hiện đại vào quá trình đánh giá rủi ro dự án
Thứ nhất, ngân hàng cần đầu tư trang thiết bị công nghệ đồng bộ và hiện đại
hơn nữa để phục vụ cho quá trình đánh giá rủi ro như máy tính và các công cụ điện tử thông minh. Các công cụ này sẽ góp phần nâng cao tính chính xác, tiết kiệm thời gian trong công tác tìm kiếm tài liệu cũng như duyệt hồ sơ dự án, giúp rút ngắn thời gian thẩm định dự án, nhanh chóng có kết luận cho chủ đầu tư, không làm mất đi cơ hội đầu tư chiếm lĩnh thị trường của sản phẩm dự án.
Thứ hai, ngân hàng cần đẩy mạnh ứng dụng công nghệ thông tin trong các nghiệp vụ thẩm định dự án, đào tạo cán bộ đủ năng lực tiếp nhận kỹ thuật mới
nhằm nâng cao năng lực, hiệu quả thiết bị hiện có. Ngân hàng có thể mở các lớp đào tạo tin học để hỗ trợ các cán bộ thẩm định có thể sử dụng và khai thác tối đa các tiện ích của phần mềm, ứng dụng vào công tác thẩm định như ứng dụng VBA Excel trong phân tích tài chính, ứng dụng Crystall Ball trong phân tích mô phỏng Monte Carlo...
Thứ ba và quan trọng nhất là ngân hàng cần xây dựng hệ thống phần mềm thẩm định, đánh giá rủi ro và ra quyết định phê duyệt mới giúp giảm thiểu thao tác thủ công, theo đó, phân quyền cho các nhóm đối tượng tham gia vào quá trình thẩm định và đánh giá rủi ro. Trong bối cảnh thị trường cạnh tranh giữa các NHTM như
hiện nay đặt ra yêu cầu cần phải áp dụng công nghệ hiện đại để thiết kế công cụ, quy trình hợp lý với mức độ tự động hóa cao, giảm thiểu thời gian và chi phí xử lý trong quá trình thẩm định và đánh giá rủi ro khoản vay của khách hàng. Việc xây dựng hệ thống mới là một công tác rất phức tạp và đòi hỏi chi phí lớn, yêu cầu cần phải nghiên cứu đầu tư một cách kỹ lưỡng để có thể đáp ứng được các yêu cầu đặt ra. Hệ thống thẩm định và phê duyệt mới cần được xây dựng kết hợp linh hoạt giữa các quy trình tác nghiệp tự động hóa, căn cứ trên quy tắc đã được thiết lập và đánh giá, phân tích thao tác bởi chuyên viên, giúp tăng cường hiệu quả tác nghiệp và phối hợp giữa các cán bộ tham gia vào quy trình. Các thao tác thực hiện thủ công và dựa trên giấy tờ trong quá trình thẩm định và đánh giá rủi ro thiếu tính nhất quán, khả năng tái sử dụng và độ chính xác kém và trên hết là tốn nhiều thời gian. Việc xây dựng một hệ thống tự động hóa có thể cho phép hợp lý hóa các thao tác khác nhau trong quy trình, cung cấp luồng dữ liệu đáng tin cậy và nhất quán cho bất kỳ giai đoạn nào của quy trình thẩm định, ĐGRR và phê duyệt khoản vay, giảm TAT, đồng thời có thể tái sử dụng để kiểm soát sau vay cũng như tái cấp hạn mức. Tự động hóa có thể giảm thiểu sự không nhất quán và chậm trễ trong việc thu thập dữ liệu tài chính và thông tin khách hàng bắt buộc khác theo cách thủ công. Tác giả đề xuất hệ thống mới cần đáp ứng một số các cấu phần như sau:
Trong đó, hệ thống mới cần ghi nhận, lưu trữ và tích hợp dữ liệu khách hàng, dữ liệu dự án, tài sản đảm bảo cũng như các mẫu biểu cần thiết của các khoản vay để tái sử dụng, giúp tiết kiệm thời gian khi sử dụng các tài nguyên sẵn có. Một trong những công tác quan trọng nhất của quy trình đánh giá rủi ro trong thẩm định khoản vay tại NHTM là đánh giá rủi ro tài chính của khách hàng. Hệ thống mới với công nghệ tiên tiến, cho phép tự động trích xuất dữ liệu tài chính liên quan cần thiết để đánh giá rủi ro tín dụng từ phần mềm kế toán, tờ khai thuế và các tài liệu khác, tích hợp kỹ thuật phân tích, dự báo tài chính tự động. Lợi ích thực sự của việc thu thập dữ liệu điện tử và trích xuất dữ liệu tài chính tự động là mang lại nhiều thời gian hơn cho chuyên viên thẩm định thực hiện đánh giá rủi ro, bao gồm phân tích tỷ lệ và các mô hình dự báo để đánh giá rủi ro tài chính của người đi vay, đánh giá rủi ro của dự án và tài sản đảm bảo và khả năng hoàn trả khoản vay của chủ đầu tư. Hệ thống cũng bao gồm xếp hạng rủi ro tự động dựa trên mô hình xác suất vỡ nợ (PD) và tổn thất mặc định (LGD), các công cụ cung cấp ngay lập tức các chỉ số rủi ro cần thiết để đánh giá khoản vay. Cuối cùng, hệ thống cũng cần cung cấp tính năng tự động quyết định phê duyệt hoặc từ chối khoản vay dựa trên các chính sách và khẩu vị rủi ro được thiết lập và các tham số được tính toán ứng với khoản vay.