Hiệp hội Ngân hàng Việt Nam làm việc với Công ty PFCT (Hàn Quốc)

Với đội ngũ nhân sự gồm 147 chuyên gia, trong đó có tới 50% là các kỹ sư AI và nhà khoa học dữ liệu, PFCT không chỉ cho vay mà còn là đơn vị cung cấp giải pháp quản trị công nghệ rủi ro B2B nhận được sự tin tưởng và đầu tư từ các tổ chức tài chính lớn trên thế giới như Goldman Sachs, Bain Capital và Kakao Pay....

Đi sâu vào năng lực cốt lõi, ông Soohwan Lee nhấn mạnh giải pháp AIRPACK – gói giải pháp quản lý rủi ro AI B2B đã được "thử lửa" qua các hoạt động tín dụng thực tế của chính công ty. Tại thị trường Hàn Quốc, công nghệ của PFCT đã chứng minh được năng lực cốt lõi vượt trội trong việc tối ưu hóa quản trị rủi ro cho các tổ chức tài chính với mức giảm tỷ lệ nợ quá hạn lên đến 58% và giảm tỷ lệ mất khả năng trả nợ lên đến 74%. Kết quả ấn tượng tương tự cũng được ghi nhận với đối tác tại Úc với tỷ lệ nợ quá hạn giảm 49% trong khi khối lượng giải ngân tăng tới 166%, hay tại Indonesia với tỷ lệ nợ quá hạn giảm 30-40% và khối lượng vay tăng từ 1,4 đến 3,3 lần. Tại Việt Nam, PFCT đã bắt đầu triển khai các dự án thí điểm cho Lotte Finance...

Theo ông Soohwan Lee, điểm khác biệt lớn nhất của mô hình quản trị rủi ro năng động dựa trên AI của PFCT so với các phương pháp thống kê truyền thống là khả năng dự đoán chính xác và giám sát theo thời gian thực, cho phép xây dựng và triển khai các mô hình tín dụng mới chỉ trong vòng dưới một tháng, thay vì mất từ 5 đến 8 tháng như cách làm trước đây.

Thảo luận về vấn đề bảo mật và cách thức khai thác dữ liệu của PFCT khi làm việc với các đối tác, phía PFCT khẳng định, công ty tuân thủ nghiêm ngặt nguyên tắc không yêu cầu đối tác chia sẻ dữ liệu ra bên ngoài, thay vào đó, các chuyên gia của công ty sẽ làm việc trực tiếp tại trụ sở đối tác để xây dựng mô hình trên hạ tầng dữ liệu nội bộ của khách hàng.

Trao đổi tại buổi làm việc, Phó Chủ tịch kiêm Tổng Thư ký Nguyễn Quốc Hùng đánh giá cao những thông tin đại diện PFCT chia sẻ, đồng thời nhận định, việc ứng dụng AI sẽ giúp các tổ chức tín dụng bóc tách hành vi khách hàng tỉ mỉ hơn, phát hiện chính xác các rủi ro tiềm ẩn mà các mô hình cũ có thể bỏ lỡ. Tuy nhiên, cũng cần cân nhắc kỹ lưỡng đặc thù dữ liệu đầu vào tại Việt Nam để đảm bảo tính hiệu quả của mô hình AI.

Về định hướng hợp tác, Phó Chủ tịch kiêm Tổng Thư ký Nguyễn Quốc Hùng cho rằng, PFCT có thể tập trung tiếp cận phân khúc các công ty tài chính tiêu dùng trước khi mở rộng ra hệ thống ngân hàng thương mại, bởi đây là phân khúc có nhu cầu cấp thiết về chấm điểm tín dụng và phê duyệt khoản vay nhanh cho các khách hàng thu nhập thấp hoặc khách hàng dưới chuẩn.

Phó Chủ tịch kiêm Tổng Thư ký VNBA đồng thời đánh giá cao đề xuất của PFCT trong việc phối hợp tổ chức các chương trình đào tạo và huấn luyện chuyên sâu về AI trong quản trị rủi ro tín dụng. Ông Nguyễn Quốc Hùng đánh giá, AI là lĩnh vực còn mới đối với nhiều cán bộ ngân hàng hiện nay, vì vậy việc hợp tác đào tạo sẽ là cầu nối quan trọng để các tổ chức hội viên VNBA hiểu rõ giá trị của công nghệ trước khi quyết định đầu tư giải pháp.

Kết thúc buổi làm việc, hai bên thống nhất giao cho các đầu mối chuyên trách của VNBA phối hợp với PFCT để xây dựng chương trình hợp tác cụ thể, tổ chức các buổi giới thiệu giải pháp với sự tham gia của CLB Tài chính Tiêu dùng, trực thuộc VNBA và các tổ chức hội viên quan tâm, góp phần ứng dụng hiệu quả công nghệ AI vào quá trình chuyển đổi số ngành Ngân hàng tại Việt Nam.