4.2.3.1. Xây dựng và duy trì hiệu quả cơ chế kiểm tra và giám sát hoạt động của hệ thống xếp hạng tín dụng; tiến hành công tác rà soát kiểm định và cải tiến hệ thống định kỳ
Hệ thống xếp hạng tín dụng của một ngân hàng ở mức độ tiên tiến là nền tảng cho thực hành quản trị rủi ro tín dụng và đóng một vai trò quan trọng trong định giá, dự trữ, quản lý danh mục, đánh giá khả năng sinh lời, mô hình hóa vốn kinh tế và kế hoạch hóa vốn dài hạn. Thế nhưng, chính những ứng dụng đa dạng và nòng cốt ấy đã đặt những áp lực khổng lồ lên hệ thống xếp hạng, bởi các hậu quả của hệ thống xếp hạng và các thước đo rủi ro kém chính xác, nếu có, là rất lớn và có tác động dây chuyền trong toàn bộ hoạt động của ngân hàng. Hơn thế, vì hệ thống xếp hạng và các thước đo rủi ro của nó đã được tích hợp vào quá trình ra quyết định tín dụng của các NHTM, các động cơ xung đột có thể nảy sinh và nếu không được quản lý chặt chẽ, có thể dẫn đến các xếp hạng quá lạc quan hay định kiến.
Để xử lý các vấn đề trên, các NHTM cần thiết kế và triển khai cơ cấu kiểm soát với các nhân tố: độc lập, minh bạch, liên tục, phân định trách nhiệm rõ ràng, cơ chế sử dụng kết quả xếp hạng, rà soát hệ thống xếp hạng, kiểm toán nội bộ và giám sát của Hội đồng quản trị và Ban quản lý cấp cao chặt chẽ . Đồng thời, dù các ngân hàng có thể linh hoạt trong việc kết hợp các nhân tố trên trong hoạt động, song quan trong nhất, họ vẫn phải tích hợp công việc kiểm tra và kiểm soát đầy đủ để đảm bảo r ng hệ thống quản trị rủi ro tín dụng hoạt động đúng đắn.
Do quá trình vận động liên tục của nền kinh tế, tình hình sức khỏe của các Doanh nghiệp với tư cách là thực thể trong môi trường kinh tế luôn có sự thay đổi và biến động. Do vậy, bên cạnh sự biến đổi theo đặc trưng hoạt động của từng Doanh nghiệp cụ thể thì các thông tin tài chính và phi tài chính của Doanh nghiệp còn dịch chuyển theo từng giai đoạn của chu kỳ kinh tế. Cơ cấu tổng thể khách hàng Doanh nghiệp của OceanBank cũng có thể sẽ có sự biến động khi nhiều thực thể khách hàng mới xuất hiện do hoạt động mở rộng cơ số khách hàng của Ngân hàng, hoặc mất đi do Doanh nghiệp bị phá sản hoặc trở thành khách hàng của ngân hàng đối thủ khác. Thực tế này đòi hỏi cách thức cho điểm từng chỉ tiêu cần có sự cập nhật để phù hợp với những giai đoạn kinh tế cụ thể, những tổng thể khách hàng cụ thể. Do vậy, trong phạm vi luận văn tác giả đề xuất Ngân hàng cầng xem xét, sửa đổi, bổ sung hệ thống XHTD định kỳ hàng năm, trên cơ sở số liệu, thông tin khách hàng mà Ngân hàng thu thập đượcc, kết hợp đối chiếu với thông tin cung cấp từ Trung tâm Thông tin tín dụng của NHNN Việt Nam CIC
4.2.3.2. Nâng cao khả năng dự báo rủi ro của hệ thống xếp hạng đặc biệt phát triển thêm cấu phần cho phép lượng hóa xác suất vỡ nợ của từng khách hàng (PD)
Để nâng cao ứng dụng của hệ thống xếp hạng tín dụng trong các ứng dụng quản trị rủi ro ngân hàng nói chung và quản trị rủi ro tín dụng nói riêng, một công việc mà các ngân hàng cần thực hiện là nâng cao khả năng dự báo rủi ro của hệ thống, mà đặc biệt là khả năng dự báo xác suất không trả được nợ của khách hàng. Công việc này có thể thực hiện dựa trên các giải pháp sau:
Phối h p linh ho t các phƣơng pháp luận x p h ng: Thay vì chỉ áp dụng phương pháp quan điểm chuyên gia, OceanBank cần mở rộng việc sử dụng mô hình
