Các ngân hàng Hàn Quốc đang đẩy mạnh sử dụng dữ liệu phi tài chính như đơn hàng trên ứng dụng giao đồ ăn, lịch sử thanh toán cước viễn thông và chi tiêu sinh hoạt để phát triển mô hình chấm điểm tín dụng thay thế. Động thái này nhằm mở rộng tín dụng bao trùm cho các nhóm khách hàng khó được đánh giá đầy đủ nếu chỉ dựa vào lịch sử giao dịch tài chính truyền thống, như người mới đi làm, lao động tự do và hộ kinh doanh nhỏ.

Shinhan Financial Group gần đây đã khởi động dự án “Inclusive Finance 2.0 ON” với quy mô 5.000 tỷ won. Một trong những trọng tâm của dự án là mở rộng áp dụng mô hình chấm điểm tín dụng thay thế.

Cuối năm ngoái, Shinhan Bank đã phát triển mô hình chấm điểm tín dụng thay thế dành cho người thu nhập thấp, sử dụng dữ liệu phi tài chính như chi tiêu sinh hoạt, hóa đơn công ích và lịch sử thanh toán tự động. Mô hình này đã được áp dụng cho các khoản vay tín chấp từ tháng 3 năm nay.

Ngân hàng này cũng dự kiến đưa mô hình trên vào quy trình thẩm định cho một sản phẩm cho vay có mức lãi suất trung bình, dự kiến ra mắt trong quý III.

Điểm đáng chú ý là việc tận dụng dữ liệu từ ứng dụng giao đồ ăn Ttaenggyeoyo. Shinhan Financial Group cho biết sẽ sử dụng dữ liệu thay thế từ nền tảng này, cùng dữ liệu ERP từ DJ Bank - thương hiệu tài chính số dành cho doanh nghiệp của Jeju Bank - để mở rộng cấp vốn cho doanh nghiệp vừa và nhỏ và hộ kinh doanh cá thể.

Các chỉ số như số lượng đơn hàng, dòng tiền doanh thu, mức độ liên tục của giao dịch và thông tin vận hành cửa hàng có thể phản ánh sát hơn năng lực kinh doanh thực tế của tiểu thương. Đây là nhóm khách hàng vốn khó được đánh giá đầy đủ trong các mô hình thẩm định thiên về báo cáo tài chính hoặc tài sản bảo đảm.

Trước đây, các mảng kinh doanh phi tài chính của ngân hàng thường bị nghi ngờ về hiệu quả sinh lời. Ứng dụng giao đồ ăn phải cạnh tranh gay gắt với các nền tảng lớn, trong khi dịch vụ MVNO bị đánh giá là có liên hệ trực tiếp không cao với hoạt động cốt lõi của ngân hàng.

Tuy nhiên, khi định hướng tín dụng bao trùm được nhấn mạnh hơn, các mảng này đang được nhìn nhận lại như một nguồn dữ liệu có thể giúp thu hẹp “điểm mù” trong đánh giá tín dụng, thay vì chỉ là dịch vụ bổ trợ.

Mảng MVNO cũng được chú ý trong bối cảnh đó. Lịch sử thanh toán cước viễn thông được xem là một trong những nguồn dữ liệu phi tài chính tiêu biểu để ước đoán xu hướng trả nợ của nhóm khách hàng thiếu lịch sử giao dịch tài chính.

Với người mới đi làm hoặc nội trợ - những người có lịch sử vay vốn và sử dụng thẻ còn hạn chế - hệ thống chấm điểm truyền thống thường cho kết quả bất lợi. Nếu bổ sung dữ liệu như cước viễn thông hoặc hóa đơn công ích, khả năng tiếp cận tài chính của nhóm này có thể được cải thiện.

KB Kookmin Bank từ năm 2024 đã xây dựng mô hình chấm điểm tín dụng thay thế dựa trên dữ liệu viễn thông từ dịch vụ di động KB Liiv M. Khi vai trò của mô hình đánh giá thay thế ngày càng rõ nét, giá trị của các nguồn dữ liệu này cũng được chú ý trở lại.

