4.2. CÁC GIẢI PHÁP VÀ KIẾN NGHỊ NHẰM ỨNG DỤNG MÔ HÌNH
4.2.1.1 Đánh giá và nhận xét
Qua nghiên cứu ứng dụng của mơ hình Logistic đã phần nào cho thấy hệ thống xếp hạng tín dụng cá nhân của Eximbank còn nhiều điểm chưa phù hợp và cần cải thiện, như:
Về tính đầy đủ và khách quan của việc đánh giá xếp hạng khách hàng:
Mơ hình chấm điểm của Eximbank sử dụng được cả chỉ tiêu định tính và chỉ tiêu định lượng về khách hàng, tuy nhiên, nhược điểm là không thể thu thập được đủ lượng kiến thức chuyên gia đủ lớn để bao quát tất cả các thuộc tính thơng tin liên quan đến xếp hạng tín dụng.
Điển hình như các biến:
(1) Đánh giá mối quan hệ của khách hàng với cộng đồng: biến này thực sự rất định tính và khó xác định được chính xác. Theo cách thức thẩm định thông thường, cán bộ thẩm định sẽ đi thăm hỏi các gia đình sống xung quanh nhà khách hàng (không đi cùng khách hàng), nhưng trong số đó có người quý mến cũng có người không quý mến, thậm chí là ganh ghét và nói xấu khách hàng chỉ vì nhà khách hàng khá giả hơn. Do đó, đối với tiêu chí này, đa phần những cán bộ thẩm
định đều chọn lựa câu trả lời là bình thường. Như vậy kết quả của chỉ tiêu này
không mang lại ý nghĩa đánh giá khách hàng như mong đợi.
(2) Chiều hướng biến động của giá cả sản phẩm: trong nền kinh tế Việt Nam hiện nay, kinh tế rất khó dự báo, thực tế cho thấy các chuyên gia kinh tế dự báo cịn có nhiều quan điểm trái ngược nhau do đó cán bộ thẩm định rất khó có thể xác định được câu trả lời cho chỉ tiêu này.
Các biến liên quan đến việc dự đoán xu hướng giá cả, xu hướng ổn định của nguồn thu, hay triển vọng phát triển của ngành nghề là rất chủ quan, phụ thuộc lớn khả năng đánh giá và nhận xét của các cán bộ thẩm định ngân hàng.
(3) Đánh giá về cơ quan, doanh nghiệp nơi khách hàng công tác: Khơng có một chuẩn nào cho việc xếp hạng doanh nghiệp tại Eximbank, nếu chỉ dựa trên số vốn điều lệ để đánh giá thì các doanh nghiệp nhà nước luôn được xếp thứ hạng cao, trong khi các doanh nghiệp liên doanh, công ty cổ phần của cá nhân đang kinh doanh tốt thì lại có thứ hạng thấp hơn. Cho thấy việc xếp hạng doanh nghiệp này là chưa hợp lý.
Về xác suất khách hàng không trả được nợ:
Hiện tại, các mơ hình xếp hạng tín dụng của các Ngân hàng thương mại Việt Nam đều được xây dựng theo phương pháp chuyên gia, cho điểm từng chỉ tiêu và từ tổng điểm đó sẽ suy ra hạng tín dụng của khách hàng theo thứ bậc đã được Ngân hàng đưa ra.
Ví dụ như tại Eximbank, khách hàng có tổng điểm từ 90 – 100 điểm sẽ được xếp hạng là AAA, tức là khách hàng có khả năng đáp ứng tất cả các cam kết tài chính với Eximbank, có khả năng trả nợ rất tốt và Eximbank sẽ cho vay tối đa đề xuất của khách hàng.
Tuy nhiên, qua nghiên cứu cho thấy, việc hiện tại khách hàng có khả năng tài chính tốt khơng có nghĩa là trong tương lai khả năng tài chính của khách hàng khơng suy giảm, mơ hình định lượng khơng thể giúp các Ngân hàng thương mại xác định được xác xuất vỡ nợ của khách hàng là bao nhiêu.
