Dữ liệu thay thế trong tín dụng là gì?

Dữ liệu thay thế trong tín dụng

Dữ liệu thay thế trong tín dụng (tiếng Anh: Alternative Credit Data hoặc Alternative Data) là khái niệm chỉ các nguồn dữ liệu phi truyền thống được sử dụng thay thế hoặc bổ sung cho dữ liệu tín dụng truyền thống (lịch sử vay vốn tại ngân hàng, điểm tín dụng CIC, thu nhập từ sao kê lương...) nhằm phục vụ cho việc đánh giá khả năng trả nợ, chấm điểm tín dụng và ra quyết định cấp tín dụng. Nguồn dữ liệu thay thế có thể bao gồm: lịch sử thanh toán hóa đơn tiện ích (điện, nước, viễn thông, internet), dữ liệu viễn thông di động (thời lượng cuộc gọi, tần suất nạp thẻ, loại thuê bao), dữ liệu thương mại điện tử (tần suất mua sắm, giá trị đơn hàng, đánh giá từ người bán), dữ liệu mạng xã hội, dữ liệu định vị GPS, hành vi sử dụng ứng dụng ngân hàng số, lịch sử thanh toán qua ví điện tử và nhiều nguồn khác phát sinh từ hoạt động hằng ngày của khách hàng. Mục tiêu cốt lõi của dữ liệu thay thế là giải quyết bài toán "tín dụng mỏng" (thin-file) và "không có tín dụng" (credit invisible) — tình trạng một bộ phận lớn dân số, đặc biệt là người lao động tự do, tiểu thương, nông dân, người mới tham gia thị trường lao động... không có đủ lịch sử tín dụng truyền thống để các tổ chức tài chính đánh giá rủi ro. Tại Việt Nam, Ngân hàng Nhà nước đã có chủ trương thúc đẩy tài chính toàn diện và mở rộng tín dụng tiêu dùng, trong đó việc ứng dụng dữ liệu thay thế kết hợp với công nghệ phân tích dữ liệu lớn (Big Data) và trí tuệ nhân tạo (AI) được xem là một trong những giải pháp trọng tâm.

Các nguồn dữ liệu thay thế phổ biến

Trên thị trường tài chính toàn cầu và đang dần phổ biến tại Việt Nam, dữ liệu thay thế được phân thành nhiều nhóm chính:

• Dữ liệu tiện ích (Utility Data): Lịch sử thanh toán hóa đơn điện, nước, internet, truyền hình cáp. Đây là nguồn dữ liệu phản ánh tương đối chính xác kỷ luật tài chính của cá nhân vì các hóa đơn này mang tính định kỳ và bắt buộc. Ví dụ, khách hàng thanh toán đúng hạn hóa đơn điện 12 tháng liên tiếp được xem là có dấu hiệu kỷ luật tài chính tốt.

• Dữ liệu viễn thông di động (Telco Data): Thời gian sử dụng thuê bao (tuổi thọ SIM), tần suất nạp thẻ, gói cước đăng ký, tỷ lệ sử dụng dữ liệu di động. Loại dữ liệu này đặc biệt hữu ích tại các quốc gia có tỷ lệ sử hữu điện thoại di động cao như Việt Nam (khoảng 70-75 triệu thuê bao, theo số liệu của Cục Viễn thông).

• Dữ liệu thương mại điện tử (E-commerce Data): Tần suất mua hàng, giá trị đơn hàng trung bình, đánh giá uy tín từ người bán trên các sàn như Shopee, Lazada, Tiki; lịch sử bán hàng trên các nền tảng như Tiktok Shop.

• Dữ liệu ví điện tử và ngân hàng số (Digital Wallet & Neobank Data): Tần suất giao dịch, số dư trung bình, mức độ sử dụng các tính năng tiết kiệm, chuyển tiền, thanh toán.

• Dữ liệu hành vi trực tuyến (Behavioral Data): Tốc độ điền form, thời gian dừng tại các trường thông tin, thói quen sử dụng thiết bị — thường được số hóa và phân tích trong quy trình eKYC và cho vay trực tuyến.

• Dữ liệu giáo dục và nghề nghiệp (Psychometric & Employment Data): Bằng cấp, chứng chỉ nghề, kết quả đánh giá tâm lý tín dụng (psychometric credit scoring) — phương pháp FICO đã nghiên cứu và áp dụng tại một số thị trường mới nổi.

Vai trò và lợi ích đối với hoạt động tín dụng

Việc ứng dụng dữ liệu thay thế mang lại nhiều giá trị thiết thực cho cả tổ chức tín dụng lẫn khách hàng:

• Mở rộng phạm vi cho vay (Financial Inclusion): Theo Ngân hàng Thế giới (World Bank), trên toàn cầu vẫn còn khoảng 1,4 tỷ người trưởng thành chưa được tiếp cận dịch vụ tài chính chính thức. Dữ liệu thay thế giúp các tổ chức tín dụng phục vụ nhóm khách hàng này, đặc biệt tại Việt Nam nơi tỷ lệ người dân ở vùng nông thôn, khu vực phi chính thức còn rất lớn.

