GIỚI THIỆU ĐỀ TÀI NGHIÊN CỨU
Lý do thực hiện đề tài nghiên cứu
Theo xu hướng phát triển của nền kinh tế và nhu cầu vay tiêu dùng ngày càng tăng, lĩnh vực cho vay không tài sản bảo đảm tại Việt Nam đang phát triển mạnh mẽ Nhiều ngân hàng đang tích cực mở rộng hoạt động bằng cách thành lập các công ty tài chính nhằm khai thác tiềm năng của phân khúc này.
Ngân hàng TMCP Việt Nam Thịnh Vượng (VPBank) đã mua lại công ty tài chính than khoáng sản Việt Nam và thành lập công ty tài chính TNHH MTV ngân hàng Việt Nam Thịnh Vượng (FE CREDIT) Sự lựa chọn này đã chứng minh tính hợp lý khi FE CREDIT đóng góp gần 50% lợi nhuận hợp nhất của VPBank trong năm, cho thấy tiềm năng phát triển mạnh mẽ của công ty.
Thị trường vay tiêu dùng tín chấp tại Việt Nam vẫn còn sơ khai, mặc dù không phải là mới Nhiều ngân hàng đã thành lập công ty tài chính hoặc trung tâm tài chính tiêu dùng nhưng vẫn ngần ngại đầu tư mạnh do rủi ro cao liên quan đến khoản vay nhỏ (dưới 50 triệu đồng), chi phí vận hành lớn, thu nhập người vay thấp, trình độ học vấn và công việc không ổn định, thiếu tài sản đảm bảo, cùng với rủi ro pháp lý và khó khăn trong xử lý nợ.
Trong những năm gần đây, FE CREDIT đã ghi nhận doanh thu ấn tượng với 4.188 tỷ đồng năm 2017, 4.119 tỷ đồng năm 2018 và gần 4.488 tỷ đồng năm 2019 Sự phát triển này không chỉ thu hút sự chú ý của VPBank mà còn cả hệ thống ngân hàng thương mại cổ phần FE CREDIT không chỉ là một bài học kinh nghiệm quý giá mà còn là mô hình để các tổ chức tài chính ngân hàng tham khảo và áp dụng trong việc phát triển mảng cho vay tiêu dùng nhỏ lẻ trong tương lai.
Để đạt được những thành tựu đáng kể, FE CREDIT phải đối mặt với nhiều thách thức, đặc biệt là trong việc quản lý nợ quá hạn Tỷ lệ nợ quá hạn đã gia tăng hàng năm, hiện đã vượt mức 5.9% trong năm qua.
Tỷ lệ nợ xấu gia tăng chủ yếu do đối tượng và phân khúc khách hàng mà tổ chức tín dụng nhắm đến Với định hướng vay tiêu dùng không cần tài sản đảm bảo, Fe Credit tập trung vào khách hàng có thu nhập và công việc bình thường Tuy nhiên, khả năng trả nợ của nhóm khách hàng này thường khó xác định do tính ổn định công việc thấp, thu nhập không ổn định, trình độ chuyên môn hạn chế và mục đích sử dụng vốn vay khó kiểm soát.
Fe Credit phân chia hoạt động cho vay thành hai phân khúc chính: cho vay điện máy và cho vay tiền mặt Trong đó, cho vay tiền mặt chiếm hơn 70% tổng dư nợ, với sản phẩm đa dạng, phục vụ nhiều đối tượng khách hàng Nhận thức được tầm quan trọng của việc hoàn thiện và đánh giá các yếu tố ảnh hưởng đến khả năng trả nợ của khách hàng, đặc biệt trong phân khúc cho vay tiền mặt, tác giả đã chọn đề tài “Các nhân tố ảnh hưởng đến khả năng trả nợ của khách hàng cá nhân phân khúc cho vay tiền mặt tại công ty tài chính TNHH MTV Ngân Hàng Việt Nam Thịnh Vượng (FE CREDIT)” cho luận văn thạc sĩ nhằm đưa ra giải pháp hạn chế nợ quá hạn trong lĩnh vực đang phát triển mạnh mẽ này.
Mục tiêu nghiên cứu
Bài viết nghiên cứu các yếu tố ảnh hưởng đến khả năng trả nợ của khách hàng cá nhân tại công ty tài chính TNHH MTV Ngân hàng Việt Nam Thịnh Vượng (FE CREDIT) trong giai đoạn 2016-2019 Thông qua phân tích số liệu thứ cấp, bài luận xác định các nhân tố chính tác động đến tình hình nợ của khách hàng và đề xuất các giải pháp nhằm hạn chế tình trạng nợ quá hạn tại FE CREDIT.
- Đánh giá thực trạng khả nợ trả nợ của khách hàng tại Fe Credit và thực trạng thẩm định khách hàng cá nhân hiện tại của Fe Credit
Các nhân tố ảnh hưởng đến khả năng trả nợ vay của khách hàng cá nhân tại Fe Credit bao gồm thu nhập hàng tháng, lịch sử tín dụng, tỷ lệ nợ trên thu nhập và các chi phí sinh hoạt hàng ngày Mỗi yếu tố này đều có mức độ tác động khác nhau, trong đó thu nhập ổn định và lịch sử tín dụng tốt thường mang lại khả năng trả nợ cao hơn Ngoài ra, việc quản lý chi tiêu hợp lý cũng góp phần quan trọng vào việc duy trì khả năng thanh toán nợ vay của khách hàng.
- Đề xuất các giải pháp cụ thể để cải thiện và hạn chế nợ quá hạn tại Fe Credit.
Câu hỏi nghiên cứu
- Thực trạng thẩm định hiện tại của FE CREDIT đã đánh giá đầy đủ khả năng trả nợ của khách hàng chưa?
Khả năng trả nợ của khách hàng cá nhân tại công ty tài chính TNHH MTV Ngân hàng Việt Nam Thịnh Vượng chịu ảnh hưởng bởi nhiều nhân tố quan trọng Các yếu tố như thu nhập, lịch sử tín dụng, nợ hiện tại và khả năng quản lý tài chính cá nhân đóng vai trò quyết định trong việc đánh giá mức độ ảnh hưởng đến khả năng thanh toán Việc phân tích các nhân tố này giúp xác định rủi ro và hỗ trợ ngân hàng trong việc đưa ra quyết định cho vay hợp lý.
- Làm thế nào để FE CREDIT đánh giá, cải thiện khả năng trả nợ của khách hàng tốt nhất?
Đối tượng và phạm vi nghiên cứu
Đối tượng nghiên cứu của đề tài: Các nhân tố ảnh hưởng đến khả năng trả nợ của khách hàng cá nhân tại FE CREDIT
Phạm vi nghiên cứu: Phân khúc cho vay tiền mặt tại Công ty tài chính TNHH MTV Ngân hàng Việt Nam Thịnh Vượng giai đoạn 2016-2019
Phương pháp nghiên cứu
Nghiên cứu định lượng dựa trên dữ liệu thứ cấp giai đoạn 2016-2019
Nguồn dữ liệu mà tác giả thu thập là dữ liệu thứ cấp có độ chính xác và tin cậy cao, được công ty cung cấp cho các phòng ban nghiệp vụ có chức năng kiểm soát và quản lý rủi ro Dữ liệu này được gửi hàng tháng hoặc theo yêu cầu để phục vụ cho mục đích phân tích nghiên cứu trong công ty.
Dựa trên dữ liệu thứ cấp, tác giả đã phát triển mô hình hồi quy và kiểm định các giả thuyết để xác định những yếu tố ảnh hưởng đến khả năng trả nợ của khách hàng cá nhân trong phân khúc cho vay tiền mặt tại công ty tài chính TNHH MTV Ngân hàng Việt Nam Thịnh Vượng.
Biến phụ thuộc: Khả năng trả nợ của khách hàng cá nhân vay vốn
Biến độc lập bao gồm nhiều yếu tố quan trọng như thu nhập, số tiền vay, kinh nghiệm làm việc, thời gian vay, lãi suất, trình độ học vấn, độ tuổi, tình trạng hôn nhân và giới tính Những yếu tố này có thể ảnh hưởng đến quyết định vay vốn và khả năng trả nợ của cá nhân.
Tổng quan một số nghiên cứu
Luận văn đã tham khảo các nghiên cứu trước đây, bao gồm công trình của Vương Quân Hoàng và cộng sự về mô hình định mức tín nhiệm khách hàng thể nhân (2006), cùng với nghiên cứu của Trương Đông Lộc và Nguyễn Thanh Bình.
Nghiên cứu của Roslan và Karim (2009) về các nhân tố ảnh hưởng đến khả năng trả nợ đúng hạn của nông hộ tỉnh Hậu Giang đã chỉ ra rằng đặc điểm của người vay, khoản vay và dự án có tác động lớn đến việc hoàn trả nợ vay cho ngân hàng và tổ chức tín dụng Tương tự, nghiên cứu của Sumit Agarwal (2008) cũng xác định các yếu tố ảnh hưởng đến khả năng trả nợ của khách hàng cá nhân.
Các nghiên cứu trước đây đã chỉ ra một số nhân tố ảnh hưởng đến khả năng trả nợ vay của khách hàng cá nhân Tuy nhiên, nhiều nghiên cứu vẫn chưa tổng quát được đầy đủ các yếu tố này, dẫn đến kết quả chưa đạt được như kỳ vọng ban đầu.
Ý nghĩa đề tài
Học viên muốn cung cấp cái nhìn khách quan về rủi ro tín dụng tại công ty tài chính TNHH MTV Ngân Hàng Việt Nam Thịnh Vượng (Fe Credit) và phân tích thực trạng nợ quá hạn để đề xuất giải pháp giảm thiểu Mặc dù có nhiều nghiên cứu về khả năng trả nợ của khách hàng cá nhân, nhưng lĩnh vực cho vay tiêu dùng không tài sản bảo đảm tại Việt Nam, đặc biệt là tại Fe Credit, vẫn còn hạn chế Học viên mong muốn tìm hiểu sâu về lĩnh vực này, từ đó đưa ra các giải pháp cụ thể nhằm nâng cao công tác thẩm định và hạn chế rủi ro trong cho vay khách hàng cá nhân tại Fe Credit.
Kết cấu của luận văn
Luận văn bao gốm 4 chương
Chương 1: Giới thiệu đề tài nghiên cứu
Chương 2: Tổng quan về công ty tài chính TNHH MTV Ngân Hàng Việt Nam Thịnh
Vượng và khả năng trả nợ của khách hàng cá nhân phân khúc vay tiền mặt tại công ty
Chương 3: Phân tích các nhân tố ảnh hưởng đến khả năng trả nợ của khách hàng cá nhân phân khúc cho vay tiền mặt tại công ty tài chính TNHH MTV Ngân Hàng Việt Nam Thịnh Vượng (Fe Credit)
Chương 4: Giải pháp nâng cao khả năng trả nợ vay của khách hàng cá nhân phân khúc cho vay tiền mặt tại công ty tài chính TNHH MTV Ngân Hàng Việt Nam Thịnh Vượng (Fe Credit)
Chương 1 đã khái quát được tầm quan trọng và sự cần thiết của việc thực hiện nghiên cứu về các yếu tố ảnh hưởng đến khả năng trả nợ của khách hàng cá nhân tại FE CREDIT, Ngoài ra chương 1 cũng trình bày các mục tiêu nghiên cứu, câu hỏi và phương pháp nghiên cứu… để tạo tiền đề cho việc nghiên cứu, đánh giá khả năng trả nợ của khách hàng cá nhân và sử dụng mô hình hồi quy trong việc kiểm định lại các yếu tố ảnh hưởng đến khả năng trả nợ của khách hàng cá nhân tại FE CREDIT
TỔNG QUAN VỀ CÔNG TY TÀI CHÍNH MTV NGÂN HÀNG VIỆT NAM THỊNH VƯỢNG VÀ KHẢ NĂNG TRẢ NỢ CỦA KHÁCH HÀNG CÁ NHÂN PHÂN KHÚC VAY TIỀN MẶT TẠI CÔNG TY
Giới Thiệu Công Ty Tài Chính TNHH MTV Ngân Hàng Việt Nam Thịnh Vượng
2.1.1 Lịch sử hình thành và phát triển
Ngày 02/11/2010, Khối Tín dụng tiêu dùng thuộc Ngân hàng TMCP Việt Nam Thịnh Vượng (VPBank) được thành lập, khởi đầu với sản phẩm vay mua xe máy trả góp Đến năm 2011, mạng lưới đã phát triển lên 2000 điểm bán hàng trên toàn quốc Năm 2012, Khối tín dụng tiêu dùng giới thiệu sản phẩm "vay tiền mặt", trở thành mảng bán hàng chủ lực và thiết lập kênh bán hàng trực tiếp cùng đối tác thứ ba, đạt 150.000 khách hàng và dẫn đầu thị trường Năm 2013, sản phẩm được mở rộng với dòng "mua hàng điện thoại - điện máy trả góp", đa dạng hóa mạng lưới bán hàng thông qua liên minh và kết nối với các tổ chức.
