- Tỷ lệ nợ xấu Tỷ lệ lãi treo
THƯƠNG VIỆT NAM
3.2.1. Định dạng rủi ro trong hoạt động cho vay:
Một trong những hạn chế có thể nhìn thấy được trong hoạt động quản lý RRTCV của Techcombank là khả năng định dạng rủi ro chưa cao, chủ yếu là đến khi xảy ra rủi ro hoặc sắp xảy ra rủi ro mới có phát hiện và mọi biện pháp đưa ra thường tương đối bị động, mang tính tình thế. Vì vậy, một vấn đề cốt yếu là phải xây dựng một hệ thống căn cứ chuẩn để định dạng rủi ro. Để nâng cao hơn nữa năng lực định dạng rủi ro trong hoạt động cho vay, Techcombank cần phải tiến hành đồng bộ các hoạt động sau đây:
a. Lập bảng câu hỏi nghiên cứu:
Đây là một bảng câu hỏi do các chuyên gia quản trị rủi ro cho vay và các chuyên gia phê duyệt thống nhất đặt ra nhằm có những định hướng tốt trong việc nhận định rủi ro đối với một khoản vay và làm cơ sở đề ra các giải pháp phòng ngừa khắc phục khi có rủi ro xảy ra.
b. Đẩy mạnh hoạt động cung cấp, thu thập và lưu trữ giữ liệu:
Nhanh chóng hoàn thiện hệ thống báo cáo chi tiết trên phần mềm Globus, giám sát chặt chẽ việc cập nhật dữ liệu thông tin khách hàng lên hệ thống. Hiện tại, việc cung cấp thông tin của khách hàng vay vốn thường được kế toán nhập vào theo các thông tin kê khai trên mẫu mở tài khoản. Các thông tin này thường chưa đầy đủ và toàn diện đối với một khoản vay ( VD: địa chỉ liên lạc thường là địa chỉ trên Giấy chứng minh nhân dân của người vay, không phải là địa chỉ thực; số điện thoại thường là số di động, dễ thay đổi, không có thông tin về những người bảo lãnh, người thân của khách hàng vay vốn...). Hiện nay, tuy Trung tâm thu nợ đã lập một bản báo cáo chi tiết về tình hình nhắc nợ của khách hàng nhưng báo cáo này chỉ phù hợp với các cấp lãnh đạo cao nhất trong khi những người trực tiếp quản lý khách hàng chưa được thông báo để phòng ngừa những rủi ro có thể xảy ra đối với những khoản nợ bị nhắc nhiều lần với tuổi thọ quá lâu. Để khắc phục
tình trạng này, Techcombank cần phải có một bảng hồ sơ khách hàng rõ nét hơn, tích hợp những thông tin cần thiết trên cùng một bảng hồ sơ như : Khách hàng vay, địa chỉ hiện tại, số điện thoại di động và cố định của khách hàng, số điện thoại của người bảo lãnh, người thân, các thông tin về khoản vay, thông tin về nhắc nợ vay...đảm bảo những người quản lý và những người trực tiếp theo dõi khách hàng có thể truy cập và cập nhật dữ liệu khi cần thiết. Bên cạnh đó, Techcombank cần phải đẩy mạnh hơn nữa việc áp dụng các phương pháp tiên tiến để phân tích số liệu, xây dựng một khung chương trình phân tích dữ liệu để kịp thời chỉ ra rủi ro tiềm tàng đối với danh mục khoản vay hiện có để nhanh chóng có các biện pháp hữu hiệu phân tán rủi ro.
c. Tiến hành thường xuyên và hiệu quả hơn nữa các hoạt động đánh giá cho vay
Đưa ra những khuyến cáo rõ ràng và mang tính thực tiễn hơn trong các báo cáo kết luận của các bộ phận liên quan, đồng thời, theo dõi sát sao các hoạt động khắc phục và chỉ đạo của Ban Tổng giám đốc đảm bảo báo cáo kịp thời các phát sinh trong quá trình thực hiện. Khi phát hiện thấy rủi ro mang tính hệ thống, thực hiện tổng kết nghiên cứu để có thể đưa vào chính sách cho vay trong thời gian sớm nhất. Để có thể làm yêu cầu này, Techcombank phải cung cấp đủ nguồn lực về con người và kỹ thuật để Khối quản lý cho vay và quản trị rủi ro cũng như Khối pháp chế và kiểm soát tuân thủ có thể tiến hành các hoạt động này tốt hơn.
d. Thường xuyên rà soát lại các quy trình hướng dẫn cho vay hiện có
Lấy ý kiến từ phía bộ phận tiếp xúc khách hàng trực tiếp để nhận dạng rủi ro phát sinh từ đó có các điều chỉnh phù hợp, hạn chế rủi ro.
