RBCredit - Giải pháp chấm điểm tín dụng của Trung tâm RAR

Nội dung

Trung tâm nghiên cứu - Ứng dụng dữ liệu dân cư và căn cước công dân thuộc bộ Công An đang nghiên cứu và phát triển giải pháp chấm điểm tín dụng RBCredit để ưu tiên phục vụ an sinh xã hội. Mục tiêu của giải pháp là giúp người nghèo, sinh viên tiếp cận các khoản vay tín dụng, tiêu dùng từ hệ thống ngân hàng và các tổ chức tài chính.

I. Thông tin về trung tâm RAR

Rar Center là tên viết tắt của Trung tâm nghiên cứu - Ứng dụng dữ liệu dân cư và căn cước công dân được thành lập từ 11/6/2021. Với nhiệm vụ cung cấp các giải pháp dựa trên hệ thống cơ sở dữ liệu dân cư và CCCD cho doanh nghiệp một cách nhanh chóng, tiện lợi.

Rar Center hướng tới cung cấp các sản phẩm và dịch vụ chất lượng, tin cậy, đảm bảo bảo mật nhằm thúc đẩy chính phủ điện tử, chính phủ số, nền kinh tế số và xã hội số tại nước ta. Trên cơ sở đó cho phép chúng ta bước vào giai đoạn mới trong việc quản lý con người, quản lý dân cư từ thủ công truyền thống sang hiện đại số nhằm đáp ứng yêu cầu hội nhập quốc tế và khu vực.

Rar Center cho ra mắt giải pháp chấm điểm tín dụng RBCredit

Những sản phẩm Rar Center đang cung cấp mà các doanh nghiệp trong nước ứng dụng được ngay là: Dịch vụ tư vấn, kiểm soát sử dụng CCCD phục vụ kiểm soát an ninh bằng thẻ CCCD, thiết bị thu nhận vân tay, thiết bị đọc chip, kết quả thống kê phân tích dữ liệu…

Những ứng dụng đang được phát triển để tiếp tục cung ứng: Ứng dụng xác minh qua mobile, thiết bị xác thực sinh trắc, định danh số, xác thực điện tử và chữ ký số…

II. Thông tin sản phẩm RBCredit của RAR

1. RBCredit là gì?

RBcredit là tên gọi của giải pháp chấm điểm tín dụng do Rar Center hợp tác với Đại học Bách Khoa nghiên cứu và phát triển, hoạt động trên hệ thống dữ liệu Dân cư và CCCD của Trung tâm nghiên cứu - Ứng dụng dữ liệu dân cư.

Đây là dự án xây dựng và triển khai giải pháp đánh giá khả tín khách hàng vay cá nhân hiện quả dựa trên phương pháp phân tích dữ liệu lớn (Big Data), ứng dụng trí tuệ nhân tạo (AI) hoàn toàn cho người dân Việt Nam.

Sau đại dịch covid, nền kinh tế bước vào giai đoạn khó khăn, rất nhiều người thu nhập thấp và cận trung bình tìm kiếm giải pháp tiêu dùng nhanh được quảng cáo trên mạng xã hội và tiếp cận ứng dụng cho vay tiêu dùng chưa được xác thực. Từ đó tỷ lệ người dân rơi vào bẫy lừa đảo chiếm đoạt tiền hoặc trở thành con nợ tín dụng đen gia tăng. Những vấn đề này gây ra hệ lụy xã hội khó lường.

Thị trường tài chính tiêu dùng và dịch vụ tiêu dùng đang phát triển, đóng vai trò quan trọng trong nền kinh tế đã tạo nên cơ hội tăng trưởng cho các tổ chức tín dụng phát triển và cũng đặt ra thách thức không nhỏ.

Việc triển khai giải pháp RBcredit nhằm thúc đẩy an sinh xã hội, tăng tỷ lệ người dân tiếp cận với các sản phẩm tài chính chính thống, an toàn và góp phần đẩy lùi tín dụng đen.

