Biến dữ liệu tuân thủ thành lợi thế tín dụng

Những năm gần đây, thị trường tín dụng đối với DNNVV ghi nhận sự thay đổi khá rõ khi các NHTM không chỉ cạnh tranh bằng lãi suất hay các gói tín dụng ưu đãi mà ngày càng đầu tư mạnh vào các nền tảng số phục vụ quản trị và vận hành.

Xu hướng này thể hiện rõ qua nhiều sản phẩm mới được các ngân hàng đưa ra thị trường thời gian gần đây. Chẳng hạn, BIDV đã phát triển hệ sinh thái SME Fast Track và nền tảng Direct Shop dành cho doanh nghiệp bán lẻ và hộ kinh doanh chuyển đổi lên doanh nghiệp. Techcombank mở rộng ứng dụng Techcombank Business, đồng thời hợp tác với MISA triển khai nền tảng MISA Lending để doanh nghiệp tiếp cận tín dụng ngay trên phần mềm kế toán.

Trong khi đó, TPBank phát triển TPBank Biz theo định hướng ngân hàng nền tảng, kết nối doanh nghiệp với các giải pháp quản trị dòng tiền, thanh toán và vận hành. Còn MB cũng phát triển nền tảng BIZ MBBank, tích hợp các dịch vụ quản lý tài khoản, thanh toán, dòng tiền và tài chính doanh nghiệp trên một nền tảng số thống nhất…

Theo ghi nhận từ các NHTM, khi tham gia sâu hơn vào hệ sinh thái tài chính doanh nghiệp, nguồn thông tin phục vụ hoạt động tín dụng cũng được mở rộng đáng kể. Bên cạnh báo cáo tài chính, tài sản bảo đảm và phương án kinh doanh, dữ liệu giao dịch qua tài khoản, dòng tiền, hóa đơn điện tử, phần mềm kế toán, dữ liệu bán hàng và lịch sử thanh toán đang được tích hợp ngày càng nhiều vào các khâu sàng lọc khách hàng, chấm điểm tín dụng, đề xuất hạn mức, quản trị rủi ro và giám sát sau giải ngân.

Để khai thác hiệu quả hơn các nguồn dữ liệu này, nhiều NHTM tiếp tục đẩy mạnh đầu tư vào trí tuệ nhân tạo (AI), dữ liệu lớn (Big Data) và các nền tảng phân tích. Quan sát thị trường cho thấy Techcombank đã ứng dụng AI trong chấm điểm tín dụng, quản trị rủi ro và cá thể hóa dịch vụ. MB mở rộng ứng dụng AI và phân tích dữ liệu trên nền tảng BIZ MBBank nhằm nâng cao hiệu quả quản trị tài chính doanh nghiệp. TPBank cùng nhiều ngân hàng khác cũng tiếp tục ứng dụng tự động hóa quy trình (RPA), eKYC và các mô hình chấm điểm dựa trên dữ liệu giao dịch số để rút ngắn thời gian xử lý hồ sơ và nâng cao hiệu quả vận hành.

Theo đánh giá của Mastercard, mô hình tài chính mở (Open Finance) đang tạo điều kiện để các TCTD khai thác hiệu quả hơn dữ liệu dòng tiền, doanh số bán hàng và dữ liệu vận hành. Tổ chức này cho rằng, việc kết hợp các nguồn dữ liệu này với các mô hình chấm điểm tín dụng theo thời gian thực không chỉ nâng cao chất lượng đánh giá rủi ro và khả năng nhận diện năng lực trả nợ của khách hàng mà còn mở rộng khả năng tiếp cận tín dụng đối với DNNVV.

“Khi các mô hình chấm điểm tín dụng ngày càng dựa trên dữ liệu số và phân tích thời gian thực, phạm vi thông tin phục vụ hoạt động tín dụng sẽ tiếp tục được mở rộng, thay vì chỉ giới hạn trong bộ hồ sơ doanh nghiệp cung cấp tại thời điểm vay vốn”, đại diện Mastercard nhận định.

Trong bối cảnh các TCTD ngày càng mở rộng khai thác dữ liệu trong hoạt động cấp tín dụng, dự thảo Nghị định về hỗ trợ pháp lý cho DNNVV mà Bộ Tài chính đang hoàn thiện được nhiều chuyên gia đánh giá có thể bổ sung thêm một lớp dữ liệu phục vụ hoạt động thẩm định. Cùng với dữ liệu về dòng tiền và hoạt động kinh doanh, các thông tin phản ánh quá trình tuân thủ pháp luật và năng lực quản trị doanh nghiệp sẽ từng bước được chuẩn hóa thông qua hệ thống hỗ trợ pháp lý.

Theo dự thảo, hoạt động hỗ trợ pháp lý cho DNNVV sẽ được đẩy mạnh theo hướng số hóa, tăng cường xây dựng cơ sở dữ liệu, kết nối thông tin và mở rộng các hình thức tư vấn, phổ biến pháp luật. Việc chuẩn hóa và cập nhật các thông tin này không chỉ giúp doanh nghiệp tiếp cận quy định pháp luật thuận lợi hơn mà còn hình thành nguồn dữ liệu phản ánh quá trình tuân thủ trong suốt quá trình hoạt động.

TS. Nguyễn Minh Sáng, Giảng viên Trường Đại học Ngân hàng TP. Hồ Chí Minh cho rằng, hoạt động cấp tín dụng đang chuyển dần từ mô hình đánh giá dựa chủ yếu vào tài sản bảo đảm sang kết hợp nhiều nguồn dữ liệu phản ánh chất lượng hoạt động của doanh nghiệp. Theo ông Sáng, những thông tin về mức độ tuân thủ pháp luật, chất lượng quản trị, tính minh bạch của hệ thống kế toán và việc thực hiện đầy đủ các nghĩa vụ pháp lý sẽ góp phần giảm bất cân xứng thông tin giữa ngân hàng và khách hàng, qua đó nâng cao chất lượng thẩm định và quản trị rủi ro.

Ở góc độ doanh nghiệp, Liên đoàn Thương mại và Công nghiệp Việt Nam (VCCI) cho rằng, một trong những hạn chế lớn của DNNVV hiện nay là thiếu các cơ chế giúp chứng minh mức độ minh bạch và uy tín với các TCTD. Vì vậy, VCCI nhiều lần kiến nghị phát triển hệ thống xếp hạng tín nhiệm, khuyến khích doanh nghiệp chuẩn hóa quản trị, kế toán, thuế và công bố thông tin nhằm tạo dựng niềm tin với các TCTD và cải thiện khả năng tiếp cận vốn.

Các chuyên gia cũng nhận định, bên cạnh các chỉ tiêu tài chính, những yếu tố phi tài chính như chất lượng quản trị, mức độ minh bạch và lịch sử tuân thủ cũng đang giữ vai trò ngày càng quan trọng trong đánh giá doanh nghiệp. Đối với DNNVV, đây là những chỉ dấu bổ sung giúp ngân hàng nhận diện đầy đủ hơn rủi ro vận hành, rủi ro pháp lý và mức độ bền vững của dòng tiền. Ngoài ra, khi các ngân hàng mở rộng mô hình đánh giá dựa trên dữ liệu, những thông tin này cũng trở thành cơ sở để đánh giá toàn diện hơn về khách hàng, qua đó mở thêm cơ hội tiếp cận vốn đối với các DNNVV có năng lực quản trị và mức độ minh bạch tốt.