1. Trang chủ
  2. » Luận Văn - Báo Cáo

Cki Cds.docx

2 0 0

Đang tải... (xem toàn văn)

THÔNG TIN TÀI LIỆU

Thông tin cơ bản

Định dạng
Số trang 2
Dung lượng 15,06 KB

Nội dung

V Business innovation (Technological proposal to Company) The application and its function Với quy trình cho vay thế chấp của BIDV, có thể thấy rằng doanh nghiệp đang gặp phải hai vấn đề chính và cần[.]

V.Business innovation (Technological proposal to Company) The application and its function: - Với quy trình cho vay chấp BIDV, thấy doanh nghiệp gặp phải hai vấn đề cần có chiến lược đổi mới, cụ thể sau: Đối với khách hàng: Áp dụng cho vay chấp khách hàng Đối với khách hàng khơng thể trả khoản vay ngân hàng buộc phải rao bán tài sản chấp để thu hồi lại ngân sách giá thẩm định thấp so với ban đầu (có thể giảm tới 10-40% so với giá trị lúc đầu) có nguy rủi ro đạo đức dẫn đến số vấn đề sau:  BIDV thu hồi tiền so với số tiền mà họ cho người vay vay Điều khiến BIDV gặp khó khăn tài dẫn đến lỗ vốn sụp đổ  Người vay bị thiệt hại họ phải bán tài sản với giá thấp giá trị thực Điều khiến họ gặp khó khăn tài dẫn đến vỡ nợ  Các nhà đầu tư lịng tin vào BIDV họ cho BIDV khơng quản lý tài sản cách hiệu Điều khiến BIDV khó huy động vốn từ nhà đầu tư ảnh hưởng đến hoạt động kinh doanh họ Đối với BIDV: Việc không đánh giá thẩm định khách hàng vay chấp giá trị tài sản dùng để chấp dẫn đến khó khăn việc thu hồi lại vốn lãi suất => Rủi ro thông tin => Các rủi ro bất cân xứng thông tin rủi ro đạo đức khiến tình trạng danh tiếng BIDV bị sụt giảm Đối với tình hình giới, hàng loạt ngân hàng lớn bị "sập" kinh tế xuống, BIDV vị lòng khách hàng Là ngân hàng chủ chốt hệ thống ngân hàng Việt Nam, BIDV có vấn đề ảnh hưởng đến toàn hệ thống ngân hàng => nguy đáng lo ngại cho quốc gia => ảnh hưởng mạnh mẽ tới lợi ích cơng kinh tế - Căn vào hai vấn đề trên, mục tiêu lớn BIDV lúc cần kết hợp hệ thống quản lí thơng tin khách hàng kết hợp với AI BIDV xử lý thủ tục cho vay thông qua thông tin khách hàng lưu trữ từ việc thu thập thông tin thông qua thủ công cloud, nhiên, định cho vay người thực Tiến hành kết hợp thẩm định giá định kỳ kết hợp với dự đoán AI, tài sản chấp giá trị ban đầu, ngồi hao mịn lũy kế, bị ảnh hưởng yếu tố bên (thị trường, pháp lý ) việc tài sản chấp đc rao bán thu hồi 60% giá trị ban đầu Vì vậy, AI kết hợp với cloud đưa dự đốn mang tính kịp thời xác so với sử dụng nhân lực người Data collection and feedback: Giới thiệu: Thu thập liệu khách hàng phản hồi họ chủ đề quan trọng đề xuất ứng dụng công nghệ chuyển đổi số cho doanh nghiệp Trong thời đại số hóa ngày nay, việc thu thập phân tích liệu cần thiết để đưa định hiệu cho doanh nghiệp Đặc biệt ngân hàng BIDV áp dụng hệ thống quản lí thơng tin khách hàng theo cách truyền thống kết hợp thêm AI khả hạn chế nhiều rủi ro thị trường gia tăng thêm độ uy tín thân tin cậy nhà đầu tư Thực trạng: Hiện nay, BIDV quản lí thơng tin khách hàng giám định, xác định , đnahs giá giá trị tài sản để thực cho vay chấp cịn chưa chặt chẽ thiếu xác dẫn đến nhiều rủi ro thông tin đặc biệt rủi ro đạo đức ảnh hưởng đến độ tin cậy từ người đầu tư Lợi ích giải pháp: Với khả nặng nhận định, đánh giá xác thực từ AI việc thu thập thơng tin từ khách hàng giám định tài sản chấp giá trị tương lai giúp người quản lí hệ thống thơng tin với phận đưa định cho vay chấp khách hàng Administration and productivity: Hệ thống quản lí thơng tin khách hàng kết hợp với AI giải pháp hợp lí hiệu cho ngân hàng Việt Nam nói chung NH BIDV nói riêng.Dưới số lợi ích áp dụng: + Tự động hóa nhiệm vụ thủ cơng: AI tự động hóa nhiệm vụ thủ cơng kiểm tra liệu, phân tích báo cáo giám định tài sản Điều giúp NH đưa đánh giá thiết thực đắn + Cải thiện việc định: Hệ thống định khoản vay dựa AI thuật toán học máy xem xét hành vi mẫu để xem liệu khách hàng có lịch sử tín dụng thấp có phải khách hàng tín dụng tốt hay khơng phát khách hàng có mẫu làm tăng khả vỡ nợ + Cải thiện rủi ro đạo đức: AI đưa BIDV vào chủ động trường hợp cho vay chấp, tránh trường hợp phải rao bán tài sản nhiều dẫn đến việc dần vốn Tự động hóa quy trình đầu tư: Các hệ thống AI lùng sục thị trường để tìm kiếm hội đầu tư chưa khai thác cung cấp thông tin cho hệ thống giao dịch thuật tốn cơng ty UBS Thụy Sĩ ING Hà Lan Các ngân hàng nước áp dụng AI kết hợp với hệ thống quản lí khách hàng Avant,Capital One, Experian, Discover, Equifax, Goldman Sachs, PayPal, Visa,… Các công ty sử dụng AI để phân tích liệu lớn hành vi mẫu khách hàng, chẳng hạn lịch sử toán, thu nhập chi tiêu Dữ liệu sử dụng để tạo mơ hình dự đốn xác định khách hàng có nguy vỡ nợ cao Bằng cách sử dụng AI, cơng ty cải thiện việc đánh giá tín dụng giảm thiểu rủi ro vỡ nợ Một số công ty sử dụng AI để cá nhân hóa sản phẩm dịch vụ tín dụng cho khách hàng Ví dụ, cơng ty sử dụng AI để xác định khách hàng đủ điều kiện nhận lãi suất thấp ưu đãi khác Điều giúp cơng ty thu hút giữ chân khách hàng, đồng thời giúp họ giảm thiểu rủi ro vỡ nợ Internal/ External Communication:

Ngày đăng: 19/09/2023, 19:32

w