 |
Theo South China Morning Post, các gã khổng lồ công nghệ Trung Quốc rất thành thạo trong việc sử dụng dữ liệu và xử lý thông tin để đổi mới và cải thiện trải nghiệm của khách hàng.
Từ điểm du lịch du khách muốn đến nhất, loại thực phẩm thực khách thường ăn tới thương hiệu giày và nước hoa yêu thích khi khách hàng mua sắm trực tuyến, các tập đoàn công nghệ Trung Quốc đều có cách để cải thiện trải nghiệm mua hàng.
Nhiều đại gia công nghệ đã và đang sử dụng cách làm đó để giành giật thị phần trên thị trường tài chính tiêu dùng. Ngành công nghiệp này luôn sẵn sàng tài trợ cho các giao dịch hấp dẫn, tạo điều kiện cho người mua sở hữu món hàng ngay lập tức và trả tiền sau.
Mô hình trí tuệ nhân tạo của Ant Group - tập đoàn fintech (công nghệ tài chính) được tỷ phú Jack Ma chống lưng - cũng thu thập một loạt dữ liệu của khách hàng để đánh giá rủi ro và tự động thiết lập điểm tín dụng cho hàng triệu người dùng.
Ant cho vay tiêu dùng khoảng 1.700 tỷ NDT (tương đương 258,4 tỷ USD). Trước dịch Covid-19, tỷ lệ quá hạn trung bình 30 ngày là 1-2%. Đây là tỷ lệ các khoản vay bị quá hạn trả, thể hiện chất lượng danh mục cho vay của công ty. So với bốn ngân hàng lớn nhất Trung Quốc, tỷ lệ của Ant khá cạnh tranh.
 |
| Ant Group là thế lực lớn trên thị trường tài chính Trung Quốc. Ảnh: AP. |
Kiểm soát rủi ro bằng trí tuệ nhân tạo
Đặt vấn đề quy định sang một bên, đợt phát hành cổ phiếu ra công chúng lần đầu (IPO) của Ant bị hoãn đột ngột sau khi các quan chức Trung Quốc đưa ra một loạt quy tắc nhằm thắt chặt kiểm soát thị trường cho vay vi mô (micro-lending) đang bùng nổ.
Không còn nghi ngờ gì nữa, công nghệ, đặc biệt là trí tuệ nhân tạo, sẽ tiếp tục phá vỡ ngành dịch vụ tài chính. Bằng mô hình kiểm soát rủi ro với hơn 4.700 quy tắc và 15.900 biến đầu vào, nền tảng tài chính tiêu dùng LexinFintech Holdings (niêm yết trên sàn Mỹ) khẳng định có thể giữ tỷ lệ vay quá hạn dưới 2%.
Với một loạt dữ liệu trực tuyến, mục tiêu của nền tảng này là xây dựng một bức tranh chính xác hơn về hồ sơ tín dụng của người dùng, trái ngược hồ sơ tín dụng thông thường của các nhà băng truyền thống.
Lexin cũng điều hành một nền tảng mua sắm trực tuyến có tên Fenqile. Nền tảng này cung cấp một loạt sản phẩm từ điện thoại di động, máy tính, mỹ phẩm đến thực phẩm. Tất cả đều có thể được tài trợ bằng các khoản tín dụng vi mô.
Nền tảng cũng đánh giá người dùng qua thói quen mua hàng. Chẳng hạn, nếu người mua mua Huawei và iPhone trên Fenqile, họ được công nhận là khách hàng có sức mua tương đối mạnh. Với một ai đó mua sản phẩm trả góp vào lúc 2h sáng, đó sẽ không phải dấu hiệu tốt.
 |
| Các nền tảng công nghệ sử dụng dữ liệu để cải thiện trải nghiệm của khách hàng. Ảnh: SCMP. |
"Hoạt động cho vay tiêu dùng là hoạt động cho vay một lượng tiền nhỏ với tần suất cao. Vì vậy, hệ thống tín dụng thủ công truyền thống rất kém hiệu quả", ông Jay Xiao Wenjie, Giám đốc điều hành tại Lexin, bình luận. "Trí tuệ nhân tạo có thể cải thiện đáng kể hiệu quả hoạt động của nó, bao gồm tính điểm tín dụng, giao dịch, thu các khoản thanh toán quá hạn", ông nói thêm.
Và chính khả năng phân tích dữ liệu và đánh giá rủi ro chính xác là lợi thế chính của các công ty công nghệ so với những tổ chức truyền thống.
"Với tôi, đó chỉ là những con số và dữ liệu. Chúng tôi không quan tâm nhiều đến việc liệu một người tiêu dùng có trả lại tiền hay không. Điều chúng tôi cần là tỷ lệ nợ”, anh Richard Chen, làm việc tại bộ phận kiểm soát rủi ro của một công ty tín dụng vi mô ở Thành Đô, chia sẻ.
Các đại gia công nghệ Trung Quốc, bao gồm Alibaba và Tencent, đã xây dựng một hệ sinh thái dữ liệu. Chẳng hạn, nền tảng thương mại điện tử Taobao của Alibaba sẽ sử dụng dữ liệu để đề xuất sản phẩm cho khách hàng dựa trên sở thích cá nhân của họ. Sau đó, người mua thanh toán qua Alipay của Ant. Nếu khách hàng không đủ tiền mặt, họ có thể sử dụng nền tảng cho vay vi mô Huabei của Ant.
