Giải pháp ứng dụng mô hình logistic trong xếp hạng tín dụng khách hàng doanh nghiệp tại NHTMCP kỹ thương việt nam khoá luận tốt nghiệp 167

——■— — -——⅛ NGÂN HÀNG NHÀ NƯỚC VIỆT NAM BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO HỌC VIỆN NGÂN HÀNG KHĨA LUẬN TỐT NGHIỆP GIẢI PHÁP ỨNG DỤNG MƠ HÌNH LOGISTIC TRONG XẾP HẠNG TÍN DỤNG KHÁCH HÀNG DOANH NGHIỆP TẠI NGÂN HÀNG THƯƠNG MẠI CỔ PHẦN KỸ THƯƠNG VIỆT NAM Họ tên sinh viên : Lê Thị Thu Hà Lớp : NHTMD Khóa : 13 Khoa : Ngân hàng Hà Nội, tháng năm 2014 L———————— NGÂN HÀNG NHÀ NƯỚC VIỆT NAM BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO HỌC VIỆN NGÂN HÀNG KHOA LUẬN TOT NGHIỆP GIẢI PHÁP ỨNG DỤNG MƠ HÌNH LOGISTIC TRONG XẾP HẠNG TÍN DỤNG KHÁCH HÀNG DOANH NGHIỆP TẠI NGÂN HÀNG THƯƠNG MẠI CỔ PHẦN KỸ THƯƠNG VIỆT NAM Giáo viên hướng dẫn : TS Trương Quốc Cường Họ tên sinh viên : Lê Thị Thu Hà Lớp : NHTMD Khóa : 13 Khoa : Ngân hàng Hà Nội, tháng năm 2014 LỜI CẢM ƠN Để hồn thành chương trình đại học viết khóa luận này, em nhận hướng dẫn, giúp đỡ góp ý nhiệt tình thầy, cô trường Học viện Ngân Hàng Trước hết em xin chân thành cảm ơn đến thầy cô trường Học Viện Ngân Hàng, đặc biệt thầy tận tình dạy bảo em suốt trình học tập, hoạt động trường Em xin gửi lời cảm ơn sâu sắc đến TS.Trương Quốc Cường dành nhiều thời gian tâm huyết hướng dẫn nghiên cứu giúp đỡ em hoàn thành luận văn tốt nghiệp Đồng thời, em xin cám ơn anh/chị cán nhân viên ngân hàng TMCP Kỹ Thương Việt Nam tạo điều kiện cho em thực tập, tìm hiểu, có liệu làm đề tài Hà Nội, tháng năm 2014 Sinh viên Lê Thị Thu Hà DANH LỜI MỤC CAM TỪĐOAN VIẾT TẮT Em xin cam đoan cơng trình nghiên cứu riêng em Các số liệu, thông tin, tư liệu tham khảo trích dẫn rõ ràng, xác, có nguồn gốc trung thực Nội dung khóa luận khơng trùng với cơng trình nghiên cứu tương tự cơng bố Hà Nội, tháng năm 2014 Sinh viên Lê Thị Thu Hà STT Vi êt tăt Nội dung NHNN Ngân hàng nhà nước ^^2 Techcombank Ngân hàng TMCP Kỹ Thương Việt Nam “3 XHTD Xep hạng tín dụng ■4 XHTN Xêp hạng tín nhiệm ■5 NHTM Ngân hàng thương mại ~6 ~ RRTD Rủi ro tín dụng HĐQT Hội đông quản trị “8 “DN Doanh nghiệp "9 LNTT Lợi nhuận trước thuê lõ LNST Lợi nhuận sau thuê Nội dung Trang DANH MỤC BẢNG Bảng 1.1: Các biên độc lập mơ hình điêm sơ Z 15 Bảng 1.2: Mơ hình điêm sơ Z ngành 16 Bảng 1.3: Bảng giá trị Z 16 Bảng 1.4: Điêm sô Z’’ hệ sơ tín nhiệm 17 Bảng 1.5: Câu trúc liệu biên mơ hình Logistic 21 Bảng 1.6: Cách tính tiêu 22 Bảng 1.7: Các tiêu thiêt kê mơ hình XHTN 23 DANH MỤC BẢNG BIỂU, SƠ ĐỒ, HÌNH VẼ Bảng 8: Các tiêu ( biên độc lập) tính tốn từ BCTC năm 2012 công ty niêm yêt thị trường chứng khoán 23 Việt Nam Bảng 1.9: Omnibus Tests of Modell Coefficients 24 Bảng 1.10: Hosmer and Lemeshow Test 24 Bảng 1.11 : Classification table 24 Bảng 1.12: