Quyết định tín dụng là gì?

Quyết định tín dụng, còn được gọi là quy trình phê duyệt hoặc từ chối tín dụng/khoản vay, là một bước quan trọng trong quy trình cho vay hoặc tín dụng.

Chủ doanh nghiệp và chuyên gia tín dụng phải xem xét nhiều yếu tố trước khi gia hạn thời hạn thanh toán cho khách hàng mới hoặc tăng hạn mức tín dụng của khách hàng hiện tại.

Quá trình này yêu cầu đánh giá khách quan về uy tín tín dụng của người đi vay tiềm năng, có tính đến Bốn chữ C của Cấp tín dụng – tính cách, năng lực, tài sản thế chấp và vốn. Nó cũng cần thiết để duy trì sự công bằng. Đây có thể là một nhiệm vụ đầy thách thức, nhưng là một nhiệm vụ quan trọng để đảm bảo rằng quy trình cấp tín dụng là công bằng và chính xác.

Tự động hóa định nghĩa lại các quyết định tín dụng như thế nào?

Các quy trình cho vay/tín dụng thông thường liên quan đến cả người đăng ký tín dụng và nhà cung cấp tín dụng điều hướng nhiều mẫu đơn và tài liệu, dẫn đến thời gian quyết định phê duyệt hoặc từ chối kéo dài.

Ngay cả khi quy trình cho vay hoặc tín dụng có giao diện người dùng kỹ thuật số, nó đòi hỏi nhiều quy trình thủ công và phương pháp thu thập dữ liệu từng phần tại thời điểm đánh giá tín dụng. Những mô hình thâm dụng lao động này gây tốn kém cho các công ty đang tìm cách mở rộng và thường bỏ lỡ những người vay tiềm năng mà không có lịch sử tín dụng được ghi lại.

Ngoài ra, thời gian chờ đợi kéo dài dẫn đến tỷ lệ bỏ qua cao hơn, mức độ hài lòng của khách hàng thấp và giảm giá trị kinh doanh tổng thể cho các bên liên quan.

Với những tiến bộ không ngừng về dữ liệu lớn, công cụ kỹ thuật số và phân tích thông minh, các nhà cung cấp tín dụng có cơ hội mới để nâng cao mô hình quyết định tín dụng của họ thông qua tự động hóa.

Việc triển khai các mô hình quyết định tín dụng tự động mang lại nhiều lợi thế cho các tổ chức tài chính. Bằng cách tự động hóa các tác vụ thông thường và hợp lý hóa quy trình phê duyệt, các nhân viên cho vay được giải phóng khỏi gánh nặng hành chính và các đơn xin vay có thể được xử lý nhanh chóng và hiệu quả.

Điều này dẫn đến một quy trình quyết định tín dụng khách quan hơn, có thể theo dõi và minh bạch hơn. Các mô hình hiệu suất cao tự động cho phép các nhà cung cấp tín dụng xác định các tham số cho vay và phân biệt giữa khách hàng đáng tin cậy và không đáng tin cậy. Kết quả là tỷ lệ phê duyệt được cải thiện đối với những người đi vay đủ điều kiện và giảm rủi ro cho ngân hàng.

Lợi ích đối với quyết định tín dụng tự động

Nhiều nhà cung cấp tín dụng như ngân hàng và các tổ chức tài chính khác gặp khó khăn trong việc cập nhật các giao thức quyết định tín dụng của họ do thiếu dữ liệu, các công cụ phân tích đơn giản, phụ thuộc vào ý kiến ​​cá nhân và không muốn thay đổi.

Các quy trình ra quyết định sử dụng nhiều lao động thủ công không còn hữu ích do lượng dữ liệu khổng lồ cần thiết cho quy trình. Hơn nữa, quyết định tín dụng thủ công có nguy cơ chủ quan và không đủ chính xác. Ví dụ: các phương pháp này có thể coi tất cả các nhà hàng ở New York chẳng hạn như có nguy cơ vỡ nợ cao mà không xem xét nhiều yếu tố đang diễn ra ngày nay, chẳng hạn như dân số trôi nổi, ảnh hưởng của đại dịch, ý nghĩa văn hóa, v.v.