Thực tế thì khơng có mơ hình xếp hạng tín dụng nào chính xác hồn tồn mà chỉ có mơ hình xếp hạng thích hợp nhất có thể áp dụng cho những nội dung đánh giá khác nhau của người sử dụng. Theo đề xuất của em, mơ hình Logistic phù hợp với xếp hạng tín dụng khách hàng cá nhân tiêu dùng và thẻ tín dụng, phù hợp với định hướng tín dụng của Eximbank trong thời gian tới.
Về việc phân loại nợ và trích lập dự phịng rủi ro: Hiện nay, tỷ lệ nợ xấu
của Eximbank nói riêng và các Ngân hàng nói chung đang có xu hướng tăng do việc phân loại nợ đều được dựa theo phương pháp định lượng.
Có rất nhiều tình huống trong thực tế khơng chỉ dựa vào số ngày chậm trả nợ mà đánh giá phân loại nợ quá hạn đối với khách hàng như: Kế hoạch tài chính của khách hàng có thay đổi dẫn đến việc khách hàng đề nghị điều chỉnh kỳ hạn trả nợ hay dòng tiền kinh doanh thu về bị chậm, thời gian chậm trả có thể là hơn 10 ngày, trong trường hợp này khách hàng đã bị chuyển nợ nhóm 2 (nợ dưới tiêu chuẩn) và Ngân hàng sẽ phải trích lập dự phịng đối với khách hàng này.
Thực tế, những khách hàng trên có đầy đủ khả năng trả nợ, nếu phân loại nợ theo phương pháp định tính dựa trên hệ thống xếp hạng tín dụng nội bộ thì kết quả phân loại nợ của Eximbank sẽ thay đổi, do đó, các Ngân hàng thương mại cần xây dựng một hệ thống xếp hạng tín dụng hồn chỉnh và có tính ứng dụng cao để đưa vào công tác đánh giá khách hàng trước trong và sau khi cho vay.
4.2.1.2 Đề xuất giải pháp để ứng dụng mơ hình Logistic trong xếp hạng tín dụng khách hàng cá nhân tại Eximbank:
Trên cơ sở các phân tích và nhận định trên, qua bài nghiên cứu này, em đề xuất một số giải pháp để Eximbank có thể ứng dụng mơ hình Logistic trong xếp hạng tín dụng khách hàng cá nhân:
Giải pháp đối với Ban điều hành của Eximbank:
(1) Ban điều hành của Eximbank cần đánh giá để đưa ra quyết định nên ứng dụng mơ hình Logistic để xây dựng hệ thống xếp hạng tín dụng khách hàng mới hay cải tiến mơ hình xếp hạng tín dụng hiện tại của mình, để có được đánh giá chính xác, Eximbank cần có một nghiên cứu tổng quát, đánh giá hiệu quả của hai hệ thống xếp hạng để quyết định nên áp dụng hệ thống xếp hạng tín dụng nào phù hợp hơn với Ngân hàng.
(2) Eximbank cần xác định chính xác đối tượng khách hàng để xây dựng mơ hình đánh giá xếp hạng với ứng dụng mơ hình Logistic đó là: các khách hàng cá nhân vay vốn để tiêu dùng, mở thẻ tín dụng và các mục đích phục vụ đời sống khác.
(3) Eximbank cần xây dựng hệ thống công nghệ thông tin hiện đại để quản trị rủi ro của Ngân hàng, đảm bảo cung cấp thơng tin một cách đẩy đủ, chính xác phục vụ cho việc đánh giá, chấm điểm khách hàng.
