แบงก์ปล่อยกู้โมเดลใหม่ ถกธปท.-ยึดอาลีเพย์ต้นแบบ-

แบงก์เปิดศึกรอบใหม่ กรุงศรีฯดอดหารือ ธปท. ชงปลดล็อกกฎกติกาปล่อยกู้ “Data Lending” ซุ่มเจรจาพันธมิตรธุรกิจเชื่อมข้อมูลลุยปล่อยกู้โมเดลใหม่ปลายปีนี้ ทำ “เครดิตสกอริ่ง” แบบใหม่ใช้ข้อมูลพฤติกรรมจับจ่าย ผนวกโซเชียลมีเดียวิเคราะห์ความเสี่ยงลูกค้า หวังเจาะลูกหนี้นอกระบบ แบงก์ชาติห่วงปัญหา “หนี้เสีย” สั่งทำแผนเพิ่ม อีก 2-3 เดือนรู้ผล ไทยพาณิชย์ดึง “กวีวุฒิ” มือดี ปตท.คุมโปรเจ็กต์ “Data Lending” พร้อมลุยเต็มสูบปีหน้า

BAY ดอดถกแบงก์ชาติ

นายฐากร ปิยะพันธ์ ประธานคณะเจ้าหน้าที่ด้านกรุงศรี คอนซูมเมอร์ และผู้บริหารสายงานดิจิทัลแบงกิ้งและนวัตกรรม ธนาคารกรุงศรีอยุธยา (BAY) เปิดเผย “ประชาชาติธุรกิจ” ว่า เมื่อวันที่ 3 ก.ย.ที่ผ่านมา ได้นัดหารือกับทางธนาคารแห่งประเทศไทย (ธปท.) เพื่อนำเสนอข้อมูลและแนวทางการปล่อยสินเชื่อให้แก่ลูกค้ารายย่อยโดยใช้ information base lending หรือ data lending ให้ทาง ธปท.พิจารณา ซึ่งเป็นไปตามที่ ธปท.เคยระบุว่า ต่อไปนี้การปล่อยกู้จะต่างไปจากเดิม ขณะเดียวกันการให้สินเชื่อภายใต้โมเดลใหม่ ธปท.ก็ต้องมีการแก้ระเบียบต่าง ๆ ด้วย

“เราเข้าไปเสนอข้อมูลกับทาง ธปท.ว่า รูปแบบที่จะทำเป็นการใช้ข้อมูลที่เราทำงานร่วมกับพันธมิตร ผู้ประกอบการจากหลากหลายธุรกิจ แต่ยังบอกไม่ได้ว่ามีใครบ้าง รวมถึงข้อมูลจากโซเชียลมีเดีย ซึ่งจะขึ้นกับความยินยอมเปิดเผยข้อมูลของลูกค้าด้วย เราก็นำข้อมูลเหล่านี้มาแชร์ให้ ธปท.เห็นว่าน่าจะทำได้ โดย ธปท.ก็รับลูก และหลังจากนี้ก็คงพูดคุยกันเป็นการภายในอีกระยะหนึ่ง” นายฐากรกล่าว

ลุยปล่อยกู้ Data Lending

นายฐากรกล่าวว่า โดยครั้งนี้ธนาคารได้นำเสนอโมเดลธุรกิจไป 4 โมเดล ด้วยการกำหนดตัวชี้วัดความสามารถในการชำระหนี้ (เครดิตสกอริ่ง) แบบใหม่ โดยพิจารณาจากพฤติกรรมลูกค้า อาทิ การใช้จ่ายเพื่อซื้อสินค้า การใช้งานโซเชียลมีเดีย พฤติกรรมการใช้โทรศัพท์มือถือ เป็นต้น นำมาวิเคราะห์ร่วมกันแล้วประเมินจัดลำดับออกมา

