Góc nhìn đổi mới,
chấm điểm tín dụng thông minh hơn.

Chấm điểm tín dụng thay thế

67% người trưởng thành trên thế giới
không có hoặc có ít khả năng tiếp cận với các dịch vụ tài chính.

Những người bị loại khỏi hệ thống tài chính chủ yếu
tập trung tại các khu vực tăng trưởng cao như Đông Nam Á, Trung Đông và châu Phi.
*Source : World Bank

Ngay cả ở các quốc gia có nền kinh tế phát triển,
hệ thống chấm điểm tín dụng vẫn có những hạn chế.

Nhiều nhóm đối tượng vẫn gặp khó khăn khi tiếp cận các dịch vụ tài chính tín dụng
  • Người lao động nước ngoài,
    người nhập cư, người tị nạn
  • Lao động tự do,
    người làm việc theo hợp đồng ngắn hạn
  • Du học sinh và người tìm việc quốc tế

Ngay cả những người có lịch sử tín dụng tốt
cũng có thể trở thành "hồ sơ tín dụng mỏng" khi chuyển đến một quốc gia mới.
Điều này cho thấy nhu cầu cấp thiết về các phương pháp đánh giá tín dụng toàn diện và linh hoạt hơn

từ các nước đang phát triển thiếu dữ liệu tài chính
đến các quốc gia phát triển với hệ thống tài chính hoàn thiện. Giải pháp tín dụng thay thế có thể được sử dụng ở mọi nơi

  • Chấm điểm tín dụng truyền thống chỉ sử dụng dữ liệu tài chính
    trong quá khứ, chủ yếu để loại bỏ những khách hàng có rủi ro cao.
  • Chấm điểm tín dụng thay thế tích hợp dữ liệu phi tài chính,
    cho phép đánh giá toàn diện 360 độ,
    chính xác hơn và bao quát hơn.

Cách tiếp cận toàn diện về dữ liệu & chấm điểm

CrePASS cải tiến mô hình tín dụng truyền thống bằng cách sử dụng dữ liệu thay thế
để đánh giá độ tin cậy, hành vi chi tiêu và khả năng tài chính.

Mô hình chấm điểm
tín dụng thay thế
  • Thông tin thiết bị
    Thu thập thông tin về các thiết bị chạy hệ điều hành iOS và Android
  • Xu hướng sử dụng
    Thời gian truy cập, kênh đăng nhập, tần suất truy cập,
    cách nhập thông tin khi điền biểu mẫu, v.v.
  • Phân tích hành vi
    Ứng dụng đã cài đặt, ứng dụng sử dụng thường xuyên,
    tần suất sử dụng ứng dụng, lịch sử sạc pin,
    nhật ký kết nối Bluetooth.
  • Dữ liệu bổ sung
    Khảo sát tâm lý, dữ liệu đối tác (bán lẻ, viễn thông, y tế,
    chương trình khách hàng thân thiết, thương mại điện tử,
    thanh toán vi mô).
CrePASS cam kết phát triển hệ thống chấm điểm tín dụng thay thế
cùng với các đối tác dữ liệu để đảm bảo mọi khách hàng
đều có cơ hội tiếp cận một hệ thống tín dụng công bằng.
Điểm số Smartphone
  • Dự đoán hành vi tài chính dựa trên dữ liệu điện thoại (Android/iPhone).
  • Lần đầu tiên trên thế giới hỗ trợ cả iPhone (iOS).
Điểm số Sức khỏe
  • Dự đoán khả năng và ý định trả nợ dựa trên lịch sử chăm sóc sức khỏe cá nhân (kiểm tra sức khỏe, lịch sử dùng thuốc, hồ sơ khám bệnh, v.v.).
  • Có thể được sử dụng làm chỉ số dự báo cho điểm tín dụng tài chính.
  • Dựa trên dữ liệu của Cơ quan Bảo hiểm Y tế và Viện Đánh giá & Kiểm tra Bảo hiểm Y tế.
Điểm số Tâm lý
  • Hệ thống sử dụng phân tích tâm lý bằng thị giác để nhanh chóng
    đưa ra điểm số đánh giá một cách chính xác.
  • Sử dụng công nghệ theo dõi chuyển động mắt.
Điểm số Điền Biểu mẫu
  • Tự động hóa đánh giá định tính dựa trên mô hình nhập dữ liệu.
  • Phân tích hành vi nhập dữ liệu trên điện thoại cá nhân.
Điểm số Ổn định Thu nhập
  • Dự đoán sự ổn định hành vi dựa trên dữ liệu lớn của viễn thông.
  • Kết hợp với thông tin từ hồ sơ xin việc.
Điểm số Viễn thông
  • Dự đoán mô hình giao dịch dựa trên thông tin thanh toán của nhà mạng.
  • Điểm số này có ưu thế trong việc xác định khách hàng tiềm năng trong nhóm người có ít hoặc không có lịch sử tín dụng hoặc tín dụng trung bình/thấp.
Điểm số Thanh toán Vi mô
  • Phát triển dựa trên dữ liệu thanh toán vi mô qua điện thoại.
  • Có lợi thế trong việc phân loại khách hàng tiềm năng trong nhóm có tín dụng trung bình/thấp như thế hệ MZ.
Điểm số Rookie
  • Điểm số phát triển dựa trên dữ liệu CB, tập trung vào thế hệ gen Z.
  • Hệ thống đánh giá tín dụng đặc biệt dành cho thế hệ gen Z, những người chưa có lịch sử tín dụng.
Điểm số Point
  • Phát triển dựa trên thông tin điểm thưởng (OK Cashback).
  • Hiệu quả trong việc xác định khách hàng tiềm năng trong nhóm có tín dụng trung bình/thấp, ví dụ: nội trợ.
Điểm số Nhân sự
  • Phát triển dựa trên dữ liệu từ nền tảng tuyển dụng.
  • Cho phép đánh giá chi tiết hơn so với phân loại ngành tiêu chuẩn.
  • Có ưu thế trong việc dự đoán sự ổn định thu nhập tương lai, đặc biệt cho thế hệ MZ.
Điểm số Chuyển tiền Quốc tế
  • Được phát triển dựa trên dữ liệu chuyển tiền quốc tế từ người nước ngoài hiện đang cư trú ở Hàn Quốc.
  • Chuyên nhận diện khách hàng đáng tin cậy trong cộng đồng người nước ngoài.