7. Khả năng bù đắp RRTD = DPRRTD
3.2.5. Tăng cường ứng dụng công nghệ thông tin vào công tác quản trị rủi ro tín dụng
ro tín dụng
Hiện nay việc tính toán các số liệu để thực hiện phân tích tín dụng cả khách hàng thể nhân và pháp nhân của SHBV-HN nói riêng và SHBV nói chung đều do các nhân viên tự tính bằng Excel. Trong khi tại Hàn Quốc (nơi của ngân hàng mẹ) và tại nhiều ngân hàng nước ngoài hay các ngân hàng lớn ở Việt Nam hiện nay công tác này đã và đang được phần mềm hỗ trợ rất tốt. Điều này đã giảm thiểu những rủi ro phát sinh từ sai sót tính toán và thiên vị cá nhân. Ví dụ như hiện nay ở Hà nội, ngân hàng ANZ đã tự động hóa xếp hạng tín dụng đối với cho vay thể nhân, khách hàng sẽ cung cấp thông tin theo một mẫu định sẵn cho nhân viên tín dụng, các tiêu chí đánh giá được chọn lọc từ thông tin dữ liệu về khách hàng trong quá khứ và hiện tại, sau đó chương trình phần mềm sẽ tự động phân loại khách hàng vào nhóm tín dụng phù hợp nhất. Kết quả xếp hạng được trả lại trực tiếp cho khách hàng, thông thường đi kèm với kết quả này là thông báo của ngân hàng về việc chấp nhận hay từ chối yêu cầu của khách hàng (có lý do rõ ràng) kèm theo các điều kiện về hạn mức và lãi suất. Áp dụng công nghệ như thế ngoài việc ngân hàng rút ngắn thời gian, tăng độ tin cậy tín dụng, nó còn giúp khách hàng tin tưởng và thấy thỏa mãn với dịch vụ của ngân hàng. Do đó SHBV phải nhanh chóng nâng cấp và đầu tư mới công nghệ để giải phóng sức lao động và công tác tín dụng, quản trị RRTD được thực hiện chính xác, nhanh chóng mà hiệu quả.