Chấm điểm tín dụng cá nhân dựa trên AI và Big Data

Đây chỉ là 1 trong rất nhiều loại dữ liệu mà các hãng công nghệ khai thác, phân tích để hiểu rõ hơn về khách hàng, từ đó phát triển các dịch vụ, giải pháp kinh doanh phù hợp. Đây chính là bước khởi đầu cho việc đánh giá tín nhiệm, chấm điểm tín dụng đối với mỗi người, phục vụ cho vay tiêu dùng, các sản phẩm tài chính mà không phụ thuộc vào lịch sử quan hệ ngân hàng hay thông tin tín dụng của mỗi cá nhân như cách truyền thống.

Cuộc chạy đua thu thập dữ liệu lớn

Một chuỗi bán lẻ lớn muốn mở 1 cửa hàng tiện lợi tại góc ngã tư đường phố Sài Gòn. Thay vì cử người đi điều tra trực tiếp rồi quyết định đầy cảm tính như trước, với sự giúp sức của hãng công nghệ chuyên phân tích dữ liệu lớn, doanh nghiệp được cung cấp đầy đủ từ dân số, mật độ, độ tuổi, thu nhập cho đến những thói quen tiêu dùng… Hãng dữ liệu đưa ra khả năng thâm nhập tốt nhất của siêu thị vào nhóm khách hàng nào, đâu là nhóm chưa tiếp cận được cũng như lời khuyên để doanh nghiệp quyết định lựa chọn địa điểm, quy mô, điều chỉnh cơ cấu mặt hàng khi mở bán ở đây.

Ông chủ trẻ của công ty dữ liệu lớn hé lộ một phần bí quyết của mình, đó là những bản đồ dữ liệu về tiềm năng, nhu cầu và hành vi mua sắm đã được công ty xây dựng dựa trên thu thập và phân tích nhiều nguồn thông tin khác nhau. Theo đó, hệ thống dữ liệu lớn (Big Data) và trí tuệ nhân tạo (AI) đã chia mặt phẳng bản đồ Việt Nam thành những ô vuông có diện tích 100m x 100m. Cùng với dữ liệu thu thập được, hệ thống tính toán mức thu nhập, sức mua, thiết kế hàng hóa phù hợp với từng khu vực rất nhỏ, từng ô vuông. Hãng đã thiết lập khoảng 33 triệu ô như vậy với hàng chục tiêu chí dữ liệu được cập nhật, phân tích… đến từng chi tiết của mỗi khu vực.

Điều này có vẻ mới lạ ở Việt Nam nhưng đang là cuộc cách mạng lớn trên thế giới. Chính start-up công nghệ Việt này trước khi cung cấp dịch vụ ở nội địa đã có những dự án thành công ở Ấn Độ, Philippines.

Tại diễn đàn về tiềm năng AI và Big Data mới đây, ông Trương Bá Toàn, CEO Western Digital Việt Nam, cho biết trong 3 năm, chuỗi cà phê Starbucks thu thập dữ liệu hình ảnh khách hàng mỗi khi bước vào hệ thống để nghiên cứu hành vi tiêu dùng trên toàn thế giới. Ba năm sau, chỉ bằng động thái thay đổi cách bài trí của các quán cà phê, thương hiệu này đã tăng doanh thu mỗi cửa hàng lên 30%.

Ông Tạ Quang Huy, CEO Hanwha Techwin Việt Nam, cho biết một chuỗi cửa hàng mỹ phẩm đã âm thầm sử dụng hệ thống camera AI để đo đếm tại quầy hàng. Khi người tiêu dùng vào mua hàng, độ tuổi bao nhiêu, chi bao nhiêu tiền, quyết định mua trong bao lâu, tần suất mua hàng ra sao, có hay đi cùng nhóm bạn không… đều được ghi lại. Từ đó, doanh nghiệp phân loại khách, thiết kế lại gian hàng, thay đổi cách phục vụ theo từng nhóm khác nhau, phát triển các kênh bán mới… Kết quả mang lại sự tăng trưởng không ngờ.

Các chuyên gia cho rằng dữ liệu luôn luôn tồn tại và sẽ phát triển, điều quan trọng là phải biết thu thập, sử dụng dữ liệu đầu vào sạch, chính xác.

CEO P.A.T Consulting Phí Anh Tuấn cho rằng thông tin ồ ạt ngày nay phát sinh quá nhiều dữ liệu có ích và rẻ. Cộng với sự trợ giúp của AI, doanh nghiệp có thể đưa ra quyết định đúng đắn hơn.

Ngày nay, dữ liệu đóng vai trò như một loại tiền tệ có giá trị. Doanh nghiệp muốn cạnh tranh hiệu quả phải có khả năng tổng hợp khối lượng dữ liệu khổng lồ cũng như xây dựng năng lực lưu trữ, xử lý và phân tích dữ liệu đó để tạo ra những dữ liệu kinh doanh rồi chuyển hóa thành hành động. Chìa khóa đột phá nằm ở khả năng khai thác và phân tích dữ liệu ở quy mô lớn.