Variables in the Equation 25 Bảng 1.13: Bảng xêp hạng rủi ro tín dụng theo khả trả nợ 25 Bảng 2.1: Tình hình dư nợ giai đoạn 2011 - 2013 35 Bảng 2.2: Cơ câu dư nợ giai đoạn 2011 - 2013 36 Bảng 2.3: Cơ câu nợ hạn 37 Bảng 2.4: Các tiêu định lượng xêp hạng doanh nghiệp 40 Bảng 2.5: Các tiêu định tính xêp hạng doanh nghiệp 42 Bảng 2.6: Nội dung tiêu chiên lược 42 Bảng 2.7: Chỉ tiêu quan hệ với Techcombank 43 Bảng 2.8: Chỉ tiêu thương hiệu 44 Bảng 2.9: Chỉ tiêu ban lãnh đạo 45 Bảng 2.10: Chỉ tiêu uy tín giao dịch tín dụng 45 Bảng 2.11: Chỉ tiêu kiêm toán 46 Bảng 2.12: Mô tả hạng khách hàng 47 Bảng 2.13: Tác động tiêu 52 Bảng 2.14: Coefficients 56 Bảng 2.15: Omnibus Tests of Model Coefficients 56 Bảng 2.16: Model Summary 57 Bảng 2.17: Classification Table 57 Bảng 2.18: Variables in the Equation 58 Bảng 2.19: Variables in the Equation 64 Bảng 2.20: Xêp hạng rủi ro tín dụng theo khả trả nợ 65 Bảng 2.21: Kêt dự đốn sơ cơng ty niêm t 65 DANH MỤC HÌNH VẼ, BIỂU ĐỒ Sơ 2.1: Mơ hình quản trị Ngân hàng Techcombank 30 Sơ đô 2.2: Quy trình thực xêp hạng doanh nghiệp T24 39 Sơ đồ 2.3: Phân bô mật độ xác suất trả nợ Biêu đô 2.1: Cơ cấu lợi nhuận 2011 - 2013 63 31 Biêu đô2.2: Dư nợ cho vay theo ngành nghê kinh doanh giai đoạn 2011 - 2013 33 Biêu đô 2.3: Huy động phân phôi theo đôi tượng khách hàng giai đoạn 2011 - 2013 34 MỤC LỤC LỜI MỞ ĐẦU CHƯƠNG I: TỔNG QUAN VỀ RỦI RO TÍN DỤNG VÀ MƠ HÌNH LOGISTIC TRONG XẾP HẠNG TÍN DỤNG CỦA NGÂN HÀNG THƯƠNG MẠI 1.1 Rủi ro tín dụng hoạt động ngân hàng thương mại 1.1.1 Khái niệm rủi ro tín dụng 1.1.2 Phân loại rủi ro tín dụng 1.1.2.1 1.1.2.2 1.1.3 Phân loại theo nguồn gốc hình thành rủi ro .5 Phân loại theo tính chất rủi ro tín dụng .5 Chỉ tiêu đo lường rủi ro tín dụng 1.1.3.1 1.1.3.2 1.1.3.3 1.1.3.4 1.1.4 Về quy mô tín dụng Về cấu tín dụng .6 Về nợ hạn .6 Nợ xấu Nguyên nhân gây rủi ro tín dụng 1.1.5 1.1.6 1.2 Nguyên nhân khách quan Nguyên nhân chủ quan Xep hạng tín dụng khách hàng hoạt động ngân hàng thương mại 1.2.1 Khái niệm xếp hạng tín dụng khách hàng 1.2.2 Đối tượng xếp hạng tín dụng khách hàng 11 1.2.3 Tầm quan trọng xếp hạng tín dụng khách hàng 11 1.2.4 Quy trình hệ thống xếp hạng tín dụng khách hàng 12 1.2.5 Một số mơ hình xếp hạng tín dụng khách hàng vay 1.2.5.1 1.2.5.2 1.2.5.3 vốn NHTM 13 Mơ hình chấm điểm truyền thống 13 Mơ hình điểm số Z 15 Mơ hình KMV 18 1.3 Mơ hình logistic phân tích rủi ro tín dụng ngân hàng thương mại 1.3.1 Khái niệm 21 1.3.2 Thiết kế mơ hình xếp hạng tín nhiệm 22 1.3.3 Ket nghiên cứu 23 KẾT LUẬN CHƯƠNG I 26 CHƯƠNG II: THỰC TRẠNG XẾP HẠNG TÍN DỤNG VÀ THỬ NGHIỆM ỨNG DỤNG MƠ HÌNH LOGISTIC TRONG XẾP HẠNG TÍN DỤNG DOANH NGHIỆP TẠI NGÂN HÀNG TMCP KỸ THƯƠNG VIỆT NAM 27 2.1 Tổng quan ngân hàng TMCP Kỹ Thương Việt Nam - TECHCOMBANK 