(KTSG Online) – Một nền tảng công nghệ chung cho dữ liệu không chỉ giúp các tổ chức tài chính tiết kiệm được nguồn lực quản lý dữ liệu, mà còn giúp các đơn vị phân tích dễ dàng cung cấp thông tin về cơ hội/rủi ro đầu tư với chất lượng tốt hơn cho khách hàng.
- Cần khung pháp lý để quản lý, sử dụng an toàn các loại dữ liệu
- Tiềm năng lớn của ngành trung tâm dữ liệu Việt Nam
Thị trường dữ liệu tài chính còn giản đơn
Nhiều năm làm dịch vụ xếp hạng tín nhiệm, ông Nguyễn Quang Thuân, Chủ tịch - Tổng giám đốc FiinGroup, từng gặp không ít nhà đầu tư "tay mơ", nhất là sau sự kiện 9 đợt phát hành trái phiếu doanh nghiệp (TPDN) riêng lẻ của Tập đoàn Tân Hoàng Minh bị hủy đầu năm 2022.
“Một khách hàng là bác sĩ - không có kiến thức và thời gian tìm hiểu các sản phẩm tài chính, liên lạc để nhờ tư vấn bán lại số TPDN anh đã mua, với nỗi bất an, khoản tiền lớn mắc kẹt chưa biết cách nào giải tỏa”, ông Thuân nhớ lại.
Theo ông Thuân, khách hàng trên và nhiều khách hàng khác thường lầm tưởng "mua trái phiếu của doanh nghiệp làm ăn có lãi thì lo gì", dù thực tế là dòng tiền để thanh toán nợ gốc và lãi TPDN quan trọng hơn mức lỗ hay lãi trong năm của doanh nghiệp phát hành.
Tương tự, tại một hội thảo, bà Dương Kim Anh, Giám đốc đầu tư của VCBS từng chia sẻ việc các quỹ nước ngoài luôn yêu cầu dữ liệu về trái phiếu, xác suất vỡ nợ của doanh nghiệp phát hành và đơn vị độc lập cung cấp dữ liệu đó, để tiến hành nghiệp vụ quản trị rủi ro. Nhưng hiện chỉ một số ít ngân hàng lớn có đủ dữ liệu về các khoản vay qua phát hành trái phiếu, thực tế trả nợ, để xây dựng mô hình tính toán xác suất vỡ nợ doanh nghiệp.
Nắm bắt bắt bối cảnh trên, các đơn vị như FiinGroup, VIS Rating, Saigon Ratings đã liên tục cung cấp thông tin về xếp hạng tín nhiệm của các đơn vị phát hành, tình hình phát hành/trả nợ TPDN theo từng tháng và phát triển công cụ bảng giá với các thông tin chi tiết như giá sạch, lợi suất… nhằm giúp nhà đầu tư đánh giá cơ hội/rủi ro đầu tư rõ ràng hơn.
Một số đơn vị cũng gia nhập thị trường cung cấp dữ liệu Việt Nam như Bloomberg, Fireant, Vietstock, Wigroup ở mảng tài chính; Virac, VietnamCredit ở mảng kinh doanh. Bên cạnh đó, MoMo, Zalo, Misa, Datanest cũng tiếp cận thị trường theo hướng cung cấp dữ liệu và phân tích tài chính cho các ngân hàng và các tổ chức tài chính những năm gần đây.
Với Trung tâm Thông tin Tín dụng quốc gia Việt Nam (CIC), bà Nguyễn Thu Trang, Trưởng phòng kinh tế phát triển của CIC cho biết, đơn vị này đang phối hợp với một số công ty quốc tế để xây dựng, đánh giá, thẩm định mô hình chấm điểm và xếp hạng tín dụng thường xuyên, nhằm đưa ra kết quả chấm điểm xếp hạng.
“Sản phẩm này được CIC tích hợp vào các báo cáo tín dụng, chỉ cần một lần nhập và hỏi thông tin là các tổ chức tín dụng có thể khai thác được các thông tin”, bà Trang cho biết.
Ghi nhận nhiều bước tiến là vậy, song việc khai thác, phân tích dữ liệu tài chính tại Việt Nam vẫn còn giản đơn, chưa bắt kịp nhu cầu của nhà đầu tư.
Ông Nguyễn Minh Tú, Giám đốc khối dịch vụ thông tin doanh nghiệp FiinGroup cho biết, các tổ chức tài chính ở Việt Nam chủ yếu truy cập dữ liệu cơ bản như hồ sơ doanh nghiệp, mã định danh cá nhân và thông tin tín dụng. Còn các dữ liệu quan trọng như bảo hiểm xã hội, hồ sơ thuế, và dữ liệu giao dịch vẫn khó tiếp cận, làm hạn chế thị trường dữ liệu.
