Luận văn Thạc sĩ Tài chính ngân hàng: Hoàn thiện mô hình chấm điểm tín dụng khách hàng doanh nghiệp tại Ngân hàng Nông nghiệp và Phát triển nông thôn Việt Nam (Agribank)

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO

TRƯỜNG ĐẠI HỌC NGOẠI THƯƠNG

LUẬN VĂN THẠC SĨ

HOÀN THIỆN MÔ HÌNH CHẤM ĐIỂM

TÍN DỤNG KHÁCH HÀNG DOANH NGHIỆP TẠI

NGÂN HÀNG NÔNG NGHIỆP VÀ PHÁT TRIỂN

NÔNG THÔN VIỆT NAM (AGRIBANK)

Ngành: Tài chính - Ngân hàng

BÙI PHƯƠNG HÀ

Hà Nội, năm 2023

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO

TRƯỜNG ĐẠI HỌC NGOẠI THƯƠNG

LUẬN VĂN THẠC SĨ

HOÀN THIỆN MÔ HÌNH CHẤM ĐIỂM

TÍN DỤNG KHÁCH HÀNG DOANH NGHIỆP TẠI

NGÂN HÀNG NÔNG NGHIỆP VÀ PHÁT TRIỂN

NÔNG THÔN VIỆT NAM (AGRIBANK)

Ngành: Tài chính - Ngân hàng

Mã số: 8340201

Họ và tên học viên: Bùi Phương Hà

Người hướng dẫn : TS. Nguyễn Phúc Hiền

Hà Nội, năm 2023

LỜI CAM ĐOAN

Tôi xin cam đoan luận văn “Hoàn thiện mô hình chấm điểm tín dụng khách

hàng doanh nghiệp tại Ngân hàng Nông nghiệp và Phát triển nông thôn Việt Nam

(Agribank)” là công trình nghiên cứu của chính tác giả được thực hiện trên cơ sở học

tập và thực tiễn kinh nghiệm làm việc trong suốt thời gian vừa qua. Số liệu và dẫn

chứng được sử dụng trong bài luận văn là chân thực, chính xác và có nguồn gốc rõ

ràng, được tôi thu thập, tổng hợp từ nguồn đáng tin cậy và từ các báo cáo nội bộ của

Agribank. Luận văn này được tác giả thực hiện với sự hướng dẫn của TS. Nguyễn

Phúc Hiền.

Tác giả luận văn

Bùi Phương Hà

LỜI CẢM ƠN

Tác giả xin bày tỏ lời cảm ơn chân thành tới TS. Nguyễn Phúc Hiền, người đã

nhiệt tình hướng dẫn và chia sẻ kinh nghiệm giúp tác giả hoàn thành bài luận văn này.

Đồng thời, tác giả cũng xin gửi lời cảm ơn tới các thầy cô Khoa Sau Đại học đã nhiệt

tình giảng dạy, truyền đạt kiến thức quý báu, làm nền tảng cho quá trình nghiên cứu

của tác giả.

Tác giả cũng xin cảm ơn các cán bộ, nhân viên Agribank đã giúp đỡ, cung cấp

số liệu cần thiết và động viên tác giả trong thời gian hoàn thành bài luận văn.

Trong quá trình nghiên cứu, do bản thân còn có những hạn chế về kiến thức

chuyên môn cũng như kinh nghiệm thực tiễn, công trình nghiên cứu không thể tránh

khỏi những thiếu sót. Tác giả rất mong nhận được những đóng góp của quý thầy cô

và những người quan tâm đến đề tài để tác giả có điều kiện học hỏi và hoàn thiện

được bài luận văn.

iii

MỤC LỤC

LỜI CAM ĐOAN ..................................................................................................................... i

LỜI CẢM ƠN .......................................................................................................................... ii

DANH MỤC TỪ VIẾT TẮT ............................................................................................... vi

DANH MỤC BẢNG, BIỂU ĐỒ VÀ HÌNH ..................................................................... vii

TÓM TẮT KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU LUẬN VĂN ................................................... viii

LỜI MỞ ĐẦU .......................................................................................................................... 1

CHƯƠNG 1: CƠ SỞ LÝ LUẬN VÀ THỰC TIỄN VỀ MÔ HÌNH CHẤM ĐIỂM

TÍN DỤNG KHDN TRONG HOẠT ĐỘNG TÍN DỤNG CỦA CÁC NHTM .......... 9

1.1. Khái niệm, vai trò và phương pháp chấm điểm tín dụng tại NHTM ........ 9

1.1.1. Khái niệm ................................................................................................. 9

1.1.2. Vai trò ..................................................................................................... 11

1.1.3. Phương pháp chấm điểm tín dụng........................................................ 11

1.2. Một số mô hình chấm điểm tín dụng .......................................................... 14

1.2.1. Mô hình xác suất tuyến tính ................................................................. 15

1.2.2. Mô hình logit .......................................................................................... 17

1.2.3. Mô hình probit ....................................................................................... 17

1.2.4. Mô hình phân biệt tuyến tính. ............................................................... 18

1.3. Nội dung chấm điểm tín dụng KHDN ........................................................ 20

1.3.1. Mục đích chấm điểm tín dụng KHDN .................................................. 20

1.3.2. Nguyên tắc.............................................................................................. 21

1.4. Các điều kiện cần có để áp dụng mô hình chấm điểm tín dụng KHDN . 22

1.4.1. Thông tin sử dụng để CĐTD ................................................................. 22

1.4.2. Chất lượng đội ngũ cán bộ tín dụng ..................................................... 23

1.4.3. Cơ sở vật chất kỹ thuật và công nghệ của NHTM ............................... 24

1.4.4. Chính sách của NHTM ......................................................................... 24

1.5. Kinh nghiệm vận dụng mô hình chấm điểm tín dụng của một số NHTM

và bài học cho Agribank ..................................................................................... 25

1.5.1. Kinh nghiệm của BIDV ......................................................................... 25

1.5.2. Kinh nghiệm của Techcombank .......................................................... 27

1.5.3. Bài học cho Agribank ............................................................................ 30

Tóm tắt chương 1 ................................................................................................ 31

CHƯƠNG 2: THỰC TRẠNG ỨNG DỤNG MÔ HÌNH CHẤM ĐIỂM TÍN DỤNG

KHDN TẠI AGRIBANK .................................................................................................... 32

2.1. Giới thiệu về Ngân hàng Nông nghiệp và Phát triển nông thôn

Việt Nam .............................................................................................................. 32

2.1.1. Lịch sử hình thành và phát triển .......................................................... 32

2.1.2. Cơ cấu tổ chức, mạng lưới hoạt động .................................................. 34

2.1.3. Tình hình hoạt động của Agribank giai đoạn 2020 – 2022 ................. 35

2.2. Mô hình chấm điểm tín dụng KHDN tại Agribank .................................. 42

2.2.1. Các quy định về chấm điểm tín dụng KHDN tại NHTM Việt Nam 42

2.2.2. Mô hình chấm điểm tín dụng KHDN tại Agribank ........................... 44

2.3. Đánh giá mô hình chấm điểm tín dụng KHDN tại Agribank .................. 52

2.3.1. Ưu điểm .................................................................................................. 52

2.3.2. Hạn chế và nguyên nhân ...................................................................... 55

Tóm tắt chương 2 .................................................................................................................. 58

CHƯƠNG 3: GIẢI PHÁP HOÀN THIỆN MÔ HÌNH CHẤM ĐIỂM TÍN DỤNG

KHDN TẠI AGRIBANK .................................................................................................... 59

3.1. Định hướng phát triển của Agribank ......................................................... 59

3.2. Giải pháp hoàn thiện mô hình chấm điểm tín dụng KHDN

tại Agribank ......................................................................................................... 61

3.2.1. Xây dựng bộ chỉ tiêu phù hợp với từng nhóm đối tượng KHDN ........ 61

3.2.2. Nâng cao việc quản lý thông tin khách hàng ....................................... 62

3.2.3. Nâng cao chất lượng dữ liệu đầu vào ................................................... 63

3.2.4. Nâng cao chất lượng nguồn nhân lực .................................................. 64

3.2.5. Nâng cấp hệ thống xử lý thông tin ....................................................... 65

3.2.6. Các giải pháp khác ................................................................................ 65

3.3. Kiến nghị với Ngân hàng Nhà nước ........................................................... 66

3.3.1. Đổi mới và phát triển hệ thống TTTD .................................................. 66

3.3.2. Xây dựng hành lang pháp lý cụ thể về bảo mật, cung cấp, khai thác, xử

lý TTTD khách hàng ......................................................................................... 67

3.3.3. Ứng dụng công nghệ học máy vào xử lý dữ liệu trong hoạt động

TTTD ................................................................................................................ 68

Tóm tắt chương 3 .................................................................................................................. 71

KẾT LUẬN ............................................................................................................................ 72

DANH MỤC TÀI LIỆU THAM KHẢO ......................................................................... 73

PHỤ LỤC ................................................................................................................................ 75

DANH MỤC TỪ VIẾT TẮT

Từ viết tắt Nguyên nghĩa

NHTM Ngân hàng thương mại

NHNN Ngân hàng Nhà nước

XHTD Xếp hạng tín dụng

CĐTD Chấm điểm tín dụng

KHDN Khách hàng doanh nghiệp

TSBĐ Tài sản bảo đảm

TCTD Tổ chức tín dụng

DNVVN Doanh nghiệp vừa và nhỏ

RRTD Rủi ro tín dụng

KH Khách hàng

NH Ngân hàng

TTTD Thông tin tín dụng

CIC Trung tâm Thông tin tín dụng Quốc gia Việt Nam

CSDL Cơ sở dữ liệu

vii

DANH MỤC BẢNG, BIỂU ĐỒ VÀ HÌNH

BẢNG

Bảng 1.1. Hệ thống các ký hiệu XHTD của BIDV ................................................... 25

Bảng 1.2. Tỷ trọng các chỉ tiêu xếp hạng KHDN của BIDV .................................... 26

Bảng 1.3. Thang điểm phân loại KHDN của Techcombank .................................... 29

Bảng 2.1. Kết quả hoạt động kinh doanh năm 2022 ................................................. 36

Bảng 2.2. Dư nợ Agribank phân theo đối tượng khách hàng giai đoạn 2020 – 2022

................................................................................................................................... 40

Bảng 2.3. Phân loại nợ Agribank theo nhóm ............................................................ 41

Bảng 2.4. Số lượng, dư nợ KHDN được xếp hạng từ 2020 – 2022 .......................... 48

Bảng 2.5. Phân loại KHDN được xếp hạng theo ngành kinh doanh giai đoạn 2020 –

2022 ........................................................................................................................... 49

Bảng 2.6. Nợ xấu Agribank giai đoạn 2010-2022 .................................................... 51

BIỂU ĐỒ

Biểu đồ 2.1. Tổng tài sản Agribank giai đoạn 2020 – 2022 ..................................... 37

Biểu đồ 2.2. Tổng nguồn vốn huy động Agribank giai đoạn 2020 – 2022 ............... 38

Biểu đồ 2.3. Thị phần tiền gửi của tổ chức kinh tế và dân cư của hệ thống ngân hàng

................................................................................................................................... 38

Biểu đồ 2.4. Tổng dư nợ Agribank giai đoạn 2020 – 2022 ...................................... 40

Biểu đồ 2.5. Tỷ lệ nợ xấu Agribank giai đoạn 2010-2022 theo đối tượng khách hàng

................................................................................................................................... 52

HÌNH

Hình 1.1. Mô hình tổ chức của Agribank.................................................................. 34

Hình 2.2. Mô hình chấm điểm KHDN của Agribank ............................................... 46

Hình 2.3. Sơ đồ quy trình chấm điểm, xếp hạng, phân loại KHDN của Agribank .. 47

viii

TÓM TẮT KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU LUẬN VĂN

Đề tài “Hoàn thiện mô hình chấm điểm tín dụng KHDN tại Ngân hàng Nông

nghiệp và Phát triển nông thôn Việt Nam (Agribank)” được thực hiện với mục tiêu

đánh giá thực trạng vận dụng mô hình chấm điểm tín dụng KHDN tại Agribank, từ

đó đề xuất những giải pháp, kiến nghị nhằm hoàn thiện và nâng cao hiệu quả áp dụng

mô hình này trong công tác thẩm định tín dụng đối với KHDN tại Agribank.

Trong bài nghiên cứu, tác giả đã hệ thống hóa cơ sở lý luận về mô hình chấm

điểm tín dụng KHDN trong hoạt động tín dụng của NHTM. Trên cơ sở đó, tác giả đã

giới thiệu, trình bày và đánh giá thực trạng áp dụng mô hình chấm điểm xếp hạng

KHDN tại Agribank trong giai đoạn 2020 - 2022. Từ một số điểm nổi bật trong định

hướng phát triển của Agribank cùng thực trạng đã phân tích, tác giả đề xuất các hàm

ý chính sách nhằm hoàn thiện và áp dụng hiệu quả mô hình chấm điểm KHDN tại

Agribank trong thời gian tới, góp phần nâng cao chất lượng tín dụng của Agribank.

LỜI MỞ ĐẦU

1. Lý do chọn đề tài

Ngân hàng thương mại (NHTM) là một trong những định chế tài chính quan

trọng trong bất kì nền kinh tế nào. Mặc dù các chức năng của NHTM ngày nay đã

thay đổi nhưng cấp tín dụng vẫn là một trong những chức năng quan trọng hàng đầu

của định chế tài chính này. Để thực hiện chức năng đó, NHTM đối mặt với nhiều loại

rủi ro khác nhau trong đó có rủi ro tín dụng và biểu hiện tiêu biểu nhất là rủi ro vỡ

nợ. Để hạn chế rủi ro vỡ nợ, NHTM đã áp dụng mô hình chấm điểm tín dụng (CĐTD)

để sàng lọc, đánh giá, nhận định các DN có nhu cầu cấp tín dụng dựa trên phân tích

các yếu tố định tính và định lượng.

Tại Việt Nam, việc chuyển đổi sang nền kinh tế mở từ những năm 1990 đã

thúc đẩy thị trường tín dụng và hệ thống NHTM phát triển. Các hoạt động tín dụng

là lĩnh vực thu về lợi nhuận cao và tăng trưởng nhanh nhất, nhưng các hoạt động này

đối mặt với mức độ rủi ro ngày càng cao bởi môi trường kinh tế và kinh doanh ngày

càng cởi mở và cạnh tranh. Do đó, NHTM tại Việt Nam đã đầu tư một nguồn lực tài

chính lớn vào việc cải tiến quy trình đo lường chất lượng tín dụng và quản trị rủi ro.

Mặc dù Ngân hàng Nhà nước (NHNN) đã xây dựng Trung tâm Thông tin Tín dụng

(CIC) từ năm 2002 để cung cấp các thông tin tín dụng của doanh nghiệp nhằm hỗ trợ

hệ thống ngân hàng và các nhà đầu tư khác, quy trình chấm điểm XHTD của các

NHTM Việt Nam và CIC vẫn ở giai đoạn đầu phát triển.

Cùng với việc kinh tế quốc tế bước vào giai đoạn hội nhập, các NHTM trên

thế giới đã thay đổi về phương pháp lựa chọn ra quyết định cấp tín dụng của mình

theo hướng lượng hóa các RRTD. Trong khi đó, các NHTM ở Việt Nam đa phần vẫn

ra quyết định cấp tín dụng dựa trên việc xếp hạng nội bộ và đánh giá rủi ro trên cơ sở

phát xét chủ quan là chủ yếu để đưa ra quyết định cấp tín dụng. Việc tìm kiếm và

hoàn thiện một mô hình CĐTD hiệu quả đối với KHDN là một vấn đề bức thiết nhằm

giúp ban lãnh đạo NHTM có định hướng quản trị rủi ro phù hợp khi tình trạng nợ xấu

đã và đang ảnh hưởng nghiêm trọng tới hoạt động tín dụng của các NHTM hiện nay.

Được biết đến là một trong bốn NHTM có dư nợ lớn nhất toàn ngành, tuy

nhiên chất lượng tín dụng của Ngân hàng Nông nghiệp và Phát triển nông thôn Việt

Nam (Agribank) chưa được đánh giá cao do tình hình tăng trưởng dư nợ chậm và nợ

có vấn đề tăng cao mà chủ yếu là nợ xấu của nhóm KHDN. Những năm qua, trong

bối cảnh diễn biến phức tạp của dịch bệnh COVID - 19, nhiều doanh nghiệp buộc

phải ngừng hoạt động hoặc hoạt động cầm chừng để đảm bảo công tác phòng chống

dịch, thu nhập của người lao động bị ảnh hưởng, nên dự báo thời gian tới không chỉ

Agribank mà nhiều NHTM khác sẽ tiếp tục tăng cao tỷ lệ nợ xấu và đè nặng kế hoạch

kinh doanh của các ngân hàng.

Hệ thống xếp hạng tín dụng (XHTD) hiện tại của Agribank được xây dựng

theo phương pháp chuyên gia với sự hỗ trợ từ Công ty tư vấn Ernst&Young từ năm

2007 – 2009. Hệ thống các chỉ tiêu đánh giá KH, thang điểm mỗi chỉ tiêu, mức xếp

hạng, quy mô doanh nghiệp,… được thiết kế dựa trên kinh nghiệm của đội ngũ

chuyên gia của bên tư vấn và Agribank. Việc kiểm định lại kết quả sau khi xây dựng

cũng được đánh giá bởi các chuyên gia. Qua 10 năm triển khai áp dụng, với bối cảnh

kinh tế xã hội và hệ thống pháp lý của nước ta cũng như thực tiễn hoạt động của Ngân

hàng đã có nhiều thay đổi, mô hình chấm điểm XHTD nội bộ hiện tại của Agribank

chưa thực sự đáp ứng được những yêu cầu của NHNN quy định tại Thông tư 13,

Thông tư 11 và yêu cầu quản trị rủi ro trong hoạt động kinh doanh của Agribank.

Từ thực tế nêu trên, bằng thực tiễn làm việc tại Agribank kết hợp với tri thức

đã được đào tạo, tôi lựa chọn đề tài “Hoàn thiện mô hình chấm điểm tín dụng KHDN

tại Ngân hàng Nông nghiệp và Phát triển nông thôn Việt Nam (Agribank)” làm đề tài

luận văn tốt nghiệp với hi vọng được đóng góp một phần nghiên cứu của mình trong

việc nâng cao chất lượng thẩm định tín dụng tại Agribank và vận dụng nó trong công

việc hiện nay của tôi là một cán bộ tín dụng KHDN tại Agribank.

2. Tổng quan nghiên cứu

2.1. Tổng quan nghiên cứu nước ngoài

Mô hình rủi ro tín dụng đóng vai trò quan trọng trong quản lý rủi ro lĩnh vực

tài chính doanh nghiệp, ngân hàng và đầu tư. Những đổi mới tài chính trong vài thập

kỷ qua cùng với môi trường pháp lý mới trong các TCTC và những tác động không

tích cực do các cuộc khủng hoảng toàn cầu gây ra đã đưa quản lý rủi ro tín dụng trở

thành trọng điểm của giới nghiên cứu và các nhà hoạch định chính sách. Xếp hạng

tín dụng là một trong những thành phần quan trọng của quá trình quản lý RRTD. Xếp

hạng tín dụng có thể được thông qua các mô hình do các tổ chức phát triển nội bộ

hoặc được cung cấp từ bên ngoài bởi các tổ chức xếp hạng tín nhiệm (Credit rating

agencies - CRAs). Các nghiên cứu trước đây đã phát hiện ra khả năng dự đoán của

XHTD thông qua việc vận dụng nhiều yếu tố có thể giải thích và phương pháp tiếp

cận mô hình hóa.

Hanic Aida, Zunic Emina và Dzelihodzic Adnan (2013) trong bài nghiên cứu

“Scoring Models of Bank Credit Policy” đã trình bày cách thức mô hình CĐTD có

thể được áp dụng trong TCTD, trong trường hợp này là các ngân hàng, nhằm đơn

giản hóa quy trình cho vay tín dụng. Không giống như các mô hình phân tích truyền

thống, mô hình chấm điểm cung cấp định giá dựa trên điểm số thể hiện khả năng có

thể thực hiện các nghĩa vụ đã cam kết của KH. Bằng việc sử dụng các mô hình CĐTD,

NHTM có thể tạo một ảnh chụp nhanh bằng số về hồ sơ rủi ro của người vay vốn.

Một trong những đặc điểm quan trọng nhất của các mô hình tính điểm này là tính

khách quan khi hai khách hàng có cùng đặc điểm sẽ có cùng mức XHTD. Bài nghiên

cứu đã trình bày một số mô hình CĐTD và cách thức các TCTC vận dụng chúng.

