3.1.Định hƣớng về quản trị rủi ro tín dụng tại ngân hàng TMCP Kỹ Thƣơng Việt Nam Thƣơng Việt Nam
3.1.1. Định hướng hoạt động kinh doanh của Ngân hàng
Định hƣớng chiến lƣợc phát triển của Techcombank giai đoạn 2010 – 2015với sự hỗ trợ của đối tác chiến lƣợc HSBC và Công ty McKinsey – Công ty Tƣ vấn chiến lƣợc hàng đầu thế giới, nêu rõ định hƣớng phát triển đối với KHDN nhƣ sau:
- Techcombank cung cấp đầy đủ các sản phẩm dịch vụ ngân hàng thƣơng mại đa dạng, đáp ứng nhu cầu của KHDN.
- Techcombank tiếp tục ƣu tiên duy trì và phát triển các thị trƣờng truyền thống là doanh nghiệp siêu nhỏ, nhỏ và vừa đồng thời phấn đấu nâng cao năng lực để đáp ứng một cách chuyên nghiệp nhu cầu của những doanh nghiệp có quy mô trên trunh bình và lớn, đáp ứng một phần nhu cầu đặc thù của các công ty tập đoàn lớn. Đồng thời Techcombankcũng cần từng bƣớc nâng cao năng lực để đáp ứng có hiệu quả hơn nhu cầu cùa các doanh nghiệp nhỏ và siêu nhỏ.
- Techcombank phấn đầu đƣa thị phần huy động của khách hàng doanh nghiệp từ mức 3.2% hiện nay lên 6% và thị phần cho vay từ 3.7% hiện nay lên 7% vào năm 2014. Năm 2014, tổng thu nhập/năm từ khách hàng doanh nghiệp của Techcombank đạt 9.900 tỷ đồng, số dƣ huy động đạt 185 ngàn tỷ và cho vay đạt 290 ngày tỷ đồng.
Để đạt đƣợc mục tiêu mà Hội đồng quản trị đề ra đòi hỏi sự nỗ lực không ngừng của toàn thể cán bộ, nhân viên Techcombank, nhất là trong bối cảnh kinh doanh cạnh tranh khốc liệt giữa các Ngân hàng, những khó khăn
chƣa có hƣớng giải quyết của nền kinh tế nói chung và thị trƣờng tài chính nói riêng.
3.1.2. Định hướng về quản trị rủi ro tín dụng của Ngân hàng TMCP
Kỹ Thương Việt Nam
Ban hành chính sách định hƣớng công tác tín dụng, chính sách quản trị rủi ro tín dụng cho từng thời kỳ; các quy trình, quy định và các công văn chỉ đạo điều hành cụ thể về hoạt động tín dụng phù hợp với điều kiện thực tiễn từng giai đoạn, phân cấp uỷ quyền phê duyệt tín dụng cho từng tập thể, cá nhân tham gia quy trình thẩm định và phê duyệt tín dụng; xây dựng và phân giao các chỉ tiêu kế hoạch tín dụng cho các đơn vị; rà soát danh mục, phân loại nợ và trích lập dự phòng rủi ro theo quy định; thực hiện kiểm tra rà soát định kỳ, đột xuất hoặc theo chuyên đề.
Trên cơ sở định hướng tín dụng trong thời gian tới, Techcombank cũng đã lập kế hoạch cho công tác quản trị rủi ro tín dụng như sau:
-Từng bƣớc nâng cao năng lực, trình độ và kiến thức nghiệp vụ, kiến
thức xã hội cho cán bộ tín dụng (chuyên viên quan hệ khách hàng doanh nghiệp, trợ lý chuyên viên quan hệ khách hàng doanh nghiệp), chuyên viên quản trị rủi ro thuộc khối quản trị rủi ro trong công tác đánh giá doanh nghiệp, đặc biệt là các chuyên viên tín dụng trẻ, mới vào làm, giúp cho họ có đủ khả năng đáp ứng yêu cầu công việc trong thời gian tới.
