Ngày 16/5/2020, Công ty cổ phần Kalapa đã tổ chức sự kiện Chung kết cuộc thi “Tìm kiếm giải pháp chấm điểm tín dụng” tại Việt Nam (Kalapa’s Credit Scoring Challenge) với sự tham dự của các đơn vị đồng hành và các khách mời nổi tiếng trong giới Fintech (Tài chính - Công nghệ).

Ban tổ chức cuộc thi cho biết, trong lĩnh vực tài chính ngân hàng, nợ xấu luôn là vấn đề nan giải. Mỗi khoản nợ xấu sẽ ảnh hưởng đến nguồn lực tài chính, làm giảm lợi nhuận và cản trở sự tăng trưởng kinh tế. Vì vậy, giảm thiểu nợ xấu là bái toán cấp thiết của các ngân hàng và các tổ chức tín dụng.

Trong bối cảnh đó, Kalapa đã tìm kiếm các giải pháp giúp các ngân hàng và tổ chức tín dụng tại Việt Nam đánh giá được mức độ rủi ro của từng khách hàng để đưa ra quyết định chính xác hơn khi cung cấp các khoản vay. Công nghệ học máy (machine learning), sẽ được sử dụng để xây dựng các mô hình chấm điểm tín dụng. Mô hình này được kỳ vọng có độ chính xác cao, cho kết quả nhanh và tốn ít nguồn lực hơn so với phương pháp thẩm định truyền thống.

Ban tổ chức cuộc thi "Tìm kiếm giải pháp chấm điểm tín dụng” tại Việt Nam cho biết, Việt Nam có nhiều nhân tài trong lĩnh vực học máy. Vì vậy, Kalapa đã tổ chức sân chơi này để các bạn sinh viên có thể thử sức với bài toán thực tế. Sau 3 tháng diễn ra, cuộc thi Tìm kiếm giải pháp chấm điểm tín dụng” tại Việt Nam đã thu hút được hơn 800 đội chơi với tổng số 17.809 lượt nộp bài. Giải nhất chung cuộc đã thuộc về đội Pokemon với giá trị giải thưởng là 100 triệu đồng tiền mặt. 

Các đội đạt giải đã có bài thuyết trình về giải pháp của mình tại buổi chung kết và nhận được đánh giá cao từ Ban Giám khảo và các đối tác của Kalapa. Cô gái nhỏ Lê Thị Khánh Linh đã đại diện cho đội Pokemon lên thuyết trình bài toán của đội mình trước sự thán phục của các khách mời có mặt tại buổi chung kết. Bên cạnh đó, các đội đạt giải Nhì chung cuộc, giải Nhất Đồng đội cũng đã tham dự trình bày lời giải và nhận được rất nhiều sự ủng hộ.

Bằng cách sử dụng công nghệ học máy, các đội thi đã xây dựng mô hình chấm điểm tín dụng (credit scoring) nhằm giúp các ngân hàng và tổ chức tín dụng tại Việt nam đánh giá được mức độ rủi ro của từng khách hàng để đưa ra quyết định chính xác hơn khi cung cấp khoản vay. Mô hình này được kỳ vọng có độ chính xác cao, cho kết quả nhanh và tốn ít nguồn lực hơn so với phương pháp thẩm định truyền thống tại các ngân hàng. 

Ông Đỗ Ngọc Thiện, Giám đốc công nghệ Kalapa, nhận xét nhiều đội thi đã tận dụng khá tốt nguồn dữ liệu để xây dựng mô hình học máy. Đặc biệt, một số đội thi có cách làm khá sáng tạo khi sử dụng thêm các chỉ số từng vùng miền để làm giàu thông tin khách hàng, tìm kiếm thêm tri thức phong phú dữ liệu cho training mô hình, từ đó kết quả được cải thiện đáng kể.

Ấn tượng với giải pháp của các đội thi, công ty cổ phần Kalapa đã lên kế hoạch nhanh chóng thử nghiệm mô hình chấm điểm tín dụng này vào quy trình thẩm định khách hàng với kỳ vọng đem lại hiệu ứng tốt tăng độ chính xác của bài toán.

Với mong muốn phát triển nền công nghệ học máy còn non trẻ của nước nhà, ông Nguyễn Thành Nhân, Tổng Giám đốc Kalapa cho rằng, cuộc thi là cơ hội tốt để các nhà khoa học dữ liệu ở mọi độ tuổi thử sức với bài toán thực tế, qua đó vừa nâng cao trình độ vừa tạo ra giá trị cho xã hội. Sau cuộc thi này, Kalapa cũng có dự định sẽ tạo ra nhiều sân chơi lớn về lĩnh vực học máy tại Việt Nam.