MỤC LỤC
Chínhvìnhữnglýdođãđượcphântíchnhưtrên,nênviệclựachọnđềtài“Ứngdụngcôngnghệ trítuệnhântạotronghoạtđộngquảntrịrủirotíndụngtạiNgânhàngthươngmạicổphầnCôn gthươngViệtNam”làhoàntoànphùhợpvềmặtlýluậnkhoahọccũngnhưvềthựctếđangđượctri ểnkhaitạiVietinBank.Bàiluậnvănnàysẽtậptrungphântíchvềhoạtđộngquảntrịrủirotíndụngt ạiVietinBankthôngviệc ứng dụng công nghệ trí tuệ nhân tạo vào hệ thống cảnh báo sớm rủi ro tín dụng(EWS)đểkiểmsoátcáckhoảntíndụngsauvayvàlàcơ. Tạ Đình Long (2016)cho rằng: “Nâng cao năng lực quản trị quản trị rủi ro tíndụng tại Ngân hàng Nông nghiệp và Phát triển Nông thôn tại Việt Nam” bằng việctổnghợpcácphươngphápnghiêncứudựatrênthựctiễnvàlýluận,luậnvănđãkháiquát những lý luận về những rủi ro và quản trị rủi ro tín dụng tại các ngân hàngTMCP.Bờncạnhđú,luậnvăncũngmụtảlàmrừnhữngkhỏiniệmvềnănglựcquảntrị rủi ro và các tiêu chí để đánh giá; luận văn cũng đề cập chi tiết thực trạng hoạtđộngquảntrịrủirovàthựctrạngquảntrịrủirotíndụngtạiAgribanktronggiaiđoạntừ năm 2007 đến năm 2014 về việc đáp ứng các tiêu chí đánh giá năng lực quản trịrủi ro tín dụng để từ đó đưa ra những kết.
Rủi ro lựa chọnlà loại rủi ro liên quan đến khâu thẩm định và phân tích kháchhàngtrướckhiđưaraquyếtđịnhcấptíndụngkhitiếpnhậnđềnghịvaytừphíakháchhàng, do hiện tượng thông tin bất cân xứng ngân hàng luôn phải đứng trước một sựlựa chọn bất lợi đó là khả năng chấp thuận một khách hàng xấu, một khoản vay cóđộ an toàn thấp đồng thời với việc loại bỏ một khách hàng tốt, một khoản vay có độantoàncao.Sựlựachọnkhôngđúnglàmộttrongcácnguyênnhânđầutiêndẫnđếnviệcngânhà ngphảiđươngđầuvớikhảnăng khôngthuhồiđượcvốnbanđầu. Rủi ro giao dịchcó thể biểu hiện ở hai mức độ dẫn đến hậu quả xấu về mặt tàichính cho ngân hàng; ngân hàng có thể bị gia tăng chi phí, giảm sút nguồn thanhkhoản dự kiến (nếu mức độ chậm trả), tuy nhiên có thể dẫn đến thua lỗ và phá sản(nếu rủi ro ở mức độ khách hàng vỡ nợ, không trả được). Xuất phát từ bản chất củaquan hệ tín nhiệm một yếu tố vô hình nên rủi ro tín dụng có tính tất yếu không thểtriệttiêuhoàntoàn.Vìvậyngânhàngphảiápdụngnhiềubiệnphápnhằmđịnhlượng,kiểm soát đi đến giảm thiểu rủi ro tín dụng như hệ thống cảnh báo sớm rủi ro tíndụng. Rủirodanhmụclàrủirogắnliềnvớimộtdanhmụcchovaythiếuhiệuquảcủangân