• Tăng độ chính xác của mô hình chấm điểm: Khi kết hợp dữ liệu thay thế với dữ liệu truyền thống, nhiều fintech trên thế giới ghi nhận mức tăng 10-25% độ chính xác của mô hình dự báo vỡ nợ (default prediction).

• Giảm chi phí thẩm định và thời gian phê duyệt: Quy trình cho vay có thể rút ngắn từ vài ngày xuống vài phút hoặc vài giây khi mô hình tự động phân tích dữ liệu thay thế theo thời gian thực.

• Đa dạng hóa danh mục tín dụng: Giúp ngân hàng và công ty tài chính tiếp cận phân khúc khách hàng mới mà trước đây bị loại trừ khỏi thị trường vay vốn chính thức.

• Hỗ trợ quản trị rủi ro theo thời gian thực: Dữ liệu hành vi liên tục được cập nhật cho phép cảnh báo sớm khi khách hàng có dấu hiệu suy giảm khả năng trả nợ.

Thách thức và lưu ý khi triển khai

Bên cạnh các lợi ích, việc ứng dụng dữ liệu thay thế cũng đặt ra nhiều thách thức đáng cân nhắc:

• Vấn đề bảo mật và quyền riêng tư: Việc thu thập và xử lý dữ liệu cá nhân phải tuân thủ các quy định về bảo vệ dữ liệu cá nhân theo Nghị định 13/2023/NĐ-CP về bảo vệ dữ liệu cá nhân và các quy định của Ngân hàng Nhà nước về an toàn, bảo mật trong hoạt động ngân hàng điện tử.

• Rủi ro thiên kiến thuật toán (Algorithmic Bias): Mô hình chấm điểm có thể phân biệt đối xử gián tiếp nếu dữ liệu đầu vào chứa định kiến về giới tính, dân tộc, khu vực địa lý hoặc tầng lớp kinh tế - xã hội.

• Chất lượng và độ tin cậy của dữ liệu: Không phải nguồn dữ liệu thay thế nào cũng có độ tin cậy tương đương. Dữ liệu tiện ích thường có tín hiệu mạnh hơn dữ liệu mạng xã hội vì liên quan trực tiếp đến nghĩa vụ tài chính.

• Khung pháp lý chưa đồng bộ: Tại Việt Nam, việc chia sẻ dữ liệu giữa các tổ chức tín dụng với nhà cung cấp dữ liệu (viễn thông, điện lực, thương mại điện tử) vẫn đang trong quá trình hoàn thiện khung pháp lý.

• Minh bạch và giải thích được (Explainability): Các mô hình AI phức tạp cần đảm bảo khả năng giải thích để khách hàng và cơ quan quản lý có thể hiểu được lý do từ chối tín dụng.

Ứng dụng thực tiễn tại Việt Nam và trên thế giới

Tại Việt Nam, nhiều công ty fintech và ngân hàng số đã bước đầu triển khai mô hình sử dụng dữ liệu thay thế. Một số ví dụ điển hình bao gồm: các công ty cho vay tiêu dùng sử dụng dữ liệu thuê bao di động kết hợp dữ liệu viễn thông để chấm điểm tín dụng cho khách hàng mới; các ví điện tử lớn như MoMo, ZaloPay, VNPay tích lũy lượng lớn dữ liệu giao dịch phục vụ cho sản phẩm "vay nhanh" trong hệ sinh thái. Trên thế giới, các công ty tiên phong như Tala (Mỹ), Lenddo (Singapore), Branch (châu Phi) đã xây dựng mô hình tín dụng dựa trên dữ liệu thay thế phục vụ hàng chục triệu khách hàng chưa có lịch sử tín dụng truyền thống. Tại Trung Quốc, các nền tảng như Ant Group (Alipay) sử dụng dữ liệu thanh toán trong hệ sinh thái để xây dựng hệ thống chấm điểm Sesame Credit (Hua Bei) với hơn 1 tỷ người dùng.

Xu hướng phát triển trong tương lai

Dữ liệu thay thế đang trở thành xu hướng tất yếu trong ngành tài chính ngân hàng toàn cầu. Một số xu hướng nổi bật có thể kể đến: (1) Kết hợp dữ liệu thay thế với công nghệ Open Banking và API ngân hàng để chuẩn hóa luồng dữ liệu; (2) Ứng dụng Federated Learning — kỹ thuật cho phép nhiều tổ chức cùng huấn luyện mô hình mà không cần chia sẻ trực tiếp dữ liệu khách hàng; (3) Phát triển các mô hình đánh giá rủi ro theo thời gian thực (real-time risk scoring) dựa trên dữ liệu streaming từ thiết bị di động; (4) Hài hòa hóa khung quản lý giữa các quốc gia, đặc biệt khi các tập đoàn tài chính hoạt động xuyên biên giới.

Lưu ý: Nội dung trên mang tính tham khảo chuyên môn, không thay thế cho tư vấn pháp lý, tài chính cụ thể của các tổ chức có thẩm quyền. Người đọc nên tra cứu thêm các văn bản pháp luật hiện hành và tài liệu chính thức từ Ngân hàng Nhà nước Việt Nam khi áp dụng vào thực tiễn.