Thông tin tín dụng là yếu tố mang tính sống còn đối với hoạt động thẩm định tín dụng KHCN của mỗi ngân hàng. Nếu thiếu thông tin tín dụng về khách hàng, sẽ không tránh khỏi dẫn đến chất lượng thẩm định kém, đưa ra các quyết định sai lầm. Đặc biệt thực trạng công nghệ kỹ thuật ngày càng phát triển như hiện nay, công nghệ làm giả thông tin ngày càng tinh vi, phổ biến và khó bị phát hiện hơn. Vậy nên, nhu cầu thông tin tín dụng trong công tác thẩm định ngày càng cần lớn về cả số lượng và chất lượng. Tác giả đề xuất các giải pháp kết hợp với việc li ên kết với các Công ty F intech, có thể giúp hỗ trợ đắc lực nâng cao chất lượng của công tác thẩm định, chi tiết như sau:
Thứ nhất, MB cần ưu tiên hàng đầu công tác nghiên cứu và triển khai phương pháp chấm điểm tín dụng sử dụng Big Data và AI. Thông thường, để xác định mức độ an toàn tín dụng của b n đi vay, ngân hàng thường dựa vào dữ liệu thể hiện trực tiếp khả năng tài ch nh của khách hàng, bao gồm hợp đồng lao động, sao k lương, lịch sử tín dụng được ghi nhận trên các trung tâm thông tin tín dụng của nhà nước hoặc tư nhân (gọi chung là CIC). Tuy nhiên các phương pháp này còn nhiều hạn chế. Những người chưa từng đi vay, chưa từng mở thẻ sẽ không có lịch sử tín dụng. Đồng thời trong nhiều lĩnh vực, người mở thẻ không có hợp đồng lao động, sao kê lương phản ánh đúng thu nhập thực tế... Kể cả đối với những người đã đi vay, sau nhiều năm hoàn cảnh tài chính cá nhân của khách hàng cũng đã thay đổi, thông tin ghi nhận trên CIC không còn cập nhật. Trong khi đó với phương pháp chấm điểm tín dụng sử dụng Big Data và AI, tất cả dữ liệu đều có giá trị. Chẳng hạn dữ liệu hành vi, thói quen mua sắm online, viễn thông, thanh toán các loại cước phí, thậm chí dữ liệu sức khỏe.. .Cụ thể dù một khách hàng không có bất kỳ khoản vay ngân
hàng nào nhưng họ vẫn có nhiều khoản khác cần thanh toán hàng tháng. Việc trả tiền đúng hẹn có thể phần nào xác định mức độ an toàn tín dụng của khách hàng. Ví dụ bạn trẻ trả hóa đơn điện thoại di động trả sau đúng định kỳ, nhân viên văn phòng thanh toán theo đúng yêu cầu các hóa đơn tiền điện, nước, Internet hay tiện ích khác. Khả năng chi ti êu trực tuyến, mua sắm online... cũng tạo nên những thước đo mới. Những dữ liệu như vậy có thể cung cấp thông tin quan trọng về cách mọi người xử lý nghĩa vụ tài chính của mình, cách họ tôn trọng kỷ luật trong việc thanh toán đúng hạn. Đây là chính là con đường tạo ra nguồn dữ liệu thay thế cho các ngân hàng trong việc đánh giá uy t n người dùng.
Thứ hai, cần thiết phải sớm xây dựng hệ thống công nghệ thông tin nhân thân KHCN, được liên kết giữa các ngân hàng và các cơ quan hành chính nhà nước có liên quan, các cơ quan pháp luật của nhà nước, hoặc li ên kết với các công ty F intech, kết hợp giữa sự phát triển của khoa học công nghệ vào công tác thẩm định. Theo đó các Công ty F intech sẽ cung cấp các kho dữ liệu nhân thân khách hàng, các thông tin về các Tổ chức có li ê n quan đến Khách hàng: Các doanh nghiệp/Hộ kinh doanh do Khách hàng đứng tên, hoặc nơi KH công tác,...hoặc các thông tin cảnh báo rủi ro về nhân thân của khách hàng: ví dụ đã từng hoặc đang có tiền án tiền sự, đang trong thời gian điều tra của cơ quan công an, hoặc các cảnh báo về có hành vi lừa đảo/chiếm đoạt tài sản,...để giúp Ngân hàng loại bỏ các đối tượng khách hàng có rủi ro ngay từ khi tiếp nhận hồ sơ, giúp tránh mất thời gian đối với các đối tượng Khách hàng rủi ro cao, hạn chế nguy cơ cho vay sai đối tượng, hạn chế nguy cơ che ấu làm giả thông tin của khách hàng. Có như vậy, thông tin tín dụng mới đảm bảo có tính xác thực nhất, cập nhật nhất và có tính pháp lý nhât. Các ngân hàng có thể phải bỏ tiền để mua kho dữ liệu này, phục vụ cho hoạt động kinh doanh, thẩm định KHCN.
