tại Ngân hàng TMCP Đầu tư và Phát triển Việt Nam
Mục tiêu đến năm 2016: Phát triển tín dụng tiêu dùng phải đảm bảo an toàn - chất lượng - hiệu quả - bền vững, theo thơng lệ và tiêu chuẩn quốc tế. Gia tăng tín dụng tiêu dùng cả về quy mô, hiệu quả và chất lượng. Phấn đấu đến năm 2016, nâng tỷ trọng dư nợ bán lẻ/tổng dư nợ tối thiểu 19,5%, BIDV nắm giữ thị phần lớn thứ 2 trên thị trường về dư nợ tín dụng tiêu dùng.
Để đạt được mục tiêu đó, BIDV đã xây dựng kế hoạch kinh doanh đối với hoạt động tín dụng tiêu dùng giai đoạn 2014 - 2016 cụ thể như sau:
Bảng 3.1. Kế hoạch kinh doanh hoạt động tín dụng tiêu dùng giai đoạn 2014 - 2016
TT Chỉ tiêu Đơn vị 2014 2015 2016 Tăng
trưởng bình quân 2014 - 2016 1 Dư nợ tín dụng tiêu dùng - Quy mô Tỷ VND 29.000 35.000 43.000 - Tốc độ tăng trưởng % 15% 21% 23% 18%-19% 2 Tỷ trọng tín dụng tiêu dùng/Tổng dư nợ % 8% 9% 10% 3 Tỷ lệ nợ xấu tín dụng tiêu dùng % < 5% < 5% 3,5%
(Nguồn: Nghị quyết số 155/NQ-HĐQT ngày 22/8/2013 của HĐQT Ngân hàng TMCP Đầu tư và Phát triển Việt Nam về việc phê duyệt Chiến lược phát triển hoạt động Ngân hàng
bán lẻ đến năm 2020 và kế hoạch kinh doanh trung hạn giai đoạn 2014 - 2016)
Để đạt được mục tiêu đề ra, và hoàn thành kế hoạch kinh doanh đối với hoạt động tín dụng tiêu dùng giai đoạn 2014 - 2016, BIDV phải triển khai thực hiện các giải pháp sau:
- Cụ thể hố các sản phẩm tín dụng tiêu dùng phù hợp với phân nhóm khách hàng. Cải tiến quy trình cho vay, tiến tới cơng bố cam kết với khách hàng về thời gian giải quyết hồ sơ cho vay ngắn nhất.
- Tăng cường cơng tác kiểm sốt tín dụng tiêu dùng về chất lượng và đối tượng khách hàng được cấp tín dụng.
- Tiếp tục tăng cường đầu tư và khai thác công nghệ thông tin hỗ trợ cho hoạt động tín dụng tiêu dùng.
- Đẩy manh nâng cao năng suất lao động theo hướng nâng cao trình độ, kỹ năng tác nghiệp, tăng tốc độ xử lý cơng việc, cải tiến quy trình thủ tục cấp tín dụng.
3.2. Giải pháp hồn thiện mơ hình xếp hạng tín dụng cá nhân vay tiêu dùng tại Ngân hàng TMCP Đầu tư và Phát triển Việt Nam
3.2.1. Giải pháp đối với các yếu tố chủ quan
▪ Hoàn thiện bộ chỉ tiêu chấm điểm của hệ thống xếp hạng tín dụng cá nhân vay tiêu dùng
Nghiên cứu đã sử dụng mơ hình hồi quy Binary Logistic để kiểm định ý nghĩa và ước lượng mức độ ảnh hưởng của các nhân tố đến khả năng trả nợ của người vay. Kết quả nghiên cứu cho thấy có 7 nhân tố quan trọng nhất ảnh hưởng đến khả năng trả nợ của người vay là: giới tính, trình độ học vấn, thời gian cư trú, tình trạng chỗ ở, số người phụ thuộc trực tiếp về kinh tế vào người vay, tiết kiệm hàng tháng, và tình trạng vay nợ. Trong đó, nhân tố “giới tính” và “tiết kiệm hàng tháng” chưa có trong bộ chỉ tiêu chấm điểm XHTD cá nhân vay tiêu dùng của BIDV; nhưng kết quả nghiên cứu đã cho thấy 2 nhân tố này có tác động rất mạnh đối với khả năng trả nợ của người vay nên tác giả đề xuất BIDV nên xây dựng lại hệ thống XHTD cá nhân vay tiêu dùng có bổ sung thêm 2 chỉ tiêu này.