Bài nghiên cứu kết luận rằng tiêu chuẩn hóa và quản trị rủi ro tốt hơn là mục

tiêu quan trọng của mô hình chấm điểm. Nguyên nhân các NHTM áp dụng mô hình

tính điểm có thể là: thứ nhất, chúng giúp tăng doanh thu vì quy trình cấp tín dụng

được thực hiện nhanh và hiệu quả hơn làm tăng sự cạnh tranh và từ đó số lượng các

khoản vay được phê duyệt nhiều hơn; thứ hai, chúng tiết kiệm chi phí do quy trình

phê duyệt khoản vay được tự động hóa, giảm nhu cầu về số lượng người xử lý khoản

vay và cuối cùng, các mô hình giúp cho chất lượng danh mục khách hàng tốt hơn và

đồng nghĩa với chi phí dự phòng đối với tổn thất tín dụng thấp hơn. Nhìn từ quan

điểm này, chúng ta có thể nói rằng mô hình tính điểm đã đạt được mục tiêu nhất định.

Điều này cho thấy rõ sự cần thiết và mức độ quan trọng của các mô hình chấm điểm

được ứng dụng trong NHTM và các tổ chức tín dụng khác. Mặc dù các mô hình tính

điểm có một số thiếu sót, nhưng lợi ích của việc áp dụng mô hình tính điểm đã vượt

xa những thiếu sót đó, do đó, trong tương lai, chúng ta có thể mong đợi phương thức

cho vay truyền thống sẽ được thay thế hoàn toàn nhờ các mô hình tính điểm.

Yosi Lizar Eddy và Engku Muhammad Nazri Engku Abu Bakar năm 2017

trong bài nghiên cứu “Credit scoring models: techniques and issues” đã trình bày một

đánh giá ngắn gọn về các kỹ thuật hiện có của mô hình tính điểm tín dụng, đó là phân

tích dựa trên thống kê và dựa trên trí tuệ nhân tạo. Sau đó, tác giả đã đề xuất về cách

sửa đổi mô hình hiện đang được sử dụng bởi hầu hết các nhà quản trị RRTD. Sửa đổi

mô hình liên quan đến việc lựa chọn các tiêu chí được đưa vào cũng như các trọng số

được đưa ra cho các tiêu chí. Một số kỹ thuật tiềm năng trong việc lựa chọn các tiêu

chí và xác định tỷ trọng cho các tiêu chí này cũng đã được lựa chọn để thảo luận.

Bài nghiên cứu chỉ ra mặc dù một số kỹ thuật dựa trên AI được báo cáo là tạo

ra các mô hình CĐTD vượt trội, xét về mức độ thân thiện với người sử dụng và tính

đơn giản của mô hình, các kỹ thuật này vẫn kém hơn so với các kỹ thuật dựa trên

thống kê. Như vậy, các kỹ thuật dựa trên thống kê vẫn là phương pháp được các nhà

lãnh đạo ngân hàng lựa chọn. Trong số các kỹ thuật, kỹ thuật phổ biến nhất là hồi quy

logistic. Tuy nhiên, các biến và trọng số phải được lựa chọn cẩn thận. Tuy nhiên, mô

hình được phát triển chỉ có thể được xác minh với sự sẵn có của dữ liệu lịch sử trước

đó. Nếu không có sẵn dữ liệu, thì một phương pháp phù hợp được lựa chọn để xác

định các tiêu chí cùng trọng số thích hợp cho các tiêu chí sẽ thông qua sự phối hợp

của thang Dematel và thang Pre-Likert AHP, theo đó các phán đoán sẽ được thực

hiện bởi các chuyên gia có liên quan trực tiếp khi thực hiện nhiệm vụ sàng lọc thẩm

định tín dụng này.

2.2. Tổng quan nghiên cứu trong nước

Tại Việt Nam, tác giả Phan Thị Thanh An trong bài nghiên cứu “Hoàn thiện

mô hình CĐTD đối với KHDN tại Sở giao dịch I - Ngân hàng công thương Việt Nam”

và tác giả Trần Phạm Thuỳ Vân trong luận văn “Giải pháp hoàn thiện mô hình CĐTD

và xếp hạng DN tại Ngân hàng VPBank” đã tổng hợp và phân tích thực trạng áp dụng

mô hình CĐTD của Vietinbank và VPBank. Cũng trong bài nghiên cứu, các tác giả

đã đề xuất những giải pháp, kiến nghị đối với NHNN cũng như ban lãnh đạo

Vietinbank và VPBank giúp hoàn thiện một cách hiệu quả mô hình CĐTD theo thực

tiễn NHTM được nghiên cứu.

Bài báo của tác giả Hoàng Thị Hồng Vân (2020) với tiêu đề “Vận dụng mô

hình Z-score trong dự báo khả năng phá sản của doanh nghiệp tại Việt Nam” đã chỉ

ra tính đúng đắn của mô hình Z-score cho dự báo phá sản của DN ở Việt Nam. Để

kiểm nghiệm khả năng dự báo phá sản của mô hình Z-score của Altman và cộng sự

(2007) cho doanh nghiệp Việt Nam, tác giả chọn mẫu gồm tất cả các công ty bị huỷ

bỏ niêm yết trên sàn giao dịch chứng khoán Hồ Chí Minh và Hà Nội do thanh lý hoặc

giải thể theo lệnh của Toà án từ năm 2012 đến năm 2019 để phân tích. Dữ liệu nghiên

cứu được lấy từ các báo cáo tài chính của các công ty bị phá sản và không bị phá sản

được công bố công khai trong hai năm trước khi xảy ra phá sản. Tổng số mẫu nghiên

cứu của cả hai nhóm doanh nghiệp là 60 DN. Kết quả nghiên cứu cho thấy, giữa hai

nhóm DN đã phá sản và đang hoạt động có sự khác biệt nhau về chỉ số kế toán: các

doanh nghiệp đã phá sản với chỉ số ROA, ROE đều thấp hơn nhóm DN đang hoạt

động một cách đáng kể, giá trị tăng tài sản bình quân của nhóm DN đã giải thể cũng

ít hơn các DN đang hoạt động. Tuy nhiên, việc phân tích thông qua các thông tin tài

chính chưa cho thấy được các dấu hiệu nhận biết doanh nghiệp có phá sản hay không.

Ứng dụng mô hình Z-score của Altman và cộng sự (2007) vào hai nhóm doanh nghiệp

khẳng định có sự phân biệt một cách rõ nét về nguy cơ phá sản của hai nhóm doanh

nghiệp. Kết quả tuy không dự báo tốt như các thực nghiệm trước đây tại Mỹ nhưng

khả năng dự báo chính xác tới 76,67% khả năng phá sản cho các báo cáo một năm

trước khi phá sản và 70% cho các báo cáo hai năm trước phá sản cũng là một kết quả

dự đoán khá tốt. Điều này cho thấy độ tin cậy và chính xác trong việc vận dụng mô

hình Z-score để dự báo phá sản cho doanh nghiệp Việt Nam.

Qua tìm hiểu tình hình tổng quan nghiên cứu nước ngoài và trong nước, tác

giả nhận thấy có rất nhiều đề tài nghiên cứu về mô hình CĐTD tại NHTM nhưng ít

có đề tài đi sâu phân tích tính hiệu quả của mô hình đối với đối tượng thẩm định là

KHDN và chưa có đề tài nghiên cứu về mô hình CĐTD KHDN tại Agribank. Đó là

khoảng trống nghiên cứu để tác giả đi đến quyết định lựa chọn đề tài này mà không

bị trùng lặp.

3. Mục đích nghiên cứu

Trên cơ sở lý thuyết về chấm điểm xếp hạng tín dụng khách hàng và thực trạng

vận dụng mô hình CĐTD KHDN tại một số NHTM, đánh giá tính hiệu quả của việc

ứng dụng mô hình CĐTD KHDN tại Agribank. Từ đó, tác giả đề xuất một số giải

pháp, kiến nghị nhằm hoàn thiện mô hình CĐTD KHDN của Agribank để giảm thiểu

rủi ro vỡ nợ KHDN và nâng cao chất lượng tín dụng Agribank trong thời gian sắp tới.

4. Câu hỏi nghiên cứu

Để hoàn thành mục đích trên, tác giả đã trả lời các câu hỏi chính sau đây:

Câu hỏi 1: Nội dung chấm điểm tín dụng đối với KHDN là gì? Những yếu tố

nào tác động tới công tác chấm điểm xếp hạng KHDN?

Câu hỏi 2: Thực trạng áp dụng mô hình CĐTD KHDN tại Agribank ảnh hưởng

thế nào đến chất lượng hoạt động tín dụng của Agribank? Những ưu điểm và hạn chế

khi vận dụng mô hình CĐTD KHDN tại Agribank là gì?

Câu hỏi 3: Đề xuất, kiến nghị nào nhằm hoàn thiện và nâng cao hiệu quả khi

áp dụng mô hình CĐTD KHDN tại Agribank?

5. Đối tượng và phạm vi nghiên cứu

5.1. Đối tượng nghiên cứu

Đối tượng nghiên cứu của đề tài là mô hình CĐTD KHDN tại Ngân hàng Nông

nghiệp và Phát triển nông thôn Việt Nam (Agribank).

5.2. Phạm vi nghiên cứu

Phạm vi về nội dung nghiên cứu: Đề tài tập trung nghiên cứu việc ứng dụng

mô hình chấm điểm tín dụng của Agribank, trọng tâm là khách hàng doanh nghiệp.

Phạm vi về thời gian: Thời gian nghiên cứu kể từ khi Agribank áp dụng mô

hình CĐTD để thẩm định cấp tín dụng đến nay, trọng tâm là giai đoạn 2020 – 2022.

Phạm vi không gian: Ngân hàng Nông nghiệp và Phát triển nông thôn Việt

Nam (Agribank).

6. Phương pháp nghiên cứu

Luận văn sử dụng phương pháp luận duy vật biện chứng và duy vật lịch sử kết

hợp với phương pháp suy luận logic và phương pháp thu thập thông tin từ các báo

cáo thường niên, báo cáo tổng kết hoạt động kinh doanh của Agribank. Trên cơ sở lý

thuyết cùng với các số liệu thu thập được, luận văn áp dụng phương pháp tổng hợp,

phân tích, so sánh, thống kê để giải quyết các vấn đề đặt ra.

7. Ý nghĩa lý luận và thực tiễn của luận văn

Về lý luận: Kết quả nghiên cứu sẽ cung cấp cho người đọc khung lý thuyết cơ

bản về mô hình CĐTD khách hàng tại NHTM. Luận văn thực hiện khảo sát, thu thập

dữ liệu và xử lý dữ liệu, đánh giá tính hiệu quả của việc áp dụng mô hình CĐTD

KHDN tại Agribank.

Về thực tiễn: Luận văn là công trình nghiên cứu góp phần vào tài liệu học thuật

và thực hành XHTD ở Việt Nam; giúp các nhà khoa học, nhà quản lý, ban lãnh đạo

các NHTM đặc biệt là Agribank có cái nhìn sâu hơn về bước CĐTD trong quy trình

thẩm định tín dụng KHDN thông qua các phương pháp thu thập, đánh giá thông tin

và đo lường các chỉ số theo mô hình chấm điểm. Từ đó nhận diện được những kết

quả đạt được, những mặt còn tồn tại, hạn chế và nguyên nhân trong việc áp dụng mô

hình CĐTD KHDN của Agribank. Đồng thời, luận văn cũng đưa ra các kiến nghị đến

các đơn vị có liên quan nhằm hoàn thiện mô hình CĐTD KHDN tại các NHTM nói

chung và tại Agribank nói riêng, vốn chủ yếu dựa trên các phương pháp định tính như

hiện nay.

8. Kết cấu của đề tài

Ngoài phần mở đầu và kết luận, luận văn bao gồm ba chương:

Chương 1: Cơ sở lý luận và thực tiễn về mô hình chấm điểm tín dụng KHDN

trong hoạt động tín dụng của các NHTM

Trong chương này, tác giả trình bày lý luận chung về đề tài nghiên cứu để trả

lời các câu hỏi đặt ra nhằm đạt được mục đích nghiên cứu. Đây là cơ sở lý thuyết để

đưa ra các giải pháp trong chương 3. Bên cạnh đó, tác giả thảo luận kinh nghiệm và

bài học của một số NHTM trong việc áp dụng mô hình XHTD KHDN.

Chương 2: Thực trạng ứng dụng mô hình chấm điểm tín dụng KHDN tại

Agribank

Trong chương này, tác giả giới thiệu, trình bày và đánh giá thực trạng đối

tượng nghiên cứu thông qua các dữ liệu thu thập được. Những nội dung này sẽ giúp

ta có cái nhìn cụ thể về nội dung, quá trình hình thành đề tài, để từ đó tạo cơ sở thực

tiễn cho việc đề xuất giải trong chương tiếp theo.

Chương 3: Giải pháp hoàn thiện mô hình chấm điểm tín dụng KHDN tại

Agribank

Trong chương này, tác giả trình bày một số điểm nổi bật trong định hướng phát

triển của Agribank. Trên cơ sở đó, tác giả đề xuất các hàm ý chính sách nhằm hoàn

thiện và áp dụng hiệu quả mô hình CĐTD KHDN tại Agribank.

CHƯƠNG 1: CƠ SỞ LÝ LUẬN VÀ THỰC TIỄN VỀ MÔ HÌNH CHẤM ĐIỂM

TÍN DỤNG KHDN TRONG HOẠT ĐỘNG TÍN DỤNG CỦA CÁC NHTM

1.1. Khái niệm, vai trò và phương pháp chấm điểm tín dụng tại NHTM

1.1.1. Khái niệm

Chấm điểm tín dụng (CĐTD) là quá trình đánh giá rủi ro tiềm tàng của bên

vay vốn dựa trên một phổ điểm cụ thể. Đây được xem là một cách nhận xét tài chính

được hiểu rộng rãi và có cái nhìn khách quan về khả năng thanh toán nợ của KH và

các rủi ro liên quan đến việc cho vay tiền. Hình thức CĐTD là một cách hữu ích giúp

cho nhà quản trị có thể lựa chọn lúc nào nên cho vay, khoản nợ cần phải là bao nhiêu

và cần xây dựng những chiến lược gì để tăng lợi nhuận trong khi vẫn duy trì việc xem

xét khả năng rủi ro một cách thật hiệu quả. Như vậy cũng giúp tăng độ tin cậy của

các ngân hàng hoặc tổ chức hoạt động tín dụng, chắc chắn rằng họ sẽ có thể vay vốn

và tăng cường sự lớn mạnh của các đối tác vay một cách bền vững. Việc xây dựng

một công cụ chấm điểm hiệu quả mang lại rất nhiều lợi ích cho các TCTC và đầu tư.

Điều này giúp cải thiện dòng vốn, đảm bảo tài sản thế chấp phù hợp, giảm các khoản

lỗ tín dụng, giảm chi phí phân tích tín dụng, rút ngắn thời gian đưa ra quyết định cấp

tín dụng và đa dạng hóa các sản phẩm tín dụng theo các phân cấp rủi ro khác nhau.

Ngoài ra, công cụ CĐTD còn giúp các tổ chức tài chính hiểu rõ hơn về hành vi và

khả năng thanh toán nợ của KH.

Quá trình đánh giá tín dụng của khách hàng đóng vai trò quan trọng trong việc

đo lường định lượng rủi ro tiềm tàng. Thông qua việc phân tích dữ liệu về khách

hàng, ta có thể đưa ra các thông tin liên quan đến khả năng trả nợ của họ trong tương

lai, từ đó đánh giá rủi ro cho khoản vay. Việc này giúp ngân hàng đưa ra quyết định

cho vay một cách cân nhắc và hiệu quả hơn, đồng thời bảo vệ quyền lợi của chính

khách hàng cũng như sự ổn định của thị trường tài chính. Hoạt động này cũng có thể

được hiểu như một kỹ thuật khai thác dữ liệu, tìm kiếm các quy luật của các dữ liệu

lịch sử và áp dụng để đưa ra quyết định về việc cấp tín dụng cho các khách hàng trong

tương lai là một quá trình quan trọng và phức tạp, đòi hỏi sự đánh giá kỹ lưỡng về

khả năng trả nợ của khách hàng thông qua việc thu thập và phân tích các thông tin

liên quan như lịch sử tín dụng, thu nhập, tài sản và các yếu tố khác. Công tác xây

dựng một công cụ chấm điểm hiệu quả sẽ mang đến rất nhiều lợi ích cho các tổ chức

tài chính. Nó giúp cải thiện dòng vốn, đảm bảo tính phù hợp của tài sản thế chấp,

giảm thiểu rủi ro trong khoản vay và giảm chi phí phân tích tín dụng. Từ đó, các

TCTC có thể đưa ra quyết định về tín dụng một cách chính xác và đáng tin cậy, giúp

tăng cường sự ổn định của thị trường tài chính và bảo vệ quyền lợi của khách hàng,

giảm thời gian đưa ra quyết định cấp tín dụng và đa dạng hóa các sản phẩm tín dụng

theo các phân cấp rủi ro khác nhau. Mặc dù CĐTD xếp hạng mức độ rủi ro tín dụng

CĐTD chỉ đánh giá mức độ rủi ro của người đi vay, xếp theo thứ tự từ cao nhất đến

của người vay, nhưng nó không đưa ra ước tính về xác suất vỡ nợ của người vay.

thấp nhất. Vì vậy, không có khả năng xác định chính xác liệu Bên vay A có mức độ

rủi ro gấp đôi so với Bên vay B hay không.

Một khái niệm tương tự với CĐTD là XHTD, được áp dụng cho các công ty,

chính phủ và các tổ chức chứng khoán. Xếp hạng tín dụng được thực hiện bằng cách sử

dụng một thang điểm chữ cái để đánh giá mức độ đáng tin cậy trong việc trả nợ của thực

thể đó. XHTD xác định cả lãi suất cho khoản hoàn trả và liệu người đi vay có được chấp

thuận cho vay tín dụng hoặc phát hành nợ hay không. "Xếp hạng tín dụng" (credit ratings)

là một thuật ngữ vay mượn từ tiếng Anh, gồm hai từ "credit" (tín nhiệm) và "ratings"

(xếp hạng). Khái niệm này được đưa ra bởi John Moody 1909, trong cuốn "Cẩm nang

chứng khoán đường sắt", ông đã tiến hành nghiên cứu, phân tích và công bố bảng xếp

hạng tín nhiệm cho 1500 loại trái phiếu của 250 công ty. Hệ thống xếp hạng bao gồm ba

chữ cái A, B, C được sắp xếp theo thứ tự từ "AAA" đến "C" được sử dụng như một tiêu

chuẩn quốc tế để xếp hạng tín dụng. Tuy nhiên, đây chỉ là một hệ thống việc đánh giá

mức độ RRTD của người đi vay không thể chính xác xác định xác suất vỡ nợ của một

người vay cụ thể.

Ở Việt Nam, điểm khác trong việc sử dụng thuật ngữ “chấm điểm tín dụng”

và “xếp hạng tín dụng” là chưa rõ ràng. Do đó, trong khuôn khổ bài nghiên cứu, tác

giả sử dụng tương đương hai thuật ngữ này như cùng một khái niệm để phân tích

nghiên cứu.

Như vậy, CĐTD là một phân tích thống kê được thực hiện bởi những người

cho vay và các tổ chức tài chính để đánh giá mức độ đáng tin cậy của một cá nhân

hoặc một doanh nghiệp. Các TCTD sử dụng điểm tín dụng làm tiêu chí quan trọng để

đánh giá khả năng khách hàng hoàn trả nợ. Dựa trên điểm tín dụng, quyết định sẽ

được đưa ra về việc cấp hoặc từ chối cấp tín dụng cho KH. Giao dịch tín dụng ở các

điểm ít nhiều có ảnh hưởng đến giao dịch tài chính ngân hàng, bao gồm cấp tín dụng

có TSBĐ, cấp tín dụng có bảo đảm một phần bằng TSBĐ hoặc cấp tín dụng không

có TSBĐ. Vì vậy, điểm tín dụng là một yếu tố quan trọng trong quyết định cấp tín

dụng và nó sẽ được đánh giá một cách cẩn thận việc cấp hay từ chối tín dụng.

1.1.2. Vai trò

CĐTD đóng vai trò như một công cụ giúp cho các TCTD có thể đánh giá được

mức độ uy tín của khách hàng trước khi quyết định có cho khách hàng đó vay hay

không. Điểm tín dụng cũng được xem như nấc thang đo lường khả năng vay vốn của

một KH nào đó, điểm tín dụng cũng quyết định đến hạn mức vay tối đa mà ngân hàng

có thể giải ngân khi khách hàng có nhu cầu vay vốn. Ngoài ra, điểm tín dụng cũng sẽ

ảnh hưởng đến những lần vay tiếp theo của KH nếu điểm tín dụng của KH thấp hơn

số điểm tối thiểu mà một ngân hàng cho phép.