- Hoàn thiện mô hình xếp hạng khách hàng để kết quả xếp hạng tín dụng phản ánh chính xác hoạt động kinh doanh của khách hàng. Cải tiến quy trình tín dụng, giảm bớt lƣợng hồ sơ yêu cầu, đẩy nhanh quy trình xếp hạng.
- Hoàn thiện hệ thống công nghệ thông tin. Kết nối thông tin từ hệ thống xếp hạng tín dụng – QCA, hệ thống cảnh báo nợ, hệ thống kiểm soát nội bộ, hệ thống phê duyệt hồ sơ, hệ thống phần mềm Globus…, nâng cao chất lƣợng đƣờng truyền để giảm thời gian xử lý hồ sơ của chuyên viên tín
dụng, nâng cao hiệu suất làm việc.
- Đối với hoạt động cho vay, ngân hàng thực hiện theo định hƣớng cho vay thận trọng, tập trung vào nhóm khách hàng tốt với sản phẩm dịch vụ đƣợc cải tiến phù hợp. Thiết kế lại các khâu quản trị rủi ro tín dụng cho từng phân khúc khách hàng theo định hƣớng lựa chọn khách hàng mục tiêu, các giới hạn rủi ro tín dụng nội bộ và các tiêu chuẩn quản trị rủi ro tín dụng.
- Tăng cƣờng chính sách kiểm soát tín dụng nhằm cải thiện công tác kiểm soát nội bộ. Tăng cƣờng quản lý nợ bao gồm việc nâng cấp các chính sách và quy trình nhận tài sản đảm bảo.
- Phát triển chuyên sâu mối quan hệ giữa đơn vị kinh doanh với khách hàng vay vốn, tối ƣu hóa cơ hội kinh doanh và rủi ro lợi nhuận từ mối quan hệ với khách hàng, giúp chuyên viên khách hàng có một nền tảng vững chắc trong việc “Hiểu khách hàng” giúp cho việc quản trị rủi ro tốt hơn.
- Nâng cao chất lƣợng hệ thống thu hồi nợ. Hệ thống quản lý và thu hồi nợ đƣợc tập trung hóa với các chức năng, chính sách và quy trình rõ ràng. Chất lƣợng tín dụng đƣợc quản lý thông qua hệ thống cảnh báo sớm nợ quá hạn, cơ chế rà soát, quản lý nợ có vấn đề.
3.2.Giải pháp tăng cƣờng quản trị rủi ro tín dụng tại ngân hàng TMCP Kỹ Thƣơng Việt Nam
3.2.1. Định dạng rủi ro tín dụng trong hoạt động ngân hàng.
Techcombank cần xây dựng và cải thiện công tác quản trị danh mục và nhận diện rủi ro. Bao gồm: Cải thiện hệ thống cảnh báo sớm nợ quá hạn nhằm đảm bảo rằng các vấn đề về tín dụng tiền tàng của khách hàng sẽ đƣợc nhận diện ở giai đoạn sớm nhất. Nhờ đó, ngân hàng có thể cung cấp các giải pháp tốt hơn cho ngân hàng và khách hàng; xây dựng một kho dữ liệu để cải thiện tính toàn vẹn và chất lƣợng thông tin, trong đó, chủ chốt là thông tin tín
dụng là nền tảng xây dựng các mô hình tín dụng và các kỹ thuật tiên tiến để theo dõi khoản vay.
Rủi ro trong hoạt động tín dụng phải đƣợc nhận biết sớm từ đơn vị kinh doanh và/hoặc đƣợc cảnh báo sớm từ hệ thống cảnh báo nợ. Ngay khi có những dấu hiệu phát sinh rủi ro tín dụng (thông qua quá trình tìm hiểu về khách hàng, kiểm tra định kỳ hoạt động kinh doanh…) đơn vị kinh doanh phải báo cáo cho khối quản trị rủi ro và nhập liệu các thông tin vào hệ thống cảnh báo nợ. Các dấu hiệu cảnh báo phát sinh rủi ro tín dụng phải đƣợc xác định cụ thể, đƣa ra mức độ nghiêm trọng của các dấu hiệu từ đó có những cảnh báo sớm nhất về xác suất phát sinh nợ quá hạn.
