(KTSG) – Sự bùng nổ của thanh toán số trong vài năm gần đây không chỉ làm thay đổi hành vi chi tiêu, mà còn mở ra một “mỏ dữ liệu” mới cho ngành ngân hàng.

Từ lịch sử giao dịch QR, POS đến dòng tiền vào – ra trên tài khoản, các ngân hàng đang từng bước khai thác dữ liệu thanh toán để đánh giá tín dụng, đặc biệt với nhóm khách hàng cá nhân và hộ kinh doanh nhỏ – vốn lâu nay khó tiếp cận vốn do thiếu tài sản bảo đảm.

QUẢNG CÁO

Xu hướng “cho vay dựa trên dữ liệu” (data-driven lending) được xem là một bước tiến quan trọng hướng tới tài chính toàn diện. Tuy nhiên, phía sau cơ hội là những rủi ro không dễ nhận diện và chưa được kiểm chứng đầy đủ trong chu kỳ kinh tế.

Từ “thiếu dữ liệu” sang “thừa dữ liệu”

Trong mô hình tín dụng truyền thống, ngân hàng dựa vào báo cáo tài chính, tài sản thế chấp và lịch sử tín dụng để ra quyết định. Điều này khiến hàng triệu hộ kinh doanh cá thể – vốn không có sổ sách chuẩn mực – gần như đứng ngoài hệ thống tín dụng chính thức.

Sự phát triển của thanh toán không dùng tiền mặt đang thay đổi cục diện. Theo số liệu công bố gần đây, giao dịch thanh toán số tại Việt Nam duy trì mức tăng trưởng hai chữ số mỗi năm; riêng thanh toán QR tăng trên 50% về số lượng trong năm 2025. Điều này đồng nghĩa với việc một phần lớn dòng tiền của hộ kinh doanh đã “lên dữ liệu”.

Với dữ liệu này, ngân hàng có thể ước tính doanh thu thực tế theo ngày/tuần/tháng; phân tích tính ổn định của dòng tiền; xây dựng mô hình chấm điểm tín dụng thay thế (alternative credit scoring). Về lý thuyết, đây là bước chuyển từ “thiếu dữ liệu” sang “thừa dữ liệu”. Nhưng vấn đề không nằm ở số lượng, mà ở chất lượng và cách sử dụng dữ liệu.

Cơ hội mở rộng tín dụng không tài sản bảo đảm

Đối với ngân hàng bán lẻ, cho vay dựa trên dòng tiền mang lại ba lợi ích rõ rệt. Thứ nhất, mở rộng tệp khách hàng: nhóm hộ kinh doanh nhỏ, tiểu thương – vốn chiếm tỷ trọng lớn trong nền kinh tế – có thể tiếp cận vốn mà không cần tài sản thế chấp. Thứ hai, rút ngắn thời gian phê duyệt: dữ liệu giao dịch theo thời gian thực cho phép tự động hóa quy trình thẩm định, giảm phụ thuộc vào hồ sơ giấy. Thứ ba, tối ưu định giá rủi ro: lãi suất và hạn mức có thể được cá nhân hóa dựa trên hành vi thực tế thay vì hồ sơ tĩnh.

Câu hỏi không phải là có nên làm hay không, mà là làm đến mức nào, với cơ chế kiểm soát ra sao. Bởi trong tài chính, lợi thế cạnh tranh không chỉ đến từ khả năng khai thác dữ liệu, mà còn từ khả năng hiểu đúng và kiểm soát những gì dữ liệu chưa thể nói hết.

Một số ngân hàng tại Việt Nam đã bắt đầu triển khai các sản phẩm tín dụng dựa trên dòng tiền từ POS hoặc QR, cho phép cấp hạn mức linh hoạt theo hồ sơ khách hàng, giải ngân và thu nợ tự động khi có dòng tiền về. Đây là mô hình tiệm cận với các thị trường phát triển, nơi dữ liệu thanh toán trở thành “tài sản thế chấp mềm”.

Rủi ro dữ liệu: “rác vào – rác ra”

Điểm yếu lớn nhất của mô hình này nằm ở chất lượng dữ liệu đầu vào.