Đối với nền kinh tế vĩ mô, CĐTD đóng vai trò thiết yếu trong sự tăng trưởng

kinh tế. Đối với khách hàng, điểm tín dụng giúp tăng khả năng được phê duyệt cho

vay. Đặc biệt, đối với DN có quy mô vừa và nhỏ, điểm tín dụng giúp tăng khả năng

tiếp cận với các nguồn lực tài chính cho DN, giúp giảm chi phí và quản lý rủi ro hiệu

quả.

1.1.3. Phương pháp chấm điểm tín dụng

Để đánh giá rủi ro tín dụng, chúng ta có thể áp dụng hai phương pháp phổ biến

là phương pháp chuyên gia và phương pháp thống kê. Trong khi phương pháp chuyên

gia dựa trên nhận định của các chuyên gia trong lĩnh vực tài chính ngân hàng để đánh

giá khả năng trả nợ của khách hàng, phương pháp thống kê sử dụng các dữ liệu thống

kê để tính toán xác suất RRTD. Mỗi phương pháp đều có các ưu nhược điểm khác

nhau.

Phương pháp chuyên gia dựa trên ý kiến của các chuyên gia trong lĩnh vực

TCNH, qua đó các chuyên gia sẽ nhận định dựa trên các thông tin chủ yếu về mức độ

rủi ro của một khoản tín dụng. Thông tin có thể bao gồm: tình trạng kinh tế chung,

tình trạng ngành nghề kinh doanh của doanh nghiệp vay vốn, lịch sử quan hệ tín dụng

và các yếu tố khác liên quan. Phương pháp này có thể cho kết quả chính xác nếu được

thực hiện bởi các chuyên gia có hiểu biết sâu sắc và có kinh nghiệm về thị trường tài

chính.

- Đặc điểm chung của bên vay vốn (character) bao gồm việc đánh giá

danh tiếng và sự trung thực của đối tượng vay vốn, là một trong những yếu tố quan

trọng để dự đoán khả năng hoàn trả nợ của khách hàng.

- Thẩm định vốn (capital): Đây là bước đánh giá sự chênh lệch giữa

nguồn vốn và tài sản của người cho vay. Tài sản là giá trị mà ngân hàng có thể thu

hồi được khi bên vay vốn không thể trả được nợ. Người vay có nguồn vốn gồm các

chi phí đang phải trả, chẳng hạn như chi tiêu cho sinh hoạt gia đình, chi phí trả lãi

cho các khoản vay khác... Sau khi trừ đi các chi phí này, chúng ta mới có thể tính

được giá trị khả dụng của bên vay, và đánh giá liệu giá trị này có đủ để trả lãi vay hay

không.

- Tài sản bảo đảm (collateral) là yếu tố giúp làm tăng tính tin cậy và minh

bạch của các khoản vay. Xét theo tài sản bảo đảm, cấp tín dụng được phân loại thành

hai hình thức: cấp tín dụng có TSBĐ (còn gọi là thế chấp) và cấp tín dụng không có

TSBĐ (còn gọi là tín chấp). Do rủi ro giữa hai hình thức cấp tín dụng này khác nhau,

ngân hàng sẽ thiết lập lãi suất và hạn mức cho mỗi hình thức khác nhau để đảm bảo

sự cân bằng giữa rủi ro và lợi nhuận của mình. Đối với vay thế chấp, ngân hàng sẽ

phải thực hiện định giá tài sản thế chấp để quyết định về số tiền cho vay tối đa có thể

cấp cho KH. Tuy rủi ro đối với các khoản vay thế chấp thấp hơn so với tín chấp,

RRTD vẫn luôn tồn tại. Nếu khách hàng không thể thực hiện đúng nghĩa vụ trả nợ,

ngân hàng có quyền xử lý tài sản đảm bảo để thu hồi nợ vay.

- Khả năng trả nợ (capacity): Đây là các thông tin liên quan trực tiếp đến

tài chính của người vay, bao gồm nghề nghiệp, mức thu nhập, trạng thái hôn nhân, số

người phụ thuộc và các khoản chi phí hàng tháng. Thông tin này giúp đánh giá khả

năng tài chính của người vay và xác định được mức độ có thể trả nợ hàng tháng,…

- Phân tích điều kiện (condition): Đây là giai đoạn đánh giá khái quát về

tình hình thị trường, tài chính, sự cạnh tranh và mục đích sử dụng vốn của người vay.

Các yếu tố này sẽ giúp ngân hàng đưa ra quyết định xem liệu nên cấp vốn cho người

vay hay không…

Cách tiếp cận thẩm định của chuyên gia là phương pháp thủ công cao, bởi nó

dựa trên kinh nghiệm và kiến thức của những chuyên gia trong lĩnh vực đó. Tuy

nhiên, quá trình thẩm định bằng phương pháp này thường tốn nhiều thời gian hơn so

với các phương pháp khác. Ngoài ra, ý kiến đánh giá của các chuyên gia có thể khác

nhau, dẫn đến việc đưa ra quyết định cho ngân hàng gặp khó khăn. Phương pháp mô

hình được khuyến nghị phát triển ở Hội nghị Basel như một phương pháp khác nhằm

cung cấp các đánh giá nhanh chóng và nhất quán hơn. Khác với phương pháp thủ

công dựa trên kinh nghiệm chuyên gia, phương pháp mô hình sử dụng các thuật toán

và phân tích dữ liệu để đưa ra các dự đoán về khả năng trả nợ của người vay. Phương

pháp này giúp tiết kiệm thời gian và tăng tính chính xác trong đánh giá rủi ro cho các

khoản vay.

Phương pháp mô hình là phương pháp đánh giá rủi ro dựa trên điểm số được

tính toán từ các mô hình học máy. So với phương pháp chuyên gia, hình thức mô hình

có nhiều ưu điểm tối ưu hơn, bao gồm tốc độ đánh giá nhanh chóng hơn, tính nhất

quán và khả năng định giá chính xác hơn.

- Phương pháp mô hình đưa ra kết quả thường rất kịp thời và hợp lí với các

nền tảng tín dụng trực tuyến. Thời gian thẩm định hồ sơ được rút ngắn đáng kể và

đảm bảo tính chính xác và nhất quán của quá trình đánh giá.

- Mô hình thẩm định cho hiệu suất làm việc cao hơn rất nhiều so với phương

pháp thẩm định bằng chuyên gia. Với một mô hình, có thể xử lý số lượng hồ sơ lớn

tương đương với khối lượng công việc của hàng trăm chuyên gia.

- Phương pháp mô hình giúp giảm thiểu chi phí lao động khi không cần phải

chi trả lương cho các chuyên gia thẩm định.

- Phương pháp mô hình đưa ra kết quả đánh giá rất nhất quán và dựa trên điểm

số tín nhiệm duy nhất, trong khi đó các chuyên gia có thể có những đánh giá khác

nhau dựa trên cảm quan của mỗi người về rủi ro. Việc xử lý bất đồng ý kiến giữa các

chuyên gia yêu cầu một hội đồng đánh giá lại hồ sơ, gây tốn thời gian và chi phí cho

quá trình thẩm định. Điều này được giải quyết bởi phương pháp mô hình, bảo đảm

tính nhất quán và đánh giá số lượng hồ sơ lớn mà không cần tốn kém chi phí lao động.

- Phương pháp mô hình có khả năng xem xét toàn diện các biến số đầu vào và

thậm chí có thể tăng số lượng biến tùy ý mà không ảnh hưởng đến thời gian dự báo.

Trong khi đó, phương pháp chuyên gia sẽ có những hạn chế bởi khả năng giới hạn

của con người. Việc đánh giá hồ sơ bằng phương pháp chuyên gia đôi khi chỉ được

thực hiện trên một số biến chính.

Với những ưu điểm trên, phương pháp mô hình đang dần thay thế phương pháp

chuyên gia và trở thành phương pháp đánh giá chính tại NHTM. Sử dụng mô hình

học máy giúp tăng tính toàn vẹn và khả năng dự báo chính xác trong việc đánh giá

hồ sơ vay vốn.

1.2. Một số mô hình chấm điểm tín dụng

Các mô hình CĐTD thường dựa trên các chỉ tiêu phản ánh đặc tính của người

vay để đánh giá khả năng xảy ra RRTD hoặc xếp hạng khách hàng dựa trên mức độ

rủi ro mà họ đang đối mặt. Bằng cách lựa chọn và kết hợp các đặc điểm tài chính và

kinh doanh của khách hàng, các tổ chức cho vay có thể sử dụng mô hình chấm điểm

để đưa ra quyết định về việc cấp vốn có thể dự đoán khả năng trả nợ của khách hàng

và đưa ra quyết định cho vay một cách hiệu quả hơn:

+ Để xác định mức độ tác động hay ảnh hưởng của một nhân tố đến RRTD,

cần thực hiện các phân tích và đánh giá liên quan đến yếu tố đó.

+ Cân nhắc tầm quan trọng của các yếu tố để đưa ra so sánh.

+ Tăng cường quá trình đánh giá RRTD để đảm bảo tính chính xác và tin cậy

của kết quả.

+ Có thêm căn cứ cụ thể để kiểm tra hồ sơ vay vốn.

+ Cải thiện tính chính xác của việc tính toán mức độ dự phòng cần thiết cho

RRTD dự kiến.

Các TCTD cần xác định các tiêu chí phù hợp phản ánh các đặc điểm tài chính

và kinh doanh liên quan đến RRTD của từng khách hàng vay để áp dụng các mô hình

đánh giá RRTD. Với các khoản vay tiêu dùng, mô hình CĐTD thường dựa trên các

đặc điểm khách hàng như mức thu nhập, giá trị tài sản, độ tuổi, nghề nghiệp và địa

điểm sinh sống. Trong khi đó, đối với các khoản vay dành cho DN, tỷ lệ nợ trên vốn

chủ sở hữu thường được sử dụng để đánh giá mức độ rủi ro của doanh nghiệp. Các

mô hình CĐTD nổi tiếng có thể kể đến là:

Mô hình xác suất tuyến tính.

Mô hình logit.

Mô hình probit.

Mô hình phân biệt tuyến tính.

Nội dung chính của từng mô hình được trình bày cụ thể dưới đây.

1.2.1. Mô hình xác suất tuyến tính

Các mô hình tuyến tính đã được áp dụng cho nhiều mục đích khác nhau. Trong

đó, phân tích RRTD là một lĩnh vực quan trọng sử dụng mô hình hồi quy tuyến tính.

Mô hình xác suất tuyến tính là công cụ phổ biến nhất để chấm điểm/xếp hạng tín dụng

hiện nay. Mô hình hồi quy tuyến tính cung cấp một ước tính khá chắc chắn về xác

suất thực tế với các dữ liệu đầu vào là thông tin mà bên cấp tín dụng thu thập được từ

bên vay vốn. Các chỉ tiêu đối với đối tượng là KHDN có thể là thông tin kế toán trong

quá khứ hoạt động của doanh nghiệp đó.

Hồi quy tuyến tính là một quá trình phân tích mối quan hệ giữa một biến phụ

thuộc và một hoặc nhiều biến độc lập. Khi chỉ có một biến độc lập, ta gọi là hồi quy

tuyến tính đơn; còn khi có nhiều hơn một biến độc lập, ta gọi là hồi quy tuyến tính

bội. Mô hình hồi quy tuyến tính là một kỹ thuật thống kê phổ biến được áp dụng để

dự đoán và mô hình hóa quan hệ giữa các biến trong nhiều lĩnh vực, bao gồm kinh

tế, khoa học xã hội, y học và nhiều lĩnh vực khác. Các mô hình này được phát triển

bằng cách hồi quy việc lựa chọn các biến định lượng và/hoặc định tính mô tả các đặc

điểm của người vay đối với một biến phụ thuộc có giá trị là 1 nếu khoản vay bị vỡ nợ

hoặc 0 nếu ngược lại. Có thể nói, trên thực tế, xác suất rủi ro mất vốn không nhất thiết

phải nằm trong khoảng từ 0 đến 1. Để tránh các giới hạn của các mô hình dự đoán tín

dụng sử dụng phương pháp hồi quy tuyến tính, các mô hình logit và probit đã được

áp dụng để giới hạn phạm vi xác suất rủi ro dự đoán trong khoảng từ 0 đến 1. Việc

giới hạn này sẽ giúp cho việc sàng lọc hồ sơ với các mục đích vay vốn khác nhau dễ

dàng hơn.

Để dự đoán xác suất thanh toán cho các khoản vay mới, cần đánh giá mức độ

tương quan tương đối của các yếu tố được sử dụng để giải thích lịch sử thanh toán tín

dụng trong quá khứ. Giả sử rằng các khoản vay trước đó được phân loại thành hai

nhóm: nhóm có rủi ro mất vốn ( = 1) và nhóm không có rủi ro ( = 0). Để xây

dựng mô hình dự đoán xác suất rủi ro ( )cho các khoản vay mới, ta sử dụng các

yếu tố tương ứng phản ánh đặc điểm của người vay thứ i (như cơ cấu vốn hay thu

nhập) để thiết lập mối quan hệ giữa hai nhóm theo mô hình đường thẳng tuyến tính

với công thức sau:

sai số

Trong công thức trên, có vai trò là hệ số tương quan của chỉ tiêu thứ j (ví

dụ như cơ cấu vốn) với lịch sử chi trả tín dụng của người vay, đây là chỉ số phản ánh

mức độ quan trọng của yếu tố này trong việc giải thích lịch sử chi trả của người vay.

Lấy các giá trị của nhân với các nhân tố của một người vay mới chúng ta sẽ

dự tính được giá trị của . Giá trị này phản ánh xác suất trung bình rủi ro mất vốn

của người vay E( ) = (1 – ); là xác suất trả khoản nợ vay.

Mô hình xác suất tuyến tính là một mô hình phổ biến với ưu điểm là rất đơn

giản để ước tính và dễ sử dụng vì cơ bản đây là một mô hình hồi quy bội. Tuy nhiên,

nhược điểm của mô hình này là mô hình chưa dự đoán được các xác suất phù hợp lớn

hơn 1 hoặc nhỏ hơn 0 và mô hình được áp dụng với giả định các tác động cận biên

không đổi.

1.2.2. Mô hình logit

Mô hình Logit là mô hình hồi quy được sử dụng để mô tả mối quan hệ giữa

biến phụ thuộc (Y) là biến nhị phân, chỉ nhận hai giá trị là 0 và 1, và các biến độc lập;

và các biến độc lập có thể là biến nhị phân, biến rời rạc hoặc biến liên tục. Trong mô

hình XHTD, biến phụ thuộc Y nhận giá trị 0 nếu khách hàng không thể thanh toán

nợ và 1 nếu khách hàng đã thanh toán được nợ (Lee và cộng sự, 2000). Các biến độc

lập đại diện cho thông tin của khách hàng như thu nhập, độ tuổi, giới tính và trình độ

học vấn, đồng thời có thể là biến định tính hoặc biến liên tục... Sau khi hồi quy mô

hình Logit, thu được Ŷ = α + β1X1 + β2X2 + ... + βkXk là giá trị ước lượng của Y.

Khi đó, xác suất trả nợ của khách hàng được tính bằng công thức sau:

P = 1/ (1 + e−Y)

Giá trị P trong mô hình xếp hạng tín dụng có giá trị trong khoảng (0,1) được

dùng trong việc so sánh với các ngưỡng thứ tự khách hàng mà ngân hàng đặt ra.

Thông thường, ngưỡng để phân loại khách hàng là 0,5. Nếu giá trị P < 0,5, khách

hàng được dự báo sẽ vỡ nợ, và ngược lại, nếu P ≥ 0,5, khách hàng được dự báo sẽ trả

được nợ. Các biến độc lập trong mô hình XHTD đại diện cho các thông tin định tính

và định lượng của KH, chủ yếu là thu nhập, tuổi, giới tính và trình độ học vấn.

Mô hình logit vượt qua những thách thức của mô hình xác suất tuyến tính trong

dự báo xác suất trả nợ. Mặc dù xác suất dự đoán của mô hình logit cũng nằm trong

khoảng từ 0 đến 1 nhưng mô hình có thể kết hợp các yếu tố tác động phi tuyến tính.

Tuy nhiên, một nhược điểm tiềm ẩn của mô hình này là các hệ số trong mô hình rất

khó giải thích. Chúng ta không thể giải thích trực tiếp độ lớn, mức ảnh hưởng của hệ

số từ mô hình logit như trong mô hình xác suất tuyến tính.

1.2.3. Mô hình probit

Mô hình probit cũng giới hạn xác suất dự báo RRTD trong khoảng từ 0 đến 1,

tuy nhiên khác với mô hình logit bằng cách giả định rằng xác suất rủi ro được phân

phối theo phân phối chuẩn (normal distribution) thay vì sử dụng hàm logit. Tuy nhiên,

hai mô hình có thể xấp xỉ nhau khi nhân với một hệ số cố định. Mô hình probit có ưu

nhược điểm giống như mô hình logit.

1.2.4. Mô hình phân biệt tuyến tính.

Trong khi các mô hình xác suất tuyến tính, logit và probit dùng để ước tính

mức độ rủi ro đối với các khoản cấp tín dụng cụ thể, mô hình phân biệt tuyến tính lại

được dùng để phân loại người đi vay dựa trên mức độ RRTD của họ. Mức độ rủi ro

này phụ thuộc vào các chỉ số tài chính và kinh doanh của KH (được biểu thị bằng các

chỉ số Xj).

Dưới đây là một ví dụ về mô hình phân loại Z-score được áp dụng cho các

công ty sản xuất và niêm yết tại Mỹ. Mô hình này đã được phát triển bởi Altman và

sử dụng chỉ số biến động Z để đánh giá mức độ rủi ro của người vay. Chỉ số rủi ro

này dựa trên giá trị của các chỉ số tài chính và phản ánh tình trạng tài chính của người

vay ( ). Hàm số phân biệt của Altman được xác định thông qua kinh nghiệm phân

tích và so sánh giữa hai nhóm vay vốn, một nhóm có rủi ro và một nhóm không có

rủi ro. Giá trị của các chỉ số tài chính được sử dụng để đánh giá mức độ rủi ro và mức

độ quan trọng của mỗi chỉ số trong quá trình đánh giá được xác định. Hàm số phân

biệt của Altman có dạng sau:

Z = 1,2*X1 + 1,4*X2 + 3,3*X3 + 0,64*X4 + 0,999*X5

Trong đó:

Z: là giá trị đánh giá phá sản

X1: Vốn lưu động/Tổng tài sản

X2: Lợi nhuận sau thuế chưa phân phối/Tổng tài sản

X3: Lợi nhuận trước lãi vay và thuế/Tổng tài sản

X4: Vốn chủ sở hữu/Tổng nợ phải trả

X5: Doanh thu thuần/Tổng tài sản

Theo thang điểm của chỉ số Z, các DN có thể được phân loại vào các nhóm

khác nhau. Khi Z có giá trị 2,99, thì doanh nghiệp được xếp vào vùng an toàn và chưa

có nguy cơ phá sản. Công ty có giá trị Z-score nằm trong khoảng 1,81 đến 2,99 được

xem là ở vùng cảnh báo, có thể đối diện với nguy cơ phá sản. Khi chỉ số Z nhỏ hơn

1,81: Doanh nghiệp đang gặp phải rủi ro nghiêm trọng và có nguy cơ cao phá sản.

Do đó, trong trường hợp này, các TCTD không nên cấp tín dụng cho KH này cho đến

khi họ cải thiện được các chỉ số tài chính của mình.

Mặc dù phương pháp đo lường RRTD này tương đối đơn giản và dễ áp dụng,

tuy nhiên nó cũng có một số hạn chế đáng lưu ý như sau:

- Thứ nhất, mô hình chỉ phân loại được khách hàng vay có rủi ro và khách

hàng vay không có rủi ro. Trên thực tế, RRTD tiềm ẩn của mỗi khách hàng có thể

bao gồm từ việc chậm trả lãi, không trả lãi cho đến mất hoàn toàn khả năng trả cả gốc

và lãi khoản vay. Do đó, cần phân loại mức độ rủi ro của từng khách hàng để tăng

tính chính xác của kỹ thuật này.

- Thứ hai, các chỉ số được lựa chọn trong công thức Altman không phải là bất

biến và không thể đáp ứng được các biến đổi thường xuyên của thị trường tài chính

và các điều kiện kinh doanh. Do đó, các số liệu tài chính khác có thể phản ánh các

đặc điểm cụ thể của khách hàng vay và có thể hiệu quả hơn trong việc giải thích hành

vi trả nợ của họ. Mô hình phân biệt tuyến tính giả định rằng các chỉ số tài chính trong

mô hình hoàn toàn độc lập với nhau. Tuy nhiên, trong thực tế, các chỉ số tài chính

thường có sự tương quan và ảnh hưởng lẫn nhau. Do đó, việc sử dụng mô hình này

có thể dẫn đến kết quả sai lệch nếu các yếu tố tương quan này không được xem xét

và giải quyết.