3.2.2. Áp dụng mô hình lượng hóa rủi ro trong hoạt động tín dụng
- Đo lƣờng rủi ro tín dụng theo khung giá trị VAR
Hiệp ƣớc Basel II khuyến khích các ngân hàng sử dụng các cách tiếp cận mô hình đo lƣờng rủi ro tín dụng để có thể lƣợng hóa giá trị tổn thất tín dụng tối đa dựa trên khung giá trị VAR (Value at Risk). Một cách tổng quát, VAR đƣợc đo lƣờng nhƣ tổn thất tối đa ở tình huống xấu nhất trong một khoảng thời gian xác định với mức xác suất cho trƣớc. VAR xác định theo cách này gọi là VAR tuyệt đối, cho phép ngân hàng tổng hợp tất cả các trạng thái rủi ro và các khoản cho vay khác nhau để tìm ra một con số để xác định tổn thất tín dụng tối đa của ngân hàng trong điều kiện kinh doanh không lợi nhuận từ đó xác định mức vốn cần thiết để chống đỡ rủi ro này.
- Áp dụng mô hình VAR trong đo lƣờng rủi ro
Hiện nay, Techcombank đã bƣớc đầu áp dụng tính ƣu việt của các mô hình đo lƣờng rủi ro theo khung giá trị VAR vào công tác xếp hạng tín dụng nội bộ, xác định xác xuất phát sinh nợ quá hạn của mỗi khách hàng (PD). Tuy nhiên, hệ thống xếp hạng tín dụng của Techcombank lại mới chủ yếu phục vụ cho công tác phân loại và ra quyết định tín dụng chứ chƣa khai thác hệ thống
này để lƣợng hóa rủi ro cho vay. Hệ thống xếp hạng tín dụng của Techcombank mới dừng lại ở việc tính ra PD (xác suất không trả đƣợc nợ của khách hàng) chứ chƣa tính ra các chỉ tiêu nhƣ: EL (tổn thất dự kiến), LGD (tổn thất của ngân hàng trong trƣờng hợp khách hàng không trả đƣợc nợ). Bên cạnh đó, số liệu PD mới cũng chƣa thực sự chính xác với tình hình thực tế của khách hàng.
Một số mô hình lƣợng hóa VAR tín dụng trên thế giới đang áp dụng nhƣ sau:
+ Mô hình CreditMetrics: là mô hình đƣợc giới thiệu từ năm 1997 bởi JP Morgan và các nhà tài trợ nhƣ một khung đo lƣờng giá trị chịu rủi ro VAR cho các khoản vay và các tài sản không đƣợc giao dịch trên thị trƣờng.
+ Mô hình KMV: là mô hình đƣợc công ty KMV xây dựng dựa trên lý thuyết quyền chọn của Merton và đƣợc sử dụng phổ biến trong ngành tài chính. Hiện nay, Mô hình này thuộc sở hữu của công ty Moody và đƣợc phát triển thành phần mềm Credit Monitor để lƣợng hóa xác suất vỡ nợ của một công ty và Porfolio Monitor để lƣợng hóa rủi ro của danh mục tín dụng.
Căn cứ xác định các chỉ tiêu đo lƣờng rủi ro tín dụng nhƣ sau:
+ PD: Xác suất không trả được nợ. Chỉ tiêu này đƣợc căn cứ theo hạng
tín dụng của khách hàng, thời hạn, giá trị khoản vay, kế hoạch trả nợ của khách hàng. Theo Basel II, để PD của 1 năm chính xác, ngân hàng phải căn cứ vào số liệu của 5 năm trƣớc đó. Nhƣng trên thực tế, việc thu thập số liệu này lại rất khó khăn, trừ khi khách hàng có giao dịch 5 năm với Techcombank. Các dữ liệu đƣợc phân chia theo các nhóm:
* Nhóm dữ liệu tài chính. * Nhóm dữ liệu phi tài chính.