3.2.2.Áp dụng mô hình đánh giá để lượng hóa rủi ro trong hoạt động cho vay:
Techcombank hiện tại sử dụng hệ thống xếp hạng nội bộ như một thước đo đánh giá rủi ro của các khoản cho vay. Tuy nhiên, trên thực tế, việc xếp hạng khách hàng chỉ để đưa ra quyết định cho vay hay từ chối cho vay mà chưa thực sự phục vụ công tác đánh giá và quản trị RRTCV. Một giải pháp được giới thiệu dưới đây
là công thức lượng hóa rủi ro dựa trên IRB (hệ thống cơ sở tín dụng đánh giá nội bộ) – quy định trong Basel II.
Với mỗi kỳ hạn xác định, tổn thất có thể ước tính được tính toán dựa trên công thức:
EL = PD x EAD x LGD Trong đó:
a. PD - xác suất không trả được nợ:
Cơ sở của xác suất này là các số liệu về các khoản nợ trong quá khứ của khách hàng, gồm các khoản nợ đã trả, khoản nợ trong hạn và khoản nợ không thu hồi được. Theo yêu cầu của Basel II, để tính toán được nợ trong vòng một năm của khách hàng, ngân hàng phải căn cứ vào số liệu dư nợ của khách hàng trong vòng ít nhất là 5 năm trước đó. Những dữ liệu được phân theo 3 nhóm sau:
Nhóm dữ liệu tài chính liên quan đến các hệ số tài chính của khách hàng cũng như các đánh giá của các tổ chức xếp hạng
Nhóm dữ liệu định tính phi tài chính liên quan đến trình độ quản lý, khả năng nghiên cứu và phát triển sản phẩm mới, các dữ liệu về khả năng tăng trưởng của ngành,…
Nhóm dữ liệu mang tính cảnh báo liên quan đến các hiện tượng báo hiệu khả năng không trả được nợ cho ngân hàng như số dư tiền gửi, hạn mức thấu chi…
Từ những dữ liệu trên, ngân hàng nhập vào một mô hình định sẵn, từ đó tính được xác xuất không trả được nợ của khách hàng. Đó có thể là mô hình tuyến tính, mô hình probit… và thường được xây dựng bởi các tổ chức tư vấn chuyên nghiệp.
b. EAD: tổng dư nợ của khách hàng tại thời điểm khách hàng không trả được nợ.
Đối với khoản vay có kỳ hạn, EAD được xác định không quá khó khăn. Tuy nhiên, đối với khoản vay theo hạn mức tín dụng, tín dụng tuần hoàn thì vấn đề lại khá phức tạp. Theo thống kê của ủy ban Basel, tại thời điểm không trả được nợ,
khách hàng thường có xu hướng rút vốn vay tới mức gần xấp xỉ hạn mức được cấp. Do đó, ủy ban Basel II yêu cầu tính EAD như sau:
EAD = Dư nợ bình quân + LEQ x Hạn mức tín dụng chưa sử dụng bình quân Với LEQ - là tỷ trọng phần vốn chưa sử dụng có nhiều khả năng sẽ được khách hàng rút thêm tại thời điểm không trả được nợ. “LEQ x Hạn mức tín dụng chưa sử dụng bình quân” chính là phần dư nợ khách hàng rút thêm tại thời điểm không trả được nợ ngoài mức dư nợ bình quân.
Việc xác định LEQ - tỷ trọng phần vốn rút thêm có ý nghĩa quyết định đối với độ chính xác của ước lượng về dư nợ của khách hàng tại thời điểm không trả được nợ. Cơ sở xác định LEQ là các số liệu quá khứ. Điều này dẫn đến những khó khăn lớn trong tính toán. Ví dụ, khách hàng uy tín, trả nợ đầy đủ thường hiếm khi rơi vào tình trạng này, do đó, không thể tính chính xác được LEQ của một khách hàng tốt. Ngoài ra, một số vấn đề dẫn đến sự phức tạp của LEQ có thể còn gồm: loại hình kinh doanh của khách hàng, khả năng khách hàng tiếp cận với thị trường tài chính, quy mô hạn mức tín dụng, tỷ lệ dư nợ đang sử dụng so với hạn mức,…
c. LGD: tỷ trọng tổn thất ước tính - đây là tỷ trọng phần vốn bị tổn thất trên tổng dư nợ tại thời điểm khách hàng không trả được nợ.