Giải pháp đối với hệ thống kiểm tra, giám sát của Eximbank:
(1) Cần tăng cường công tác kiểm tra, kiểm soát trước khi cho vay để đảm bảo Eximbank đã đánh giá xếp hạng tín dụng khách hàng, đảm bảo tuân thủ quy định về hạng tín dụng, mức cho vay và giá cho vay hợp lý; kiểm tra, kiểm soát chứng từ đầy đủ để đảm bảo thơng tin chính xác, góp phần cung cấp thơng tin cho cơng tác nghiên cứu sau này.
(2) Tăng cường công tác kiểm tra, kiểm soát sau khi cho vay để có thể có thơng tin kịp thời về biến động của khách hàng nhằm điều chỉnh chính sách hợp lý.
(3) Ngồi ra, cần tăng cường thêm cơng tác đào tạo để nâng cao trình độ và kỹ năng phân tích đánh giá của cán bộ đánh giá xếp hạng. Thực tế cho thấy khơng có mơ hình hay phương pháp đánh giá khách hàng nào có thể thay thế được kỹ năng và kinh nghiệm của các chuyên gia phân tích.
Giải pháp đối với các cán bộ phụ trách nhiên cứu ứng dụng mơ hình Logistic để xây dựng mơ hình xếp hạng tín dụng khách hàng cá nhân tại Eximbank:
Sau khi quyết định xây dựng mơ hình xếp hạng tín dụng khách hàng dựa trên ứng dụng mơ hình Logistic, Eximbank cần thành lập một nhóm các cán bộ phụ trách nghiên cứu và đánh giá tính hiệu quả của mơ hình từ lúc nghiên cứu, xây dựng đến khi triển khai trên toàn hệ thống. Nhiệm vụ chính của nhóm phụ trách như sau:
(1) Tham mưu cho Ban điều hành của Ngân hàng về việc lựa chọn nhà tư vấn, bởi vì đối tác tư vấn là một phần rất quan trọng trong bất kỳ dự án nào, nhà tư vấn là người hiểu rõ về kỹ thuật, biết cách giúp Ngân hàng ứng dụng các kiến thức
về tài chính vào việc xây dựng mơ hình thống kê.
(2) Xây dựng cơ sở dữ liệu: Để thực hiện nghiên cứu được chính xác thì kích thước của mẫu phải đủ lớn do đó các thành viên nhóm nghiên cứu cũng như mỗi nhân viên Eximbank đều phải có trách nhiệm thu thập thơng tin khách hàng phục vụ
Thời gian thu thập dữ liệu phải đủ dài vì các điều kiện có thể thay đổi theo
thời gian sẽ khơng chính xác nếu dữ liệu thu thập không đủ dài.
(3) Xây dựng mơ hình xếp hạng tín dụng khách hàng từ việc ứng dụng mơ hình Logistic: Sau khi thu thập dữ liệu, cần thực hiện các bước đánh giá theo phương pháp thống kê, ước lượng mơ hình và kiểm định mơ hình. Sau đó, sử dụng mơ hình kết quả thu được từ nghiên cứu đánh giá khách hàng.
Việc đánh giá xếp hạng khách hàng sẽ thực hiện song song với mơ hình hiện tại của Eximbank trong một khoảng thời gian đủ dài (khoảng 6 tháng – 1 năm) để có thể so sánh được kết quả.
(4) Thường xuyên theo dõi và đánh giá mức độ chính xác của mơ hình xếp hạng tín dụng để nghiên cứu và điều chỉnh kịp thời.
