Các tổ chức tài chính vi mô và Big Data: Họ phân tích người vay dựa trên dấu vết kỹ thuật số của họ như thế nào?
Trong những năm gần đây, ngành dịch vụ tài chính tại Việt Nam đã có những thay đổi đáng kể nhờ ứng dụng công nghệ. Một trong những đơn vị mới đáng chú ý nhất trên thị trường là các tổ chức tài chính vi mô, ngày càng sử dụng nhiều phương pháp phân tích dữ liệu và khái niệm Big Data để đánh giá người đi vay. Các tổ chức tài chính vi mô sử dụng dấu vết kỹ thuật số của người nộp đơn để đưa ra quyết định cho vay như thế nào? Những công nghệ nào được sử dụng và điều này mở ra triển vọng gì cho thị trường tài chính? Đây sẽ là bài viết của chúng tôi..
Big Data và vai trò của nó trong các tổ chức tài chính vi mô
Big Data là mảng thông tin có đặc điểm rất lớn và phức tạp đến mức các phương pháp xử lý dữ liệu truyền thống không thể xử lý được. Dữ liệu từ các nền tảng trực tuyến, mạng xã hội, giao dịch kỹ thuật số và thậm chí phân tích hành vi của người dùng đều là những yếu tố tạo nên dấu ấn số mà mỗi người tạo ra khi họ tương tác với không gian số.
Các tổ chức tài chính vi mô sử dụng Big Data có thể thu thập và phân tích thông tin về người đi vay một cách hiệu quả, cho phép họ giảm đáng kể rủi ro và đẩy nhanh quá trình cho vay.
"Dấu chân số" là gì?
"Dấu chân số" là tập hợp dữ liệu mà một người để lại trên Internet và khi sử dụng nhiều thiết bị khác nhau. Nó bao gồm nhiều thông số mà các tổ chức tài chính vi mô sử dụng để đánh giá mức độ tín nhiệm.
Dữ liệu truyền thông xã hội
Phân tích thông tin hồ sơ, ấn phẩm, bạn bè, nhóm, lượt thích và bài đăng lại cho phép bạn đánh giá địa vị xã hội, sở thích, vòng tròn xã hội và thậm chí cả chân dung tâm lý của người vay. Ngay cả ảnh chụp kỳ nghỉ cũng được tính đến, ví dụ như khi khách hàng đang mắc nợ và đi biển.
Lịch sử tìm kiếm
Sở thích, nhu cầu và hành vi tài chính được phân tích dựa trên lịch sử tìm kiếm. Ví dụ, việc thường xuyên tìm kiếm thông tin về các khoản vay hoặc cờ bạc có thể cho thấy sự bất ổn về tài chính.
Vị trí địa lý
Vị trí, hoạt động di chuyển và chuyến thăm đến những địa điểm cụ thể cho phép chúng ta đánh giá mức độ ổn định của nơi cư trú và nơi làm việc, cũng như xác định các kiểu hành vi nguy cơ. Một người sống lâu dài ở một nơi sẽ được các chủ nợ đánh giá là đáng tin cậy hơn người thường xuyên di chuyển.
Dữ liệu thiết bị di động
Danh sách liên lạc, lịch sử cuộc gọi, tin nhắn SMS và các ứng dụng đã cài đặt cho phép bạn đánh giá các kết nối xã hội, hoạt động tài chính và thậm chí cả mức độ căng thẳng của người đi vay. Mỗi thành phần khớp với nhau như một câu đố để tạo thành bức tranh tổng thể.
Mua sắm trực tuyến
Đây là một khía cạnh rất quan trọng nói lên rất nhiều điều về khách hàng. Lịch sử mua hàng tại các cửa hàng trực tuyến, thanh toán và đăng ký cho phép chúng tôi đánh giá hành vi tài chính và mức thu nhập của người đi vay.
Địa chỉ IP và thông tin chi tiết về thiết bị
Loại thiết bị, hệ điều hành, trình duyệt và địa chỉ IP cho phép chúng tôi xác định ứng dụng được gửi từ thiết bị nào và từ vị trí nào, rồi so sánh với dữ liệu khác. Thông tin này thường được công khai và được xác định tự động.
Các tổ chức tài chính vi mô phân tích "dấu chân số" của mình như thế nào?
Các tổ chức tài chính vi mô sử dụng các mô hình máy học phức tạp để xử lý khối lượng Big Data. Các thuật toán này có thể xác định được những mô hình nằm ngoài khả năng phân tích đơn giản.
Chúng tôi đề xuất xem xét phác thảo sơ bộ các hành động:
Các tổ chức tài chính vi mô thu thập dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau bằng cách sử dụng API mạng xã hội, dữ liệu của nhà mạng di động và các nguồn có sẵn khác.
Các thuật toán phân tích dữ liệu đã thu thập, xác định các mẫu hình và kết nối. Ví dụ, mạng xã hội có thể cho thấy người vay có nhiều bạn bè có lịch sử tín dụng xấu, điều này làm tăng nguy cơ không trả được nợ.
Dựa trên phân tích dữ liệu, một đánh giá chấm điểm sẽ được hình thành, xác định mức độ tín nhiệm của người vay. Điểm càng cao thì khả năng khoản tiền được phê duyệt càng cao.
Dựa trên đánh giá điểm số, tổ chức TCVM sẽ quyết định có cấp khoản vay hay không. Quá trình này có thể được tự động hóa hoàn toàn.
Lợi ích của việc sử dụng Big Data trong các tổ chức tài chính vi mô
Phân tích dữ liệu tự động cho phép bạn đưa ra quyết định về việc cấp khoản vay chỉ trong vài phút. Nghiên cứu dấu chân kỹ thuật số cho phép đánh giá chính xác hơn về khả năng tín dụng của người vay so với các phương pháp truyền thống. Đồng thời, các tổ chức tài chính vi mô có thể cấp các khoản vay cho những người có lịch sử tín dụng xấu hoặc không có việc làm chính thức.
Nhược điểm của Big Data
Bất chấp mọi lợi ích khi sử dụng Big Data, điều quan trọng là phải hiểu những rủi ro đi kèm:
Quyền riêng tư - Việc thu thập và phân tích dấu vết kỹ thuật số của một người làm dấy lên mối lo ngại về tính bảo mật của dữ liệu cá nhân.
Phân biệt đối xử - Thuật toán có thể thiên vị và đánh giá sai một số nhóm người nhất định.
Lỗi - hệ thống như vậy cũng có thể mắc lỗi, dẫn đến việc từ chối phát hành tiền một cách vô lý.
Việc sử dụng Big Data trong các tổ chức tài chính vi mô một mặt giúp các dịch vụ tài chính dễ tiếp cận hơn và nhanh hơn. Mặt khác, nó gây ra rủi ro về quyền riêng tư và sự công bằng.
