4 1.1.1 Khái niệm và đặc điểm của công ty tài chính
4.2.1 Chú trọng công tác thu thập thông tin tín dụng
Thực hiện việc quản lý dữ liệu tập trung, đảm bảo có sẵn thông tin cho các nhà quản trị khi đưa ra quyết định cho vay. Triển khai việc xếp hạng tín dụng đối với khách hàng vay, nâng cấp đảm bảo chính xác và kịp thời hệ thống thông tin báo cáo và quản trị rủi ro. Tăng cường việc sử dụng các thông tin liên bộ, liên ngành góp phần hỗ trợ trong việc đưa ra các quyết định tín dụng một cách chính xác.
Theo kết quả mô hình hồi quy Logistic ở chương 4, các yếu tố ảnh hưởng đến khả năng trả nợ khách hàng vay tại FE CREDIT được đánh giá bao gồm nhiều yếu tố, thuộc các nhóm yếu tố liên quan đến 3 nhóm chính: Thông tin nhân khẩu học của khách hàng, Khả năng của khách hàng và Đặc điểm của khoản vay. Kết quả của nghiên cứu cho thấy Tình trạng hôn nhân, Số người tham chiếu, Nghề nghiệp, Số năm cư trú, Số lượng khoản vay đã đóng, Số năm quan hệ với FE Credit có tác động tích cực đến khả năng hoàn trả các khoản vay của khách hàng cho công ty FE Credit. Do đó, sự gia tăng của các yếu tố này sẽ nâng cao khả năng trả nợ của khách hàng. Mặt khác, Giới tính có tác động tiêu cực đến khả năng trả nợ, tuy nhiên kết luận rút ra từ việc tham khảo của các công trình nghiên cứu đi trước cho thấy, yếu tố này chỉ mang tính chất đặc trưng cho mẫu quan sát nhất định nên việc đánh giá thường xuyên các yếu tố là vô cùng cần thiết. Kết hợp với đó, dựa trên các kết quả thu được trong nghiên cứu này, khuyến nghị các tổ chức tín dụng hoặc các cơ quan cho vay nên tìm kiếm các yếu tố ảnh hưởng đáng kể đến việc hoàn trả khoản vay trước khi cho khách hàng vay vốn để tăng khả năng hoàn trả nợ vay, kết hợp với theo dõi định kỳ khách hàng sẽ giúp đưa khách hàng đi đúng hướng và giám sát việc sử dụng hợp lý khoản vay mà họ có được.
Tuy nhiên thực tế, tồn tại rất nhiều yếu tố, có thể coi là yếu tố trọng tâm trong xét duyệt, tuy chưa có kết quả mang ý nghĩa thống kê trong nghiên cứu giai đoạn 2019 ở phạm vi cụ thể công ty FE Credit, nhưng tùy từng thời kỳ mà có thể có những
tác động nhất định đến khả năng trả nợ của khách hàng. Vì vậy, kết hợp với những tham khảo từ các công trình nghiên cứu về khả năng trả nợ vay của khách hàng cá nhân, tác giả xin được đề xuất một số giải pháp nhằm khái quát hóa được những yếu tố cơ bản chứa đựng rủi ro trong phê duyệt hồ sơ vay của khách hàng như dưới đây:
Đối với yếu tố thời gian vay: Cũng tương tự số tiền vay, thời gian vay vốn có yếu tố tác động tới khả năng trả nợ của khách hàng, về lý thuyết, đối với các khoản vay thường thời gian càng dài độ rủi ro cho tổ chức cho vay có xu hướng tăng lên vì công việc khách hàng có thể bị ảnh hưởng, kinh doanh thua lỗ, rủi ro tai nạn, thiên tai… Nghiên cứu tại FE CREDIT cho kết quả tương đồng. Điều này có thể giải thích như sau: Tại FE CREDIT thời gian vay không dài như các khoản vay thế chấp (tối đa 20-25 năm), hoặc các khoản vay tín chấp (thường tối đa 5 năm) như các tổ chức tín dụng khác thường cho vay mà FE CREDIT chỉ cho vay thời gian tối đa 36 tháng (không quá dài). Bên cạnh đó với đối tượng khách hàng chủ yếu là những người công nhân, lao động phổ thông, tài xế xe ôm, thợ xây, kinh doanh nhỏ lẻ… thì việc thay đổi công việc là khá dễ dàng và thu nhập hàng tháng cũng không bị ảnh hưởng lớn.
