BANGKOK — Ngân hàng trung ương Thái Lan đang soạn thảo bốn khung quy định mới cho hoạt động cho vay mua trước trả sau (BNPL): độ tuổi tối thiểu của người dùng, tiêu chí đủ điều kiện cho sản phẩm, giới hạn chi tiêu và trần lãi suất. Thống đốc BOT, ông Vitai Ratanakorn, cho biết các quy định sẽ mất từ bốn đến năm tháng để hoàn thiện, với việc thực thi dự kiến trước cuối năm 2026. Động thái này diễn ra sau khi số tài khoản BNPL tăng từ 620.000 vào năm 2021 lên khoảng 5 triệu hiện nay — gần gấp mười lần trong năm năm — trong bối cảnh gánh nặng nợ hộ gia đình đã duy trì trên 86% GDP trong hơn một năm. Các quan chức đặc biệt chỉ ra những giao dịch mua nhỏ như một ly trà sữa trân châu 106 baht hay một đĩa cơm gà xé (khao man gai) 50 baht — món ăn hàng ngày của Thái Lan — được trả góp trong ba hoặc bốn tháng với lãi suất 16–18%.
Có một chi tiết thứ hai, ít được đưa tin hơn trong câu chuyện này, nhưng lại quan trọng hơn cả những quy tắc được nêu trên tiêu đề. Theo luật hiện hành của Thái Lan, các giao dịch BNPL (mua ngay trả sau) hoàn toàn không được phân loại là "khoản vay". Khoảng trống định nghĩa duy nhất đó đã đặt chúng nằm ngoài sự giám sát trực tiếp của ngân hàng trung ương và, quan trọng hơn, nằm ngoài các yêu cầu báo cáo của Cục Tín dụng Quốc gia. Khoản nợ tồn tại. Nó tích lũy lãi suất. Nó bị vỡ nợ. Nhưng cho đến khi được phân loại khác đi, nó về mặt cấu trúc không thể được hệ thống đo lường tổng mức nợ của một hộ gia đình sử dụng — điều đó có nghĩa là mọi người cho vay khác đánh giá khả năng tín dụng của hộ gia đình đó đều đang làm việc dựa trên một con số không đầy đủ, chứ không phải là một con số sai. Công cụ này đơn giản là chưa bao giờ hỏi về điều đó.
Câu chuyện về chính sách là một chuyện. Câu chuyện về phương pháp đo lường nằm bên dưới đó mới là chuyện đáng để suy ngẫm.
Mỗi tiểu thương có lượng khách hàng sử dụng dịch vụ mua trước trả sau (BNPL) trong bốn năm qua đều đang chứng kiến doanh thu tăng lên. Lượng khách hàng đến cửa hàng tăng, giá trị đơn hàng trung bình tăng, số lượng khách hàng mua lại tăng. Theo bất kỳ cách đánh giá thông thường nào, đó đều là sự tăng trưởng — loại tăng trưởng mà bất kỳ chủ cửa hàng nào cũng sẽ coi là bằng chứng cho thấy doanh nghiệp đang hoạt động tốt.
Có thể không phải vậy. Biểu đồ doanh thu tự nó không thể phân biệt giữa hai quá trình hoàn toàn khác nhau cùng tạo ra một đường cong tăng lên: nhiều người muốn mua sản phẩm hơn, và nhiều người có khả năng tài chính để mua sản phẩm đó trong ba hoặc bốn tháng một lần. Nhu cầu và khả năng tiếp cận tín dụng là hai yếu tố nhân quả khác nhau. Trên một biểu đồ đơn giản, chúng không thể phân biệt được. Một chỉ số XmR chart được xây dựng dựa trên dữ liệu doanh thu đó — công cụ thống kê mà Walter Shewhart và Donald Wheeler đã phát triển chính xác để phân tách sự biến động thông thường khỏi một tín hiệu thực sự — sẽ cho thấy một quá trình đang được kiểm soát tốt, có xu hướng tăng lên, cho đến khi nguồn tài chính cạn kiệt.
Đây là vấn đề nhầm lẫn được xác định qua sự phân biệt của Deming giữa biến động nguyên nhân chung và biến động nguyên nhân đặc biệt, nhưng được áp dụng vào chu kỳ tín dụng thay vì dây chuyền nhà máy. Khi bốn khuôn khổ mới của Thái Lan được áp dụng — độ tuổi tối thiểu, điều kiện sản phẩm, hạn mức chi tiêu, trần lãi suất — một trong hai lực nhân quả đằng sau đường tăng trưởng đó biến mất, trong một số trường hợp chỉ sau một đêm. Nhu cầu tiềm ẩn, phần chưa bao giờ được tài trợ, không thay đổi. Nhưng một thương nhân chưa bao giờ tách biệt hai tín hiệu trong chính số liệu của mình sẽ trải nghiệm sự thay đổi như một sự sụp đổ đột ngột, không thể giải thích, thay vì bản chất thực sự của nó: sự loại bỏ có thể dự đoán trước của một lực lượng mà ngay từ đầu không phải là nhu cầu.
Đây không phải là lời chỉ trích đối với các nhà cung cấp dịch vụ BNPL hay sự can thiệp của ngân hàng trung ương. Đây chỉ là một nhận xét về những gì biểu đồ tăng trưởng có thể và không thể cho chủ sở hữu biết. Một hệ thống đo lường ghi nhận doanh thu mà không có cơ chế phân tách nguyên nhân sẽ không cảnh báo người bán khi quy định có hiệu lực. Nó chỉ cho họ biết, sau khi sự việc đã xảy ra, rằng có điều gì đó đã thay đổi — chính xác là vào thời điểm không còn đủ thời gian để hành động.
Giải pháp không yêu cầu dự đoán quy định. Nó yêu cầu một lớp đo lường có khả năng liên tục đặt câu hỏi về yếu tố thực sự ảnh hưởng đến con số này — và báo hiệu câu trả lời trước khi biểu đồ ngừng hiển thị.
Cả hai vấn đề trong câu chuyện này đều có chung một nguồn gốc: một con số không bao giờ bắt buộc phải tiết lộ những gì thực sự bên trong nó. Một công cụ nợ không có nghĩa vụ phải báo cáo. Một dòng doanh thu không có cơ chế để phân tách các nguyên nhân của nó. Quy định có thể khắc phục lỗ hổng đầu tiên. Chỉ có một lớp đo lường được xây dựng cho mục đích này mới có thể khắc phục lỗ hổng thứ hai.