Năm 2015 đánh dấu bước chuyển mình quan trọng của Khối tín dụng tiêu dùng VPBank khi chuyển đổi thành công ty tài chính TNHH MTV Ngân Hàng Việt Nam Thịnh Vượng (thương hiệu FE CREDIT) Đây cũng là thời điểm FE CREDIT tiên phong trong ngành tài chính tiêu dùng với việc ra mắt sản phẩm thẻ tín dụng, đồng thời mở rộng các kênh bán hàng online và ứng dụng cho vay trên điện thoại.
FE CREDIT đã chuyển đổi thành công hoạt động tín dụng tiêu dùng thành một pháp nhân độc lập vào tháng 02/2015 và được công nhận với thương hiệu FE CREDIT Công ty tự hào nhận giải thưởng Global Banking and Finance Review cho danh hiệu "Công ty tài chính tiêu dùng tốt nhất Việt Nam 2015" Đến năm 2018, FE CREDIT đã phục vụ gần 10 triệu khách hàng và mở rộng mạng lưới hợp tác viên, chiếm hơn 50% thị phần tài chính tiêu dùng tại Việt Nam, theo báo cáo của STOXPLUS Đặc biệt, công ty đã ra mắt ứng dụng vay tự động đầu tiên tại Việt Nam, cho phép khách hàng đăng ký và phê duyệt vay chỉ trong 15 phút.
Sau nhiều năm hoạt động, Fe Credit đã xây dựng nền tảng vững chắc để dẫn đầu thị trường tài chính tiêu dùng, với mạng lưới rộng khắp trên toàn quốc, bao gồm hơn 14.000 điểm bán hàng và đội ngũ hơn 18.500 nhân viên.
FE CREDIT đã hợp tác với hơn 9.000 đối tác, phục vụ gần 12 triệu người dân Việt Nam bằng các sản phẩm và dịch vụ cho vay tín chấp, giúp họ giải quyết khó khăn tài chính.
2.1.2 Kết quả hoạt động của FE CREDIT qua các năm 2016-2019
Tổng thu nhập hoạt động Đơn vị: Tỷ đồng
Nguồn: Báo cáo nội bộ của FE CREDIT
Hình 2.1: Tổng thu nhập hoạt động của FE Credit (không bao gồm thu nhập khác) giai đoạn 2016-2019
Tổng thu nhập hoạt động
Theo hình 2.1, thu nhập từ hoạt động của FE CREDIT đã tăng trưởng mạnh mẽ, từ 8.177 tỷ đồng năm 2016 lên 18.152 tỷ đồng năm 2019 Điều này chứng tỏ sự phát triển nhanh chóng và hiệu quả của FE CREDIT trong thời gian gần đây.
Tổng thu nhập từ hoạt động cho vay tại Fe Credit không bao gồm các nguồn thu khác như hoa hồng từ đối tác hay các khoản đầu tư.
Chi phí hoạt động Đơn vị: Tỷ đồng
Nguồn: Báo cáo nội bộ của FE CREDIT
Hình 2.2: Chi phí hoạt động FE CREDIT giai đoạn 2016-2019
Theo hình 2.2, bên cạnh sự gia tăng thu nhập, chi phí hoạt động của FE CREDIT cũng có sự tăng trưởng đáng kể, từ 2.927 tỷ đồng vào năm 2016 lên 5.688 tỷ đồng vào năm 2019.
Tổng chi phí hoạt động
Lợi nhuận của FE CREDIT Đơn vị: tỷ đồng
Nguồn: Báo cáo nội bộ của FE CREDIT
Hình 2.3: Lợi nhuận trước thuế FE CREDIT giai đoạn 2016-2019
Lợi nhuận của Fe Credit đã có sự tăng trưởng ấn tượng, từ khoảng 2.400 tỷ đồng năm 2016 lên 4.488 tỷ đồng vào năm 2019, nhờ vào kết quả tăng trưởng tín dụng vượt bậc.
Fe Credit chiếm hơn 40% lợi nhuận hợp nhất của VPBank, cho thấy sự thành công vượt bậc của công ty Kết quả này không chỉ vượt xa nhiều ngân hàng thương mại hiện nay mà còn đặc biệt trong phân khúc tài chính tiêu dùng, nơi có mức độ rủi ro cao mà Fe Credit đang nhắm tới.
2.1.3 Sản phẩm dịch vụ của FE CREDIT
Cho vay mua hàng điện máy trả góp dành cho những người từ 20 đến 60 tuổi Để được vay, bạn chỉ cần cung cấp chứng minh nhân dân, sổ hộ khẩu hoặc bằng lái xe.
Cho vay mua xe trả góp yêu cầu người vay phải từ 20 đến 60 tuổi và có thu nhập tối thiểu 3 triệu đồng mỗi tháng Điều kiện cần thiết là có chứng minh nhân dân (CMND) và hộ khẩu.
Để mở thẻ tín dụng tại Fe Credit, khách hàng cần nằm trong độ tuổi từ 20 đến 60, đang cư trú và làm việc tại khu vực có chi nhánh hỗ trợ Khách hàng phải có nguồn thu nhập từ lương tối thiểu 3 triệu đồng/tháng, có thể nhận lương bằng tiền mặt hoặc chuyển khoản ngân hàng.
Cho vay tiền mặt: Đây là sản phẩm chủ lực của Fe Credit và được tác giả sử dụng để đề cập và phân tích trong bài nghiên cứu
Hiện phân khúc cho vay tiền mặt của FE CREDIT được chia ra rất nhiều sản phẩm với mọi đối tượng khách hàng có thể tóm lược như:
Sản phẩm cho vay theo lương: Với điều kiện có độ tuổi từ 20-60 tuổi, thu nhập từ
3 triệu đồng trở lên, Ngoài CMND, hộ khẩu, tạm trú cần có hợp đồng lao động/ xác nhận lương, bảng lương/sao kê lương
Sản phẩm cho vay theo hóa đơn điện: Với điều kiện có độ tuổi từ 20-60 tuổi, ngoài
CMND, hộ khẩu, khách hàng chỉ cần có hóa đơn điện trên 300.000 đồng/tháng
Sản phẩm cho vay theo cà vẹt xe máy: Với điều kiện có độ tuổi từ 20-60 tuổi, ngoài
CMND, hộ khẩu, tạm trú thì khách hàng chỉ cần đang sử dụng xe máy và đứng tên trên cà vẹt xe thì có thể vay vốn
Khách hàng từ 20 đến 60 tuổi có thể vay vốn tại các tổ chức tín dụng khác với điều kiện cần có CMND, hộ khẩu hoặc giấy tạm trú Ngoài ra, khách hàng cần cung cấp hợp đồng tín dụng tại các tổ chức tín dụng khác hoặc giấy nộp tiền nếu vay tại quỹ tín dụng nhân dân.
Khách hàng từ 20-60 tuổi, ngoài việc cung cấp CMND, hộ khẩu hoặc giấy tạm trú, cần có hóa đơn mua hàng gia dụng tại các hệ thống như The Gioi Di Dong, Vien Thong A, FPT, Vinpro, MediaMart và Tran Anh với giá trị tối thiểu 3 triệu đồng, và hóa đơn này phải nằm trong thời gian 12 tháng.
Khả năng trả nợ của khách hàng cá nhân tại công ty TNHH MTV ngân hàng Việt Nam Thịnh Vượng
2.2.1 Tình hình hoạt động tín dụng Đơn vị: Tỷ đồng
Nguồn: Báo cáo nội bộ của FE CREDIT
Hình 2.4: Dư nợ cho vay tại FE Credit
Trong bốn năm qua, hoạt động tín dụng của FE CREDIT đã có sự phát triển mạnh mẽ, với dư nợ cho vay tăng từ 32.105 tỷ đồng vào năm 2016 lên 60.594 tỷ đồng vào năm 2019, tương ứng với mức tăng 88%.
Fe Credit tập trung chủ yếu vào phân khúc khách hàng có thu nhập trung bình, điều này giúp họ có lợi thế cạnh tranh so với các tổ chức tín dụng khác Khách hàng thuộc phân khúc này thường gặp khó khăn trong việc tiếp cận nguồn vốn vay từ ngân hàng do rủi ro cao và độ tin cậy thông tin không cao Chính vì vậy, sự gia tăng đột biến về số lượng khách hàng và dư nợ của Fe Credit là hoàn toàn dễ hiểu.
2.2.2 Tình hình nợ xấu tại Fe Credit
Dư nợ ngày càng gia tăng và quy mô tín dụng mở rộng đã tạo động lực cho FE CREDIT phát triển, nhưng đồng thời cũng đặt ra áp lực lớn về quản trị rủi ro Điều này đặc biệt quan trọng trong phân khúc mà công ty nhắm đến, nơi luôn tiềm ẩn những yếu tố không thể kiểm soát như khả năng trả nợ kém và thu nhập không ổn định.
Tính hiệu quả của hoạt động tín dụng được đánh giá dựa vào khả năng quản trị rủi ro của tổ chức, trong đó tỷ lệ nợ xấu là yếu tố quan trọng cần được chú ý.
Nguồn: Báo cáo nội bộ của FE CREDIT
Hình 2.5: Tỷ lệ nợ xấu tại FE CREDIT giai đoạn 2016-2019
Trong năm 2016, tỷ lệ nợ xấu của Fe Credit đạt 6,3%, phản ánh sự phát triển mạnh mẽ của công ty với nhiều sản phẩm mới nhằm nắm bắt thị trường Công ty tập trung vào việc cung cấp các khoản vay tiền mặt cho khách hàng đại chúng và sử dụng marketing số dựa trên dữ liệu lớn để tăng trưởng nhanh chóng, với mục tiêu trở thành công ty tài chính tiêu dùng hàng đầu tại Việt Nam Đến năm 2017, tỷ lệ nợ xấu giảm xuống còn 5%, nhưng lại tăng trở lại trong hai năm 2018 và 2019.
So với tỷ lệ nợ xấu của VPBank là 3,49% vào năm 2018 và 3,42% vào năm 2019, tỷ lệ nợ xấu của Fe Credit cao hơn đáng kể Điều này dễ hiểu do phân khúc và đối tượng khách hàng của hai công ty hoàn toàn khác nhau.
