6. Kết cấu của luận văn
3.2 Giải pháp nâng cao khả năng ƣớc lƣợng xác suất không trả đƣợc nợ của
3.2.2 Hoàn thiện hệ thống cảnh báo rủi ro
Doanh nghiệp không trả được nợ phát sinh từ nhiều nguyên nhân như từ môi trường kinh doanh, những rủi ro từ phía KHDN. Vietinbank Bến Tre cần phải xây dựng một hệ thống cảnh báo sớm đối với những khoản nợ này. Đối với các khoản nợ, ngay từ những khoản nợ thuộc nhóm 2 đã cần phải sớm phân tích ngun nhân và có biện pháp tín dụng, khơng để kéo dài thời gian q hạn, dễ dẫn đến nguy cơ khách hàng không trả được nợ. Quy chế cho vay hiện nay tại Vietinbank Bến Tre quy định khách hàng chỉ cần quá hạn nợ gốc và, hoặc lãi vay một ngày cũng đủ để toàn bộ dư nợ gốc của hợp đồng tín dụng bị chuyển sang nợ quá hạn, phân loại vào trạng thái nợ nhóm 2. Đó là chưa kể đến việc phân tích định tính về khả năng trả nợ bị suy giảm, ước lượng mức tổn thất giá trị nợ gốc để phân vào nợ nhóm 2. Chính vì vậy, việc ước lượng từng khoản nợ KHDN phải được thực hiện tự động hóa một cách minh bạch trên phần mềm tự động. Cần phát triển và sử dụng hệ thống xếp hạng tín dụng nội bộ trong phân tích. Hệ thống xếp hạng cần nhất quán với bản chất, quy mô và mức độ phức tạp của các ngành nghề cụ thể của từng KHDN. Điều quan trọng là sự thống nhất và chính xác của các mức xếp hạng được kiểm tra định kỳ bởi một bộ phận xem xét tín dụng độc lập.
Hệ thống cảnh báo rủi ro hiện tại của Vietinbank Bến Tre là dựa trên chương trình chấm điểm tín dụng trên phần mềm INCAS. Tuy nhiên, nếu chỉ dựa trên kết quả này để đánh giá khả năng khơng trả được nợ của KHDN thì có thể vẫn cách xa so với sự biến động của điều kiện kinh doanh. Vì vậy, để đảm bảo độ tin cậy thì cần
phải xem xét cải tiến hệ thống chấm điểm xếp hạng tín dụng để đem lại kết quả đánh giá đáng tin cậy về xác định xác suất không trả được nợ của KHDN.