Tencent, công ty sở hữu ứng dụng nhắn tin xã hội nổi tiếng WeChat, cũng cung cấp WeChat Pay cho 1,2 tỷ người dùng ứng dụng. Vào tháng 3, Tencent tung Fen Fu - một tính năng cho phép người dùng WeChat “mua ngay và trả tiền sau”.
Hệ sinh thái dữ liệu
Đối với Ant, các điều khoản của khoản vay sẽ được xác định thông qua Zhima Credit - hệ thống chấm điểm tín dụng dựa trên "dấu chân điện tử" (dấu vết dữ liệu mà người dùng tạo ra trong quá trình sử dụng Internet) của người tiêu dùng, bao gồm hồ sơ từ hệ thống thanh toán.
Nếu người tiêu dùng sẵn sàng cung cấp thêm thông tin cá nhân, chẳng hạn hồ sơ mua nhà hoặc thậm chí hồ sơ trên LinkedIn, họ sẽ nhận được điểm cao hơn trên Zhima Credit.
Ông Xiao tại Lexin khẳng định mối tương quan giữa những tệp dữ liệu sẽ giảm rủi ro và ngăn chặn hành vi gian lận. Các công ty công nghệ thu thập dữ liệu người dùng nhiều hơn hầu hết ngành khác. Điều đó sẽ đem đến cho họ lợi thế lớn.
Một bài viết được xuất bản hồi năm ngoái trên tạp chí The Review of Financial Studies cho biết: "Nếu 'dấu chân điện tử' mang lại thông tin quan trọng trong việc dự đoán rủi ro, những công ty fintech - với khả năng truy cập và xử lý dữ liệu vượt trội - sẽ đe dọa lợi thế thông tin của các trung gian tài chính và từ đó thách thức mô hình kinh doanh của họ".
 |
| Ant đưa ra các quyết định cho vay dựa trên hệ thống chấm điểm tín dụng bằng "dấu chân điện tử". Ảnh: Getty Images. |
"Công việc của chúng tôi vẫn là cung cấp dịch vụ tài chính. Tuy nhiên, công nghệ mới là công cụ", ông Victor Huike Li, Giám đốc điều hành của công ty fintech Trung Quốc Pintec, chia sẻ. Tuy nhiên, ông cho rằng các công ty tài chính cần làm cho công nghệ trở nên dễ hiểu hơn đối với những nhà quản lý.
Bất chấp mối lo ngại, Trung Quốc dự kiến áp dụng trí tuệ nhân tạo và dữ liệu từ "dấu chân điện tử" vào các chính sách xã hội. Bắc Kinh sẽ triển khai hệ thống tín dụng xã hội trên toàn quốc vào cuối năm nay. Đây là một bộ cơ sở dữ liệu và sáng kiến nhằm theo dõi, đánh giá mức độ đáng tin cậy của cá nhân, doanh nghiệp và tổ chức chính phủ.
"Thách thức lớn nhất của trí tuệ nhân tạo là chúng không thể suy nghĩ. Chúng chỉ có thể làm việc dựa trên những dữ liệu mà chúng có", giáo sư tài chính He Zhiguo tại Trường Kinh doanh Booth thuộc Đại học Chicago nhận xét. "Vì vậy, khi một cú sốc bên ngoài như dịch Covid-19 xảy ra, nhiều trong số chúng không còn hoạt động tốt nữa", ông nói thêm.
Theo dữ liệu từ bản cáo bạch của Ant, tỷ lệ quá hạn 30 ngày đối với các khoản vay tiêu dùng đã tăng lên 2,97% vào tháng 7 năm nay, so với 1,76% hồi tháng 1. Tuy nhiên, vấn đề lớn hơn cả là quyền riêng tư của người dùng.
 |
| Hệ thống dữ liệu lớn có thể đe dọa quyền riêng tư của người dùng. Ảnh: Getty Images. |
"Tôi cho rằng một trong những vấn đề lớn của dữ liệu lớn (big data) là thu thập quá mức. Chẳng hạn, một số người vay có thể nhập thông tin liên hệ của bạn bè, người thân khi không thể trả tiền đúng hạn. Điều này có nghĩa là nhiều người sẽ nhận được những cuộc gọi thu tiền dù không sử dụng tín dụng vi mô", ông Chen Cheng, chuyên gia phân tích fintech tại nền tảng nghiên cứu 01zhiku, bình luận.
Anh Wang Yanqing, một sinh viên sau đại học sống ở Trùng Khánh, sử dụng ứng dụng Huabei của Ant hàng ngày. Tuy nhiên, anh vẫn lo ngại về quyền riêng tư. "Tôi không biết nó thu thập dữ liệu thế nào. Tôi biết rất ít và sợ nó sẽ trở nên không kiểm soát được", anh Yanqing chia sẻ.
Tháng trước, Trung Quốc công bố dự thảo luật bảo vệ thông tin cá nhân. Đây là động thái quan trọng nhằm điều chỉnh việc thu thập và sử dụng dữ liệu cá nhân. Theo đó, các công ty vi phạm sẽ phải đối mặt với khoản tiền phạt lên đến 50 triệu NDT hoặc 5% doanh thu công ty trong năm.
Điều này đồng nghĩa với việc các công ty fintech vừa phải tìm cách truy cập đủ dữ liệu để cải thiện mô hình, vừa bảo vệ quyền riêng tư của người dùng.