“ยกตัวอย่าง มีเจ้าของธุรกิจรายย่อยรายหนึ่งไม่ได้เป็นลูกค้าธนาคาร แต่ไปช็อปที่ร้านแห่งหนึ่งที่เป็นพาร์ตเนอร์กับแบงก์ ทำให้เราเห็นข้อมูลว่าตลอด 3 ปี เขาซื้ออย่างต่อเนื่อง สัปดาห์หนึ่งซื้อ 3 ครั้ง แสดงว่าธุรกิจต้องดี ถึงซื้อได้ต่อเนื่อง และการซื้อต่อครั้งมากขึ้น ก็จะมีคำถามตามมาว่า เราจะเอาอย่างไรกับเขา” นายฐากรกล่าว

อย่างไรก็ตาม โมเดลธุรกิจที่ธนาคารเสนอ ธปท.จะต้องแก้ระเบียบหลายอย่าง เช่น ปัจจุบันลูกค้าจะมีบัตรเครดิตได้ต้องมีรายได้ขั้นต่ำ 15,000 บาท/เดือน หากมีรายได้ 13,000 บาทก็อนุมัติไม่ได้ แต่ถ้าหากใช้โมเดล information base lending แบงก์จะไม่ได้ดูว่ามีเงินเดือนเท่าไหร่ แต่จะประมวลจากพฤติกรรมและข้อมูลอื่น ๆ เป็นวิธีการทำเครดิตสกอริ่งใหม่ ที่ช่วยให้แบงก์สามารถเข้าใจความเสี่ยงของลูกค้าได้มากขึ้น และทำให้ธนาคารมีวิธีช่วยพวกร้านค้าเล็ก ๆ ที่เดิมต้องไปกู้ยืมเงิน เสียดอกเบี้ยสูง ๆ ให้เข้าถึงแหล่งเงินที่ต้นทุนถูกกว่าได้

“เรามองว่าการมีรายได้ 15,000 บาท จำเป็นต้องให้เครดิตไลน์ 50,000 บาท แต่การที่ลูกค้ามีรายได้ 13,000 บาท และใช้จ่ายแค่เดือนละ 3,000 บาท เราก็อาจให้วงเงินเขา 6,000 บาทก็ได้ เพราะจะมีวิธีการทำเครดิตสกอริ่งใหม่ มีวิธีเข้าใจความเสี่ยงได้ดีขึ้นจากการใช้ข้อมูลที่มากขึ้น”

ธปท.ห่วงสร้างหนี้เสีย

นายฐากรกล่าวอีกว่า จากการหารือ ทาง ธปท.ยังมีความกังวลในเรื่องการก่อหนี้ครัวเรือน โดยได้ให้ธนาคารกลับมาพิจารณาในรายละเอียดว่า จะทำระบบบริหารจัดการความเสี่ยงเพื่อไม่ให้เกิดหนี้เสียอย่างไร ซึ่งธนาคารก็จะกลับมาทำการบ้านในประเด็นนี้เพิ่มเติม คาดว่ากระบวนการพิจารณาเกณฑ์ของ ธปท. น่าจะใช้เวลาอีกราว 2-3 เดือน ซึ่งเมื่อมีการอนุมัติ หลังจากนั้นธนาคารคาดว่าจะใช้เวลาอีกราว 3-4 เดือน ในการเก็บข้อมูลลูกค้าเพิ่มเติม ก็น่าจะเริ่มดำเนินการปล่อยกู้ได้ ซึ่งคงเริ่มจากสินเชื่อที่ไม่มีหลักประกันอย่างสินเชื่อส่วนบุคคลก่อน

เมื่อถามว่าการปล่อยกู้ในรูปแบบ data lending จะทำให้แบงก์โตแบบก้าวกระโดดแค่ไหน นายฐากรกล่าวว่า ยังไม่ทราบว่าจะช่วยให้แบงก์ปล่อยกู้ได้โตอีกเท่าไหร่ แต่เชื่อว่ายังมีโอกาสที่มากมหาศาล เห็นได้จากข้อมูลของ ธปท.ที่บอกถึงสาเหตุของหนี้ภาคครัวเรือนที่สูงขึ้น ซึ่งปัจจัยหนึ่งเกิดจากหนี้นอกระบบลดลง เพราะเข้ามาอยู่ในระบบแทน ดังนั้น กลุ่มหนี้นอกระบบจึงเป็นเป้าหมายสำคัญของธนาคาร แต่ขณะเดียวกันก็อาจต้องยอมรับว่า ตัวเลขหนี้ครัวเรือนก็อาจสูงขึ้น

