NCB ชี้ “ภูเขาหนี้ไทย” วัยทำงานแบกรับหนัก กู้ส่วนบุคคล-ยานยนต์สูง

เครดิตบูโร เผยฐานข้อมูลเครดิตกว่า 150 ล้านบัญชี พบเพียง 25% ของประชาชนจ่ายหนี้ได้ปกติจริงสะท้อนภาพรวมเศรษฐกิจไทย ภูเขาหนี้ส่วนใหญ่ตกอยู่กับวัยทำงาน กู้สินเชื่อส่วนบุคคลและยานยนต์เติบโตต่อเนื่อง ขณะที่ SME ขนาดเล็กเผชิญปัญหา NPL สูงหลังโควิด

ดร.ลัษมณ อรรถาพิช ผู้จัดการใหญ่ บริษัท ข้อมูลเครดิตแห่งชาติ จำกัด (NCB) กล่าวในงาน “BAM SYMPOSIUM: New Era of AMC 2025 ครั้งที่ 1” ในหัวข้อบรรยายพิเศษ “ไขรหัสลับ NCB จากข้อมูลสู่โอกาส” ว่า ข้อมูลเชิงลึกจากฐานข้อมูลเครดิตของ NCB ซึ่งถือเป็นฐานข้อมูลขนาดใหญ่ของประเทศ สามารถสะท้อนภาพรวมทางเศรษฐกิจและสถานะทางการเงินของคนไทยได้อย่างชัดเจน

ปัจจุบัน NCB มีฐานข้อมูลรวมกว่า 150 ล้านบัญชี โดยเป็นข้อมูลบุคคลธรรมดาประมาณ 146 ล้านบัญชี ครอบคลุมกว่า 36 ล้านคน หรือราว 91% ของประชากรวัยขอสินเชื่อ (20-60 ปี) และข้อมูลนิติบุคคลกว่า 200,000 แห่ง จากที่จดทะเบียนประมาณ 1 ล้านแห่ง โดยเฉพาะกลุ่มธุรกิจขนาดเล็กที่อาจไม่ได้กู้ในระบบธนาคาร หรือหันไปใช้สินเชื่อส่วนบุคคลแทน

จากการวิเคราะห์ “ภูเขาหนี้” (Household Debt Mountain) พบว่า มูลค่าหนี้ส่วนใหญ่กระจุกอยู่ในกลุ่มวัยทำงานอายุ 37-56 ปี (Gen Y) โดยหนี้บ้าน เป็นประเภทสินเชื่อที่มีมูลค่าสูงสุด ขณะที่สินเชื่อส่วนบุคคล (Personal Loan) เป็นหนี้ที่มีจำนวนบัญชีมากที่สุด และพบได้ตั้งแต่คนอายุ 20 ปีขึ้นไป จนถึงผู้สูงอายุหลังเกษียณ ซึ่งสะท้อนถึงปัญหารายได้หลังเกษียณที่น่ากังวล

แม้ภาพรวมคุณภาพหนี้จะดู “สีเขียว” หรืออยู่ในกลุ่มไม่ค้างชำระ แต่การวิเคราะห์เชิงลึกของ NCB พบว่ามีเพียง 25% ที่จ่ายหนี้ได้ปกติจริง ส่วนกลุ่มที่จ่ายปกติแต่เริ่มมีภาระหนี้สูงมี 20%, จ่ายเพียงขั้นต่ำและเริ่มมีความเสี่ยง 13% และจ่ายน้อยเพื่อเลี้ยงหนี้หรือมีหนี้เกินศักยภาพ 25%

สินเชื่อที่ต้องจับตาเป็นพิเศษ ได้แก่ นาโนไฟแนนซ์ (Nano Loan) และสินเชื่อยานยนต์ (Auto Loan) ซึ่งมีสัดส่วนหนี้เสียสูงขึ้นต่อเนื่อง โดยเฉพาะสินเชื่อเช่าซื้อยานยนต์ที่ “แนวโน้มความชันลดลง” อย่างเห็นได้ชัดในช่วงที่ผ่านมา ซึ่งน่ากังวล เนื่องจากยานยนต์เป็นเครื่องมือทำมาหากินของผู้คนจำนวนมาก

ดร.ลัษมณ กล่าวว่าแนวโน้มของสินเชื่อส่วนบุคคลและสินเชื่อยานยนต์ ทั้งในด้านจำนวนบัญชีและมูลค่ารวมยังคงเพิ่มขึ้นอย่างต่อเนื่อง สะท้อนการพึ่งพาสินเชื่อของครัวเรือนไทยที่ยังสูงและมีความเปราะบางต่อภาวะเศรษฐกิจ

นอกจากนี้ จากข้อมูลเชิงพื้นที่พบว่ากรุงเทพฯ และจังหวัดอุตสาหกรรม เช่น อยุธยา ระยอง ปราจีนบุรี และสระแก้ว มีมูลค่าหนี้รวมสูงสุด ขณะที่ในต่างจังหวัด เริ่มเห็นสัญญาณลูกหนี้ที่มีปัญหาการชำระหนี้เพิ่มขึ้นมากกว่าพื้นที่เมืองหลวง ซึ่งข้อมูลเหล่านี้เป็นประโยชน์อย่างยิ่งต่อการออกแบบนโยบายช่วยเหลือเชิงพื้นที่ เนื่องจากสามารถบ่งชี้ว่าภาคส่วนใดกำลังมีปัญหา หรือภาคส่วนใดเติบโต เพื่อการออกแบบนโยบายที่ตรงจุด

ด้านข้อมูลนิติบุคคลและ SME แม้ว่าข้อมูลนิติบุคคลจะครอบคลุมเพียง 350,000 แห่ง แต่ฐานข้อมูล NCB มีบัญชี SME คิดเป็นกว่า 70% ของบัญชีนิติบุคคลทั้งหมด หากพิจารณาคุณภาพหนี้หลังโควิดพบว่า บริษัทขนาดใหญ่มีปัญหา NPL ลดลง แต่ SME ขนาดเล็กและขนาดกลาง กลับมีแนวโน้ม NPL สูงขึ้นต่อเนื่อง แสดงให้เห็นถึงภาวะความลำบากของผู้ประกอบการรายย่อย

“NCB ไม่ได้เป็นเพียงแหล่งรวบรวมข้อมูลเท่านั้น แต่เป็นเครื่องมือสำคัญที่ช่วยไขรหัสลับว่ากำลังเกิดอะไรขึ้นในประเทศ เพื่อสนับสนุนผู้กำหนดนโยบายให้จัดการปัญหาหนี้ได้อย่างตรงจุดและมีประสิทธิภาพ” ดร.ลัษมณกล่าว

ดร.ลัษมณ กล่าวเพิ่มเติมว่า NCB มุ่งพัฒนาให้ข้อมูลเครดิตมีความละเอียดมากขึ้น เช่น การเพิ่มรหัสพิเศษเพื่อบ่งชี้ว่าความยากลำบากทางการเงินของลูกหนี้เกิดจากเหตุเฉพาะ เช่น วิกฤตโควิด ซึ่งข้อมูลที่ละเอียดจะช่วยให้สถาบันการเงินตัดสินใจปล่อยสินเชื่อได้ดีขึ้น สร้างวัฒนธรรมการหวงแหนเครดิตที่ดี วางแผนการเงินที่ชัดเจน และเข้าถึงสินเชื่อได้ง่ายขึ้น