* Nhóm dữ liệu mang tính chất cảnh báo.
nợ. Đây là tỷ trọng phần vốn bị tổn thất trên tổng dƣ nợ tại thời điểm khách
hàng không trả đƣợc nợ. LGD không chỉ bao gồm tổn thất về khoản vay mà còn bao gồm các tổn thất khác phát sinh khi khách hàng không trả đƣợc nợ, đó là lãi suất đến hạn nhƣng không đƣợc thanh toán và các chi phí hành chính có thể phát sinh nhƣ: chi phí xử lý tài sản thế chấp, các chi phí cho dịch vụ pháp lý và một số chi phí liên quan khác. Công thức xác định LGD nhƣ sau: LGD = (EAD – số tiền có thể thu hồi)/EAD.
Trong đó, EAD: Tổng dƣ nợ của khách hàng tại thời điểm khách hàng không trả đƣợc nợ. Số tiền có thể thu hồi bao gồm các khoản tiền mà khách hàng trả và các khoản tiền thu hồi đƣợc từ xử lý tài sản thế chấp, cầm cố. LGD cũng có thể đƣợc coi là phần trăm - tỷ lệ vốn có thể thu hồi đƣợc.
Theo thống kê hiện nay, tất cả các ngân hàng lớn tại Việt Nam trong đó có Techcombank chƣa thực thiện tính toán VAR tín dụng cũng nhƣ sử dụng các mô hình VAR tín dụng trong việc tính toán, phân phối tổn thất tín dụng. Do đó, trong thời gian tới, Techcombank cần nhanh chóng nghiên cứu, áp dụng việc tính toán VAR tín dụng và áp dụng mô hình phân phối tổn thất tín dụng nhằm nâng cao công tác quản trị rủi ro tín dụng của ngân hàng.
3.2.3. Hiện đại hóa hệ thống thông tin trong hoạt động tín dụng.
Áp dụng công nghệ thông tin hiện đại trong hoạt động cho vay từ khâu phê duyệt hồ sơ, quản lý khoản vay, quản lý các điều kiện cho vay…Toàn bộ hệ thống dữ liệu khách hàng của Techcombank đều đƣợc quản lý một cách có hệ thống trên phần mềm công nghệ Gloubus gồm các trƣờng dữ liệu T24 (dự liệu tại thời điểm truy cập), trƣờng dữ liệu Postcob (dự liệu đƣợc chốt vào thời điểm cuối ngày gần nhất), trƣờng dữ liệu Monthend (dữ liệu chốt vào ngày cuối cùng của tháng gần nhất) và các trƣờng dự liệu Year x (dữ liệu chốt vào các năm x cụ thể). Các thông tin giao dịch, tài sản đảm bảo, khoản vay của khách hàng đều đƣợc quản lý trên hệ thống Globus.
Techcombank đã phát triển hệ thống phê duyệt tín dụng (ECM), đây là công cụ tối ƣu trong việc phê duyệt tín dụng theo mô hình phê duyệt tập trung. Khi hầu hết các hồ sơ tín dụng đều đƣợc phê duyệt tập trung tại Hội sở chính, việc sử dụng ECM có nhiều ƣu điểm nhƣ giảm lƣợng hồ sơ cung cấp (toàn bộ hồ sơ đƣợc scan và đẩy vào hệ thống ECM), tiết kiệm thời gian vận chuyển hồ sơ (hồ sơ lƣu trên hệ thống ECM, các user truy cập để lấy thông tin phê duyệt), quản lý hồ sơ chuyên nghiệp...Ngoài ra, Techcombank áp dụng hệ thống xếp hạng tín dụng QCA vào quy trình cấp tín dụng, hệ thống cảnh báo sớm nợ quá hạn vào công tác quản lý nợ và xử lý nợ...
