Ein Modell, das die Kreditwürdigkeit von Kreditnehmern auf der Grundlage von Bevölkerungsdaten bewertet und von Finanzunternehmen und Banken getestet wird, kann das Kreditrisiko um bis zu 20 % senken.
Diese Informationen wurden von Oberst Vu Van Tan, stellvertretender Direktor der Abteilung der Verwaltungspolizei für soziale Ordnung ( Ministerium für öffentliche Sicherheit , C06) am Nachmittag des 7. August auf dem Workshop zur Anwendung von Bevölkerungsdaten bei der Beurteilung der Kreditwürdigkeit von Kreditnehmern bekannt gegeben.
Laut Herrn Tan basiert dieses Modell auf den Standards von FICO (dem führenden Unternehmen für die Erstellung von Modellen zur Beurteilung der Kreditwürdigkeit von Kunden, das in über 30 Ländern angewendet wird) in den USA und ist nun im Wesentlichen mit 18 Wohninformationsfeldern vervollständigt.
MB Banking and Finance Company (MCredit) testete die Daten von 10.000 Bürgern, PVcombank 20.000 und Datanest 60.000 Daten. Die Ergebnisse zeigten, dass sich das Risiko bei der Kreditvergabe an Banken und Kreditinstitute um 7 bis 20 % reduzierte.
„Nach den Tests möchten alle Banken es offiziell in ihren Prozessen einsetzen“, sagte Oberst Vu Van Tan.
Das Projekt des Ministeriums für öffentliche Sicherheit zur Nutzung von Bevölkerungsdaten zur Beurteilung der Kreditwürdigkeit von Kreditnehmern kann Kreditinstituten helfen, Risiken bei der Kreditvergabe zu reduzieren. Foto: Giang Huy
Die gemeinsame Nutzung von Daten durch die Bankenbranche und das Ministerium für öffentliche Sicherheit hat viele Vorteile mit sich gebracht, beispielsweise die Authentifizierung und Synchronisierung der Verwaltung persönlicher Identifikationscodes mit den Kreditinformationen von 41 Millionen Kunden, den Einsatz von Bürgerausweisen mit eingebettetem Chip zum Abheben von Geld an Geldautomaten und die Verwendung elektronischer Identifikationskonten zur Authentifizierung.
Laut dem Leiter des Ministeriums für öffentliche Sicherheit werden moderne Technologien zwar eingesetzt, dienen aber lediglich als Werkzeuge. Es mangelt an Informationen und Daten, um Banken bei Kreditentscheidungen zu unterstützen. Die Kapitalaufnahme für Produktion und Unternehmen ist nach wie vor mit vielen Schwierigkeiten verbunden, was zu einer Situation der Schwarzkredite mit entsprechenden Folgen führt.
Laut Oberst Vu Van Tan gibt es dafür drei Hauptgründe: Den Banken fehlt die Grundlage, um Kreditnehmer zu bewerten und zu identifizieren; es gibt keine Politik zur Unterstützung Benachteiligter und es fehlt ein staatlicher Verwaltungsmechanismus zur Kontrolle der Schwarzkredite.
Dementsprechend hat C06 in Abstimmung mit der School of Information Technology der Hanoi University of Science and Technology ein Projekt zur Bewertung der Kreditwürdigkeit von Kreditnehmern auf der Grundlage von Bevölkerungsdaten umgesetzt. Dabei kommen maschinelle Lerntechnologien und künstliche Intelligenz gemäß den FICO-Kreditreferenzstandards in den USA zum Einsatz.
Laut Pham Tien Dung, dem stellvertretenden Gouverneur der Staatsbank von Vietnam, ist das Kredit-Scoring in Vietnam ein zunehmend verbreitetes und beliebtes Instrument des Risikomanagements im Bankwesen. Damit das Modell effektiv funktioniert und die zukünftige Schuldentilgungsfähigkeit vorhersagen kann, spielt die Genauigkeit der Daten eine wichtige Rolle.
„Um über eine Datenquelle zur Beurteilung der Kreditwürdigkeit zu verfügen, ist es notwendig, auf alternative Quellen zurückzugreifen, insbesondere auf die nationale Bevölkerungsdatenbank“, sagte der stellvertretende Gouverneur.
Die Erweiterung der Datenquellen ist auch die erste Lösung, die Herr Cao Van Binh, Generaldirektor des National Credit Information Center (CIC), zur Verbesserung der Effizienz bei der Beurteilung der Kreditwürdigkeit von Kreditnehmern erwähnte.
Bei CIC wurde dieses Modell 2015 entwickelt. Aufgrund der erweiterten Abdeckung entwickelte CIC bis 2019 ein CB 2.0-Modell zur Beurteilung der Kreditwürdigkeit einzelner Kreditnehmer. Das Modell wurde fertiggestellt, und die Scoring-Ergebnisse wurden ab April 2021 bereitgestellt.
Laut Herrn Binh erreicht das Informationswachstum von CIC stets 15 bis 20 % pro Jahr und liegt damit über dem durchschnittlichen Kreditwachstum der Volkswirtschaft . Allein in den ersten sechs Monaten dieses Jahres hat CIC über 31 Millionen Informationsberichte aller Art bereitgestellt.
Allerdings bedarf es für jede Bank zur Beurteilung der Kreditwürdigkeit ihrer Kunden noch weiterer Kriterien.
Ein Vertreter des BIDV erklärte, dass das Kundenkreditbewertungsmodell statistische Methoden verwendet und Prinzipien und Parameter festlegt. Nutzer müssten jedoch weiterhin selbst Informationen sammeln, aktiv suchen und überprüfen. Bei der Einführung von Kreditprodukten für Privatkunden über digitale Kanäle sei das bestehende interne Kreditbewertungssystem jedoch in vielerlei Hinsicht eingeschränkt, was die automatische Erfassung und Überprüfung von Informationen sowie die Bereitstellung präziser Ergebnisse angehe.
„Die Überprüfung und Authentifizierung von Informationsquellen durch Dritte, insbesondere eine zuständige staatliche Stelle, ist für die Kreditvergabe an Privatkunden einer Bank, insbesondere bei digitalen Produkten, äußerst wichtig und sinnvoll“, sagte ein Vertreter des BIDV.
Eine der von dieser Bank angewandten Lösungen ist die Zusammenarbeit mit dem RAR-Zentrum des Ministeriums für öffentliche Sicherheit bei der Umsetzung eines Kundenbewertungsprojekts auf Basis von Bürgeridentifikationsdaten. Basierend auf den Ergebnissen des Backtest-Modells wird BIDV die Anwendung eines Kredit-Scores für einige Privatkundenkreditprodukte untersuchen und vorschlagen.
Minh Son
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