Tuy nhiên nói vậy không có nghĩa là bất kỳ một khách hàng vay nào cán bộ phê duyệt, thẩm định đều hướng đến xu hướng cho vay ngắn hạn. Điều quan trọng ở đây là với yêu cầu cấp phát tín dụng là một số tiền nào đó trong một khoảng thời gian nhất định, trong trường hợp cán bộ phê duyệt thấy không phù hợp, có thể gây rủi ro thì thay vì giảm khoản vay của khách hàng xuống thấp thì có thể giữ nguyên khoản vay và điều chỉnh thời gian vay dài ra. Như vậy vừa bảo đảm khách hàng có đủ số tiền theo nhu cầu vay vốn mà lại giảm thiểu được rủi ro cho đơn vị.
Đối với yếu tố trình độ học vấn: Bên cạnh các thông tin cơ bản cán bộ thẩm
định/ phê duyệt cũng cần lưu ý đến trình độ học vấn của khách hàng, với những khách hàng có trình độ cao hơn, khả năng nhận biết cũng như ý thức trả nợ cao hơn những khách hàng không có trình độ, Trình độ càng cao khách hàng càng đo lường được trước rủi ro mà mình có thể gặp phải và hậu quả từ việc mình mất khả năng trả nợ. Vì vậy tính ổn định trong việc thanh toán nợ vay sẽ tốt hơn. Ngoài ra, với một người có trình độ, khả năng tìm kiếm một công việc với mức thu nhập cao hơn sẽ dễ dàng hơn những người có trình độ giới hạn. Do đó trong quá trình thu thập hồ sơ ngoài lấy
thông tin thì cần yêu cầu khách hàng cung cấp thêm bản sao bằng cấp nếu có qua đó dùng làm cơ sở để đánh giá và phê duyệt khoản vay.
Đối với yếu tố Tình trạng hôn nhân: Những người có gia đình có xu hướng
trả nợ tốt, vì vậy FE CREDIT cần lưu tâm để đánh giá các khoản vay dựa vào thông tin này. Thông thường khi có gia đình, ý thức trả nợ của cá nhân sẽ tăng lên đồng thời có sự tương hỗ giữa vợ và chồng nếu không may xảy ra khó khăn tức thời. Hiện nay các khoản vay tín chấp nói chung và FE Credit nói riêng việc che dấu người thân về khoản vay và nói dối về tình trạng hôn nhân của khách hàng diễn ra khá phổ biến. Vì vậy khi phê duyệt khoản tín dụng, ngoài tìm hiểu, nắm rõ tình trạng hôn nhân của khách hàng, cán bộ phê duyệt cần yêu cầu cung cấp số điện thoại của vợ/chồng/gia đình khách hàng và ưu tiên những khoản vay mà có sự đồng ý của vợ/chồng, không che dấu người thân. Như vậy sẽ hạn chế thấp khả năng xảy ra nợ quá hạn.
Đối với yếu tố Thu nhập của khách hàng: Về nguyên tắc thu nhập càng cao,
khả năng trả nợ vay càng tốt. Về mặt giấy tờ/thông tin thì khách hàng luôn cung cấp cho tổ chức tín dụng đầy đủ để làm cơ sở cho vay. Tuy nhiên điều quan trọng là đánh giá, xác minh tính xác thực của các loại giấy tờ hoặc các nguồn thông tin đó. Đánh giá nguồn thu nhập của khách hàng không chỉ đánh giá về thu nhập hiện tại mà còn phải đánh giá cơ cấu, tính ổn định của nguồn thu nhập đồng thời sự triển vọng của nguồn thu nhập đó trong tương lai để đo lường mức độ rủi ro. Với đối tượng khách hàng vô cùng đa dạng và thu nhập hàng tháng là rất khó đo lường vì phụ thuộc rất nhiều vào thông tin mà khách hàng cung cấp như tại FE CREDIT thì yếu tố xác định thu nhập thực là vô cùng quan trọng. Vì vậy học viên đưa ra giải pháp như sau:
Đối với sản phẩm theo lương hàng tháng: Đây là sản phẩm chiếm thị phần lớn cho vay tín chấp tại Việt Nam nói chung và FE CREDIT nói riêng. Với tổ chức trả lương qua các tổ chức tín dụng thì mức thu nhập gần như là chính xác nhưng nếu là giấy xác nhận lương thì cán bộ thẩm định/phê duyệt ngoài tham khảo thông tin mà công ty xác nhận cần đo lường nền lương chung cho công việc mà khách hàng đang thực hiện để tránh trường hợp nhờ xác nhận cao để vay vốn với số tiền lớn. Qua đó điều chỉnh lại mức thu thập của khách hàng phù hợp và phê duyệt khoản vay tương ứng. Chẳng hạn công nhân may có thâm niên 2,3 năm thường có mức thu nhập 6-7
triệu đồng/tháng nhưng hồ sơ lại xác nhận thu nhập 12-13 triệu đồng/tháng thì phải đặt câu hỏi và nếu đánh giá không phù hợp thì phải lập tức điều chỉnh về mức thu nhập chung để cân đối khoản vay sao cho phù hợp.