ขยายฐานตลาดที่ไม่รู้จัก

“โมเดลของแบงก์ก็คือต้องลงไปให้ถึงคนที่แบงก์ไม่เคยเจอ ไม่รู้จัก และไม่เคยเห็นมาก่อน เพราะผู้บริโภครากหญ้า สินเชื่อที่เขาต้องการไม่ได้มาก ซึ่งถ้าเราเห็นข้อมูลก็จะสามารถช่วยคนเหล่านี้ได้ ผมยังเชื่อว่า สินเชื่อเป็นการต่อยอด ต่อชีวิตอะไรสักอย่าง คือถ้าเขามีอยู่แล้วก็คงไม่ขอ แต่ถ้าเขาไม่มีและมาขอเพื่อเอาไปต่อยอดธุรกิจ ก็น่าจะช่วยให้เศรษฐกิจดีขึ้นได้ด้วย แม้ว่าอาจจะทำให้ตัวเลขนี้ครัวเรือนเพิ่มมากขึ้น” นายฐากรกล่าว

นายฐากรกล่าวว่า คนที่จะสู้หนี้นอกระบบได้ดี ต้องเป็นสถาบันการเงินเพราะมีเครือข่ายที่แข็งแรง มีฐานลูกค้า ที่สำคัญ มีความน่าเชื่อถือ ซึ่งก่อนหน้านี้ ธนาคารได้ทำสินเชื่อนาโนไฟแนนซ์ “เถ้าแก่ทันใจ” มา 2 ปี ทำให้รู้ว่าวิธีการแบบเดิมจะปล่อยกู้ลำบาก เพราะต้นทุนปล่อยกู้สูงกว่า 20% แม้จะคิดดอกเบี้ยรวมค่าธรรมเนียมได้ถึง 36% ก็ไม่คุ้ม เพราะโมเดลไม่เหมาะสม ต้นทุนกับความเสี่ยงไม่บาลานซ์กัน ถ้าอยากรับความเสี่ยงได้มากขึ้น ต้นทุนการปล่อยกู้ต้องน้อยลง ดังนั้น ธนาคารจึงจะปรับเปลี่ยนรูปแบบมาใช้ information base lending ที่จะทำให้ปล่อยกู้ได้มากขึ้น

“ยุคต่อไปจะเป็น information base lending จากทุกวันนี้แบงก์ใช้ข้อมูลที่ลูกค้ากรอกใบสมัคร ส่งสลิปเงินเดือนมา เราก็เอาไปเช็กเครดิตบูโร แล้วมาวิเคราะห์ตัดสินใจอนุมัติบัตรเครดิต ซื้อรถ ซื้อบ้านนี่คือรูปแบบเดิม แต่ต่อไปเราจะมีข้อมูลที่ได้จากแอปพลิเคชั่น จากการเชื่อมต่อกับพันธมิตต่าง ๆ ทำให้ร้านค้าที่เดิมธนาคารอาจจะไม่ปล่อยกู้ รวมถึงคนขับรถมอเตอร์ไซค์ที่รับส่งสินค้าผ่านแอปต่าง ๆ รายย่อยเหล่านี้ก็จะเข้าถึงสินเชื่อได้ จากเดิมที่แบงก์ไม่ปล่อย” นายฐากรกล่าว

SCB เปิดศึกต้นปีหน้า

ด้านนายธนา เธียรอัจฉริยะ รองผู้จัดการใหญ่อาวุโส chief marketing officer ธนาคารไทยพาณิชย์ (SCB) กล่าวว่า ธนาคารไทยพาณิชย์วางแผนปล่อยกู้โดยใช้ฐานข้อมูล (data lending) อย่างเป็นรูปธรรมในช่วงต้นปี 2562 ตอนนี้ถือว่าการปล่อยกู้รูปแบบนี้แบงก์ยังเข้าไม่ถึง ยังไม่มีแบงก์ไหนทำได้ จะมีก็แต่ “อาลีเพย์”ของอาลีบาบา ในเมืองจีน และในอเมริกาที่เริ่มทำ ด้วยการใช้ข้อมูลพฤติกรรมต่าง ๆ ทั้งจากโซเชียลมีเดีย ข้อมูลจากกิจการโทรคมนาคม หรืออื่น ๆ มาประกอบ