2.1.1 Quá trình hình thành phát triển TECHCOMBANK 27 2.1.2 Cơ cấu tổ chức hoạt động của Ngân hàng TMCP Kỹ thương Việt Nam 27 2.1.3 Ket hoạt động kinh doanh giai đoạn 2011 - 2013 29 2.2 Thực trạng rủi ro tín dụng TECHCOMBANK 2.2.1 quy mơ tín dụng 34 2.2.2 cấu tín dụng 34 2.2.3 nợ hạn nợ xấu 35 2.3 Thực trạng xếp hạng khách hàng hệ thống t24 thử nghiệm mơ hình logistic xếp hạng tín dụng khách hàng doanh nghiệp TECHCOMBANK 2.3.1 Quy trình thực hướng dẫn xếp hạng doanh nghiệp phần mềm T24 Techcombank 36 2.3.1.1 Mục đích, đối tượng phạm vi áp dụng 37 a Mục đích .37 b Đối tượng áp dụng .37 c Phạm vi áp dụng 37 2.3.1.2 Quy trình th ực 37 2.3.2 Thử nghiệm mô hình Logistic xếp hạng tín dụng doanh nghiệp Techcombank 47 2.3.2.1 Mơ hình logistic xếp hạng tín dụng khách hàng doanh nghiệp .47 a Mơ hình logistic mơ hình h ồi quy có biến phụ thuộc biến định tính 47 68 Logistic dễ dàng hiệu chỉnh thêm bớt biến nhằm xác định cụ thể tác động yếu tố tới rủi ro tín dụng 2.3.4.2 Nhược điểm Mơ hình Logistic tồn nhược điểm, mơ hình phụ thuộc vào mức độ xác nguồn thơng tin thu thập khả dự báo trình độ phân tích cán tín dụng Ngồi ra, mơ hình Logistic chất mơ hình kinh tế lượng, hệ số xác định mức nhỏ mơ hình dự báo xác (thể qua giá trị phần dư) 69 KẾT LUẬN CHƯƠNG II Qua tổng thể chương so sánh trên, có cách nhìn khách quan mơ hình xếp hạng tín dụng nội sử dụng phần mềm T24 Techcombank chạy thử mơ hình Logistic xếp hạng tín dụng khách hàng doanh nghiệp, nhận thấy khơng mơ hình hồn hảo tuyệt đối, mơ hình có điểm mạnh ưu riêng Do vậy, Ngân hàng cân nhắc sử dụng đồng thời phương pháp nhằm tăng tính xác kết đánh giá, từ đưa kết cuối sau xem xét kỹ lưỡng kết đạt 70 CHƯƠNG III GIẢI PHÁP SỬ DỤNG MƠ HÌNH LOGISTIC TRONG XẾP HẠNG TÍN DỤNG KHÁCH HÀNG DOANH NGHIỆP TẠI NGÂN HÀNG TMCP KỸ THƯƠNG VIỆT NAM 3.1 ĐỊNH HƯỚNG HOÀN THIỆN HỆ THỐNG XẾP HẠNG TÍN DỤNG ĐỐI VỚI KHÁCH HÀNG DOANH NGHIỆP TẠI TECHCOMBANK 3.1.1 Định hướng hoạt động tín dụng Techcombank - Bước sang năm 2014, Ngân hàng tiếp tục thực nghiêm túc quy chế điều hành vốn Techcombank trì việc sử dụng vốn qua hai kênh đầu tư tín dụng trực tiếp điều chuyển vốn nội nguyên tắc đảm bảo an tồn có hiệu Duy trì cấu đầu tư tính ổn định tăng trưởng Nhận gửi vốn hợp lý, đảm bảo quản lý có hiệu nguồn vốn Ngân hàng - Mở rộng hoạt động tín dụng với phương châm “An tồn hiệu quả, đẩy mạnh công tác quản trị rủi ro”, tạo điều kiện cho đồng vốn ngân hàng phát huy hiệu Xây dựng sản phẩm tín dụng mang lại nhiều tiện ích cho khách hàng bao tốn, cho vay thấu chi Hoạt động tín dụng gắn liền với bán chéo sản phẩm dịch vụ ngân hàng Đẩy mạnh tìm kiếm nguồn vốn giá rẻ vay đồng thời tăng cường công tác kiểm tra, giám sát hoạt động tín dụng - Thực chủ trương đạo ban lãnh đạo Ngân