担保資産がなく、銀行から融資を受けたことがなく、収入を証明することが困難であったため、多くの若者、フリーランス労働者、小規模トレーダーは、従来の信用格付けモデルの前でほとんど「見えなくなって」いました。
しかし、デジタルデータと人工知能の発展は、異なるアプローチを生み出しています。融資履歴だけに頼るのではなく、銀行は顧客を評価するために、キャッシュフロー、決済取引、金融行動の安定性、およびデジタル環境での相互作用を分析できます。
これは、TPBankがデジタルチャネルでの融資活動で展開している方向性でもあります。銀行によると、テクノロジーは、以前は従来の方法で信用にアクセスする資格がなかった返済能力のある顧客を特定するのに役立つ可能性があります。
デジタルデータから潜在的な顧客を見つける
6月19日の銀行業界指導委員会の会議で、デジタルチャネルでの融資サービスについて共有したTPBankの取締役会長であるドー・ミン・フー氏は、デジタル環境への人々の移行が金融ニーズを根本的に変えていると述べました。
以前は、信用システムは主に住宅や車の購入などの大規模、中期、長期融資向けに設計されていましたが、現在では、毎日発生する数百万件の小規模な取引が、資金の流れに関する別のニーズを形成しています。
顧客は、大きな金融意思決定のために借りるだけでなく、ビジネス活動や日々の支出に役立つ、迅速に解決できる少額のお金も必要としています。
ドー・ミン・フー氏は、「人々は家や車を買うためだけに借りる必要はありません。彼らは日常生活に役立つ即時の資金が必要です。金融システムはデジタル経済の流れから外れることはできません」と述べました。
TPBankが会議で引用したデータによると、2025年のベトナムの電子商取引規模は約43万兆ドンに達し、デジタルプラットフォームで601,800以上の店舗が運営されています。TPBankでは、現在の取引の約99.5%がデジタルチャネルを通じて行われています。
消費行動と支払いの変化も大量のデータを生み出し、個人のキャッシュフロー、支払い能力、および財務の安定性を比較的明確に反映しています。
取引データ、請求書の支払い履歴、eKYC電子識別情報、およびデジタルインタラクションの安定性から、銀行は顧客の信用と返済能力を評価するための追加の根拠を追加できます。
TPバンクの会長によると、テクノロジーは、かつて古い信用モデルによって取り残された潜在的な顧客を見るのに役立つ「メガネ」のような役割を果たしています。
このグループには、融資を受けたことがない若者、定期的な収入を証明するのが難しいフリーランサー、デジタルプラットフォームでビジネスを行う中小企業、または信用情報システムに多くのデータを持っていない顧客が含まれる場合があります。
従来の信用記録がないにもかかわらず、これらの顧客は安定したキャッシュフローを維持し、期日どおりに請求書を支払い、デジタル環境で透明な財務行動を示すことができます。
デジタルローンは、書類をオンラインにアップロードするだけではない
ドー・ミン・フー氏によると、デジタル融資は、単に融資書類を紙からオンラインに転送することとして理解されるべきではありません。
このモデルでは、銀行は顧客の特定、データ収集と分析、リスク評価、承認、融資実行から融資管理まで、信用供与チェーン全体を再設計する必要があります。
TPBankでは、人工知能は、多次元信用スコアリング、リアルタイムでの不正行為の検出、顧客行動に応じた限度額の最適化、サービス利用体験のパーソナライズなど、いくつかの段階で応用されています。
銀行からの情報によると、eKYCの識別、承認、融資実行、融資管理を含む融資の全行程は、オンラインで実行できます。
現在までに、TPBankは600万人以上の融資を受けた顧客にサービスを提供しており、そのうち500万人以上がデジタルプラットフォームで定期的に活動している顧客であると述べています。平均して、各顧客は約2.08件のローンを発生させています。
2023年から2025年の期間、銀行のデジタルローンの売上高は年々約2倍に増加すると予想されています。TPバンクが発表した不良債権比率は3%未満であり、IFRS 9基準に従ってガバナンスモデルを最適化する過程で引き続き改善されています。
自動化を推進しているにもかかわらず、TPバンクの会長は、テクノロジーは銀行業務における人間の役割を完全に置き換えることはできないと述べました。
「私たちはプロセスを自動化できますが、顧客の理解を自動化することはできません」と、ドー・ミン・フー氏は2026年のTPBank株主総会でかつて語りました。
TPBankのAI-Native銀行モデル構築の方向性によると、AIは運用およびサービス提供活動に深く統合されています。ただし、人間は依然としてリスク管理の役割を果たし、倫理原則を確立し、最終決定に責任を負います。
信用ギャップの縮小への期待
TPバンク会長によると、将来的には、デジタルローンはもはや個別の商品ではなく、デジタル経済における金融インフラの一部になる可能性があります。
プロセスを短縮し、データを通じて顧客を評価する能力を拡大することで、資本の流れがより速く流れ、同時に銀行サービスを十分にサービスを受けていない人口グループに届けるのに役立つ可能性があります。
これは、事業活動のための不可欠なニーズを満たす、または短期資本を補充するための少額融資にとって特に重要です。
これらのニーズが公式の信用機関によって満たされない場合、人々は高コストで多くのリスクを伴う非公式な融資形態に頼らざるを得なくなる可能性があります。
したがって、銀行が提供する安全で透明性の高いデジタル金融ソリューションは、信用ギャップを縮小し、高利貸しの形態を制限するのに役立つと期待されています。
しかし、デジタル融資の拡大プロセスは、データ品質、情報セキュリティ、詐欺防止、不良債権の管理能力にも要求を課しています。
TPBankでの展開経験から、ドー・ミン・フー氏は、銀行業界がデータ相互接続を促進し続け、リスク警告情報の共有を強化し、デジタル金融商品に対するより柔軟な管理メカニズムを構築することを提案しました。
同氏によると、適切な法的枠組みと効果的なデータ共有メカニズムは、銀行がデジタルクレジットを拡大しながら、システムの安全性を確保するための条件を作り出すでしょう。
消費、決済、ビジネス活動がますますオンライン環境に移行する中で、データとAIは銀行が顧客をよりよく理解するための重要なツールになりつつあります。
TPBankにとって、このプロセスの目的は、融資承認の速度を上げることだけでなく、従来の銀行モデルのサービス範囲外にあった人々に正式な信用をより近づけることです。
