2.2.4. Nghiên cứu tình huống XHTD cá nhân thực tế tại BIDV- chi nhánh Khánh Hòa Khánh Hòa
Với mục tiêu nghiên cứu của đề tài là tìm hiểu, đánh giá trên cả hai phương
diện lý thuyết và thực tiễn thì liệu mô hình XHTD của BIDV có phản ánh đầy đủ,
chính xác khả năng trả nợ của khách hàng đối với một khoản vay cũng như tìm hiểu
các yếu tố bên ngoài mô hình ảnh hưởng như thế nào đến khả năng thanh toán nợ đúng hạn của khách hàng. Đề tài sẽ tập trung phân tích đối với những hồ sơ tín dụng cá nhân đã được tiến hành XHTD vào năm 2010 với mức đánh giá tín dụng rủi ro
thấp, ưu tiên cấp tín dụng thuộc nhóm xếp loại từ AAA đến A. Tuy nhiên trên thực
tế các khoản vay này đã phát sinh nợ xấu hoặc có xu hướng phát sinh nợ xấu trong.
Nhằm đảm bảo tính tập trung và phù hợp với phần cơ sở lý thuyết đã xây dựng, tiêu chí lựa chọn hồ sơ phân tích là hồ sơ tín dụng của khách hàng cá nhân vay nợ đã
được xếp hạng tốt nhưng lại phát sinh nợ xấu.
Nghiên cứu tình huống: Khách hàng A vay nợ được xếp hạng AA nhưng có xu hướng phát sinh nợ xấu
Khách hàng A hiện là chủ một xưởng in tại thành phố Nha Trang, có vợ là y tá tại bệnh viện tỉnh Khánh Hòa. Khách hàng A đứng ra vay số tiền 600 triệu đồng
với mục đích mua nhà đất, trị giá nhà muốn mua khoảng 1,3 tỷ đồng theo giá thị trường. Nguồn thu nhập của gia đình gồm thu nhập từ lương vợ và lợi nhuận từ hoạt động sản xuất kinh doanh của xưởng in. Cơ sở kinh doanh do khách hàng A làm
người đại diện theo pháp luật, đăng ký kinh doanh từ năm 2004, vợ chồng khách hàng là người quản lý trực tiếp mọi hoạt động của cơ sở, ngoài ra còn thuê thêm 8 nhân viên, doanh thu hàng tháng khoảng 100 triệu đồng sau khi trừ đi các khoản chi
phí và nộp thuế thì lợi nhuận còn lại là 20 triệu đồng. Do cơ sở không tốn chi phí thuê mướn mặt bằng nên tỷ suất lợi nhuận là 20%. Hiện hai vợ chồng có hai con nhỏ còn đi học, tiện nghi sinh hoạt tốt. Khách hàng không có bảo hiểm nhân mạng.
Tài sản đảm bảo cho khoản vay là căn nhà ở hiện tại của gia đình, một phần
cũng là nơi hoạt động sản xuất kinh doanh của xưởng in. Giá trị thẩm định của tài sản đảm bảo theo ngân hàng là 900 triệu đồng. Hiện khách hàng không có tài khoản
tiết kiệm tại ngân hàng khác và không có dư nợ tín dụng tại ngân hàng nào.