Không phải toàn bộ doanh thu của hộ kinh doanh đều đi qua kênh thanh toán số. Tại nhiều ngành hàng, tiền mặt vẫn chiếm tỷ trọng đáng kể. Điều này dẫn tới nguy cơ đánh giá sai năng lực tài chính nếu chỉ dựa vào dữ liệu điện tử.

Ngoài ra, dữ liệu thanh toán có thể bị “làm đẹp” nhằm tự tạo giao dịch để tăng doanh thu ảo; chuyển tiền vòng giữa các tài khoản liên quan; tận dụng các chương trình hoàn tiền để “bơm số”. Nếu mô hình chấm điểm không đủ tinh vi, ngân hàng có thể rơi vào tình huống “rác vào – rác ra” (garbage in, garbage out), tức là quyết định tín dụng sai lệch ngay từ đầu.

Rủi ro chu kỳ: dữ liệu quá “ngắn hạn”

Một thách thức khác là tính chu kỳ của dữ liệu. Dữ liệu thanh toán thường phản ánh hành vi trong vài tháng gần nhất – giai đoạn có thể chưa đủ dài để phản ánh biến động kinh doanh. Trong khi đó, tín dụng lại là cam kết trung hạn. Điều này tạo ra độ lệch, ví dụ doanh thu cao trong ngắn hạn thì cấp hạn mức lớn nhưng khi thị trường đảo chiều, dòng tiền suy giảm nhanh có nguy cơ chuyển thành nợ xấu.

Khác với tài sản bảo đảm – vốn có thể xử lý khi phát sinh rủi ro – dữ liệu không phải là tài sản có thể thu hồi.

Vấn đề pháp lý và quyền riêng tư dữ liệu

Việc khai thác dữ liệu thanh toán cũng đặt ra câu hỏi về quyền riêng tư và khung pháp lý. Ai là chủ sở hữu dữ liệu giao dịch – ngân hàng, trung gian thanh toán hay khách hàng? Việc chia sẻ dữ liệu giữa các bên có cần sự đồng ý rõ ràng? Ranh giới giữa “cá nhân hóa dịch vụ” và “xâm phạm quyền riêng tư” nằm ở đâu?

Trong bối cảnh Ngân hàng Nhà nước Việt Nam đang từng bước hoàn thiện hành lang pháp lý cho tài chính số, các quy định về dữ liệu sẽ đóng vai trò then chốt để cân bằng giữa đổi mới và bảo vệ người dùng.

Cần một cách tiếp cận thận trọng

Cho vay dựa trên dữ liệu thanh toán là xu hướng khó đảo ngược. Tuy nhiên, để mô hình này phát triển bền vững, cần một số điều kiện: (i). Kết hợp đa nguồn dữ liệu: không chỉ dựa vào dữ liệu thanh toán mà còn bổ sung dữ liệu thuế, hóa đơn điện tử, lịch sử tín dụng. (ii). Nâng cao năng lực phân tích: sử dụng AI/machine learning để phát hiện bất thường và gian lận. (iii). Thiết kế sản phẩm phù hợp: hạn mức ngắn, quay vòng nhanh, gắn chặt với dòng tiền thực và đặc biệt là số hóa toàn bộ quy trình. (iv). Minh bạch với khách hàng: rõ ràng về cách sử dụng dữ liệu và quyền lợi đi kèm.

Từ cơ hội đến bài toán kiểm soát rủi ro

Cho vay dựa trên dữ liệu thanh toán mở ra cơ hội lớn để mở rộng tín dụng và thúc đẩy tài chính toàn diện. Nhưng nếu thiếu kiểm soát, nó cũng có thể trở thành nguồn phát sinh rủi ro mới – âm thầm nhưng lan rộng.

Trong quá khứ, hệ thống ngân hàng đã từng trả giá cho những giai đoạn tăng trưởng tín dụng quá nhanh dựa trên giả định lạc quan. Với dữ liệu, rủi ro không biến mất – nó chỉ trở nên tinh vi hơn.

Câu hỏi không phải là có nên làm hay không, mà là làm đến mức nào, với cơ chế kiểm soát ra sao. Bởi trong tài chính, lợi thế cạnh tranh không chỉ đến từ khả năng khai thác dữ liệu, mà còn từ khả năng hiểu đúng và kiểm soát những gì dữ liệu chưa thể nói hết.