Thứ ba, tăng cường nghiên cứu, đưa ra các báo cáo ngành đối với mỗi ngành nghề hoạt động sản xuất kinh oanh, giúp đưa ra những đặc điểm đặc trưng, những tập quán kinh doanh, những rủi ro có thể lường trước, những chỉ số hợp lý của ngành: như tỷ suất lợi nhuận, vòng quay vốn lưu động...giúp phục vụ công tác thẩm định một cách chân thực và phù hợp với thực tế nhất. Ngân hàng cũng có thể li n
kết với các công ty F intech để ứng dụng công nghệ vào các hoạt động: tìm kiếm thông tin về ngành nghề sản xuất kinh doanh, các thông tin về thị trường đầu vào, đầu ra, cảnh báo rủi ro về thị trường. Trường hợp khách hàng vay vốn làm chủ các doanh nghiệp, hoặc đơn thuần có nguồn thu nhập từ các hộ kinh doanh (ví dụ nhà hàng ăn uống, cửa hàng buôn bán hàng hóa quần áo, tạp hóa,.), việc li ên kết với các Công ty F intech, có thể giúp MB có thêm được nguồn thông tin quan trọng từ các oanh nghiệp hộ kinh oanh này: thông tin về tình trạng hoạt động, thông tin về doanh số, thông tin về mức độ hài lòng, phản hồi của của người mua/khách hàng, thông tin về bạn hàng, .hoặc các thông tin về cảnh báo rủi ro khác (v ụ ngừng hoạt động/cháy nổ hỏa hoạn/nợ thuế/.) giúp bộ phận thẩm định tiếp cận được các nguồn thông tin quan trọng, mà thông thường khó có thể tiếp cận được.
Thứ tư, đầu tư nghiên cứu xây dựng, thiết lập một hệ thống các thông tin tín dụng KHCN trong nội bộ của ngân hàng, có đầy đủ các thông tin về từng ngành nghề kinh doanh, tình hình kinh tế thị trường, bất động sản, mạng lưới thông tin những doanh nghiệp tại Việt Nam. và phải được cập nhật thường xuyên. Việc liên kết với các doanh nghiệp Fintech sẽ giúp MB nhanh chóng thực hiện được điều này. Ví dụ F intech có thể cung cấp, hiển thị các thông tin tham khảo về giá đất, về các dấu hiệu sốt về giá đất, các rủi ro nguy cơ bong bóng bất động sản cho cán bộ thẩm định đối với việc nhận và quản lý Tài sản bảo đảm, hoặc cung cấp các thông tin về tham khảo các mức giá cho thu bất động sản tương tự, nhu cầu thu nhà tại địa bàn, từ đó giúp cán bộ thẩm định nhanh chóng đánh giá được khả năng cho thu và mức giá cho thu đối với nguồn thu từ cho thu tài sản của khách hàng,.
Thứ năm, đầu tư nghiên cứu xây dựng, thiết lập một kho lưu giữ các thông tin cảnh báo rủi ro, tổng hợp được từ tất cả các nguồn tham khảo, nguồn thừ nội bộ (từ các phòng quản lý rủi ro gian lận, khối kiểm tra kiểm soát tuân thủ nội bộ, từ các chuyên gia phê duyệt..), và các nguồn tham khảo từ b ên ngoài. Việc liên kết với các Công ty intech sẽ giúp MB có được một kho giữ liệu lớn về các thông tin cảnh báo rủi ro từ nguồn tham khảo b n ngoài. V ụ intech có thể cung cấp các thông tin về các ự án chung cư chậm bàn giao, hoặc có ấu hiệu xảy ra tranh chấp, lừa đảo, hoặc có nguy cơ không đảm bảo tính pháp lý để cấp Giấy chứng nhận quyền sử
dụng đất, giúp cho bộ phận thẩm định phát hiện được rủi ro ngay từ khi tiếp nhận hồ sơ, và sẽ đưa ra các biện pháp cần thiết nhằm hạn chế tối đa rủi ro về tài sản đảm bảo, về phương án vay vốn ; hoặc các cảnh báo rủi ro về Công ty nơi khách hàng công tác: rủi ro về nguy cơ phá sản, nợ thuế, ngừng hoạt động, hoặc thông tin ban lãnh đạo công ty giúp cán bộ thẩm định đối chiếu có đúng khách hàng làm tại vị trí đó tại Công ty hay không, .... Ngoài ra các Công ty Fintech cũng có thể cung cấp một kho dữ liệu lớn các thông tin cảnh báo rủi ro về mặt nhân thân khách hàng như nội dung đã nêu phần thứ nhất.