Biến “giá trị tài sản thế chấp” đã được tác giả đưa vào mơ hình Binary Logistic để nghiên cứu, tuy nhiên biến này đã bị loại ra khỏi mơ hình trong quá trình kiểm định Wald. Tuy nhiên, tác giả vẫn đề xuất đưa biến này vào trong mơ hình XHTD cá nhân vay tiêu dùng vì giá trị tài sản thế chấp cao hơn giá trị khoản vay sẽ khiến
cho người vay không muốn mất tài sản của mình. Hơn nữa, giá trị của tài sản thế chấp cho thấy sự giàu có về tài chính của người vay; từ đó có mối tương quan tích cực đáng kể với thu nhập của người vay và giá trị khoản vay (Dinh Thi Huyen Thanh và Stefanie Kleimeier, 2006).
Ngoài ra, tác giả cũng đề xuất bổ sung thêm vào hệ thống XHTD cá nhân vay tiêu dùng chỉ tiêu “loại tài sản thế chấp”. Bởi vì, đối với danh mục cho vay tiêu dùng địi hỏi phải có tài sản thế chấp, đây là một trong những yếu tố quan trọng để hạn chế rủi ro tín dụng. Trong các loại tài sản thế chấp, ưu tiên đối với loại tài sản là vàng, thẻ tiết kiệm, chứng chỉ tiền gửi,…vì đây là những tài sản thế chấp có tính thanh khoản cao; tiếp theo là ưu tiên đối tài sản thế chấp là bất động sản (quyền sở hữu nhà, quyền sử dụng đất có đủ giấy tờ hợp pháp) bởi vì người vay rất lo ngại rủi ro dẫn đến mất tài sản của họ; điều này phù hợp với văn hoá và thực tế ở Việt Nam, nơi mà mọi người xem ngơi nhà có ý nghĩa rất quan trọng trong cuộc sống của họ (Dinh Thi Huyen Thanh và Stefanie Kleimeier, 2006); Đối với tài sản là máy móc, thiết bị và động sản (phương tiện vận tải,…) chỉ chấp nhận với một tỷ lệ rất thấp, khơng khuyến khích, và mang tính bổ sung khi người vay khơng đủ tài sản bảo đảm nợ vay.
Trong mơ hình Binary Logistic, biến “thunhap” và biến “tietkiem” đa cộng tuyến. Để loại bỏ hiện tượng đa cộng tuyến, tác giả đã loại bỏ biến “thu nhập” ra khỏi mơ hình Binary Logistic. Tuy nhiên, khi hồn thiện hệ thống XHTD cá nhân vay tiêu dùng, tác giả đề xuất vẫn giữ chỉ tiêu “thu nhập hàng tháng” bên cạnh chỉ tiêu “tiết kiệm hàng tháng” vì những lý do sau:
(i) Nếu loại bỏ chỉ tiêu “thu nhập hàng tháng” thì khơng có cơ sở xác định đối với chỉ tiêu “tiết kiệm hàng tháng”.