Bảng 2.11: Tóm tắt về thông tin và khoản vay của khách hàng A
STT Thông tin về cá nhân Chỉ tiêu đánh giá
1 Tuổi 38
2 Trình độ học vấn Đại học
3 Tiền án, tiền sự Không
4 Trình trạng hôn nhân Có gia đình
5 Chỗ ở hiện tại Nhà sở hữu riêng 6 Số người phụ thuộc 2 người
7 Nguồn thu nhập Lương + lợi nhuận SXKD
8 Tính chất công việc Kinh doanh có đăng ký
9 Tổng thu nhập hàng tháng 5 triệu + 20 triệu
10 Chi phí sinh hoạt hàng tháng 11 triệu
Thông tin về khoản vay và quan hệ tín dụng với ngân hang 1 Số tiền vay 600 triệu
2 Thời hạn vay 120 tháng 3 Mục đích vay Mua nhà đất
4 Tỷ lệ vay / Tổng vốn đầu tư 46% 5 Tỷ lệ vay / Tài sản đảm bảo 67%
6 Tài sản thế chấp Nhà đất ở thuộc sở hữu
7 Số tiền trả tháng đầu tiên (gốc + lãi) 1.8 triệu gốc + 9.45 triệu
lãi = 11.25 triệu
8 Chi phí dự phòng 2.4 triệu
9 Số tiền phải trả / Thu nhập 45% 10 Uy tín quan hệ với ngân hàng trong 12
tháng qua
Luôn trả nợ đúng hạn
(Nguồn: Tổng hợp của người viết từ thông tin khách hàng A)
Kết quả chấm điểm XHTD của khách hàng A được trình bày ở Phụ Lục 1.
Khách hàng được xếp vào nhóm xuất sắc,ưu tiên cấp tín dụng.
Khách hàng A được cấp tín dụng 600 triệu đồng vào tháng 5/2012, tuy nhiên đến
cuối quý II năm 2013 khoản vay của khách hàng có xu hướng phát sinh nợ quá hạn
và bị chuyển sang nợ nhóm 3 do có một số lần khách hàng chậm trả nợ khi đến hạn
thanh toán. Phân tích rủi ro tài chính của cơ sở sản xuất cho thấy, xưởng in thường
có chính sách trả chậm đối với các đơn hàng ưu tiên cho các công ty để cạnh tranh thu hút khách nhưng phải trả trước một phần hợp đồng đối với nhà cung cấp. Vì vị
thế xưởng in chưa cao, năng lực tài chính vẫn còn hạn chế nên khó có thể chủ động
trong việc quản lý khoản phải trả và khoản phải thu. Nguồn vốn của cơ sở bị chiếm
dụng khá lớn nên không thể quay vòng kịp thời để thanh toán cho các khoản nợ đến
hạn của ngân hàng.
Tóm lại, qua phân tích tình huống XHTD của khách hàng trên cho thấy hoạt động đánh giá tín dụng của BIDV khá đầy đủ và chi tiết về thông tin cá nhân của
khách hàng, lịch sử quan hệ tín dụng cũng như đánh giá về tái sản đảm bảo và nguồn thu nhập ổn định trả nợ. Tuy nhiên, mô hình này vẫn chưa đánh giá hoàn
toàn rủi ro tín dụng của khách hàng trong hoàn cảnh kinh tế gặp nhiều biến động, hoạt động kinh doanh khó khăn làm cho nguồn thu nhập trở nên không ổn định, mô hình cũng chưa đánh giá năng lực quản lý và vị thế tài chính của khách hàng.
2.2.5.So sánh mô hình XHTD cá nhân của BIDV với các mô hình của các tổ
chức xếp hạng khác
Để có cái nhìn tổng quát hơn về các mô hình XHTD, ta tiến hành so sánh mô hình của BIDV với mô hình của các tổ chức xếp hạng khác, từ đó rút ra những ưu nhược điểm và học hỏi kinh nghiệm của các mô hình khác nhằm giúp mô hình của BIDV
phù hợp và chính xác hơn.
Các chỉ tiêu dùng để so sánh được dựa trên lý thuyết chung về xếp hạng tín
dụng, so sánh về quy trình, cách xếp loại và các chỉ tiêu chấm điểm của từng mô
hình.
2.2.5.1. So sánh giữa các mô hình
Bảng so sánh mô hình XHTD cá nhân của BIDV với ngân hàng Vietcombank, Sacombank, Techcombank (mô hình chi tiết tại phụ lục 2.1), Đông
Á Bank (mô hình chi tiết tại phụ lục 2.2) và công ty TNHH Ernst & Young được
trình bày chi tiết tại Phụ lục 2.3.