Tìm hiểu về giải pháp chấm điểm tín dụng RBCredit

2. RBCredit hoạt động như thế nào?

Sản phẩm RBcredit được xây dựng hoạt động dựa trên những công nghệ và công cụ hiện đại nhất.

Công nghệ ứng dụng trong giải pháp RBcredit:

Công nghệ Big Data: Là giải pháp công nghệ thông tin liên quan tới việc thu thập, lưu trữ, quản lý và phân tích lượng lớn dữ liệu có quy mô, tốc độ cao mà công nghệ xử lý truyền thông không thể thực hiện hiệu quả. Với các doanh nghiệp, Big Data giúp giải quyết các vấn đề kinh doanh quan trọng đặc biệt liên quan tới khách hàng.

Trí tuệ nhân tạo (AI): Là công nghệ tạo ra các hệ thống máy tính hoặc máy tính có thể thực hiện các tác vụ thông minh thay thế cho con người. AI tạo ra những hệ thống máy tính có khả năng tự học hỏi, tư duy và đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu mà không cần phải được lập trình từ trước.

Data Science (Khoa học dữ liệu): Với sự kết hợp từ nhiều lĩnh vực như: thống kê, toán học, khoa học máy tính và lĩnh vực chuyên sân tạo ra thông tin hữu ích để đưa ra những quyết định thông minh.

Cách thức hoạt động của giải pháp Credit score

RBcredit sử dụng 4 công cụ hiện đại:

Vietnam Credit Scoring Platform – Phần mềm nền tảng đánh giá khả tín khách hàng vay Việt Nam: Đây là sản phẩm được phát triển bởi BKLytics gồm quy trình và công cụ hỗ trợ phát triển, vận hành hệ thống đánh giá khả tín khách hàng vay cá nhân trên nền tảng Big Data.

Apache Spark: Là công cụ mã nguồn mở dựa trên phân án (distributed) và hiệu suất cao, sử dụng để xử lý và phân tích big data. Spark có một số ưu điểm: Hiệu suất cao, xử lý phân tán, API linh hoạt, hỗ trợ nhiều công cụ và thư viện, đa dạng ứng dụng…

Thư viện Scikit – learn (viết tắt Sklearn): Là thư viện mã nguồn mở phổ biến trong ngôn ngữ lập trình Python được sử dụng rộng rãi trong lĩnh vực Machine learning và phân tích dữ liệu. Sklearn có đặc điểm và lợi tích: Dễ học và sử dụng, hỗ trợ đa dạng thuật toán, tích hợp mạnh mẽ, tài liệu phong phú, có cộng đồng lớn.

Apache Airflow: là công cụ mã nguồn mở được ứng dụng trong việc quản lý, lên lịch thực hiện các công việc tự động hoặc theo lịch trình, hỗ trợ xử lý các luồng công việc phức tạp, có nhiều bước và phụ thuộc lẫn nhau. Apache Airflow có đặc điểm: Tích hợp đa dạng công nghệ, quản lý lịch trình công việc, tùy chỉnh linh hoạt, kiểm soát tiến trình, có cộng đồng và được cải tiến liên tục.

ORTools: Là bộ công cụ mã nguồn mở của Google sử dụng trong lĩnh vực Vận trù học (OR - Operational Research), tối ưu hóa. Bộ công cụ này giúp giải quyết các bài toán tối ưu hóa phức tạp.

III. Đánh giá tiềm năng của RBCredit trong việc đánh giá khách hàng vay cá nhân

Việt Nam đang được xem là một trong những nước Châu Á có thị trường tài chính tiêu dùng giàu tiềm năng phát triển với dân số xấp xỉ 100 triệu người, độ tuổi trung bình dân số ở mức trẻ 33.7 tuổi cùng với sự phát triển kinh tế ổn định, mức tiêu dùng của người dân ngày càng tăng.

Đánh giá tiềm năng của giải pháp chấm điểm tín dụng của RAR Center

Nhu cầu vay tiêu dùng của người dân nhất là giới trẻ đang tăng cao bởi xu thế mua sắm trực tuyến cũng như thói quen tiêu dùng mua trước trả sau được ưa chuộng.