LGD không chỉ bao gồm tổn thất về khoản vay mà còn bao gồm các tổn thất khác phát sinh khi khách hàng không trả được nợ, đó là lãi suất đến hạn nhưng không được thanh toán và các chi phí hành chính có thể phát sinh như: chi phí xử lý tài sản thế chấp, các chi phí cho dịch vụ pháp lý và một số chi phí liên quan.
LGD = (EAD - Số tiền có thể thu hồi)/EAD.
Trong đó, số tiền có thể thu hồi bao gồm các khoản tiền mà khách hàng trả và các khoản tiền thu được từ xử lý tài sản thế chấp, cầm cố. LGD cũng có thể được coi là 100% - tỷ lệ vốn có thể thu hồi được. Theo thống kê của ủy ban Basel, tỷ lệ thu hồi vốn thường mang giá trị rất cao (70% - 80%) hoặc rất thấp (20 - 30%). Do đó, chúng ta không nên sử dụng tỷ lệ thu hồi vốn bình quân. Theo nghiên cứu của ủy ban Basel, hai yếu tố giữ vai trò quan trọng nhất quyết định khả năng thu hồi vốn
của ngân hàng khi khách hàng không trả được nợ là tài sản bảo đảm của khoản vay và cơ cấu tài sản của khách hàng.
Cơ cấu tài sản của khách hàng được nhắc đến ở đây với ý nghĩa thứ tự ưu tiên trả nợ khác nhau của các khoản phải trả trong trường hợp doanh nghiệp phải phá sản. Trên thực tế, khi một doanh nghiệp phá sản, tỷ lệ thu hồi vốn từ các khoản vay của ngân hàng thường cao hơn tỷ lệ thu hồi vốn từ trái phiếu bởi ngân hàng có quyền được ưu tiên trả nợ trước các nhà đầu tư trái phiếu. Bên cạnh đó, khi kinh tế trong
tình trạng suy thoái, tỷ lệ thu hồi vốn cũng sụt giảm. Ngành nghề kinh doanh cũng
ảnh hưởng nhất định đến tỷ lệ thu hồi vốn: các khách hàng hoạt động trong lĩnh vực công nghiệp nặng thường cho tỷ lệ thu hồi vốn cao hơn các khách hàng kinh doanh trong lĩnh vực dịch vụ. Hiện nay, tồn tại ba phương pháp chính để tính LGD:
Market LGD - tỷ trọng tổn thất căn cứ vào thị trường. Phương pháp này được sử dụng khi các khoản tín dụng có thể được mua bán trên thị trường. Ngân hàng có thể xác định tỷ trọng tổn thất của một khoản vay căn cứ vào giá của khoản vay đó một thời gian ngắn sau khi nó được xếp vào hạng không trả được nợ. Giá này được tính trên cơ sở ước tính của thị trường bằng phương pháp hiện tại hóa tất cả các dòng tiền có thể thu hồi được của khoản vay trong tương lai.
Workout LGD - tỷ trọng tổn thất căn cứ vào việc xử lý các khoản tín dụng không trả được nợ. Ngân hàng sẽ ước tính các luồng tiền trong tương lai, khoảng thời gian dự kiến thu hồi được luồng tiền và chiết khấu các luồng tiền này. Việc xác định lãi suất chiết khấu phù hợp là vấn đề mấu chốt và nan giải nhất.
Implied Market LGD - xác định tỷ trọng tổn thất căn cứ vào giá các trái phiếu rủi ro trên thị trường.
Làm căn cứ đánh giá kết quả công tác của chuyên viên khách hàng: gắn tăng trưởng cho vay với đảm bảo chất lượng khoản vay.
Xây dựng hiệu quả hơn Quỹ dự phòng rủi ro tín dụng: Hiện nay, theo Quyết định 493/2005/QĐ-NHNN về phân loại nợ, trích lập và sử dụng dự phòng để xử lý rủi ro tín dụng trong hoạt động ngân hàng của các TCTD, các ngân hàng Việt Nam đa phần vẫn áp dụng việc trích lập dự phòng theo “tuổi nợ”, nhờ định lượng rủi ro cho vay mà việc trích lập dự phòng sẽ chính xác hơn đối với bản thân Techcombank.
Nâng cao được chất lượng việc giám sát và tái xếp hạng khách hàng sau khi cho vay từ đó điều chỉnh ngược trở lại với các tiêu chí xếp hạng khách hàng hiện đang áp dụng tại Techcombank.
Xác định chính xác được giá trị khoản vay, phục vụ hiệu quả cho việc thực hiện quy trình swap tín dụng, hay chứng khoán hóa các khoản vay của Techcombank sau này.