4.2.2 Đối với Ngân hàng Nhà nước
Để các NHTMCP có thể áp dụng được hệ thống xếp hạng tín dụng, đưa ra được các quyết định cho vay chính xác hơn, giảm thiểu rủi ro nợ xấu cho các NHTMCP nói riêng và cho cả hệ thống Ngân hàng Việt Nam nói chung, các khách hàng có thể tiếp cận với vốn vay Ngân hàng dễ dàng hơn thì Ngân hàng Nhà nước Việt Nam cần phải hoàn thiện hơn nữa các quy định đối với hệ thống Ngân hàng như:
(1) Hoàn thiện hệ thống pháp lý, các quy định liên quan đến tín dụng:
Ngân hàng Nhà nước cần có quy định cụ thể, rõ ràng về việc ứng dụng mơ hình xếp hạng tín dụng tránh trường hợp các Ngân hàng xây dựng hệ thống xếp hạng để báo cáo lên Ngân hàng Nhà nước chứ chưa thực sự áp dụng. Việc áp dụng hệ thống xếp hạng tín dụng chính thức cịn ảnh hưởng rất lớn đến tỷ lệ nợ xấu của Ngân hàng và mức độ trích lập dự phịng của Ngân hàng.
(2) Công khai, minh bạch các thông tin tín dụng:
Cần có các biện pháp để các thơng tin tín dụng được cơng khai, minh bạch hơn. Hiện tại, các Ngân hàng đều sử dụng thơng tin từ Trung tâm thơng tin tín dụng – CIC, tuy nhiên, thông tin trên CIC cịn được cập nhật khá chậm, thơng thường 1 đến 3 tháng/lần. Do đó, trong thời gian thông tin chưa được cập nhật sẽ dẫn đến việc quyết định cho vay của các Ngân hàng khơng chính xác.
4.2.3 Đối với khách hàng
Theo phân tích từ mơ hình Logistic, có nhiều yếu tố có tác động lớn đến kết quả xếp hạng tín dụng của khách hàng do đó nghiên cứu tác động của các yếu tố nói trên để đưa ra đề xuất đối với khách hàng vay vốn sẽ giúp cải thiện hạng xếp hạng tín dụng của khách hàng và đánh giá được rủi ro sơ bộ từng khách hàng, cụ thể như sau:
(1) Loại tài sản đảm bảo: Khách hàng vay có tài sản đảm bảo sẽ có mức tín nhiệm cao hơn khách hàng vay vốn khơng có tài sản đảm bảo do đó khách hàng vay có tài sản đảm bảo thường được Ngân hàng xem xét cho vay vốn dễ dàng hơn, số tiền cho vay sẽ cao hơn khơng có tài sản đảm bảo.
(2) Số người phụ thuộc: Số người phụ thuộc vào khách hàng càng nhiều thì càng ảnh hưởng đến khả năng tài chính của khách hàng do đó hạng xếp hạng tín dụng cũng giảm dần theo. Khách hàng có càng nhiều người phụ thuộc thì hạng tín dụng càng thấp.
(3) Tình trạng hơn nhân: Đối với các khách hàng cịn độc thân, chưa có trách nhiệm tài chính đối với gia đình do đó chưa được đánh giá cao về độ tín nhiệm. Khách hàng độc thân có hạng tín dụng thấp hơn các khách hàng đã lập gia đình.
(4) Trình độ học vấn: Học vấn cũng được xem là yếu tố ảnh hưởng đến hạng tín dụng của khách hàng, khách hàng có trình độ học vấn Trung cấp hoặc tương đương sẽ có độ tín nhiệm thấp hơn khách hàng có trình độ học vấn là Cao đẳng, Đại học hoặc cao hơn.
(5) Nghề nghiệp: Các khách hàng là công nhân viên làm việc tại các doanh nghiệp cũng có độ tín nhiệm thấp hơn các cán bộ nhà nước, các cán bộ làm trong lĩnh vực y tế, giáo dục, công an, bộ đội.
(6) Thời gian vay vốn: Thời gian vay vốn càng dài thì hạng tín dụng của khách hàng càng thấp.
(7) Điện thoại cố định: Các khách hàng có nhà riêng và có sử dụng điện thoại cố định thường được đánh giá ổn định hơn và có độ tín nhiệm cao hơn các khách hàng khơng có sử dụng điện thoại cố định.