Tác giả đánh giá, việc áp dụng sự phát triển của khoa học kỹ thuật, li ên kết với các công ty F intech sẽ tạo ra một bước đột phá lớn, quan trọng trong khâu thu thập thông tin của hoạt động thẩm định. Giúp các cán bộ thẩm định tiếp cận được một hệ thống lớn các thông tin sâu hơn, rộng hơn, chi tiết hơn về mọi mặt của khách hàng và phương án vay vốn. Từ đó giúp cho cán bộ thẩm định có cái nhìn đầy đủ và tổng quát nhất về khách hàng vay vốn, giúp cho đưa ra được các quyết định đúng đắn hơn, đưa ra các giải pháp kiềm chế rủi ro tốt hơn, giúp nâng cao chất lượng thẩm định, giảm thời gian xử lý hồ sơ, tăng mức độ hài lòng của Khách hàng và tăng năng lực cạnh tranh cho MB.
3.2.3. Hoàn thiện quy trình tín dụn g kh á ch h à n g cá n h â n th eo h ướng bổ sung ứng dụng mô hình phê duyệt tự động
Trên cơ sở yêu cầu của Ủy ban Basel về việc triển khai xây dựng các mô hình lượng hóa rủi ro, cũng như yêu cầu nâng cao năng lực quản trị nội bộ, hỗ trợ hoạt động kinh doanh hiệu quả, bền vững từ đó mang lại giá trị to lớn về dài hạn cho khách hàng, cổ đông và đối tác. MB cần chủ động nghiên cứu triển khai xây dựng và ứng dụng các mô hình theo phương pháp ti n tiến đối với từng loại rủi ro đảm bảo độ chính xác cao, từng bước ứng dụng vào hoạt động kinh doanh và quản trị điều hành theo thông lệ thực hành các tổ chức tín dụng quốc tế.
Các năm tới, cần thiết phải thực hiện đẩy nhanh dự án đo lường rủi ro tín dụng (dự án PD) một cách quyết liệt, sâu rộng, với sự tham gia của nhiều đơn vị và chi nhánh trên toàn hệ thống nhằm mục ti u đẩy nhanh các ứng dụng trong hoạt động kinh doanh. Tham khảo và xây dựng các mô hình xếp hạng tín dụng (A Score/B
Score/Rating), mô hình đo lường xác suất vỡ nợ (PD) và phần mềm tương ứng cho các phân khúc khách hàng (Cá nhân, SME, CIB, FI) theo phương pháp luận tiên tiến, phù hợp với thông lệ, đặc điểm dữ liệu, khách hàng của MB. Ngoài ra, có thể đồng thời tập trung triển khai các mô hình đo lường rủi ro tín dụng theo phương pháp nâng cao (IRB): LGD - Ước lượng tỷ lệ tổn thất dự kiến và EAD - Ước lượng giá trị dư nợ tại thời điểm vỡ nợ từng bước chuẩn hóa đo lường tổn thất của khách hàng chính xác, tính toán vốn dựa trên kết quả xếp hạng tín dụng nội bộ.
Tăng cường việc ứng dụng công nghệ thông tin trong hoạt động của MB; ứng dụng thành công các công nghệ nổi bật của cách mạng 4.0 như: Điện toán đám mây (cloud computing), phân tích dữ liệu lớn (Big data analytics), trí tuệ nhân tạo (Artificial intelligence), chuỗi khối (Block chain), robot tự động.... vào các hoạt động nghiệp vụ để tạo ra những thay đổi cơ bản trong cách thức quản lý, điều hành và cung cấp dịch vụ ngân hàng.
3.2.4. Hoàn thiện các nội dung thẩm định trong hoạt động cho vay khách hàngcá nhân cá nhân
Nội dung thẩm định nên được quy định một cách linh hoạt, phù hợp với nhiều những đối tượng khách hàng khác nhau và linh động trong từng trường hợp. Cần thường xuyên cập nhật bổ sung, chỉnh sửa về quy trình tín dụng, quy trình thẩm định, song song với cải tiến nội dung thẩm định. Trong quá trình công tác tại MB, bằng kinh nghiệm công tác của mình, tác giải có đề xuất những giải pháp nhằm cải tiến nội dung thẩm định như sau:
- Nội dung thẩm định pháp lý: cần nghiên cứu, ban hành, cập nhật những sản phẩm, hoặc quy định mở rộng liên quan đến chương trình cho vay người nước ngoài đang sinh sống và làm việc tại Việt Nam, hoặc những khách hàng người Việt Nam có vợ/chồng là người nước ngoài để nhằm mở rộng th m đối tượng khách hàng phục vụ, tăng t nh cạnh tranh của MB.
