เวิลด์แบงก์ประเมินว่ามีคนที่ไม่สามารถเข้าถึงบริการทางการเงินกว่า 2 พันล้านคนทั่วโลก ไทยก็เป็นหนึ่งในประเทศกำลังพัฒนาที่มีความไม่เท่าเทียมกันในการเข้าถึงแหล่งเงินทุน เนื่องจากสถาบันการเงินจะปล่อยสินเชื่อ
โดยพิจารณาจาก…
– หลักทรัพย์เป็นตัวค้ำประกัน (Collateral-based Lending)
– ความสามารถในการชำระคืนที่ใช้ Risk-based Lending
ทำให้คนที่ไม่มีหลักทรัพย์หรือไม่มีรายได้ประจำไม่สามารถเข้าถึงแหล่งเงินทุนในระบบ ต้องหันไปพึ่งพาแหล่งเงินทุนอื่น เช่น หยิบยืมญาติและคนรู้จัก หรือ เงินกู้นอกระบบ ที่เก็บดอกเบี้ยในอัตราที่สูงมาก
๐๐๐๐๐๐๐๐๐๐
ขณะที่ผู้บริหารในหลักสูตรผู้บริหารด้านหลักนิติธรรมและการพัฒนา (TIJ Executive Program on the Rule of Law and Development : RoLD Program) รุ่นที่ 2 โดยสถาบันเพื่อการยุติธรรมแห่งประเทศไทย (TIJ) เชื่อว่า ฟินเทค (FinTech) จะเป็นทางออกของปัญหาความเหลื่อมล้ำทางการเงินในสังคม
ฟินเทค เป็นการรวมกันระหว่างภาคการเงินกับเทคโนโลยีสมัยใหม่ ก่อให้เกิดรูปแบบทางการเงินที่ฉีกกฎเดิมๆ หนึ่งในนั้นคือการให้สินเชื่อโดยอาศัยจากข้อมูลที่ได้มาจาก Big Data หรือเรียกว่า “Info-based Lending” เพื่อวิเคราะห์ถึงรูปแบบในการนำเงินไปใช้และความเสี่ยงในการผิดชำระหนี้
โดยทั่วไป ข้อมูลที่นำมาใช้เพื่อประเมินการปล่อยสินเชื่อนั้น จะมีข้อมูลหลักอยู่ 3 ชุด คือ
– ข้อมูลทางการเงิน
– การใช้จ่าย
– การใช้ข้อมูลที่เป็นพฤติกรรมทางสังคมอื่นๆ
ตัวอย่างในต่างประเทศ
>> M-Shwari บริษัทโทรคมนาคมประเทศเคนยา ปล่อยสินเชื่อโดยอาศัยข้อมูลที่ไม่ใช่ข้อมูลจากธนาคารและเครดิตบูโร ปล่อยสินเชื่อครั้งแรกมีหนี้ที่ไม่ก่อให้เกิดรายได้อยู่ราว 6.1% ปัจจุบันมีหนี้ไม่ก่อให้เกิดรายได้เหลือเพียง 2.2% เท่านั้น
>> Lenndo อาศัยข้อมูลหลากหลาย ทั้งจากทางโซเชียลมีเดียและข้อมูลจากโทรศัพท์มือถือ โดยผู้ที่ต้องการขอสินเชื่อจะต้องโหลดแอปพลิเคชันที่จะอนุญาตให้เข้าไปตรวจดูข้อมูลทุกอย่าง โดย 6 ใน 10 คนยอมที่จะให้เข้าถึงข้อมูลส่วนตัว เมื่อเล็งเห็นว่ามีประโยชน์
>> Alibaba ต้องการหาผู้ปล่อยสินเชื่อให้กับผู้ค้าออนไลน์กับ Alibaba แต่ไม่มีผู้ให้สินเชื่อเพราะกลุ่มนี้มักไม่มีประวัติทางการเงิน ไม่มีหลักทรัพย์ค้ำประกัน และไม่มีรายได้ประจำ Alibaba จึงนำข้อมูลที่เกิดขึ้นบนแพลตฟอร์มมาวิเคราะห์รูปแบบการทำการค้า ประเมินความเสี่ยงโดย Sesame Credit และปล่อยสินเชื่อโดย Ant Financial ซึ่งเป็นบริษัทลูก
๐๐๐๐๐๐๐๐๐๐
แต่ปัญหาของไทยคือ แม้จะมีฐานข้อมูล Big Data จำนวนมาก แต่ขาดการนำมาวิเคราะห์แลกเปลี่ยนระหว่างหน่วยงานเพื่อให้เห็นรูปแบบพฤติกรรมที่แม่นยำ และที่สำคัญคือ กฎหมายคุ้มครองข้อมูลส่วนตัวอย่างเข้มงวดจนไม่สามารถนำข้อมูลมาใช้ในการวิเคราะห์ได้
ทั้งๆ ที่การเข้าถึงและการนำมาใช้งานมีหลายระดับ ทั้งข้อมูลส่วนบุคคลอย่างการพิจารณาสินเชื่อ จนไปถึงการนำข้อมูลโดยรวมมาใช้ศึกษาวิเคราะห์แนวโน้มและวางแผนพัฒนาประเทศในระยะยาว