Tỷ lệ nợ xấu tại FE CREDIT
Khi so sánh tỷ lệ nợ xấu, Công ty tài chính Mcredit của Ngân hàng TMCP Quân Đội ghi nhận tỷ lệ nợ xấu đạt 5.93% trong năm.
2018 và 6.5% trong năm 2019) thì tỷ lệ nợ xấu của FE Credit lại đang được quản lý khá tốt
Fe Credit đã đạt được những con số ấn tượng, nhưng cần thiết lập và quản lý rủi ro ở mức thấp hơn Mặc dù công ty chấp nhận rủi ro để phát triển trong phân khúc mà ít ngân hàng dám tham gia, tỷ lệ 6% trong năm 2019 vẫn cần được cải thiện Việc giảm thiểu rủi ro sẽ giúp nâng cao chất lượng tín dụng của công ty.
2.2.3 Khả năng trả nợ phân khúc cho vay tiền mặt tại Fe Credit Đơn vị: Khách hàng
Nguồn: Báo cáo nội bộ của FE CREDIT
Hình 2.6: Khả năng trả nợ KHCN phân khúc cho vay tiền mặt
Từ hình 2.6 ta có thể thấy số lượng khách hàng vay phân khúc cho vay tiền mặt tại
Fe Credit đã ghi nhận sự tăng trưởng ấn tượng trong số lượng khách hàng giải ngân, từ 174.851 khách hàng vào năm 2016 lên 437.763 khách hàng vào năm 2019 Tuy nhiên, số lượng khách hàng quá hạn cũng tăng đáng kể, từ 9.823 khách hàng năm 2016 lên 24.958 khách hàng năm 2019.
KHẢ NĂNG TRẢ NỢ KHCN
Khách hàng nợ xấu Khách hàng vay
Phương pháp đánh giá khả năng trả nợ của khách hàng cá nhân phân khúc cho
2.3.1 Thông tin để đánh giá khả năng trả nợ của KHCN
Nội bộ ngân hàng chủ yếu dựa vào thông tin và giấy tờ mà khách hàng cung cấp trong quá trình thẩm định để đánh giá Các công ty tài chính, đặc biệt là Fe Credit, chỉ thực hiện biện pháp xuống trực tiếp nơi ở của khách hàng khi phát hiện dấu hiệu quá hạn hoặc trễ hạn thanh toán, nhằm tìm hiểu nguyên nhân và đôn đốc khách hàng trả nợ.
Fe Credit chú trọng việc thu thập thông tin từ nhiều nguồn khác nhau, đặc biệt là qua việc tra cứu lịch sử quan hệ tín dụng CIC và các phương tiện truyền thông Đặc biệt, thông tin từ người thân hoặc hàng xóm của khách hàng được xem xét kỹ lưỡng Hiện nay, nhân viên thẩm định khi gặp khách hàng đều phải ghi âm cuộc trao đổi với hàng xóm để làm cơ sở cho bộ phận tái thẩm định trong việc phê duyệt khoản vay.
2.3.2 Phương pháp đánh giá khả năng trả nợ của khách hàng
Hiện tại cũng giống như các tổ chức tín dụng khác, Fe Credit xếp hạng tín dụng khách hàng dựa vào hệ thống của riêng mình
Hệ thống FE Credit sử dụng các chỉ tiêu tài chính và phi tài chính để đánh giá khách hàng, đồng thời kết hợp với kết quả tra cứu CIC nhằm phân loại và xếp hạng từng khách hàng một cách cụ thể.
Rủi ro được phân loại và đánh giá dựa trên ba nhóm tiêu chí chính: thông tin về khách hàng vay vốn, tình hình tài chính, và dư nợ tín dụng cùng với các tổ chức tín dụng có liên quan.
Phòng kinh doanh sẽ thu thập thông tin khách hàng vay bao gồm họ tên, năm sinh, giới tính, tình trạng hôn nhân, công việc và nơi làm việc Các thông tin này được nhập liệu từ các chứng từ mà khách hàng cung cấp như chứng minh nhân dân, hộ khẩu, hợp đồng lao động, xác nhận công tác, hóa đơn điện nước và hợp đồng tín dụng còn hiệu lực để đảm bảo tính chính xác.
Thông tin về khách hàng vay tại Fe Credit được thu thập không chỉ từ hồ sơ cá nhân mà còn thông qua đánh giá và nhận xét từ hàng xóm hoặc những người sống gần Những thông tin này đóng vai trò quan trọng trong việc đánh giá độ tin cậy và khả năng thanh toán của khách hàng.
Nhóm thông tin tài chính của khách hàng bao gồm thu nhập từ lương thưởng, thu nhập bổ sung như cho thuê nhà, cho thuê xe, và thu nhập từ kinh doanh, góp vốn hoặc đầu tư Ngoài ra, cần xem xét các chi phí sinh hoạt, chi phí cho người phụ thuộc, chi phí thuê nhà và chi phí học tập.
Để chứng minh năng lực tài chính của khách hàng, cần chuẩn bị các hồ sơ quan trọng như xác nhận lương hoặc sao kê lương, giấy đăng ký kinh doanh, sổ sách ghi chép kinh doanh, hợp đồng cho thuê xe hoặc thuê nhà, và hợp đồng góp vốn.
Thông tin về quan hệ tín dụng với các tổ chức tín dụng bao gồm dư nợ vay có tài sản thế chấp, tín chấp, các tổ chức tín dụng đang hợp tác, dư nợ thẻ, hạn mức thẻ và số lần thanh toán trễ hạn, được nhân viên thu thập từ kết quả tra cứu CIC Tuy nhiên, CIC hiện vẫn tồn tại một số hạn chế như chưa cập nhật thông tin kịp thời và chỉ báo cáo hàng tháng, dẫn đến khả năng khách hàng có thể vay tại nhiều tổ chức tín dụng cùng lúc mà không bị phát hiện Đặc biệt, trong lĩnh vực vay tín chấp, nhiều tổ chức, bao gồm FE CREDIT, không yêu cầu giấy tờ về tình trạng hôn nhân và chỉ tra cứu thông tin của người vay mà không xem xét thông tin của vợ/chồng, điều này có thể dẫn đến việc đánh giá không đầy đủ về tình hình tài chính của khách hàng và các mối quan hệ tín dụng liên quan Khi vay vốn có tài sản bảo đảm, thông tin CIC thường chỉ liên quan đến một trong hai vợ chồng, khiến cho việc đánh giá khả năng trả nợ trở nên thiếu sót.
2.3.3 Nhận xét về phương pháp đánh giá khả năng trả nợ của khách hàng tại FE CREDIT
Phân tích dữ liệu dư nợ tín dụng của Fe Credit cho thấy mặc dù dư nợ liên tục gia tăng, tỷ lệ nợ quá hạn vẫn được quản lý hiệu quả Điều này cho thấy công tác đánh giá rủi ro của Fe Credit được thực hiện một cách toàn diện, kết hợp nhiều nguồn thông tin và xây dựng trên hệ thống đa dạng.
Hệ thống Fe Credit hoạt động hoàn toàn tự động, cho phép nhân viên chỉ cần nhập thông tin khách hàng Hệ thống sẽ tự động rà soát và kết hợp với dữ liệu có sẵn để chấm điểm khách hàng, từ đó giảm thiểu tối đa sai sót do con người, đảm bảo thông tin chính xác và đáng tin cậy.
Fe Credit chú trọng vào việc thu thập thông tin từ hàng xóm của khách hàng để đánh giá và điều chỉnh khoản vay một cách phù hợp Thông tin này giúp bổ sung cho dữ liệu từ giấy tờ và thông tin khách hàng cung cấp, tạo ra một kênh thu thập thông tin hiệu quả Qua đó, Fe Credit có thể giảm thiểu rủi ro trong quá trình cho vay tín chấp.
FE CREDIT chú trọng đến đối tượng khách hàng có thu nhập trung bình, thường gặp khó khăn tài chính khi ốm đau hay bệnh tật Vì vậy, họ không chỉ quan tâm đến khách hàng mà còn đến việc người thân của khách hàng có biết về khoản vay và có hỗ trợ khi cần thiết hay không Những khách hàng minh bạch, không giấu diếm thông tin về khoản vay với người thân sẽ được đánh giá cao hơn so với những khách hàng khác.
Trách nhiệm và sự trung thực của nhân viên kinh doanh là yếu tố then chốt trong hệ thống xếp hạng của FE CREDIT, nơi đánh giá dựa trên thông số đầu vào từ nhân viên thu thập và nhập liệu, kết hợp với kết quả thẩm định Tính khách quan của bộ phận phê duyệt hồ sơ và sự trung thực của nhân viên kinh doanh là những hạn chế lớn nhất, đặc biệt khi FE CREDIT chỉ cho vay tín chấp Nếu nhân viên không trung thực, tìm cách lừa đảo hoặc hướng dẫn khách hàng làm hồ sơ giả mạo, rủi ro sẽ rất cao Hơn nữa, việc sử dụng nhân viên từ nhiều hình thức khác nhau như cộng tác viên và công ty đối tác dẫn đến chất lượng và trách nhiệm công việc không đồng đều trong lĩnh vực tín dụng tiêu dùng.
Rủi ro pháp lý là một trong những nguy cơ lớn nhất khi vay tiêu dùng không có tài sản đảm bảo, đặc biệt khi tình trạng giấy tờ giả và sao kê giả ngày càng phổ biến Nhân viên thường thiếu trang thiết bị và chuyên môn cần thiết để phát hiện những gian lận này Hiện tại, FE CREDIT cũng gặp khó khăn trong việc thẩm định do thiếu cơ sở dữ liệu đầy đủ, chỉ áp dụng các biện pháp ngăn chặn như phần mềm nhận diện khuôn mặt và đối chiếu chứng từ Mặc dù có những phương pháp này, rủi ro pháp lý vẫn rất cao và có thể dẫn đến khả năng không thu hồi được vốn.
- Hạn chế về nguồn nhân lực:
Dấu hiệu cần thiết nghiên cứu về các yếu tố ảnh hưởng đến khả năng trả nợ của khách hàng cá nhân phân khúc cho vay tiền mặt tại FE CREDIT
nợ của khách hàng cá nhân phân khúc cho vay tiền mặt tại FE CREDIT
FE CREDIT hiện đang thực hiện quy trình thẩm định và phê duyệt hồ sơ vay rất nghiêm ngặt Do đặc thù cho vay không cần tài sản bảo đảm, việc xếp hạng, đánh giá và thẩm định khách hàng càng trở nên quan trọng hơn bao giờ hết.
Hiện nay, thông tin về vay tiêu dùng không tài sản bảo đảm chủ yếu dựa vào dữ liệu mà khách hàng cung cấp cùng với chứng từ liên quan Cán bộ thẩm định thường phê duyệt hồ sơ vay dựa trên yếu tố chủ quan, như cách nói chuyện và thông tin từ người thân hoặc hàng xóm, dẫn đến rủi ro như thông tin giả mạo hoặc hợp đồng lao động không chính xác Điều này không chỉ ảnh hưởng đến chất lượng tín dụng mà còn tác động đến hoạt động của tổ chức tín dụng, đặc biệt là Fe Credit Do đó, việc nghiên cứu các nhân tố ảnh hưởng đến khả năng trả nợ của khách hàng tại Fe Credit là cần thiết để xây dựng chính sách và điều chỉnh các điều kiện vay vốn một cách hợp lý hơn.
