KBANKดึงฐานข้อมูล วิเคราะห์ปล่อยกู้SMEs
กสิกรไทยเล็งใช้ข้อมูลวิเคราะห์ ปล่อยกู้เอสเอ็มอี มั่นใจปล่อยถูกจังหวะ ลดต้นทุน ชี้ยอดสำเร็จสูงกว่าใช้เจ้าหน้าที่ ตั้งเป้ายอดสินเชื่อ 6-8 หมื่นล้านบาท เติบโต 30% หรือ 2,500 รายต่อเดือน
นายสุรัตน์ ลีลาทวีวัฒน์ รองกรรมการผู้จัดการ ธนาคาร กสิกรไทย จำกัด(มหาชน)เปิดเผยว่าธนาคารตั้งเป้าปล่อยสินเชื่อ ภายใต้การใช้ข้อมูลวิเคราะห์ Data Analytic หรือ Information Base Lending ในปีนี้เพิ่มขึ้นเป็น 30%จาก 20% ของยอดปล่อยสินเชื่อใหม่หรือคิดเป็นยอดสินเชื่อ 6-8 หมื่นล้านบาทจากปีก่อนที่ปล่อยสินเชื่อไป 4 หมื่นล้านบาทของยอดสินเชื่อปล่อย ใหม่รวม 2.4 แสนล้านบาท โดยตั้งเป้าปล่อยใน 2 กลุ่ม คือกลุ่ม Value Chain และกลุ่ม Data Analytic
ทั้งนี้แนวโน้มการปล่อยสินเชื่อบน Data Analytic จะเพิ่มมากขึ้น เพราะธนาคารมองว่า เป็นสินเชื่อที่คุณภาพค่อนข้างดี และมียอดอนุมัติสินเชื่อสำเร็จสูง เช่น จากเดิมใช้พนักงานลูกค้าสัมพันธ์ (RM) ดูแล จะเห็นยอดอนุมัติที่สำเร็จเพียง 20% แต่หลังจากใช้ระบบ Data Analytic เพิ่มเป็น 40-50% เพราะระบบจะดึงข้อมูลลูกค้าและสามารถวิเคราะห์ได้ทันทีว่า ลูกค้าต้องการวงเงินสินเชื่อช่วงไหน ทำให้เข้าไปปล่อยสินเชื่อได้ถูกจังหวะและแม่นยำมากขึ้น ซึ่งค่อนข้างดีกว่าเมื่อเทียบกับแบบเดิมที่ใช้วิธีสุ่มเดินไปหาลูกค้าและสอบถามว่าต้องการวงเงินสินเชื่อหรือไม่ ซึ่งอาจจะไม่ตรงกับความต้องการของลูกค้า
อย่างไรก็ตาม ธนาคารตั้งเป้าลูกค้าที่ใช้ระบบ Data Analytic ในการปล่อยสินเชื่อ 2,500 รายต่อเดือน ซึ่งเท่ากับปริมาณการปล่อยสินเชื่อแบบปกติ แต่การปล่อยสินเชื่อโดยใช้ข้อมูลจะช่วยลดระยะเวลา และต้นทุนถูกลง โดยจะเน้นกลุ่มลูกค้าเอสเอ็มอีขนาดเล็ก(SSME) ที่มียอดขายไม่เกิน 30 ล้านบาท ซึ่งการปล่อยสินเชื่อผ่าน Information Base Lending จะช่วยให้สามารถปล่อยลูกค้าที่ลงลึกมากขึ้นได้ เพราะปัจจุบันต้นทุนของธุรกิจเอสเอ็มอีมีอยู่ 2 ส่วน คือ ต้นทุนหนี้ที่ไม่ก่อให้เกิดรายได้ (เอ็นพีแอล) และต้นทุนการบริการ ซึ่งการใช้ Information Base Lending อาจจะปล่อยผ่านโมบายแบงกิ้ง จะช่วยลดต้นทุนได้ เพราะหากเทียบกับการปล่อยสินเชื่อปกติ หากมีเอ็นพีแอลประมาณ 8% อัตราดอกเบี้ยที่คิดอาจจะอยู่ที่ 18%