Nói về vay tiêu dùng, nhiều người cũng chưa có đủ điều kiện để tiếp cận tới các gói cho vay của các ngân hàng lớn. Vấn đề này tập trung nhiều ở nhóm khách hàng có thu nhập từ 4 – dưới 10 triệu đồng/ tháng đặc biệt là với nhóm khách hàng dưới 4 triệu đồng.

Để thỏa mãn nhu cầu tài chính tiêu dùng cá nhân, nhóm khách hàng này thường tìm tới các kênh tài chính phi chính thức như: cầm đồ, P2P, ứng dụng cho vay…Chính điều này đã tạo cơ hội cho tội phạm “tín dụng đen” phát triển và trở thành vấn đề nan giải gây ra nhiều hệ lụy cho xã hội về an ninh trật tự.

Đối với các doanh nghiệp/ tổ chức chính thống cũng gặp khá nhiều khó khăn khi tiếp cận tới đối tượng khách hàng tiềm năng trên bởi vướng mắc ở khâu thẩm định để phê duyệt khoản vay do ít dữ liệu thông tin.

Từ tình hình thực tế trên có thể nhận thấy tiềm năng phát triển và hiệu quả ứng dụng của giải pháp RBCredit trong việc đánh giá khách hàng vay cá nhân là rất lớn và cần thiết.

Từ tháng 11/2022, Rar Center, BKLytics đã phối hợp với một số tổ chức tín dụng, ngân hàng và công ty công nghệ tài chính thực hiện thử nghiệm đánh giá độ chính xác của sản phẩm RBCredit dựa trên dữ liệu lịch sử.

Có 3 đối tác đã thực hiện hoàn thành đánh giá là: PVCombank (ngân hàng Thương mại cổ phần Đại Chúng); Mcredit (Công ty tài chính TNHH MB Shinsei), Công ty công nghệ tài chính Data Nest.

Giải pháp RBCredit được nghiên cứu và hoàn thiện một cách tốt nhất khi cho ra mắt

Với 2 kịch bản tình huống giả định được đưa ra để đánh giá và thẩm định:

Tình huống 1: Tổ chức tín dụng chưa có mô hình đánh giá khả tín khách hàng vay nội bộ. RBCredit được sử dụng như mô hình đánh giá khả tín khách hàng vay duy nhất. Tình huống này thu được kết quả GINI 20% – 52% tùy vào sản phẩm tín dụng.

Tình huống 2: Tổ chức tín dụng đã có mô hình đánh giá khả tín khách hàng vay nội bộ. Điểm tín dụng Credit được sử dụng kết hợp như một cấu phần trong mô hình đánh giá khách hàng vay nội bộ. Kết quả thu được là GINI mô hình nội bộ tăng 5% - 9%.

Tất cả đối tác tham gia quá trình đánh giá đều có chung nhận định giải pháp RBCredit có độ ổn định cao, có hiệu quả với các sản phẩm cho vay mua xe máy, mua máy tính xách tay, đồ điện tử, và vay tín chấp với khoản vay trong khoảng 50 triệu đồng. Tất cả khách hàng đều có thư ngỏ muốn hợp tác sử dụng kết quả của RBCredit.

Như vậy, RBCredit là một giải pháp hoàn toàn có tính ứng dụng và đem lại kết quả tốt trong việc đánh giá khách hàng vay cá nhân. Đây sẽ là một phương pháp giúp doanh nghiệp có thông tin dữ liệu và phần nào phá vỡ khó khăn khi tiếp cận tới nhóm đối tượng tiềm năng mới. Vega Fintech là một trong những đơn vị cung ứng và phân phối các giải pháp chấm điểm tín dụng hàng đầu trên thị trường. Mong rằng với sản phẩm RBCredit, sẽ là một bước tiến lớn trong lĩnh vực tài chính tiêu dùng cá nhân.

Tìm hiểu thêm: Giải pháp đọc và xác thực căn cước công dân gắn chip Vega Fintech