- Nội dung thẩm định năng lực tài chính của KH: cần chuẩn hóa và chi tiết hơn hướng dẫn thẩm định đối với những loại nguồn trả nợ của khách hàng, mở rộng thêm những hướng dẫn thẩm định về các loại nguồn thu nhập hợp pháp của khách hàng, có thể nghiên cứu ban hành những chính sách ghi nhận thu nhập linh hoạt dựa
trên lượng tài sản tích lũy của khách hàng, để có được lượng tài sản tích lũy như vậy, thì thu nhập của khách hàng phải đạt mức như nào...ngoài ra cần tăng cường hướng dẫn chi tiết hơn cách thức ghi nhận nguồn thu đối với hoạt động góp vốn vào doanh nghiệp, cần phải bổ sung thêm các hướng dẫn thẩm định chi tiết đánh giá tình hình hoạt động của công ty, giúp giảm thiểu những sai sót có thể xảy ra; bổ sung hướng dẫn ghi nhận thu nhập sau khi đã loại trừ nghĩa vụ thuế...
3.2.5. Cải tiến công cụ, ph ươn g ph áp đo lường hiệu quả hoạt động thẩm địnhtín dụng khách hàng cá nhân tín dụng khách hàng cá nhân
Hiện nay, công tác đo lường chất lượng thẩm định tín dụng KHCN tại MB mới dừng lại ở những chỉ tiêu khá đơn giản như đánh giá năng suất thẩm định, đánh giá thời gian xử lý hồ sơ SLA và đánh giá chất lượng tín dụng KHCN. Tuy nhiên, như vậy là chưa đủ để phản ánh hết được chất lượng của hoạt động thẩm định tín dụng KHCN. MB có thể mở rộng đánh giá th m một số chỉ ti u định lượng khác để đánh giá hiệu quả của hoạt động thẩm định KHCN như: Đo lường số lượng hồ sơ giả mạo, hồ sơ ưới chuẩn được phát hiện ra; đo lường số lượng rủi ro mới được phát hiện ra, đo lường số lượng khách hàng xấu được phát hiện ra, hay các chỉ số về chi phí thẩm định tín dụng/lợi ích tín dụng của phương án mang lại; Chỉ số về những sai phạm mắc phải/tổng số phương án thẩm định, Chỉ số hài lòng nội bộ về chất lượng thẩm định .
MB cần phải thiết lập một bộ phận, một đơn vị độc lập nhằm theo dõi riêng chất lượng của công tác thẩm định tín dụng KHCN, đồng thời phát hiện ra các sai phạm, các hành vi gian lận trong công tác ghi nhận năng suất chất lượng thẩm định, đảm bảo theo dõi một cách khách quan và chân thực nhất.
3.2.6. Ba n h à n h cá C ch ươn g trì n h th í đ U a, sá n g kiến, giải pháp nhằm hỗ trợ công tác thẩm định khách hàng cá nhân, cải tiến chất lượng thẩm định.
Các sáng kiến được áp dụng phải là các sáng kiến có tính khả thi, áp dụng vào thực tiễn, giúp đem lại giá trị cho ngân hàng, giúp hỗ trợ công tác thẩm định KHCN được tốt hơn ; một số sáng kiến, hoặc giải pháp có thể triển khai như:
- Xây dựng bộ mẫu câu chuẩn trong phân tích, đánh giá tại báo cáo thẩm định, xây dựng bộ điều kiện quản lý tương ứng đối với mỗi trường hợp pháp lý phát sinh:
giúp cho người dùng bỏ qua được các bước đánh máy những nội dung thông dụng, giúp lưu ý được các điều kiện cần thiết khi cho vay đối với mỗi trường hợp, mỗi tình huống phát sinh cụ thể.
- Thành lập bộ phận hỗ trợ thẩm định: giúp san sẻ bớt, thực hiện bớt những công việc khác mà CVTĐ phải làm trước đây như: Làm và lập các báo cáo quản trị, công tác chấm xếp hạng tín dụng định kỳ, rà soát hồ sơ thanh tra.
- Cải tiến hệ thống hiển thị lịch sử trả nợ chi tiết đối với các khách hàng cũ đã có quan hệ tín dụng tại MB, ví dụ như liệt kê các kỳ phát sinh chậm thanh toán, số tiền chậm, số ngày chậm từng kỳ.
- Bổ sung tính năng tìm kiếm những người có liên quan đến khách hàng đang vay vốn tại MB.
3.2.7. Nâ n g cao tín h độc lập về ý kiến, tính khách quan giữa thẩm định với ýkiến của khối kinh doanh và cấp phê duyệt khi ra quyết định tài trợ tín dụng kiến của khối kinh doanh và cấp phê duyệt khi ra quyết định tài trợ tín dụng