hàng, triển khai, tổ chức hệ thống quản lý khoa học theo khuyến nghị nhà tư vấn có kinh nghiệm lĩnh vực ngân hàng Lành mạnh hóa tình hình tài chính, triệt để xử lý nợ xấu, nâng cao chất lượng hoạt động hướng tới chuẩn mực quốc tế 3.1.2 Mục tiêu hồn thiện xếp hạng tín dụng khách hàng doanh nghiệp Techcombank Mục đích hệ thống xếp hạng tín dụng doanh nghiệp hỗ trợ việc định cho vay, phân loại nợ, tạo lập quản lý danh mục tín dụng Cụ thể, việc thực chấm điểm tín dụng xếp hạng khách hàng nội giúp Techcombank thực mục tiêu sau: 71 - Xây dựng sách, biện pháp phù hợp với loại khách hàn điều kiện tín dụng, biện pháp bảo đảm cho khoản tín dụng nhằm đảm bảo chất lượng, an tồn cho hoạt động tín dụng đầu tư Nhà nước - Giám sát đánh gia khách hàng khoản tín dụng cịn dư nợ, thực giám sát diễn biến khoản tín dụng điều kiện kinh tế bất thường, tình xấu để phát sớm xử lý kho ản nợ có vấn đề, đo lường rủi ro khoản tín dụng tồn danh mục tín dụng đồng thời thiết lập môi trường nhằm giảm bớt rủi ro hoạt động tín dụng - Duy trì phát triển cấu khách hàng bền vững, từ phát triển mạng lưới khách hàng có uy tín chất lượng, phát triển chiến lược marketing nhằm hướng tới khách hàng có rủi ro Hệ thống xếp hạng tín dụng định dạng đo lường rủi ro tín dụng thực thống nhất, tập trung suốt trình cho vay quản lý khoản vay Techcombank nhằm đáp ứng nhu cầu mục tiêu an toàn, hiệu quản lý rủi roc ho hệ thống Ngân hàng Techcombank nói riêng hệ thống Ngân hàng Việt Nam nói chung Từ đó, giúp cho viêc hoạch định sách quản lý rủi ro tín dụng phù hợp, góp phần đẩy nhanh lộ trình đại hóa, áp dụng chuẩn mực quốc tế quản lý rủi ro tín dụng Techcombank Ngồi ra, khơng có phương pháp phân tích hay hệ thống thay kinh nghiệm đánh giá chun mơn cán tác nghiệp Do vậy, cần thực kết hợp nhuần nhuyễn yếu tố nhân công nghệ để có sở thực tốt Hệ thống xếp hạng ứng dụng mơ hình Logistic 3.2 GIẢI PHÁP ỨNG DỤNG MƠ HÌNH LOGISTIC TRONG XẾP HẠNG TÍN DỤNG DOANH NGHIỆP TẠI TECHCOMBANK Mơ hình Logisic mơ hình xếp hạng tín dụng có từ lâu giới, kiểm chứng hiệu tính xác mà mơ hình mang lại Tuy nhiên, điều kiện hạn chế Việt Nam đặc thù Ngân hàng, việc áp dụng mơ hình cịn chưa áp dụng thức Qua việc so sánh hai mơ hình, mơ hình Logistic mơ hình xếp hạng tín dụng nội Techcombank, tơi đề xuất 72 số giải pháp ứng dụng mơ hình Logistic xếp hạng tín dụng khách hàng doanh nghiệp Techcombank 3.2.1 Tổ chức hội thảo phân tích phương pháp xếp hạng tín dụng khách hàng tồn Ngân hàng Hệ thống chấm điểm tín dụng Logistic muốn ứng dụng hệ thống xếp hạng nội thức Techcombank cần giới thiệu mơ hình đến tồn thể cán nhân viên hệ thống biết đến, đặc biệt Cán tín dụng Bản thân Cán tín dụng chủ thể trực tiếp thực bước chấm điểm tín dụng để định vay vốn, người nắm rõ khó