Un modelo que evalúa la solvencia de los prestatarios basándose en datos de población, probado por empresas financieras y bancos, puede reducir el riesgo crediticio hasta en un 20%.
Así lo informó el coronel Vu Van Tan, subdirector del Departamento de Policía Administrativa para el Orden Social (Ministerio de Seguridad Pública, C06) en el Taller sobre la aplicación de datos poblacionales para evaluar la solvencia de los prestatarios, celebrado en la tarde del 7 de agosto.
Según el Sr. Tan, este modelo está construido según los estándares FICO (la compañía líder en la construcción de modelos de evaluación de la solvencia de los clientes, aplicados en más de 30 países) de Estados Unidos, y ahora se ha completado básicamente con 18 campos de información residencial.
MB Banking and Finance Company (MCredit) analizó 10.000 datos de ciudadanos, PVcombank analizó 20.000 datos y Datanest analizó 60.000 datos. Los resultados mostraron una reducción del ratio de riesgo en los préstamos de capital a bancos e instituciones de crédito del 7 al 20%.
"Después de las pruebas, todos los bancos quieren implementarlo oficialmente en sus procesos", dijo el coronel Vu Van Tan.
El proyecto del Ministerio de Seguridad Pública sobre la aplicación de datos poblacionales para evaluar la solvencia crediticia de los prestatarios puede ayudar a las instituciones crediticias a reducir los riesgos al otorgar préstamos. Foto: Giang Huy
La combinación de la industria bancaria y el Ministerio de Seguridad Pública en el uso de datos ha traído muchos beneficios, como la autenticación y sincronización de la gestión de los códigos de identificación personal con la información crediticia de 41 millones de clientes, la implementación de tarjetas de identificación ciudadana con chip incorporado para retirar dinero en cajeros automáticos y el uso de cuentas de identificación electrónica para la autenticación.
Según el líder del Ministerio de Seguridad Pública, aunque se aplican tecnologías modernas, éstas sólo se utilizan como herramientas y carecen de información y datos para apoyar a los bancos en la toma de decisiones crediticias. La obtención de préstamos para la producción y los negocios sigue siendo difícil, lo que lleva al crédito negro, con sus consecuencias.
Según el coronel Vu Van Tan, hay tres razones principales: los bancos no tienen una base para evaluar y determinar los objetos de los préstamos; No existe una política de apoyo a los desfavorecidos y falta un mecanismo de gestión estatal para controlar el crédito negro.
En consecuencia, C06 se ha coordinado con la Escuela de Tecnología de la Información de la Universidad de Ciencia y Tecnología de Hanoi para implementar un proyecto para evaluar la solvencia crediticia de los prestatarios basándose en datos de población, utilizando tecnología de aprendizaje automático e inteligencia artificial de acuerdo con los estándares de referencia crediticia FICO en los EE. UU.
Según el vicegobernador del Banco Estatal, Pham Tien Dung, la calificación crediticia en Vietnam es una herramienta de gestión de riesgos cada vez más extendida y popular en el sector bancario. Para que el modelo funcione eficazmente y prediga la capacidad futura de pago de la deuda, la precisión de los datos juega un papel importante.
“Para tener una fuente de datos para evaluar la solvencia crediticia, es necesario compartir de fuentes alternativas, especialmente la base de datos nacional de población”, afirmó el Vicegobernador.
Ampliar las fuentes de datos es también la primera solución mencionada por el Sr. Cao Van Binh, Director General del Centro Nacional de Información Crediticia (CIC) para mejorar la eficiencia de la evaluación de la solvencia de los prestatarios.
En CIC, este modelo se construyó en 2015. Para 2019, debido a la expansión de la cobertura, CIC había construido un modelo CB 2.0 para evaluar la solvencia crediticia de prestatarios individuales. El modelo se completó y los resultados de la puntuación del modelo estuvieron disponibles a partir de abril de 2021.
Según el Sr. Binh, el crecimiento del suministro de información de CIC siempre alcanza el 15-20% anual, superior al crecimiento promedio del crédito de la economía. Sólo en los primeros seis meses de este año, el CIC ha proporcionado más de 31 millones de informes de información de todo tipo.
Sin embargo, para cada banco, la evaluación de la solvencia de los clientes aún requiere criterios adicionales.
El representante de BIDV dijo que el modelo de calificación crediticia del cliente utiliza métodos estadísticos y establece principios y parámetros, pero los usuarios todavía tienen que recopilar información por sí mismos, buscarla y verificarla de forma proactiva. Sin embargo, al implementar productos de crédito minorista en canales digitales, el sistema interno de calificación crediticia existente enfrenta muchas limitaciones a la hora de recopilar y verificar automáticamente la información y proporcionar resultados precisos.
“Tener fuentes de información verificadas y autenticadas por un tercero, especialmente una agencia estatal competente, es extremadamente importante y significativo en las actividades de crédito minorista del banco, especialmente con productos digitales”, dijo un representante del BIDV.
Una de las soluciones que aplica este banco es cooperar con el Centro RAR – Ministerio de Seguridad Pública para implementar el Proyecto de Calificación de Clientes basado en datos de identificación ciudadana. Con base en los resultados del backtest del modelo, BIDV afirmó que investigará y propondrá la aplicación del puntaje crediticio a algunos productos de crédito minorista.
Minh Son
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