Quá trình ra quyết định tín dụng đã được cách mạng hóa bằng số hóa và tự động hóa, thông qua việc tích hợp các nguồn dữ liệu mới. Tự động hóa cũng giúp hiểu rõ hơn về hành vi của khách hàng, mở ra khả năng tiếp cận các thị trường mới và cho phép phản ứng nhanh hơn trước những thay đổi trong môi trường kinh doanh. Đổi lại, điều này cho phép các nhà cung cấp tín dụng cung cấp dịch vụ khách hàng tốt hơn, mở rộng hoạt động của họ và vượt qua sự cạnh tranh từ các công ty fintech và ngân hàng mới.

Phần thưởng của việc triển khai các công cụ quyết định tín dụng kỹ thuật số hiệu suất cao là rất lớn.

1. Tăng doanh thu: Các mô hình tự động hóa có thể tăng đáng kể doanh thu thông qua tỷ lệ chấp nhận cao hơn, chi phí mua lại thấp hơn và trải nghiệm khách hàng được cải thiện. Quyết định tín dụng tự động có thể cải thiện khả năng của nhà cung cấp tín dụng trong việc phê duyệt các khoản vay cho khách hàng đáng tin cậy và cắt giảm chi phí bằng cách hợp lý hóa quy trình đánh giá, giúp quy trình này nhanh hơn và hiệu quả hơn.
2. Giảm tỷ lệ tổn thất tín dụng: Các công ty có thể thấy các khoản lỗ tín dụng giảm đáng kể bằng cách sử dụng các mô hình xác định chính xác hơn khả năng vỡ nợ của khách hàng, tác động đến mức dự phòng và vốn mà ngân hàng phải nắm giữ.
3. Cải thiện hiệu quả: Việc triển khai các công cụ kỹ thuật số có thể tăng hiệu quả thông qua tự động hóa quá trình trích xuất dữ liệu, ưu tiên các trường hợp và phát triển mô hình được cải thiện.

Thực tiễn tốt nhất để tự động hóa quyết định tín dụng

Bốn chiến lược sau đây có thể đảm bảo tự động hóa hiệu quả quy trình quyết định tín dụng: triển khai kiến ​​trúc mô-đun, mở rộng phạm vi nguồn dữ liệu, khai thác dữ liệu để xác định tín hiệu tín dụng và tận dụng kiến ​​thức chuyên môn của con người.

Triển khai kiến ​​trúc mô-đun

Một kiến ​​trúc mô-đun là rất quan trọng để tự động hóa hiệu quả quy trình quyết định tín dụng. Nó liên quan đến việc tạo nhiều mô hình con dựa trên phạm vi dữ liệu và sự khác biệt của ngành, được kết hợp để tạo thành một tín hiệu tín dụng duy nhất. Kiến trúc này cung cấp tính linh hoạt để kết hợp các nguồn dữ liệu mới, phản ứng nhanh với những thay đổi của thị trường và xác định các lĩnh vực tăng trưởng mới bằng cách cung cấp phân tích toàn diện hơn về hành vi của khách hàng. Việc triển khai phương pháp này yêu cầu sự phối hợp giữa doanh nghiệp, nhóm phát triển mô hình và nhóm bảo trì mô hình để xác thực các giả định và tránh dữ liệu chồng chéo. Bằng cách kết hợp các tín hiệu dữ liệu từ tất cả các tương tác của khách hàng, có thể đạt được mô hình hiệu suất cao hơn.

Mở rộng phạm vi nguồn dữ liệu

Quyết định tín dụng tự động có thể tận dụng sự kết hợp của các nguồn dữ liệu bên trong và bên ngoài để cải thiện độ chính xác của các tín hiệu tín dụng. Điều này bao gồm việc tích hợp dữ liệu tín dụng truyền thống với các nguồn dữ liệu bên ngoài phi truyền thống khác như thông tin truyền thông xã hội. Dữ liệu cũng có thể được bổ sung bằng những hiểu biết chủ quan từ các nhà bảo lãnh phát hành. Nó có thể kích hoạt ngân hàng mở và cung cấp cái nhìn toàn diện hơn về khách hàng thông qua việc bao gồm dữ liệu giao dịch từ nhiều ngân hàng. Việc kết hợp các nguồn dữ liệu bên ngoài phi truyền thống như thông tin mạng xã hội cung cấp thêm thông tin chi tiết về hành vi cá nhân và tình trạng tài chính, tất cả đều có thể giúp ích cho quá trình quyết định tín dụng.