khăn, hạn chế phương pháp chấm điểm tín dụng khách hàng Do đó, đưa mơ hình xếp hạng tín dụng mới, Ngân hàng nên khuyến khích cán tín dụng đưa ý kiến vướng mắc cần giải hay vấn đề chưa rõ quy trình chấm điểm cơng bố Ngồi ra, Ngân hàng cần tham khảo thêm cơng tác xếp hạng tín dụng ngân hàng khác, từ tổ chức hội thảo nhằm hai mục đích chính: Thứ nhất, giúp cán ngân hàng hiểu rõ quy trình hiệu hệ thống xếp hạng tín dụng Thứ hai phân tích thủ tục, sách hạn chế cho vay doanh nghiệp để ứng dụng hiệu mơ hình Logistic xếp hạng tín dụng khách hàng doanh nghiệp 3.2.2 Tăng cường thu thập, xử lý thông tin Bên cạnh nguyên nhân trình độ cán tín dụng cịn hạn chế, chưa đào tạo chun sâu thơng tin cung cấp bị sai lệch nguyên nhân quan trọng làm cho chất lượng cơng tác xếp hạng tín dụng chưa cao Khi ứng dụng mơ hình Logistic xếp hạng tín dụng khách hàng doanh nghiệp vấn đề tăng cường, xử lý thông tin vấn đề cấp thiết hàng đầu Thông tin yếu tố thiếu cơng tác xếp hạng tín dụng Các doanh nghiệp Việt Nam tại, dù có nhiều thay đổi so với trước đây, nhiều vấn đề việc minh bạch thơng tin tài thông tin khác Điều ảnh hưởng không nhỏ tới hiệu cơng tác xếp hạng tín dụng khách hàng Trong tương lai không xa, việc minh bạch thông tin doanh nghiệp bắt buộc Tuy nhiên, Ngân hàng khơng thể trơng đợi vào thiện chí doanh nghiệp mà cần có chủ động việc thu thập xử lý 73 thông tin, tránh hậu thơng tin khơng xác gây định sai bị lừa đảo Ngân hàng cần đổi công nghệ để xây dựng cho riêng trung tâm quản lý thơng tin khách hàng Việc thu thập thông tin phải làm cách không thu thập cách nhỏ lẻ, rời rạc Thông tin phải thu thập từ nhiều nguồn, song nguồn gốc phải rõ tang, phải có lựa chọn kỹ lưỡng thơng tin xác Các thơng tin khách hàng cung c ấp nguồn thông tin quan trọng, cần kiểm tra xem xét, đề phòng trường hợp khách hàng cố tình cung câp thơng tin sai lệch Các nguồn thơng tin bên ngồi mang lại nhiều thơng tin hữu ích cho q trình ứng dụng mơ hình Logistic xếp hạng tín dụng khách hàng doanh nghiệp, nhiên cần phải kiểm tra đối chiếu bên để tránh thu thập thơng tin khơng xác Ngồi ngân hàng nên thu thập thông tin từ trung tâm thông tin tín dụng, thơng tin quyền, quan thơng báo chí để tham khảo thêm Thêm vào đó, ngân hàng nên tham khảo ý kiến chuyên môn chuyên gia trường hợp đặc biệt Đây nguồn thơng tin có độ xác cao, đảm bảo an tồn trường cán ngân hàng khơng có nhiều hiểu biết chun mơn dự án, song chi phí cho loại thơng tin tốn nên Ngân hàng sử dụng Ngồi ra, sau tiến hành cơng tác xếp hạng tín dụng cán ngân hàng phải cập nhật thông tin liên quan đến khách hàng khoản vay để tạo điều kiện cho công tác kiểm tra, giám sát khoản vay Ngay sau có thơng tin bất lợi xảy khách hàng khoản vay, cán có biện pháp xử lý kịp thời, ngăn chặn