TIN MỚI!

Đọc nhanh >>

VN-Index:

GTGD: tỷ VNĐ

HNX-Index:

GTGD: tỷ VNĐ

Giúp các ngân hàng cho hơn 500 triệu người "vay bằng niềm tin", startup chấm điểm tín dụng Trusting Social đã huy động được 25 triệu USD từ nhiều quỹ lớn

26-07-2019 - 10:22 AM | Doanh nghiệp

Giúp các ngân hàng cho hơn 500 triệu người "vay bằng niềm tin", startup chấm điểm tín dụng Trusting Social đã huy động được 25 triệu USD từ nhiều quỹ lớn

Trung bình, một trong ba khoản vay tiêu dùng tại Việt Nam đã được cấp bằng cách sử dụng hệ thống chấm điểm tín dụng của Trusting Social.

Theo DealStreetAsia, Trusting Social, công ty khởi nghiệp chuyên về đánh giá điểm tín dụng của Việt Nam do tiến sỹ Nguyễn An Nguyên sáng lập đã tiến hành một số đợt gọi vốn và huy động được 25 triệu USD từ các nhà đầu tư Sequoia Capital, 500 Startups và BeeNext. Thông thường, các startup trong giai đoạn ươm mầm và Serie A chỉ nhận được khoảng 2,5-3,5 triệu USD từ các nhà đầu tư.

Startup này đang tìm cách tiến ra thị trường để thực hiện vòng gọi vốn Series B vào cuối năm nay, người sáng lập và CEO Nguyễn An Nguyên nói với DealStreetAsia.

Cento Ventures xem Trusting Social là một trong bốn công ty công nghệ tại Việt Nam với mức định giá trên 100 triệu USD, bên cạnh VNG Corporation được xem là kỳ lân (trên 1 tỷ USD).

Sequoia Capital đã xác nhận khoản đầu tư vào Trusting Social là khoản đầu tư đầu tiên của quỹ tại Việt Nam. Sequoia Capital là một trong những quỹ đầu tư mạo hiểm danh tiếng nhất hiện nay, tập trung chủ yếu vào lĩnh vực công nghệ. Thành tích nổi bật của Sequoia là đã đầu tư vào Apple, Google, Oracle, Instagram... từ rất sớm trước khi những công ty này trở thành những tên tuổi hàng đầu trong ngành.

Sequoia Capital hợp tác với các công ty ở tất cả các giai đoạn nhưng ưa thích việc đầu tư từ vòng đầu, khi mọi thứ còn rất mong manh và các nhà sáng lập cần các đồng minh lâu dài. Quỹ này có thể giúp đỡ các startup trong việc thuê kỹ sư, định vị sản phẩm, tìm kiếm các khách hàng ban đầu và cung cấp kết nối trên toàn thế giới.

Cầu nối giữa ngân hàng, công ty tài chính và người cần vay vốn

Được thành lập vào năm 2013 tại Silicon Valley bởi nhà khoa học dữ liệu, tiến sĩ Nguyễn An Nguyên, Trusting Social có tầm nhìn đưa ra giải pháp cho phép ứng dụng công nghệ dữ liệu lớn (big data) và trí tuệ nhân tạo để đánh giá mức độ tín nhiệm của người tiêu dùng, qua đó mang tới trải nghiệm vay tín chấp nhanh chóng với chi phí hợp lý hơn. Trusting Social có trụ sở chính Singapore và đang hoạt động tại Việt Nam, Ấn Độ và Indonesia.

Trên website của công ty, startup này cho biết đã chấm điểm cho gần 500 triệu người tại Việt Nam, Indonesia và Ấn Độ, và đặt mục tiêu đưa con số đó lên 1 tỷ khách hàng vào cuối năm 2019.

Chia sẻ trên trang cá nhân của mình, cựu CEO FPT Nguyễn Thành Nam cho biết ông rất ngạc nhiên khi biết bằng Trusting Social có thể giải quyết được bài toán cho vay thông qua chấm điểm thông tin cá nhân. Trong những ngày làm việc tại Nhật, ông Nam đã tiếp xúc với một công ty khởi nghiệp cung cấp giải pháp "tín dụng niềm tin", nghĩa là muốn vay tiền chỉ cần nhập đủ các thông tin, số tiền muốn vay, thời hạn…hệ thống sẽ tính ngay ra được lãi phải trả. Ông Nam nhận thấy tại Việt Nam có rất nhiều doanh nghiệp cá nhân làm ăn đàng hoàng, sản phẩm tốt nhưng không vay được tiền ngân hàng, phải è cổ vay nặng lãi chỉ vì Việt nam không có hệ thống thông tin cá nhân tin cậy.