- Thứ ba, mô hình phân biệt tuyến tính không đề cập đến một số yếu tố khó

định lượng nhưng lại có tác động lớn đến mức độ rủi ro của các khoản cho vay. Các

yếu tố này bao gồm uy tín của KH, mối quan hệ giữa KH và ngân hàng, cũng như các

yếu tố vĩ mô như sự biến động của chu kỳ kinh tế. Tuy nhiên, tất cả các yếu tố này đều

có ý nghĩa quan trọng trong việc xác định mức độ RRTD trong nhiều trường hợp.

Điều này có nghĩa là mô hình cũng không sử dụng nhiều thông tin từ thị trường, chẳng

hạn như giá trị tài sản tài chính, mức độ nợ hoặc giá cổ phiếu của KH.

Tổng kết lại, các mô hình được sử dụng để đánh giá mức độ RRTD của KH

như đã nêu trên đang được sử dụng rộng rãi và được xem là phương pháp phù hợp

nhất để đánh giá tính rủi ro của các khoản tín dụng.

1.3. Nội dung chấm điểm tín dụng KHDN

1.3.1. Mục đích chấm điểm tín dụng KHDN

Chấm điểm xếp hạng tín dụng mang lại nhiều lợi ích cho các ngân hàng, tổ

chức tài chính và cả nền kinh tế vĩ mô. Việc áp dụng chính sách chấm điểm rõ ràng,

nhất quán cho phép các nhà quản lý tín dụng so sánh hiệu quả hoạt động của khách

hàng và phân tích xu hướng lịch sử một cách khách quan. Quan trọng nhất, điểm tín

dụng có thể được sử dụng để xếp loại phân khúc khách hàng. Ngân hàng và TCTD

có thể đưa ra quyết định về việc cấp tín dụng cho từng đối tượng khách hàng một

cách phù hợp. Chẳng hạn như xác định hạn mức cho vay, hạn mức bảo lãnh của một

DN, xác định thời hạn cho vay, mức lãi suất, phí, biện pháp bảo đảm cho khoản tín

dụng của KH đó. Đối với các KH đã được cấp tín dụng và còn dư nợ, điểm tín dụng

còn giúp ngân hàng cho vay giám sát và đánh giá khách hàng một cách toàn diện,

khách quan nhằm dự đoán các tình huống xấu có thể xảy ra, nhờ đó bộ phận quản lý

rủi ro của Ngân hàng có thể phân tích rủi ro tốt hơn, làm việc hiệu quả hơn và có

những biện pháp đối phó kịp thời như thu hồi nợ trước hạn, bổ sung thêm tài sản bảo

đảm…

Từ góc độ quản lý danh mục tín dụng của Ngân hàng, hệ thống CĐTD và xếp

hạng KH còn có mục đích quan trọng là đảm bảo tính đồng nhất và nhất quán trong

việc đánh giá và quản lý các khoản tín dụng của KH. Sử dụng các tiêu chí đánh giá

tín dụng được áp dụng đồng nhất cho tất cả các KH, Ngân hàng có thể đưa ra các

quyết định cấp tín dụng chính xác hơn và đồng thời giảm thiểu RRTD với các mục

đích chính sau:

- Một chiến lược marketing được phát triển nhằm tập trung vào KH có mức

độ rủi ro thấp hơn, giúp Ngân hàng cân bằng và tối đa hóa lợi nhuận từ toàn bộ danh

mục tín dụng của mình, đồng thời tạo dựng được niềm tin và lòng tin của khách hàng

trong dài hạn.

- Để xây dựng phương án trích lập dự phòng RRTD, Ngân hàng cần ước tính

khả năng không thu hồi được các khoản nợ tiềm ẩn rủi ro. Quá trình này giúp Ngân

hàng chuẩn bị tài chính phù hợp trong việc quản lý RRTD.

Tóm lại, mục đích của việc CĐTD là đánh giá và dự đoán các rủi ro có thể xảy

ra trong hoạt động kinh doanh của Ngân hàng và đưa ra các biện pháp phòng ngừa và

quản lý RRTD.

1.3.2. Nguyên tắc

Trong quá trình CĐTD, người CĐTD sẽ nhận được điểm ban đầu và điểm tổng

hợp để phân loại xếp hạng KH.

- Điểm ban đầu là điểm của từng tiêu chí được xác định được sau khi người

chấm điểm nhập tiêu chí đó vào hệ thống CĐTD. Điểm số này sẽ đại diện cho đặc

điểm của khách hàng trong từng tiêu chí cụ thể và sẽ được sử dụng để tính toán điểm

số cuối cùng.

- Để đánh giá và xếp hạng KH, ta sẽ tính điểm tổng hợp bằng cách nhân điểm

ban đầu của từng tiêu chí với trọng số tương ứng. Việc tính toán điểm tổng hợp này

được thực hiện để đảm bảo tính công bằng và minh bạch của quá trình đánh giá và

xếp hạng KH.

- Trong quá trình CĐTD, trọng số được định nghĩa là mức độ quan trọng của

từng tiêu chí, bao gồm cả chỉ số tài chính và yếu tố phi tài chính, được xem xét dựa

trên tác động của chúng đến RRTD. Tuy nhiên, trọng số của các tiêu chí sẽ thay đổi

tùy thuộc vào quy định nội bộ của các TCTD.

Trong quá trình CĐTD, người chấm điểm sẽ sử dụng các bảng tiêu chuẩn để

đánh giá các tiêu chí theo nguyên tắc được quy định trong quy trình. Các bảng tiêu

chuẩn này được thiết lập với mục đích đảm bảo tính khách quan và minh bạch trong

quá trình đánh giá, giúp cán bộ chấm điểm đưa ra quyết định chấm điểm chính xác:

- Trên bảng tiêu chuẩn đánh giá các tiêu chí, ta sẽ xác định chỉ số thực tế của

mỗi tiêu chí và so sánh với các giá trị trên bảng. Nếu chỉ số thực tế gần với một giá

trị trên bảng, ta sẽ áp dụng loại xếp hạng tương ứng để đánh giá. Nếu chỉ số nằm giữa

hai giá trị trên bảng, ta sẽ ưu tiên loại tốt nhất. Việc này giúp đảm bảo sự công bằng

và chính xác trong quá trình đánh giá.

- Nếu khách hàng có bảo lãnh toàn phần cho khoản cấp tín dụng và tổ chức

bảo lãnh có năng lực tài chính mạnh hơn, ta có thể sử dụng kết quả XHTD của tổ

chức bảo lãnh để xác định hạng tín dụng của KH (với điều kiện tổ chức bảo lãnh cũng

được Ngân hàng cho vay chấm điểm công nhận). Phương pháp này giúp đánh giá

khách hàng một cách chính xác hơn, đồng thời tăng cường sự tin tưởng giữa KH và

Ngân hàng. Quy trình đánh giá tín dụng của bên bảo lãnh tương tự như quy trình đánh

giá tín dụng áp dụng cho KH. Tuy nhiên, trong trường hợp bảo lãnh một phần, chỉ

chính KH mới được đánh giá và xếp hạng về tín dụng.

1.4. Các điều kiện cần có để áp dụng mô hình chấm điểm tín dụng KHDN

1.4.1. Thông tin sử dụng để CĐTD

Thông tin tín dụng (TTTD) là một yếu tố rất quan trọng trong quá trình chấm

điểm xếp hạng trước khi cấp tín dụng. Hệ thống TTTD giúp phát hiện và cảnh báo

sớm các khoản cấp tín dụng có vấn đề, đồng thời hỗ trợ đánh giá chính xác mức độ

rủi ro của các khoản vay. Ngoài ra, hệ thống còn có khả năng dự đoán phần nào khả

năng một khoản tín dụng có thể chuyển sang nợ xấu.

Để đáp ứng tiêu chuẩn đầy đủ, hệ thống TTTD cho KHDN cần bao gồm nhiều

tiêu chí, như lịch sử hình thành và phát triển của doanh nghiệp, năng lực tài chính,

kinh nghiệm và năng lực quản trị của đội ngũ điều hành, cũng như mức độ tín nhiệm

được cung cấp đầy đủ và chính xác. Nếu thiếu hoặc sai sót trong thông tin, sẽ ảnh hưởng

nghiêm trọng đến khả năng đánh giá và xếp loại KH của NHTM.

của doanh nghiệp tại các TCTD. Để tránh sai sót trong quá trình CĐTD, thông tin phải

Để đảm bảo tính hiệu quả của mô hình CĐTD và xếp hạng DN, việc thu thập

thông tin KH là một phần không thể thiếu. Tuy nhiên, để đạt được kết quả chấm điểm

và xếp hạng chính xác trong quy trình quyết định, ngân hàng cần phải thu thập thông

tin một cách đầy đủ, chính xác và có hệ thống. Chất lượng của thông tin thu thập được

phải được đánh giá qua bốn yếu tố cơ bản sau:

- Thông tin phải được cung cấp đầy đủ và kịp thời:

Mọi TTTD về KHDN phải được thu thập kịp thời và đầy đủ theo định kỳ hoặc

đột xuất khi có biến động mới nhằm phản ánh chính xác năng lực của KH trong việc

thực hiện các nghĩa vụ với NHTM đồng thời giúp NHTM có quyết định đúng đắn

trong việc điều chỉnh các vấn đề liên quan đến khoản cấp tín dụng cho KH.

- Thông tin phải mang tính trung thực và khách quan:

TTTD nên được thu thập từ các nguồn uy tín, chính thống, có tính pháp lý đầy

đủ nhằm đảm bảo tính khách quan và trung thực của dữ liệu. Những thông tin NHTM

có được từ các nguồn không chính thống chỉ nên được sử dụng với mục đích tham

khảo.

- Thông tin phải nhất quán:

TTTD phải được cập nhật, theo dõi liên tục theo quy định của NHTM và được

lưu trữ ít nhất cho đến khi KH ngừng quan hệ tín dụng với NHTM.

- Thông tin phải được bảo mật:

TTTD được xem là một tài sản riêng của NHTM và cần được lưu giữ, quản lý

bảo mật, sử dụng trong nội bộ Ngân hàng một cách an toàn, hiệu quả. Người sử dụng

thông tin không được phép cung cấp cho bên thứ ba và không được gây ảnh hưởng

đến bên cung cấp thông tin.

1.4.2. Chất lượng đội ngũ cán bộ tín dụng

CĐTD là một quy trình mới được áp dụng tại NHTM Việt Nam. Do đó, các

tiêu chí và các bước thực hiện đánh giá được đưa ra phụ thuộc rất lớn vào kinh

nghiệm, khả năng phân tích và hiểu biết của các chuyên gia trong lĩnh vực tín dụng.

NHTM muốn hoàn thiện mô hình CĐTD cho khách hàng của mình ngoài việc nâng

cao chất lượng đội ngũ nhân viên nội bộ thực hiện công tác này còn nên tham khảo ý

kiến tư vấn của các chuyên gia có kinh nghiệm trong lĩnh vực phát triển mô hình.

Thông thường, CBTD là người trực tiếp tiến hành các bước trong quy trình

chấm điểm xếp hạng tín dụng KHDN hiện nay tại NHTM. Do đó, kết quả chấm điểm

phụ thuộc rất nhiều vào năng lực, trình độ và đạo đức nghề nghiệp của đội ngũ CBTD.

Để đánh giá một cách khách quan nhất về KHDN đòi hỏi CBTD phải là người có

hiểu biết sâu rộng về lĩnh vực hoạt động của KH đồng thời phải nắm vững quy trình

chấm điểm XHTD cũng như các quy định nội bộ có liên quan của Ngân hàng.

1.4.3. Cơ sở vật chất kỹ thuật và công nghệ của NHTM

Để đảm bảo một quy trình cho vay đồng bộ và nhất quán, NHTM cần tiến hành

cập nhật hệ thống CNTT để tích hợp phần mềm chấm điểm XHTD vào các chương

trình và cơ sở dữ liệu khác của Ngân hàng. Việc áp dụng hệ thống CNTT tiên tiến

vào việc CĐTD và XHKH không chỉ tăng cường hiệu quả sử dụng thông tin, mà còn

đảm bảo tính nhất quán về chất lượng lưu trữ và cập nhật thông tin. Ngoài ra, tích

hợp phần mềm CĐTD vào hệ thống công nghệ thông tin cũng giúp bảo vệ tính bảo

mật của dữ liệu được lưu trữ. Do đó, việc nâng cấp hệ thống CNTT đóng vai trò quan

trọng trong việc xây dựng một quy trình cho vay đồng bộ và nhất quán tại NHTM.

Ngoài ra, cơ sở vật chất kỹ thuật và công nghệ của ngân hàng cũng đóng góp vào việc

tăng tốc và cải thiện độ chính xác của hệ thống CĐTD. Để xây dựng được một mô

hình CĐTD hoàn chỉnh, chính xác, hiệu quả và đáp ứng các tiêu chuẩn quốc tế hiện

nay, NHTM cần thiết lập các tiêu chí đánh giá rõ ràng và minh bạch. Những tiêu chí

này phải được xác định một cách chặt chẽ và dựa trên thông tin đầy đủ, chính xác và

đáng tin cậy về KH. Đây là điều kiện không thể thiếu để xây dựng được một quy trình

CĐTD đáng tin cậy tại NHTM. Việc xây dựng một mô hình CĐTD hoàn chỉnh và

hiệu quả đòi hỏi sự hỗ trợ từ các công nghệ hiện đại cũng như sự giúp đỡ của các

chuyên gia có kinh nghiệm trong lĩnh vực tín dụng.

1.4.4. Chính sách của NHTM

Để thực hiện việc CĐTD và XHKH, trước hết, NHTM cần xây dựng một quy

trình hoàn chỉnh. Quy trình này bao gồm nhiều bước thực hiện chấm điểm và phải có

các chỉ tiêu rõ ràng, cụ thể để đảm bảo tính chính xác và hiệu quả. Việc thiết kế một

hệ thống CĐTD chi tiết và khoa học sẽ giúp NHTM đánh giá các DN một cách chính

xác và đáng tin cậy hơn. Ngoài ra, khi triển khai mô hình CĐTD, Ngân hàng cần phải

tạo ra các chính sách, thủ tục và quy định mới để đảm bảo tính hợp pháp và hiệu quả

của công tác CĐTD trong quy trình cho vay. Để đảm bảo quá trình triển khai mô hình

CĐTD được diễn ra hiệu quả, Ngân hàng cần thành lập một ban kiểm tra độc lập để

giám sát và theo dõi các sai sót có thể xảy ra….

Phương pháp CĐTD là một giải pháp hiện đại và vô cùng hiệu quả trong việc

quản lý rủi ro. Tuy nhiên, để áp dụng thành công hệ thống này, NHTM sẽ phải đầu

tư rất nhiều thời gian, tiền bạc và công sức để đạt được kết quả tốt nhất. Việc xây

dựng một mô hình CĐTD chi tiết và chính xác đòi hỏi sự chú ý đến cả yếu tố kỹ thuật

và kinh nghiệm.

1.5. Kinh nghiệm vận dụng mô hình chấm điểm tín dụng của một số NHTM và

bài học cho Agribank

1.5.1. Kinh nghiệm của BIDV

BIDV thực hiện xếp hạng KHDN theo chín hạng với ba mức độ rủi ro thấp,

rủi ro trung bình và rủi ro cao bao gồm: C, CC, CCC, B, BB, BBB, A, AA, AAA như

bảng sau:

Bảng 1.1. Hệ thống các ký hiệu XHTD của BIDV

Điểm Xếp hạng Đánh giá xếp hạng

95 -100 AAA

Rủi ro thấp 90 -94 AA

85 -89 A

80 -84 BBB

Rủi ro trung bình 70 -79 BB

60 -69 B

50 -59 CCC

Rủi ro cao 40 -49 CC

35 -39 C

Nguồn: Báo cáo nội bộ BIDV

Bảng 1.2. Tỷ trọng các chỉ tiêu xếp hạng KHDN của BIDV

Chỉ tiêu BCTC đã được kiểm toán BCTC chưa được kiểm toán

Tỷ trọng chỉ tiêu tài chính 35% 30%

Tỷ trọng chỉ tiêu phi tài chính 65% 65%

Nguồn: Báo cáo nội bộ BIDV

Hệ thống XHTD nội bộ Ngân hàng BIDV có những ưu điểm và nhược điểm

cần chú ý như sau:

Ưu điểm

Để đo lường rủi ro hiệu quả, việc thống nhất quy trình đánh giá rủi ro là vô

cùng quan trọng. Ngân hàng BIDV đã phát triển một hệ thống CĐTD riêng, phù hợp

với đặc thù của hoạt động tín dụng và chiến lược phát triển của ngân hàng. Tuy nhiên,

để đảm bảo tính khách quan và tuân thủ theo hướng dẫn của NHNN, BIDV đã đảm

bảo rằng hệ thống chấm điểm của mình vẫn được tuân thủ chặt chẽ theo hướng dẫn

của cơ quan quản lý. Để đảm bảo tính chặt chẽ của mô hình đánh giá rủi ro, BIDV đã

xây dựng một kết cấu bao gồm nhiều yếu tố quan trọng. Đầu tiên, cần xác định một

cách cụ thể và chi tiết hệ thống tiêu chí đánh giá, nhằm đảm bảo tính toàn diện trong

việc đánh giá các rủi ro liên quan đến tín dụng. Tiếp theo, trọng số của các tiêu chí

cần được xác định một cách khách quan và hợp lý, đảm bảo tính công bằng trong quá

trình đánh giá.

BIDV đã tập trung vào nhóm chỉ tiêu dự báo, bao gồm ảnh hưởng của chính

sách Nhà nước, mức độ cạnh tranh trong lĩnh vực kinh doanh của doanh nghiệp và

mức phụ thuộc vào các điều kiện tự nhiên, nhằm đạt được khả năng phòng ngừa

RRTD ở mức cao. Dù không liên quan đến tài chính, nhưng những chỉ tiêu này cũng

giúp tăng khả năng dự báo nguy cơ khó khăn tài chính của khách hàng.

Kể từ khi BIDV bắt đầu áp dụng XHTD nội bộ vào năm 2006, khả năng dự

báo rủi ro của ngân hàng đã được cải thiện đáng kể. Hệ thống này giúp BIDV đánh

giá KH và XHTD dựa trên các tiêu chí đã được định sẵn và các trọng số tương ứng.

Từ đó, BIDV đã cải thiện khả năng dự báo rủi ro, giúp ngân hàng đưa ra quyết định

vay vốn và quản lý RRTD một cách hiệu quả hơn. Ngoài ra, BIDV còn thường xuyên

kiểm tra và XHKH dựa trên dư nợ tín dụng của họ tại Ngân hàng, đảm bảo tính khách

quan và công bằng trong việc ra quyết định giới hạn cấp tín dụng, thay vì dựa trên

đánh giá chủ quan của cá nhân.

BIDV đã xây dựng chính sách KH dựa trên cơ sở XHTD, trong đó ưu tiên cấp

tín dụng cho những KH xếp loại cao (từ nhóm AAA đến nhóm BBB). Những KH có

lịch sử quan hệ tín dụng tốt có thể được hưởng các ưu đãi về TSBĐ, lãi suất và phí,

trong khi các KH xếp hạng dưới mức BBB sẽ chịu các chính sách chặt chẽ hơn.

Hệ thống XHTD đã được BIDV thiết lập và triển khai thông qua phần mềm

chấm điểm. Việc áp dụng hệ thống này giúp cho các nhân viên CBTD có thể đưa ra

quyết định cho vay nhanh chóng và dễ dàng hơn, đồng thời đảm bảo tính chính xác

và hiệu quả trong quy trình thẩm định.

Nhược điểm:

Mặc dù BIDV đã áp dụng mô hình chấm điểm XHTD, nhưng phương pháp

xác định quy mô DN và ngành nghề kinh doanh chủ yếu của KH chưa được thực sự

tối ưu. Hiện nay, để định danh ngành nghề kinh doanh chính của các KHDN, BIDV

dựa trên tỷ trọng doanh thu của ngành đó trong tổng doanh thu của công ty. Tuy

nhiên, trong bối cảnh kinh doanh đa dạng ngành nghề tại Việt Nam hiện nay, cách

xác định này vẫn chưa đáp ứng đầy đủ các yêu cầu cần thiết. Ngoài ra, việc xác định

quy mô DN dựa trên tổng tài sản, số lượng lao động, vốn chủ sở hữu, doanh thu thuần

cũng chưa thể hiện mức độ hiệu quả của quy mô trong hoạt động kinh doanh của DN

đầy đủ.

