Dấu chân kỹ thuật số ngày càng phản ánh rõ hành vi tài chính của mỗi cá nhân, từ mua sắm, thanh toán đến sử dụng dịch vụ số. Trong bối cảnh đó, alternative credit data đang được Fintech khai thác như một cách nhìn mới, vượt ra ngoài báo cáo tín dụng truyền thống. AI giúp biến những dữ liệu rời rạc này thành cơ sở đánh giá rủi ro và cơ hội vay vốn công bằng hơn. Cùng Learning Chain tìm hiểu vai trò của dữ liệu tín dụng thay thế trong tài chính số.
Alternative credit data hay dữ liệu tín dụng thay thế là tập hợp các thông tin phi tài chính không nằm trong các báo cáo tín dụng truyền thống từ ngân hàng hay trung tâm thông tin tín dụng quốc gia. Trong khi dữ liệu truyền thống chỉ ghi nhận lịch sử vay mượn và trả nợ, dữ liệu thay thế bao trùm một phạm vi rộng lớn hơn từ hành vi thanh toán hóa đơn điện nước, lịch sử nạp tiền điện thoại cho đến các hoạt động trên mạng xã hội. Đối với AI in Fintech, đây chính là nguyên liệu thô quý giá giúp các thuật toán học máy vẽ nên bức tranh toàn diện về khả năng và ý nguyện trả nợ của một cá nhân mà không cần phụ thuộc vào quá khứ giao dịch ngân hàng.
Hệ thống tài chính cũ đã vận hành hàng thập kỷ dựa trên dữ liệu lịch sử tín dụng, nhưng mô hình này đang dần trở nên lỗi thời trước tốc độ số hóa của nền kinh tế. Dữ liệu truyền thống thường có độ trễ cao và chỉ phản ánh được một phân khúc khách hàng đã tiếp cận dịch vụ ngân hàng, bỏ qua một lượng lớn người dùng trẻ hoặc người làm nghề tự do.
Sự chuyển dịch sang dữ liệu thay thế là bước đi tất yếu để Fintech nắm bắt được hành vi thực tế trong thời gian thực. AI cho phép các doanh nghiệp không chỉ nhìn thấy những gì khách hàng đã làm trong quá khứ mà còn dự báo được hành vi tương lai dựa trên lối sống số của họ.
Việc tích hợp dữ liệu thay thế vào quy trình thẩm định không chỉ là một sự bổ sung mà là yếu tố thay đổi cuộc chơi, giúp các mô hình AI đạt được hiệu suất vượt trội so với phương pháp chấm điểm thủ công.
Vai trò quan trọng nhất của dữ liệu thay thế là khả năng bao phủ nhóm khách hàng chưa có tài khoản ngân hàng hoặc có hồ sơ tín dụng mỏng. Thông qua việc phân tích dữ liệu phi tài chính, AI có thể xác định uy tín của sinh viên, công nhân hay những người kinh doanh nhỏ lẻ mà các ngân hàng truyền thống thường từ chối phục vụ. Nhờ đó, các công ty Fintech có thể mở rộng thị trường sang những phân khúc đại dương xanh, mang lại cơ hội tiếp cận tài chính công bằng cho những người yếu thế trong xã hội.
Khi kết hợp hàng nghìn điểm dữ liệu thay thế với dữ liệu tài chính cơ bản, các thuật toán học máy có thể phát hiện ra những mối tương quan phức tạp mà con người không thể nhìn thấy. Ví dụ, sự ổn định trong việc thanh toán cước viễn thông có thể là chỉ báo mạnh mẽ cho tính kỷ luật tài chính. Việc bổ sung các lớp dữ liệu này giúp giảm thiểu các điểm mù thông tin, từ đó nâng cao độ chính xác của mô hình dự báo rủi ro vỡ nợ, giúp doanh nghiệp ra quyết định thẩm định tự tin hơn và giảm tỷ lệ nợ xấu.
Dữ liệu thay thế cung cấp cái nhìn sâu sắc về dòng tiền và thói quen chi tiêu hàng ngày, cho phép AI thiết kế các sản phẩm vay may đo cho từng cá nhân. Thay vì áp dụng một mức lãi suất chung, hệ thống có thể đề xuất hạn mức tín dụng linh hoạt dựa trên khả năng chi trả thực tế được phân tích từ hóa đơn tiện ích hoặc doanh số bán hàng online. Sự cá nhân hóa này không chỉ tối ưu trải nghiệm người dùng mà còn giúp khách hàng quản lý tài chính tốt hơn, tránh tình trạng vay quá sức.
Hệ sinh thái dữ liệu thay thế vô cùng đa dạng, mỗi nguồn dữ liệu đều mang lại những góc nhìn độc đáo về chân dung khách hàng mà các công ty Fintech đang nỗ lực khai thác.
Dữ liệu từ nhà mạng viễn thông là một trong những nguồn thông tin đáng tin cậy nhất để đánh giá tính ổn định của người vay. Lịch sử nạp thẻ đều đặn, thời gian duy trì một số thuê bao hay danh sách liên lạc thường xuyên đều phản ánh mức độ gắn kết xã hội và khả năng tài chính. Một người sử dụng số điện thoại chính chủ lâu năm và luôn duy trì số dư dương thường được AI đánh giá có rủi ro thấp hơn so với những thuê bao rác ngắn hạn.
