หากย้อนดูเส้นทางของ “LINE BK” หรือ กสิกรไลน์ จำกัด ผู้ให้บริการสินเชื่อดิจิทัลที่ก่อตั้งกว่าแล้วกว่า 6 ปี ถือว่าไม่ได้โรยด้วยกลีบกุหลาบ หากแต่เป็นเส้นทางที่ต้องผ่านบทเรียนราคาแพงจากการปล่อยสินเชื่อในช่วงแรก ก่อนจะค่อย ๆ เรียนรู้และพัฒนาระบบประเมินความเสี่ยงจากข้อมูลที่มีอยู่ จนสามารถกลับมาสร้าง “กำไร” ได้ในปัจจุบัน
“ธนา โพธิกำจร” ประธานเจ้าหน้าที่บริหาร LINE BK เล่าถึงประสบการณ์การทำธุรกิจสินเชื่อดิจิทัลว่า ช่วงเริ่มต้นของธุรกิจเป็นช่วงเวลาที่บริษัท “ยังไม่เก่งพอ” ทั้งในด้านการประเมินความเสี่ยงและคัดเลือกลูกค้า จนนำไปสู่บทเรียนสำคัญที่กลายเป็นฐานในการพัฒนาธุรกิจมาจนถึงปัจจุบัน
ในปีแรกของการปล่อยสินเชื่อ LINE BK มี Credit Cost สูงกว่า 20% ซึ่งถือว่าอยู่ในระดับที่สูงมาก และเป็นส่วนหนึ่งที่นำมาสู่ความเสี่ยงให้เกิด “หนี้เสีย” หรือ “เอ็นพีแอล” ในเวลานั้นบริษัทปล่อยสินเชื่อออกไปเป็นหลักหมื่นล้านบาท ในช่วงปีแรก ๆ ก่อนต้องใช้เวลาประมาณ 5 ปี ในการบริหารและล้างพอร์ตหนี้เสียเหล่านั้นให้กลับมาอยู่ในระดับที่เหมาะสม
บทเรียนดังกล่าวทำให้การเติบโตของ LINE BK ในเวลาต่อมาไม่ได้มองเพียงเรื่องของจำนวนสินเชื่อที่ปล่อยได้
แต่ให้ความสำคัญกับ “ความสามารถในการเลือก” ลูกค้ามากขึ้น เพราะสำหรับธุรกิจสินเชื่อไม่มีหลักประกัน การเติบโตโดยไม่มีระบบประเมินความเสี่ยงที่แม่นยำเพียงพอ อาจกลายเป็นต้นทุนที่สูงและกระทบต่อความสามารถในการทำกำไรของธุรกิจได้
ภายใต้การรักษา Credit Cost ให้ลงมาอยู่ที่ประมาณ 10% ได้ ซึ่งถือเป็นระดับที่ธุรกิจสินเชื่อไม่มีหลักประกันยังสามารถทำกำไรได้จากการคิดดอกเบี้ยในระดับ 25%
ในช่วงแรก LINE BK สามารถปล่อยสินเชื่อให้ได้เพียงประมาณ 1 ใน 10 ของผู้ที่เข้ามาขอสินเชื่อ แต่เมื่อเก็บข้อมูลและเรียนรู้พฤติกรรมของลูกค้ามาอย่างต่อเนื่อง ระบบก็เริ่มมองเห็นแพทเทิร์นของคนที่มีความเสี่ยงต่ำและความเสี่ยงสูงได้ชัดเจนขึ้น จนในบางช่วงสามารถขยับมาเป็น 2 ใน 10 ได้ วันนี้ LINE BK เก็บข้อมูลมาแล้วประมาณ 6 ปี ทำให้มีฐานข้อมูลสำหรับเรียนรู้พฤติกรรมของลูกค้ามากขึ้นเรื่อยๆ
“ธนา” ยังมองอีกว่าจุดเปลี่ยนสำคัญจึงไม่ได้อยู่ที่การเร่งปล่อยสินเชื่อเพียงอย่างเดียว แต่อยู่ที่การทำให้ระบบ “รู้จักลูกค้า” และแยกแยะระหว่างคนที่มีความสามารถในการชำระหนี้กับคนที่มีความเสี่ยงสูงให้ได้แม่นยำขึ้น
สำหรับทิศทางข้างหน้า LINE BK มีเป้าหมายที่จะเพิ่มจำนวนผู้กู้จากระดับล้านกว่าคนในปัจจุบันไปสู่ 2 ล้านคนภายใน 3 ปีข้างหน้า
แต่เป้าหมายดังกล่าวต้องเดินควบคู่กับการบริหารความเสี่ยง โดยในสถานการณ์ปัจจุบัน “การคุมความเสี่ยง” ถือเป็นลำดับความสำคัญอันดับหนึ่ง มากกว่าการเร่งขยายสินเชื่อ