Xác định tín hiệu tín dụng

Các mô hình máy học và trí tuệ nhân tạo được sử dụng trong các quy trình quyết định tín dụng có thể xác định các biến cụ thể từ nhiều nguồn dữ liệu khác nhau để lấy tín hiệu tín dụng. Các phương pháp khác nhau như chuyển đổi truyền thống và kỹ thuật ML có khả năng dự đoán tuyệt vời có thể giúp ích cho quá trình quyết định tín dụng.

Tận dụng kiến ​​thức chuyên môn của con người

Quyết định tín dụng tự động sử dụng các kỹ thuật tiên tiến như học máy (ML) và trí tuệ nhân tạo (AI) để phân tích và trích xuất các tín hiệu tín dụng có tính dự báo cao từ các nguồn dữ liệu hiện có. Tuy nhiên, điều quan trọng cần lưu ý là chỉ dựa vào các phương pháp thống kê là không đủ để đạt được một mô hình mạnh mẽ và hiệu suất cao. Sự tham gia của chuyên gia kinh doanh nội bộ là rất quan trọng để hiểu các tín hiệu tín dụng còn thiếu và xác định cũng như xác thực các tín hiệu tín dụng mới. Ví dụ: các nhà thiết kế mô hình nên cộng tác với các nhà bảo lãnh phát hành và các nhà quản lý mối quan hệ để kết hợp những hiểu biết sâu sắc và trải nghiệm thực tế của họ với khách hàng vào quy trình phát triển mô hình. Điều này có thể đạt được bằng cách kết hợp các câu hỏi định tính phản ánh các vấn đề tín dụng được xác định bởi các chuyên gia kinh doanh này. Ngoài ra, các chuyên gia này có thể xác thực các tín hiệu tín dụng dựa trên sự hiểu biết của họ về các quy trình ngân hàng, sự tuân thủ và kiến ​​thức về ngành

Làm thế nào để tự động hóa quyết định tín dụng?

Quyết định tín dụng tự động có thể được áp dụng bởi nhiều công ty, bao gồm các tổ chức tài chính, người cho vay và các tổ chức khác cần đưa ra quyết định tín dụng cho khách hàng của họ.

Điều này bao gồm các ngân hàng truyền thống, công đoàn tín dụng, người cho vay thay thế, công ty fintech và các tổ chức cho vay khác. Ngoài ra, bất kỳ công ty nào cung cấp tín dụng hoặc khoản vay, chẳng hạn như đại lý ô tô, nhà bán lẻ đồ nội thất hoặc công ty thế chấp, cũng có thể hưởng lợi từ quyết định tín dụng tự động.  

Quyết định tín dụng tự động có thể giúp các công ty này hợp lý hóa quy trình ra quyết định tín dụng của họ, cải thiện độ chính xác của các đánh giá của họ, đồng thời tăng tốc độ và hiệu quả của việc cung cấp (hoặc từ chối) tín dụng.

Bằng cách tuân theo cách tiếp cận năm giai đoạn, linh hoạt, các nhà cung cấp tín dụng/cho vay có thể triển khai mô hình quyết định tín dụng mới trong vòng vài tháng. Quá trình này bao gồm các giai đoạn sau:

1. Đánh giá mô hình tín dụng: Kiểm tra mô hình tín dụng hiện tại, đánh giá phương pháp, hiệu suất và việc sử dụng nó để phát hiện các lĩnh vực tiềm năng cần cải thiện.
2. Đánh giá và thiết kế mô hình chấm điểm tín dụng: Đánh giá tình trạng chuẩn bị dữ liệu hiện tại, xác định các nguồn dữ liệu sẵn có để lập mô hình và lập kế hoạch kết hợp chúng. Đánh giá hiệu suất của mô hình trên các phân khúc khác nhau và so sánh nó với hiệu suất của các đồng nghiệp để xác định các điểm yếu.
3. Chuẩn bị và xử lý dữ liệu: Chuẩn bị dữ liệu để lập mô hình bằng cách định dạng, kiểm tra tính đầy đủ và xử lý các giá trị và bản ghi bị thiếu.
4. Phát triển các mô hình chấm điểm tín dụng thế hệ tiếp theo: Phát triển một sản phẩm khả thi tối thiểu, sẵn sàng sản xuất, thường yêu cầu ba chu kỳ lập mô hình, mỗi chu kỳ kéo dài hai tuần và kết hợp phản hồi từ các chuyên gia và nhà phân tích.
5. Tích hợp chấm điểm tín dụng trong quá trình chuyển đổi cho vay: Tự động hóa quy trình cho vay và cập nhật mô hình ra quyết định tín dụng với các mô hình chấm điểm tín dụng mới.

