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 chuyển thấp, ngân hàng cần phối hợp với các cơ quan chức năng để thực hiện thanh lý tài sản thu hồi vốn cho ngân hàng qua các hình thức: bán nợ cho VAMC, DATC; tự bán trên thị trƣờng; bán qua các trung tâm dịch vụ đấu giá.
- Đối với các tài sản Toà án tuyên giao cho Techcombank theo bản án, ngân hàng cần tổng hợp và chủ động phối hợp với cơ quan thi hành án các cấp để nhanh chóng thu hồi và nhận tài sản để xử lý.
Thứ ba, đối với các khoản nợ xấu không có tài sản đảm bảo, khách nợ
còn tồn tại và đang hoạt động, ngân hàng cần nhanh chóng xác định khả năng trả nợ của khách hàng, khả năng thu nợ của ngân hàng đề ra các giải pháp xử lý thích hợp.
Thứ tư, đối với các con nợ làm ăn kém hiệu quả, Techcombank cần yêu
cầu khách hàng sắp xếp lại doanh nghiệp, trƣờng hợp doanh nghiệp sau khi sắp xếp lại mà không hoạt động hiệu quả, Techcombank cần chủ động khởi kiện ra Toà án đề nghị tuyên bố phá sản doanh nghiệp.
3.2.5. Hoàn thiện hệ thống chính sách quy trình quản trị rủi ro tín
dụng.
Thẩm định là khâu quan trọng để giúp ngân hàng đƣa ra quyết định đầu tƣ một cách chính xác, từ đó nâng cao chất lƣợng các khoản vay, hạn chế nợ quá hạn phát sinh, bảo đảm hiệu quả tín dụng vững chắc. Do đó, Techcombank cần:
- Hoàn thiện công tác thẩm định trên cơ sở đổi mới đồng bộ mô hình tổ chức, hoàn thiện quy chế, quy trình và cách thức tổ chức thẩm định cho vay, đảm bảo tính khách quan của bộ phận thẩm định khách hàng vay vốn.
- Nâng cao trình độ thẩm định của CBTD, đặc biệt là thẩm định tƣ cách của khách hàng vì điều này có ảnh hƣởng rất lớn đến thiện chí hoàn trả tiền vay của khách hàng.
- Thƣờng xuyên cập nhật các thông tin về kinh tế, kỹ thuật, các thông tin dự báo phát triển của các ngành, giá cả trên thị trƣờng, tỷ suất lợi nhuận bình quân của một ngành, của các loại sản phẩm…để phục vụ cho công tác thẩm định.
- Đặc biệt quan tâm đến thực trạng và chiều hƣớng biến động trong tƣơng lai của thị trƣờng kinh doanh mà sản phẩm doanh nghiệp tham gia. Xem xét hệ số sinh lời của đồng vốn đầu tƣ mà doanh nghiệp thu đƣợc.
3.2.6. Nâng cao năng lực cán bộ
Hiện nay, với sự phát triển không ngừng của nền kinh tế và sự lớn mạnh của ngành ngân hàng, thì việc cạnh tranh gay gắt giữa các ngân hàng là điều không thể tránh khỏi. Trong các mảng cạnh tranh giữa các ngân hàng, cuộc cạnh tranh về chất xám và công nghệ hiện đại khá gay gắt. Hơn nữa, trong xu thế toàn cầu hoá nhƣ hiện nay cùng với sự kiện hiệp định Việt - Mỹ đi vào giai đoạn thực hiện, Việt Nam trở thành thành viên thứ 150 của tổ chức Thƣơng mại Thế giới WTO...thì không chỉ có cạnh tranh trong nƣớc mà các ngân hàng Việt Nam phải đối mặt với sự cạnh tranh quyết liệt với các ngân hàng nƣớc ngoài. Trong điều kiện đó, muốn tồn tại và đứng vững trên thƣơng trƣờng, thì giải pháp nâng cao chất lƣợng nguồn nhân lực là các vấn đề mà các ngân hàng quan tâm hàng đầu.
Để làm tốt công tác xếp hạng tín dụng, các cán bộ quản lý cũng nhƣ chuyên viên khách hàng, chuyên viên quản trị rủi ro không chỉ có năng lực chuyên môn cao mà còn phải có phẩm chất đạo đức tốt, tinh thần trách nhiệm cao, trung thực và có khả năng làm việc dƣới nhiều áp lực. Họ phải là những ngƣời có kĩ năng phân tích, có sự am hiểu tƣờng tận về nhiều lĩnh vực của nền kinh tế, nắm bắt đƣợc luật pháp, tập quán, thực tiễn hoạt động của các doanh nghiệp, từ đó đƣa ra đƣợc những đánh giá chính xác về doanh nghiệp, tạo điều kiện để đƣa ra các quyết định tín dụng nhằm đem lại lợi nhuận cũng nhƣ giảm thiểu rủi ro cho ngân hàng.
Để làm đƣợc điều đó, Techcombank cần thực hiện những biện pháp sau:
Thứ nhất, ngân hàng cần thực hiện tốt công tác tuyển dụng nhân viên, xây
tối thiểu về trình độ và kinh nghiệm nhằm tuyển đƣợc những ứng cử viên có đủ trình độ, phẩm chất đạo đức để đảm nhiệm tốt công việc đƣợc giao. Việc tuyển dụng nhất thiết phải thực hiện một cách nghiêm túc, đảm bảo chất lƣợng.
Thứ hai, Ngân hàng có kế hoạch đào tạo và đào tạo lại chuyên viên tín
dụng, chuyên viên quản trị rủi ro, hƣớng dẫn và tổ chức tập huấn, bồi dƣỡng kiến thức, cử cán bộ đi học các lớp về nghiệp vụ tại các trung tâm đào tạo có uy tín nhằm giúp các chuyên viên tín dụng nắm bắt kĩ hơn về kiến thức cơ bản và kiến thức phân tích tài chính một cách đầy đủ, vững chắc. Ngoài ra, phải tạo điều kiện cho họ tự nâng cao trình độ, năng lực cũng nhƣ kinh nghiệm làm việc. Hơn nữa, ngân hàng phải đặt ra những điều kiện bắt buộc về chuyên môn, kiến thức chuyên sâu về các lĩnh vực tài chính doanh nghiệp, tài