สำหรับเป้าหมาย 2 ล้านผู้กู้ในอีก 3 ปีของ LINE BK ไม่ใช่เพียงเป้าหมายด้านจำนวน แต่เป็นโจทย์ให้บริษัทสามารถพัฒนาระบบให้แม่นยำพอที่จะขยายฐานลูกค้าได้มากแค่ไหน
ซึ่งแนวคิดดังกล่าวสะท้อนบทเรียนจากช่วงเริ่มต้นของธุรกิจอย่างชัดเจน เพราะการมีลูกค้าเพิ่มขึ้นไม่ได้หมายความว่าธุรกิจจะดีขึ้นเสมอไป หากลูกค้าที่เพิ่มเข้ามามีความเสี่ยงสูงเกินกว่าที่ระบบจะรองรับได้
การขยายฐานผู้กู้จึงต้องสัมพันธ์กับความฉลาดของระบบประเมินความเสี่ยง ยิ่งระบบสามารถมองเห็นและเข้าใจพฤติกรรมของลูกค้าได้มากขึ้น ก็ยิ่งสามารถขยายการเข้าถึงสินเชื่อไปยังคนกลุ่มใหม่ได้มากขึ้น โดยไม่ทำให้บริษัทกลับไปเผชิญปัญหาแบบเดียวกับในช่วงแรก
เหล่านี้จึงเป็นโจทย์สำคัญของ LINE BK เพราะยังมีคนจำนวนมากที่ต้องการสินเชื่อ แต่ไม่สามารถผ่านเกณฑ์การพิจารณาได้
ซึ่งถือเป็น “บาดแผลในใจ” เพราะวันนี้มีคนเดินเข้ามาขอสินเชื่อกับ LINE BK ถึงประมาณ 10 ล้านคน แต่บริษัทสามารถปล่อยสินเชื่อให้ได้เพียงล้านกว่าคนเท่านั้น นั่นหมายความว่า ยังมีคนอีกประมาณ 9 ล้านคนที่ไม่สามารถเข้าถึงสินเชื่อได้
ซึ่ง “ธนา” มองว่า ทั้ง 9 ล้านคน อาจไม่ใช่คนที่มีความเสี่ยงทั้งหมด หรือคนไม่ดีทั้งหมด เพียงแต่ในเวลานี้ LINE BK ยัง “หาเขาไม่เจอ” คำว่า “หาไม่เจอ” จึงไม่ได้หมายถึงการไม่มีคนดีอยู่ในกลุ่มดังกล่าว แต่หมายถึงข้อจำกัดของข้อมูลและเครื่องมือในการประเมินความเสี่ยงที่ยังไม่สามารถแยกคนดีออกจากคนที่มีความเสี่ยงสูงได้อย่างแม่นยำเพียงพอ
โจทย์จึงไม่ได้อยู่ที่การเปิดประตูให้คนทั้ง 9 ล้านคนเข้ามากู้พร้อมกัน แต่คือการพัฒนาระบบให้สามารถคัดเลือกคนที่มีศักยภาพในการชำระหนี้ออกมาได้ดีขึ้น เพราะหาก “เลือกไม่เป็น”
การขยายสินเชื่อออกไปก็อาจทำให้บริษัทกลับไปประสบปัญหาเดิม
ดังนั้น การรับลูกค้าใหม่จึงต้องทำอย่างระมัดระวัง และต้องเพิ่มจำนวนลูกค้าตามระดับความสามารถของระบบในการประเมินความเสี่ยง
“หากระบบฉลาดขึ้น ก็จะสามารถรับลูกค้ากลุ่มใหม่ได้มากขึ้น และในที่สุดอาจสามารถดึงคนบางส่วนจาก 9 ล้านคนที่เคยถูกปฏิเสธกลับเข้ามาอยู่ในระบบได้”
- ‘ไลน์บีเค’เร่งพัฒนา‘เครดิตสกอริ่ง’
“ธนา LINE BK มองว่าหัวใจสำคัญของการดำเนินงานในระยะต่อไป ไม่ใช่เพียงการเร่งปล่อยสินเชื่อให้ได้ปริมาณมาก แต่คือการทำให้ระบบสามารถ “รู้จัก” ตัวตนและประเมินความสามารถในการชำระหนี้ของลูกค้าได้อย่างแม่นยำ โดยเฉพาะกลุ่มคนที่ไม่มีข้อมูลทางการเงินในระบบดั้งเดิม ซึ่งปัจจุบันคิดเป็นจำนวนมากกว่าครึ่งหนึ่งของฐานลูกค้า LINE BK ทั้งหมด
ปัจจุบัน LINE BK ได้พัฒนา Credit Scoring ภายในภายใต้ชื่อ K-Line Score ซึ่งเป็นการผสานข้อมูลพฤติกรรมจากการใช้งาน LINE เข้ากับข้อมูลทางการเงินจากธนาคารกสิกรไทย ช่วยลดข้อจำกัดในการประเมินความเสี่ยงและเปิดโอกาสให้ระบบสามารถ “ค้นหาคนดี” หรือผู้มีศักยภาพที่เคยถูกปฏิเสธจากระบบธนาคารแบบเดิมเนื่องจากขาดเอกสารสอดรับกับข้อกำหนด