hàng thương mại, hậu quả của nó có thể làm cho hoạt động cho vay của ngânhàngthươngmạithiếuantoàngiảmsútlợinhuận,tổnthấtchovayvượtquágiớihạnchịu đựng của ngân hàng. Rủi ro danh mục bao gồm: Rủi ro nội tại và rủi ro tậptrung. Rủironộitạixuấtpháttừnhữngđặcđiểmriêngbiệtcủamỗichủthểvayvốn,mỗingànhkin htế,mỗihìnhthức,phươngthứccấptíndụng.Cóthểnóirủironộitạicó tính tất yếu, không thể triệt tiêu vì nó phụ thuộc về bản chất của đối tượng màngân hàng đầu tư, các biện pháp của ngân hàng chỉ có thể giúp kiểm soát từ đó hạnchếnó. Rủirotậptrunglàrủiroxuấtpháttừsựthiếuđadạngtrongdanhmụctíndụngcủangânhàng,đ ingượclạinguyêntắcphântánrủirotrongkinhdoanhtiềntệ.TheođịnhnghĩacủaỦybanBasel:“Rủ irotậptrunglàbấtkỳrủirođơnlẻhoặcnhómrủiro nào có khả năng tạo ra tổn thất đủ lớn liên quan đến mức vốn của ngân hàng, tàisảncócủangânhànghoặctổngtốnthấtcủangânhàng”.Nhậnxétvềtầmquantrọngcủa rủi ro tập trung, ủy ban Basel cũng nhận định “Hoạt động cho vay là hoạt độngcơ bản của hầu hết các ngân hàng nên rủi ro tín dụng cũng là loại rủi ro tập trung cơbảnnhấttrongphạmvicủamộtngânhàng”.Cóthểnhậnbiếtrủirotíndụngcủamột. ngân hàng thông qua phân tích cơ cấu danh mục tín dụng của họ. Việc tuân thủ cácgiới hạn tối đa trong cấp tín dụng đối với từng khách hàng, nhóm khách hàng, từngkhuvựcngànhkinhtếchothấymứcđộtậptrunghayphântánđadạnghóacủadanhmụctíndụ ng. Ảnhhưởngcủarủirotíndụng đếnhoạtđộng ngânhàng. Giảm lợi nhuận của ngân hàng:Khi rủi ro tín dụng xảy ra sẽ phát sinh cáckhoản nợ khó đòi, sự ứ đọng vốn dẫn đến giảm vòng quay vốn ngân hàng, phát sinhcáckhoảnchiphíquảntrị,giámsátthuhồinợ,….cácchiphínàycaohơncáckhoảnthu nhập từ lãi quá hạn và lãi phạt chậm trả vì đây là những khoản thu nhập ảo, mộttrongnhữngbiệnphápxửlýcủangânhàng,thựctếngânhàngrấtkhócóthểthuhồiđầy đủ chúng. Bên cạnh đó, ngân hàng vẫn phải trả lãi cho các khoản tiền huy độngtrong khi một bộ phận tài sản của ngân hàng không thu được lãi cũng như khôngchuyển được thành tiền cho người khác vay và thu lãi, điều đó dẫn đến giảm lợinhuận củangânhàng. ….)dòngtiềnvào(tiềnnhậngửi,thutừnợgốcvàlãichovay,. ….)tạicácthờiđiểmtrongtươnglai.Khicác hợp đồng vay không được thanh toán đầy đủ và đúng hạn dẫn dến sự không cânđối giữa hai dòng tiền.