Chương 2 đã trình bày tổng quan quá trình hình thành và phát triển của công ty tài chính TNHH MTV Ngân Hàng Việt Nam Thịnh Vượng Đồng thời nếu rõ về cơ cấu và dịch vụ của FE CREDIT cũng như đề cập về thực trạng hoạt động tín dụng và các phương pháp đánh giá khả năng trả nợ của khách hàng hiện nay tại FE CREDIT Sự phát triển của FE CREDIT là không thể phủ nhận tuy nhiên đi chung với những thành tựu là những thách thức mà công ty đang phải đối mặt như tỷ lệ nợ quá hạn tăng lên
Việc nghiên cứu các yếu tố ảnh hưởng đến khả năng trả nợ của khách hàng cá nhân tại FE CREDIT là cần thiết, đặc biệt trong bối cảnh thực trạng cho vay hiện nay.
PHÂN TÍCH CÁC NHÂN TỐ ẢNH HƯỞNG ĐẾN KHẢ NĂNG TRẢ NỢ CỦA KHÁCH HÀNG CÁ NHÂN PHÂN KHÚC CHO VAY TIỀN MẶT TẠI CÔNG TY TÀI CHÍNH TNHH MTV NGÂN HÀNG VIỆT NAM THỊNH VƯỢNG (FE CREDIT)
Các nhân tố ảnh hưởng đến khả năng trả nợ của khách hàng cá nhân
3.1.1 Định nghĩa khả năng trả nợ của khách hàng cá nhân
Khả năng trả nợ của khách hàng là khả năng thanh toán đầy đủ và đúng hạn các khoản vay theo hợp đồng đã ký kết với tổ chức cho vay Tuy nhiên, hiện tại, vẫn chưa có một định nghĩa thống nhất về khả năng trả nợ, mà chỉ có những dấu hiệu cho thấy khách hàng có nguy cơ nợ xấu, nợ trễ hạn hoặc không đủ khả năng thanh toán.
Căn cứ theo Hiệp ước Basel II có hai dấu hiệu như sau để đánh giá một khách hàng có khả năng mất khả năng trả nợ:
Khách hàng không thể thực hiện đầy đủ nghĩa vụ trả nợ khi đến hạn thanh toán, chưa kể đến khả năng ngân hàng sẽ bán tài sản (nếu có) để thu hồi nợ.
Khách hàng có các khoản nợ quá hạn trên 90 ngày, trong đó các khoản thấu chi được coi là quá hạn khi khách hàng vượt quá hạn mức hoặc nhận thông báo về hạn mức thấp hơn so với dư nợ hiện tại.
Theo thông tư 02/2013/TT-NHNN ngày 21 tháng 01 năm 2013 phân loại nợ theo phương pháp định tính được quy định rất rõ như sau:
Nhóm 2 (Nợ cần chú ý) bao gồm: Là những khoản nợ được các tổ chức cho vay trong nước hoặc các tổ chức cho vay nước ngoài đánh giá là có khả năng thu hồi đầy đủ cả nợ gốc và lãi nhưng có dấu hiệu khách hàng suy giảm khả năng trả nợ
Nhóm 3 (Nợ dưới tiêu chuẩn) bao gồm: Các khoản nợ được các tổ chức cho vay trong nước hoặc các tổ chức cho vay nước ngoài đánh giá là không còn khả năng thu hồi nợ bao gồm gốc và lãi khi đến hạn Đây là khoản nợ được đánh giá là có khả năng tổn thất
Nhóm 4 (Nợ nghi ngờ) bao gồm: Các khoản nợ được các tổ chức cho vay trong nước hoặc các tổ chức cho vay nước ngoài đánh giá là có khả năng tổn thất cao
Nhóm 5 (Nợ có khả năng mất vốn) bao gồm: Là những khoản nợ được các tổ chức cho vay trong nước hoặc các tổ chức cho vay nước ngoài nhận định là không còn khả năng thu hồi, mất vốn
Khách hàng nợ nhóm hai vẫn được coi là có khả năng trả nợ, nhưng có dấu hiệu suy giảm khả năng này Để thống nhất trong toàn bộ luận văn, khả năng trả nợ của khách hàng sẽ được đánh giá như sau: khách hàng thuộc nhóm nợ 3, 4, 5 sẽ được xem là không có khả năng trả nợ, trong khi đó, khách hàng thuộc nhóm 2 vẫn được hiểu là có khả năng trả nợ.
3.1.2 Tổng hợp các nhân tố ảnh hưởng đến khả năng trả nợ của KHCN
Ngành tài chính tiêu dùng, đặc biệt là FE CREDIT, chịu ảnh hưởng bởi nhiều yếu tố tác động đến khả năng trả nợ của khách hàng cá nhân Các yếu tố này có thể được phân loại thành những nhóm chính, từ đó giúp hiểu rõ hơn về tình hình tài chính và khả năng chi trả của người tiêu dùng.
Các nhân tố từ bản thân khách hàng:
- Đạo đức của người vay:
Tiêu chí đánh giá khách hàng dựa trên mối quan hệ xã hội, năng lực cá nhân, trình độ chuyên môn và thiện chí trả nợ Để có cái nhìn tổng quan về đạo đức của khách hàng, các tổ chức tín dụng thường xem xét lịch sử trả nợ của họ Ngân hàng thường sử dụng thông tin tín dụng từ Trung tâm Thông tin Tín dụng (CIC) và thực hiện thẩm định trực tiếp với khách hàng để đưa ra quyết định.
Thông tin cá nhân của khách hàng như độ tuổi, giới tính, tình trạng hôn nhân, trình độ học vấn và kinh nghiệm làm việc là rất quan trọng trong việc đánh giá khả năng trả nợ Những yếu tố này giúp ngân hàng và tổ chức cho vay xác định mức độ ổn định trong công việc và thu nhập của khách hàng, từ đó quyết định khả năng duy trì khoản vay Khách hàng có trình độ học vấn cao thường có khả năng tiếp nhận và xử lý thông tin khoản vay một cách khoa học hơn, đảm bảo khoản vay phù hợp với điều kiện tài chính của họ Đặc biệt, những khách hàng làm việc tại các tập đoàn lớn hoặc trong lĩnh vực công chức thường có tính ổn định cao hơn so với những người làm việc tại các công ty nhỏ lẻ.
Để đánh giá khả năng tài chính của khách hàng, việc thu thập thông tin về điều kiện sống là rất quan trọng Các yếu tố như số lượng người phụ thuộc, số thành viên trong gia đình có thu nhập, số lượng bất động sản sở hữu và thói quen tiêu dùng tiết kiệm đều có ảnh hưởng lớn đến khả năng trả nợ Người phụ thuộc có thể làm tăng chi phí bất ngờ như ốm đau hay học hành, trong khi các thông tin khác giúp tổ chức tín dụng hiểu rõ hơn về mức độ gánh nặng tài chính của khách hàng Nhờ đó, các tổ chức tín dụng có thể cấp tín dụng một cách chính xác và phù hợp với từng điều kiện của khách hàng.
- Thu nhập khách hàng vay:
Người có thu nhập cao thường có khả năng trả nợ và gốc hàng tháng ổn định hơn so với người có thu nhập thấp Sau khi trừ đi chi phí, họ vẫn có một khoản tiền để tiết kiệm và đầu tư, từ đó gia tăng tính ổn định nguồn tiền Do đó, thu nhập đóng vai trò quan trọng trong việc các tổ chức tín dụng quyết định cấp tín dụng, cũng như xác định số tiền hoặc hạn mức cho vay, vì đây là yếu tố chủ chốt thể hiện khả năng trả nợ của khách hàng.
Nhân tố thuộc về tổ chức tín dụng:
Các yếu tố từ quy trình thẩm định và cho vay của tổ chức tín dụng có ảnh hưởng lớn đến khả năng trả nợ của khách hàng Một số yếu tố cơ bản cần lưu ý bao gồm quy trình thẩm định tín dụng, mức độ rủi ro trong cho vay, và khả năng tài chính của khách hàng.
Quy trình và chính sách tín dụng cần được chuyên môn hóa theo từng bộ phận để giảm thiểu rủi ro cho tổ chức cấp tín dụng Mặc dù việc này có thể làm chậm tốc độ xử lý hồ sơ do phải qua nhiều bước và phòng ban, nhưng nó mang lại lợi ích lớn hơn bằng cách cung cấp cái nhìn khách quan và đánh giá chính xác hơn về năng lực tài chính của khách hàng.
Các mô hình nghiên cứu về khả năng trả nợ của khách hàng cá nhân
Một số mô hình tiêu biểu thường được sử dụng
Phương pháp đánh giá khả năng trả nợ của khách hàng được các ngân hàng xác định dựa trên tiêu chí riêng, phù hợp với từng đối tượng và tình hình tài chính của khách hàng Kết quả đánh giá này thường chỉ phản ánh khả năng trả nợ trong một khoảng thời gian ngắn hạn và có thể thay đổi trong suốt thời gian vay.
Trong việc đánh giá khả năng trả nợ của khách hàng, chưa có mô hình nào được coi là toàn diện nhất do mỗi mô hình đều có những ưu và nhược điểm riêng Các tổ chức tín dụng có thể kết hợp nhiều mô hình khác nhau để phát triển một mô hình phù hợp nhất với nhu cầu và đặc thù của tổ chức mình.
Nguồn: The Oesterreichische Nationalbank (OeNB) in cooperation with the
Hình 3.1: Hệ thống các mô hình đánh giá khả năng trả nợ của khách hàng cá nhân
Mô hình phỏng đoán (Heuristic Model)
Mô hình phỏng đoán là công cụ thu thập dữ liệu về các sự kiện cấp phát tín dụng trong quá khứ, nhằm phân tích và dự đoán mức độ tín nhiệm của khách hàng Hiệu quả của mô hình này phụ thuộc vào độ tin cậy và chính xác trong việc đánh giá, phân tích dữ liệu quá khứ Hiện nay, có nhiều loại mô hình phỏng đoán được sử dụng và chúng được phân loại theo nhiều tiêu chí khác nhau.
Các mô hình đánh giá khả năng trả nợ
Mô hình thống kê (Statistical
Mô hình phỏng đoán (Heuristic Model)
- Mô hình Phân tách -Mô hình hồi quy
-Bảng câu hỏi cổ điển
- Bảng câu hỏi cổ điển
Mô hình Fuzzy Logic dựa trên dữ liệu lịch sử quan hệ giữa người vay và tổ chức cho vay, giúp đánh giá khả năng trả nợ của khách hàng trong tương lai Ưu điểm của mô hình này là khả năng xử lý thông tin không chắc chắn và linh hoạt, từ đó đưa ra những dự đoán chính xác hơn về rủi ro tín dụng.
Nhược điểm của mô hình là tính chính xác phụ thuộc vào quan điểm của các chuyên gia và độ tin cậy của thông tin thu thập Hơn nữa, việc lựa chọn tiêu chí đưa vào mô hình cùng với sự cần thiết của từng yếu tố cũng mang tính chủ quan cao từ người thu thập.
Mô hình phỏng đoán dựa vào quan điểm của các chuyên gia, trong khi mô hình thống kê xác minh các giả thiết thông qua quy trình và phương pháp thống kê dựa trên dữ liệu thực tế Để đánh giá khả năng trả nợ của khách hàng, mô hình thống kê xây dựng giả thiết dựa trên các yếu tố có liên quan đến khả năng trả nợ.
Đánh giá mức độ quan trọng của các yếu tố ảnh hưởng đến năng lực trả nợ của khách hàng được xác định từ đầu dựa trên cơ sở dữ liệu đầu vào Do đó, giả thiết của từng yếu tố hoàn toàn có thể bị bác bỏ.
