Theo Tổng giám đốc Home Credit Việt Nam, ông Bruce Butler trong thời đại công nghệ số như hiện nay, DN nào biết tận dụng được sức mạnh của dữ liệu một cách hiệu quả thì sẽ đạt được lợi thế cạnh tranh cao trên thị trường …
***
Tại Diễn đàn DN Việt Nam 2016 hôm 11/10 vừa qua, Tổng giám đốc Home Credit Việt Nam, ông Bruce Butler cho biết, một quy trình xét duyệt khoản vay của khách hàng tại Home Credit bao gồm: Khách hàng điền thông tin vào đề nghị vay vốn những thông tin cá nhân như CMND, số điện thoại, nơi làm việc, email…: Công ty sẽ lấy thêm dữ liệu từ cửa hàng (địa chỉ, lịch sử mua hàng của khách), và dữ liệu về sản phẩm (giá, thương hiệu, loại hàng);Từ các thông tin này công ty sẽ kiểm tra thông tin khách hàng trên Trung tâm Thông tin tín dụng (của Ngân hàng Nhà nước), kết hợp các dữ liệu lớn, các danh sách đen (do công ty và các tổ chức bên ngoài lập nên);Hệ thống của công ty kết hợp tất cả các thông tin bên trên để đưa ra điểm cho khách hàng.
Tiếp đến là khâu ra quyết định, tùy vào điểm của khách hàng công ty sẽ có những quyết định: đồng ý cấp khoản vay ngay lập tức, xác minh thêm thông tin của khách hàng qua việc gọi cho khách hàng, gọi đến nơi khách hàng làm việc, xác minh qua người có quen biết với khách hàng... và đưa ra quyết định cuối cùng.
“Hiện tại tất cả quy trình này của Home Credit chỉ được thực hiện trong vòng 15 phút. 95% KH của Home Credit nhận được kết quả duyệt khoản vay trong vòng 15 phút. Tất cả đều thực hiện một cách tự động…”- ông Bruce Butlerkhẳng định.
CEO của Home Credit Việt Nam cũng cho biết thêm, với phương pháp đánh giá khách hàng truyền thống thì hầu hết các thông tin từ hồ sơ vay của khách hàng phải cung cấp nhiều loại thông tin. Nhân viên tư vấn giành nhiều thời gian làm thủ tục cho mỗi khách hàng. Khách hàng cảm thấy khó khăn khi đăng ký hồ sơ vay. Đặc biệt, khâu thẩm định, công ty phải tiến hành gọi khách hàng để kiểm tra thông tin cá nhân,gọi cho công ty và người thân của khách hàng, xác minh hồ sơ của khách hàng …, mất nhiều thời gian và chi phí .
Home Credit cũng phát triển trong phương thức chấm điểm tín dụng khách hàng dựa vào: Thông tin có được từ hồ sơ vay; bổ sung vào quy trình đánh giá những thông tin từ Trung tâm Thông tin tín dụng (Khách hàng có thanh toán tốt trong quá khứ hay không? Khách hàng có từng thanh toán trễ hạn hay không.? Những khoản vay hiện tại và các thẻ tín dụng mà khách hàng đang có.?); Hoặc thông tin từ nhiều công ty có kinh nghiệm với “khách hàng xấu” và liệt kê nhóm khách hàng này vào “danh sách đen”.
Tổng giám đốc Home Credit Việt Nam cho biết,với phương pháp đánh giá khách hàng với ứng dụng công nghệ dữ liệu lớn, thông tin khách hàng sẽ được thu thập từ nhiều nguồn hơn, như trên internet, mạng xã hội, tổ chức tín dụng. Do đó khách hàng sẽ không cần phải cung cấp quá nhiều thông tin khi tạo hồ sơ vay như phương pháp truyền thống . Thay vào đó họ sẽ chỉ cung cấp số CMND hoặc số điện thoại, hệ thống dữ liệu lớn sẽ làm nhiệm vụ khai thác dữ liệu liên quan đến khách hàng và đánh giá thẩm định một cách tự động
Đặc biệc, công ty tài chính có nguồn gốc nước ngoài này cũng là một trong số DN tiên phong trong việc nghiên cứu ứng dụng thông tin trên Facebook vào kinh doanh. “Chúng tôi đã có những dự án thử nghiệm và nhận ra những tín hiệu khả quan trong việc tối ưu hóa dữ liệu của khách hàng trên facebook…”- Ông Bruce Butler chia sẻ.
Home Credit đã xác nhận có đến 86% khách hàng cung cấp cho công ty facebook của họ; Công ty cùng có thể tìm thấy 77% khách hàng trên facebook; 85% hồ sơ của khách hàng được cài đặt chế độ hiển thị (một phần hoặc toàn bộ). Từ những thông tin này, Home Credit phân nhóm rủi ro và có thể xác định thông tin khách hàng trong vòng 2 phút.
“ Home Credit là công ty tài chính tiêu dùng tiên phong trong việc áp dụng dữ liệu lớn vào việc thẩm định hồ sơ, xét duyệt khoản vay cho khách hàng và quản lý rủi ro. Đây là một trong những lợi thế cạnh tranh của Home Credit, đưa Home Credit trở thành công ty duyệt khoản vay cho khách hàng trong thời gian ngắn nhất, và duy trì tỉ lệ nợ xấu ở mức thấp (dưới 4%)…”- Tổng giám đốc Home Credit Việt Nam tự hào chia sẻ.
