14:14 - 17/10/2016
Tối ưu hóa dữ liệu – ‘át chủ bài’ của các công ty cho vay tiêu dùng
Một trong những đặc thù khiến các ngân hàng phải ngả mũ chào thua các công ty tài chính trong việc làm hài lòng khách hàng chính là tốc độ duyệt khoản vay cho khách hàng.
Nếu các ngân hàng giải quyết hồ sơ vay theo đơn vị tính bằng ngày thì ở các công ty tài chính, con số này được rút ngắn xuống còn vài…phút.
Chúng tôi có cuộc phỏng vấn với ông Bruce Butler – TGĐ Home Credit – công ty tài chính đang dẫn đầu thị trường về thị phần cũng như thời gian duyệt khoản vay cho khách hàng.
– Hiện tại, khi khách hàng nộp hồ sơ vay thì Home Credit lấy thông tin từ đâu để kiểm tra thẩm định hồ sơ vay khách hàng? Bao nhiêu phần trăm được quyết định trên yếu tố chủ quan của con người?
– Khách hàng đến điểm tư vấn của Home Credit được đặt tại các cửa hàng điện máy, điện gia dụng, điện thoại để được tư vấn về vay trả góp. Sau khi nhân viên tư vấn tiếp nhận Đơn đề nghị vay vốn từ khách hàng, quy trình thẩm định sau đó hầu như là tự động.
Khách hàng cần cung cấp thông tin cá nhân cho chúng tôi, như là: CMND, số điện thoại, nghê nghiệp, địa chỉ email… Ngoài ra, chúng tôi cũng lấy được thông tin về lịch sử mua sắm cũng như thông tin về sản phẩm được mua tại cửa hàng.
Bên cạnh đó, hệ thống của chúng tôi sẽ tổng hợp một cách có hệ thống những thông tin từ nhiều nguồn: Trung tâm Thông tin tín dụng (CIC) thuộc ngân hàng nhà nước VN nơi lịch sử tín dụng của khách hàng được lưu trữ trong vòng 5 năm và thông tin từ các nguồn khác từ bên ngoài. Từ tất cả những thông tin trên, hệ thống sẽ đưa ra “bảng điểm” cho từng khách hàng.
Dựa vào bảng điểm đó, chúng tôi sẽ quyết định bước tiếp theo. Chúng tôi có thể duyệt khoản vay ngay lập tức hoặc là sẽ thực hiện gọi điện để xác thực lại thông tin trước khi ra quyết định cuối cùng. Kết quả đó sẽ được chuyển ngược lại cho nhân viên tư vấn để nhân viên thông báo cho khách hàng.
Tất cả quy trình thẩm định trên được thực hiện trong vòng vài phút và hoàn toàn tự động. Tại thời điểm hiện tại, 95% khách hàng của Home Credit nhận được kết quả dưới 15 phút, trung bình khoảng 5 phút cho mỗi khách hàng.
Mặc dù mỗi ngày, chúng tôi nhận được hàng ngàn đơn đề nghị vay vốn, nhờ vào hệ thống tính điểm nội bộ ưu việt này, chúng tôi chỉ mất vài phút để đưa ra quyết định cho mỗi hồ sơ. Điêu này làm khách hàng rất hài lòng.
Trong các quy trình mà dữ liệu được thu thập và phân tích tự động, không có sự can thiệp của con người thì tôi tin ở đó có sự khách quan. Lợi thế cạnh tranh này của Home Credit so với những công ty đối thủ khác trên thị trường là điều mà chúng tôi vô cùng tự hào.
– Làm thế nào để công ty vừa có thể ra quyết định nhanh mà vừa đảm bảo tối thiểu hóa mức độ rủi ro mà công ty phải chịu?
Chúng tôi kế thừa hệ thống tính điểm từ công ty mẹ ở Cộng hòa Czech. Hệ thống tính điểm tự động đã được phát triển trong nhiều năm bởi những chuyên gia hàng đầu và sau đó được sửa đổi để áp dụng cho từng quốc gia nơi Home Credit hoạt động.