นี่เป็นโจทย์ที่มองว่าสำคัญ เพราะการปฏิเสธคนที่มีความสามารถในการชำระหนี้เพียงเพราะข้อมูลไม่เพียงพอ ก็ถือเป็นข้อจำกัดของระบบสินเชื่อเช่นกัน
หนึ่งในความหวังสำคัญ คือเปิดใช้ข้อมูลจากแหล่งอื่น หรือ Open Data เพื่อเพิ่มความสามารถในการประเมินความเสี่ยง เช่น ข้อมูลค่าน้ำ ค่าไฟ รวมถึงข้อมูลอื่น ๆ เช่น ผลการเรียน หรือข้อมูลเครือข่ายพันธมิตรใหม่ ๆ หากข้อมูลเหล่านี้สามารถนำมาใช้ประกอบกับข้อมูลพฤติกรรมจาก LINE และข้อมูลทางการเงินได้ ก็จะทำให้เห็นภาพของลูกค้าได้ละเอียดขึ้น
เป้าหมายในที่สุดคือทำให้ผู้ให้กู้ “กล้า” ปล่อยสินเชื่อให้กับคนที่ในอดีตอาจถูกปฏิเสธ เพราะข้อมูลไม่เพียงพอ โดยยังสามารถควบคุมความเสี่ยงได้
อีกด้านข้อมูลใหม่จำนวนมากจะทำให้สามารถเปิดสินเชื่อให้ทุกคนได้ทันที เพราะบทเรียนช่วงเริ่มต้น LINE BK ยังคงเป็นข้อเตือนใจหากระบบประเมินความเสี่ยงยังไม่แม่นยำเพียงพอ การเร่งปล่อยสินเชื่ออาจนำไปสู่ปัญหา Credit Cost ที่สูงได้ ดังนั้น ข้อมูลใหม่ทุกประเภทต้องถูกนำมาผ่านกระบวนวิเคราะห์และทดสอบก่อนว่าสามารถช่วยให้การประเมินความเสี่ยงแม่นยำขึ้นจริงหรือไม่
ระบบจะต้อง “ฉลาดขึ้น” ตามจำนวนข้อมูลและประสบการณ์ที่สะสมมา และขยายจำนวนผู้กู้ต้องเดินไปพร้อมความสามารถในการประเมินความเสี่ยง ซึ่งกระบวนการที่ทำให้ Credit Scoring มีความแม่นยำมากขึ้น เพราะการรู้ว่าลูกค้ารายหนึ่งมีพฤติกรรมอย่างไรในวันที่สมัครสินเชื่อเพียงอย่างเดียวไม่เพียงพอ ต้องเห็นด้วยว่าพฤติกรรมนั้นสัมพันธ์กับการชำระหนี้จริง
“อนาคต Credit Scoring จะขึ้นอยู่กับความสามารถในการนำข้อมูลจากหลายแหล่งมาประกอบกัน จากเดิมที่การพิจารณาสินเชื่ออาจตั้งอยู่บนรายได้ สลิปเงินเดือน และประวัติสินเชื่อ ระบบใหม่สามารถพิจารณาข้อมูลพฤติกรรมและข้อมูลทางเลือกอื่น ๆ เพื่อทำให้ภาพของบุคคลมีรายละเอียดมากขึ้นหากสามารถเชื่อมโยงข้อมูลเหล่านี้ได้อย่างเหมาะสม ก็จะทำให้การประเมินความเสี่ยงเปลี่ยนจากการถามว่า “ลูกค้ามีเอกสารอะไรบ้าง” ไปสู่การถามว่า “ลูกค้าคนนี้มีพฤติกรรมและความสามารถในการชำระหนี้อย่างไร”
สำหรับเป้าหมายของการพัฒนา Credit Scoring จึงไม่ใช่เพียงการทำให้ LINE BK ปล่อยสินเชื่อได้มากขึ้น แต่คือการเพิ่มความสามารถในการค้นหาคนที่มีศักยภาพแต่ยังไม่สามารถพิสูจน์ตัวเองผ่านข้อมูลแบบเดิม แต่การเปิดประตูดังกล่าวต้องเกิดขึ้นบนพื้นฐานของความแม่นยำ เพราะหากเลือกคนผิดมากเกินไป ผู้ให้กู้ก็จะต้องแบกรับความเสี่ยงและต้นทุนที่สูงขึ้น
ดังนั้น การพัฒนา Credit Scoring ของ LINE BK จึงเป็นการเดินสองด้านพร้อมกัน ด้านหนึ่งคือเพิ่มข้อมูล เพื่อให้รู้จักลูกค้ามากขึ้น อีกด้านคือการพัฒนาระบบวิเคราะห์ เพื่อให้สามารถแยกแยะข้อมูลที่มีความหมายต่อความเสี่ยงได้อย่างแม่นยำ