thống kê và phối hợp linh hoạt việc áp dụng các phương pháp này theo đặc điểm riêng của từng tiểu hệ thống cho các nhóm ngành, quy mô, sản phẩm khác nhau...Việc phân tích ưu điểm và hạn chế của ba phương pháp xếp hạng khách hàng ở chương 1, đề tài này đã cho thấy, không có phương pháp nào là phương pháp tốt nhất cho mọi ngân hàng và mọi khách hàng, mà chỉ có phương pháp nào là phương pháp phù hợp nhất với mục tiêu, nền tảng kinh doanh, đối tượng khách hàng và tính chất rủi ro của khoản nợ của tổ chức tín dụng. Với các khách hàng doanh nghiệp nhỏ, do số lượng khách hàng nhiều và dư nợ của từng khoản vay nhỏ cần có quy trình quyết định tín dụng ngắn gọn, các đặc tính rủi ro lại đồng nhất nên việc áp dụng các mô hình thống kê để xếp hạng khách hàng là phù hợp. Tuy nhiên, ngay cả với các sản phẩm tín dụng này, can thiệp của các chuyên gia tín dụng vẫn là cần thiết nếu những khách hàng vay quan trọng hoặc khoản vay có độ phức tạp cao. Ngược lại, với đối tượng doanh nghiệp vừa và lớn, do các quyết định tín dụng sẽ có ảnh hưởng lớn hơn tới rủi ro tín dụng toàn hàng và do một số thông tin về doanh nghiệp không dễ phân tích bởi các mô hình, sự gia tăng về mức độ can thiệp của chuyên gia vào quá trình xếp hạng là cần thiết và trong nhiều trường hợp là không thể mô hình hóa. Như vậy, việc ứng dụng mô hình nào trong quyết định tín dụng của ngân hàng có tính linh hoạt rất cao và phụ thuộc vào bối cảnh cụ thể của ngân hàng và khách hàng. Do những bất cập về cơ sở dữ liệu hiện thời của OceanBank, hiệu quả của hệ thống xếp hạng xây dựng dựa trên mô hình thống kê trong những giai đoạn đầu tiên sẽ bị hạn chế rất nhiều. Kết quả xếp hạng chỉ có thể sử dụng như một cơ sở tham chiếu cho hạng được tạo ra bởi hệ thống dựa trên quan điểm chuyên gia. Tuy nhiên, tính hiệu lực của mô hình có thể cải thiện theo thời gian, khi ngân hàng dần bổ sung khung chính sách, cơ sở dữ liệu, tham số...Khi đã hội tụ đủ các điều kiện, ứng dụng mô hình thống kê chắc chắn sẽ mang lại những lợi ích rất lớn. Hướng đi này không chỉ đúng trên lý thuyết, mà nó chính là lộ trình phổ biến cho hầu hết các ngân hàng thương mại trên thế giới bởi hai yếu tố: i quan điểm chuyên gia là phương pháp đã có ứng dụng lâu đời và ở một mức độ nào đó, mọi ngân hàng đều sở hữu sẵn nguồn lực này, ii cơ sở dữ liệu, tiền đề tiên quyết cho các mô hình
thống kê, là thách thức chung cho mọi ngân hàng, kể cả các ngân hàng tiên tiến.
Đo lƣờng, lƣ ng hóa xác su t không trả ƣ c n c a khách hàng:
Một trong những yêu cầu của Basel II là các ngân hàng phải ước lượng, tính toán được các tham số rủi ro tín dụng, trong đó xác suất vỡ nợ PD của từng khách hàng là tham số có ý nghĩa quan trọng nhất. Xác suất vỡ nợ của từng khách hàng nếu được tính sẽ cho phép OceanBank so sánh kết quả đánh giá của mình với kết quả đánh giá của các Ngân hàng khác về cùng một đối tượng khách hàng, từ đó có những điều chỉnh thích hợp về mặt quản trị rủi ro theo khách hàng. Hơn nữa, dựa trên PD, Ngân hàng có thể tiếp tục phát triển những ứng dụng định lượng cao cấp hơn như việc thực hiện trích lập dự phòng rủi ro tín dụng theo tổn thất kỳ vọng Expected loss , định giá lãi suất khoản vay dựa trên rủi ro…
Để phát triển thêm cấu phần cho phép lượng hóa xác suất vỡ nợ PD . Do tính chất phức tạp và trên cơ sở kết quả nghiên cứu các thông lệ tốt nhất, luận văn đề xuất như sau:
Về phương pháp tiếp cận theo ngành, quy mô khách hàng:
OceanBank có thể tham khảo phương pháp tiếp cận lượng hóa PD của công ty Standard&Poor’s như sau: i Với các nhóm ngành, khách hàng có rủi ro thấp hoặc thiếu nhiều thông tin về lịch sử vỡ nợ, có thể sử dụng kinh nghiệm của các chuyên gia, kết hợp với dữ liệu và các công cụ thống kê để lựa chọn các nhân tố rủi ro và trọng số của chúng nh m tối đa hóa khả năng dự báo PD, ii Với các nhóm ngành, khách hàng có mức độ rủi ro cao hơn và với các khách hàng doanh nghiệp vừa và nhỏ, một hệ thống các mô hình thống kê định lượng sẽ được sử dụng để đánh giá rủi ro tín dụng và xác suất không trả được nợ.