Trítuệnhântạođâylàmộtlĩnhvựcrấtrộnglớn,vớimụcđíchnhằmgaiirquyếtnhững vấn đề thay thế sức lao động của công người và những vấn đề mà con ngườichưagiảiquyếtđược.Trítuệnhântạoxuấtpháttừsựtưởngtượngcủaconngườivềhệthống máymóccóthểnhậnthứcvàhoạtđộngmôphỏngcácquátrìnhthôngminhcủaconngườivàsauđócá cmôhình,thuậttoán,kỹthuậtđượcpháttriểntừMachineLearningđếnDeepLearning.Trongđó,Ma chineLearningđượchiểulàcáckỹthuậtsử dụng các phương pháp thống kê giúp cho máy móc có khả năng tự học, cải tiếnthông qua các dữ liệu lịch sử, còn Học sâu là lĩnh vực con của Machine Learning. Câyquyếtđịnhhaycònđượcgọilàcâyhồiquy,họctheokiểuphâncấpbằngcáchliênt ụcchiadữliệuthànhcácnhánhriêngbiệtđểtừđótốiđahóamứcđộtăngthôngtincủamỗilầnphân táchvàcấutrúcphânnhánhnàychophépcâyhồiquytựhọccácmốiquanhệphituyếntính.C ácphươngthứchọctậpđồngbộ,chẳnghạnnhưrừngngẫunhiênvàmáytăngcườngđộdốc(G radientboostingmachine)kếthợpcácdựđoántừnhiêucâyriênglẻ.Trênthựctế,rừngngẫ unhiênhoạtđộngrấttốttrong khi máy tăng cường độ dốc lại khó điều chỉnh nhưng lại có hiệu suất cao hơn.Ưuđiểmlàcâyquyếtđịnhcóthểhọccácmốiquanhệphituyếntínhvàkhámạnhm ẽđốivới cácngoại lệ.Nhượcđiểm làkhôngbịgiớihạn,cáccây riêng lẻdễ.
Thứ tư, hướng dẫn trình tự, thủ tục thực hiện, trách nhiệm của các bộ phận cóliênquantrongviệcnhậndiện,giámsátvàphânluồngxửlýtrongtrườnghợpkháchhàngcódấuh iệuchuyểnnhúmnợ.Đồngthời,hệthốngcũngthựchiệnviệctheodừi,cảnhbỏotớnhtuõnthủcủacỏc đơnvịkinhdoanhtrongviệcthựchiệnkiểmtragiámsátsauchovay. Các chỉ tiêu cảnh báo sớm luôn xuất hiện trước khi khách hàng mất khả năngthanh toỏn, vỡ vậy cỏn bộ tớn dụng cần thường xuyờn theo dừi cỏc dấu hiệu rủi ro,phân tích, đánh giá mức độ ảnh hưởng của các dấu hiệu rủi ro đến khả năng trả nợcủakháchhàngđểkịpthờicócácbiệnphápxửlýrủiro.
Ngân hàng đã áp dụng trí tuệ nhân tạođược đào tạo bằng cách sử dụng lịch sửcủa cáckhoảnvay, lịch sử trả nợ và các dữ liệu khác như dữ liệu trên mạng xã hội đểtìmracácmẫucóthểdẫnđếnviệckháchhàng khôngtrảđượcnợvay.Cácnhàquảnlýkhoản vay của ngõn hàng cú thể sử dụng nền tảng DataRobot để hiểu rừ hơn về rủi rokhỏch hàng mới khụng trả được nợ thụng. Nhưng bên cạnh đó việcỏpdụngcũngmanglạinhiềukhúkhănvàthỏchthức:Thứnhất,hệthốngngõnhànglừi Corebanking và các hệ thống cơ sở hạ tầng có liên quan được ngân hàng đầu tưvớichiphírấtlớnnhưngvẫntồntạinhiềuhạnchếdẫnđếnviệctíchhợptrítuệnhânđểtươngthíc hvớihệthốngcósẵnmấtnhiềuthờigian,chiphí.Thứhai,trítuệnhântạolàcôngnghệmớirấtphức tạpnênđòihỏiphảithựchiệnnghiêncứuchuyênsâu,pháttriểnvàthửnghiệmnênđòihỏinguồnnh ânlựcchấtlượngcao.Thứba,Cáctácđộng từ bên ngoài như niềm tin của khách hàng đối với tính bảo mật của hệ thốngkhi ứng dụng trí tuệ nhân tạo.Thứ tư,sự thiếu minh bạch về cách một mô hình trítuệ nhân tạo được phát triển hoặc không có khả năng giải thích làm thế nào một môhìnhtrítuệnhântạođạtđượcmộtkếtquảcụthể,vàimôhìnhtrítuệnhântạothườngcó cấu trúc vô cùng phức tạp làm cho khả năng hiểu chi tiết sự hoạt động của nó bịgiới hạn, điều đó có thể dẫn đến nhiều vấn đề phát sinh đặc biệt là có khả năng gâyralỗihệthốngvàrủirovềp h á p l ý.