Một số mô hình thường được sử dụng:
Mô hình phân tích phân biệt (Discriminant Analysis Model) giúp phân loại khách hàng có khả năng thanh toán nợ và không có khả năng thanh toán nợ một cách chính xác Mô hình này sử dụng một hàm số với các tiêu chí độc lập ảnh hưởng đến khả năng trả nợ, như chi phí tài chính và phi tài chính Qua đó, nó xây dựng một tổ hợp tuyến tính có trọng số nhằm phân biệt rõ ràng giữa hai trường hợp tốt và chưa tốt Ưu điểm của mô hình này là sự đơn giản, tính phổ biến và dễ dàng áp dụng trong thực tế.
Nhược điểm của việc đưa các yếu tố phi tài chính vào mô hình là chúng thường không tuân theo quy luật nhất định và không phân phối theo chuẩn thông thường, điều này có thể ảnh hưởng đến tính chính xác của mô hình.
Mô hình phân biệt thích hợp cho việc phân tích các yếu tố và chỉ tiêu tài chính, thường được sử dụng để đánh giá khách hàng doanh nghiệp.
Mô hình hồi quy (Regression Models)
Mô hình hồi quy tương tự như mô hình phân biệt, được sử dụng để mô hình hóa sự phụ thuộc của một biến nhị phân vào các biến độc lập khác Trong quy trình đánh giá cấp phát tín dụng, mục tiêu của mô hình hồi quy là sử dụng các đặc điểm đáng tin cậy (các biến độc lập) để xác định khả năng thanh toán của khách hàng (người vay), từ đó phân loại họ thành nhóm có khả năng thanh toán hoặc mất khả năng thanh toán.
Mô hình probit là một loại hồi quy với biến phụ thuộc là biến nhị phân, nhận giá trị 0 hoặc 1 Mô hình này giúp các tổ chức tín dụng đánh giá khả năng trả nợ của khách hàng dựa trên các yếu tố ảnh hưởng Một trong những ưu điểm của mô hình probit là khả năng ước lượng hợp lý tối đa, đồng thời nó cũng đơn giản hơn so với các mô hình khác Chính vì vậy, mô hình này được sử dụng phổ biến trong nghiên cứu rủi ro tín dụng và xếp hạng tín dụng.
Nhược điểm: Đòi hỏi số lượng dữ liệu, mẫu quan sát phải đủ lớn thì mới chính xác
Sau khi phân tích và đánh giá các mô hình hồi quy, học viên quyết định chọn mô hình hồi quy Probit cho nghiên cứu của mình Mô hình này phù hợp với cơ sở dữ liệu và không bị ràng buộc lý thuyết, cho phép linh hoạt trong việc thêm bớt các biến độc lập Hơn nữa, hồi quy Probit có thể được thực hiện dễ dàng qua các phần mềm chuyên dụng như Stata và SPSS, và đang được áp dụng rộng rãi trên toàn cầu.
Sơ lược một số nghiên cứu trước đây có liên quan đến vấn đề nghiên cứu
Theo nghiên cứu của Vương Quân Hoàng và cộng sự trong xây dựng mô hình định mức tín nhiệm khách hàng thể nhân (2006)
Nhóm tác giả tiến hành nghiên cứu với 1.727 khách hàng tốt và 353 khách hàng xấu, sử dụng mô hình hồi quy logit để kiểm định 16 biến gồm: tuổi tác, trình độ học vấn, loại hình công việc, thời gian công tác, thu nhập hàng tháng, tình trạng hôn nhân, nơi cư trú, thời gian cư trú, số người phụ thuộc, phương tiện đi lại, phương tiện thông tin, chênh lệch giữa thu nhập và chi phí, giá trị tài sản khách hàng, giá trị các khoản nợ, quan hệ với Techcombank và uy tín trong giao dịch Kết quả mô hình cho thấy hai biến thời gian công tác và uy tín trong giao dịch bị loại bỏ do sự phụ thuộc tuyến tính và hệ số beta không ổn định Trong số 14 biến còn lại, thu nhập hàng tháng, chênh lệch giữa thu nhập và chi phí, cùng giá trị tài sản khách hàng có tác động tích cực đến khả năng trả nợ, trong khi 11 biến còn lại ảnh hưởng tiêu cực đến biến phụ thuộc.
Nghiên cứu của Trương Đông Lộc, Nguyễn Thanh Bình (2011)
Bài nghiên cứu "Các nhân tố ảnh hưởng đến khả năng trả nợ đúng hạn của nông hộ tỉnh Hậu Giang" đã khảo sát 436 nông hộ tại Hậu Giang, sử dụng mô hình Probit để phân tích 7 biến số: mục đích sử dụng vốn, thu nhập sau cho vay, lãi suất, độ tuổi, ngành nghề chính tạo ra thu nhập và trình độ học vấn Kết quả cho thấy trình độ học vấn cao hơn dẫn đến khả năng trả nợ đúng hạn tốt hơn, trong khi thu nhập sau cho vay và số thành viên có thu nhập trong gia đình cũng có mối quan hệ tích cực với khả năng trả nợ.
Nghiên cứu của Trần Thế Sao (2017)
Nghiên cứu của tác giả tập trung vào các yếu tố ảnh hưởng đến khả năng trả nợ ngân hàng của nông hộ tại huyện Bến Lức, tỉnh Long An, sử dụng mô hình Binary Logistic để phân tích.
Nghiên cứu được thực hiện với 250 hộ nông dân vay vốn nhằm xác định các yếu tố ảnh hưởng đến khả năng trả nợ của họ Các biến độc lập được xem xét bao gồm tình trạng hôn nhân, trình độ học vấn, số người phụ thuộc, số tiền vay, thời gian trả nợ, diện tích đất canh tác, thu nhập phi nông nghiệp, số lần kiểm tra sau cho vay, và kinh nghiệm trong ngành nghề.
Kết quả phân tích mô hình chỉ ra rằng có 6 biến độc lập ảnh hưởng đến khả năng trả nợ vay, bao gồm số người phụ thuộc, số tiền vay, trình độ học vấn, thu nhập phi nông nghiệp, diện tích đất canh tác và thời hạn trả nợ Trong đó, thu nhập phi nông nghiệp, diện tích đất canh tác, trình độ học vấn và thời gian trả nợ có tác động tích cực đến khả năng thanh toán nợ vay của khách hàng, trong khi số tiền vay và số người phụ thuộc lại có ảnh hưởng tiêu cực đến khả năng này của các nông hộ.
Nghiên cứu của Đinh Thị Thanh Huyền và Stefanie Kleimeier (2007)
Bằng phương pháp hồi quy Logistic, tác giả nghiên cứu khả năng trả nợ của khách hàng thông qua các yếu tố như thời gian trả nợ, thời gian giao dịch với ngân hàng, giới tính, khu vực, tình trạng nơi ở, tình trạng hôn nhân, thời gian cư trú, mục đích vay, tài sản thế chấp, điện thoại bàn, tài khoản tiền gửi, thu nhập khác và số lần vay nợ tín dụng.
Kết quả nghiên cứu chỉ ra rằng giới tính, số lần vay nợ, thời gian cư trú, thời gian vay, thời gian giao dịch với ngân hàng, điện thoại bàn và mục đích vay đều có ảnh hưởng đáng kể đến khả năng trả nợ của khách hàng.
Nghiên cứu của Sumit Agarwal (2008)
Nghiên cứu chỉ ra rằng lãi suất và thu nhập là hai yếu tố quan trọng ảnh hưởng đến khả năng trả nợ của khách hàng cá nhân Mức độ ảnh hưởng của những yếu tố này đến số tiền vay phải trả có thể quyết định khả năng thanh toán nợ của họ.
Nghiên cứu cho thấy rằng khi lãi suất cho vay tăng, khả năng trả nợ của khách hàng giảm Ngược lại, nếu thu nhập trên số tiền vay của khách hàng tăng, khả năng thanh toán nợ vay sẽ cải thiện.
Nghiên cứu của Roslan và Karim (2009)
Nghiên cứu này phân tích ảnh hưởng của các đặc điểm người vay, khoản vay và dự án đến khả năng hoàn trả nợ vay của ngân hàng và tổ chức tín dụng Các đặc điểm người vay bao gồm giới tính, chủng tộc, tình trạng hôn nhân, trình độ học vấn, tuổi tác, nghề nghiệp, kinh nghiệm, số người phụ thuộc và mối quan hệ xã hội Đặc điểm khoản vay liên quan đến số tiền vay và kỳ hạn vay, trong khi đặc điểm dự án bao gồm cơ cấu sở hữu tài sản, khoảng cách đến văn phòng gần nhất và loại hình dự án.
Nghiên cứu sử dụng mô hình probit và logit cho thấy rằng nam giới có nguy cơ vỡ nợ cao hơn nữ giới Ngoài ra, những người vay không được đào tạo bài bản về dự án có khả năng hoàn trả vốn vay thấp hơn so với những người đã được đào tạo Đáng chú ý, khả năng trả nợ không bị ảnh hưởng bởi các yếu tố như kinh nghiệm, mối quan hệ xã hội, tuổi tác, chủng tộc, trình độ học vấn, khoảng cách đến dự án và văn phòng ngân hàng gần nhất, cũng như doanh thu từ dự án.
Nghiên cứu của Li Shuai, Hui Lai, Chao Xu, Zongfang Zhou (2013)
Nghiên cứu về rủi ro tín dụng cá nhân do tổ chức khoa học tự nhiên quốc gia Trung Quốc thực hiện đã chỉ ra rằng khả năng trả nợ vay của khách hàng cá nhân bị ảnh hưởng bởi nhiều yếu tố, bao gồm tình trạng công việc, thời hạn cho vay, số lượng thành viên phụ thuộc trong gia đình, tài sản bảo đảm so với số tiền vay, và lịch sử trả nợ vay.
Nghiên cứu cho thấy rằng những người có công việc ổn định và chức vụ cao có khả năng trả nợ vay tốt hơn Thời gian vay dài giúp cải thiện khả năng thanh toán, trong khi khách hàng có tài sản bảo đảm có xu hướng trả nợ tốt hơn so với những người không có Ngoài ra, những khách hàng có lịch sử trả nợ tốt sẽ có khả năng trả nợ cao hơn so với những người đã từng trễ hạn Đặc biệt, nghiên cứu cũng chỉ ra rằng số thành viên phụ thuộc càng nhiều thì khả năng trả nợ vay càng tốt, một kết quả không hoàn toàn phù hợp với kỳ vọng của tác giả.
Các nghiên cứu trước đây đã chỉ ra nhiều nhân tố ảnh hưởng đến khả năng trả nợ vay của khách hàng cá nhân, nhưng vẫn còn thiếu sót trong việc tổng hợp đầy đủ các yếu tố này Mặc dù có một số kết quả đạt được, nhiều nghiên cứu chưa đáp ứng được kỳ vọng ban đầu Chẳng hạn, nghiên cứu của Li Shuai, Hui Lai, Chao Xu, và Zongfang Zhou (2013) cho thấy rằng số người phụ thuộc càng nhiều thì khả năng trả nợ vay của khách hàng càng tốt.
Các nghiên cứu trước đây về công ty tài chính tiêu dùng thường có số lượng mẫu hạn chế, dẫn đến kết quả chưa phản ánh đầy đủ các yếu tố tác động Do đó, cần có thêm nhiều nghiên cứu sâu hơn để hiểu rõ hơn về lĩnh vực này.
Mô hình nghiên cứu
3.4.1 Lý do lựa chọn mô hình hồi quy để đánh giá khả năng trả nợ của khách hàng cá nhân phân khúc vay tiền mặt tại FE CREDIT
Dựa trên các yếu tố đầu vào, bài viết đánh giá khách hàng của FE CREDIT bằng cách loại bỏ thông tin không cần thiết và bổ sung các yếu tố mới Học viên đã phát triển một mô hình nghiên cứu nhằm đánh giá khả năng trả nợ trong phân khúc cho vay tiền mặt.