(ii) Mặt khác, nếu ta ít quan tâm đến việc diễn dịch từng hệ số riêng lẻ nhưng lại chú trọng nhiều hơn vào việc dự báo, thì đa cộng tuyến có thể khơng phải là một vấn đề nghiêm trọng. Người ta có thể bỏ qua nó mà khơng phải chịu một hậu quả xấu nào đáng kể. Ngay cả khi có tương quan cao giữa các biến độc lập, nếu các hệ
đề đa cộng tuyến. Nếu một hệ số có ý nghĩa ngay cả trong trường hợp có sự hiện diện của đa cộng tuyến thì sẽ cho một kết quả mạnh. Cuối cùng, nếu một biến thuộc mơ hình vì những lý do về mặt lý thuyết, thì có thể an tồn hơn khi giữ biến đó lại ngay cả khi có đa cộng tuyến (Ramanathan, 2003).
Ngược lại, tác giả đề xuất bỏ chỉ tiêu “tỷ lệ nợ phải trả trong kỳ/nguồn trả nợ chứng minh được” trong hệ thống XHTD cá nhân vay tiêu dùng vì “nợ phải trả” và “nguồn trả nợ” có tính biến động nên chỉ tiêu “tỷ lệ nợ phải trả trong kỳ/nguồn trả nợ chứng minh được” cũng mang tính khơng ổn định, và việc đánh giá chỉ tiêu này khi đến kỳ đánh giá lại sẽ khó thực hiện nếu khách hàng bất hợp tác sau khi đã được cấp tín dụng. Mặt khác, khi thẩm định hồ sơ vay, nhân viên tín dụng bao giờ cũng tính tốn nguồn trả nợ chứng minh được phải bảo đảm cho khả năng trả nợ vay của khách hàng nên chỉ tiêu “tỷ lệ nợ phải trả trong kỳ/nguồn trả nợ chứng minh được” luôn được bảo đảm.
▪ Thực hiện nghiên cứu mở rộng trên toàn hệ thống BIDV
Nghiên cứu này chỉ chứng minh được rằng phương pháp hồi quy Binary Logistic có ý nghĩa trong việc dự báo khả năng trả nợ của người vay để hồn thiện mơ hình XHTD cá nhân vay tiêu dùng. Tuy nhiên, kết quả ước lượng của mơ hình Binary Logistic trong nghiên cứu này chưa thể áp dụng cho mơ hình XHTD cá nhân vay tiêu dùng tại BIDV vì nghiên cứu được thực hiện với kích thước mẫu nhỏ nên khả năng dự báo của mơ hình khơng cao. Mặt khác, do kích thước mẫu nhỏ nên có nhiều biến tỏ ra khơng có ý nghĩa đối với biến phụ thuộc (biến “khả năng trả nợ”) và xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến.
Do đó, để hồn thiện mơ hình XHTD cá nhân vay tiêu dùng, tác giả kiến nghị BIDV thực hiện nghiên cứu mở rộng trên toàn hệ thống BIDV để khắc phục những hạn chế nêu trên, và áp dụng phương pháp hồi quy Binary Logistic đối với các chỉ tiêu hiện hữu sau khi thêm hoặc loại bỏ một số chỉ tiêu như đề xuất của tác giả.
Kiến nghị BIDV sớm tổ chức nghiên cứu mở rộng theo phương pháp tác giả đã đề xuất để sớm xây dựng hoặc hồn thiện mơ hình XHTD cá nhân vay tiêu dùng chuẩn, khoa học nhằm hạn chế đến mức thấp nhất rủi ro tín dụng, và góp phần rút ngắn thời gian giải quyết hồ sơ vay vốn cho khách hàng. Điều đó rất có ý nghĩa trong giai đoạn hiện nay, khi mà BIDV đang chuyển hướng phát triển hoạt động kinh doanh bán lẻ nói chung và phát triển tín dụng tiêu dùng nói riêng. Một mơ hình XHTD khoa học, với khả năng dự đoán cao sẽ giúp BIDV kiểm sốt tốt chất lượng tín dụng, giảm thiểu dự phịng rủi ro phải trích, rút ngắn thời gian giao dịch với khách hàng vay, giúp nâng cao khả năng cạnh tranh của BIDV.