Nhận xét:
Nhìn chung mô hình XHTD cá nhân của BIDV và các tổ chức xếp hạng khác có
nhiều điểm giống nhau, tuy nhiên bên cạnh đó mỗi mô hình đều có những điểm
riêng trong việc đặt các tiêu chí đánh giá chấm điểm. Điểm giống nhau:
- Về phương pháp: đều sử dụng mô hình điểm số, sử dụng bảng câu hỏi chấm điểm để tiến hành phân loại khách hàng. Hệ thống XHTD cá nhân được sử dụng như một công cụ để ra quyết định cho vay, đồng thời là cơ sở để phân loại khách
hàng và phân nhóm nợ, trích lập dự phòng rủi ro theo quy định của NHNN.
- Về quy ước phân loại: phần lớn sử dụng các ký hiệu A, B, C hay A+, A-, A…giống với ký hiệu mà các tổ chức xếp hạng quốc tế sử dụng như Moody’s, S&P
Và Fitch.
- Về kết cấu: đa phần kết cấu bảng câu hỏi đánh giá thông tin cá nhân và lịch
sử quan hệ với ngân hàng. Hầu như chỉ tiêu trong hai nhóm chỉ tiêu của các mô
- Trong các mô hình so sánh, có hai cặp mô hình khá giống nhau về chỉ tiêu
đánh giá cũng như cách xếp loại khách hàng là: Mô hình Vietcombank – Đông Á
Bank và mô hình BIDV – Ernst & Young.
Điểm khác nhau:
- Một số mô hình có sự khác biệt lớn so với mô hình còn lại như là về quy ước
phân loại, Techcombank không sử dụng ký hiệu chữ cái mà sử dụng số từ 1 đến 10
và không chia kết cấu bảng câu hỏi thành hai phần. Còn Sacombank lại phân chia
chỉ tiêu thành hai nhóm định tính và định lượng.
- Phần điểm cho từng tiêu chí có sự khác biệt rõ rệt: Mô hình của BIDV - E&Y thì tổng điểm lớn nhất đạt được là 100. Mô hình của Vietcombank – Đông Á
Bank có tổng điểm lên đến 400 và có điểm số âm. Mô hình của Sacombank – Techcombank thì giới hạn điểm chỉ từ 0 đến 10.
- Phần đặt trọng số cho từng chỉ tiêu và trọng số tính tổng điểm chỉ có hai mô
hình BIDV – E&Y áp dụng còn lại không áp dụng. Nhưng cách thức phân bổ trọng
số tính điểm của các tổ chức có áp dụng lại khác nhau hoàn toàn.
- Riêng chỉ có mô hình của BIDV là tiến hành xếp hạng đối với tài sản đảm
bảo, kết quả phân loại tín dụng là kết hợp của bảng xếp hạng tài sản và xếp hạng
thông tin khách hàng.
- Số lượng chỉ tiêu trong từng nhóm chấm điểm của các mô hình không giống
nhau, phụ thuộc vào cách xây dựng của từng tổ chức mà số câu hỏi có thể tăng
giảm. Trong đó ít nhất là mô hình của BIDV.
2.2.5.2. Những kết quả đạt được và hạn chế trong mô hình XHTD cá nhân của BIDV
Kết quả đạt được
- Dựa trên kinh nghiệm học hỏi từ các tổ chức xếp hạng trên thế giới, từ hệ
thống XHTD cá nhân của các ngân hàng hoạt động tại Việt Nam và sự tư vấn trong
thỏa thuận đã ký kết với E&Y, BIDV đã xây dựng riêng cho mình hệ thống XHTD
- Mô hình sử dụng hệ thống ký hiệu và phân loại khách hàng tương đối phù hợp với tiêu chuẩn đang sử dụng của nhiều tổ nhức tín nhiệm trên thế giới và tuân
theo quy định về phân loại nợ và trích lập dự phòng rủi ro của NHNN ban hành. Mô hình tuân theo các trình tự, tiêu chí chặt chẽ như: bảng câu hỏi bao gồm các tiêu chí
đánh giá, xác định giá trị của từng tiêu chí đánh giá, quy đổi giá trị sang điểm của tiêu chí đánh giá, tính điểm dựa trên trọng số của từng nhóm tiêu chí, phân loại
khách hàng theo tổng điểm đạt được và nhận xét cấp tín dụng theo từng mức xếp
hạng.