Hóa đơn thanh toán các dịch vụ thiết yếu như điện, nước, truyền hình cáp là minh chứng rõ ràng nhất cho ý thức trách nhiệm của khách hàng. Việc thanh toán đầy đủ và đúng hạn các hóa đơn này cho thấy hộ gia đình có dòng tiền ổn định và ưu tiên thực hiện các nghĩa vụ tài chính. Đây là nguồn dữ liệu xác thực cao, khó làm giả, giúp các mô hình AI đánh giá năng lực trả nợ thực tế của người vay ngay cả khi họ không có giao dịch ngân hàng.
Dấu chân kỹ thuật số trên internet tiết lộ rất nhiều về phong cách sống và tính cách của người dùng. Dữ liệu này bao gồm các ứng dụng được cài đặt trên thiết bị, lịch sử truy cập web hay thói quen mua sắm trên sàn thương mại điện tử. AI phân tích các mẫu hành vi này để tìm ra các đặc điểm tâm lý, ví dụ người thường xuyên truy cập các trang web giáo dục hoặc quản lý tài chính thường có điểm tín dụng cao hơn.
Xu hướng Ngân hàng mở cho phép các Fintech truy cập dữ liệu giao dịch từ tài khoản ngân hàng khác của khách hàng với sự đồng thuận của họ. Nguồn dữ liệu này cung cấp bức tranh minh bạch về dòng tiền vào ra, thói quen chi tiêu và khả năng tích lũy. Việc phân tích dữ liệu giao dịch mở giúp AI nhận diện chính xác thu nhập thực tế và các khoản nợ hiện hữu, ngăn chặn tình trạng vay chồng vay và đảm bảo khả năng chi trả bền vững.
Để khai thác hiệu quả khối lượng dữ liệu khổng lồ và phi cấu trúc này, các công nghệ AI tiên tiến đóng vai trò then chốt. Xử lý ngôn ngữ tự nhiên được sử dụng để trích xuất thông tin từ tin nhắn giao dịch hay hóa đơn điện tử, trong khi Học sâu giúp phân tích các mẫu hành vi phức tạp từ dữ liệu số. Hệ thống Big Data đảm bảo khả năng xử lý thời gian thực, giúp điểm tín dụng luôn được cập nhật mới nhất ngay tại thời điểm khách hàng nộp đơn đăng ký vay.
Dù mang lại nhiều lợi ích, việc sử dụng alternative credit data cũng đặt ra những thách thức lớn về quản trị mà các doanh nghiệp Fintech cần giải quyết thấu đáo để phát triển bền vững.
Việc thu thập dữ liệu sâu rộng về đời tư cá nhân luôn đi kèm với lo ngại về quyền riêng tư và bảo mật thông tin. Doanh nghiệp cần tuân thủ nghiêm ngặt các quy định pháp luật về bảo vệ dữ liệu và đảm bảo sự minh bạch tuyệt đối với khách hàng. Người dùng cần được biết rõ dữ liệu nào của họ đang được thu thập và sử dụng cho mục đích gì, đồng thời có quyền đồng thuận hoặc từ chối việc chia sẻ thông tin này.
Dữ liệu thay thế thường hỗn tạp và chứa nhiều nhiễu, dẫn đến nguy cơ làm sai lệch kết quả dự báo của AI. Một thay đổi nhỏ trong hành vi người dùng hoặc lỗi từ nguồn cung cấp dữ liệu cũng có thể ảnh hưởng đến điểm tín dụng. Do đó, quy trình làm sạch, kiểm định và chuẩn hóa dữ liệu phải được thực hiện liên tục và chặt chẽ để đảm bảo tính chính xác và công bằng của các quyết định tín dụng.
Rủi ro về thiên kiến thuật toán là một vấn đề đạo đức nghiêm trọng khi sử dụng dữ liệu thay thế. Nếu dữ liệu đầu vào chứa các yếu tố phân biệt đối xử ngầm như vị trí địa lý của khu vực thu nhập thấp, AI có thể vô tình học và khuếch đại sự bất bình đẳng này. Các nhà phát triển AI in Fintech cần liên tục giám sát và hiệu chỉnh mô hình để loại bỏ các yếu tố thiên kiến, đảm bảo mọi khách hàng đều được đánh giá công bằng dựa trên năng lực thực sự.
Sự kết hợp giữa dữ liệu thay thế và AI giúp doanh nghiệp đánh giá đúng năng lực trả nợ thực tế của khách hàng, thay vì chỉ nhìn vào lịch sử giao dịch cũ. Tại Learning Chain, chúng tôi xem đây là giải pháp thiết thực để tối ưu hóa quyết định cho vay: vừa giúp doanh nghiệp giảm thiểu rủi ro nợ xấu, vừa mở rộng cơ hội tiếp cận vốn cho những người thực sự cần.
CÂU HỎI THƯỜNG GẶP
Vì sao alternative credit data ngày càng quan trọng trong Fintech?
Vì sao alternative credit data ngày càng quan trọng trong Fintech?
Alternative credit data giúp mở rộng tiếp cận tài chính như thế nào?
Nó giúp đánh giá được cả người chưa từng vay ngân hàng nhưng có hành vi tài chính tốt.
Dữ liệu viễn thông nói lên điều gì về rủi ro tín dụng?
Sự ổn định thuê bao và thói quen thanh toán thể hiện mức độ ổn định cuộc sống.
Dữ liệu hành vi số có đáng tin cậy không?
Khi được phân tích đúng cách, nó phản ánh phong cách sống và mức độ rủi ro tiềm ẩn.
Rủi ro lớn nhất khi dùng alternative credit data là gì?
Quyền riêng tư và nguy cơ dùng dữ liệu vượt quá sự đồng thuận của khách hàng.