Việc xây dựng mơ hình XHTD cá nhân vay tiêu dùng tại BIDV phải có sự xem xét, đối chiếu tính đồng nhất với các NHTM khác. Vì nếu khách hàng được XHTD cao ở các NHTM khác nhưng lại bị BIDV XHTD thấp sẽ dẫn đến tình trạng khách hàng chuyển sang sử dụng dịch vụ tại các NHTM khác, và BIDV sẽ mất cơ hội phát triển khách hàng tốt. Ngược lại, nếu khách hàng bị các NHTM khác xếp hạng thấp, trong khi BIDV lại xếp hạng cao sẽ dẫn tới rủi ro tín dụng.
Hệ thống XHTD cá nhân vay tiêu dùng khơng thể tự điều chỉnh nhanh chóng để phù hợp với những biến động của nền kinh tế và những thay đổi trong cách sống, cách suy nghĩ, và cách ứng xử của con người. Một hệ thống đánh giá tín dụng khơng linh hoạt sẽ là mối đe dọa nguy hiểm cho chương trình tín dụng tiêu dùng của BIDV vì nó sẽ mang lại cho BIDV những khoản tín dụng rủi ro khơng thể chấp nhận được. Vì vậy BIDV phải thường xuyên kiểm tra, xem xét lại tính phù hợp và khắc phục những nhược điểm của hệ thống XHTD hiện hữu. NHNN cũng quy định cụ thể đối với vấn đề này tại Điểm b, Khoản 2, Điều 5, Thơng tư số 02/2013/TT- NHNN ngày 21/01/2013: “ít nhất mỗi năm một lần, hệ thống XHTD nội bộ phải được xem xét, sửa đổi, bổ sung trên cơ sở số liệu, thông tin khách hàng thu thập được trong năm”.
▪ Kiện toàn nguồn dữ liệu khách hàng cá nhân
người vay bất kỳ lúc nào khi có sự kiện xảy ra gây ảnh hưởng đến khả năng trả nợ của người vay để kịp thời xử lý. Tuy nhiên, để phát hiện những sự kiện xảy ra với người vay, nhân viên quản lý khách hàng phải có kiểm tra sau cho vay theo định kỳ hoặc đột xuất, phải thường xuyên theo dõi thông tin người vay từ các tổ chức đánh giá tín dụng và thơng tin từ Trung tâm thơng tin tín dụng NHNN (CIC).
Các kết quả chấm điểm tín dụng phải được lưu trữ đầy đủ, có tính lịch sử cùng với hồ sơ tín dụng của người vay, kể cả đối với khách hàng bị từ chối cấp tín dụng.
▪ Thống nhất hình thức tài liệu, chứng từ làm căn cứ xác định đối với các
chỉ tiêu trên hệ thống xếp hạng tín dụng cá nhân vay tiêu dùng
BIDV cần phải ban hành tài liệu hướng dẫn cụ thể, rõ ràng,…Điều quan trọng là phải thống nhất trong tồn hệ thống về hình thức tài liệu, chứng từ để làm căn cứ xác định đối với các chỉ tiêu trên hệ thống XHTD cá nhân, như các chỉ tiêu: thời gian cư trú, số người phụ thuộc, thời gian công tác, mức thu nhập ổn định hàng tháng,...để tránh tình trạng mỗi nhân viên tín dụng làm mỗi kiểu, hoặc mỗi Chi nhánh của BIDV có quy định riêng; sẽ xảy ra trường hợp, cùng một khách hàng, vay ở nhiều Chi nhánh BIDV khác nhau lại có những điểm số tín dụng hoặc mức xếp hạng khác nhau.
Riêng đối với chỉ tiêu “rủi ro nghề nghiệp”, BIDV phải nghiên cứu, tổng hợp để ban hành cẩm nang đánh giá những ngành nghề, lĩnh vực lao động,...có mức độ rủi ro cao (rủi ro thất nghiệp, rủi ro về nhân mạng,...) để tránh trường hợp nhân viên tín dụng có những đánh giá mang tính chủ quan, khơng thống nhất.
