Thẩm định chặt chẽ đối với từng khoản vay để làm cơ sở thu thập thông tin
Các yếu tố khi cán bộ tín dụng của Ngân hàng TMCP Công thương Việt Nam – Chi nhánh Hoàng Mai cần thẩm định đối với khoản vay bao gồm: thẩm định khách hàng, thẩm định và phân tích khoản vay để xác định năng lực trả nợ của khách hàng, dự báo những rủi ro tiềm ẩn, từ đó là tiền đề đề ra biện pháp quản lý khách hàng để phòng ngừa và hạn chế rủi ro... Tuy nhiên, hoạt động tín dụng của VietinBank - Chi nhánh Hoàng Mai hết sức đa dạng, mỗi khoản vay đều có tính chất đặc thù riêng, do đó ngoài các yếu tố cần thẩm định theo quy trình như: hồ sơ
pháp lý của khách hàng vay vốn, năng lực tài chính, năng lực sản xuất kinh doanh, tính khả thi của dự án, phương án sản xuất kinh doanh… thì đối với từng khoản vay cụ thể Chi nhánh Hoàng Mai cần thẩm định thêm các yếu tố đặc thù riêng biệt như: đối với cho vay theo dự án đầu tư phải xác định xem dự án có phù hợp với hoàn cảnh kinh tế hay không, các sản phẩm và đối thủ cạnh tranh trên thị trường, chất lượng sản phẩm mà dự án tạo ra so với các sản phẩm hiện có trên thị trường, khả năng cạnh tranh và chiếm lĩnh thị phần của sản phẩm, các yếu tố của môi trường kinh doanh ảnh hưởng tới đến dự án…
Hoàn thiện hệ thống thông tin
Đối với rủi ro tín dụng, ngân hàng VietinBank – CN Hoàng Mai cần có hệ thống thông tin và kỹ thuật phân tích có khả năng đo lường được rủi ro trong tất cả các hoạt động nội bảng và ngoại bảng cân đối tài sản. Hiệu quả của quy trình đo lường rủi ro tín dụng phụ thuộc nhiều vào chất lượng của hệ thống thông tin quản lý. Việc đo lường rủi ro tín dụng cần xét tới các yếu tố như: tính chất của khoản tín dụng, các điều kiện tài chính và hợp đồng như thời hạn, lãi suất tham chiếu; rủi ro thất thoát có thể xảy ra cho tới khi đến hạn khoản vay do những biến động của thị trường; tài sản thế chấp hoặc bảo lãnh, xếp hạng tín dụng nội bộ,... Việc xếp hạng tín dụng đối với khách hàng nhằm đánh giá xác suất không trả được nợ, tính mức tổn thất dự kiến, từ đó, xác định mức giá khác nhau đối với từng loại khách hàng. Để bù đắp rủi ro về tín dụng, ngân hàng thu lãi tiền vay theo lãi suất đủ để trang trải các chi phí đầu vào và cộng thêm phần lãi của ngân hàng. Mức lãi suất các ngân hàng áp dụng cho thấy mức độ rủi ro mà ngân hàng phải chịu. Trong điều kiện cạnh tranh hiện nay thì mức lãi giảm xuống, vì vậy, ngân hàng VietinBank – CN Hoàng Mai cần phải đảm bảo rằng đầu tư của mình có chất lượng cao.
Khi xây dựng một thệ thống thông tin phục vụ việc quản trị rủi ro tín dụng, ngân hàng VietinBank – CN Hoàng Mai phải đáp ứng được một số yêu cầu cơ bản như sau:
- Hệ thống này phải hỗ trợ được việc tính toán giá trị tại rủi ro,
- Thông tin lưu trữ giúp thực hiện phân tích chuỗi sự kiện theo trình tự thời gian, từ những sự kiện đơn lẻ,
- Có khả năng đo lường được giá trị hoạt động hiện tại và tương lai với từng đối tác khác nhau,
- Đáp ứng được cả ba yêu cầu trên với nhiều cấp độ quy mô hoạt động ngân hàng khác nhau, nhiều nhóm rủi ro khác nhau, nhiều loại sản phẩm khác nhau và nhiều đối tác khác nhau.
Một vấn đề tường gặp phải khi xây dựng hệ thống thông tin phục vụ quản trị rủi ro tín dụng đó chính là tính tương thích của hệ thống, Thuật ngữ “tính tương thích” này muốn nói đến các thông tin giao dịch đơn lẻ không dễ dàng gì tích hợp được với hệ thống quản trị rủi ro trung tâm. Hệ thống quản trị rủi ro trung tâm có thể là một hệ thống cũ và thiếu các nhân tố mới sử dụng gần đây, chưa có tính cập nhật so với mỗi ngân hàng. Các nhà quản trị rủi ro cũng cần thiết lập được một cấu trúc dữ liệu thông minh hỗ trợ cho quá trình phân tích, xử lý rủi ro. Một cấu trúc cơ sở dữ liệu thông minh cần đạt được những thuộc tính sau:
- Có khả năng nhận biết được các yếu tố nhạy cảm với giá trị của công cụ tài chính
- Biết đánh giá phương pháp chính xác và kém chính xác hơn,
- Biết các lỗi có thể gặp thông qua việc đánh giá tại nhiều thời điểm khác nhau bằng các phương pháp đánh giá khác nhau.
Đây là một thử thách lớn đối với các nhà quản trị rủi ro của ngân hàng VietinBank – CN Hoàng Mai trong việc hoàn thiện hệ thống thông tin phục vụ nhu cầu của ngân hàng. Một trong những bài học chính sách quan trọng từ các cuộc khủng hoảng tài chính trước đây đó chính là sự chính xác, sẵn sàng, kịp thời và cập nhật của cơ sở dữ liệu trong khu vực tài chính. Những khó khăn mà các tổ chức tài chính đối mặt trong việc xây dựng chiến lược quản trị rủi ro tốt hơn (chẳng hạn như các công thức kiểm định mô hình, tính toán giá trị tại rủi ro và hệ thống xếp hạng tín nhiệm) đồng thời phù hợp với chuẩn mực quốc tế chính là vì thiếu thông tin trong những thời kỳ có tỷ lệ các khoản nợ khó đòi tăng cao. Trong những thời kỳ này, có thể đã có nhiều dấu hiệu báo trước, nhưng do không thống kê và ghi nhận được nên xác suất gặp lại các dấu hiệu này mà vẫn không nhận biết được là rất lớn. Những hạn chế như thế này cần được khắc phục kịp thời. Đây chính là điểm đặc
biệt quan trọng cho sự phát triển các mô hình quản trị rủi ro tín dụng cho ngân hàng VietinBank – CN Hoàng Mai và các NHTM ở Việt Nam.