3.2.2.1. Nâng cao chất lượng thông tin phục vụ cho việc đánh giá đúng mức độ rủi ro của khoản vay
Hiện nay, HDBank Bắc Ninh đưa vào quy trình tín dụng áp dụng cho từng loại khách hàng: doanh nghiệp lớn, doanh nghiệp vừa và nhỏ, khách hàng cá nhân. Việc đưa vào quy trình mới, một số cán bộ tín dụng còn chưa nắm bắt được tất cả các nội dung, nhất là nhân viên mới. Chính điều này làm cho chất lượng thẩm định một số
khách hàng vay chưa cao. Vì vậy muốn nâng cao chất lượng thẩm định thì trước hết các cán bộ tín dụng phải nắm vững quy trình thông qua các buổi thảo luận về các quy trình mới để các cán bộ có thể trao đổi với nhau.
Mặt khác, thẩm định khách hàng vay không phải là một công việc đơn giản, nó yêu cầu cán bộ tín dụng không những phải có trình độ chuyên môn tốt mà còn phải có kỹ năng và kinh nghiệm. Để thẩm định khách hàng một cách chính xác trước khi quyết định cho vay thì cần chú ý hơn đến khâu thu thập thông tin.
Thẩm định tốt trước khi cho vay có thể tránh được rủi ro cho ngân hàng. Khó khăn lớn nhất trong quá trình thẩm định ở HDBank Bắc Ninh là thiếu thông tin, thông tin chưa cập nhật. Nhờ có thông tin đầy đủ về khách hàng mà người quản lý có thể đưa ra những quyết định cần thiết liên quan đến khoản vay, theo dõi và quản lý chúng. Vì vậy, ngoài các thông tin mà khách hàng cung cấp, ngân hàng cần tìm kiếm các thông tin bên ngoài báo cáo tài chính của khách hàng như về thị truờng sản phẩm, uy tín của khách hàng trên thị trường và với các ngân hàng khác, về tình trạng các tài sản thế chấp.
Thông tin về lịch sử tín dụng của khách hàng thường rất hạn chế, chủ yếu lấy từ hai nguồn chính là NHNN Việt Nam và HDBank. Đặc điểm chung của hai nguồn thông tin này là thiếu tính cập nhật thường xuyên và chủ yếu theo dõi các đối tượng đã tồn tại lâu năm trên thị trường. Còn đối với các doanh nghiệp mới hầu như chưa có thông tin. Bên cạnh đó, các thông tin phi tài chính cũng có tầm quan trọng không nhỏ trong việc ra quyết định cho vay. Do đó, cán bộ tín dụng cần tiến hành thu thập thông tin qua chính địa điểm sản xuất và cư trú của khách hàng. Hiện này phần lớn các thông tin của khách hàng đều do cán bộ tín dụng tự tìm hiểu dựa vào các mối quan hệ cá nhân. Đôi khi, các nguồn thông tin này không cập nhật, chưa chính xác. Do vậy, ngân hàng có thể xem xét cấp kinh phí để mua các nguồn thông tin của các cơ quan truyền thông, các văn phòng chuyên trách nghiên cứu thị trường...
3.2.2.2. Hoàn thiện hệ thống chấm điểm hiện có
Để nâng cao chất lượng QTRRTD, HDBank đã ban hành hệ thống chấm điểm tín dụng và phổ biến thực hiện trong toàn hệ thống.
Công ty dệt may Toàn Phát 0.61
5 1 0.02 8 0.0 1 0.36 2 0.58 2^ L8
Đánh giá về mô hình chấm điểm tín dụng hiện nay: mô hình chấm điểm tín dụng này do nước ngoài tư vấn, vì vậy, trong quá trình thực hiện đã nảy sinh một số điều bất hợp lý trong việc cho điểm các chỉ tiêu.