Trong khối ngân hàng số, hiệu quả của chấm điểm tín dụng thay thế cũng bắt đầu được ghi nhận. KakaoBank cho biết mô hình chấm điểm tín dụng thay thế chỉ sử dụng dữ liệu phi tài chính đã giúp ngân hàng cung cấp thêm 1.200 tỷ won dư nợ cho nhóm khách hàng có mức tín dụng trung bình và thấp.

Nhóm khách hàng này gồm cá nhân và hộ kinh doanh cá thể từng bị từ chối theo mô hình dựa trên thông tin tài chính, nhưng được xác nhận khả năng trả nợ thông qua dữ liệu thay thế như dữ liệu phân phối và dữ liệu chuyển khoản.

KakaoBank Score hiện được áp dụng trong thẩm định vay tín chấp nhằm nâng cao khả năng phân loại đối với nhóm khách hàng tín dụng trung bình - thấp và nhóm khách hàng có hồ sơ tín dụng mỏng. Ở mảng cho vay hộ kinh doanh, ngân hàng này cũng vận hành mô hình chuyên biệt theo từng ngành để đánh giá chủ cơ sở ăn uống và người bán hàng online.

Xu hướng tận dụng dữ liệu thay thế hiện lan rộng trên toàn ngành. Hana Financial Group gần đây cho biết đã bổ sung thêm dữ liệu thay thế phi tài chính và dự kiến áp dụng vào mô hình chấm điểm tín dụng cá nhân trong nửa cuối năm nay.

Ngoài dữ liệu viễn thông, thanh toán di động giá trị nhỏ, dữ liệu thương mại điện tử và thông tin về điểm chấp nhận thẻ, tập đoàn này dự kiến bổ sung thêm 7 loại dữ liệu mới, trong đó có dữ liệu từ Korea Financial Telecommunications & Clearings Institute, Kyobo Book Centre và thông tin hoàn thuế.

NH Nonghyup Financial cũng có kế hoạch hoàn thiện trong nửa cuối năm chiến lược thẩm định bằng machine learning dựa trên dữ liệu thay thế. Mô hình này sẽ phản ánh lịch sử thanh toán cước viễn thông, thuế, hóa đơn công ích, lịch sử sử dụng chợ truyền thống và phương tiện công cộng, cùng thông tin doanh thu từ các điểm chấp nhận thẻ của hộ kinh doanh.

Woori Bank gần đây cũng cho biết sẽ mở rộng nhóm khách hàng đủ điều kiện vay vốn thông qua chấm điểm tín dụng thay thế, kết hợp dữ liệu giao dịch tài chính với dữ liệu phi tài chính như viễn thông và thanh toán giá trị nhỏ.

Định hướng chính sách từ cơ quan quản lý tài chính cũng đang tạo thêm động lực cho xu hướng này. Trong năm nay, Ủy ban Dịch vụ Tài chính Hàn Quốc đã thành lập tổ công tác cải tổ hệ thống đánh giá tín dụng, tập trung thảo luận việc cải cách hệ thống chấm điểm tín dụng cá nhân, thúc đẩy chấm điểm tín dụng thay thế và nâng cao năng lực đánh giá tín dụng đối với hộ kinh doanh nhỏ.

Mục tiêu được đặt ra là tiếp cận tín dụng bao trùm không theo hướng hỗ trợ nhất thời, mà như một bước cải tổ trong cách hệ thống tài chính vận hành.

Một đại diện trong ngành tài chính nhận định yếu tố then chốt nằm ở sự cân bằng trong khai thác dữ liệu. Theo người này, để các mảng phi tài chính như ứng dụng giao đồ ăn và MVNO thực sự trở thành nền tảng cho tín dụng bao trùm, điều quan trọng không nằm ở số lượng dữ liệu, mà ở độ tin cậy và khả năng giải thích của dữ liệu đó.