1.5.2. Kinh nghiệm của Techcombank

Techcombank đã xây dựng hệ thống XHTD với mục tiêu chiến lược trở thành

ngân hàng quản trị rủi ro tốt nhất Việt Nam theo tiêu chuẩn quốc tế. Hệ thống này có

sự liên kết chặt chẽ và đồng nhất trong toàn bộ quá trình tiếp cận KH, thẩm định dự

án đầu tư, đánh giá, phân tích và ra quyết định cấp tín dụng. Techcombank đã sử dụng

hệ thống xếp hạng để phân loại KH một cách đầy đủ và chính xác trước khi cấp tín

dụng, giúp giảm thiểu rủi ro. Việc đánh giá và đo lường mức độ rủi ro trong quá trình

thẩm định cấp tín dụng và quản lý khoản vay được thực hiện tập trung và nhất quán

từ Hội sở Ngân hàng đến các chi nhánh.

Mặc dù vậy, hệ thống XHTD của Techcombank vẫn còn tồn tại một số hạn

chế, bao gồm:

• Nguồn thông tin sử dụng để XHTD KH của Techcombank vẫn còn thiếu và

không đáng tin cậy.

• Các chỉ tiêu trong hệ thống chưa được xây dựng hoàn chỉnh.

• Tiêu chuẩn đánh giá chưa xác định theo chuỗi thời gian

• Hệ thống XHTD của Techcombank hiện tại chưa có khả năng phân biệt xếp

hạng cho từng khoản vay riêng biệt.

Nguyên nhân có thể kể đến do hai yếu tố:

• Các vấn đề hiện tại vẫn còn tồn tại trong hệ thống XHTD Techcombank,

bao gồm công tác xử lý thông tin tại nội bộ ngân hàng vẫn còn một số thiếu sót, cùng

với trình độ năng lực của những người thực hiện việc xếp hạng. Ngoài ra, các loại

hình DN khác nhau thường có những đặc trưng riêng, tuy nhiên hệ thống XHTD hiện

tại vẫn chưa có đầy đủ các chỉ tiêu phân tích để đánh giá mức độ rủi ro một cách

chính xác.

• Phía KH/DN vay vốn có thể gặp một số vấn đề, như không cung cấp đầy

đủ và chính xác các tài liệu, sửa đổi số liệu để làm đẹp cho DN hoặc giữ bí mật về

thông tin của DN, dẫn đến họ không muốn tiết lộ và cung cấp thông tin không chính

xác.

Bảng 1.3. Thang điểm phân loại KHDN của Techcombank

Điểm số Xếp hạng Đánh giá xếp loại doanh nghiệp

Tiềm lực mạnh, năng lực quản trị tốt, hoạt động hiệu quả,

triển vọng phát triển, thiện chí tốt. Rủi ro thấp nhất. Ưu tiên

>92,4 AAA đáp ứng tối đa nhu cầu tín dụng (như ưu đãi lãi suất, áp dụng

cho vay không cần tài sản đảm bảo). Tăng cường mối quan

hệ với khách hàng.

Hoạt động hiệu quả, triển vọng và thiện chí tốt. Rủi ro thấp.

Ưu tiên đáp ứng tối đa nhu cầu tín dụng (như ưu đãi lãi suất, 84,8-92,3 AA có thể áp dụng cho vay không cần tài sản đảm bảo). Tăng

cường mối quan hệ với khách hàng.

Hoạt động hiệu quả, tình hình tài chính tương tốt, khả năng

trả nợ đảm bảo, có thiện chí. Rủi ro thấp. Ưu tiên đáp ứng 77,2-84,7 A nhu cầu tín dụng, không yêu cầu cao về các biện pháp bảo

đảm tiền vay.

Hoạt động hiệu quả, có triển vọng phát triển. Tuy nhiên đang

có những hạn chế về mặt tài chính hoặc về quản lý. Rủi ro

69,6-77,1 BBB trung bình. Có thể nới rộng tín dụng, tuy nhiên hạn chế về

ưu đãi cho vay. Đánh giá chu kỳ kinh tế và tính hiệu quả khi

cho vay dài hạn.

Hoạt động hiệu quả thấp. Năng lực tài chính và năng lực

quản trị ở mức trung bình. Rủi ro trung bình. Có thể gặp khó

62-69,5 BB nếu như tình hình bất lợi kéo dài. Hạn chế mở rộng tín dụng,

chỉ đáp ứng nhu cầu trong ngắn hạn và yêu cầu tài sản đảm

bảo đầy đủ.

Hiệu quả hoạt động không cao, dễ bị biến động khi gặp các

54,4-61,9 B điều kiện kinh tế bất lợi. Tương đối rủi ro. Tập trung thu hồi

nợ vay.

Hoạt động hiệu quả thấp, năng lực tài chính không đảm bảo,

năng lực quản trị kém. Rủi ro. Có nguy cơ mất vốn. Hạn chế 46,8-54,3 CCC cho vay tín dụng. Chỉ giãn nợ và gia hạn nợ khi có phương

án khắc phục khả thi.

Hoạt động hiệu quả thấp, năng lực tài chính không đảm bảo, 39,2-46,7 CC năng lực quản trị kém. Rủi ro cao.

Doanh nghiệp làm ăn thua lỗ, khó có khả năng phục hồi.

Năng lực tài chính và năng lực quản trị ở mức rất kém. Khó

có khả năng trả nợ đúng hạn hoặc tệ hơn là không thu hồi 31,6-39,1 C được nợ vay. Rủi ro rất cao. Tập trung lập ra các phương án

thu hồi nợ, kể cả xử lý sớm các tài sản đảm bảo. Xem xét

đưa ra toà kinh tế.

Doanh nghiệp làm ăn thua lỗ triền miên, năng lực tài chính

không lành mạnh, năng lực quản lý ở mức rất kém. Đặc biệt

<31,6 D rủi ro. Khó có khả năng thu hồi nợ vay. Tìm ra mọi biện

pháp thu hồi nợ, xử lý sớm tài sản đảm bảo. Xem xét đưa ra

toà kinh tế.

1.5.3. Bài học cho Agribank

Agribank cần hoàn thiện hệ thống XHTDNB theo 3 hướng sau:

Một là, cần phải có sự phân khúc thị trường trên cơ sở coi trọng việc đánh giá

các yếu tố khác biệt về địa lý, môi trường... làm nền tảng để xây dựng hệ thống

XHTDNB.

Hai là, hệ thống chỉ tiêu phải được xây dựng phù hợp với mỗi đoạn thị trường

đã được phân khúc trên cở sở lượng hóa các chỉ tiêu thông qua việc áp dụng các mô

hình toán kinh tế.

Ba là, cần xây dựng một cách đồng bộ hệ thống công nghệ nhằm giảm thiểu

những yếu tố tác động chủ quan của người thực hiện chấm điểm XHTD.

Tóm tắt chương 1

Mô hình CĐTD là một công cụ thường được sử dụng trong quá trình ra quyết

định chấp nhận hoặc từ chối khoản vay. Mô hình CĐTD là kết quả của một mô hình

thống kê, dựa trên thông tin về người vay…cho phép phân biệt giữa các khoản vay

"tốt" và "xấu" và đưa ra ước tính về xác suất vỡ nợ. Từ cơ sở lý luận và thực tiễn về

kinh nghiệm của một số NHTM trong việc áp dụng mô hình CĐTD, Agribank cần

dựa trên thực trạng của ngân hàng để nghiên cứu hoàn thiện mô hình XHTD nội bộ

để nâng cao tính chính xác, độ tin cậy, tính khách quan khi ra quyết định cho vay.

CHƯƠNG 2: THỰC TRẠNG ỨNG DỤNG MÔ HÌNH CHẤM ĐIỂM TÍN

DỤNG KHDN TẠI AGRIBANK

2.1. Giới thiệu về Ngân hàng Nông nghiệp và Phát triển nông thôn Việt Nam

2.1.1. Lịch sử hình thành và phát triển

Là NHTM duy nhất tại Việt Nam hiện nay do Nhà nước sở hữu 100% vốn điều

lệ, sau hơn 35 năm hoạt động, Agribank đã không ngừng phát triển, thực hiện thành

công nhiều chủ trương chính sách lớn của Đảng, Chính phủ, luôn là TCTD có tỷ trọng

đầu tư cho nông nghiệp, nông thôn cao nhất hệ thống.

Agribank được thành năm 1988, hoạt động theo quy định của Luật các tổ chức

tín dụng, các quy định của pháp luật có liên quan và Điều lệ của Agribank theo mô

hình Công ty TNHH MTV do Nhà nước sở hữu 100% vốn điều lệ. Agribank đã trải

qua các giai đoạn phát triển chủ yếu:

Năm 1988, Ngân hàng Phát triển Nông nghiệp Việt Nam được thành lập theo

Nghị định số 53/HĐBT ngày 26/3/1988 của Hội đồng Bộ trưởng (nay là Chính phủ)

về việc thành lập các ngân hàng chuyên doanh, trong đó có Ngân hàng Phát triển

Nông nghiệp Việt Nam hoạt động trong lĩnh vực nông nghiệp, nông thôn.

Ngày 14 tháng 11 năm 1990, Chủ tịch Hội đồng Bộ trưởng (nay là Thủ tướng

Chính phủ) ký Quyết định số 400/CT thành lập Ngân hàng Nông nghiệp Việt Nam

thay thế Ngân hàng Phát triển Nông nghiệp Việt Nam. Ngân hàng Nông nghiệp là

NHTM đa năng, là một pháp nhân độc lập, tự chủ, tự chịu trách nhiệm về hoạt động

của mình trước pháp luật.

Ngày 22 tháng 12 năm 1992, Thống đốc NHNN có Quyết định số 603/NH-

QĐ về việc thành lập chi nhánh Ngân hàng Nông nghiệp các tỉnh thành phố trực thuộc

Ngân hàng Nông nghiệp, gồm có 3 Sở giao dịch và 43 chi nhánh Ngân hàng Nông

nghiệp tỉnh, thành phố; chi nhánh Ngân hàng Nông nghiệp quận, huyện, thị xã có 475

chi nhánh.

Ngày 07 tháng 3 năm 1994 theo Quyết định số 90/TTg của Thủ tướng Chính

phủ, Ngân hàng Nông Nghiệp Việt Nam hoạt động theo mô hình Tổng công ty Nhà

nước.

Ngày 15 tháng 11 năm 1996, được Thủ tướng Chính phủ ủy quyền, Thống đốc

NHNN Việt Nam ký Quyết định số 280/QĐ-NHNN đổi tên Ngân hàng Nông nghiệp

Việt Nam thành Ngân hàng Nông nghiệp và phát triển Nông thôn Việt Nam. Agribank

là DN Nhà nước hạng đặc biệt, hoạt động theo Luật các TCTD và chịu sự quản lý

trực tiếp của NHNN. Với tên gọi mới, Agribank được xác định thêm nhiệm vụ đầu

tư phát triển đối với khu vực nông thôn thông qua việc mở rộng đầu tư vốn trung, dài

hạn để xây dựng cơ sở vật chất kỹ thuật cho sản xuất nông, lâm nghiệp, thủy hải sản

góp phần thực hiện thành công sự nghiệp công nghiệp hóa - hiện đại hóa nông nghiệp

nông thôn.

Sứ mệnh: NHTM Nhà nước hàng đầu Việt Nam; giữ vai trò chủ lực trong đầu

tư phát triển nông nghiệ, nông thôn, nông dân.

Tầm nhìn: “Tăng trưởng an toàn - hiệu quả - bền vững”, đủ sức cạnh tranh và

hội nhập kinh tế quốc tế.

Triết lý kinh doanh: “Mang phồn thịnh đến khách hàng”

Có thể thấy xuyên suốt hơn 35 năm thành lập và phát triển, với tư cách là

NHTM do Nhà nước nắm giữ 100% vốn chủ sở hữu - Agribank luôn được giao trọng

trách giữ vai trò chủ lực trong đầu tư nguồn vốn thúc đẩy phát triển, hiện đại hoá

nông nghiệp - nông thôn.

2.1.2. Cơ cấu tổ chức, mạng lưới hoạt động

Mô hình tổ chức bộ máy quản lý điều hành của Agribank được mô hình hóa

như sau:

HỘI ĐỒNG THÀNH VIÊN

BAN KIÊM SOÁT

ỦY BAN CHÍNH SÁCH

ỦY BAN NHÂN SỰ

ỦY BAN QUẢN LÝ RỦI RO

BAN THƯ KÝ

TỔNG GIÁM ĐỐC

KIỂM TOÁN NỘI BỘ

KẾ TOÁN TRƯỞNG

CÁC PHÓ TỔNG GIÁM ĐỐC

HỆ THỐNG CÁC BAN, PHÒNG, TRUNG TÂM NGHIỆP VỤ TẠI TRỤ SỞ CHÍNH

CÔNG TY CON

VĂN PHÒNG ĐẠI DIỆN

CHI NHÁNH LOẠI I

ĐƠN VỊ SỰ NGHIỆP

VPĐD, CHI NHÁNH Ở NƯỚC NGOÀI

CHI NHÁNH

PHÒNG GIAO DỊCH

CHI NHÁNH LOẠI II

PHÒNG GIAO DỊCH

Hình 1.1. Mô hình tổ chức của Agribank

Hệ thống mạng lưới của Agribank bao gồm các Chi nhánh, Phòng giao dịch

trên khắp cả nước và 01 Chi nhánh tại nước ngoài (Agribank chi nhánh Campuchia).

Tính đến cuối năm 2022, Agribank có 56 chi nhánh loại I; 786 chi nhánh loại II; hơn

1.300 phòng giao dịch; 01 chi nhánh tại Campuchia và 03 đơn vị sự nghiệp.

Mỗi Chi nhánh của Agribank được tổ chức theo quy mô hoạt động, bao gồm

các đơn vị chuyên trách như Phòng Tín dụng, Phòng KHDN và Phòng Khách hàng

HSX & CN để thực hiện các nhiệm vụ liên quan đến tín dụng. Ngoài ra, tại Phòng

giao dịch cũng có thể thành lập các tổ tín dụng hoặc CBTD trực tiếp chịu trách nhiệm

trong công tác tín dụng.

2.1.3. Tình hình hoạt động của Agribank giai đoạn 2020 – 2022

Những năm gần đây, mặc dù nền kinh tế thế giới có nhiều diễn biến phức tạp

đã ảnh hưởng không nhỏ tới nền kinh tế Việt Nam trên các lĩnh vực đầu tư nước

ngoài, sản xuất và tiêu thụ hàng hóa. Trong hoạt động, Chính phủ và Ngân hàng Nhà

nước chủ trương tăng thêm quyền tự chủ cho các tổ chức tín dụng phù hợp với thông

lệ và chuẩn mực quốc tế, đồng thời Nhà nước cũng tạo điều kiện pháp lý cho các tổ

chức tín dụng mở rộng tín dụng, tiếp tục đẩy mạnh lộ trình tái cơ cấu lại hệ thống

ngân hàng như bổ sung vốn điều lệ, tiếp tục rà soát và phối hợp với VAMC về việc

bán nợ, lành mạnh hóa tài chính, áp dụng thực hiện quản trị rủi ro theo tiêu chuẩn

Basel… Trong bối cảnh trên, xác định rõ định hướng, nhiệm vụ kinh doanh hiện nay

và chiến lược kinh doanh dài hạn là tập trung thực hiện chính sách tín dụng đối với

nông nghiệp, nông dân và nông thôn của Đảng và Nhà nước, đồng thời đảm bảo hoạt

động kinh doanh của Agribank là ngân hàng thương mại Nhà nước phù hợp với quy

định của pháp luật, đảm bảo các tỷ lệ an toàn kinh doanh, khả năng cạnh tranh trên

thị trường tài chính – tiền tệ trong nước và khu vực.

Trong bối cảnh nhiều khó khăn, thách thức, Agribank đã chủ động, nỗ lực triển

khai quyết liệt, đồng bộ nhiều giải pháp trong công tác điều hành hoạt động kinh

doanh toàn hệ thống. Kết thúc năm 2022, Agribank hoàn thành toàn diện các chỉ tiêu

kế hoạch được NHNN, Hội đồng thành viên giao.

Bảng 2.1. Kết quả hoạt động kinh doanh năm 2022

So với 2021

Giá trị

TT

Chỉ tiêu

2021

31/12/2022

%

(+/-)

So KH 2022

KH 2022 theo phê duyệt của NHNN/HĐTV

1 Tổng tài sản

1.694.232 Tăng 6% - 8%

1.874.230 179.998 10,6%

Hoàn thành

1.580.777 Tăng 8% - 11%

1.711.585 130.808

8,3%

1 Vốn (Không KBNN)

Hoàn thành

tối đa

1.314.225

1.443.286 129.061

9,8%

Dư nợ cho vay nền kinh tế

Tăng 10,5%

Hoàn thành

1,71% < 2%

1,64%

-0,07%

Tỷ lệ nợ xấu theo TT11

Hoàn thành

5 Thu nợ sau xử lý

8.860

10.317

1.457 16,4%

Tối thiểu 10.000 tỷ đồng

Hoàn thành

6 Thu dịch vụ

8.087

9.885

1.798 22,2%

Tăng 10% 15%

Hoàn thành

14.528 20.042 tỷ đồng

22.468

7.940 54,7%

Lợi nhuận trước thuế

Hoàn thành

8 Các tỷ lệ an toàn Đảm bảo Đảm bảo

Đảm bảo

Hoàn thành

Nguồn: Báo cáo nội bộ Agribank

2.1.3.1. Tổng tài sản

Trong những năm qua, tổng tài sản của Agribank tăng trưởng đều hàng năm,

tốc độ tăng trưởng bình quân đạt 110%/năm (bình quân tăng hơn 140.000 nghìn tỷ

đồng/năm). Đến 31/12/2022, tổng tài sản của Agribank đạt trên 1.874 nghìn tỷ đồng.

1874

1900

1850

1800

1750

1694

1700

1650

1600

1567

1550

1500

1450

1400

2020

2021

2022

Tăng trưởng (%)

Tổng tài sản (nghìn tỷ đồng)

Nguồn: BCTC của Agribank trong giai đoạn 2020 - 2022

Biểu đồ 2.1. Tổng tài sản Agribank giai đoạn 2020 – 2022

2.1.3.2. Công tác huy động vốn

Đối với hoạt động ngân hàng, vốn huy động là nguồn vốn có tầm quan trọng

đặc biệt, chiếm tỷ trọng lớn nhất trong tổng nguồn vốn của ngân hàng. Nếu nguồn

vốn gặp khó khăn, không đáp ứng kịp thời nhu cầu cung ứng vốn của Ngân hàng sẽ

không những làm ảnh hưởng lớn đến phương án quản lý quỹ mà còn làm mất cơ hội

đầu tư, mở rộng thị trường, ảnh hưởng đến hiệu quả kinh doanh và khả năng cạnh

tranh của ngân hàng. Trong những năm qua, Agribank luôn nhận thức được tầm quan

trọng của nguồn vốn huy động và luôn coi công tác huy động vốn là nhiệm vụ quan

trọng hàng đầu.

Tốc độ tăng trưởng nguồn vốn theo kế hoạch hàng năm giữ ổn định, đáp ứng

đủ, kịp thời nhu cầu hoạt động kinh doanh, đảm bảo an toàn thanh khoản. Đến ngày

31/12/2022, tổng nguồn vốn huy động của Agribank đạt 1.712 nghìn tỷ đồng, tăng

128 nghìn tỷ đồng, tương ứng tăng 8,0% so với đầu năm, đạt 103,8% kế hoạch NHNN

giao (tăng 8%-11%, điều chỉnh phù hợp với tăng trưởng tín dụng). Cơ cấu huy động

vốn được chuyển dịch theo hướng tích cực, tăng dần tỷ trọng vốn ổn định, kỳ hạn dài,

góp phần tăng hiệu quả kinh doanh, năng lực tài chính.

1750

1712

1700

1650

1584

1600

1550

1500

1461

1450

1400

1350

1300

2020

2021

2022

Tăng trưởng (%)

Tổng nguồn vốn huy động (nghìn tỷ đồng)

Nguồn: BCTC của Agribank trong giai đoạn 2020 – 2022

Biểu đồ 2.2. Tổng nguồn vốn huy động Agribank giai đoạn 2020 – 2022

Hiện nay, Agribank chiếm trên 13% thị phần huy động vốn trong nước, tiếp

tục duy trì thị phần tiền gửi của tổ chức kinh tế và dân cư lớn nhất trong nhóm các

NHTM.