rủi ro xảy ra, nâng cao chất lượng khoản tín dụng, qua nâng cao chất lượng cơng tác xếp hạng tín dụng 3.2.3 Nâng cao lực cán Con người nhân tố có tính chất định hoạt động nói chung hoạt động xếp hạng tín dụng nói riêng Kết xếp hạng tín dụng phụ thuộc lớn vào trình độ nghiệp vụ, tính động sáng tạo đạo đức nghề nghiệp cán ngân hàng Đối với hoạt động xếp hạng tín dụng, yêu cầu chuyên môn cán lại cao hoạt động hoạt động phức tạp, tốn nhiều thời gian công sức Nếu khơng có trình độ chun mơn cao, cơng tác xếp 74 hạng tín dụng gặp nhiều khó khăn vướng mắc Vì vậy, ngân hàng ln phải lựa chọn cán có trình độ chun mơn cao, nhiệt tình, nổ tham gia vào hoạt động xếp hạng tín dụng ngân hàng Techcombank có đội ngũ cán trẻ có lực trình độ chun mơn cao Tuy nhiên, thực tiễn tính chất phức tạp khó khăn hoạt động tín dụng nói chung cơng tác xếp hạng tín dụng nói riêng địi hỏi cán phải ln học hỏi, trau dồi kiến thức nghiệp vụ kiến thức tổng hợp khách cách thường xuyên Do đó, để nâng cao cơng tác xếp hạng tín dụng, ngân hàng nên đề sách phát triển nguồn nhân lực chăm lo việc đào tạo nâng cao trình độ chun mơn cán tín dụng Ngân hàng nên tiến hành chun mơn hóa cán Mỗi người giao phụ trách nhóm khách hàng định, có điểm chung ngành nghề kinh doanh loại hình doanh nghiệp Việc phân nhóm tùy theo lực, sở trường, kinh nghiệm cán Qua đó, cán ngân hàng hiểu biết khách hàng cách sâu sắc, tập trung vào cơng việc cụ thể Qua giảm thiểu sai sót q trình chấm diểm tín dụng xếp hạng tín dụng doanh nghiệp, nâng cao chất lượng q trình xếp hạng tín dụng Ngồi ra, Ngân hàng thường xuyên đào tạo chuyên môn nghiệp vụ cho cán Cập nhật thường xuyên cho cán sách nhà nước, đổi cơng tác xếp hạng tín dụng, diễn biến kinh tế thị trường để cán áp dụng kịp thời vào hoạt động tín dụng Ngân hàng Tổ chức buổi trao đổi nghiệp vụ thường xuyên cho cán để học hỏi kinh nghiệm lẫn Hiện Techcombank ý xây dựng chế khen thưởng, đãi ngộ hợp lý, thưởng phạt nghiêm minh Những cán thiếu tinh thần trách nhiệm, vi phạm chế cần xử lý nghiêm khắc, đặc biệt cán có hành vi tiêu cực làm ảnh hưởng đến lợi ích, hình ảnh Ngân hàng Tùy theo mức độ áp dụng hình thức xử lý, kỷ luật chuyển cơng tác, sa thải Ngồi việc nâng cao trách nhiệm cán bộ, Ngân hàng có chế độ khen thưởng cán có thành tích xuất sắc cơng tác xếp hạng tín dụng nói riêng ho ạt động tín dụng nói chung Chính sách s ẽ đảm bảo nâng cao tinh thần trách nhiệm cho cán bộ, tạo động lực để cán hoàn thiện nhiệm vụ STT Khả Kiến nghị cho Techcombank 76 75 3.2.4 Phát ển công nghệ ngân1hàng nhóm cách tri ngẫu nhiên: nhóm gồm 50% khách hàng áp dụng mơ hình Cơng nghệ2 sNgân hàng nội yếubộtốT24 vô để trongVới hoạtnhững động khách ngân Logistic, nhóm dụng hệ làthống xếpquan hạngtrọng tín dụng hàng, có kết