3.2.3.Hiện đại hóa hệ thống thông tin trong hoạt động cho vay:
a. Techcombank cần phải hiện đại hóa hệ thống thông tin trong quản lý bằng việc thực hiện các biện pháp sau:
Tích cực đổi mới hoạt động của các Phòng nghiên cứu phát triển sản phẩm Doanh nghiệp và sản phẩm bán lẻ theo hướng chuyên sâu nghiên cứu và phân tích, đánh giá tổng hợp và dự báo về biến động thị trường tương lai của một mặt hàng, một ngành nghề, một lĩnh vực kinh tế trên phạm vi cả nước cũng như từng địa phương , định kỳ (có thể là hàng năm) đưa ra các báo cáo phân tích ngành cụ thể để trợ giúp cho các cấp lãnh đạo trong việc đưa ra các chính sách cho vay nói chung đồng thời để dự đoán những rủi ro tiềm ẩn có thể có để đưa ra các biện pháp phòng ngừa thích hợp.
Để đạt được mục đích này, việc thu thập thông tin thị trường và thông tin ngành cũng như thực tế biến động của nền kinh tế phải được cập nhật ổn định và phải có được sự hỗ trợ của hệ thống công nghệ quản lý hiện đại để thu thập lưu trữ và tìm
kiếm dữ liệu kịp thời (sao lưu các bài báo, tạp chí tin tức trong và ngoài nước theo chủ đề, từ khóa, theo ngày và được lưu trữ dưới dạng dữ liệu điện tử dễ tìm kiếm, truy nhập), tránh làm việc thủ công để nâng cao hiệu quả công việc.
Ban hành Quy chế thông tin nội bộ, xác định rõ thẩm quyền truy cập hệ thống của từng Chi nhánh, từng vị trí công tác đồng thời quy định rõ quyền hạn và trách nhiệm của các Chi nhánh/ Đơn vị kinh doanh trong việc cung cấp và sử dụng thông tin, có chế tài thưởng phạt rõ ràng đối với công tác cung cấp và sử dụng thông tin một cách hợp lý.
Nỗ lực tìm kiếm các nguồn thông tin phân tích, dự báo ngành từ các tổ chức trung gian trong và ngoài nước và các Bộ, Ngành bằng cách lập các hợp đồng trả phí thường niên để có được nguồn thông tin cập nhật và toàn diện hơn giúp việc định hướng cho vay chính xác hơn.
b. Techcombank cần phải hiện đại hóa công nghệ tin học bằng việc thực hiện các biện pháp sau:
Tiếp tục thực hiện Dự án hiện đại hóa công nghệ tin học, áp dụng những công nghệ mới nhất vào phân tích và đánh giá rủi ro, thiết lập mạng lưới thông tin rộng khắp và liên tục đảm bảo việc truy nhập và cập nhật thông tin được diễn ra liên tục, nâng cao chất lượng của công tác cho vay cũng như nhu cầu quản lý và hòa nhập với các Ngân hàng trong nước và quốc tế.
Trang bị máy móc tin học bao gồm máy tính cá nhân, máy chủ, hệ thống cáp mạng nội bộ, cáp quang hóa đường mạng internet theo dự kiến phát triển nhân sự cho từng Chi nhánh/ Đơn vị kinh doanh đảm bảo đầy đủ trang thiết bị cho cán bộ làm việc.
Thiết lập hệ thống quản lý thông tin nội bộ hiện đại hơn, đảm bảo mọi thông tin về chính sách, định hướng, chỉ thị và bài học cho vay đều được lưu trữ trên hệ thống và mọi người đều có thể truy cập, tìm hiểu dễ dàng thông qua hệ thống công cụ tìm kiếm có sẵn. Cải thiện khả năng lưu trữ và chuyển giao dữ liệu trên hệ thống thư điện tử và mạng giao tiếp nội bộ (chat) của Ngân hàng.
Thiết lập hệ thống lưu trữ hồ sơ cho vay điện tử: Mọi giấy tờ hồ sơ cho vay phải được lưu dưới dạng bản cứng và bản mềm để tránh tình trạng thất lạc hồ sơ và phải được lưu trữ một cách thống nhất theo các quy ước dễ truy suất tìm hiểu. Các thông tin điện tử dạng này đòi hỏi phải có quyền truy cập mới có thể xem xét được.
Trung tâm Công nghệ thông tin cần phải hỗ trợ kịp thời các yêu cầu truy suất báo cáo và có các hướng dẫn hạch toán cụ thể khi có sự thay đổi về điều kiện, thời hạn,