Dữ liệu mở thêm cánh cửa tín dụng cho doanh nghiệp nhỏ và vừa

Thưa ông, việc khai thác dữ liệu có thể thay đổi cách ngân hàng đánh giá và cấp tín dụng cho DNNVV?

Tình trạng bất cân xứng thông tin giữa ngân hàng và doanh nghiệp hiện vẫn khá phổ biến. Khi chưa có đủ thông tin để đánh giá chính xác hoạt động và sức khỏe tài chính của doanh nghiệp, ngân hàng phải thận trọng trước rủi ro tín dụng và tài sản bảo đảm trở thành một “tấm đệm” an toàn.

Khi có dữ liệu minh bạch về giao dịch, hóa đơn điện tử…, ngân hàng có thể đánh giá sát hơn khả năng tạo dòng tiền, nhu cầu vốn và khả năng trả nợ của doanh nghiệp. Dữ liệu cũng giúp xác định đúng nhu cầu giải ngân, kiểm soát mục đích sử dụng vốn và chủ động hơn trong quản lý dòng tiền, thu hồi nợ.

PGS.TS Lê Hoàng Anh

Nói như vậy không có nghĩa tài sản bảo đảm mất vai trò, nhưng khi dữ liệu đủ tốt và minh bạch, mức độ phụ thuộc vào tài sản bảo đảm có thể giảm. Khi ấy, cách tiếp cận tín dụng có thể chuyển dần từ câu hỏi “doanh nghiệp có gì để thế chấp” sang “doanh nghiệp tạo ra dòng tiền như thế nào”.

Điều này đặc biệt có ý nghĩa với DNNVV, doanh nghiệp mới thành lập hoặc khởi nghiệp chưa có nhiều lịch sử tài chính. Dữ liệu về dòng tiền, hóa đơn và hoạt động kinh doanh sẽ giúp ngân hàng có thêm cơ sở đánh giá, qua đó mở rộng khả năng tiếp cận vốn cho nhóm doanh nghiệp này.

Ông đánh giá như thế nào về triển vọng cho vay dựa trên dữ liệu?

Đây là một xu hướng tất yếu. Một cơ sở có thể nhìn thấy khá rõ là Quyết định số 3579/QĐ-NHNN phê duyệt Chiến lược chuyển đổi số ngành Ngân hàng đến năm 2030. Chiến lược đặt ra những mục tiêu cụ thể đối với quá trình số hóa hoạt động ngân hàng, trong đó có mục tiêu 50% ngân hàng số hóa 100% quy trình cho vay nhỏ lẻ, giá trị nhỏ của khách hàng cá nhân. Đồng thời, dữ liệu được xác định là nền tảng cốt lõi, tài sản quan trọng và nguồn lực chiến lược của quá trình chuyển đổi số ngành Ngân hàng.

Một căn cứ đáng chú ý khác là Nghị định số 94/2025/NĐ-CP của Chính phủ về cơ chế thử nghiệm có kiểm soát trong lĩnh vực ngân hàng, có hiệu lực từ ngày 1/7/2025. Nghị định tạo hành lang thử nghiệm cho các giải pháp như chấm điểm tín dụng, chia sẻ dữ liệu qua Open API và cho vay ngang hàng (P2P Lending). Đây đều là những mô hình gắn chặt với khả năng kết nối, xử lý và khai thác dữ liệu.

Sự phát triển của các mô hình Fintech cũng tạo thêm sức ép cạnh tranh đối với ngân hàng. Trong đó, P2P Lending sử dụng nền tảng công nghệ để kết nối trực tiếp bên có vốn với bên có nhu cầu vay, đồng thời khai thác dữ liệu phục vụ kết nối và hoạt động cho vay. Khi những mô hình mới có khả năng cung cấp dịch vụ theo hướng số hóa và dựa nhiều hơn vào dữ liệu, các ngân hàng cũng phải đẩy nhanh số hóa quy trình, nâng cao năng lực khai thác dữ liệu trong đánh giá và cấp tín dụng; nếu không sẽ đứng trước sức ép cạnh tranh ngày càng lớn từ các công ty Fintech.

Do đó, cho vay dựa trên dữ liệu không đơn thuần là một lựa chọn về công nghệ mà ngày càng trở thành yêu cầu của quá trình chuyển đổi số hoạt động tín dụng. Điều này càng có ý nghĩa với DNNVV, doanh nghiệp mới thành lập hoặc khởi nghiệp vốn thường gặp bất lợi nếu việc đánh giá tín dụng chủ yếu dựa vào lịch sử tài chính và tài sản bảo đảm.

Theo ông, cần làm gì để dữ liệu có thể trở thành cơ sở đủ tin cậy, giúp ngân hàng nâng cao chất lượng tín dụng?

Trước hết, chất lượng dữ liệu là yếu tố quan trọng. Dù ngân hàng có thể xây dựng các mô hình hỗ trợ, thậm chí tự động ra quyết định cho vay, nhưng dữ liệu đầu vào không tốt thì kết quả khó chính xác. Vì vậy, dữ liệu phải bảo đảm “Đúng - Đủ - Sạch - Sống”, sau đó tiến tới “Thống nhất - Dùng chung”. Điều này đòi hỏi dữ liệu được cập nhật liên tục và có sự kết nối, chia sẻ giữa các nguồn như thuế, hải quan, ngân hàng, CIC.

Bên cạnh đó, ngân hàng cần có khung quản trị mô hình, thực hiện kiểm định ngược bằng dữ liệu lịch sử và định kỳ đánh giá khả năng dự báo để kịp thời điều chỉnh khi cần thiết.

Một yêu cầu quan trọng khác là bảo vệ dữ liệu cá nhân. Khi sử dụng thông tin của chủ sở hữu, người đại diện doanh nghiệp để thẩm định, ngân hàng phải minh bạch về việc sử dụng dữ liệu và có sự đồng ý của khách hàng. Dữ liệu phục vụ đánh giá, xây dựng hay huấn luyện mô hình cũng cần được chuẩn hóa, mã hóa, bảo đảm không thể truy ngược thông tin định danh. Như vậy, cho vay dựa trên dữ liệu chỉ thực sự hiệu quả khi chất lượng và khả năng chia sẻ dữ liệu, quản trị mô hình và bảo vệ dữ liệu cá nhân được bảo đảm đồng bộ.

Xin cảm ơn ông!