ảnh luận hưởng tiếp đến chất lượng sảnthìphẩm vụ racủakhỏi Ngân hàng, đồng hàng mà cấptrực tín dụng khơng cho vay cần dịch loại bỏ nhóm áp dụng thời đến hiệu kinh doanh ngân hàng Nhất điều kiện để thực hiệnảnh xếphưởng hạng tín dụng cơng nghệ phát triển ngân hàng rút Bước ngày 2: Với việc thực thíhiện điểmnay, vàocác năm 2015, kếtthương thìmại điểm gấp có vào triển khai 2017 áp dụng cơngthí nghệ mẽ Thêm vàokhoản đó, ởvay Việt nay, 2nhất cuối năm (do việc điểmmạnh tập trung vào thờiNam hạn nhỏ năm) phố hàng lớn Hà Nội nơi có cao, Lúc thành ngân thực hiệnhay việcthành tổngphố hợpHồ lại Chí kết Minh, nhằm xemtrình xét độ xemdân haitrínhóm chủhàng doanh nghiệp lệnhiều vấn đề cáctỷcông nghệ hàng ưa khách nhóm trẻ có tỷ trả nợ hạntiếp caocận hơn.vớiGọi lệ khách doanh thích cơng hạn nghệở x,việc phát triểnhàng cơngdoanh nghệ nghiệp ngày trởđúng nên hạn cần nghiệpsửtrảdụng nợ nhómđại tỷ lệ khách trả nợ thiết Phát nghệ so làm cho hoạt động củaxảy Ngân hàng càngsau: thuận tiện, nhóm làtriển y Saucơng tiến hành sánh x y, khả ngày nhanh chóng hơn, Các đồngkhảthời tăng khảxảy cạnh tranh Ngân hàng, đưa việc ứng th ực thí điểm dụng mơ hình Logistic xếp hạng tín dụng khách hàng doanh nghiệp khả thi cao Ngân hàng nên mở rộng áp dụng phần mềm vào hệ thống chấm điêm tín dụng xếp hạng khách hàng Ngồi ra, việc áp dụng cơng nghệ nên cần có hướng dẫn cụ thể từ ngân hàng đến khách hàng Thêm vào đó, việc ứng dụng công nghệ phải kèm với công tác đào tạo công nghệ cho cán Các cán Ngân hàng trước hết phải hiểu rõ công nghệ trước đem triển khai công nghệ đến với khách hàng 3.3 LỘ TRÌNH ÁP DỤNG MƠ HÌNH LOGISTIC TRONG TƯƠNG LAI Là mơ hình đưa vào để xếp hạng tín dụng khách hàng doanh nghiệp Techcombank hoàn thiện sử dụng hệ thống xếp hạng tín dụng T24, việc áp dụng Logistic tương lai Ngân hàng gặp nhiều cản trở, khó khăn Tuy nhiên, với hiệu mà mơ hình xếp hạng tín dụng khách hàng mơ hình Logistic mang lại, tơi đề xuất lộ trình áp dụng mơ hình Techcombank Bước 1: Năm thí điểm, giả sử năm 2015, thực khoản vay phát sinh năm 2015, khoản vay có thời hạn năm (tránh việc thời hạn dài hết hạn biết khách hàng có để xảy nợ hạn hay không), áp dụng với nhóm khách hàng doanh nghiệp Sẽ thực chia thành x>y • Báo cáo với Techcombank tính hiệu mơ hình mới, đồng thời đề xuất với Ngân hàng khả nhân rộng thí điểm mơ hình chi nhánh, tiến dần tới việc thay hồn tồn mơ hình • Cập nhật số liệu dựa khách hàng vay tiền chi nhánh năm 2015, hệ số mơ hình Logistic thay đổi chút (khá nhỏ) nhiều khả có hiệu mở rộng cỡ mẫu “2 =y x • Báo cáo với Techcombank, lúc cần xem xét doanh số nhóm, tỷ lệ từ chối cho vay nhóm nhằm đưa kết luận so sánh tính hiệu mơ hình với • Cập nhật số liệu mơ hình, kiến nghị để tiếp tục thí điểm thêm năm ^3 x