Tuy được xây dựng khá chi tiết và chính xác nhưng cán bộ tín dụng vẫn gặp khó khăn khi áp dụng do nhiều yếu tố, trong đó chủ yếu là các số liệu cung cấp từ khách hàng là chưa thật sự chính xác. Một báo cáo AAA cho phương án xin vay đôi khi vẫn chưa khẳng định được điều gì, khi mà số liệu của các báo cáo tài chính là rất khó kiểm soát. Chính vì vậy, tâm lý chung của cán bộ tín dụng là không xem trọng vấn đề chấm điểm tín dụng, đôi khi chỉ là làm lấy lệ, bởi việc cho vay vẫn phải dựa vào quá trình thẩm định, kinh nghiệm đánh giá của cán bộ tín dụng. Với hệ thống chấm điểm tín dụng dựa chủ yếu vào hồ sơ của khách hàng như hiện nay vẫn chưa thể là công cụ duy nhất trong khâu xét duyệt của ngân hàng, nó chỉ có thể là công cụ đóng vai trò hỗ trợ, bổ sung cho quá trình ra quyết định khi tất cả các yếu tố khác đã đạt yêu cầu.
Định hướng để hoàn thiện công cụ này là chuyển đổi từ hệ thống xếp hạng mang tính thủ công sang hệ thống tự động. Theo hệ thống này, khách hàng cần sử dụng dịch vụ sẽ cung cấp thông tin theo mẫu định sẵn cho nhân viên tín dụng. Các tiêu chí đánh giá được chọn lọc từ các thông tin về dữ liệu của khách hàng trong quá khứ, chương trình phần mềm sẽ tự động phân loại khách hàng vào nhóm tín dụng phù hợp nhất. Sau đó kết quả xếp hạng được trả trực tiếp cho khách hàng. Đi kèm với kết quả này là thông báo của ngân hàng về việc chấp nhận hoặc từ chối yêu cầu của khách hàng, các điều kiện về hạn mức và lãi suất... Ưu điểm của hệ thống này là sẽ giảm được sự sai sót cũng như các ý kiến chủ quan của nhân viên tín dụng trong quá trình đánh giá.
3.2.2.3. Áp dụng mô hình điểm số Z để đo lường rủi ro tín dụng
Việc tìm ra một công cụ để phát hiện dấu hiệu báo trước sự phá sản luôn là một trong những mối quan tâm hang đầu của các nhà nghiên cứu về tài chánh doanh nghiệp. Có nhiều công cụ đã được phát triển để làm việc này. Trong đó, chỉ số Z là công cụ được có thể sử dụng với độ tin cậy khá cao.HDBank nói chung và HDBank
Bắc Ninh nói riêng nên áp dụng mô hình chấm điểm tín dụng để nhận diện và phòng ngừa rủi ro.
Ví dụ:Áp dụng với một khách hàng là công ty dệt may Toàn Phát đang là khách hàng hiện hữu của HDBank chi nhánh Bắc Ninh sau khi đã được chi nhánh thẩm định nhưngđã xảy ra rủi ro tín dụng là không trả nợ gốc lãi đúng hạn và có nguy cơ mất vốn.
Công thức tính Z là:
Z = 1,2X1 + 1,4X2 + 3,3X3 + 0,6X4 + 0,999X5 Với:
X1 : vốn lưu động ròng / tổng tài sản X2 : lợi nhuận giữ lại / tổng tài sản
X3 : lợi nhuận trước thuế và lãi vay/ tổng tài sản X4 : thị giá cổ phiếu / giá trị nợ dài hạn
X5 : doanh thu / tổng tài sản
• Nếu Z > 2.99 Doanh nghiệp nằm trong vùng an toàn, chưa có nguy cơ phá sản
• Nếu 1.8 < Z < 2.99 Doanh nghiệp nằm trong vùng cảnh báo, có thể có nguy cơ phá sản
• Nếu Z <1.8: Doanh nghiệp nằm trong vùng nguy hiểm, nguy cơ phá sản cao.
Ninh đã có thể loại bỏ một khách hàng không tốt nhằm hạn chế tổn thất tín dụng từ khách hàng gây ra.