3.2. Một số giải pháp để quản trị rủi ro tín dụng tại Ngân hàng TMCP Cơng
3.2.1. Ứng dụng mơ hình Z-Score vào cơng tác quản trị rủi ro tín dụng tạ
hàng TMCP Cơng Thương Việt Nam – Chi nhánh Hồng Mai
Qua q trình nghiên cứu mơ hình Z-Score và nhận ra những ưu điểm từ mơ hình này, ngân hàng VietinBank – CN Hồng Mai nên tận dụng lợi thế của mơ hình và triển khai rộng rãi việc áp dụng mơ hình vào q trình cấp tín dụng cho khách hàng, đặc biệt là các khách hàng doanh nghiệp. Sử dụng mơ hình trước khi cho vay để có thể đánh giá được khách quan tình hình hoạt động của doanh nghiệp để có thể ra quyết định cho vay hay khơng cho vay một cách chính xác. Đồng thời vào đó, sử dụng mơ hình sau khi đã cho vay, thường xun tính tốn lại chỉ số Z và cập nhật tình hình tài chính của doanh nghiệp để có thể bám sát được hoạt động của doanh nghiệp, nâng cao khả năng quản lý khách hàng, đồng thời có thể nhận diện kịp thời các rủi ro để từ đó có thể có biện pháp ngăn ngừa và đối phó kịp thời với rủi ro tín dụng.
Mơ hình Z-score hiện mới chỉ được ứng dụng nhiều nhất tại Phòng khách hàng doanh nghiệp của Chi nhánh Hoàng Mai, do vậy, ban lãnh đạo của chi nhánh cần xem xét về việc có thể tổ chức đào tạo nghiệp vụ và triển khai rộng mơ hình Z- score đến cả với các phịng giao dịch trực thuộc để có thể áp dụng hiệu quả hơn mơ hình trong quá trình quản trị rủi ro tín dụng, nhằm nâng cao hiệu quả hoạt động chung của chi nhánh.
Điều kiện quan trọng và cần thiết nhất để ứng dụng hiệu quả mơ hình Z-score tại Ngân hàng là các thông tin, dữ liệu nghiên cứu phải minh bạch, cơng khai và chính xác. Nhưng trên thực tế khơng chỉ ở tại Ngân hàng TMCP Công thương Việt Nam - Chi nhánh Hoàng Mai, mà ở Việt Nam, hệ thống các cơ sở dữ liệu doanh nghiệp cịn chưa đầy đủ, thiếu tính tập trung, nằm rải rác trong các báo cáo của các bộ, ngành và cơ quan thống kê, hoặc một số báo cáo nghiên cứu, điều tra, khảo sát. Các chỉ tiêu liên quan đến hoạt động của doanh nghiệp chưa được xây dựng bài bản, chưa có tính liên tục, đa dạng, đa chiều để có thể khai thác hiệu quả. Điều này dẫn tới đánh giá về doanh nghiệp chỉ mới dừng ở một số khía cạnh, góc độ nhất định mà
chưa có cái nhìn tổng thể, toàn diện và chỉ phù hợp với phương pháp phân tích truyền thống.
Do đó, việc cấp bách quan trọng tiếp theo cho việc thực hiện ứng dụng mơ hình này vào thực tế là xậy dựng một hệ thống dữ liệu chuẩn, được phân chi quản lý có quy tắc theo cấp bậc. Điều này giúp cho người nghiên cứu có thể tìm kiểm thơng tin một cách dễ dàng, các số liệu đúng quy chuẩn, chính xác, minh bạch mang lại kết quả cao.
Ngồi ra, mơ hình chỉ tập trung nghiên cứu về các thơng số tài chính mà bỏ qua các yếu tố khác cũng ảnh hưởng đến quá trình phân tích rủi ro tín dụng của ngân hàng. Để phân tích đạt kết quả cao hơn, cần có sự kết hợp linh hoạt giữa các yêu tố tài chính và phi tài chính trong q trình ứng đụng để có sự phù hợp và đưa ra được những đánh giá chính xác trong thực tiễn.