Trong bối cảnh tài chính toàn diện và chuyển đổi số ngành ngân hàng ngày càng phát triển, bài báo “Bộ tiêu chí xếp hạng tín dụng cá nhân: Góc nhìn từ thông lệ quốc tế” đăng trên Tạp chí Công Thương Số 12 (2025) của nhóm tác giả Trường Đại học Kinh tế – ĐHQGHN mang đến cái nhìn so sánh sâu sắc giữa hệ thống xếp hạng tín dụng Việt Nam và các mô hình tiêu biểu thế giới như FICO (Mỹ), Schufa (Đức) và Sesame Credit (Trung Quốc). Trên cơ sở đó, nhóm nghiên cứu đề xuất một bộ khung gồm 5 nhóm tiêu chí cấp 1, 13 nhóm cấp 2 và 30 chỉ số cấp 3, tích hợp dữ liệu truyền thống với dữ liệu phi truyền thống như hành vi tiêu dùng số, vị trí GPS, ví điện tử… Bài báo không chỉ đóng góp về mặt học thuật mà còn đưa ra nhiều hàm ý chính sách thiết thực cho cơ quan quản lý, tổ chức tín dụng và các công ty công nghệ tài chính trong việc xây dựng hệ thống chấm điểm tín dụng toàn diện, linh hoạt và thích ứng với thị trường hiện đại.

Bài nghiên cứu phân tích hệ thống xếp hạng tín dụng cá nhân – công cụ cốt lõi trong đánh giá rủi ro tài chính và quyết định cấp tín dụng – từ góc độ đối chiếu giữa Việt Nam và quốc tế. Trong bối cảnh tài chính toàn diện, chuyển đổi số ngành ngân hàng và sự gia tăng của khách hàng không có lịch sử tín dụng (thin file hoặc no file), việc xây dựng một bộ tiêu chí đa chiều, hiện đại, và có khả năng bao phủ rộng là điều cấp thiết.

Nghiên cứu khảo sát sâu ba hệ thống tiêu biểu trên thế giới: FICO Score (Mỹ), Schufa Score (Đức) và Sesame Credit (Trung Quốc). Đối chiếu với hệ thống CIC (Trung tâm Thông tin Tín dụng Quốc gia Việt Nam), bài viết chỉ ra rằng các tiêu chí tại Việt Nam có độ tương đồng nhất định với FICO về mặt trọng số (lịch sử thanh toán chiếm 35%, dư nợ 30%, tín dụng mới 10%...), tuy nhiên chưa khai thác hiệu quả các nguồn dữ liệu thay thế (alternative data) như hành vi thanh toán hóa đơn tiện ích, tiêu dùng kỹ thuật số, mạng xã hội, hoặc dữ liệu thiết bị di động.

Từ tổng hợp các mô hình toàn cầu và thực trạng trong nước, nhóm tác giả xây dựng một bộ tiêu chí đề xuất gồm 5 nhóm cấp 1, 13 nhóm cấp 2, và 30 chỉ số đánh giá cấp 3, kết hợp cả dữ liệu truyền thống và phi truyền thống, có thể làm nền tảng cho hệ thống xếp hạng tín dụng cá nhân hiện đại tại Việt Nam.

Đóng góp mới của bài báo:

• Phân tích so sánh đa chiều, chuyên sâu giữa Việt Nam và các hệ thống quốc tế:

Bài viết là một trong những nghiên cứu đầu tiên tại Việt Nam so sánh chi tiết cấu trúc và trọng số của hệ thống CIC với các mô hình tín dụng tiêu biểu trên thế giới như FICO, Schufa, Sesame Credit. Bảng đối chiếu chi tiết cho thấy:

• CIC tương đồng với FICO về các nhóm dữ liệu, nhưng thiếu thông tin định tính và dữ liệu thay thế.
• Schufa hạn chế về dữ liệu hành vi nhưng mạnh về lịch sử pháp lý và hồ sơ tín dụng tiêu cực.
• Sesame Credit khai thác sâu yếu tố xã hội và hành vi tiêu dùng – yếu tố còn rất xa lạ trong hệ thống Việt Nam.
• Đề xuất bộ tiêu chí tín dụng cá nhân cập nhật theo hướng tích hợp: 

