Ảnh: Yonhap

Hàn Quốc sắp triển khai cơ chế chấm điểm tín dụng bằng trí tuệ nhân tạo (AI) cho hộ kinh doanh nhỏ, cho phép nhóm khách hàng thiếu lịch sử tín dụng vẫn có cơ hội tiếp cận vốn ngân hàng. Mô hình cho vay vốn lâu nay phụ thuộc nhiều vào tài sản bảo đảm và hồ sơ tín dụng quá khứ được kỳ vọng sẽ dần chuyển sang cách đánh giá dựa trên dữ liệu và triển vọng tăng trưởng.

Ngày 9/4, Ủy ban Dịch vụ Tài chính Hàn Quốc tổ chức phiên họp thứ ba của tổ công tác cải cách hệ thống chấm điểm tín dụng tại trụ sở Hiệp hội Ngân hàng, đồng thời công bố kế hoạch triển khai “hệ thống chấm điểm tín dụng chuyên biệt cho hộ kinh doanh nhỏ” mang tên SCB (Small Business & Self-ownership Credit Bureau).

Tính đến năm 2025, Hàn Quốc có khoảng 7,9 triệu cơ sở kinh doanh nhỏ, chiếm 95% tổng số doanh nghiệp và tạo việc làm cho 10,9 triệu người, tương đương 46% tổng việc làm cả nước. Tuy nhiên, khoảng 90% dư nợ vay của nhóm này vẫn tập trung ở các khoản vay có tài sản bảo đảm hoặc bảo lãnh, trong đó vay thế chấp chiếm 79,8%, còn bảo lãnh và các hình thức khác chiếm 10,6%. Điều này khiến những hộ thiếu lịch sử tín dụng gặp nhiều rào cản khi tiếp cận vốn.

Tại một buổi đối thoại với các hộ kinh doanh nhỏ hồi năm ngoái, có ý kiến cho biết: “Một người 28 tuổi, mới đi làm 3 tháng, vẫn có thể vay tín chấp 20 triệu won. Trong khi đó, mẹ tôi buôn bán suốt 30 năm, trả nợ đúng hạn nhưng vẫn không vay được ngân hàng nên phải tìm đến tín dụng đen”.

SCB là mô hình AI đánh giá triển vọng tăng trưởng của hộ kinh doanh nhỏ dựa trên dữ liệu phi tài chính như doanh thu, khu vực kinh doanh, khả năng duy trì hoạt động, thời gian kinh doanh, số lao động và chỉ số tăng trưởng trên các nền tảng phân phối. Hệ thống phân nhóm ngành thành bán buôn - bán lẻ, lưu trú - ăn uống, dịch vụ khác và công nghệ để đối chiếu với các doanh nghiệp cùng lĩnh vực.

Kết quả được chia thành 10 bậc, gồm xuất sắc (S1-S2), tốt (S3-S4), trung bình (S5-S6), dưới chuẩn (S7-S9) và rủi ro (S10). Điểm tăng trưởng S càng cao, khách hàng càng có khả năng được nâng hạng tín dụng hiện hữu, từ đó cải thiện khả năng được duyệt vay, tăng hạn mức hoặc hưởng lãi suất ưu đãi.

Mô hình chấm điểm kết hợp cả yếu tố định lượng và phi định lượng. Trước hết, AI xử lý các dữ liệu như doanh thu, khu vực kinh doanh và thời gian hoạt động để xác định hạng tăng trưởng định lượng. Sau đó, hệ thống bổ sung đánh giá định tính dựa trên năng lực của chủ cơ sở, mức độ khác biệt của dịch vụ, quyền sở hữu trí tuệ và thông tin trên nền tảng trực tuyến để xác định xếp hạng cuối cùng.

SCB dự kiến được thí điểm từ tháng 8 tại 7 ngân hàng gồm KB Kookmin, Shinhan, Hana, Woori, NongHyup, Industrial Bank of Korea và Jeju Bank. Trong giai đoạn đầu, hệ thống sẽ được áp dụng cho hoạt động thẩm định các khoản vay dành cho hộ kinh doanh nhỏ với quy mô khoảng 1.800 tỷ won.

Ủy ban Dịch vụ Tài chính Hàn Quốc cho biết sẽ đánh giá kết quả thí điểm vào nửa cuối năm 2027, sau đó hoàn thiện SCB theo đặc thù của từng công ty chấm điểm tín dụng và từng tổ chức tài chính, trước khi mở rộng ra toàn hệ thống tài chính từ năm 2028.