Biểu đồ 2.3. Thị phần tiền gửi của tổ chức kinh tế và dân cư

13%

Agribank

13%

BIDV

54%

10%

Vietinbank

10%

Vietcombank

TCTD khác

Nguồn: Số liệu thu thập từ các báo cáo nội bộ của Agribank

của hệ thống ngân hàng

2.1.3.3. Kết quả hoạt động tín dụng

Trong hoạt động tín dụng, Agribank không ngừng cải tiến và phát triển các

quy chế, quy định để tăng cường quản lý và nâng cao hiệu quả hoạt động tín dụng

toàn hệ thống. Trong khoảng hai năm vừa qua, từ năm 2021 đến năm 2022, trụ sở

chính của Agribank đã ban hành hơn 30 văn bản cơ chế và chính sách. Trong số đó,

có nhiều quyết định, quy định quan trọng mang tính chiến lược và ảnh hưởng trực

tiếp đến hoạt động cấp tín dụng của ngân hàng, chẳng hạn như quy định về thẩm

quyền cấp tín dụng, quy định về bảo đảm cho việc cấp tín dụng.,quy định về cơ cấu

lại thời hạn trả nợ, miễn giảm lãi phí giữ nguyên nhóm nợ nhằm hỗ trợ KH bị ảnh

hưởng bởi dịch Covid-19, quy định quy trình phê duyệt cấp tín dụng tại Ban Thẩm

định và Phê duyệt tín dụng, Trung tâm phê duyệt tín dụng khu vực, các chương trình

tín dụng ưu đãi dành cho khách hàng bị ảnh hưởng bởi dịch Covid-19… Ngoài ra,

Agribank tiếp tục dự thảo các quy định, quy chế dự kiến ban hành trong thời gian tới

như: quy trình cho vay đối với khách hàng trong hệ thống Agribank, quy chế bảo lãnh

ngân hàng, quy định xếp hạng khách hàng trên hệ thống XHTD nội bộ của

Agribank…

Đến 31/12/2022, tổng dư nợ tín dụng quy đổi Việt Nam đồng của Agribank

đạt 1.443 nghìn tỷ đồng, tăng 129 nghìn tỷ đồng, tương đương với tỷ lệ tăng 9,8% so

với năm 2021, tốc độ tăng trưởng dư nợ giai đoạn 2018 – 2022 đạt bình quân khoảng

10,5%/năm. Dư nợ của Agribank đáp ứng kịp thời nhu cầu vay vốn của khách hàng

để khôi phục và phát triển sản xuất kinh doanh sau đại dịch. Cơ cấu tín dụng của

Agribank tập trung vào cho vay nông nghiệp nông thôn và các lĩnh vực ưu tiên, tỷ

trọng cho vay nông nghiệp nông thôn hàng năm đạt khoảng 70%, góp phần thực hiện

chủ trương của Đảng, Nhà nước về bảo đảm an ninh lương thực quốc gia. Dư nợ cho

vay theo địa bàn được chuyển dịch theo hướng giảm dần tại các thành phố lớn, tăng

mạnh tại địa bàn các tỉnh, khu vực nông nghiệp nông thôn.

1500

1443

1450

1400

1350

1314

1300

1250

1213

1200

1150

1100

1050

2020

2021

2022

Tổng dư nợ quy đổi (nghìn tỷ đồng)

Tăng trưởng (%)

Nguồn: Báo cáo kết quả kinh doanh của Agribank trong giai đoạn 2020 – 2022

Biểu đồ 2.4. Tổng dư nợ Agribank giai đoạn 2020 – 2022

Dư nợ cho vay đối với khách hàng pháp nhân năm 2022 đạt 411.406 tỷ đồng,

chiếm tỷ trọng 28,5% dư nợ cho vay toàn nền kinh tế, tăng 5.313 tỷ đồng, tương ứng

tăng 1,3% so với thời điểm 31/12/2021. Đến 31/12/2022, có 21.406 KHDN đang

quan hệ tín dụng tại Agribank, giảm 630 khách hàng so với năm 2021 và giảm 419

khách hàng so với năm 2020.

Bảng 2.2. Dư nợ Agribank phân theo đối tượng khách hàng

giai đoạn 2020 – 2022

Đơn vị: khách hàng, tỷ đồng

2020

2021

2022

TT

Chỉ tiêu

SL

Dư nợ

SL

Dư nợ

SL

Dư nợ

KH HSX &

3.380.161

839.007 3.153.608

908.132 3.035.694

1.031.880

Cá nhân

Khách

hàng

21.825

373.649

22.036

406.093

21.406

411.406

doanh nghiệp

Tổng cộng

3.401.986 1.212.656 3.175.644 1.314.225 3.057.100

1.443.286

Nguồn: Báo cáo nội bộ của Agribank 2020 - 2022

Dư nợ xấu toàn hệ thống Agribank đến thời điểm 31/12/2022 là 24.958 tỷ

đồng. Tỷ lệ nợ xấu chiếm 1,73% tổng dư nợ cho vay, giảm 0,14% so với năm 2021,

đạt mục tiêu NHNN giao năm 2022 (dưới 2%) và mục tiêu của HĐTV đề ra năm

2022. Nợ xấu không đồng đều giữa các khu vực và tập trung chủ yếu ở khu vực Hà

Nội và TP. Hồ Chí Minh.

Bảng 2.3. Phân loại nợ Agribank theo nhóm

Đơn vị: tỷ đồng, %

So sánh

2021 với 2020

2022 với 2021

Chỉ tiêu

2020

2021

2022

Giá trị

Giá trị (+/-

%

(+/-)

)

Tổng

1.212.656

1.314.225

1.443.286

101.569 8,4

129.061 9,8

dư nợ

Nhóm 1 1.161.020

1.261.194

1.385.326

100.174

8,6

124.132

9,8

Nhóm 2

30.078

28.446

33.002

-1.632

-5,4

4.556

16,0

Nhóm 3

2.729

3.141

3.638

412

15,1

497

15,8

Nhóm 4

2.414

3.379

2.753

965

40,0

- 626

-18,5

Nhóm 5

16.415

18.065

18.567

1.650

10,1

502

2,8

Nợ xấu

21.558

24.585

24.958

3.027 14,0

373 1,5

Tỷ lệ

1,78%

1,87%

1,73%

nợ xấu

Nguồn: Báo cáo nội bộ của Agribank 2020 – 2022

Trong giai đoạn 2020 – 2022, trong bối cảnh tình hình kinh tế thế giới và trong

nước có nhiều biến động, Agribank đã tích cực, chủ động áp dụng nhiều giải pháp để

tiếp tục củng cố uy tín, vị thế kinh doanh, tiếp tục giữ vững vị thế là NHTM hàng

đầu, có tổng tài sản lớn nhất, mạng lưới hoạt động rộng nhất, số lượng khách hàng

đông nhất, tỷ trọng cho vay nông nghiệp nông thôn, nông dân cao nhất, đóng vai trò

chủ lực, trực tiếp đảm trách, thực thi các chính sách của Đảng, Chính phủ, Nhà nước;

hỗ trợ phát triển và cung cấp các dịch vụ tài chính, tín dụng cho khu vực nông nghiệp,

nông thôn.

2.2. Mô hình chấm điểm tín dụng KHDN tại Agribank

2.2.1. Các quy định về chấm điểm tín dụng KHDN tại NHTM Việt Nam

Thời gian qua, NHNN đã ban hành nhiều văn bản, quy định về nghiệp vụ

XHTDNB. Trong đó, Thông tư số 13/2018/TT-NHNN ngày 18/5/2018 và Thông tư

số 11/2021/TT-NHNN ngày 30/7/2021 là hai căn cứ quan trọng để các NHTM xây

dựng mô hình XHTD. Thông tư số 13/2018/TT-NHNN của Thống đốc NHNN Việt

Nam đưa ra các quy định về hệ thống kiểm soát nội bộ của các NHTM, nhằm giúp

các NHTM nâng cao chất lượng dịch vụ và kiểm soát rủi ro trong hoạt động của mình.

Thông tư số 11/2021/TT-NHNN ngày 30/7/2021 đề cập đến quy định về phân loại

tài sản có, mức trích, phương pháp trích lập dự phòng rủi ro và việc sử dụng dự phòng

để xử lý rủi ro trong hoạt động của TCTD.Cụ thể như sau:

a) NHTM phải có hệ thống XHTDNB theo quy định của NHNN về phân

loại tài sản có, mức trích, phương pháp trích lập dự phòng rủi ro và việc sử dụng dự

phòng để xử lý rủi ro trong hoạt động của TCTD (Khoản 1 Điều 30 Thông tư 13).

Đồng thời, hệ thống XHTDNB (khoản 1 điều 5 thông tư 11) phải bao gồm:

- Các tiêu chí tài chính và phi tài chính, kèm theo các quy trình đánh giá KH,

cơ bản bao gồm đánh giá khả năng thanh toán nợ dựa trên các yếu tố định tính và

định lượng như tình hình tài chính, kinh doanh, quản trị và uy tín của KH.

- Các phương pháp đánh giá xếp hạng được áp dụng cho từng nhóm KH, bao

gồm cả những KH bị hạn chế cấp tín dụng và những người có liên quan đến KH đó.

b) Hệ thống XHTD nội bộ phải đảm bảo các yêu cầu sau đây:

- Mô hình XHTD phải lượng hóa các tiêu chí để đánh giá khả năng (xác suất)

KH không thực hiện được nghĩa vụ trả nợ theo thỏa thuận;

- Có cơ sở dữ liệu và các phương pháp quản lý dữ liệu để lượng hóa RRTD

theo yêu cầu;

- Kết quả của hệ thống XHTD nội bộ phải được đánh giá độc lập;

- Có đầy đủ thông tin về hệ thống XHTD nội bộ để cung cấp theo yêu cầu của

kiểm toán nội bộ, tổ chức kiểm toán độc lập và các cơ quan chức năng khác khi thực

hiện kiểm toán nội bộ, thanh tra, giám sát, kiểm toán độc lập.

c) NHTM phải sử dụng hệ thống XHTD nội bộ, phương pháp, mô hình đo

lường tổn thất để đo lường rủi ro tín dụng (Khoản 1 Điều 31 Thông tư 13). Đồng thời,

phải xây dựng hệ thống XHTD nội bộ để đánh giá xếp hạng KH theo định kỳ hoặc

đột xuất khi cần thiết, làm cơ sở cho việc xét duyệt cấp tín dụng, quản lý chất lượng

tín dụng, xây dựng chính sách dự phòng rủi ro phù hợp với phạm vi hoạt động, đối

tượng KH và tình hình thực tế của TCTD (Khoản 3 Điều 5 Thông tư 11).

d) Hệ thống XHTD nội bộ phải được xây dựng theo các nguyên tắc sau:

- Xây dựng trên cơ sở số liệu, thông tin của tất cả KH đã thu thập được trong

thời gian ít nhất 01 (một) năm liền kề trước năm xây dựng hệ thống XHTD nội bộ;

- 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;

- Có quy định các mức xếp hạng tương ứng với mức độ rủi ro từ thấp đến cao;

- Được HĐQT (đối với TCTD là công ty cổ phần), Hội đồng thành viên (đối

với TCTD là công ty TNHH) phê duyệt áp dụng.

(Khoản 2 Điều 5 Thông tư 11)

e) TCTD có biện pháp và thường xuyên thực hiện việc thu thập, khai thác

thông tin, số liệu về khách hàng, bao gồm cả thông tin từ CIC, công ty TTTD theo

quy định của pháp luật để: Xây dựng, sửa đổi, bổ sung hệ thống XHTD nội bộ, quy

định nội bộ về cấp tín dụng, quản lý nợ, chính sách dự phòng rủi ro. (Khoản 1 Điều

4 Thông tư 11)

f) TCTD phải xây dựng hệ thống CNTT trong toàn hệ thống đáp ứng yêu

cầu quản lý số liệu, thông tin KH, vận hành và quản lý hệ thống XHTD nội bộ, quản

trị rủi ro, thực hiện phân loại nợ, cam kết ngoại bảng, trích lập và sử dụng dự phòng

rủi ro (Khoản 2 Điều 4 Thông tư 11).

2.2.2. Mô hình chấm điểm tín dụng KHDN tại Agribank

2.2.2.1. Giới thiệu

Năm 2007, Agribank bắt đầu triển khai xây dựng hệ thống XHTDNB do Công

ty Ernst & Young đảm nhiệm và thực hiện theo phương pháp chuyên gia. Năm 2009,

dự án được hoàn thành xong và phần mềm hệ thống XHTDNB được tích hợp vào hệ

thống hạch toán IPCAS của Agribank. Tháng 10 năm 2011, Agribank đã chính thức

ban hành và sử dụng hệ thống XHTD nội bộ cho toàn Chi nhánh trong hệ thống với

kỳ xếp hạng đầu tiên là thời điểm 30/03/2012. Tuy nhiên, hệ thống XHTDNB mới

chỉ hỗ trợ về thẩm quyền cấp tín dụng, đánh giá điều kiện cho vay có TSBĐ hay

không có TSBĐ và xem xét phân loại nợ theo định tính.

Năm 2013, Agribank tiếp tục thuê Công ty tư vấn Ernst & Young thực hiện tư

vấn dự án quản trị rủi ro toàn diện và đã kiến nghị sửa đổi, bổ sung và điều chỉnh hệ

thống XHTDNB theo dữ liệu hiện có theo phương pháp thống kê. Theo đó, năm 2014,

Tổng Giám đốc Agribank đã ban hành bộ chỉ tiêu chấm điểm cho KH được sử dụng

cho đến nay.

Hiện tại, quy trình đánh giá tín dụng và phân loại khách hàng trong hệ thống

Agribank vẫn tuân theo Quyết định số 1197/QĐ-NHNo-XLRR ngày 18/10/2011 của

Tổng Giám đốc. Dựa trên các đặc điểm khác biệt của các nhóm khách hàng vay vốn,

Agribank đã phân loại các khách hàng thành hai loại: KHDN và KH HSX & CN.

Agribank đã phát triển hệ thống XHTD nội bộ cho KHDN, bao gồm rất nhiều

bộ chỉ tiêu tài chính và phi tài chính, đánh giá khả năng trả nợ và thanh toán của KH

dựa trên rất nhiều yếu tố định tính và định lượng về tài chính, tình hình kinh doanh,

quản trị và uy tín. Để đánh giá toàn bộ KH, Agribank sử dụng phương pháp xếp hạng

và đánh giá khác nhau cho từng nhóm khách hàng, bao gồm cả những đối tượng bị

hạn chế cấp tín dụng và những người có liên quan của họ.

Đối với nhóm KHDN, ngoài các thông tin chung về KH như hình thức sở hữu,

lĩnh vực kinh doanh, tổng số lao động, trình độ người quản lý doanh

nghiệp…Agribank dựa vào 2 nhóm chỉ tiêu là chỉ tiêu tài chính và chỉ tiêu phi tài

chính để chấm điểm phân loại KH.

Nhóm các chỉ tiêu tài chính bao gồm 14 chỉ tiêu: Chỉ tiêu thanh khoản (khả

năng thanh toán hiện hành, khả năng thanh toán tức thời, khả năng thanh toán nhanh);

Chỉ tiêu hiệu quả hoạt động (vòng quay vốn lưu động, vòng quay hàng tồn kho, vòng

quay các khoản phải thu, hiệu suất sử dụng tài sản cố định); Chỉ tiêu đòn cân nợ (Tổng

nợ/tổng tài sản, nợ dài hạn/vốn chủ sở hữu); Chỉ tiêu thu nhập (lợi nhuận gộp/doanh

thu thuần, lợi nhuận từ hoạt động SXKD/doanh thu thuần, tỷ suất sinh lời của vốn

chủ sở hữu, tỷ suất sinh lời của tài sản, khả năng thanh toán lãi vay).

Nhóm các chỉ tiêu phi tài chính bao gồm 5 nhóm tiêu chí phụ: Tính thanh

khoản từ dòng tiền, trình độ quản lý và môi trường nội bộ của doanh nghiệp, các mối

quan hệ của doanh nghiệp với ngân hàng, các yếu tố bên ngoài và các đặc điểm hoạt

động khác.

Ngoài ra, mức độ tín nhiệm của khách hàng đối với ngân hàng thông qua lịch

sử quan hệ tín dụng cũng là một tiêu chí quan trọng trong việc đánh giá khách hàng.

Nhóm chỉ tiêu mà các ngân hàng thường xem xét là: các trường hợp xảy ra nợ quá

hạn, tần suất khách hàng gia hạn nợ hoặc điều chỉnh kỳ hạn trả nợ, tần suất trả lãi cho

các khoản vay chậm trả, mức độ hoạt động của tài khoản tiền gửi...

Hình 2.2. Mô hình chấm điểm KHDN của Agribank

Khách hàng doanh nghiệp

Chấm điểm các chỉ tiêu

Các chỉ tiêu tài chính Các chỉ tiêu phi tài chính

Tổng hợp điểm và xếp hạng ban đầu

Điều chỉnh xếp hạng

Xếp hạng cuối cùng

Nguồn: Văn bản nội bộ Agribank

Tại Agribank, quy trình chấm điểm, xếp hạng, phân loại KHDN được thực

hiện qua 7 bước như sau:

Bước 1: Đăng ký thông tin chung của khách hàng

Bước 2: Nhập các chỉ tiêu tài chính của khách hàng vào phần mềm

Bước 3: Phần mềm thực hiện chấm điểm, xếp hạng và phân loại nợ KH dựa

trên các thông tin sẵn có.

Bước 4: Phê duyệt thông tin chung

Bước 5: Cán bộ tín dụng lập báo cáo tổng hợp kết quả chấm điểm, xếp hạng

và phân loại nợ KH.

Bước 6: Kiểm soát viên phê duyệt báo cáo kết quả chấm điểm, xếp hạng và

phân loại nợ KH của chi nhánh

Bước 7: Trụ sở chính tổng hợp, báo cáo kết quả chấm điểm, xếp hạng và phân

loại nợ của toàn hệ thống.

Hình 2.3. Sơ đồ quy trình chấm điểm, xếp hạng, phân loại KHDN của

Agribank

Nguồn: Văn bản nội bộ Agribank

2.2.2.2. Thực trạng thực hiện chấm điểm, xếp hạng KHDN

a) Xếp hạng KHDN theo số lượng, dư nợ

Bảng 2.4. Số lượng, dư nợ KHDN được xếp hạng từ 2020 – 2022

Đơn vị: khách hàng, tỷ đồng

2020 2021 2022

TT Số Số Số Hạng khách hàng Dư nợ Dư nợ Dư nợ lượng lượng lượng

1 AAA 127 3.035 106 2.556 91 2.402

2 AA 6.336 105.178 5.837 107.744 5.023 103.227

3 A 14.230 219.182 14.424 237.559 14.984 261.310

4 BBB 196 5.558 149 3.713 174 5.948

5 BB 262 5.811 224 5.509 289 9.091

6 B 77 1.294 74 506 110 1.906

7 CCC 40 668 45 810 84 2.578

8 CC 24 313 33 674 31 1.307

9 C 129 3.083 130 2.026 106 3.128

D 12.185 722

10 807 Tổng cộng 22.228 12.406 356.528 694 21.716 13.710 373.282 21.614 404.607

Số lượng KHDN được xếp hạng trong giai đoạn 2020 – 2022 chủ yếu tập trung

ở hai nhóm hạng cao là AA và A. Tỷ trọng số lượng KH xếp hạng A trong tổng số

lượng KHDN được xếp hạng lần lượt là 64,0%; 66,4%; 69,3% trong năm 2020, 2021

và 2022. Tỉ lệ khách hàng KHDN được xếp hạng của Agribank đạt mức cao, gần

bằng 100% tổng số lượng KHDN đang quan hệ tín dụng tại Agribank do theo quy

định nội bộ của Ngân hàng tất cả KHDN đều phải chấm điểm, xếp hạng trừ KH mới

thành lập, KH chưa có báo cáo tài chính năm hoặc khách hàng đã có báo cáo tài chính

năm nhưng chưa có doanh thu từ hoạt động SXKD.

b) Xếp hạng KHDN theo ngành nghề kinh doanh

Số lượng KHDN được xếp hạng phân loại theo ngành nghề kinh doanh tập

trung chủ yếu vào ngành xây dựng và thương mại hàng công nghiệp nhẹ và hàng tiêu

dùng. Đây cũng là hai ngành có dư nợ có tỷ trọng lớn nhất trong cơ cấu dư nợ KHDN

tại Agribank.