Dựa trên tổng hợp hơn 40 tài liệu và các mô hình quốc tế, bài viết đề xuất bộ khung 5 nhóm tiêu chí cấp 1 gồm:

1. Lịch sử tín dụng
2. Hành vi tín dụng mới
3. Tình hình tín dụng hiện tại
4. Đặc điểm tài chính và nhân khẩu học
5. Hành vi tiêu dùng thay thế

Mỗi nhóm được chia thành các tiêu chí cấp 2 và cấp 3 cụ thể, được đối chiếu với các hệ thống hiện hành, tạo ra khung chấm điểm toàn diện, linh hoạt, có thể áp dụng cho cả nhóm khách hàng không có lịch sử vay vốn.

• Khơi mở ứng dụng dữ liệu phi truyền thống: Bài viết đề xuất lộ trình kết hợp dữ liệu truyền thống và dữ liệu thay thế như hóa đơn điện/nước, lịch sử ví điện tử, hành vi mạng xã hội, vị trí GPS, giao dịch online… để tăng độ chính xác và mở rộng phạm vi chấm điểm đến cả nhóm "không tín dụng".

Khuyến nghị và tư vấn:

• Đối với cơ quan quản lý và hệ thống CIC: 
  • Chuẩn hóa và cập nhật bộ tiêu chí đánh giá tín dụng cá nhân, tích hợp thêm các yếu tố hành vi, nhân khẩu học và dữ liệu phi truyền thống.
  • Xây dựng khung pháp lý cho việc sử dụng alternative data, bao gồm các quy định về thu thập, lưu trữ, xử lý và bảo mật thông tin.
  • Tăng cường tính cập nhật và minh bạch trong hệ thống CIC, cho phép cá nhân truy cập và kiểm tra điểm tín dụng của mình.
• Đối với ngân hàng và tổ chức tín dụng
  • Xây dựng mô hình tín dụng song song (song song CIC), sử dụng cả hệ thống đánh giá nội bộ kết hợp dữ liệu tự thu thập.
  • Áp dụng trí tuệ nhân tạo (AI) để khai thác dữ liệu lớn và xây dựng mô hình chấm điểm tín dụng cá nhân linh hoạt theo ngành, sản phẩm, đặc thù thị trường.
• Đối với Fintech và các đơn vị công nghệ:
  • Phát triển các nền tảng xếp hạng tín dụng thay thế phục vụ các nhóm khách hàng chưa có lịch sử tín dụng.
  • Cung cấp giải pháp chấm điểm riêng biệt theo từng lĩnh vực như BNPL, micro-finance, thanh toán tiêu dung.

Hàm ý chính sách

1. Thúc đẩy khung pháp lý chính thức cho dữ liệu thay thế: Cho phép các tổ chức tín dụng sử dụng dữ liệu từ bên thứ ba có xác thực như điện lực, viễn thông, ví điện tử, giao dịch thương mại điện tử… như một phần hợp pháp trong hồ sơ chấm điểm tín dụng.

2. Thiết lập hệ thống chấm điểm song song, minh bạch và cập nhật theo thời gian thực: CIC cần hiện đại hóa quy trình đánh giá tín dụng cá nhân, cập nhật theo thời gian thực, và cung cấp quyền truy cập dữ liệu cho cá nhân và tổ chức tài chính.

3. Khuyến khích đổi mới mô hình chấm điểm tín dụng: Cấp phép thử nghiệm (sandbox) cho các công ty Fintech xây dựng hệ thống tín dụng cá nhân bằng AI và dữ liệu đa nguồn, có tính thích ứng với khách hàng trẻ, người lao động tự do, hoặc cư dân số hóa.

4. Đào tạo năng lực số cho hệ thống ngân hàng và kiểm soát rủi ro: Cần tăng cường đào tạo cán bộ phân tích tín dụng để hiểu và vận dụng dữ liệu phi truyền thống trong quản trị rủi ro và tiếp cận khách hàng mới.

>>> THÔNG TIN BÀI BÁO

Nguyễn Nam Trung - Nguyễn Thị Hồng Thúy - Bùi Phương Chi - Vũ Thế Bình (2025). Bộ tiêu chí xếp hạng tín dụng cá nhân: Góc nhìn từ thông lệ quốc tế. Tạp chí Công Thương, 12, 330-336. https://doi.org/10.62831/202512038