Về quy trình lượng hóa xác suất không trả được nợ :
- Trích xuất và tập hợp dữ liệu thông tin định vị khách hàng và tình trạng tín dụng của khách hàng từ hệ thống cơ sở dữ liệu của Ngân hàng với chiều dài dữ liệu tối thiểu 5 năm theo quy định của Basel II.
nợ Vỡ nợ theo Basel II là có nợ quá hạn trên 90 ngày thực tế cho từng hạng.
- Như vậy, mỗi hạng trên thang hạng sẽ có một tỷ lệ khách hàng vỡ nợ được quan sát trong một khoảng thời gian đủ dài tối thiểu 5 năm hoặc một chu kỳ kinh tế . Nếu các tỷ lệ này giảm dần theo các hạng tín dụng có chất lượng tốt dần lên, thì có thể sử dụng như các xác suất vỡ nợ tương ứng cho các khách hàng trong hạng. Trong trường hợp các tỷ lệ này không giảm theo các hạng tín dụng có chất lượng tốt, cần tiến hành giải pháp cải thiện hiệu năng của mô hình xếp hạng để đảm bảo khả năng phân biệt khách hàng của mô hình và tính hợp lý của việc phân chia hạng khách hàng.
4.2.4. iải pháp khác có liên quan
Nâng cao năng lực cán bộ tín dụng: Phân tích tín dụng doanh nghiệp là nghiệp vụ phức tạp, đòi hỏi nền tảng kiến thức chuyên môn về tài chính doanh nghiệp vững vàng và thâm niên kinh nghiệm công tác. Nếu trình độ chuyên môn của cán bộ tín dụng còn non yếu và chưa có nhiều kinh nghiệm thì rất dễ ảnh hưởng đến năng lực đánh giá và chấm điểm của cán bộ với khách hàng, đặc biệt là những khách hàng có các chỉ tiêu phi tài chính đòi hỏi phải có nhiều kinh nghiệm và chiều sâu phân tích, do đó rất dễ dẫn tới kết quả XHTD của khách hàng thiếu chính xác. OceanBank cần chú trọng hơn nữa tới hoạt động tập huấn, đào tạo định kỳ nh m cập nhật kiến thức, nân cao kỹ năng cho các cán bộ tín dụng. Bên cạnh đó, việc soạn thảo các văn bản quy định, quy trình, hướng dẫn, tài liệu đào tạo cần thể hiện được sự toàn diện, tránh nội dung hướng dẫn mang tính đại khái, chung chung, dễ gây những cách hiểu và tác nghiệp khác nhau; đặc biệt là những chỉ tiêu liên quan đến đánh giá triển vọng phát triển của ngành hoặc định hướng quan hệ tín dụng,…
Bên cạnh đó, OceanBank cần thực hiện kiểm tra, đánh giá định kỳ hoặc đột xuất về mức độ trung thực và tính chính xác của các chi nhánh trong việc chấm điểm, XHTD khách hàng. Ban hành những quy định khen thưởng đối với các chi nhánh, cá nhân thực hiện tốt quy trình, hướng dẫn; đồng thời có chế tài xử phạt đối những hành vi sai phạm, thiếu trung thực, thiếu khách quan trong việc chấm điểm tín dụng khách hàng.
4.3. Một số ki n nghị
4.3.1. Kiến nghị đối với Bộ tài chính về việc hoàn thiện chuẩn mực kế toán
Để có thể hướng tới áp dụng những tiêu chuẩn quản trị rủi ro tín dụng hiện đại trên toàn hệ thống Ngân hàng như Basel II, Bộ tài chính cần hoàn thiện hệ thống chuẩn mực kế toán Việt Nam phù hợp với các chuẩn mực kế toán Quốc tế như IFRS, US GAAP,…đảm bảo nguyên tắc thống nhất trong việc lập BCTC. Có như vậy thì việc phân loại, tính toán số liệu, căn cứ để phân tích, đánh giá các chỉ tiêu tài chính mới thực sự đáng tin cậy. Qua đó giúp cho việc đánh giá xếp hạng doanh nghiệp của các ngân hàng chính xác hơn và có thể so sánh tương đối với các doanh nghiệp nước ngoài tương đương về mức độ rủi ro tín dụng.
