a. Tích cực:
Techcombank đã thực hiện một số biện pháp để xây dựng chiến lược quản trị rủi ro vững mạnh với các nguyên tắc: an toàn trong hoạt động cho vay, đa dạng trong danh mục cho vay, thuận tiện trong quy trình tín dụng, các chính sách thận trọng được hỗ trợ trong trung và dài hạn.
Trong năm 2012, Techcombank đã thành lập một nhóm công tác mới thuộc Ban điều hành cấp cao mang tên Nhóm công tác Quản trị rủi ro (RWG) nhằm tăng cường khung quản trị rủi ro của mình. Mặt khác, ngân hàng còn thực hiện tái cơ cấu khối quản trị rủi ro vận hành, tuân thủ và pháp chế.
Năm 2012 ngân hàng còn thiết kế một khung khẩu vị rủi ro mới, bao hàm cả các khía cạnh rủi ro tích cực, sẽ hỗ trợ cho việc chấp nhận rủi ro mang tính chọn lọc
Hệ thống quản lý theo mục tiêu trước đây đang được thay dần bằng hệ thống quản lý theo quy trình - một hệ thống quản lý giúp Techcombank loại ra khỏi hệ thống tất cả các công đoạn không đem lại giá trị gia tăng cho khách hàng cũng như chính ngân hàng trong quá trình vận hành của ngân hàng.
Trong bối cảnh thị trường tiền tệ có diễn biến phức tạp, hoạt động tín dụng dễ phát sinh nợ xấu, công tác quản trị rủi ro với mô hình cảnh báo sớm (EWS – Early warning system) đã được xây dựng, hoàn thiện trong năm 2010 và đang được triển khai áp dụng giúp Techcombank phát hiện sớm các khoản vay có rủi ro tiềm ẩn từ khi còn là nợ loại 1 để có biện pháp xử lý ngay, góp phần kiểm soát chất lượng tín dụng cho ngân hàng, đảm bảo hoạt động Ngân hàng an toàn và hiệu quả
Techcombank còn sử dụng hệ thống chấm điểm để phân loại, xếp hạng rủi ro cho khách hàng và phân loại khoản vay nhằm theo dõi và đánh giá chất lượng tín dụng.
Bảng 2.7 - Xếp hạng KHCN ( sản phẩm cho vay tín chấp tiêu dùng tại Techcombank ) STT Điểm đạt được Loại xếp hạng Đặc điểm 1 290 AAA Năng lực trả nợ rất tốt, sẵn sàng mất vốn thấp 2 260 – 290 AA Năng lực trả nợ tốt 3 230 – 260 A Năng lực tín dụng khá 4 205 – 230 BBB Năng lực tín dụng trung bình khá 5 175 – 205 BB Năng lực tín dụng trung bình 6 145 – 175 B Năng lực tín dụng dưới trung bình
7 120 – 145 CCC Năng lực tín dụng kém, khả năng mất vốn cao 8 90 – 120 CC Năng lực tín dụng kém, khả năng mất vốn cao 9 < 90 C Năng lực tín dụng kém, khả năng mất vốn cao
Bảng 2.8 - Hệ thống xếp hạng KHDN Tổng điểm Xếp hạng KHDN < 30 Khách hàng đạt hạng C 30 – 49 Khách hàng đạt hạng B 50 – 69 Khách hàng đạt hạng BB 70 – 79 Khách hàng đạt hạng A 80 - 100 Khách hàng đạt hạng AA
Techcombank luôn duy trì và cải tiến hai hệ thống chấm điểm đối với KHDN và KHCN theo tiêu chuẩn quốc tế nhưng vẫn thể hiện tính đặc thù và phát
triển của thị trường Việt Nam. Việc chấm điểm lại được thực hiện ngay khi khách hàng có những thay đổi lớn liên quan tới các tiêu chí chấm điểm khách hàng.
Cán bộ Ngân hàng có thể khai thác thông tin về khách hàng vay từ nhiều nguồn khác nhau như: CIC của NHNN, hệ thống thông tin nội bộ Globus của Techcombank, website, báo chí và các phương tiện thông tin đại chúng,…Việc sử dụng vốn vay của KHCN được theo dõi hàng ngày trên hệ thống T24.
Các khoản vay được phân loại theo những tiêu chuẩn nhất định vào các nhóm nợ từ loại 1 đến loại 5:
• Loại 1 – Nợ đủ tiêu chuẩn • Loại 2 – Nợ cần chú ý • Loại 3 – Nợ dưới tiêu chuẩn • Loại 4 – Nợ nghi ngờ
• Loại 5 – Nợ có khả năng mất vốn
b. Hạn chế:
Đa dạng hóa danh mục đầu tư có rủi ro tín dụng là một công cụ quan trọng nhằm hạn chế rủi ro trong hoạt động tín dụng. Tuy nhiên, có một thực tế là mặc dù việc rà soát danh mục tín dụng được thực hiện hàng tháng thông qua Uỷ Ban ALCO nhưng dư nợ tín dụng tại Techcombank thường có sự tập trung vào một số khách hàng, một nhóm khách hàng. Điều này làm cho Ngân hàng dễ gặp rủi ro nếu như nhóm khách hàng đó không có khả năng trả nợ.
Hiệu quả xử lý đối với các khoản nợ xấu còn nhiều hạn chế, không theo dõi đầy đủ quá t r ìn h thực hiện thu hồi nợ của bộ phận xử lý nợ để đánh giá đúng các nguyên nhân khách quan và chủ quan khiến cho tiến độ xử lý nợ chậm.
Hệ th ố n g chấm điểm, đánh giá tín dụng của Techcombank đối với KHDN chủ yếu dựa trên BCTC của doanh nghiệp để tính ra các chỉ số tài chính. Tuy nhiên, các BCTC này do khách hàng cung cấp thường thiếu độ tin cậy, không sát với tình hình thực tế của doanh nghiệp đó làm cho quyết định cho vay dựa trên việc đánh giá khách hàng như trên thường mang tính cảm tính và thiếu chính xác.
Hệ thống thông tin nội bộ Globus của Techcombank chủ yếu cung cấp những thông tin trong quá khứ của những khách hàng đã có quan hệ vay vốn chứ không
phản ánh được nhiều về tình hình của khách hàng trong hiện tại.
Việc cập nhật thông tin về chấm điểm xếp hạng khách hàng vay của tất cả các khoản vay tại thời điểm xét duyệt khoản vay thực hiện chưa thực sự tốt. Việc đánh giá và phân loại mức độ rủi ro của khách hàng chưa thực sự chính xác, điển hình là việc đánh giá quá cao năng lực tài chính của khách hàng so với thực tế, bỏ qua các nghi ngờ được phản ánh qua cấu trúc và cơ cấu của số liệu khi phân tích các dữ liệu tài chính, có dấu hiệu che dấu việc đảo nợ của khách hàng thông qua việc cấp đều đặn, thường xuyên và liên tục các khoản vay mới.