Un modèle qui évalue la solvabilité des emprunteurs sur la base de données démographiques, testées par des sociétés financières et des banques, peut réduire le risque de prêt jusqu’à 20 %.
Cette information a été donnée par le colonel Vu Van Tan, directeur adjoint du Département de la police administrative pour l'ordre social (ministère de la Sécurité publique, C06) lors de l'atelier sur l'application des données démographiques à l'évaluation de la solvabilité des emprunteurs, l'après-midi du 7 août.
Selon M. Tan, ce modèle est construit selon les normes FICO (la société leader dans la construction de modèles d'évaluation de la solvabilité des clients, appliqués dans plus de 30 pays) des États-Unis, et est désormais essentiellement complété par 18 champs d'informations résidentielles.
MB Banking and Finance Company (MCredit) a testé 10 000 données citoyennes, PVcombank a testé 20 000 données, Datanest a testé 60 000 données. Les résultats ont montré une réduction du ratio de risque lors du prêt de capitaux aux banques et aux établissements de crédit de 7 à 20 %.
« Après les tests, toutes les banques veulent le déployer officiellement dans leurs processus », a déclaré le colonel Vu Van Tan.
Le projet du ministère de la Sécurité publique visant à appliquer les données démographiques à l’évaluation de la solvabilité des emprunteurs peut aider les établissements de crédit à réduire les risques lors de l’octroi de prêts. Photo : Giang Huy
La combinaison du secteur bancaire et du ministère de la Sécurité publique dans l'utilisation des données a apporté de nombreux avantages, tels que l'authentification et la synchronisation de la gestion des codes d'identification personnels avec les informations de crédit de 41 millions de clients, le déploiement de cartes d'identité citoyennes à puce intégrée pour retirer de l'argent aux distributeurs automatiques de billets et l'utilisation de comptes d'identification électroniques pour l'authentification.
Selon le chef du ministère de la Sécurité publique, bien que les technologies modernes soient appliquées, elles ne sont utilisées que comme des outils et manquent d'informations et de données pour aider les banques à prendre des décisions de prêt. Il est toujours difficile d’emprunter des capitaux pour la production et les affaires, ce qui conduit à un crédit noir aux conséquences néfastes.
Selon le colonel Vu Van Tan, il y a trois raisons principales : les banques ne disposent pas de base pour évaluer et déterminer les objets des prêts ; Il n’existe aucune politique de soutien aux plus défavorisés et il manque un mécanisme de gestion étatique pour contrôler le crédit noir.
En conséquence, C06 s'est coordonné avec l'École des technologies de l'information de l'Université des sciences et technologies de Hanoi pour mettre en œuvre un projet visant à évaluer la solvabilité des emprunteurs sur la base de données démographiques, en utilisant la technologie d'apprentissage automatique et l'intelligence artificielle conformément aux normes de référence de crédit FICO aux États-Unis.
Selon le vice-gouverneur de la Banque d'État, Pham Tien Dung, le scoring de crédit au Vietnam est un outil de gestion des risques de plus en plus répandu et populaire dans le secteur bancaire. Pour que le modèle fonctionne efficacement et prédise la capacité future de remboursement de la dette, l’exactitude des données joue un rôle important.
« Pour avoir une source de données pour évaluer la solvabilité, il est nécessaire de partager des sources alternatives, notamment la base de données nationale de la population », a déclaré le vice-gouverneur.
L'élargissement des sources de données est également la première solution mentionnée par M. Cao Van Binh, directeur général du Centre national d'information sur le crédit (CIC) pour améliorer l'efficacité de l'évaluation de la solvabilité des emprunteurs.
Au CIC, ce modèle a été construit en 2015. En 2019, en raison de l’élargissement de la couverture, le CIC avait construit un modèle CB 2.0 pour évaluer la solvabilité des emprunteurs individuels. Le modèle a été finalisé et les résultats de la notation du modèle ont été mis à disposition à partir d'avril 2021.
Selon M. Binh, la croissance de l'offre d'informations du CIC atteint toujours 15 à 20 % par an, soit plus que la croissance moyenne du crédit de l'économie. Au cours des six premiers mois de cette année seulement, le CIC a fourni plus de 31 millions de rapports d’information de toutes sortes.
Toutefois, pour chaque banque, l’évaluation de la solvabilité des clients nécessite encore des critères supplémentaires.
Le représentant de la BIDV a déclaré que le modèle de notation de crédit client utilise des méthodes statistiques et définit des principes et des paramètres, mais les utilisateurs doivent toujours collecter eux-mêmes les informations, rechercher et vérifier de manière proactive les informations. Cependant, lors du déploiement de produits de crédit de détail sur les canaux numériques, le système de notation de crédit interne existant est confronté à de nombreuses limitations dans la collecte et la vérification automatiques des informations et dans la fourniture de résultats précis.
« Avoir des sources d'information vérifiées et authentifiées par un tiers, en particulier une agence d'État compétente, est extrêmement important et significatif dans les activités de crédit de détail de la banque, en particulier avec les produits numériques », a déclaré un représentant de la BIDV.
L'une des solutions appliquées par cette banque est de coopérer avec le Centre RAR - Ministère de la Sécurité Publique pour mettre en œuvre le projet d'évaluation des clients basé sur les données d'identification des citoyens. Sur la base des résultats du backtest du modèle, BIDV a déclaré qu'il étudierait et proposerait d'appliquer le score de crédit à certains produits de crédit de détail.
Minh Son
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