ผู้บริหารในหลักสูตร RoLD 2 ให้ความเห็นว่า “หากข้อมูลทางการเงินติดปัญหาเรื่องข้อกฎหมายที่ไม่สามารถนำมาใช้ประกอบการพิจารณาได้ ก็สามารถนำข้อมูลอื่นๆ มาใช้ที่ให้ความแม่นยำไม่แพ้กันและอาจส่งผลให้คนที่ควรเข้าถึงบริการทางการเงินได้เข้าถึงมากกว่าข้อมูลทางการเงินด้วย”
แม้ประเทศไทยยังไม่อนุญาตให้นำ Big Data มาใช้ประโยชน์สูงสุด แต่ฟินเทคก็มีทางเลือก คือการทำการจัดเครดิตสกอร์ทางเลือกสำหรับผู้ประกอบธุรกิจขนาดเล็ก (Alternative Credit Scoring for Micro Entrepreneurs) ที่เน้นคนทำงานคนเดียวหรือมีธุรกิจขนาดย่อม ที่ต้องการเงินทุนหมุนเวียนในการประกอบกิจการ ซึ่งปกติแล้วธนาคารจะไม่ให้สินเชื่อกับคนกลุ่มนี้
เพราะส่วนใหญ่ไม่มีหลักทรัพย์ค้ำประกัน ไม่มีรายได้ประจำ (ไม่มีสลิปเงินเดือน) ไม่มีประวัติทางการเงิน ขาดข้อมูลเครดิตสกอร์ที่จะนำมาประเมินความเสี่ยงได้ จึงต้องหันไปพึ่งสินเชื่อระดับสหกรณ์ กองทุนชุมชน หรือสินเชื่อที่มีดอกเบี้ยสูงอย่างสินเชื่อส่วนบุคคล
๐๐๐๐๐๐๐๐๐๐
เมื่อพิจารณาถึงหนี้เฉลี่ยของคนไทย พบว่ามีหนี้อยู่ถึง 150,000 บาท/คน (ไม่รวมหนี้กองทุนกู้ยืมเพื่อการศึกษา) โดยหนี้ที่ไม่ก่อให้เกิดรายได้ 1 ใน 3 อยู่ในกลุ่มคนที่มีอายุน้อย คือราว 29 ปี ส่วนใหญ่เป็นหนี้เพื่อจับจ่ายใช้สอย เช่น สินเชื่อรถยนต์ บัตรเครดิต และสินเชื่อส่วนบุคคล
ในขณะที่สินเชื่อเพื่อทำกิจการทั้งหลายมักเป็นคนที่อายุเฉลี่ยราว 39 ปี สอดคล้องกับข้อมูลที่ว่าผู้ทำสตาร์ทอัพและ SME ของไทยจะมีอายุราว 38-40 ปี
แสดงให้เห็นว่า ที่จริงแล้ว ปัญหาของไทยไม่ใช่การเข้าถึงแหล่งเงินทุน แต่เป็นปัญหาเรื่องผู้ที่ควรเข้าถึงแหล่งเงินทุนกลับเข้าถึงแหล่งเงินทุนได้ยากกว่าที่ควร
กรณีเหล่านี้เป็นกรณีศึกษาที่ดีและน่าจะเหมาะสมต่อการเข้าถึงบริการทางการเงินของไทย เพื่อลดความเหลื่อมล้ำในการเข้าถึงเงินทุนในอัตราค่าบริการที่เป็นธรรม เพราะกว่า 60-70% ของแรงงานในไทยเป็นแรงงานอิสระ ทั้งที่เป็นเกษตรกร กสิกร ค้าขาย นอกจากนี้ เทรนด์ของโลกที่เกิดขึ้นกับแรงงานรุ่นใหม่อย่าง “Gig Economy” ที่เป็นแรงงานอิสระ ทำงานฟรีแลนซ์ เป็นนายตนเอง รวมตัวกันเฉพาะกิจ ก็จะยิ่งทำให้แรงงานอิสระเพิ่มขึ้น แม้แต่สหรัฐอเมริกาที่กว่า 50% ของแรงงานก็แปรสภาพเป็นแรงงานอย่าง Gig Economy แล้ว
ที่มา :
งานเสวนาหลักสูตรผู้บริหารด้านหลักนิติธรรมและการพัฒนา (TIJ Executive Program on the Rule of Law and Development : RoLD Program) รุ่นที่ 2 โดยสถาบันเพื่อการยุติธรรมแห่งประเทศไทย (TIJ) ผู้ร่วมเสวนาประกอบด้วย…
นายผยง ศรีวณิช กรรมการผู้จัดการใหญ่ กรรมการบริหาร และกรรมการบริหารความเสี่ยง ธนาคารกรุงไทย
นางสาวสฤณี อาชวานันทกุล กรรมการผู้จัดการด้านการพัฒนาความรู้ บริษัท ป่าสาละ จำกัด
ผศ.ดร.ธานี ชัยวัฒน์ อาจารย์ประจำคณะเศรษฐศาสตร์ จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย และผู้อำนวยการ ศูนย์เศรษฐศาสตร์พฤติกรรมและการทดลอง
ดร.ณภัทร จาตุศรีพิทักษ์ ที่ปรึกษาด้านบิ๊กดาต้า True Digital Media and Platform
นายยิ่งยง ตันธนพงศ์พันธุ์ ผู้ร่วมก่อตั้งและประธานเจ้าหน้าที่บริหาร เครดิตโอเค
โดยมี นายสุรพล โอกาสเสถียร ผู้จัดการใหญ่ บริษัท ข้อมูลเครดิตแห่งชาติ จำกัด เป็นผู้ดำเนินรายการ