Trusting Social làm được việc đó và tuyên bố đã thay đổi cục diện thị trường cho vay. Những người làm việc tự do, chủ cửa hàng và công nhân, những người trước đây hầu như không nhận được khoản vay từ ngân hàng hoặc thậm chí các công ty tài chính phi ngân hàng (NBFC), chiếm khoảng 60-70% giao dịch được thực hiện thông qua các nền tảng của công ty.

"Trung bình, một trong ba khoản vay tiêu dùng tại Việt Nam đã được cấp bằng cách sử dụng điểm tín dụng của chúng tôi.", ông Nguyễn An Nguyên trả lời DealStreetAsia.

Giúp các ngân hàng cho hơn 500 triệu người vay bằng niềm tin, startup chấm điểm tín dụng Trusting Social đã huy động được 25 triệu USD từ nhiều quỹ lớn - Ảnh 1.

Mục tiêu 1 tỷ khách hàng

Trusting Social cũng thiết lập nền tảng cho vay trực tuyến Avay.vn - có thể cho vay tín chấp lên đến 70 triệu đồng ngay lập tức. Khi nhập thông tin, người dùng sẽ biết kết quả duyệt vay trong vài phút. Số điện thoại và thông tin cá nhân của khách hàng sẽ được AVAY phân tích đánh giá, sau đó chuyển tới máy chủ của các đối tác tài chính để thẩm định và phê duyệt tự động.

AVAY phân tích đánh giá điểm tín dụng thông qua số điện thoại khi được sự đồng ý tự nguyện từ khách hàng đang có nhu cầu vay. Sau đó ứng dụng này sẽ giới thiệu các khoản vay phù hợp (cơ hội vay cao nhất) với điểm tín dụng hiện có của khách hàng. Tài khoản AVAY được tự động khởi tạo cho bạn trong lần đầu đăng ký là nơi bạn theo dõi các khoản vay cũ của mình, cũng như nhận các lời mời vay mới liên tục được cập nhật trong tương lai. Năm 2018, hơn hai triệu người đã đăng ký vay thông qua các nền tảng cho vay của TrustingSocial.

Tiến sĩ Nguyễn An Nguyên cho rằng thế giới nói chung và Việt Nam nói riêng đang đứng trước cơ hội ngàn năm có một, dùng AI làm tăng cơ hội tiếp cận tín dụng cho đông đảo người dân.

Đội ngũ toàn tiến sỹ từ các tổ chức hàng đầu thế giới

Trusting Social quy tụ một đội ngũ bao gồm các tiến sỹ về khoa học dữ liệu và khoa học máy tính đến từ các trường đại học và các tổ chức hàng đầu trên thế giới như SRI, IBM Research, Microsoft, Goldman Sachs, Vodafone, Barclays. Nhà sáng lập tiến sỹ Nguyễn An Nguyên là một nhà khoa học dữ liệu và là một người có kinh nghiệm dày dặn trong lĩnh vực ngân hàng. Ông đã lấy bằng tiến sỹ kinh tế tại đại học Rice (Mỹ) vào năm 2007.

Năm 2008, ông gia nhập nhóm Barclays Global Decision Science tại New York nơi ông chịu trách nhiệm phát triển và quản lý các mô hình phân tích khác nhau về rủi ro tín dụng, rủi ro gian lận, thu thập và phục hồi cho danh mục ngân hàng bán lẻ của Barclays tại Châu Phi, Châu Âu và Châu Mỹ.

COO của Trusting Social, ông Rohit Narang có 15 năm kinh nghiệm trong lĩnh vực ngân hàng đầu tư và cổ phần tư nhân tại Deutsche Bank, Goldman Sachs và Xander IM.


Châu Cao

Theo Trí thức trẻ

Trở lên trên