Các ngân hàng khám phá hệ thống cảnh báo sớm được hỗ trợ bởi AI để giảm nợ xấu

Các ngân hàng thương mại Kenya đang đàm phán với công ty công nghệ IronOne Technologies của Mỹ để triển khai nền tảng trí tuệ nhân tạo được thiết kế để dự đoán khả năng vỡ nợ của người vay trước tối đa sáu tháng, cho phép người cho vay can thiệp trước khi các khoản vay trở nên xấu đi.

Các nhà điều hành ngành cho biết, hệ thống được đề xuất, được gọi là Công cụ dự đoán nợ quá hạn thông minh, sẽ cho phép các ngân hàng và tổ chức tài chính vi mô chuyển từ quản lý nợ phản ứng sang phòng ngừa rủi ro chủ động.

Nền tảng này phân tích lịch sử thanh toán và xu hướng thị trường để gắn cờ các tài khoản có rủi ro cao, giúp các nhà quản lý ngân hàng có thời gian cơ cấu lại các khoản vay, bắt đầu quay vòng nhanh chóng hoặc chuyển hướng nguồn lực khỏi danh mục đầu tư độc hại.

IronOne Technologies, có trụ sở chính tại Texas, hiện diện ở Nairobi và trung tâm công nghệ ở Colombo, chuyên về nền tảng giao dịch trên thị trường vốn, giải pháp AI và máy học cũng như các ứng dụng di động được thiết kế riêng. Nó hợp tác với Fidem Financial LLC, một công ty cho vay và tín dụng tiêu dùng của Mỹ, để cài đặt hệ thống này trong các ngân hàng.

Praveen De Silva, giám đốc giải pháp kinh doanh toàn cầu và thành công của khách hàng tại IronOne Technologies cho biết, không giống như các mô hình chấm điểm tín dụng truyền thống đánh giá người đi vay tại thời điểm phê duyệt khoản vay, giải pháp AI liên tục giám sát các yếu tố rủi ro bên trong và bên ngoài trong suốt vòng đời của khoản vay.

De Silva nói với Standard: “Các nhân viên ngân hàng xem xét lịch sử của người đi vay trước khi cho vay”, đồng thời cho biết thêm: “Giải pháp AI của chúng tôi liên tục giám sát các giao dịch và mô hình trả nợ của người đi vay trong khi phân tích các biến số bên ngoài như điều kiện kinh tế, xu hướng thất nghiệp và diễn biến địa chính trị điều này có thể ảnh hưởng đến khả năng trả nợ của họ. Mỗi cú sốc thị trường sẽ trở thành một lớp dữ liệu bổ sung, cho phép chúng ta dự đoán tốt những rủi ro mới nổi trước khi chúng chuyển thành vỡ nợ. »

Nền tảng này nắm bắt thói quen chi tiêu cá nhân, hồ sơ trả nợ với các nhà cung cấp tín dụng khác và các yếu tố bên ngoài bao gồm lạm phát, lãi suất, biến động tỷ giá hối đoái và tác động dự kiến ​​của chúng đối với thu nhập của người đi vay trong vòng 6 đến 12 tháng. Nó cũng tính đến những cú sốc toàn cầu như giá dầu, biến động hàng hóa và căng thẳng địa chính trị.

Người vay nhận được điểm từ 0 đến 999, trong đó số 0 là mức rủi ro cao nhất.

Nền tảng này tích hợp với các hệ thống ngân hàng cốt lõi hiện có, không yêu cầu thay thế cơ sở hạ tầng hiện tại và có thể được cấu hình cho tất cả các loại khoản vay, bao gồm các khoản vay cá nhân, MSME, nông nghiệp, thế chấp, thương mại và kỹ thuật số. De Silva cho biết việc thực hiện phải mất từ ​​4 đến 6 tháng sau khi ký hợp đồng.

Các ngân hàng ở Mỹ, Anh và châu Á đã áp dụng mô hình này. Nếu thành công, Kenya sẽ trở thành quốc gia châu Phi đầu tiên triển khai nền tảng quản lý nợ xấu, có khả năng định vị ngành ngân hàng của mình trở thành quốc gia dẫn đầu châu lục về quản lý rủi ro tín dụng dựa trên AI.

Động thái này diễn ra khi các khoản nợ xấu ngày càng trở thành mối lo ngại đối với những người cho vay ở Kenya. Dữ liệu từ Ngân hàng Trung ương Kenya cho thấy tổng nợ xấu đã tăng 59% trong 5 năm, đạt 674,4 tỷ shilling vào năm 2025, so với 424,1 tỷ shilling vào năm 2020. Xu hướng này tiếp tục diễn ra vào năm 2026, với các khoản nợ xấu đạt 680,3 tỷ shilling vào tháng 1 và 688,4 tỷ shilling vào tháng 2.

De Silva nói: “Câu hỏi không phải là liệu danh mục cho vay có rủi ro hay không mà là liệu rủi ro đó có thể được xác định trước sáu tháng hay chỉ sau khi tổn thất đã xảy ra”. “Điều gì sẽ xảy ra nếu bạn biết chính xác khoản nợ nào sẽ trở nên rủi ro trước 6-12 tháng? Bạn sẽ không chỉ phản ứng với tình trạng vỡ nợ mà còn dự đoán chúng.”

Nền tảng này không nhằm mục đích phá vỡ các hệ thống CNTT hiện có của ngân hàng mà hoạt động như một thành phần bổ sung chạy song song với chúng.

IronOne đã triển khai các giải pháp hỗ trợ văn phòng cho các nhà môi giới và ngân hàng đầu tư giao dịch trên Sở giao dịch chứng khoán Nairobi.

Các ngân hàng kết hợp khối lượng lớn ra quyết định có giá trị caodữ liệu quy định và các mối quan hệ khách hàng lịch sử. Các chuyên gia trong ngành cho biết các nhà cung cấp AI sẽ trở thành một phần lâu dài trong bối cảnh công nghệ ngân hàng, với các mô hình của họ hỗ trợ nhiều quy trình hơn và ảnh hưởng đến nhiều quyết định hơn. Vẫn còn phải quyết định xem mỗi tổ chức quản lý mối quan hệ này như thế nào.

Các chuyên gia cho biết, các ngân hàng được hưởng lợi nhiều nhất sẽ xử lý mối quan hệ với các nhà cung cấp AI giống như cách họ xử lý các quyết định cơ sở hạ tầng quan trọng khác: với các tiêu chuẩn rõ ràng, dự phòng có chủ ý và mô hình hoạt động giả định các nhà cung cấp sẽ thay đổi theo thời gian. Các chuyên gia cho biết thêm, dù mô hình nào đưa ra câu trả lời thì trách nhiệm về kết quả đó thuộc về ngân hàng.