- Mô hình XHTD của BIDV là một trong số ít các mô hình xếp hạng tiến
hành xếp hạng đối với tài sản đảm bảo, có thể nói đây là một bước quan trọng mà
BIDV đã nhìn thấy được trong mối quan hệ giữa giá trị tài sản đảm bảo với khả năng trả nợ của khách hàng.
- Hơn nữa, mô hình xếp hạng của BIDV cũng nằm trong số ít các mô hình có số lượng câu hỏi ít. Ngân hàng đã loại bỏ được một số chỉ tiêu mang tính hình thức
hay quá phụ thuộc vào cảm tính của người đánh giá hoặc các chỉ tiêu ít ảnh hưởng đến khả năng trả nợ của người vay như “Thời gian lưu trú trên địa bàn”, “Đánh giá mối quan hệ của người vay với cộng đồng”, “Năng lực pháp luật dân sự, hình sự
của người thân”, “Gia cảnh người vay”,…mà các chỉ tiêu này vẫn được sử dụng
trong mô hình tại nhiều ngân hàng khác.
Hạn chế tồn tại
Bên cạnh những ưu điểm đã đạt được, mô hình XHTD cá nhân của BIDV vẫn tồn
tại những hạn chế cần được điều chỉnh, khắc phục.
- Trong mô hình của BIDV, các chỉ tiêu đặt ra để chấm điểm tín dụng đa phần
dựa trên các yếu tố định tính, sử dụng phương pháp chuyên gia, kinh nghiệm để
tiến hành xếp hạng tín dụng. Điểm số cho mỗi tiêu chí và trọng số cho các nhóm
chỉ tiêu chưa được kiểm định thống kê bằng các phương pháp định lượng tiên tiến.
Vì vậy, mô hình sẽ phát huy hiệu quả cao hơn nếu được kết hợp với các phương
khách hàng, giúp hạn chế sự chủ quan của người chấm điểm vì kết quả được chạy
dựa trên bộ dữ liệu thống kê.
- Hệ thống hiện tại của BIDV khó kiểm tra được tính trung thực của khách
hàng khi cung cấp thông tin về nhân thân mà việc đánh giá này phần lớn phụ thuộc vào đạo đức nghề nghiệp của nhân viên tín dụng khi tiến hành điều tra thông tin
khách hàng. Bên cạnh đó, thông tin mà khách hàng cung cấp chỉ có giá trị vào một
thời điểm mà chưa được cập nhật thường xuyên hay định kỳ nên việc xếp hạng lại
khách hàng cũng hiếm khi được thực hiện. Thường khách hàng chỉ được xếp hạng
khi phát sinh một khoản vay mới hoặc có xu hướng phát sinh nợ xấu.
- Mô hình chấm điểm hiện tại của BIDV cho kết quả đánh giá mức độ rủi ro
hiện tại khoản vay của khách hàng mà chưa đưa ra được dự báo tương đối chính
xác trong thời gian tiếp theo.
- Ngoài những yếu tố xuất phát từ nội tại mô hình còn có những khó khăn chung ảnh hưởng đến hoạt động XHTD của BIDV như thị trường không có nhiều nguồn
thông tin hỗ trợ cho XHTD, thông tin chủ yếu lấy từ CIC thiếu tính cập nhật, đơn điệu, không đáp ứng được nhu cầu cấp thiết của ngân hàng. Về phía NHNN vẫn chưa có một quy chuẩn chung quản lý các hệ thống XHTD cá nhân mà chủ yếu là do các ngân hàng tự xây dựng riêng và sử dụng trong nội bộ, NHNN chỉ ra quyết định chấp nhận hay không.