Các công cụ trích xuất dữ liệu tự động và OCR (Nhận dạng ký tự quang học) thông minh đóng vai trò quan trọng trong quy trình quyết định tín dụng tự động.

Những công cụ này được sử dụng để trích xuất thông tin từ nhiều nguồn khác nhau như báo cáo tài chính, hóa đơn và các tài liệu khác có liên quan đến quyết định tín dụng. Dữ liệu được trích xuất sau đó được đưa vào hệ thống quyết định tín dụng, nơi nó được xử lý và phân tích để xác định mức độ tin cậy của người đi vay.

Các công cụ OCR thông minh được thiết kế để nhận dạng và trích xuất thông tin một cách chính xác, ngay cả từ các tài liệu phức tạp hoặc không có cấu trúc, giúp nâng cao hiệu quả và độ chính xác của quy trình quyết định tín dụng. Bằng cách tự động hóa quy trình khai thác dữ liệu và OCR, các doanh nghiệp có thể giảm các lỗi thủ công, tăng tốc độ ra quyết định và cải thiện hiệu quả tổng thể của hệ thống quyết định tín dụng.

Ví dụ, Nanonets là một nền tảng OCR thông minh có thể giúp đưa ra quyết định tín dụng tự động, Nanonets có thể được sử dụng để số hóa dữ liệu tài chính của người đi vay, chẳng hạn như lịch sử tín dụng và thu nhập, sau đó có thể được sử dụng để dự đoán mức độ tín nhiệm của họ.

Nanonets sử dụng nhiều thuật toán, bao gồm học sâu và thị giác máy tính, để phân tích dữ liệu từ nhiều nguồn và đưa ra dự đoán về khả năng trả nợ của người đi vay. Nền tảng này cũng cho phép tùy chỉnh quá trình ra quyết định để các tổ chức tài chính có thể điều chỉnh các chính sách quyết định tín dụng dựa trên các yêu cầu cụ thể của họ.

Bằng cách tự động hóa quy trình quyết định tín dụng, Nanonets có thể giúp các nhà cung cấp tín dụng và tổ chức tài chính đưa ra quyết định chính xác và hiệu quả hơn, giảm rủi ro vỡ nợ và cải thiện hiệu suất cho vay tổng thể. Ngoài ra, nền tảng này có thể giúp giảm thời gian và chi phí liên quan đến quyết định tín dụng thủ công, cho phép xử lý đơn xin vay nhanh hơn.

Lấy đi

Quyết định tín dụng tự động có khả năng cách mạng hóa cách các tổ chức tài chính tiếp cận các đơn xin vay. Bằng cách sử dụng các thuật toán tiên tiến và kỹ thuật học máy để phân tích lượng dữ liệu khổng lồ, công nghệ này có thể đưa ra những đánh giá chính xác hơn về mức độ tin cậy của người đi vay, giảm rủi ro vỡ nợ và cải thiện hiệu suất cho vay.

Quyết định tín dụng tự động cũng có ưu điểm là nhanh hơn và tiết kiệm chi phí hơn so với các phương pháp thủ công, cho phép các tổ chức tài chính xử lý đơn xin vay hiệu quả hơn và phục vụ được nhiều khách hàng hơn. Khi công nghệ tiếp tục phát triển và nhu cầu xử lý khoản vay nhanh hơn, đáng tin cậy hơn tăng lên, có khả năng quyết định tín dụng tự động sẽ trở thành một công cụ ngày càng quan trọng đối với các tổ chức tài chính muốn đi đầu.

• Phân phối nội dung và PR được hỗ trợ bởi SEO. Được khuếch đại ngay hôm nay.
• Platoblockchain. Web3 Metaverse Intelligence. Khuếch đại kiến ​​thức. Truy cập Tại đây.
• nguồn: https://nanonets.com/blog/automated-credit-decisioning/