Tại VN, hệ thống này được áp dụng và cập nhật liên tuc để phù hợp với thị trường Việt Nam vốn còn khá mới mẻ. Đây là tài sản giá trị của chúng tôi bởi vì tôi tin rằng không công ty tài chính nào khác trên thị trường Việt Nam có thể có được.
Song song, chúng tôi cũng đã cho triển khai dự án có tên gọi là Dữ liệu lớn (Big Data) chứa đựng tất cả những thông tin về lịch sử tín dụng của mỗi khách hàng.
Nguồn dữ liệu này sẽ giúp chúng tôi đánh giá chính xác hơn về khách hàng trước khi quyết định có cho họ vay hay không.
Đồng thời, Home Credit là công ty dẫn đầu tại nhiều nước về hiệu quả quản lý rủi ro trong ngành tài chính tiêu dùng. Công cụ quản lý rủi ro được chúng tôi phát triển dựa trên kinh nghiệm ở các thị trường mới nổi.
Tuy nhiên, những quy định về cấp duyệt hay thu hồi khoản vay thì được xây dựng riêng cho Home Credit Việt Nam dựa trên thực tế văn hóa, kinh tế của đất nước này.
Tôi rất vui khi có thể nói chúng tôi luôn duy trì tỉ lệ nợ xấu ở mức dưới 4%. So với chuẩn quốc tế, con số này khá thấp trong ngành dịch vụ tài chính tiêu dùng.
Bên cạnh các công cụ đánh giá truyền thống mức độ tin tưởng về mặt tín dụng của khách hàng, chúng tôi còn sử dụng các mô hình thống kê để xây dựng hồ sơ về thói quen tiềm năng của khách hàng. Những mô hình này cho phép chúng tôi tăng cường sự hiểu biết của mình về cá nhân khách hàng.
– Ông có cho là thông tin từ mạng xã hội như Facebook (FB) là một nguồn tốt cho các công ty cho vay tiêu dùng như Home Credit? Nếu có, xin ông cho biết Home Credit đã tận dụng thông tin này như thế nào?
– Vâng, tôi cho là đây là nguồn thông tin vô cùng lớn và hữu dụng mà chúng tôi có thể tận dụng để phục vu cho kinh doanh của mình.
Thực tế, Home Credit tại các nước khác đang nghiên cứu khả năng kết hợp thông tin của khách hàng trên FB vào quy trình thẩm định. Khi chúng tôi có càng nhiều thông tin về khách hàng thì hẳn nhiên thời gian duyệt hồ sơ vay càng được rút ngắn.
Ví dụ, Home Credit Philippines đã bắt đầu triển khai thử nghiệm sử dụng dữ liệu từ FB từ quý 1 năm 2015 và chứng minh rằng những dữ liệu này rất hữu ích cho quy trình thẩm định khách hàng. Mấu chốt của việc thử nghiệm là để kiểm tra chéo giữa thông tin được khách hàng cung cấp với thông tin của khách hàng trên FB.
Họ đã tìm thấy được 77% khách hàng trên FB cá nhân của khách hàng và 85% khách hàng này có thông tin được hiển thị toàn bộ hoặc từng phần. Theo đó, họ đã kiểm tra xem đối chiếu hình ảnh khách hàng, thông tin về số điện thoại khác mà khách hàng có, tên công ty khách hàng làm việc, địa chỉ cư trú… với thông tin khách hàng đã cung cấp.
Home Credit Việt Nam sẽ nhanh chóng áp dụng những thành công từ kinh nghiệm này để đẩy mạnh hơn nữa lợi thế của chúng tôi trong việc quản lý dự liệu nhằm tăng độ hài lòng của khách hàng.
– Xin cảm ơn ông!
Triều Anh
Theo BSA.org.vn
Ý kiến của bạn về bài viết
Không có chức năng bình luận cho bài viết này