Bảng 2.5. Phân loại KHDN được xếp hạng theo ngành kinh doanh giai đoạn

2020 – 2022

Đơn vị: khách hàng, tỷ đồng

2020

2021

2022

TT

Tên ngành kinh doanh

Số

Dư nợ

lượng

1.222

145

1.272

127

1.210

164

1 Trồng cây hàng năm

2.581

2.576

2.198

101

2 Trồng cây lâu năm

5.833

262

6.056

266

6.056

262

3 Chăn nuôi

Lâm nghiệp và hoạt động

293

2.642

264

2.642

257

2.727

dịch vụ có liên quan

Khai thác, nuôi trồng thủy

224

2.975

200

2.775

188

2.906

sản

6 Khai thác than, dầu khí

149

2.390

131

2.497

115

2.429

Sản xuất chế biến lương thực,

863

24.893

830

26.000

838

25.807

thực phẩm

8 Dệt may, sản xuất da

376

7.174

355

7.238

354

7.975

9 Chế biến gỗ, lâm sản

793

14.319

743

13.584

729

14.021

Sản xuất giấy và các sản

199

3.798

194

3.978

181

4.137

phẩm từ giấy

Sản xuất hóa chất và các sản

116

3.110

s116

3.463

112

3.354

phẩm hóa chất

Sản xuất thuốc, hóa dược,

1.343

1.465

1.534

thiết bị y tế

Sản xuất các sản phẩm từ cao

283

7.222

275

7.300

276

6.507

su và plastic

14 Sản xuất kim loại

597

7.342

564

6.569

560

6.804

15 Sản xuất thiết bị điện tử

142

2.071

138

2.357

149

2.680

Sản xuất máy móc, thiết bị,

144

1.498

137

1.444

143

1.947

phương tiện vận tải

17 Sản xuất xi măng

3.460

2.760

2.812

Sản xuất vật liệu xây dựng

956

14.098

934

14.716

871

15.553

khác

Sản xuất, truyền tải và phân

230

25.676

248

28.519

271

34.461

phối điện

20 Xây dựng

5.810

71.809

5.767

77.043

5.682

84.193

21 Kinh doanh bất động sản

146

10.151

159

11.847

200

12.894

Thương mại hàng công

6.182

83.774

6.121

86.843

6.238

97.052

nghiệp nhẹ và hàng tiêu dùng

Thương mại hàng công

948

26.060

949

26.561

1.012

32.487

nghiệp nặng

Vận tải đường sắt, đường

1.720

12.965

1.603

14.172

1.498

13.266

thủy, đường bộ và đường ống

25 Vận tải hàng không

352

Kho bãi và các hoạt động hỗ

323

3.067

307

3.302

278

3.187

trợ cho vận tải

196

3.810

183

4.432

166

4.346

27 Dịch vụ lưu trú

193

2.112

199

2.415

195

2.267

28 Dịch vụ ăn uống

1.249

1.212

1.213

29 Dịch vụ giải trí

Hoạt động xuất bản, in ấn,

436

694

563

phần mềm

Dịch vụ bưu chính, viễn

764

822

773

thông

32 Dịch vụ y tế, giáo dục

208

3.736

215

4.192

216

4.088

Dịch vụ tài chính, tư vấn,

253

2.617

249

2.105

275

2.442

thiết kế và dịch vụ khác

34 Đóng tàu, sản xuất máy bay

322

339

366

22.22

21.71

21.61 Tổng cộng

356.528

373.282

404.607

8

6

4

Nguồn: Báo cáo nội bộ Agribank 2020 - 2022

c) Khả năng đánh giá mức độ rủi ro tín dụng KHDN của mô hình

Để đánh giá chất lượng tín dụng của KHDN trước và sau khi sử dụng hệ thống

CĐTD, một chỉ tiêu quan trọng cần được xem xét là tỷ lệ nợ xấu. Hệ thống CĐTD và

XHKH đã được Agribank triển khai kể từ năm 2011, bao gồm việc sử dụng các bộ

chỉ tiêu tài chính và phi tài chính để đánh giá khả năng trả nợ và thanh toán của KH.

Sau khi áp dụng hệ thống này, mức độ tín nhiệm của KH đối với ngân hàng cũng

được xem xét thông qua lịch sử quan hệ tín dụng và các chỉ tiêu như nợ quá hạn, tần

suất trả nợ và trả lãi chậm, cùng với mức độ hoạt động của tài khoản tiền gửi.Qua

hơn 11 năm áp dụng, chất lượng tín dụng của Agribank đã được cải thiện tuy nhiên

còn chưa thực sự hiệu quả. Chi tiết nợ xấu Agribank qua các năm thể hiện như sau:

Đơn vị: tỷ đồng

Bảng 2.6. Nợ xấu Agribank giai đoạn 2010 - 2022

Tổng dư nợ

Dư nợ xấu

Tỷ lệ nợ xấu

TT Năm

HSX & CN

KHDN

HSX & CN

KHDN

HSX & CN KHDN

2010

201.203

213.552

7.702

7.873

3,8%

3,7%

2011

211.964

231.512

4.368

23.078

2,1%

10,0%

2012

245.480

234.972

3.777

24.026

1,5%

10,2%

2013

304.452

239.134

3.928

36.004

1,3%

15,1%

2014

381.245

231.178

4.016

32.015

1,1%

13,8%

2015

404.036

222.321

4.221

9.280

1,0%

4,2%

2016

497.047

248.087

4.901

10.391

1,0%

4,2%

2017

605.612

270.885

5.068

9.765

0,8%

3,6%

2018

706.218

298.544

5.917

10.271

0,8%

3,4%

10 2019

783.068

338.902

6.590

11.020

0,8%

3,3%

11 2020

839.007

373.649

7.193

14.365

0,9%

3,8%

12 2021

908.132

406.093

9.550

15.034

1,1%

3,7%

13 2022

1.031.880

411.406

7.240

17.718

0,7%

4,3%

Nguồn: Báo cáo nội bộ Agribank 2010 - 2022

Trong điều kiện kinh tế khó khăn, tỷ lệ nợ xấu của Agribank ở mức cao so với

các NHTM khác nhưng có xu hướng giảm dần qua các năm gần đây. Tỷ lệ nợ xấu

cao nhất trong giai đoạn 2011 – 2015 mặc dù từ năm 2012 Agribank đã thực hiện chủ

trương của NHNN là quyết liệt xử lý nợ xấu nhưng nợ xấu của Agribank vẫn giảm

không đáng kể và luôn vượt ngưỡng 3%. Nguyên nhân là do giai đoạn này Agribank

gặp nhiều khó khăn trong việc xử lý nợ xấu. Đặc biệt là năm 2013 Agribank phải đối

mặt với nhiều rủi ro trong quản trị điều hành, rủi ro hoạt động... đã làm nợ xấu của

ngân hàng tăng nhanh. Với những biện pháp mạnh tay từ phía NHNN để xử lý nợ

xấu trong toàn hệ thống ngân hàng năm 2015, Agribank đã tập trung xử lý nợ xấu và

tỷ lệ nợ xấu Agribank đã giảm xuống đáng kể đặc biệt là nhóm KHDN.

Biểu đồ 2.5. Tỷ lệ nợ xấu Agribank giai đoạn 2010-2022 theo đối tượng khách

16.00%

14.00%

12.00%

10.00%

8.00%

6.00%

4.00%

2.00%

0.00%

2010

2011

2012

2013

2014

2015

2016

2017

2018

2019

2020

2021

2022

Khách hàng HSX & Cá nhân

Khách hàng doanh nghiệp

hàng

Nguồn: Báo cáo nội bộ Agribank 2010 - 2022

Nhìn vào biểu đồ trên, chúng ta có thể thấy được tỷ lệ nợ xấu KHDN trên tổng

dư nợ KHDN của Agribank chủ yếu dao động từ 3,3% - 4,3%. Tỷ lệ nợ xấu KHDN

cao nhất vào năm 2013 là 15,1%. Tỷ lệ nợ xấu KHDN cao hơn nhiều so với tỷ lệ nợ

xấu khách hàng HSX & CN. Thời điểm bắt đầu áp dụng hệ thống CĐTD là đầu năm

2012, kể từ đó tỷ lệ nợ xấu KHDN cơ bản không cải thiện rõ rệt. Qua đó, chứng tỏ

rằng việc áp dụng hệ thống CĐTD và xếp hạng KHDN tại Agribank chưa thực sự

hiệu quả.

2.3. Đánh giá mô hình chấm điểm tín dụng KHDN tại Agribank

2.3.1. Ưu điểm

Hệ thống XHTD nội bộ của Agribank đối với KHDN được đánh giá là hoàn

thiện và đáp ứng đầy đủ các yêu cầu cơ bản về tính khoa học và thực tiễn trong hoạt

động tín dụng của ngân hàng. Được thiết lập với một bộ chỉ tiêu chấm điểm và XHTD

khá đầy đủ, hệ thống này được phân bổ trọng số hợp lý, giúp đánh giá chất lượng tín

dụng của KHDN một cách khách quan và chính xác. Chỉ tiêu này bao gồm nhiều khía

cạnh như khả năng trả nợ, tình hình tài chính và quản lý rủi ro, từ đó đánh giá mức

độ tin cậy và khả năng trả nợ của khách hàng.

Sau khi áp dụng hệ thống chấm điểm xếp hạng tín dụng đối với khách hàng

vay vốn, ngoài việc nâng cao chất lượng và hiệu quả tín dụng của các khoản cho vay

tại Agribank, hệ thống này còn có một số ưu điểm như sau:

Thứ nhất, chấm điểm tín dụng giúp lượng hoá được những rủi ro của khách

hàng vay vốn của Agribank. Trước đây, trong thẩm định các khoản vay, CBTD

Agribank cũng sử dụng các chỉ tiêu tương tự như trong quy trình chấm điểm tín dụng

để đánh giá khách hàng. Tuy nhiên, mặc dù các thông tin cần thiết cho quá trình phân

tích khách hàng đều được cung cấp đầy đủ nhưng kết luận cuối cùng lại không giống

nhau và có khi là sự khác biệt rất lớn giữa các CBTD. Lý do quan trọng nhất là không

có một tiêu chuẩn nào để so sánh nên việc phân tích khách hàng hoàn toàn phụ thuộc

vào năng lực và kinh nghiệm, cũng như hiểu biết của CBTD về ngành nghề kinh

doanh của khách hàng vay vốn. Thẩm định khách hàng còn rất chung chung, chưa có

phương pháp cụ thể và chủ yếu dựa vào ý kiến chủ quan của mỗi CBTD. Kết quả

phân tích thường chính xác hơn với các cán bộ có nhiều kĩ năng và kinh nghiệm, tình

trạng ngược lại xảy ra với CBTD còn non trẻ, mới vào nghề. Việc tiếp thu kiến thức

về thẩm định tín dụng chỉ mới dừng lại ở dạng truyền đạt kinh nghiệm, không có

phương pháp khoa học, chưa có sự đồng đều. Hệ thống chấm điểm tín dụng và xếp

hạng khách hàng được áp dụng đã lượng hóa được các chỉ tiêu xem xét, tạo ra một

khung chuẩn chung tính điểm khách hàng đã giúp cho CBTD có cơ sở để kiểm tra

đánh giá của mình, từ đó nâng cao tính chính xác cho các quyết định cấp tín dụng.

Thứ hai, tăng tính khách quan cho quá trình ra quyết định. Nếu không có sự

hỗ trợ của điểm số tín dụng thì tính chủ quan trong việc chấp nhận hay từ chối khách

hàng vay vốn là rất lớn, sẽ dễ dẫn đến các sai sót trong hoạt động cho vay. Tính chủ

quan thể hiện qua nhiều trường hợp, có thể do lợi ích cá nhân mà CBTD cố tình che

giấu rủi ro tạo điều kiện cho khách hàng vay vốn, hoặc do có cái nhìn không tốt, ấn

tượng xấu về một doanh nghiệp lại tìm lý do để từ chối cho vay. Các quyết định tín

dụng thiếu chính xác như vậy còn có thể bị ảnh hưởng bởi quan niệm và cách nghĩ

của mỗi CBTD, những lỗi cá nhân mà con người không thể tránh khỏi trong quá trình

làm việc. Chẳng hạn như có người xem xét rất kỹ các chỉ tiêu tài chính của doanh

nghiệp, có người lại coi trọng lịch sử quan hệ với Ngân hàng, hay năng lực của Ban

giám đốc doanh nghiệp từ đó các kết luận cuối cùng không phản ánh được khái quát

toàn diện về hoạt động kinh doanh của doanh nghiệp. Áp dụng mô hình chấm điểm

tín dụng không những đã làm giảm thiểu tối đa tính chủ quan trong việc thẩm định

khách hàng mà còn giúp xếp hạng khách hàng theo từng mức độ rủi ro khác nhau,

các quyết định tín dụng cũng phong phú hơn, giúp doanh nghiệp dễ dàng tiếp cận

nguồn vốn Ngân hàng hơn.

Thứ ba, với điểm số tín dụng, vấn đề tài sản đảm bảo đối với khách hàng có

độ rủi ro thấp không còn là một yếu tố hàng đầu trong xem xét cho vay như trước

đây. Theo hệ thống chấm điểm tín dụng doanh nghiệp của Agribank, tài sản đảm bảo

chỉ là một chỉ tiêu trong số các chỉ tiêu được sử dụng để đánh giá. Những doanh

nghiệp được xếp hạng tín dụng tốt thì có thể được cấp tín dụng mà không cần tài sản

đảm bảo. Hiện tại, các khách hàng của Agribank có hạng tín dụng từ BB trở lên sẽ

được cho vay có đảm bảo một phần bằng tài sản hoặc không có tài sản bảo đảm cùng

với những ưu tiên về phí, lãi suất… Điều này đem lại thuận lợi lớn cho khách hàng

doanh nghiệp khi thực tế số lượng doanh nghiệp có thể đáp ứng yêu cầu 100% về tài

sản không nhiều trên thị trường tài chính ngân hàng.

Thứ tư, giúp giảm bớt hình thức cho vay dựa trên quan hệ. Trước đây, do

không có một chuẩn mực để đánh giá khách hàng và lượng hóa được rủi ro, Ngân

hàng thường chỉ chấp nhận cho vay đối với những khách hàng truyền thống mà cả

Ngân hàng và khách hàng đều rất hiểu rõ về nhau, rủi ro sẽ thấp hơn. Những khách

hàng lần đầu tiên đến đặt quan hệ tín dụng sẽ chiếm được rất ít sự tin tưởng và tín

nhiệm của Ngân hàng. Vì vậy, khách hàng sẽ rất khó khăn khi tiếp cận nguồn vốn

Ngân hàng, đặc biệt là các doanh nghiệp vừa và nhỏ, mặc dù đây là khách hàng tiềm

năng mà các NHTM Việt Nam đang khai thác. Với sự hỗ trợ của hệ thống chấm điểm

tín dụng, Agribank có thể tiến hành chấm điểm khách hàng ngay từ lúc tiếp nhận hồ

sơ để đánh giá rủi ro và ra quyết định có cấp tín dụng hay không.

2.3.2. Hạn chế và nguyên nhân

2.3.2.1. Hạn chế

Thứ nhất, mức độ đáp ứng theo quy định hiện hành

Theo quy định của NHNN thì hệ thống XHTDNB đối với KHDN của

Agribank chưa đáp ứng được yêu cầu về quản trị hoạt động kinh doanh cũng như hội

nhập kinh tế.

Thứ hai, thiết kế mô hình chấm điểm, xếp hạng KHDN

Bộ chỉ tiêu xếp hạng chưa đáp ứng yêu cầu theo quy định

Bộ chỉ tiêu xếp hạng được xây dựng theo phương pháp chuyên gia từ 2011

chưa đủ số lượng hạng cần thiết đánh giá KH tốt, xấu. Hệ thống XHTDNB chưa ước

lượng được các tham số đo lường rủi ro tín dụng như: xác suất KH không thực hiện

được nghĩa vụ trả nợ theo thỏa thuận (PD), tỷ lệ tổn thất ước tính (LGD), dư nợ của

KH tại thời điểm không trả được nợ (EAD).

Phân khúc KHDN chưa được khái quát hoá

Phân khúc KHDN dựa trên quy mô và nhóm ngành trong mô hình CĐTD hiện

tại của Agribank gồm 204 bộ chỉ tiêu. Số lượng bộ chỉ tiêu này lớn hơn nhiều so với

thông lệ và các NHTM khác đang áp dụng hiện nay. Với số bộ chỉ tiêu này, phân

khúc KH pháp nhân có thể nói chưa được khái quát hoá và cần có sự điều chỉnh, sắp

xếp lại dựa trên cơ sở đặc điểm kinh doanh, mục đích sử dụng vốn, mức độ rủi ro,

mức độ tập trung khách hàng, số lượng khách hàng theo từng phân khúc để đảm bảo

độ chính xác, mức độ tin cậy của mô hình thống kê và hướng tới việc áp dụng hiệu

quả chính sách KH.

Chỉ tiêu xếp hạng mỗi khách hàng

Số lượng thông tin thu thập để xếp hạng KHDN hiện nay tương đối nhiều, gồm

56 chỉ tiêu cấu thành nên tổng điểm khách hàng, trong đó có 14 chỉ tiêu tài chính và

42 chỉ tiêu phi tài chính. Trong 42 chỉ tiêu phi tài chính, chỉ có 5 chỉ tiêu giao dịch

lấy trực tiếp từ hệ thống CSDL và 38 chỉ tiêu phi tài chính khác do cán bộ nhập.

Trọng số điểm tài chính dao động từ 35% - 38% tùy thuộc tình trạng BCTC năm hay

quý, còn lại là trọng số điểm phi tài chính. Có thể nói, khả năng phân biệt của bộ chỉ

tiêu và từng chỉ tiêu phần lớn đều ở mức phân biệt thấp, chưa đáp ứng yêu cầu theo

quy định.

Thang điểm các chỉ tiêu phi tài chính còn bất cập

Thang điểm đưa ra để chấm điểm các chỉ tiêu phi tài chính còn chưa cụ thể,

phụ thuộc nhiều vào ý chí chủ quan của CBTD mà chưa đưa ra được những yêu cầu

cụ thể đối với mỗi mức điểm chuẩn nhất là theo tiêu chí đánh giá năng lực và kinh

nghiệm quản lý của người đứng đầu DN, theo môi trường kinh doanh và theo đặc

điểm các hoạt động khác.

Thứ ba, công tác XHTD đối với KHDN tại Chi nhánh:

Tổ chức thực hiện và quản lý công tác XHTD còn lỏng lẻo, đặc biệt là hoạt

động kiểm soát và phê duyệt kết quả XHTD. Công tác thu thập, phân tích thông tin

chưa kịp thời, đầy đủ. Thực tế, phần lớn việc thực hiện các thao tác chấm điểm xếp

hạng chỉ mang tính hình thức là một bước không thể thiếu trong quy trình cấp tín

dụng KHDN chứ chưa khai thác sử dụng hiệu quả kết quả XHTD cho mục đích xây

dựng chính sách KH và chính sách bảo đảm tiền vay.

2.3.2.2. Nguyên nhân

a) Nguyên nhân từ phía ngân hàng:

Thứ nhất, các văn bản hướng dẫn cách chấm điểm chưa được bổ sung, sửa đổi,

cập nhật kịp thời. Agribank chưa ban hành một số văn bản quy định, tài liệu như: quy

định tiêu chuẩn xây dựng, phát triển mô hình; quy trình kiểm định mô hình; tài liệu

yêu cầu người sử dụng hệ thống XHTD nội bộ… Các mẫu biểu CĐTD được thiết kế

từ năm 2011, cho đến nay nó vẫn chưa một lần nào được thay đổi chỉnh sửa lại cho

phù hợp với điều kiện kinh tế và những biến đổi trong thực tiễn công tác tín dụng.

Các điểm số của từng chỉ tiêu chưa thực sự rõ ràng, dễ gây nhầm lẫn cho người thu

thập thông tin mà chủ yếu là CBTD, đặc biệt là đối với những CBTD mới vào nghề.

Công tác rà soát, chỉnh sửa không được thực hiện khiến cho các mẫu biểu trở nên lạc

hậu hơn so với thực tế và làm giảm tính chính xác của điểm số tín dụng cũng như

hạng của KH.

Thứ hai, trình độ nguồn nhân lực làm công tác xây dựng, quản lý vận hành hệ

thống XHTD của Agribank còn hạn chế. các cán bộ hiện đang làm công tác quản lý,

vận hành hệ thống CĐTD khách hàng chưa có phương pháp luận và kinh nghiệm

trong việc xây dựng các mô hình đo lường rủi ro, chưa có các kiến thức chuyên sâu

về toán, xác suất thống kê, xử lý dữ liệu và kỹ năng sử dụng các ngôn ngữ lập trình…

Thứ ba, nhận thức về công tác xếp hạng tín dụng nội bộ doanh nghiệp của cán

bộ làm công tác xếp hạng chưa thật đúng đắn, trình độ chuyên môn cũng như nhận

thức của một số CBTD về công tác XHTD còn chưa đồng đều. Công tác thu thập,

phân tích thông tin, công tác kiểm tra, giám sát, chọn lọc, đối chiếu thông tin của cán

bộ tín dụng Agribank chưa thực sự tốt. Một số chi nhánh loại 3, phòng giao dịch trực

thuộc vì áp lực kết quả tài chính đã không khách quan trong việc thực hiện xếp hạng,

phân loại nợ. Vì vậy, kết quả xếp hạng đôi lúc không phản ánh chính xác tình hình

thực tế của KHDN do ảnh hưởng bởi yếu tố chủ quan của cán bộ làm công tác xếp

hạng.

