích fintech đến từ 01zhiku, cho hay: "Tôi cho rằng một trong những vấn đề lớn là dữ liệu được thu thập nhiều quá mức. Ví dụ, một số người đi vay có thể nhập thông tin liên hệ của bạn/người thân của họ khi chưa trả nợ đúng hạn. Điều này có nghĩa là những người khác sẽ được liên hệ về khoản vay, trong khi họ không có mối liên hệ nào với số nợ trên."
Bất chấp những lo ngại, Trung Quốc vẫn đang áp dụng AI và dữ liệu từ "dấu chân trực tuyến" (online footprints) vào chính sách xã hội trên quy mô lớn. Giới chức dự kiến sẽ triển khai hệ thống tín dụng xã hội trên toàn quốc vào cuối năm nay, nhằm đánh giá mức độ tin cậy của các cá nhân, công ty và tổ chức chính phủ.
Tham khảo SCMP