หน้า 24 หนังสือพิมพ์ฐานเศรษฐกิจ ปีที่ 38 ฉบับที่ 3,376 วันที่ 21-23 มิ.ย. 2561
นายสุรัตน์ ลีลาทวีวัฒน์ รองกรรมการผู้จัดการ ธนาคาร กสิกรไทย จำกัด(มหาชน)เปิดเผยว่าธนาคารตั้งเป้าปล่อยสินเชื่อ ภายใต้การใช้ข้อมูลวิเคราะห์ Data Analytic หรือ Information Base Lending ในปีนี้เพิ่มขึ้นเป็น 30%จาก 20% ของยอดปล่อยสินเชื่อใหม่หรือคิดเป็นยอดสินเชื่อ 6-8 หมื่นล้านบาทจากปีก่อนที่ปล่อยสินเชื่อไป 4 หมื่นล้านบาทของยอดสินเชื่อปล่อย ใหม่รวม 2.4 แสนล้านบาท โดยตั้งเป้าปล่อยใน 2 กลุ่ม คือกลุ่ม Value Chain และกลุ่ม Data Analytic
ทั้งนี้แนวโน้มการปล่อยสินเชื่อบน Data Analytic จะเพิ่มมากขึ้น เพราะธนาคารมองว่า เป็นสินเชื่อที่คุณภาพค่อนข้างดี และมียอดอนุมัติสินเชื่อสำเร็จสูง เช่น จากเดิมใช้พนักงานลูกค้าสัมพันธ์ (RM) ดูแล จะเห็นยอดอนุมัติที่สำเร็จเพียง 20% แต่หลังจากใช้ระบบ Data Analytic เพิ่มเป็น 40-50% เพราะระบบจะดึงข้อมูลลูกค้าและสามารถวิเคราะห์ได้ทันทีว่า ลูกค้าต้องการวงเงินสินเชื่อช่วงไหน ทำให้เข้าไปปล่อยสินเชื่อได้ถูกจังหวะและแม่นยำมากขึ้น ซึ่งค่อนข้างดีกว่าเมื่อเทียบกับแบบเดิมที่ใช้วิธีสุ่มเดินไปหาลูกค้าและสอบถามว่าต้องการวงเงินสินเชื่อหรือไม่ ซึ่งอาจจะไม่ตรงกับความต้องการของลูกค้า
อย่างไรก็ตาม ธนาคารตั้งเป้าลูกค้าที่ใช้ระบบ Data Analytic ในการปล่อยสินเชื่อ 2,500 รายต่อเดือน ซึ่งเท่ากับปริมาณการปล่อยสินเชื่อแบบปกติ แต่การปล่อยสินเชื่อโดยใช้ข้อมูลจะช่วยลดระยะเวลา และต้นทุนถูกลง โดยจะเน้นกลุ่มลูกค้าเอสเอ็มอีขนาดเล็ก(SSME) ที่มียอดขายไม่เกิน 30 ล้านบาท ซึ่งการปล่อยสินเชื่อผ่าน Information Base Lending จะช่วยให้สามารถปล่อยลูกค้าที่ลงลึกมากขึ้นได้ เพราะปัจจุบันต้นทุนของธุรกิจเอสเอ็มอีมีอยู่ 2 ส่วน คือ ต้นทุนหนี้ที่ไม่ก่อให้เกิดรายได้ (เอ็นพีแอล) และต้นทุนการบริการ ซึ่งการใช้ Information Base Lending อาจจะปล่อยผ่านโมบายแบงกิ้ง จะช่วยลดต้นทุนได้ เพราะหากเทียบกับการปล่อยสินเชื่อปกติ หากมีเอ็นพีแอลประมาณ 8% อัตราดอกเบี้ยที่คิดอาจจะอยู่ที่ 18%
หน้า 24 หนังสือพิมพ์ฐานเศรษฐกิจ ปีที่ 38 ฉบับที่ 3,376 วันที่ 21-23 มิ.ย. 2561
