Vai trò, tiện ích của dữ liệu dân cư

Ngày 1/7/2021, Bộ Công an đã chính thức đưa vào vận hành, quản lý hệ thống Cơ sở dữ liệu quốc gia về dân cư (CSDLQG về DC) “đúng, đủ, sạch, sống” và được đồng bộ, liên thông với 15 bộ, ngành; 4 doanh nghiệp, 63 địa phương. Trên nền tảng đó, Bộ cũng đã hoàn thành việc cấp thẻ CCCD gắn chíp điện tử cho công dân từ đủ 14 tuổi và xây dựng hệ thống định danh, xác thực điện tử, phổ cập danh tính số, tài khoản định danh điện tử cho 55,4 triệu công dân. Đây là nền tảng cốt lõi phục vụ tiến trình chuyển đổi số quốc gia, phát triển KT-XH, góp phần phòng chống tội phạm.

Cùng với đó, dữ liệu dân cư còn được kết nối, đồng bộ, không ngừng và bổ sung làm giàu đã tạo nên kho dữ liệu tổng hợp, là nguồn tài nguyên mới tạo ra các giá trị mới đem lại nhiều tiện ích, giúp cắt bỏ các TTHC không cần thiết cho người dân, doanh nghiệp, nhất là giúp nhà nước hằng năm tiết kiệm trên 2.500 tỷ đồng do tái sử dụng được dữ liệu đã được số hóa khi thực hiện TTHC, dịch vụ công…

Đặc biệt với ngành Ngân hàng, nhờ tích cực phối hợp với Bộ Công an trong triển khai Đề án 06/CP theo Kế hoạch số 01/KHPH-BCA-NHNN ngày 24/4/2023, toàn Ngành đã được nhiều kết quả rất đáng ghi nhận. Theo Đại tá Vũ Văn Tấn - Phó Cục trưởng Cục Cảnh sát QLHC về TTXH, Bộ Công an, từ việc xác thực và đồng bộ thống nhất quản lý mã số định danh cá nhân thông tin tín dụng của 41 triệu khách hàng, ngành Ngân hàng cả nước đã tiết kiệm được 20.5 tỷ đồng. Riêng sử dụng CCCD gắn chíp điện tử trong rút tiền tại ATM đã giúp làm lợi được 50.000 đồng/thẻ thay thế thẻ ngân hàng và bỏ qua công đoạn nhận biết khách hàng tại quầy và trực tuyến.

Đáng chú ý, tài khoản định danh điện tử khi được sử dụng vào khâu xác thực, đăng nhập thực hiện các giao dịch mở tài khoản, vay vốn trực tuyến luôn tuyệt đối an ninh, an toàn, nhanh chóng và thuận tiện. Cùng với đó, Bộ Công an còn hỗ trợ ngành Ngân hàng trong nhận biết giấy tờ thật giả cho các tổ chức tín dụng; làm sạch kho dữ liệu trên nền tảng cơ sở dữ liệu dân cư cũng như triển khai các giải pháp công nghệ hiện đại nhằm tối ưu các quy trình, đáp ứng ngày một tốt hơn yêu cầu của khách hàng.

Thêm mô hình mới

Trước thực trạng tín dụng đen đang gây phức tạp cho xã hội, Cục Cảnh sát QLHC về TTXH mới đây đã phối hợp với Trường Công nghệ thông tin - Đại học Bách khoa Hà Nội triển khai mô hình đánh giá khả tín khách hàng vay trên nền tảng dữ liệu dân cư bằng công nghệ hiện đại, trí tuệ nhân tạo theo tiêu chuẩn tín dụng FICO tại Mỹ.

Đơn cử như trong việc ra quyết định cho vay, xác định lãi suất các khoản vay; xin việc làm; mua và thuê nhà, mua và thuê ôtô, mua sản phẩm bảo hiểm và các sản phẩm viễn thông... Mô hình thuật toán đánh giá khả tín khách hàng vay hiện đã cơ bản hoàn thiện với 18 trường thông tin dân cư, dữ liệu về CCCD, định danh và xác thực điện tử, dữ liệu di biến động cư trú cùng các trường thông tin khác được làm giàu trong CSDLQG về DC với độ chính xác cao.