Song song với đó, một “Trung tâm thông tin tích hợp cho hộ kinh doanh nhỏ” (SDB) sẽ được thành lập trong Cơ quan Thông tin Tín dụng Hàn Quốc để thu thập và quản lý có hệ thống dữ liệu phi tài chính. SDB được kỳ vọng hỗ trợ phát triển các sản phẩm chuyên biệt, cung cấp tư vấn tài chính theo nhu cầu và dịch vụ giải thích kết quả chấm điểm tăng trưởng.

Cơ quan quản lý cũng sẽ áp dụng cơ chế miễn trách nhiệm khi nhân viên các tổ chức tài chính sử dụng SCB trong quá trình thẩm định, đồng thời ban hành và phổ biến hướng dẫn sử dụng SCB để đưa vào đánh giá thành tích. Kết quả ứng dụng SCB của các ngân hàng cũng sẽ được phản ánh trong đánh giá đóng góp xã hội và đánh giá tổng hợp về tài chính toàn diện.

Ủy ban Dịch vụ Tài chính Hàn Quốc ước tính, nếu SCB vận hành ổn định, mỗi năm khoảng 700.000 người có thể được cấp mới các khoản vay với tổng quy mô 10.500 tỷ won, đồng thời tạo ra hiệu quả giảm chi phí lãi vay khoảng 84,5 tỷ won.

Trong số này, khoảng 320.000 hộ kinh doanh nhỏ thuộc nhóm tín dụng trung bình - thấp được kỳ vọng sẽ được chấm ở nhóm S cao hơn, qua đó tạo thêm 5.400 tỷ won khoản vay mới hoặc bổ sung mỗi năm, cùng mức giảm chi phí lãi vay khoảng 69,7 tỷ won. Khoảng 380.000 hộ kinh doanh nhỏ vốn có tín dụng cao cũng được kỳ vọng mở rộng thêm khả năng tiếp cận 5.100 tỷ won vốn vay nhờ ưu đãi về hạn mức và lãi suất.

Chủ tịch Ủy ban Dịch vụ Tài chính Hàn Quốc Lee Eok-won nhấn mạnh SCB là điểm khởi đầu cho quá trình chuyển từ mô hình tài chính dựa vào tài sản bảo đảm và lịch sử tín dụng sang mô hình cung ứng vốn dựa trên dữ liệu và triển vọng tăng trưởng. Theo ông, cần có một thay đổi mang tính cấu trúc để dòng vốn có thể đến được với các hộ kinh doanh nhỏ có tiềm năng phát triển, ngay cả khi điều kiện tài chính hiện tại chưa thực sự vững mạnh.

Liên đoàn Hộ kinh doanh nhỏ cũng bày tỏ ủng hộ kế hoạch này. Tổ chức cho rằng SCB phản ánh đúng nhu cầu từ thực tế và có thể trở thành chất xúc tác giúp thu hẹp khoảng trống trong tiếp cận tài chính, đồng thời giảm đáng kể tình trạng bất cân xứng thông tin và chênh lệch trong đánh giá tín dụng.

Chủ tịch Liên đoàn Song Chi-young cho biết hệ thống vẫn cần một giai đoạn thí điểm và bổ sung để vận hành ổn định, nhưng Liên đoàn sẽ hỗ trợ tối đa để SCB được triển khai hiệu quả trong thực tế.

Các ngân hàng tham gia thí điểm cũng cho thấy quyết tâm sớm đưa hệ thống vào sử dụng. Đại diện Hana Bank cho biết ngân hàng sẽ dùng SCB để nhận diện các hộ kinh doanh nhỏ có năng lực vận hành và tiềm năng tăng trưởng, từ đó cung cấp các giải pháp tài chính phù hợp nhằm hỗ trợ tăng trưởng bền vững.

Theo ngân hàng này, SCB sẽ được sử dụng tích cực trong quá trình thẩm định sản phẩm dành riêng cho hộ kinh doanh cá thể và hộ kinh doanh nhỏ mang tên “Hana The Soho Credit Loan”. Hana Bank cũng dự kiến tung ra sản phẩm tín chấp được thiết kế theo từng hạng SCB, đồng thời phát triển mô hình SCB nội bộ dựa trên dữ liệu tích lũy từ giai đoạn thí điểm để tiếp tục nâng cấp hệ thống.

Từ khóa

#Hàn Quốc #SCB #AI #chấm điểm tín dụng #hộ kinh doanh nhỏ #ngân hàng #dữ liệu phi tài chính
Copyright © DigitalToday. All rights reserved. Unauthorized reproduction and redistribution are prohibited.