“Việc chia sẻ dữ liệu liên ngân hàng còn hạn chế, các tổ chức tài chính Việt Nam vẫn dựa vào các mô hình truyền thống trong phát hiện gian lận, chấm điểm tín dụng và phân tích rủi ro”, ông Tú nói tại một toạ đàm sản phẩm dữ liệu cho tổ chức tài chính.
Còn ông Đoàn Thanh Hải, Phó Cục trưởng Cục Công nghệ thông tin Ngân hàng Nhà nước Việt Nam (NHNN), cho biết Bộ Công an đang dự thảo Luật mới về bảo vệ dữ liệu cá nhân, với quy định để bảo vệ dữ liệu chặt chẽ hơn.
“Có quy định yêu cầu ngân hàng muốn chia sẻ dữ liệu cá nhân với bên thứ ba phải được sự đồng ý của cá nhân đó. Điều này có lợi cho người dân, nhưng là thách thức đối các ngân hàng, vì trong quá trình làm việc, việc xử lý dữ liệu sẽ bị gián đoạn", ông nói.
Phân cấp trong việc bảo vệ dữ liệu để khơi thông thị trường
Trong bối cảnh nhu cầu khai thác dữ liệu, dự báo rủi ro tài chính của nhà đầu tư và doanh nghiệp liên tục gia tăng, ông Jinchang Lai, Trưởng nhóm cơ sở hạ tầng tài chính của IFC cho rằng, Việt Nam nên xây dựng một khuôn khổ pháp lý phù hợp để chia sẻ dữ liệu theo ngành. Riêng ngành tài chính, cần có quy định rõ ràng về dữ liệu để dịch vụ tài chính số phát triển.
Theo đại diện IFC, việc thu thập dữ liệu của tổ chức tài chính, cùng các dữ liệu khác bên ngoài (gọi chung là hệ sinh thái dữ liệu mới - PV), cần có bốn cấu phần chính, gồm: niềm tin vào các doanh nghiệp trung gian cung cấp dữ liệu khác bên ngoài; cơ sở hạ tầng cho việc quản lý dữ liệu mới; thực tiễn hay nền tảng quản lý dữ liệu; hành lang pháp lý có hướng dẫn chính thức về cơ chế quản lý và xử lý dữ liệu.
Với dữ liệu cá nhân, ông Jinchang Lai cho rằng có rất nhiều mảng khác nhau như dữ liệu về nhân thân, dữ liệu nhạy cảm.... Vì vậy, cần phân cấp trong việc bảo vệ dữ liệu, xếp hạng dữ liệu theo từng cấp độ tùy theo mức độ quan trọng của dữ liệu để có thể khai thác cho phù hợp.
“Luật bảo vệ dữ liệu cá nhân cần có quy định và bộ quy tắc riêng. Trong đó, ưu tiên áp dụng quy định chuyên ngành như cơ quan thông tin tín dụng, thay vì quy định chung chung là dữ liệu cá nhân thì không thể chạm vào. Vì vậy, cần phân cấp trong việc bảo vệ dữ liệu, xếp hạng dữ liệu theo từng cấp độ tùy theo mức độ quan trọng của dữ liệu để khai thác một cách phù hợp”, ông khuyến nghị.
Đại diện IFC cũng đưa ra ý tưởng tất cả các công ty dữ liệu và phân tích dữ liệu khách hàng cá nhân cần được cấp phép, thành lập, công nhận hoặc liệt kê trong một danh sách trắng. Trong đó, các doanh nghiệp có cơ sở dữ liệu chuyên sâu có thể thành lập các công ty con của mình để cung cấp dịch vụ dữ liệu và phân tích dữ liệu.
Dẫn chứng kinh nghiệm từ Singapore, ông Jimmy Nguyễn, chuyên gia sản phẩm tín dụng của S&P Global Market Intelligence, cho biết quốc gia có một nền tảng chung về dữ liệu, được gọi là "common data infrastructure". Tại đây, các ngân hàng kết nối vào hệ thống này sẽ có thể lấy dữ liệu từ đó mà không cần mất thời gian vào việc quản lý dữ liệu riêng của từng khách hàng.
“Điều này giúp các ngân hàng tiết kiệm thời gian và tối ưu hóa quá trình quản lý dữ liệu”, ông Jimmy Nguyễn phân tích.