Hiện nay, VietinBank cũng đang đẩy mạnh tăng trưởng nguồn vốn đặc biệt lànguồn vốn với chi phí thấp, linh hoạt trong điều hành quy mô nguồn vốn, sử dụngnguồn vốn để đảm bảo các chỉ số an toàn thanh khoản theo quy định của ngân hàngnhànước;Tăngcườngcôngtácquảnlýdòngtiềncủakháchhàng,thúcđẩycáckênhngân hàng điện tử, đảnh mạnh các gói sản phẩm ưu đãi, thúc đẩy việc sử dụng tàikhoản thanh toán mới; Thu hút và phát triển tập khách hàng thông qua liên kết vớicác đối tác là các sàn thương mại điện tử, ví điện tử, ứng dụng cho phép mua bánđiện tử. Kiểmsoáttrướckhichovaybaogồm:Kiểmsoátquátrìnhthiếtlậpchínhsách,thủ tục và quy trình cho vay; kiểm tra quá trình thẩm định hồ sơ vay vốn, kiểm traviênđốichiếuvớicácquyđịnhđểkiểmtratínhđầyđủ,hợpphápcủahồsơvayvốn,kiểm tra tính chính xác của số liệu tính toán và thẩm định hồ sơ tín dụng; Kiểm trabáocáo chovayvàcáctàiliệu liênquanđểtìmhiểuquanđiểmcủacácbộtíndụng,ý kiến của trưởng phòng tín dụng, sự chấp thuận và phê duyệt của cấp quản lý đốivớitrườnghợpvượtquáthẩm quyềnquyếtđịnh.
VietinBankđãxâydựngđượchệthốngxếphạngtíndụngnộibộhiệnđạihàngđầu hiện nay không chỉ áp dụng áp dụng phương pháp chấm điểm theo quan điểmchuyên gia mà còn áp dụng phương pháp chấm điểm theo phương pháp thống kênhằm xác định xác suất vỡ nợ của khách hàng (PD) theo tiêu chuẩn Basel II, còn cócác chỉ về mức độ tổn thất tại thời điểm khách hàng vỡ nợ (LGD), dư nợ tại thờiđiểm vỡ nợ (EAD). VietinBank là một trong những ngân hàng đầu tiên đã áp dụng thành công hệthống cảnh báo sớm trong hoạt động quản trị rủi ro tín dụng tại Việt Nam và đượcphát triển qua 4 giai đoạn:Giai đoạn 1 (từ năm 2013):Đây là giai đoạn cán bộ tíndụng (RM) tự xây dựng, sử dụng danh sách dấu hiệu cảnh báo đơn giản theo kinhnghiệm,đểxemxộtđưakhỏchhàngvàodanhsỏchcầntheodừi.Tronggiaiđoạnnày,Hoạt động cảnh báo sớm chủ yếu mang tính chất thủ công gây nhiều khó khăn vềthời gian, hiệu quả, nguồn nhân sự;Giai đoạn 2 (từ năm 2014 đến 2016):Hệ thốnghóa danh sách dấu hiệu cảnh báo theo phương pháp chuyên gia áp dụng cho từngphân đoạn khách hàng (doanh nghiệp, khách hàng bán lẻ); Thiết kế xây dựng môhình hệ thống cảnh báo sớm rủi ro tín.