Đối với các dòng sản phẩm khác: Đây là dòng sản phẩm mà thu nhập chỉ đánh giá dựa vào thông tin khách hàng cung cấp như sản phẩm hóa đơn điện, bảo hiểm nhân thọ… không phải sản phẩm nào cũng thẩm định tại nhà vì vậy để đo lường mức thu nhập của khách hàng cần khai thác thêm thông tin công việc từ số điện thoại người thân mà khách hàng cung cấp đồng thời dành thời gian thẩm định trao đổi về công việc của khách hàng, đánh giá khách quan để đo lường mức thu nhập phù hợp với công việc, hoàn cảnh gia đình….
Đối với yếu tố về số tiền vay: Về lý thuyết số tiền vay lớn trong khi thu nhập
không phù hợp rõ ràng ảnh hưởng lớn tới khả năng thanh toán của khách hàng. Trong thị phần của FE CREDIT đối tượng khách hàng vẫn chủ yếu là những người có thu nhập bình thường, tính chất công việc có sự thay đổi thường xuyên vì vậy trong quá trình cấp phát tín dụng, FE CREDIT cần xem xét thật kĩ số tiền vay so với chi phí mà khách hàng phải gánh chịu để đưa ra số tiền đóng hàng tháng phù hợp nhất với từng đối tượng khách hàng. Về công tác thẩm định tại nhà cũng cần chú trọng tới số tiền vay đề xuất giải ngân cho khách hàng vì qua trao đổi, nói chuyện và xem xét các yếu tố liên quan tới điều kiện sống, mục đích vốn vay, tình hình tài chính hiện tại, sự hỗ trợ của người thân… cán bộ thẩm định có thể đo lường được mức cho vay phù hợp nhất với khách hàng, phải nhìn nhận khách quan, tránh nhìn nhận chủ quan để đưa ra các quyết định gây nguy cơ rủi ro cho tổ chức.
Đối với yếu tố về Độ tuổi: Thông thường độ tuổi càng lớn công việc thường
có sự ổn định và thu nhập cũng bảo đảm hơn, vì vậy khi xét duyệt các khoản vay cán bộ phê duyệt cũng cần lưu ý về độ tuổi, những khách hàng có độ tuổi còn trẻ như 20- 25 tuổi… tính ổn định chưa cao, chi tiêu còn thiếu hợp lý, dẫn tới tình trạng thu nhập không đủ để bảo đảm khoản vay.
Đối với yếu tố về Lãi suất vay: Với một khoản vay, lãi suất luôn là yếu tố có
tác động đến khả năng trả nợ của khách hàng, vì lãi suất ảnh hưởng đến số tiền mà khách hàng phải chi trả hàng tháng. Qua nghiên cứu ta có thể thấy với các dòng sản
phẩm có lãi suất cao khách hàng có xu hướng khó khăn trong việc thanh toán nợ vay hơn. Khác với phần lớn các khoản vay trung dài hạn sản xuất kinh doanh, xây, sửa nhà…khoản vay tại FE CREDIT cố định lãi suất trong suốt thời gian vay và không thay đổi dù thị trường hay nền kinh tế có thay đổi. Lãi suất luôn được FE CREDIT tính toán đưa ra sao cho phù hợp với các yếu tố rủi ro mà dòng sản phẩm đó mang lại nên rất khó thay đổi. Vì vậy điều FE CREDIT nói chung và cán bộ phê duyệt nói riêng cần lưu ý đó là giới hạn tỷ lệ cho vay trên mức thu nhập của khách hàng, có nghĩa là đối với những dòng sản phẩm có lãi suất cao cần điều chỉnh khoản trả hàng tháng thấp hơn các dòng sản phẩm khác, qua đó hạn chế khó khăn về tài chính cho khách hàng, đồng thời có thể đề xuất lên các phòng ban liên quan như phòng quản lý rủi ro, phòng sản phẩm để điều chỉnh lãi suất sản phẩm sau này phù hợp hơn với thực tế.
Bên cạnh đó, việc tận dụng các thông tin thu thập đươc, áp dụng các mô hình đo lường, đánh giá rủi ro truyền thống và hiện đại trong phân tích và đánh giá rủi ro tín dụng giúp các nhà lãnh đạo ngân hàng lượng hóa chính xác mức độ rủi ro tín dụng, phát hiện sớm các dấu hiệu rủi ro, nhận biết chính xác các nguyên nhân chủ yếu gây ra rủi ro tín dụng.