Chấm điểm tín dụng từ hoá đơn điện, điện thoại, siêu thị

Tác giả của những tấm bản đồ dữ liệu trên, CEO Trusting Social Nguyễn An Nguyên tự tin khẳng định rằng những bản đồ dữ liệu đã giúp hệ thống bán lẻ “bố trí lại các quân cờ trên một bàn cờ vây”, đi đến tập khách hàng mà họ mong muốn nhất.

Trusting Social vẫn chưa muốn dừng lại khi sự hiểu biết về hành vi người tiêu dùng đang được công ty quy nạp về dạng dữ liệu tín dụng. Chẳng hạn, một người vào cửa hàng mua bỉm thì AI đưa ra các phân tích: khả năng người đó có con nhỏ; thường là phụ nữ; việc mua bỉm cũng thể hiện mức thu nhập. Nhưng tất cả dữ liệu đó cũng chỉ là thông tin một chiều, nếu kết hợp thêm các nguồn dữ liệu khác nhau sẽ tạo ra bức tranh toàn cảnh về cá nhân đó. Dựa trên hành vi tiêu dùng, hành vi sử dụng điện thoại, điện, mua sắm,... trí tuệ nhân tạo (AI) tạo ra bức tranh về độ tin cậy của mỗi người và chấm điểm tín dụng cho khách hàng.

Từ tấm thẻ mua sắm trong hệ thống bán lẻ với sự hỗ trợ của AI và Big Data sẽ giúp hiểu và chấm điểm tín dụng khách hàng. Ông chủ chuỗi Winmart, Winmart+ đang hướng tới 1 tấm thẻ dịch vụ tài chính vi mô cho khách hàng của mình. Dịch vụ đơn giản đầu tiên có thể chi là cho mua nợ - trả sau, cao hơn là cho vay tiêu dùng tín chấp. Tập đoàn này đã liên kết với ngân hàng để cho phép người tiêu dùng nạp tiền, rút tiền và tiếp cận các sản phẩm tài chính như thẻ tín dụng, bảo hiểm…. Siêu thị dần biến thành 1 điểm giao dịch ngân hàng số, còn nhà bán lẻ phát triển tín dụng.

Một chủ cửa hàng quần áo ở thị trấn miền núi muốn mở rộng kinh doanh nhưng do không có hợp đồng lao động, không có bảng lương và không có tài sản thế chấp nên ngân hàng không cho vay vốn và cơ hội kinh doanh mất đi. Chủ một trang trại, tổng thu nhập của họ mỗi năm không nhỏ nhưng lại không đều vì phụ thuộc vào dịp thu hoạch, trong khi họ thường thiếu dòng tiền chi tiêu và đầu tư trong thời kỳ phát triển trang trại chờ tới ngày thu hoạch. Đây là câu chuyện của khoảng 80% dân số được xem là “người tàng hình tài chính” khi họ không thể tiếp cận được nguồn tín dụng chính thức bởi hệ thống ngân hàng không có cơ sở nào để cho vay.

Với việc chấm điểm tín dụng dựa trên AI và Big Data, những công ty về dữ liệu lớn chính là đơn vị thuyết phục các ngân hàng tin vào “người tàng hình tài chính” bởi họ hiểu được mỗi người thông qua phân tích dữ liệu lớn. Dữ liệu ở đây là hành vi tiêu dùng hàng ngày, hành vi sử dụng điện thoại, mua sắm... từ đó tạo ra bức tranh về độ tin cậy của mỗi người và chấm điểm tín dụng cho họ. Bằng cách thức trên, hàng triệu người được chấm điểm tín dụng và các ngân hàng, công ty tài chính đang trông đợi để đào phá thị trường tiềm năng.

TS. Cấn Văn Lực cho rằng với xu hướng số hoá mạnh mẽ, các công ty tài chính đang cung cấp nhiều sản phẩm mới cho thị trường, ứng dụng công nghệ mới sẽ nâng cao cơ hội tiếp cận dịch vụ tài chính cho người dân, đặc biệt là những người dân có thu nhập thấp, chưa có lịch sử tín dụng - nhóm khách hàng dưới chuẩn thường bị từ chối bởi các ngân hàng.

Tuy nhiên, để số hoá thành công dịch vụ, bên cạnh các yếu tố về công nghệ thì nền tảng quan trọng không thể thiếu chính là sự đầy đủ và minh bạch về thông tin tín dụng và hướng tới công bố điểm tín dụng cá nhân cho khách hàng trên cơ sở cập nhật, minh bạch về dữ liệu hành vi thanh toán chi phí tiêu dùng của khách hàng như: thông tin bảo hiểm xã hội, thông tin nộp thuế thu nhập cá nhân, thông tin thanh toán/nợ hóa đơn… vì các thông tin này hữu dụng cho tổ chức tín dụng trong việc bảo đảm hoạt động cho vay đối với khách hàng cá nhân được hiệu quả và an toàn.