Hàngtồnkhotăngmạnhtrongkhidoanhthukhôngtăngtươngứng(trừyếutốmùa vụ), hàng hóa tồn kho kém phẩm chất hoặc nhiều công trình xây dựng cơ bảndởdangkéodài,khôngđượcnghiệmthuthanhtoán.Hàngtồnkho:Xuấthiệncáclôhàng tồn kho không luân chuyển trong 06 tháng; Hàng tồn kho có biến động lớn vềgiá trị (tăng/giảm); Hoặc tăng đột biến về số lượng. Hệ thống cảnh báo sớm rủi ro tín dụng được vận hành vận hành trên cơ sở kếthợpphươngphápchuyêngiavàphươngphápmôhìnhthốngkê(phươngphápchấmđiểm khách hàng theo đó mức độ rủi ro của một khách hàng được dự đoán dựa trênmức độ rủi ro của các khách hàng tín dụng tương tự trong quá khứ) để phân tích cácchỉ tiêu thuộc bộ chỉ tiêu cảnh báo sớm và các thông tin thu.
(Nguồn:TàiliệunộibộtạiVietinBank). Danhsáchkháchhàngđượcđưavàodiệncảnhbáovàngvàđỏsẽđượchiểnthịtại màn hình của hệ thống cảnh báo sớm đối với từng chi nhánh và hệ thống sẽ tựđộng gửi mail danh sách khách hàng thuộc diện cảnh báo cho lãnh đạo đơn vị đểtriển khaithựchiệnđiềutratheobảngcâuhỏinhưsau:. Bảng2.10: Bảngcâuhỏiđiềutracảnhbáosớmđốivới kháchhàngdoanhnghiệp. STT Nộidungcâuhỏiđiều tra. 1 Doanhthuquýcủakháchhàngtạithờiđiểmquýgầnnhấtvàdoanhthu quýcủakháchhàngtại thờiđiểm quýcùngkỳnămtrước. 3 Hàngtồnkhocủakháchhàngtạithờiđiểmquýgầnnhấtvàhàngtồnkho quýcủakháchhàngtại thờiđiểm quýcùngkỳnămtrước. đầura)củakháchhàngkhôngtiếptụcthựchiệncáchợpđồnghoặctừchốikýkếthợ pđồngmớitrong3tháng. Hệ thống cảnh báo sớm rủi ro tín dụng của VietinBank hoạt động trên nguyêntắc bán tự động nghĩa là hệ thống sẽ tự động xử lý dữ liệu và lập danh sách kháchhàngcầnđiềutra,bảngcâuhỏiđiềutragửivềChinhánh;sauđóCánbộtíndụngtạiChi nhánh sẽ thu nhập các thông tin của khách hàng và trả lời bảng câu hỏi điều tratươngứngvớitừngphânkhúckháchhàngtrênhệthống,cungcấpcáctàiliệuchứngminhđểtrảlờ ibảngcâuhỏiđiềutra.Khiđó,hainguồnthôngtintựđộngvàthủcôngsẽ kết hợp với nhau ra điểm cảnh báo và dựa trên ma trận cảnh báo sớm rủi ro tíndụngđểphân luồngkháchhàng từđósẽcóbiệnpháp ứngxửphù hợp.
Trong trường hợp này, Chi nhánh quản lýkháchhàngsẽtiếnhànhngưngtấtcảcácchươngtrìnhưuđãilãisuấtchokháchhàngvà áp dụng sàn lãi suất cho vay, dừng tất cả các món giải ngân phát sinh, mời kháchhànglênlàmviệcđểtiếnhànhthuhồinợtrướchạn.Saukhikháchhàngđượcchuyểnnhóm nợ trên CIC về nợ nhóm 1 thì VietinBank sẽ có 30 ngày để thử thách khỏchhàng,nếukhỏchhàngthừacỏcđiềukiệncấptớndụngthỡcỏcchươngtrỡnhưuđóivẫntiếp. Yêu cầu khách hàng dùng tài sản khác để thế chấp,cầmcốchongânhàng,thaythếtàisảnbảođảmhiệnđang thếchấp.Chovayduy trìhoạtđộng:Chovayđểkháchhàngkhắcphụckhókhăncónguồnthutrảnợvớiđiềukiệndoanhs ốchovaynhỏhơndoanhsốthunợ.Chuyểnnhómnợ:Trườnghợpkhôngxemxétcơcấunợ,cóthểxe mxétchuyểnnhómnợphùhợp.Xửlýtàisảnbảođảm:Trườnghợpkháchhàngviphạmcamkếttro nghợpđồnghoặcbênbảođảmviphạmcamkếttronghợpđồng,có thểxửlýtàisảnbảođảm 2.4.5.