Bên cạnh việc hoàn thiện các chuẩn mực kế toán đối với doanh nghiệp, Bộ Tài chính cũng cần tiếp tục hoàn thiện các chuẩn mực kế toán trong hoạt động các Ngân hàng thương mại. Chẳng hạn, các chuẩn mực kế toán về phân loại nợ hoặc trích lập dự phòng rủi ro là rất quan trọng để hướng dẫn các ngân hàng thương mại sớm tiếp cận được với những tiêu chuẩn quốc tế về quản lý rủi ro nh m đảm bảo an toàn trong hoạt động tín dụng của từng ngân hàng nói riêng và của toàn hệ thống ngân hàng Việt Nam nói chung.
4.3.2. Kiến nghị đối với NHNN về việc phát triển nhanh và mạnh hơn hoạt động của Trung tâm thông tin tín dụng CIC
Trung tâm thông tin tín dụng CIC là nơi tập trung toàn bộ dữ liệu về khách hàng tín dụng, phục vụ việc khai thác những thông tin khách hàng vay vốn nh m ngăn ngừa rủi ro tín dụng của các NHTM và các tổ chức tài chính khác. Tuy nhiên, trong thời gian qua hiệu quả cung cấp thông tin CIC vẫn chưa đáp ứng được vai trò của mình. Thông tin của CIC chỉ tập trung vào các báo cáo tài chính và lịch sử nợ xấu của khách hàng tạ các ngân hàng. Cấu trúc mô hình dữ liệu của CIC chưa đủ tổng quan và hoàn thiện, đặc biệt thiếu hẳn việc lưu trữ các thông tin phi tài chính. Hơn nữa, các bản tin do CIC cung cấp chưa được ổn định và kịp thời, gây khó khăn trong nhu cầu tham chiếu thông tin trong hoạt động đánh giá, phân tích khách hàng hàng ngày của các NHTM. Do vậy, trong thời gian tới NHNN cần phát triển nhanh và mạnh hơn hoạt động của Trung tâm CIC để hoàn thiện hệ thống cung cấp thông
tin, phòng ngừa rủi ro tín dụng kịp thời và chính xác cho các NHTM. Cụ thể:
CIC cần tăng cường việc thu thập thông tin, xử lý quản trị thông tin đầu vào nh m tạo cơ sở dữ liệu tốt, tin cậy để phục vụ công tác giám sát của NHNN và hoạt động ngăn ngừa rủi ro của các NHTM. Đặc biệt chú trọng việc nâng cao chất lượng thông tin đầu vào, thường xuyên cập nhật đảm bảo thông tin đầy đủ, chính xác, đồng thời tăng cường phát triển các sản phẩm thiết thực, hữu ích, nâng cao chất lượng các báo cáo và bản tin, đẩy mạnh công tác truyền thông quảng bá để các NHTM hiểu rõ và chủ động khai thác thông tin phục vụ cho hoạt động tín dụng.
Mặt khác, để nâng cao trách nhiệm và chất lượng cung cấp thông tin cho các NHTM, bảo đảm lượng thông tin đầu vào chính xác và kịp thời, CIC cần đề xuất lên NHNN những biện pháp xử lý vi phạm cụ thể đối với các Ngân hàng không chấp hành đúng các quy định về cung cấp thông tin báo cáo. Đồng thời NHNN cần cải tiến các kênh cung cấp thông tin đầu ra đa dạng hơn,akịp thời hơn nh m đáp ứng nhu cầu thông tin khách hàng của NHTM. Về phía các NHTM phải thấy rõ việc cung cấp thông tin tín dụng là trách nhiệm cũng như lợi ích cho bản thân mỗi ngân hàng.
Ngoài ra, CIC cần hoàn thiện cấu trúc mô hình dữ liệu và hệ thống công nghệ thông tin để hoạt động cung cấp và truy xuất thông tin của các NHTM được thuận lợi, dễ dàng, giảm thiểu các hoạt động báo cáo thủ công b ng giấy tờ văn bản. Có như vậy việc lưu chuyển thông tin số liệu giữa các bên với nhau mới đảm bảo tính chính xác, kịp thời và an toàn, phục vụ cho công tác XHTD khách hàng của các NHTM được thực sự hiệu quả.
KẾT LUẬN
Với mục tiêu phân tích thực trạng hệ thống XHTD doanh nghiệp của Ngân