Eight Percent ngày 28/7 cho biết đã triển khai mô hình chấm điểm tín dụng nội bộ thế hệ thứ năm E-index 5.0 cho các sản phẩm vay cá nhân, dựa trên khoảng 7,2 triệu bộ dữ liệu đánh giá tín dụng cá nhân tích lũy trên nền tảng của công ty.

Theo doanh nghiệp, mô hình mới được phát triển theo hướng rút gọn số lượng biến số đánh giá nhưng vẫn nâng độ chi tiết trong việc phân tích khả năng trả nợ, nhất là với nhóm khách hàng có hồ sơ tín dụng trung bình - thấp và những người thiếu lịch sử tài chính.

E-index 5.0 được huấn luyện bằng dữ liệu hành vi không chỉ từ nhóm khách hàng được phê duyệt khoản vay, mà còn bao gồm khách hàng bị từ chối trong quá trình thẩm định, khách hàng tất toán trước hạn và những người từng quá hạn nhưng sau đó quay lại trả nợ đúng hạn.

Eight Percent cho biết mô hình cũng tăng cường năng lực thẩm định đối với các nhóm khách hàng khó đánh giá nếu chỉ dựa vào lịch sử giao dịch tài chính truyền thống, như người mới đi làm, lao động tự do và người làm việc theo mô hình gig.

Theo kết quả mô phỏng nội bộ, E-index 5.0 giúp nâng khả năng phân loại năng lực trả nợ của nhóm khách hàng có hồ sơ tín dụng trung bình - thấp thêm 21,3% so với trường hợp chỉ sử dụng điểm tín dụng từ các đơn vị chấm điểm tín dụng cá nhân. Trên toàn bộ tập khách hàng, mức cải thiện đạt 8,2%.

Công ty cho biết sẽ sử dụng E-index 5.0 làm nền tảng cho công tác thẩm định và quản trị rủi ro, qua đó mở rộng các sản phẩm đầu tư liên kết trên nền tảng tài chính trực tuyến cùng các tổ chức tài chính như ngân hàng tiết kiệm và các tổ chức tài chính đối tác.

Park Kwon-su, Trưởng nhóm CSS của Eight Percent, cho biết công ty đã nâng cấp mô hình theo hướng để thuật toán máy học dựa trên trí tuệ nhân tạo tự động chọn lọc các tín hiệu cốt lõi phục vụ đánh giá khả năng trả nợ, từ đó cải thiện độ ổn định và hiệu quả vận hành.

Theo ông, tốc độ và độ ổn định của hệ thống thẩm định tự động quy mô lớn đã được cải thiện, đồng thời tạo nền tảng để xử lý chính xác hơn các khoản vay có lãi suất ở mức trung bình khi dòng vốn từ nhà đầu tư tổ chức tham gia thị trường.