Các tập đoàn công nghệ lớn của Trung Quốc là chuyên gia trong việc sử dụng dữ liệu người dùng.
Họ thu thập, phân tích thông tin bằng các thuật toán để phục vụ cho mục đích đổi mới và cải thiện trải nghiệm mua sắm của khách hàng. Một trong số các tập đoàn công nghệ kể trên là Ant Group, một công ty liên kết của gã khổng lồ thương mại điện tử Trung Quốc Alibaba.
Ant Group đang sử dụng dữ liệu khách hàng để chiếm thị phần lớn hơn trong thị trường tài chính tiêu dùng. Hệ thống AI của họ thu thập một loạt dữ liệu để đánh giá mức độ rủi ro tín dụng. Đồng thời, hệ thống cũng tự động thiết lập điểm tín dụng cho hàng triệu người dùng.
Trước đại dịch, Ant đã cho vay khoảng 1,7 nghìn tỷ nhân dân tệ (258,4 tỷ USD) với tỷ suất nợ quá hạn trung bình trong 30 ngày khoảng 1 đến 2%. Con số này rất cạnh tranh so với tỷ suất nợ quá hạn trung bình tại bốn ngân hàng lớn của Trung Quốc.
Hệ thống chấm điểm tín dụng dựa trên dữ liệu khách hàng đảm bảo ngân hàng không bị nợ xấu.
Bằng cách sử dụng AI để phân tích dữ liệu và kiểm soát rủi ro, nền tảng tài chính tiêu dùng LexinFintech cho biết họ có thể giữ tỷ suất nợ quá hạn dưới 2%. Lý do là hồ sơ tín dụng của người dùng giờ đây được cập nhật trực tuyến, khác xa so với hồ sơ của các ngân hàng truyền thống. Ngoài ra, Lexin cũng điều hành một ứng dụng sắm trực tuyến có tên Fenqile, nơi người tiêu dùng có thể vay tiền để mua hàng. Họ đã áp dụng hệ thống quản lý bằng AI cho Fenqile với khả năng nhận diện và gắn cờ khách hàng lừa đảo.
Bên cạnh đó, hệ thống cũng tự đánh giá tiềm năng của khách hàng. Ví dụ, nếu có người mua điện thoại Huawei hoặc iPhone trên Fenqile, họ có khả năng được công nhận là khách hàng tiềm năng. Tuy nhiên, nếu ai đó mua sản phẩm trả góp vào lúc 2h sáng, đó không phải là dấu hiệu tốt.
Jay Xiao Wenjie, Giám đốc điều hành tại Lexin, cho biết: "Hoạt động cho vay tiêu dùng là cho vay một lượng tiền nhỏ với tần suất cao. Vì vậy, hệ thống tín dụng thủ công truyền thống tỏ ra rất kém hiệu quả. Ngược lại, AI có thể cải thiện đáng kể các hoạt động tín dụng, như tính điểm tín dụng, giao dịch hoặc thu các khoản thanh toán chậm".
Richard Chen, nhân viên bộ phận kiểm soát rủi ro của một công ty cho vay nhỏ có trụ sở tại Thành Đô, cho biết: "Tôi không quan tâm khách hàng của mình là ai, làm nghề gì vì đối với chúng tôi, dữ liệu về họ mới thực sự quan trọng. Công ty cũng không quá để tâm liệu một khách hàng nào đó có trả lại tiền hay không. Điều chúng tôi quan tâm là tỷ lệ nợ xấu tổng thể của tất cả khách hàng".
Hệ sinh thái của các hãng công nghệ Trung Quốc
Những gã khổng lồ công nghệ của Trung Quốc, bao gồm Alibaba và Tencent, đã xây dựng một hệ sinh thái toàn diện từ các dữ liệu thu được.
Chẳng hạn, nền tảng thương mại điện tử Taobao của Alibaba sẽ giới thiệu sản phẩm cho khách hàng dựa trên sở thích cá nhân của họ. Sau đó, khách hàng có thể thanh toán qua nền tảng Alipay của Ant Group. Nếu không có đủ tiền, người dùng có thể sử dụng thẻ tín dụng ảo Huabei cũng của Ant.
Tencent, tập đoàn sở hữu ứng dụng WeChat và là cổ đông lớn của ngân hàng trực tuyến WeBank, đã cung cấp 1,2 tỷ người dùng hàng tháng cho WeChat Pay. Ngoài ra, Tencent còn ra mắt "Fen Fu" - một tính năng cho phép người dùng WeChat có thể vay tiền hoặc mua hàng trả góp.
Đối với Ant Group, các điều khoản của giao dịch vay tiền sẽ được quyết định chủ yếu bởi Zhima Credit - hệ thống chấm điểm tín dụng dựa trên dấu chân điện tử (digital footprint) của người dùng, bao gồm cả dữ liệu từ các hệ thống thanh toán.
Nếu người dùng sẵn sàng cung cấp các dữ liệu cá nhân, như hồ sơ mua nhà hoặc thông tin trên LinkedIn, họ có khả năng nhận được điểm cao hơn tại Zhima Credit do càng có nhiều thông tin về người dùng, hệ thống càng giảm được rủi ro và lừa đảo.
Lợi thế về Big Data
Các công ty công nghệ đang thu thập dữ liệu người dùng nhiều hơn hầu hết các ngành khác. Điều này tạo cho họ một lợi thế rất lớn.
Richard Chen cho biết: "Nhiều ngân hàng truyền thống không muốn hợp tác với các công ty nhỏ vì lịch sử tín dụng của họ không đủ đảm bảo. Tuy nhiên, nếu những công ty đó từng sử dụng WeChat Pay và có lịch sử giao dịch ‘sạch’, WeBank vẫn sẽ cho họ vay tiền."