Mô hình này giúp kéo giảm từ 7-20% tỷ lệ rủi ro khi cho vay vốn của các ngân hàng, tổ chức tín dụng. Qua tiến hành thử nghiệm, các đơn vị như: Công ty Tài chính ngân hàng MB, Ngân hàng Pvcombank, Công ty Datanest đều mong muốn được triển khai chính thức trên quy trình ngân hàng của mình đồng thời đã khẳng định rõ 5 giá trị mà giải pháp đánh giá khả tín khách hàng vay dựa trên nền tảng dữ liệu dân cư mang lại, gồm: tính minh bạch, văn minh, phòng chống tội phạm, thúc đẩy phát triển kinh tế và an sinh xã hội.

Người dân, doanh nghiệp có thể thực hiện vay vốn trực tuyến dễ dàng, nhanh chóng, tiết kiệm thời gian, công sức; được tiếp cận nguồn vốn chính thống và trợ cấp lãi suất từ chính phủ, góp phần đẩy lùi tín dụng đen; tăng tỉ lệ cho vay hỗ trợ cho người nghèo, hỗ trợ mua nhà trợ cấp xã hội…

Tập trung các giải pháp tháo gỡ vướng mắc

Mặc dầu vậy, việc triển khai giải pháp đánh giá khả tín khách hàng vay trên nền tảng dữ liệu dân cư vẫn còn đang bộc lộ một số khó khăn, vướng mắc về mặt pháp lý, hạ tầng công nghệ và nguồn nhân lực, phí dịch vụ. Đơn cử, trong lĩnh vực pháp lý, hầu hết các giải pháp đánh giá khả tín khách hàng vay như hiện nay đều phải thực hiện huấn luyện mô hình máy học trên tập dữ liệu lớn để đảm bảo độ chính xác trước khi có thể sử dụng.

Do vậy, việc đánh giá khả tín khách hàng vay mới xin ý kiến người dân về việc xử lý dữ liệu chỉ có ý nghĩa đối với các quy trình sau này. Hiện lại chưa có quy định về danh mục sản phẩm đánh giá khả tín khách hàng vay được khai thác trong CSDLQG về DC cũng như chưa có quy định bắt buộc các tổ chức tín dụng phải tham khảo sử dụng sản phẩm này khi thực hiện cho vay, giải ngân các nguồn vốn. Đối với phí dịch vụ, hiện Thông tư 48/TT-BTC của Bộ Tài chính chưa quy định về phí dịch vụ đánh giá khả tín khách hàng vay trên nền tảng CSDLQG về DC…

Được biết, trước thực trạng trên, Cục Cảnh sát QLHC về TTXH đã đưa ra một số giải pháp cụ thể. Theo đó, đơn vị đề nghị một số Cục nghiệp vụ chức năng thuộc Bộ nhanh chóng hướng dẫn tháo gỡ về pháp lý để triển khai dịch vụ này đúng quy định của pháp luật về bảo vệ dữ liệu cá nhân; rà soát, bổ sung sản phẩm đánh giá khả tín khách hàng vay trong thông tư 08/TT-BCA ngày 27/1/2022 về danh mục sản phẩm trong CSDLQG về DC, đồng thời phối hợp với Bộ Tài chính hướng dẫn rà soát, sửa đổi Đề án về phí dịch vụ sản phẩm đánh giá khả tín khách hàng vay và hướng dẫn về cơ chế tự chủ cho Trung tâm Nghiên cứu, ứng dụng dữ liệu dân cư, CCCD.

Mặt khác, Ngân hàng Nhà nước có các văn bản chỉ đạo các tổ chức tín dụng phải sử dụng sản phẩm đánh giá khả tín khách hàng vay trên nền tảng dữ liệu dân cư như một điều kiện bắt buộc để triển khai các gói vay, giải ngân vốn hỗ trợ từ Chính phủ; phối hợp với Bộ Công an tiếp tục đẩy mạnh triển khai Đề án 06/CP…

Khánh Chi

• Rà soát các nhiệm vụ, chỉ tiêu “làm sạch” dữ liệu dân cư
• Công bố Cuộc thi Tìm kiếm giải pháp công nghệ “Dữ liệu với cuộc sống”, Website Diễn đàn Chuyển đổi số quốc gia
• Công an thành phố: Đẩy mạnh cao điểm cấp CCCD gắn chíp điện tử, làm sạch dữ liệu dân cư
• Đảm bảo tiến độ cấp CCCD, thu thập thông tin làm sạch dữ liệu dân cư