FE CREDIT một cách toàn diện nhất Để đạt được mục tiêu trên, mô hình nghiên cứu được lựa chọn phải đáp ứng các yêu cầu như sau:
Mô hình được lựa chọn cần đảm bảo tính đầy đủ, bao gồm các yếu tố ảnh hưởng đến khả năng vay, như đặc điểm của khách hàng, thông tin tài chính của họ, cùng với các yếu tố liên quan đến khoản vay.
Tính khách quan: Kết quả đo lường không mâu thuẫn với các cơ sở lý thuyết trước đến nay
Tính kế thừa trong nghiên cứu này thể hiện sự tiếp nối và phát triển dựa trên các công trình khoa học trước đó, nhằm đo lường các yếu tố ảnh hưởng đến khả năng trả nợ vay của khách hàng cá nhân.
Tính đơn giản: Mô hình được chọn phải dễ hiểu, đơn giản và dễ sử dụng
Để cải thiện hoạt động cho vay và đánh giá khả năng trả nợ của khách hàng cá nhân tại FE CREDIT, cần xây dựng một mô hình đo lường khả năng trả nợ cụ thể Mô hình này sẽ chuyển đổi khả năng trả nợ thành xác suất, từ đó cung cấp cơ sở vững chắc để đánh giá rủi ro cho từng khách hàng.
Dựa trên các tiêu chí đã nêu và phân tích ưu nhược điểm của các mô hình trước đó, học viên đã quyết định chọn Mô hình Probit Mô hình này được áp dụng rộng rãi trên toàn cầu để đánh giá khả năng trả nợ vay của khách hàng cá nhân trong quá trình cấp phát tín dụng.
Hàm hồi quy Probit sẽ được viết như sau:
Khả năng trả nợ của khách hàng cá nhân được biểu thị bằng Y, trong đó Y=0 cho thấy khách hàng không có khả năng trả nợ, còn Y=1 chỉ ra rằng khách hàng có khả năng hoàn trả nợ.
- X1,X2,…, Xi là các nhân tố ảnh hưởng đến khả năng trả nợ của khách hàng cá nhân
- Β0 là hệ số chặn của mô hình
- β1,β2, , βi là hệ số của các biến độc lập
Biến phụ thuộc là biến đại diện cho khả năng trả nợ vay của khách hàng, trong bải nghiên cứu biến phụ thuộc nhận các giá trị:
Y=0 nếu như khách hàng không có khả năng trả nợ
Y=1 nếu như khách hàng có khả năng trả nợ
Dựa trên kết quả từ các nghiên cứu trước và ứng dụng mô hình tại Việt Nam, học viên có thể tổng hợp các yếu tố ảnh hưởng đến khả năng trả nợ của khách hàng vay tại FE CREDIT Mô hình nghiên cứu sẽ tập trung vào các đặc điểm của khách hàng và khoản vay, đồng thời loại trừ các yếu tố bên ngoài liên quan đến môi trường kinh tế vĩ mô.
Trong nghiên cứu về khả năng trả nợ của khách hàng cá nhân, thời gian vay là một yếu tố quan trọng thường được nhắc đến Các nghiên cứu khác nhau đã đưa ra những kết quả trái ngược; ví dụ, Shuai và cộng sự (2013) cùng Trần Thế Sao (2017) cho rằng thời gian trả nợ có tác động tích cực đến khả năng trả nợ, trong khi Caravos (2012) lại cho rằng thời gian vay có tác động tiêu cực Thực tế cho thấy rằng những khách hàng có khả năng trả nợ tốt thường có xu hướng chọn thời gian vay ngắn hơn Từ đó, tác giả đưa ra giả thuyết về mối quan hệ giữa thời gian vay và khả năng trả nợ.
H1: Thời gian vay vốn có tác động nghịch biến với khả năng trả nợ của khách hàng cá nhân
Trong việc cấp phát tín dụng, các ngân hàng và tổ chức tín dụng đánh giá rủi ro của khách hàng để xác định lãi suất phù hợp; rủi ro cao đồng nghĩa với lãi suất cao FE CREDIT, với vai trò tiên phong trong lĩnh vực vay tiêu dùng tín chấp, chấp nhận cho vay đối với khách hàng có độ rủi ro cao, dẫn đến lãi suất cao gấp 3-4 lần so với các khoản vay có tài sản bảo đảm từ các tổ chức tín dụng khác Từ đó, tác giả đưa ra giả thuyết về sự chênh lệch lãi suất này.
H2: Lãi suất có mối quan hệ nghịch biến với khả năng trả nợ vay của khách hàng cá nhân
Hầu hết các nghiên cứu về khả năng trả nợ của khách hàng cá nhân đều tập trung vào ảnh hưởng của số tiền vay Nghiên cứu của Brehanu cho thấy rằng số tiền vay có tác động đáng kể đến khả năng trả nợ của khách hàng.
Theo nghiên cứu của Fufa (2008) và Trần Thế Sao (2017), số tiền vay có tác động nghịch biến đến khả năng trả nợ Ngược lại, nghiên cứu của Nawai và Shariff (2012) lại cho thấy số tiền vay có ảnh hưởng tích cực đến khả năng trả nợ của khách hàng Về lý thuyết, số tiền vay càng lớn thì chi phí lãi suất càng cao, dẫn đến khả năng gặp khó khăn tài chính trong việc trả nợ Do đó, học viên kỳ vọng rằng số tiền vay sẽ tác động nghịch biến đến khả năng trả nợ và đã chọn giả thuyết này cho nghiên cứu của mình.
H3: Số tiền vay có mối quan hệ nghịch biến với khả năng trả nợ vay của khách hàng
Thu nhập là yếu tố quan trọng không thể thiếu trong bất kỳ khoản vay nào, vì nó thể hiện khả năng trả nợ và giúp ngân hàng xác định hạn mức cho vay Theo nghiên cứu của Brehanu & Fufa (2008), thu nhập có ảnh hưởng tích cực đến khả năng trả nợ của khách hàng, từ đó dẫn đến giả thuyết rằng thu nhập cao hơn sẽ cải thiện khả năng vay mượn.
H4: Thu nhập khách hàng có mối quan hệ đồng biến với khả năng trả nợ vay của khách hàng
Trình độ học vấn là yếu tố quan trọng ảnh hưởng đến khả năng trả nợ của khách hàng, được học viên đánh giá cao Nhiều nghiên cứu trong nước và quốc tế đã đưa trình độ học vấn vào các mô hình nghiên cứu, ví dụ như nghiên cứu của Brahanu và Fufa.
Nghiên cứu của Trần Thế Sao (2008) và Trần Thế Sao (2017) cho thấy trình độ học vấn có ảnh hưởng tích cực đến khả năng trả nợ vay của khách hàng cá nhân Dựa trên các phân tích này, học viên kỳ vọng rằng trình độ học vấn sẽ tác động cùng chiều với khả năng trả nợ vay và đưa ra giả thuyết tương ứng.
H5: Trình độ học vấn có mối quan hệ đồng biến với khả năng trả nợ vay của khách hàng cá nhân
Tình trạng hôn nhân là yếu tố quan trọng trong hệ thống xếp hạng tín dụng của các tổ chức tín dụng, bao gồm FE CREDIT Nhiều nghiên cứu về khả năng trả nợ vay, như của Đinh Thị Huyền Thanh và Kleimeier (2007) cũng như Shuai và cộng sự (2013), đã chỉ ra tầm quan trọng của yếu tố này trong các mô hình nghiên cứu Do đó, học viên đưa ra giả thiết rằng tình trạng hôn nhân có ảnh hưởng đến khả năng trả nợ vay.
Định hướng hoạt động tín dụng tại FE CREDIT
Tầm nhìn chiến lược của FE CREDIT luôn theo sát những mục tiêu cốt lõi sau đây:
Tạo cơ hội tiếp cận nguồn tài chính cho người dân, đặc biệt là những người có thu nhập thấp và không có lịch sử tín dụng, là rất quan trọng Điều này giúp họ vượt qua những biến động về thu nhập, từ đó đáp ứng nhu cầu tài chính tiêu dùng một cách thuận lợi và góp phần cải thiện đời sống xã hội.
Việc gia tăng sự tiếp cận và hiểu biết về tài chính cho khách hàng mới, đặc biệt là những người chưa quen thuộc với hệ thống ngân hàng và tổ chức tín dụng, sẽ giúp họ quản lý hiệu quả hơn các giao dịch tài chính cá nhân Điều này không chỉ tạo nền tảng vững chắc cho việc sử dụng các dịch vụ tài chính khác mà còn nâng cao khả năng tài chính của họ trong tương lai.
Giảm nhu cầu sử dụng dịch vụ tín dụng phi chính thức sẽ giúp hạn chế cho vay nặng lãi và các hình thức cho vay không minh bạch khác.
Cho vay tiêu dùng là một công cụ quan trọng trong việc kích thích cầu hàng hóa, từ đó tăng sản lượng và tạo ra nhiều cơ hội việc làm, góp phần vào sự phát triển kinh tế của quốc gia.
Qua đó trong giai đoạn tới FE CREDIT vẫn định hướng hoạt động tập trung vào những mục tiêu như sau:
FE CREDIT sẽ tiếp tục mở rộng cho vay tiêu dùng, tập trung vào lĩnh vực cho vay nhỏ lẻ và phát triển thẻ tín dụng cùng dịch vụ cho vay điện máy Đồng thời, công ty sẽ đa dạng hóa sản phẩm để phục vụ nhiều đối tượng trong xã hội, nhằm đảm bảo mọi người đều có cơ hội tiếp cận nguồn tài chính.
Để tối ưu hóa chi phí vận hành và nâng cao trải nghiệm người dùng, cần đẩy mạnh và hoàn thiện các dự án như nhận diện khuôn mặt và duyệt hồ sơ tự động Đồng thời, việc hợp tác với các đối tác nước ngoài trong xây dựng hệ thống quản trị rủi ro và các dự án tương lai sẽ giúp áp dụng các giải pháp công nghệ sáng tạo, từ đó tạo dựng lòng tin lâu dài cho khách hàng.
Ba là, tiếp tục giữ vững vị thế dẫn đầu trong lĩnh vực tài chính tiêu dùng tại Việt Nam thông qua việc đào tạo và phát triển đội ngũ nhân viên có năng lực, quản lý rủi ro một cách hiệu quả, đồng thời xây dựng văn hóa doanh nghiệp mạnh mẽ và áp dụng mô hình quản trị đạt tiêu chuẩn quốc tế.
Giáp pháp nâng cao khả năng trả nợ vay tại FE CREDIT
Theo mô hình hồi quy Probit, các yếu tố ảnh hưởng đến khả năng trả nợ của khách hàng vay tại FE CREDIT bao gồm số tiền vay, lãi suất, thời gian vay, thu nhập, trình độ học vấn, giới tính, tình trạng hôn nhân và độ tuổi Để hạn chế rủi ro các khoản vay cá nhân trong phân khúc cho vay tiền mặt tại FE CREDIT, cần triển khai một số giải pháp hiệu quả.
Thời gian vay vốn là yếu tố quan trọng ảnh hưởng đến khả năng trả nợ của khách hàng Theo lý thuyết, với các khoản vay có thời gian dài, rủi ro cho tổ chức cho vay thường tăng lên do khách hàng có thể gặp phải các vấn đề như ảnh hưởng công việc, kinh doanh thua lỗ, rủi ro tai nạn hay thiên tai.