“ตอนนี้ใครที่มีแพลตฟอร์มและมีดาต้าก็อยากปล่อยกู้หมด นอกจากอาลีบาบาแล้ว ตอนนี้ Grab ที่กำลังจะปล่อยกู้ให้กับพวกแท็กซี่ ขณะที่แบงก์ก็มีดาต้า แต่ยังไม่พอต้องร่วมมือกับพาร์ตเนอร์ เช่น คนที่ขายของอยู่ห้างมาแล้ว 8 ปี ขายดีมากแต่ตอนนี้แบงก์ยังไม่มีกระบวนการที่จะปล่อยกู้ให้เขาจริงจัง ต้องร่วมกับพาร์ตเนอร์ ว่าเขามีหลักฐานจ่ายเงินค่าเช่าตรงเวลามา 8 ปี เป็นต้น การมีหลาย data มาประกอบ จะทำให้ยิงได้แม่นยำขึ้น แล้วเราก็สามารถปล่อยกู้ให้คนที่แบงก์ไม่เคยแตะมาก่อนได้” นายธนากล่าว

ดึงมือดี ปตท.ทำโปรเจ็กต์

นายธนายอมรับว่า ต่อไปการปล่อยกู้ผ่าน data ก็แข่งขันกันมากขึ้นแน่นอน ข้อดี คือ ปัจจุบันยังไม่มีใครเริ่มจริงจัง ทำให้แบงก์ก็มีโอกาสเท่า ๆ กันกับกลุ่มอื่น โดยหากการแข่งขันเกิดขึ้นก็จะส่งผลดีต่อเศรษฐกิจไทย ช่วยให้คนบางกลุ่มที่เดิมอาจจะเข้าไม่ถึงแหล่งเงินทุน สามารถเข้าถึงสินเชื่อได้มากขึ้น

“ถ้าทุกคนแข่งตรงนี้โดยรวมจะดีต่อเศรษฐกิจ ที่จะมีประสิทธิภาพขึ้น ลดเงินกู้นอกระบบด้วย” นายธนากล่าว

แหล่งข่าวจากธนาคารไทยพาณิชย์เปิดเผยว่า ขณะที่ทางธนาคารได้มีการจัดตั้งทีมงานเพื่อมาทำโปรเจ็กต์ data lending ของธนาคาร โดยได้ดึงตัว นายกวีวุฒิ เต็มภูวภัทร หัวหน้าทีม ExpresSo มือดีของ บมจ.ปตท. มาร่วมงาน พร้อมกันนี้ ธนาคารยังได้ดึงผู้เชี่ยวชาญด้านเทคโนโลยีอีกหลายคนเข้ามาร่วมงาน เพื่อพัฒนาโมเดลธุรกิจการปล่อยสินเชื่อรูปแบบใหม่ ซึ่งตามแผนทีมนี้คาดว่าจะมีประมาณ 50 คน โดยเบื้องต้นเรียกว่าเป็นทีม “Ten X” เพราะธนาคารมองว่าหากโมเดลนี้สำเร็จ จะทำให้ธนาคารสามารถเติบโตได้แบบ 10 เท่าตัว

รับข่าวสาร ผ่านแฟนเพจเฟซบุ๊ก ประชาชาติธุรกิจออนไลน์ อย่าลืมกดติดตาม
และกดปุ่ม See first (เห็นโพสต์ก่อน)
www.facebook.com/PrachachatOnline
ทวิตเตอร์ @prachachat

ติดตามอ่านข่าวสารจากประชาชาติออนไลน์ ทันสมัย-ทันใจ
ดาวน์โหลดผ่านแอปพลิเคชั่น >> Prachachat << ได้แล้ววันนี้
ทั้งระบบ ios และ android

อ่านประชาชาติธุรกิจ ทั้งฉบับผ่าน e-Newspaper
ได้ที่แอปพลิเคชั่น Ookbee เลือก “ประชาชาติ”