Trong một bài báo xuất bản năm ngoái trên tạp chí học thuật The Review of Financial Studies, một nhóm các nhà nghiên cứu đã chỉ ra rằng dấu chân điện tử đóng góp thông tin quan trọng trong việc cho vay tín dụng. Các công ty công nghệ tài chính (fintech) có lợi thế về khả năng truy cập và xử lý dấu chân điện tử so với các ngân hàng hoặc trung gian tài chính khác. Nhờ đó, họ không những có lợi thế trong mảng tín dụng mà còn đe dọa cách thức hoạt động của các trung gian tài chính.
Victor Huike Li, Giám đốc điều hành của công ty fintech Pintec tại Trung Quốc, cho biết: "Cải tiến các thuật toán chỉ giúp hệ thống AI hoạt động mượt mà hơn. Nhưng chất lượng dữ liệu mà AI thu thập được mới chính là yếu tố giúp nâng hệ thống lên một tầng cao mới".
Ông cũng cho rằng các công ty fintech vẫn cần phải chứng minh tính hiệu quả trong công nghệ của mình đối với các nhà quản lý. Đồng thời, họ cũng cần hạn chế tối đa xảy ra các lỗi không mong muốn.
Áp dụng AI và Big Data trong đời sống xã hội
Trung Quốc đang áp dụng AI và dữ liệu từ dấu chân điện tử vào quản lý xã hội trên quy mô lớn.
Trung Quốc dự kiến sẽ triển khai hệ thống tín nhiệm xã hội trên toàn quốc vào cuối năm nay. Đây là một bộ cơ sở dữ liệu giúp theo dõi và đánh giá mức độ đáng tin cậy của các cá nhân, công ty và các tổ chức chính phủ. Những người có điểm cao sẽ được thưởng và những người có điểm thấp sẽ bị phạt.
Hầu hết dữ liệu được thu thập từ các nguồn truyền thống, như báo cáo tài chính, hình sự từ các cơ quan chính phủ và dữ liệu từ các văn phòng hộ tịch (nơi đăng ký khai sinh, kết hôn...). Nó cũng liên quan đến các nguồn của bên thứ ba, như nền tảng tín dụng trực tuyến Zhima Credit.
He Zhiguo, Giáo sư tài chính tại Trường Kinh doanh Booth thuộc Đại học Chicago, cho biết: "Thách thức lớn nhất là AI chỉ làm việc dựa trên dữ liệu mà chúng có. Chúng không thể giải quyết những vấn đề mà chúng không được ‘dạy’. Vì vậy, khi có tác động bất ngờ như Covid, hệ thống AI cũng sẽ bị ảnh hưởng theo."
Theo báo cáo của Ant, trong 7 tháng đầu năm nay, kể từ khi bắt đầu đại dịch, tỷ suất nợ quá hạn 30 ngày đối với các khoản vay tiêu dùng đã tăng lên từ 1,76% lên 2,97%.
Tuy nhiên, rất nhiều người lo ngại về vấn đề quyền riêng tư của người dùng. Một số nhà phê bình coi tín nhiệm xã hội như một sự hủy hoại của xã hội tự do, cởi mở.
Chen Cheng, một nhà phân tích fintech tại nền tảng nghiên cứu 01zhiku, cho biết: "Tôi nghĩ một trong những vấn đề lớn hiện nay là Big Data đang bị thu thập quá mức. Ví dụ, một số người khi vay tiền phải cung cấp thông tin liên hệ của bạn bè, người thân cho công ty tín dụng. Nếu người vay không trả tiền đúng hạn, những người trong danh sách liên lạc kia sẽ bị làm phiền, bất kể họ có thực sự quen thân với chủ nợ hay không".
Wang Yanqing, một sinh viên sau đại học sống ở Trùng Khánh và sử dụng thẻ tín dụng ảo Huabei hàng ngày, tỏ ra lo ngại về quyền riêng tư của mình. Anh nói: "Tôi không biết hệ thống thu thập dữ liệu ra sao. Tôi chỉ biết rất ít về nó nên sợ rằng có thể mất quyền kiểm soát thông tin bất cứ lúc nào. Tôi biết hệ thống có đề cập đến việc bảo vệ dữ liệu trong mục chính sách quyền riêng tư hoặc trong hợp đồng, nhưng hầu hết mọi người không chú ý".
Tháng trước, Trung Quốc đã công bố dự thảo luật bảo vệ thông tin cá nhân, một động thái quan trọng nhằm điều chỉnh việc thu thập và sử dụng dữ liệu cá nhân. Dự thảo cho biết những ai vi phạm sẽ phải đối mặt với khoản tiền phạt lên đến 50 triệu nhân dân tệ hoặc 5% doanh thu của công ty trong 1 năm. Điều này có nghĩa là các công ty fintech sẽ chỉ được thu thập dữ liệu vừa đủ để cải thiện hệ thống của mình, song đồng thời phải bảo vệ quyền riêng tư của khách hàng.
Ông Li, Giám đốc điều hành của Pintec cho biết sẽ rất hữu ích nếu có thể tạo ra một môi trường cho phép các công ty trao đổi dữ liệu một cách an toàn và bảo mật.
Ông cho biết thêm "trong nhiều trường hợp, các công ty sẽ không trao đổi dữ liệu một cách công khai vì chúng tôi coi nhau là đối thủ cạnh tranh. Sự phát triển công nghệ mà chúng tôi cần không chỉ là thuật toán mà còn là hệ sinh thái và các mối quan hệ dựa trên sự tin tưởng và hợp tác".
