Doanh nghiệp Việt Nam 'thắng lớn' tại Fintech Challenge Vietnam 2019

Gốc
Tại Diễn đàn Công nghệ tài chính Việt Nam (FVF) được tổ chức ở Hà Nội, ba trong tổng số sáu doanh nghiệp được trao giải cao nhất đến từ Việt Nam.

FVF là diễn đàn trong khuôn khổ Chương trình Thử thách sáng tạo cùng công nghệ tài chính Việt Nam (Fintech Challenge Vietnam – FCV), do Ngân hàng Nhà nước Việt Nam (NHNN) tổ chức với sự trợ hỗ của Chương trình Sáng kiến Kinh doanh Mê Kông (Mekong Business Initiative MBI), dự án do Chính phủ Australia và Ngân hàng Phát triển Châu Á (ADB) tài trợ.

FCV 2019 nhằm khuyến khích sự phát triển của công nghệ tài chính, thúc đẩy hợp tác giữa khu vực tài chính và các nhà cung ứng giải pháp công nghệ nhằm thúc đẩy phát triển tài chính toàn diện tại Việt Nam.

Qua hai mùa tổ chức, FCV đón nhận sự tham gia và ủng hộ nhiệt tình của cộng đồng Fintech trong và ngoài nước. Nếu mùa năm 2018, số lượng hồ sơ đăng ký tham gia là 141 công ty thì năm nay con số này tăng tới 208 công ty đến từ 28 quốc gia trên thế giới.

Các hồ sơ tham dự năm nay đều tập trung vào dữ liệu lớn và phân tích dữ liệu sử dụng trí tuệ nhân tạo, tiếp cận dịch vụ tài chính và an ninh mạng, đây được coi là những lĩnh vực ưu tiên của NHNN. Các Fintech startup được lựa chọn trình bày giải pháp của mình trước một hội đồng thẩm định độc lập.

Các đội vào vòng chung kết của FCV 2019.

Kết quả có 3 công ty ở giai đoạn đầu và 3 công ty ở giai đoạn phát triển giành được tổng số tiền thưởng trị giá 55.000 USD. Đáng chú ý, có tới ba công ty đến từ Việt Nam được nhắc tên trong danh sách này.

Cụ thể: Startup ở giai đoạn phát triển

Giải Nhất: Trusting Social (Việt Nam). Trusting Social sử dụng khoa học dữ liệu và trí tuệ nhân tạo để cung cấp các dịch vụ tài chính cho tất cả mọi người, bao gồm những người ít có điều kiện tiếp cận dich vụ ngân hàng. Trusting Social hiện sở hữu nguồn dữ liệu điểm tín dụng lớn nhất tại khu vực châu Á.

Giải Nhì: Tookitaki (Singapore). Tookitaki là một công ty an ninh mạng cung cấp giải pháp giúp giám sát giao dịch và quản lý việc tuân thủ quy định dựa trên công nghệ học máy (machine learning) cho các khách hàng trong ngành tài chính.

Giải Ba: Interloan (Việt Nam). Nền tảng cho vay ngang hàng P2P (Peer to Peer lending) của Interloan cung cấp cho người sử dụng những giải pháp cho việc tạm ứng lương và cơ hội đầu tư vi mô.

Startup ở giai đoạn đầu

Giải Nhất: Kilimo (Việt Nam). Kilimo Finance cho phép các ngân hàng hỗ trợ tài chính cho ngành nông nghiệp bằng cách biến kiến thức tài chính nông nghiệp thành những sản phẩm cho vay hấp dẫn.

Giải Nhì: Staple (Singapore). Công nghệ nhận thức của Staple có khả năng đọc, diễn giải và trích xuất những dữ liệu có cấu trúc từ các tài liệu kinh doanh.

Giải Ba: Touchless ID (Ấn Độ). Touchless ID sử dụng công nghệ sinh trắc học cảm ứng để xác minh danh tính của người dùng thông qua dấu vân tay hoặc ảnh.

Thời gian qua, với những yêu cầu thực tiễn của xã hội và của nền kinh tế đang có tốc độ tăng trưởng cao hàng đầu thế giới, các tổ chức tín dụng ở Việt Nam chủ động nghiên cứu và ứng dụng các công nghệ để tối ưu hóa sản phẩm, dịch vụ và bước đầu chuyển đổi mô hình hoạt động theo hướng số hóa với các giải pháp ngân hàng tự động, ngân hàng số.

Diễn đàn Fintech (FVF) 2019 được coi là một sự kiện lớn, có tầm cỡ và được các cơ quan quản lý, các tổ chức quốc tế, các thành viên thị trường tài chính đánh giá cao và mong muốn được tham gia, chia sẻ những kiến thức chuyên môn và kinh nghiệm tốt nhất về Fintech.

Đại diện NHNN khẳng định, sẽ nắm bắt các giải pháp/dịch vụ mới của những đội tham gia và xu hướng chuyển đổi số trong trong lĩnh vực ngân hàng - tài chính để xây dựng cơ chế chính sách và ban hành các quy định quản lý tạo môi trường thuận lợi cho đổi mới sáng tạo, ứng dụng những thành tựu của cách mạng công nghệ 4.0 vào hoạt động ngân hàng, cũng như hỗ trợ sự phát triển Hệ sinh thái Fintech tại Việt Nam phù hợp với chủ trương và định hướng phát triển nền kinh tế số của Đảng và Chính phủ.

Lê Thịnh

Nguồn VTC: https://vtc.vn/doanh-nghiep-viet-nam-thang-lon-tai-fintech-challenge-vietnam-2019-d5 09074.html