Trên đây là một số yếu tố tác động đến hạng tín dụng của khách hàng, có yếu tố tác động cùng chiều (như: Điện thoại cố định), có yếu tố tác động ngược chiều (như: Loại tài sản đảm bảo, số người phụ thuộc, tình trạng hơn nhân, trình độ học vấn, nghề nghiệp, thời gian vay vốn), khách hàng có thể điều tiết các yếu tố để có thể cải thiện hạng tín dụng của mình, từ đó sẽ được Ngân hàng đánh giá tốt hơn và việc vay vốn Ngân hàng sẽ trở nên dễ dàng hơn.
KẾT LUẬN CHƯƠNG 4
Với mục tiêu tăng trưởng bền vững, hoạt động an tồn và hiệu quả thì Eximbank cần có những giải pháp tích cực trong việc ngăn ngừa và giảm thiểu rủi ro cho hoạt động kinh doanh ngân hàng. Bên cạnh cách chính sách như hồn thiện quy trình, chính sách cho vay phù hợp, nâng cao vai trị của bộ máy kiểm tra kiểm sốt nội bộ, nâng cao trình độ của nguồn nhân lực, bài nghiên cứu cũng đưa ra một số giải pháp để ứng dụng mơ hình Logistic trong xếp hạng tín dụng khách hàng cá nhân tại Eximbank, góp phần nâng cao độ chính xác của việc xếp hạng khách hàng và giảm thiểu rủi ro cho Ngân hàng.
Ngoài các giải pháp đối với Eximbank, bài nghiên cứu cũng đề xuất một số giải pháp đối với Ngân hàng Nhà nước Việt Nam để tạo điều kiện thuận lợi cho các Ngân hàng xây dựng và sử dụng hệ thống xếp hạng tín dụng khách hàng và một số giải pháp đề xuất đối với khách hàng để có thể cải thiện hạng tín dụng của mình.
KẾT LUẬN
Qua nghiên cứu của luận văn cho thấy được tổng quan về hệ thống xếp hạng tín dụng tại Eximbank và một số NHTMCP tại tại Việt Nam. Các Ngân hàng tại Việt Nam đã xây dựng cho mình một hệ thống xếp hạng tín dụng riêng, với những chỉ tiêu chấm điểm riêng nhưng đều sử dụng mơ hình chấm điểm theo phương pháp chuyên gia để xếp hạng khách hàng.
Luận văn cũng cung cấp được thơng tin về nghiên cứu mơ hình Logistic trong xếp hạng tín dụng khách hàng của một số cơng trình nghiên cứu đã được cơng bố.
Phần nghiên cứu “Ứng dụng mơ hình Logistic trong xếp hạng tín dụng khách hàng cá nhân tại Ngân hàng Thương mại cổ phần Xuất Nhập khẩu Việt Nam” cho thấy mơ hình Logistic có nhiều ưu điểm mà Eximbank nên xem xét xây
dựng mơ hình áp dụng trong xếp hạng tín dụng khách hàng cá nhân của mình. Do nghiên cứu các mơ hình kinh tế lượng khá phức tạp, với lượng kiến thức còn hạn chế và nghiên cứu cịn hạn hẹp nên khơng thể tránh khỏi những thiếu sót. Vì vậy, em rất mong nhận được sự đóng góp của Q Thầy Cơ để em có thể hồn thiện hơn chuyên đề nghiên cứu này.
Tài liệu Tiếng Việt:
1. Báo cáo thường niên của Eximbank năm 2009, 2010, 2011, 2012. 2. Hồ Diệu, Giáo trình “Tín dụng Ngân hàng”.
3. Hồng Tùng – Đại học kinh tế Đà Nẵng (2011), Phân tích rủi ro tín dụng
bằng mơ hình Logistic.
4. Lê Thị Hiệp Thương (2008), Tài liệu giảng dạy bộ mơn “Xếp hạng tín dụng” 5. Lê Văn Triết (2010), Hồn thiện hệ thống xếp hạng tín dụng cá nhân của