FE CREDIT cho thấy rằng thời gian vay dài (tối đa 36 tháng) giúp giảm rủi ro cho cả khách hàng và đơn vị cho vay Điều này xuất phát từ việc khách hàng chủ yếu là công nhân, lao động phổ thông, và những người có thu nhập không ổn định, nên việc thay đổi công việc không ảnh hưởng lớn đến thu nhập hàng tháng Việc kéo dài thời gian vay đồng nghĩa với việc giảm áp lực tài chính cho khách hàng, bởi số tiền phải trả hàng tháng sẽ thấp hơn Tuy nhiên, không phải tất cả các khoản vay đều được phê duyệt theo hướng dài hạn; cán bộ phê duyệt có thể điều chỉnh thời gian vay nếu thấy cần thiết để giảm thiểu rủi ro, đảm bảo khách hàng có đủ số tiền vay mà vẫn an toàn cho đơn vị cho vay.
Cán bộ thẩm định cần chú ý đến trình độ học vấn của khách hàng, vì khách hàng có trình độ cao thường có khả năng nhận thức và ý thức trả nợ tốt hơn Họ có khả năng đánh giá rủi ro và hậu quả khi mất khả năng trả nợ, dẫn đến sự ổn định trong việc thanh toán nợ vay Hơn nữa, những người có trình độ cao cũng dễ dàng tìm kiếm việc làm với thu nhập tốt hơn Do đó, trong quá trình thu thập hồ sơ, cần yêu cầu khách hàng cung cấp bản sao bằng cấp để làm cơ sở đánh giá và phê duyệt khoản vay.
Nghiên cứu cho thấy giới tính của người vay ảnh hưởng đến rủi ro tín dụng đối với tổ chức cho vay Phụ nữ thường có khả năng tiết kiệm và quản lý chi tiêu tốt hơn nam giới, đồng thời họ cũng hợp tác và có khả năng hoàn trả nợ cao hơn khi xử lý rủi ro Tuy nhiên, điều này không có nghĩa là Fe Credit ưu tiên cho phụ nữ trong việc vay vốn, mà chỉ ra rằng cần nhận diện ưu nhược điểm của từng đối tượng để đưa ra quyết định cho vay phù hợp.
Người có gia đình thường có ý thức trả nợ tốt hơn, vì vậy FE CREDIT cần xem xét thông tin này khi đánh giá khoản vay Sự hỗ trợ giữa vợ và chồng trong trường hợp khó khăn tài chính cũng góp phần nâng cao khả năng trả nợ Tuy nhiên, hiện nay, việc khách hàng giấu diếm thông tin về khoản vay và tình trạng hôn nhân diễn ra khá phổ biến Do đó, khi phê duyệt tín dụng, cán bộ cần xác minh tình trạng hôn nhân và yêu cầu số điện thoại của vợ/chồng hoặc người thân, đồng thời ưu tiên những khoản vay có sự đồng ý của họ để giảm thiểu rủi ro nợ quá hạn.
Để đánh giá khả năng trả nợ vay, thu nhập của khách hàng cần được xác minh và đánh giá tính xác thực của các giấy tờ mà họ cung cấp Việc xem xét không chỉ dựa vào thu nhập hiện tại mà còn phải đánh giá tính ổn định và triển vọng thu nhập trong tương lai để xác định mức độ rủi ro Đối với sản phẩm vay theo lương hàng tháng, thông tin từ tổ chức trả lương qua ngân hàng thường chính xác hơn, nhưng trong trường hợp có giấy xác nhận lương, cán bộ thẩm định cần phải xem xét mức lương chung cho công việc của khách hàng để tránh tình trạng xác nhận thu nhập cao hơn thực tế Ví dụ, nếu công nhân may có thâm niên 2-3 năm thường có mức thu nhập 6-7 triệu đồng/tháng nhưng hồ sơ lại xác nhận 12-13 triệu đồng/tháng, cần phải điều chỉnh lại mức thu nhập để phù hợp với khả năng vay Đối với các sản phẩm khác như hóa đơn điện hay bảo hiểm nhân thọ, việc đánh giá thu nhập phụ thuộc vào thông tin khách hàng cung cấp, do đó cần khai thác thêm thông tin từ người thân và thực hiện thẩm định để có cái nhìn khách quan về mức thu nhập của khách hàng.
Số tiền vay lớn so với thu nhập không ổn định ảnh hưởng đáng kể đến khả năng thanh toán của khách hàng FE CREDIT cần cân nhắc kỹ lưỡng số tiền vay và chi phí hàng tháng để đảm bảo phù hợp với từng đối tượng khách hàng, đặc biệt là những người có thu nhập bình thường và công việc thay đổi thường xuyên Trong quá trình thẩm định, cần chú trọng đến các yếu tố như điều kiện sống, mục đích vay, tình hình tài chính hiện tại và sự hỗ trợ từ người thân Việc đánh giá khách quan sẽ giúp cán bộ thẩm định đưa ra quyết định cho vay an toàn, giảm thiểu rủi ro cho tổ chức.
Khi xét duyệt các khoản vay, độ tuổi của khách hàng là yếu tố quan trọng cần xem xét Những người lớn tuổi thường có công việc ổn định và thu nhập đảm bảo hơn, trong khi khách hàng trẻ từ 20-25 tuổi thường gặp khó khăn trong việc quản lý chi tiêu hợp lý, dẫn đến thu nhập không đủ để đảm bảo khoản vay.
Lãi suất là yếu tố quan trọng ảnh hưởng đến khả năng trả nợ của khách hàng, đặc biệt là với các khoản vay có lãi suất cao, dẫn đến khó khăn trong việc thanh toán Khác với các khoản vay trung và dài hạn khác, FE CREDIT áp dụng lãi suất cố định trong suốt thời gian vay, không thay đổi theo biến động thị trường Lãi suất được tính toán dựa trên các yếu tố rủi ro của sản phẩm, nên rất khó để điều chỉnh Do đó, FE CREDIT cần chú ý đến tỷ lệ cho vay so với thu nhập của khách hàng, đặc biệt là với các sản phẩm có lãi suất cao, để điều chỉnh khoản trả hàng tháng thấp hơn, giúp giảm bớt gánh nặng tài chính cho khách hàng Ngoài ra, cần đề xuất điều chỉnh lãi suất sản phẩm cho phù hợp hơn với thực tế thông qua các phòng ban liên quan như phòng quản lý rủi ro và phòng sản phẩm.
4.2.9 Một số giải pháp khác
FE CREDIT cần điều chỉnh và cải thiện chất lượng tín dụng để giảm thiểu rủi ro trong hoạt động cho vay, bên cạnh việc đề xuất các giải pháp nhằm hạn chế rủi ro từ yếu tố khách hàng Việc nâng cao chất lượng cấp phát tín dụng sẽ giúp tổ chức giảm thiểu rủi ro và tăng cường hiệu quả trong quản lý tín dụng.
Đối với nguồn nhân lực
Chất lượng nhân viên là yếu tố then chốt trong việc xây dựng và phát triển tổ chức Tại FE CREDIT, quy trình cấp phát tín dụng được thực hiện qua thẩm định và phê duyệt khoản vay theo hình thức tập trung, với các bộ phận tại trung tâm thẩm định được chuyên môn hóa Do đó, FE CREDIT cần liên tục nâng cao năng lực chuyên môn thông qua việc đào tạo nghiệp vụ cho từng bộ phận, đồng thời phổ biến quy trình và quy định để đảm bảo hiệu quả trong công việc.
Để nâng cao hiệu quả kiểm soát nội bộ, Fe Credit cần thực hiện kiểm tra chéo giữa các bộ phận song song với việc kiểm tra từng bộ phận Điều này sẽ đảm bảo tính khách quan, giúp phát hiện kịp thời các lỗi vi phạm và khắc phục chúng, từ đó tránh tình trạng bao che và cố tình sai phạm trong các bộ phận riêng lẻ.
Đối với nhân viên kinh doanh
FE CREDIT hiện đang mở rộng mạng lưới đối tác cung cấp dịch vụ vay, dẫn đến sự gia tăng không ngừng về lượng khách hàng Tuy nhiên, do nhân sự kinh doanh thuộc về các đối tác, việc kiểm tra và kiểm soát trở nên khó khăn, gây ra tình trạng vi phạm quy định và thiếu quan tâm đến rủi ro Để khắc phục vấn đề này, FE CREDIT cần thiết lập quy định chặt chẽ với các đối tác, nhằm hạn chế việc hướng dẫn thiết lập hồ sơ không đúng quy định và yêu cầu phí vay không hợp lý.
Nhân viên kinh doanh cần thu thập thông tin khách hàng một cách đầy đủ và chính xác, từ đó tư vấn chi tiết về các đặc điểm của khoản vay và chi phí hàng tháng mà khách hàng sẽ phải chi trả.
Kế hoạch và lộ trình thực hiện giải pháp
Dựa trên các giải pháp đã đề xuất, Fe Credit cần xây dựng một kế hoạch chi tiết và lộ trình cụ thể, ưu tiên thực hiện các giải pháp khả thi ngay lập tức, đồng thời xác định những giải pháp yêu cầu thời gian dài hơn để triển khai hiệu quả.
Các nhân tố liên quan:
Fe Credit cần thực hiện các giải pháp nhằm hạn chế rủi ro liên quan đến đặc điểm của khách hàng vay, bao gồm trình độ học vấn, độ tuổi, giới tính và thu nhập Việc thu thập thông tin chính xác và nhanh chóng về khách hàng sẽ được thực hiện qua trung tâm phê duyệt tín dụng Do đó, Fe Credit nên đưa ra các quy định bắt buộc cho nhân viên thẩm định trong việc kiểm tra chặt chẽ thông tin từ khách hàng, người thân, hàng xóm và các giấy tờ liên quan, nhằm đảm bảo tính xác thực và đáng tin cậy của thông tin cung cấp Đây là biện pháp có thể triển khai ngay lập tức.
Để triển khai và hoàn thiện các đặc điểm khoản vay như lãi suất, số tiền vay và thời gian vay, Fe Credit cần một khoảng thời gian từ 6 tháng đến 1 năm hoặc hơn Việc điều chỉnh các yếu tố này yêu cầu đánh giá sâu rộng về từng sản phẩm và quy định hiện hành Sau khi có đánh giá cụ thể, Fe Credit sẽ phối hợp với phòng quản trị rủi ro và phòng phát triển sản phẩm để điều chỉnh các cơ chế lãi suất, thời gian vay và số tiền vay, đồng thời đưa ra các quy định mới linh hoạt hơn Quá trình thử nghiệm sẽ diễn ra trong 2-3 tháng, và bất kỳ thay đổi nào áp dụng lâu dài cũng cần thêm 3-6 tháng để đánh giá lại Do đó, để các biện pháp này có hiệu lực, thời gian tối thiểu cần thiết là từ 6 đến 12 tháng.
Để cải thiện hiệu quả nguồn nhân lực, các biện pháp cần được triển khai đồng bộ và liên tục trong suốt quá trình hoạt động của đơn vị.
Đối với phòng kinh doanh
Fe Credit cần tiến hành rà soát các đối tác cung cấp khách hàng, quản lý rủi ro theo từng đối tác và thường xuyên theo dõi số liệu cùng tỷ lệ nợ Việc phát hiện các dấu hiệu bất thường là cần thiết để đánh giá và lựa chọn bên thứ ba phù hợp Quá trình này nên được thực hiện định kỳ hàng tuần hoặc hàng tháng bởi phòng Quản Lý Chất Lượng và phòng An Ninh của Fe Credit.