▪ Quản lý rủi ro, nâng cao chất lượng chấm điểm, xếp hạng tín dụng
Để quản lý rủi ro và nâng cao chất lượng XHTD, BIDV cần phải thực hiện một số giải pháp như sau:
(i) Tài liệu hướng dẫn chấm điểm tín dụng phổ biến trong toàn hệ thống BIDV tuyệt đối không nêu cụ thể điểm số và tỷ trọng điểm của từng chỉ tiêu, để tránh xảy ra rủi ro đạo đức từ người XHTD đối với trường hợp cố tình cơ cấu kết quả chấm điểm tín dụng theo ý chí chủ quan của người XHTD.
(ii) Ban hành quy trình 3 bộ phận (được phân quyền chức năng độc lập và kiểm sốt chéo) trong việc chấm điểm tín dụng cá nhân vay tiêu dùng, gồm:
+ Bộ phận Quản lý khách hàng: thu thập thông tin khách hàng, kèm theo tài liệu, chứng từ chứng minh.
+ Bộ phận Quản trị tín dụng: Căn cứ vào thông tin trên hồ sơ do bộ phận Quản lý khách hàng thu thập, nhập số liệu vào hệ thống XHTD cá nhân vay tiêu dùng.
+ Bộ phận Quản lý rủi ro tín dụng: Kiểm tra, đối chiếu số liệu, phê duyệt kết quả chấm điểm tín dụng để lưu vào trung tâm thông tin khách hàng và lưu hành trên hệ thống XHTD cá nhân vay tiêu dùng của tồn hệ thống BIDV.
Bên cạnh đó, BIDV cần phải quy định chế tài xử lý những trường hợp xảy ra rủi ro đạo đức từ phía người XHTD, và những người liên quan trong quy trình XHTD để xảy ra sai phạm trong quy trình XHTD.
3.2.2. Kiến nghị đối với các yếu tố khách quan ảnh hưởng đến việc hoàn thiện mơ hình xếp hạng tín dụng cá nhân vay tiêu dùng tại Ngân hàng TMCP mơ hình xếp hạng tín dụng cá nhân vay tiêu dùng tại Ngân hàng TMCP Đầu tư và Phát triển Việt Nam
▪ NHNN nên phát triển Trung tâm thơng tin tín dụng (CIC) trở thành Trung tâm thơng tin tín dụng Quốc gia Việt Nam.
Hơn 20 năm qua, hoạt động thơng tin tín dụng của NHNN đã có bước phát triển vượt bậc, góp phần thúc đẩy hoạt động ngân hàng Việt Nam phát triển an toàn, bền vững. Những kết quả mà CIC đạt được trong thời gian qua, đặc biệt là từ năm 2009 đến nay, đã góp phần quan trọng trong cơng tác chỉ đạo điều hành của NHNN, là kênh thông tin tin cậy cho các TCTD, chi nhánh ngân hàng nước ngoài kinh doanh an toàn, hiệu quả. Đồng thời, hoạt động thơng tin tín dụng cịn giúp nâng cao tính minh bạch, khách quan trong tiếp cận tín dụng của khách hàng vay.
Để khẳng định vai trò quan trọng của mình trong hệ thống ngân hàng Việt Nam, cần xây dựng và phát triển CIC lên tầm cao mới, trở thành Trung tâm Thông
hoạt động ngân hàng, nâng cao chất lượng của hệ thống thanh tra giám sát, thiết lập được hệ thống cảnh báo sớm rủi ro tín dụng, hỗ trợ các TCTD trong hoạt động quản lý rủi ro và đảm bảo cho khách hàng vay tiếp cận tín dụng một cách cơng bằng.
NHNN phải u cầu các đơn vị có liên quan, các chi nhánh NHNN tại các tỉnh, thành phố phối hợp chặt chẽ với CIC trong việc cung cấp thông tin đầy đủ để CIC tích hợp vào cơ sở dữ liệu thơng tin tín dụng Quốc gia. Các TCTD, chi nhánh ngân