Công nghệ Credit Score – Chấm điểm tín dụng
có gì đặc biệt?

Một hệ thống tính toán suy luận dựa trên tổ hợp của nhiều công nghệ gộp lại….

Công nghệ thông tin và Internet ngày càng phát triển đã và đang đổ bộ vào hầu hết các khu vực trên thế giới ở mọi ngóc ngách của đời sống xã hội.

Ngành Tài Chính – Ngân Hàng tất nhiên cũng không nằm ngoài xu thế này. Các ứng dụng công nghệ thông tin mới làm thay đổi toàn bộ mô thức cung ứng và vận hành các dịch vụ tài chính thông thường.

Hệ thống Credit Score ứng dụng tổ hợp của nhiều công nghệ gộp lại. (Data Warehouse, BigData, AI, Neural Network, Deep Learning,….).

Đi kèm với nó là sự giảm sát, cải tiến của các chuyên gia Công Nghệ có 20 năm kinh nghiệm trong ngành. (Toán thống kê, mạng thần kinh, nghiên cứu thị trường, nghiên cứu hành vi xã hội).

KYC – Know Your Customer là gì?

  • KYC, viết tắt của Know Your Client/Customer. Nghĩa là “Thấu hiểu Khách hàng” hay “Biết khách hàng là ai”.
  • Đây là quá trình mà một doanh nghiệp (đặc biệt các ngành đầu tư, ngân hàng, tài chính,..) cần phải hiểu rõ và xác minh danh tính của khách hàng cũng như các thông tin chi tiết về khả năng chịu rủi ro, kiến thức đầu tư và khả năng tài chính của khách hàng. Từ đó, tránh được các hành vi trộm cắp danh tính, gian lận tài chính, các vấn đề liên quan đến hoạt động rửa tiền,…. Và đưa ra những đề xuất phù hợp cho nhu cầu của khách hàng. 
  • KYC giúp tăng sức mạnh cho Credit Score vì “thấu hiểu khách hàng” và dự đoán được “hành vi cá nhân” của khách hàng đối với một tình huống có thể xảy ra. (Vd: phản ứng của khách hàng sẽ như thế nào với một sản phẩm, một thương hiệu, tại một thời điểm, tại một không gian…). Từ đó góp phần tạo nên hệ thống chấm điểm tín dụng toàn diện.

Lý thuyết “Xếp Hạng Tín Dụng”

  • Xếp Hạng Tín Dụng là một trong những công cụ quản lý rủi ro tín dụng khoa học và hiệu quả mà các ngân hàng, tổ chức tín dụng đang triển khai áp dụng.
  • Tuy nhiên, các chỉ tiêu cơ bản trong chấm điểm khách hàng hiện nay vẫn còn hạn chế và thủ công nên kết quả xếp hạng chưa phản ánh đúng tình hình khách hàng, đồng thời khiến cho quá trình thẩm định tốn nhiều thời gian và nhân lực.
  • Chính vì thế, Fibo ứng dụng công nghệ và cải tiến lý thuyết này để tạo nên hệ thống chấm điểm tín dụng tự động Credit Score.

Big Data

Big Data (dữ liệu lớn) là thuật ngữ dùng để chỉ một tập hợp dữ liệu rất lớn, rất phức tạp và chứa rất nhiều thông tin quý giá. Việc trích xuất thành công Big Data sẽ giúp ích cho việc kinh doanh, nghiên cứu khoa học…. Trong đó đặc biệt là hoạt động Tài Chính – Ngân Hàng.

Big Data được hình thành chủ yếu từ các nguồn:

  • Dữ liệu hành chính
  • Dữ liệu từ hoạt động thương mại
  • Dữ liệu từ các hành vi
  • Dữ liệu từ mạng xã hội
  • Dữ liệu từ các thiết bị cảm biến
  • Dữ liệu từ các thiết bị theo dõi…

Big Data sẽ mang đến nhiều lợi ích ngành tài chính – ngân hàng như: tiết giảm chi phí, tăng thời gian phát triển và tối ưu hóa sản phẩm, hỗ trợ đưa ra những quyết định đúng và hợp lý hơn trong việc chấm điểm tín dụng, tiết kiệm thời gian xử lý thông tin của khách hàng và phòng chống rủi ro gian lận…

Chuyên gia Công nghệ

Nguyễn dương huy vũ
Ceo - FiBO

  • 1998: Bắt đầu nguyên cứu AI và Neural Network tại Đại Học Tổng Hợp TpHCM (này là ĐH KHTN)
  • 2000: Xây BigData từ việc phát triển hệ thống Topology số hóa đường phố Việt Nam.
  • 2007: Xây Data Warehouse dữ liệu tên miền và doanh nghiệp Việt Nam
  • 2009: Tiếp cận các dữ liệu Viễn Thông Việt Nam

⇒ Ông Vũ có sự “thấu hiểu” về dữ liệu và ứng dụng “sức mạnh của dữ liệu” vào việc kinh doanh.

Phạm Minh Toàn
CEO - Time Universal

Với kinh nghiệm hơn 15 năm tư vấn và thực hiện marketing và truyền thông cho các tập đoàn lớn tại Việt Nam như Vingroup, Honda, Bảo Việt, Sacombank, Techcombank, … Ông Toàn cùng Time Universal sẽ là đối tác triển khai Công nghệ và Kinh doanh cho Credit Score.