Đối với trung tâm thẩm định
Với các giải pháp đã nêu trên từng bộ phận của trung tâm phải triển khai nhanh chóng, đồng bộ các giải pháp cụ thể chi tiết như sau:
Phòng quản lý chất lượng cần tiếp tục rà soát hồ sơ theo mẫu đã chọn, đồng thời thực hiện các cuộc khảo sát thực tế về các trường hợp trễ hạn, chú ý đến các dòng sản phẩm có tỷ lệ nợ cao đột biến, công ty đối tác và team sale có tỷ lệ nợ cao Đây là giải pháp cần triển khai ngay lập tức và có thể thực hiện hàng ngày Bên cạnh đó, phòng cũng cần tập trung vào việc thực hiện các dự án phòng ngừa rủi ro như nhận diện khuôn mặt và giọng nói, đồng thời đề xuất các dự án phù hợp với tình hình thực tế Các dự án trọng điểm này yêu cầu sự phối hợp giữa các phòng ban và đối tác nước ngoài, do đó thời gian hoàn thiện có thể kéo dài từ 1 đến 2 năm.
Phòng phê duyệt tín dụng có thể áp dụng những giải pháp thực tế dưới đây để đánh giá và ra quyết định cho vay hiệu quả, từ đó giảm tỷ lệ nợ quá hạn.
Bộ phận kiểm tra hồ sơ:
Cần chú ý đến các dấu hiệu nhận biết giấy tờ giả và triển khai đồng bộ công tác đào tạo cũng như trao đổi kinh nghiệm trong việc phòng chống giả mạo giấy tờ Đồng thời, cần lưu ý thông báo cho bộ phận tiếp theo nếu phát hiện bất kỳ dấu hiệu nghi ngờ nào.
Bộ phận thẩm định qua điện thoại:
Thông tin do khách hàng cung cấp thường không đáng tin cậy, vì vậy bộ phận thẩm định điện thoại cần khéo léo khai thác thông tin từ cả khách hàng và người thân của họ Việc tập trung vào các thông tin quan trọng như công việc và thu nhập của khách hàng sẽ giúp đánh giá tính trung thực trong thông tin đã cung cấp, từ đó có thể điều chỉnh hoặc từ chối khoản vay một cách hợp lý.
Bộ phận thẩm định tại nhà đóng vai trò quan trọng trong việc giảm tỷ lệ nợ quá hạn của khách hàng Nhân viên thẩm định cần nắm bắt nhu cầu và tình hình tài chính của khách hàng, đồng thời khai thác thông tin từ hàng xóm và các mạng xã hội như Facebook hay Zalo để xác thực thông tin Việc này không chỉ giúp phát hiện giấy tờ giả mà còn hỗ trợ trong công tác xử lý nợ quá hạn, góp phần giảm thiểu rủi ro cho Fe Credit một cách hiệu quả và nhanh chóng.
Bộ phận phê duyệt đóng vai trò quan trọng trong việc tổng hợp thông tin khách hàng và dữ liệu từ các bộ phận thẩm định trước đó để đưa ra quyết định cho vay Việc đánh giá chính xác nhu cầu và thu nhập của khách hàng, cũng như khả năng chi trả hàng tháng, là rất cần thiết để đảm bảo quyết định phù hợp Đối với những trường hợp đi làm, việc cung cấp thêm thông tin về số bảo hiểm y tế có thể giúp tham khảo mức lương cơ bản, từ đó làm phong phú thêm nguồn thông tin cần thiết.
Hạn chế đề tài
Mặc dù học viên đã nỗ lực nghiên cứu đề tài, nhưng vẫn tồn tại một số hạn chế Đầu tiên, mẫu nghiên cứu chỉ bao gồm 600 khách hàng vay tín chấp tại FE CREDIT, điều này có thể chưa đủ để đại diện cho toàn bộ khách hàng vay.
Trong bài luận văn, tác giả đã lựa chọn các nhân tố ảnh hưởng đến khả năng trả nợ của khách hàng cá nhân thông qua việc tổng quan và nghiên cứu các tài liệu trước đó Tuy nhiên, việc lựa chọn này vẫn mang tính chủ quan và chủ yếu tập trung vào các đặc điểm của khách hàng như độ tuổi, tình trạng hôn nhân, cùng với các đặc điểm của khoản vay như kỳ hạn và lãi suất Điều này có thể dẫn đến việc bỏ qua một số yếu tố khác có thể tác động đến khả năng trả nợ, tạo nên hạn chế cho đề tài nghiên cứu.
Một trong những hạn chế của sản phẩm FE CREDIT là thông tin chủ yếu dựa vào khách hàng cung cấp và nhập liệu vào hệ thống, dẫn đến khả năng một số thông tin chưa hoàn toàn chính xác.
Hướng nghiên cứu tiếp theo 65 KẾT LUẬN
Dựa trên những hạn chế đã nêu, luận văn đề xuất một số hướng nghiên cứu tiếp theo về các yếu tố ảnh hưởng đến khả năng trả nợ vay Trước tiên, các nghiên cứu nên tập trung vào từng dòng sản phẩm tại từng đơn vị, nhằm cung cấp cái nhìn chi tiết hơn và tăng cường số lượng mẫu nghiên cứu.
Trong các nghiên cứu sau này, cần tham khảo ý kiến từ các chuyên gia và các nghiên cứu uy tín để xác định thêm các yếu tố ảnh hưởng đến khả năng trả nợ Đồng thời, việc bổ sung thông tin từ tổ chức tín dụng cũng rất quan trọng, nhằm xác thực và đánh giá khách quan thông tin từ khách hàng Điều này sẽ giúp xây dựng các biện pháp hiệu quả để ngăn ngừa rủi ro.
Trên cơ sở phân tích thực trạng và kết quả nghiên cứu mô hình ở chương 3 Chương
Bốn học viên đã đề xuất các giải pháp cho từng yếu tố ảnh hưởng đến khả năng trả nợ vay tại FE CREDIT Những giải pháp này mang tính tổng thể và cần được thực hiện đồng bộ nhằm giảm thiểu rủi ro trong thời gian tới.
Tác giả đã xây dựng một kế hoạch chi tiết cho từng nhóm giải pháp dựa trên tình hình thực tế tại Fe Credit, cho phép triển khai nhanh chóng hoặc chậm rãi theo yêu cầu Bên cạnh đó, các hạn chế của đề tài cũng được trình bày rõ ràng, từ đó mở ra hướng nghiên cứu tiếp theo.
Bài nghiên cứu này tập trung vào các yếu tố ảnh hưởng đến khả năng trả nợ của khách hàng cá nhân trong phân khúc cho vay tiền mặt tại Công ty Tài chính TNHH MTV Ngân Hàng Việt Nam Thịnh Vượng, được thực hiện trên 600 khách hàng vay Nghiên cứu nhằm xác định các yếu tố quyết định đến khả năng thanh toán nợ, từ đó đưa ra những khuyến nghị nhằm cải thiện tình hình tài chính của khách hàng và nâng cao hiệu quả cho vay của công ty.
Fe Credit Học viên đã hoàn thành mục tiêu nghiên cứu bằng cách nhận diện và phân tích các yếu tố ảnh hưởng đến khả năng trả nợ của khách hàng vay tại Fe Credit, từ đó đề xuất các giải pháp nhằm hạn chế rủi ro.
Trong bài nghiên cứu học viên đã
Xây dựng cơ sở lý thuyết về tín dụng cá nhân là rất quan trọng để hiểu rõ các yếu tố ảnh hưởng đến khả năng trả nợ vay của khách hàng Nghiên cứu này cũng sẽ xem xét thực trạng thẩm định tín dụng tại Fe Credit, từ đó phân tích các yếu tố tác động đến quyết định cho vay và khả năng thanh toán của khách hàng.
- Tổng quan các nghiên cứu tại Việt Nam và trên thế giới về khả năng trả nợ vay của khách hàng cá nhân
- Xây dựng mô hình hồi quy Probit đánh giá các yếu tố tác động đến khả năng trả nợ của khách hàng cá nhân tại Fe Credit
- Đánh giá mức độ tác động của từng yếu tố đến khả năng trả nợ của khách hàng
- Đề ra các giải pháp để hạn chế nợ quá hạn tại Fe Credit
Mặc dù bài nghiên cứu đã đạt được một số mục tiêu, nhưng do hạn chế về thời gian, một số yếu tố quan trọng như các yếu tố kinh tế vĩ mô đã bị bỏ qua, và số lượng mẫu nghiên cứu còn hạn chế so với tổng thể Để cải thiện tình trạng này, các nghiên cứu tiếp theo cần mở rộng phạm vi nghiên cứu nhằm đánh giá đầy đủ các yếu tố ảnh hưởng đến khả năng trả nợ, đồng thời tăng cường số lượng mẫu nghiên cứu để có cái nhìn khách quan và tổng thể hơn về khả năng trả nợ của khách hàng vay.
DANH MỤC TÀI LIỆU THAM KHẢO Danh mục tài liệu tiếng Việt:
Báo cáo nội bộ từ năm 2016 -2019 của FE Credit
Nguyễn Quốc Nghi (2013) đã nghiên cứu các yếu tố ảnh hưởng đến khả năng trả nợ vay đúng hạn của nông hộ tại ngân hàng Nông Nghiệp và Phát Triển Nông Thôn chi nhánh Hậu Giang Bài viết được đăng trên Tạp chí Khoa Học Công Nghệ, số 4, trang 85-91, cung cấp cái nhìn sâu sắc về các yếu tố quyết định đến khả năng tài chính và quản lý nợ của nông hộ.
Trương Đông Lộc và Nguyễn Thanh Bình (2011) đã nghiên cứu các yếu tố tác động đến khả năng trả nợ đúng hạn của nông hộ tại tỉnh Hậu Giang, được công bố trên Báo công nghệ ngân hàng, số 64, trang 2 Nghiên cứu này cung cấp cái nhìn sâu sắc về các yếu tố ảnh hưởng đến tình hình tài chính của nông hộ, từ đó giúp cải thiện khả năng quản lý nợ và tăng cường hiệu quả sản xuất nông nghiệp.
Nghiên cứu của Trần Thế Sao (2017) chỉ ra rằng có nhiều yếu tố ảnh hưởng đến khả năng trả nợ ngân hàng của nông hộ tại huyện Bến Lức, tỉnh Long An Các yếu tố này bao gồm tình hình kinh tế, khả năng quản lý tài chính và mức độ tiếp cận thông tin tín dụng Kết quả nghiên cứu góp phần làm rõ những thách thức mà nông hộ gặp phải trong việc vay vốn ngân hàng, đồng thời cung cấp thông tin hữu ích cho các ngân hàng trong việc cải thiện dịch vụ cho vay.
Tôi không biết!
Vương Hoàng Quân và cộng sự (2006) đã trình bày phương pháp thống kê để xây dựng mô hình định mức tín nhiệm cho khách hàng thể nhân trong bài viết của họ đăng trên Tạp chí Ứng dụng Toán học, Số 2, Tập 4 Mô hình này giúp cải thiện việc đánh giá tín dụng và hỗ trợ quyết định trong lĩnh vực tài chính.
Danh mục tài liệu tiếng Anh:
In their 2010 study, Ali and Daly compared credit risk models in Australia and the USA, highlighting significant differences in financial practices (Journal of International Finance and Economics, 10(1), pp 123-121) Additionally, Balogun and Alimi (1998) examined loan delinquency among small farmers in developing countries, focusing on a case study of the small-farmer credit program in Lagos State, Nigeria, which revealed challenges faced by this demographic (CBN Economic and Financial Review, 26(3), pp 67-72).
Norhaziah Nawaia, Mohd Noor Mohd Shariff, 2012 Factors affecting repayment performance in microfinance program in malaysia Procedia Social and Behavioral
Roslan, A.H., & Karim, M.A, 2009 Determinants of microcredit repayment in Malaysia: The case of Agrobank Humanity & Social Sciences Journal, 4(1), 45-52.