Khi các chương trình chất lượng dữ liệu hoàn thiện, ba cấp độ phức tạp trongkiểmsoátchấtlượngdữliệuđangxuấthiệngiữacácngânhàng.Cấpđầutiênvàphổbiến nhất sử dụng các đối chiếu tiêu chuẩn để đo lường chất lượng dữ liệu về tínhđầyđủ,nhấtquánvàhợplệ.Ởcấpđộthứhai,cácngânhàngápdụngphântíchthốngkê để phát hiện các điểm bất thường có thể chỉ ra các vấn đề về độ chính xác. Một số tổ chức trên thế giới đã xác định các vấn đề về độ chính xác bằng cáchsử dụng các thuật toán phân cụm Machine Learning để phân tích tập hợp các khoảnvay và phát hiện các điểm bất thường theo ngữ cảnh, chẳng hạn như khi giá trị củamột thuộc tính không tương đồng với giá trị của các thuộc tính khác.
Thứ nhất, Nguồn dữ liệu trong hệ thống ngân hàng là rất lớn nên đòi hỏi cầnứngdụngcáccôngnghệhiệnđạinhưdữliệulớn(Bigdata)vàđiệntoánđámmâyđểlưutrữthô ngtincủakháchhàng;sauđócầnthựchiệnkhaiphádữliệu(DataMining)gồm: xử lý dữ liệu, làm sạch dữ liệu, chuẩn hóa dữ liệu, đánh giá dữ liệu, lựa chọnchạy mô hình, đánh giá và hiệu chỉnh mô hình; ứng dụng trí tuệ nhân tạo (AI) để tựđộng đưa ra các quyết định hoặc dự đoán mang tính khách quan, minh bạch, hiệusuất cao nhằm cắt giảm chi phí trong dài hạn, tối đa. Thứhai,HệthốngcôngnghệthôngtincủaVietinBankcầnliênkếtchặtchẽvớiTrungtâmdữli ệuquốcgia,Tổngcụchảiquan,Tổngcụcthuế,TổngcụcThốngKê,Bộ tài chính, Trung tâm dữ liệu tín dụng (CIC),….và từ các nguồn dữ liệu khác:mạng xã hội, sàn thương mại điện tử để từ đó Ngân hàng có sự đánh giá toàn diện,chân thật,kháchquanvềkháchhàngvàđưara những cảnhbáo sớm kịp thời.
Thứ năm, ngân hàng nhà nước cần sớm ban hành khung pháp lý về hoạt độngcủacáccôngtytàichính(Fintech)cũngnhưcácquyđịnhvềứngdụngcôngnghệtrítuệnhânt ạotronghoạtđộngquảntrịrủirotíndụngvìcáccôngtytàichínhcónhữnglợi thế để triển khai các công nghệ mới so với các ngân hàng thương mại, để từ đótạo động lực để các ngân hàng thương mại thúc đẩy sự cạnh tranh cũng như tăngcườnghợptácvớicáccôngtytàichính(Fintech). VietinBankhoànthiệncôngtácứngdụngcôngnghệtrítuệnhântạotronghoạtđộngquảntrịrủi rotíndụngvàkiếnnghịvớiNgânhàngnhànướcđểbanhànhcáckhungpháplýtạođiều kiện thuận lợi cho các Ngân hàng thương mại có thể nghiên cứu và ứng dụngcôngnghệtrítuệnhântạo tronghoạtđộngquảntrịrủirotíndụng.