Từ 'Lá chắn công nghệ' đến hệ sinh thái A-to-P: Bước chuyển mình dựa trên AI của Tài chính Mirae Asset

Đây không chỉ là bước tiến về mặt công nghệ, mà còn phản ánh năng lực đưa trí tuệ nhân tạo (AI) vào hoạt động cốt lõi của doanh nghiệp.

TỪ CHIẾN LƯỢC PHÒNG THỦ ĐẾN NĂNG LỰC THỰC CHIẾN TOÀN DIỆN

Theo Tài chính Mirae Asset, một "lá chắn" công nghệ chỉ hiệu quả khi đủ thông minh và bao quát toàn bộ quy trình. Trên cơ sở đó, doanh nghiệp xây dựng hệ sinh thái A-to-P (A-to-P Model Suite) – bao phủ toàn bộ vòng đời tín dụng của khách hàng, từ tiếp cận, thẩm định (Acquisition/Application), theo dõi hành vi (Behavior), đến thu hồi và quản trị danh mục (Collection/Portfolio).

Hệ thống được thiết kế theo mô hình phòng thủ nhiều lớp (multi-layered defense), cho phép nhận diện và kiểm soát rủi ro theo thời gian thực, xuyên suốt toàn bộ hành trình tín dụng, thay vì xử lý rủi ro rời rạc ở từng khâu.

Dù ứng dụng AI, các quyết định tự động của hệ thống đều tuân thủ nguyên tắc "Human-on-the-loop", đảm bảo có sự giám sát của con người nhằm duy trì tính minh bạch, nhân văn và tuân thủ chặt chẽ các hành lang pháp lý mới nhất như Luật AI hay chuẩn mực IFRS9.

Chuyển mình chiến lược cùng mô hình AI tại Tài chính Mirae Asset - Ảnh: Doanh nghiệp.

SỰ ĐA DẠNG CỦA CÁC MÔ HÌNH CHẤM ĐIỂM (SCORING MODELS) – TRÁI TIM CỦA HỆ THỐNG

Điểm sáng nổi bật nhất minh chứng cho năng lực ứng dụng AI của Tài chính Mirae Asset chính là sự đa dạng trong các mô hình chấm điểm tín dụng. Hiện Tài chính Mirae Asset (Việt Nam) đã triển khai 4 nhóm mô hình cốt lõi gồm A-Score, B-Score, C-Score và P-Score, đồng thời tiếp tục hoàn thiện các mô hình còn lại trong lộ trình phát triển. Việc đón đầu xu hướng Agentic AI (AI tự chủ) được kỳ vọng sẽ gia tăng mức độ tự động hóa trong các quyết định phức tạp.

Hệ thống không áp dụng một thước đo duy nhất mà linh hoạt sử dụng các "chỉ số" chuyên biệt cho từng giai đoạn, giúp tối ưu hóa cả trải nghiệm khách hàng lẫn mức độ an toàn của dòng vốn:

Nhóm Thẩm định & Phê duyệt (A-Score & Income estimation): Đánh giá nhanh xác suất rủi ro ngay khi nộp hồ sơ. Song song đó, các mô hình ước lượng thu nhập giúp mở rộng cơ hội tiếp cận vốn cho nhóm khách hàng thiếu chứng từ (thin-file), thể hiện sự linh hoạt trong chiến lược duyệt vay.

Nhóm Giám sát Hành vi (B-Score): Không chờ đến khi phát sinh nợ xấu, B-Score liên tục theo dõi hành vi trả nợ để đưa ra các cảnh báo sớm, giúp công ty chủ động đồng hành và hỗ trợ khách hàng trước khi phát sinh rủi ro.

Nhóm Ưu tiên hóa Thu hồi nợ (C-Score): Phân loại và ưu tiên nguồn lực thu hồi nợ theo mức độ rủi ro, thay cho cách tiếp cận truyền thống.

Nhóm Tối ưu nguồn lực bán hàng (P-Score): Dự đoán nhu cầu của khách hàng, hỗ trợ tư vấn các gói vay phù hợp (cross-sell/upsell), đồng thời gia tăng giá trị vòng đời khách hàng.

VỮNG BƯỚC VỚI LỘ TRÌNH TƯƠNG LAI

Việc xây dựng hệ sinh thái A-to-P cùng các mô hình chấm điểm theo từng giai đoạn cho thấy cách tiếp cận quản trị rủi ro theo hướng xuyên suốt và dựa trên dữ liệu, thay cho phương thức xử lý rời rạc trước đây.

Cách tiếp cận này không chỉ nâng cao hiệu quả kiểm soát rủi ro mà còn giúp tối ưu vận hành và cải thiện chất lượng tín dụng. Đây cũng là nền tảng để Tài chính Mirae Asset duy trì sự cân bằng giữa tăng trưởng và kiểm soát rủi ro, đồng thời góp phần thúc đẩy thị trường tài chính tiêu dùng vận hành minh bạch và ổn định hơn.

Tuấn Sơn