Tuy nhiên, việc áp dụng các hệ thống công nghệ tiên tiến, hiện đại nhất vào quy trình quản trị rủi ro tín dụng của Techcombank vẫn không tránh khỏi các thiếu sót. Hiện nay, các hệ thống thông tin trong tín dụng vẫn chƣa hoàn thiện việc kết nối dữ liệu. Cụ thể: Hệ thống ECM, Globus chƣa kết nối với QCA, hệ thống ECM chƣa kết nối với hệ thống cảnh báo sớm, ...
Việc các hệ thống chƣa kết nối với nhau gây mất thời gian cho các chuyên viên, do hệ thống này cần truy xuất thông tin từ hệ thống kia để làm căn cứ quyết định. Để tăng hiệu quả làm việc của chuyên viên khách hàng tại Techcombank mà vẫn đảm bảo đƣợc chất lƣợng xử lý hồ sơ, luận văn đề xuất giải pháp sau:
- Kết nối dữ liệu giữa các hệ thống: Globus, ECM, QCA. Các thông tin nhƣ doanh số giao dịch tài khoản, dƣ nợ gốc, tình hình nợ quá hạn...đƣợc lƣu trữ trên hệ thống Globus có thể kết nối với hệ thống ECM, QCA, dữ liệu của hệ thống QCA kết nối với hệ thống ECM, phục vụ công việc xếp hạng và ra quyết định tín dụng. Các chỉ tiêu tài chính đƣợc tính toán từ hệ thống QCA có thể tính riêng và xuất ra các định dạng PDF nhằm phục vụ công việc làm tờ trình. Kết nối hệ thống ECM với hệ thống cảnh báo sớm để phát hiện các khách hàng đang tiềm ẩn nhiều rủi ro nhằm đƣa ra quyết định tín dụng phù hợp.
Ngoài ra, hệ thống công nghệ thông tin của ngân hàng cần thƣờng xuyên đƣợc nâng cấp, cải tạo, nâng cao chất lƣợng đƣờng truyền, cải thiện tốc độ xử lý thông tin. Đồng thời, nâng cao dung lƣợng của hệ thống hạn chế việc quá tải hệ thống.
3.2.4. Nâng cao chất lượng và hiệu quả của hoạt động thu hồi và xử lý
nợ xấu
Techcombank cần nhanh chóng thực hiện phƣơng án xử lý dứt điểm các khoản nợ xấu. Phƣơng án xử lý nợ xấu của Techcombank cần tập trung vào:
Thứ nhất, đẩy mạnh công tác thu hồi nợ trực tiếp từ con nợ. Để thực hiện
đƣợc việc này đòi hỏi Techcombank cần rà soát lại toàn bộ các khoản nợ, phân loại, đánh giá khả năng thu hồi để có đƣợc chính sách cho từng khách nợ trên cơ sở đó triển khai các biện pháp, kỹ thuật cơ cấu lại con nợ nhƣ: tái cơ cấu nợ, giãn nợ, miễn giảm lãi, cấn trừ bằng cổ phần tại doanh nghiệp, tìm kiếm khách hàng để bán lại các khoản nợ xấu với một tỷ lệ thích hợp.
Thứ hai, chủ động xử lý các tài sản bảo đảm nợ vay (tài sản thế chấp,
cầm cố, tài sản gán nợ, tài sản Toà án tuyên giao cho Techcombank theo bản án) kể cả các tài sản là bất động sản bao gồm: đất, tài sản gắn liền với đất thuộc quyền định đoạt của ngân hàng.
Ngân hàng cần xác định, định giá tài sản đảm bảo trên các phƣơng diện: tính sở hữu, tính pháp lý và giá trị luân chuyển trên thị trƣờng của từng khoản nợ xấu có tài sản đảm bảo để lựa chọn hình thức xử lý phù hợp:
- Đối với các tài sản dễ luân chuyển, chuyển nhƣợng trên thị trƣờng có đủ điều kiện về mặt pháp lý, ngân hàng cần xác định kế hoạch thu nợ ngay.
- Đối với các tài sản có đủ điều kiện về mặt pháp lý nhƣng tính luân