Thứ tư, thông tin phục vụ cho công tác chấm điểm xếp hạng không đầy đủ và

chính xác, chưa được kiểm chứng. Trong hồ sơ vay vốn của doanh nghiệp, đặc biệt

là các doanh nghiệp vừa và nhỏ còn thiếu những báo cáo tài chính được kiểm toán

một cách chính xác và kịp thời; sự chia sẻ thông tin trong hệ thống ngân hàng còn

hạn chế do Trung tâm CIC hoạt động chưa hiệu quả, cùng với sự cạnh tranh về cho

vay giữa các NHTM.

Thứ năm, hệ thống công nghệ thông tin trong CĐTD chưa đáp ứng nhu cầu

công việc.

Cuối cùng, mạng lưới thực hiện phê duyệt và kiểm tra, kiểm soát nội bộ của

Chi nhánh còn mỏng. Công việc kiểm soát nội bộ ở các Chi nhánh được thực hiện

định kỳ theo quy định hoặc đột xuất. Công tác này vẫn còn tồn tại một số hạn chế

như: số lượng cán bộ phụ trách công tác còn ít, không thể rà soát kĩ lưỡng tất cả kết

quả XHTD; hầu hết chỉ thực hiện kiểm tra kiểm soát trên hồ sơ giấy chứ không có

quá trình thực tế tiếp xúc với khách hàng để kiểm tra tính xác thực của thông tin.

b) Nguyên nhân từ phía khách hàng:

Điểm tín dụng cho các KHDN được xác định theo các chỉ tiêu trên phiếu thu

thập thông tin khách hàng do cán bộ thu thập thông tin (có thể là cán bộ tín dụng)

thực hiện. Trong thực tế, tồn tại nhiều trường hợp KH cố tình cung cấp không đầy đủ

hoặc sai lệch thông tin trong khi người thu thập thông tin không thể xác thực được

bằng các kênh dữ liệu của Ngân hàng. Do đó, kết quả chấm điểm XHTD KH chưa

chính xác và phụ thuộc vào tính trung thực trong việc kê khai thông tin của KH.

Ngoài ra, tồn tại một số nguyên nhân khác làm ảnh hưởng đến công tác XHTD

như nguồn thông tin do CIC cung cấp còn hạn chế và công tác XHTD dành cho

KHDN mới thành lập chưa được chú trọng.

Tóm tắt chương 2

Chấm điểm XHTD là một phương pháp đánh giá RRTD gắn với các hồ sơ xin

vay mới một cách khoa học. Qua hơn mười năm áp dụng, trong bối cảnh nền kinh tế

xã hội và pháp lý Việt Nam cũng như thực tiễn hoạt động Agribank có nhiều thay

đổi, hệ thống CĐTD KHDN của Agribank mặc dù không còn xa lạ và đã đóng góp

rất nhiều vào sự thành công trong hoạt động tín dụng của Agribank, nhưng mô hình

cũng còn chứa đựng nhiều bất cập cần thay đổi. Chính vì vậy, bài toán phải củng cố,

xây dựng mô hình xếp hạng khách hàng nói chung và KHDN nói riêng đặt ra nhiều

thách thức không nhỏ đối với ban lãnh đạo Agribank.

CHƯƠNG 3: GIẢI PHÁP HOÀN THIỆN MÔ HÌNH CHẤM ĐIỂM TÍN DỤNG

KHDN TẠI AGRIBANK

3.1. Định hướng phát triển của Agribank

Cách mạng công nghiệp lần thứ tư (CMCN 4.0) đã và đang tác động sâu rộng

đến hầu hết tất cả các ngành, lĩnh vực của nền kinh tế. Lĩnh vực ngân hàng đang diễn

ra sự thay đổi mạnh mẽ về phương pháp quản trị điều hành, phát triển kinh doanh,

cung ứng sản phẩm dịch vụ theo phương thức mới dựa nhiều vào công nghệ và dữ

liệu hơn. Theo Chiến lược tài chính toàn diện quốc gia đến năm 2025, định hướng

đến năm 2030 do Thủ tướng Chính phủ phê duyệt (Quyết định số 149/QĐ-TTg ngày

22/01/2020) đã xác định mục tiêu của Việt Nam là cung ứng một cách có trách nhiệm

và bền vững các sản phẩm, dịch vụ tài chính phù hợp với nhu cầu với chi phí hợp lý

đến mọi doanh nghiệp và cá nhân, bất kỳ ai cũng được tiếp cận và sử dụng vốn an

toàn, thuận tiện. Theo đó, năm 2021, Agribank đã xây dựng chiến lược phát triển kinh

doanh đến năm 2025, định hướng đến năm 2030 như sau:

Agribank có vị thế chủ lực trong việc cung cấp các sản phẩm dịch vụ tín dụng,

tiện ích ngân hàng cho lĩnh vực nông nghiệp và nông thôn, vốn là ngành kinh tế cốt

lõi của Việt Nam. Để đảm bảo nhiệm vụ được giao được thực hiện tốt, Agribank cần

tập trung vào phát huy năng lực cạnh tranh và khả năng tài chính, đồng thời tăng

cường tính công khai minh bạch và nghiêm chỉnh chấp hành các chuẩn mực, thông

lệ quốc tế trong quản trị rủi ro và hoạt động kinh doanh của mình. Việc thực hiện

đúng các quy định của NHNN cũng là mục tiêu quan trọng trong việc giữ vững ổn

định của Agribank trong giai đoạn này. Bằng cách đảm bảo tuân thủ các quy định và

giám sát của NHNN, Agribank sẽ tăng khả năng phát triển và duy trì sự uy tín trên

thị trường tài chính trong nước cũng như nước ngoài. Ngoài ra, Agribank cần tăng

cường công tác đào tạo và phát triển nguồn nhân lực, cải thiện dịch vụ KH, đáp ứng

nhu cầu ngày càng đa dạng và phức tạp của KH. Tất cả những nỗ lực này sẽ giúp

Agribank tiếp tục đóng vai trò quan trọng trong việc phát triển kinh tế nông thôn và

góp phần tích cực vào sự phát triển bền vững của nước ta.

Agribank đã đặt ra mục tiêu hoàn thiện mô hình cơ cấu hoạt động về tổ chức

nhân sự và quản lý điều hành, bổ sung, thay đổi và hoàn thiện hệ thống cơ chế, chính

sách, quy chế và quy trình nghiệp vụ để phù hợp với mô hình NHTM cổ phần, do

Nhà nước nắm quyền kiểm soát. Việc này không chỉ giúp Agribank phát triển theo

nhu cầu của thị trường, mà còn đóng góp tích cực vào sự phát triển kinh tế của đất

nước. Tuy vậy, để thực hiện tốt quá trình này, Agribank phải chấp hành các quy định

có liên quan của pháp luật, đặc biệt là quy định về cổ phần hoá và niêm yết cổ phiếu

Ngân hàng trên thị trường chứng khoán trong nước. Việc niêm yết cổ phiếu sẽ giúp

Agribank tăng cường năng lực cạnh tranh, nâng cao khả năng tài chính và hiệu quả

trong hoạt động. Ngoài ra, Agribank cũng cần tăng sự minh bạch và thực hiện nghiêm

chỉnh các chuẩn mực, thông lệ quốc tế trong quản trị kinh doanh và hoạt động của

mình. Điều này sẽ giúp Agribank đáp ứng yêu cầu của các khách hang và nhà đầu tư,

tạo sự tin tưởng và ổn định trên thị trường.

- Agribank đang tập trung vào việc tập hợp đội ngũ nguồn nhân lực chất lượng

cao, đảm bảo đủ số lượng và có ý thức tuân thủ đạo đức nghề nghiệp và pháp luật.

Điều này đòi hỏi Agribank tăng cường đào tạo và tập huấn để nâng cao năng lực công

tác của cán bộ toàn hệ thống. Ngoài ra, Ngân hàng cũng quan tâm đặc biệt đến việc

phát triển trình độ tin học và ngoại ngữ của đội ngũ cán bộ nhân viên, nhằm đáp ứng

cơ bản yêu cầu công việc hiện nay. Thực hiện được những điều này sẽ giúp Agribank

có đội ngũ cán bộ tối ưu để đáp ứng yêu cầu phát triển của ngành Ngân hàng.

- Agribank cần tập trung đa dạng hóa sản phẩm, dịch vụ để tăng thu nhập từ

hoạt động dịch vụ phi tín dụng. Đặc biệt, Ngân hàng cần phát triển các sản phẩm dịch

vụ thời kỳ hiện đại, sử dụng công nghệ số để tạo giá trị gia tăng mới. Điều này đòi

hỏi Agribank tích cực và hiệu quả tham gia vào việc thực thi chính sách tài chính toàn

diện theo lộ trình của NHNN. Agribank cũng cần tập trung nâng cao chất lượng sản

phẩm dịch vụ, tạo ra sự khác biệt cạnh tranh trên thị trường tài chính ngân hàng. Việc

ứng dụng công nghệ số cũng là một mục tiêu rất quan trọng để cải thiện quy trình

hoạt động và tăng hiệu quả kinh doanh của Agribank. Vì vậy, Agribank cần đẩy mạnh

việc ứng dụng nền tảng công nghệ số nhằm tối ưu hoá quy trình hoạt động kinh doanh

của mình.

- Agribank đặt mục tiêu nâng cao hệ thống quản trị rủi ro, tuân thủ đầy đủ các

quy định rủi ro của NHNN và thực hiện đúng, toàn diện các chuẩn mực quốc tế Basel.

Ngân hàng cũng cam kết triển khai các phương pháp, công cụ đo lường rủi ro chuyên

sâu để phục vụ cho hoạt động kinh doanh và quản trị điều hành. Bên cạnh đó,

Agribank phải chú trọng việc kiểm soát rủi ro và đảm bảo an toàn, hiệu quả trong

hoạt động kinh doanh bằng cách tập trung vào việc đánh giá, phân tích và quản lý rủi

ro một cách toàn diện, đảm bảo sự ổn định và phát triển bền vững của Agribank trong

tương lai.

- Ngân hàng cam kết duy trì vị thế là NHTM hàng đầu tại Việt Nam bằng

cách đảm bảo hoạt động kinh doanh minh bạch, cạnh tranh, hiệu quả và an toàn. Đồng

thời, Agribank sẽ không ngừng nỗ lực để cải tiến và tối ưu hóa mọi khía cạnh trong

hoạt động kinh doanh, đảm bảo phát triển bền vững dựa trên nền tảng quản trị ngân

hàng tiên tiến và phù hợp với chuẩn mực hoạt động theo thông lệ quốc tế.

- Agribank cam kết thực hiện việc giảm tỷ lệ sở hữu của Nhà nước, tạo điều

kiện cho doanh nghiệp tư nhân và nhà đầu tư nước ngoài tham gia vào hệ thống quản

trị và phát triển của Ngân hàng. Agribank sẽ tập trung vào việc thu hẹp sự chi phối

của Nhà nước, đồng thời phấn đấu để có ít nhất một cổ đông chiến lược nước ngoài

có uy tín, có năng lực tài chính tốt và có kinh nghiệm trong quản trị điều hành nhằm

hỗ trợ Agribank về quản trị ngân hàng, cải thiện những nhược điểm hiện có của Ngân

hàng.

3.2. Giải pháp hoàn thiện mô hình chấm điểm tín dụng KHDN tại Agribank

3.2.1. Xây dựng bộ chỉ tiêu phù hợp với từng nhóm đối tượng KHDN

Một mô hình xếp hạng KHDN nên được xây dựng, phát triển dựa trên các kỹ

thuật, phương pháp thống kê dữ liệu lịch sử để ước tính xác suất vỡ nợ của khách

hàng. Bộ chỉ tiêu trong hệ thống XHTD phải được xây dựng phù hợp căn cứ trên cơ

sở số liệu, thông tin của tất cả các khách hàng thuộc danh mục của Agribank. Việc

thiết kế bộ tiêu chí xếp hạng cần được thực hiện dựa vào các phân tích dữ liệu của

Agribank, bao gồm: phân khúc bộ chỉ tiêu, lựa chọn chỉ tiêu xếp hạng, thang điểm,

trọng số, cơ cấu điểm tài chính và phi tài chính. Phương pháp áp dụng mới cần có

điều chỉnh so với phương pháp hồi quy logistic. Agribank có thể áp dụng mô hình

xếp hạng dựa trên phương pháp thống kê để ước lượng xác suất không trả được nợ

(PD), từ đó tạo cơ sở cho Agribank ước tính tỷ lệ tổn thất do vỡ nợ (LGD) trong

trường hợp khách hàng không thực hiện đúng nghĩa vụ trả nợ như đã cam kết và xác

định vốn phân bổ cho các hoạt động nghiệp vụ nói chung khi Agribank tính toán

nguồn vốn theo phương pháp nâng cao của tiêu chuẩn quốc tế.

Phân khúc KHDN trong hệ thống XHTD cần được thay đổi bằng cách điều

chỉnh và sắp xếp lại trên cơ sở đặc điểm kinh doanh/mục đích sử dụng vốn, mức độ

tập trung khách hàng, số lượng KH, mức độ rủi ro theo từng phân khúc để đảm bảo

độ chính xác, mức tin cậy của mô hình thống kê và hướng tới việc áp dụng một cách

hiệu quả các chính sách KH. Việc giảm số bộ chỉ tiêu nhằm khái quát hóa phân khúc

khách hàng, giảm bớt các tiêu chí không cần thiết, tăng tính chính xác, mức độ tin

cậy của mô hình thống kê và đảm bảo việc xây dựng, áp dụng chính sách KH hiệu

quả, phù hợp. Số lượng bộ chỉ tiêu cần phù hợp hơn với thông lệ quốc tế cũng như

các NHTM khác tại Việt Nam đang áp dụng hiện nay.

Số lượng chỉ tiêu XHTD đối với mỗi khách hàng cần được thay đổi theo hướng

giảm thiểu, chỉ lựa chọn thông tin có khả năng kiểm soát và có ảnh hưởng đáng kể

đến khả năng trả nợ đúng hạn của KH; tăng chỉ tiêu giao dịch, giảm chỉ tiêu phi tài

chính khác. Hệ thống xếp hạng cần sửa đổi, bổ sung ưu tiên sử dụng các chỉ tiêu giao

dịch để đánh giá khách hàng thông qua dữ liệu thống kê về lịch sử giao dịch, quan hệ

với Agribank. Ngoài ra, việc xác định các chỉ tiêu giao dịch của một khách hàng nên

dựa trên dữ liệu toàn hệ thống thay cho việc chỉ lấy thông tin, số liệu tại Agribank

nơi cấp tín dụng như hiện nay. Việc giảm số lượng chỉ tiêu và lựa chọn chỉ tiêu quan

trọng, tăng chỉ tiêu giao dịch tự động sẽ giúp giảm bớt thời gian tác nghiệp và nâng

cao sự phân biệt, độ chính xác của hệ thống XHTD.

3.2.2. Nâng cao việc quản lý thông tin khách hàng

Việc quản lý thông tin của hệ thống xếp hạng cần được xây dựng dựa trên

phương pháp “hộp đen”. Thang điểm, trọng số, điểm thực tế của từng chỉ tiêu và tổng

điểm của khách hàng không được hiển thị trên màn hình tác nghiệp của chi nhánh,

xếp hạng khách hàng chỉ hiển thị khi toàn bộ thông tin KH đã được phê duyệt thành

công. Người nhập thông tin đầu vào chỉ đóng vai trò cung cấp thông tin khách hàng,

bao gồm các dữ liệu được sử dụng để xếp hạng khách hàng và các dữ liệu được thu

thập thêm phục vụ công tác quản trị điều hành và phát triển hệ thống XHTD trong

thời gian tới. Phương pháp “hộp đen” được áp dụng nhằm hạn chế ý chí chủ quan

trong công tác XHTD, đồng thời phù hợp với thông lệ hiện nay.

Mô hình xếp hạng cần được xây dựng dựa trên cơ sở dữ liệu lịch sử được thống

kê. Do đó, để đảm bảo dữ liệu, thông tin của hệ thống xếp hạng này phản ánh đầy đủ,

toàn diện về KH, từ đó, nâng cao khả năng phân biệt, đánh giá khách hàng, hệ thống

XHTD cần được thiết kế bổ sung thông tin yếu tố điều chỉnh (tăng/hoặc giảm hạng)

nhằm kịp thời phản ánh những thông tin, sự kiện bất thường và/hoặc trọng yếu ảnh

hưởng đến kết quả xếp hạng khách hàng.

3.2.3. Nâng cao chất lượng dữ liệu đầu vào

Hiện nay, đầu vào cho quy trình chấm điểm và XHTD nội bộ của NHTM có

thể đến từ nhiều nguồn thông tin khác nhau. Do đó, Agribank cần có các giải pháp cụ

thể để cải thiện, nâng cao chất lượng của các nguồn thông tin được thu thập và từ đó

nâng cao chất lượng của dữ liệu đầu vào được sử dụng để phân tích và đánh giá

XHTD nội bộ. Hoàn thiện quy trình thu thập và xử lý thông tin của khách hàng phục

vụ công tác thẩm định tín dụng là một trong những biện pháp quan trọng và hiệu quả

nhất để nâng cao chất lượng dữ liệu đầu vào.

Thứ nhất, CBTD cần có khả năng tìm kiếm và sử dụng các nguồn thông tin đa

dạng từ các cơ quan chính phủ, TCTD, trang web chuyên ngành và các báo cáo nghiên

cứu thị trường. Nhờ sử dụng các nguồn thông tin này, quá trình thu thập thông tin và

đánh giá tín dụng trở nên chính xác và đầy đủ hơn. Việc tận dụng các nguồn thông

tin đa dạng giúp cán bộ tín dụng có thể cập nhật thông tin mới nhất và chính xác nhất

về KH, từ đó, tăng cường khả năng đánh giá và phân tích đối tượng tín dụng.

Thứ hai, CBTD cần tận dụng khai thác triệt để nguồn thông tin do CIC cung

cấp. Thu thập thông tin không chỉ đơn thuần bao gồm việc nhận thông tin từ phía

khách hàng mà CBTD còn phải nghiêm túc xác minh tính chính xác của thông tin

được cung cấp bằng nhiều cách khác nhau như kiểm tra thông tin KH được lưu trữ

tại CIC.

Thứ ba, Agribank cần thành lập một tổ, bộ phận riêng chuyên phụ trách về

công tác nghiên cứu, thu thập, phân tích và dự báo thông tin. Để thực hiện tốt việc

thu thập và lưu giữ thông tin, bộ phận này cần được trang bị đầy đủ các thiết bị hiện

đại. Các nhân viên thuộc bộ phận này chịu trách nhiệm thu thập, xử lý và lưu trữ

thông tin từ nhiều nguồn khác nhau. Những thông tin mà CBTD thu thập trong quá

trình thẩm định KH cũng sẽ lưu trữ và quản lý tại đây. Khi đó, thông tin không những

đầy đủ, cập nhật mà còn được lưu trữ một cách khoa học, hợp lý, tạo điều kiện thuận

lợi cho CBTD trong việc tìm kiếm, tra cứu khi cần thiết.

Thứ tư, Agribank cần thiết lập các quy định cụ thể, chặt chẽ hơn về trách nhiệm

của cán bộ, lãnh đạo đơn vị trong việc thu thập, kiểm soát, phê duyệt thông tin. Theo

quy định hiện hành, việc thu thập, nhập thông tin chỉ thuộc trách nhiệm của một người

đó là người quan hệ KH hoặc người quản lý nợ vay. Agribank cần sửa đổi quy định

xếp hạng theo hướng việc nhập thông tin khách hàng phải qua tối thiểu ba tay gồm

người thu thập, người kiểm soát, người phê duyệt thông tin.

3.2.4. Nâng cao chất lượng nguồn nhân lực

Điều tiên quyết trong bất kỳ một tổ chức nào thì yếu tố con người là quan trọng

nhất mà mọi tổ chức đều quan tâm hàng đầu, nó quyết định đến sự thành công hay

thất bại của một tổ chức kinh doanh, do đó nâng cao trình độ nguồn nhân lực đặc biệt

là trình độ chuyên môn nghiệp vụ của cán bộ tín dụng là một tiêu điểm quan trọng

của Agribank. Trong quá trình hoạt động, Agribank cần chú trọng công tác đào tạo

thông qua việc tổ chức thường xuyên các lớp tập huấn, bồi dưỡng trau dồi kiến thức

nghiệp vụ cho các cán bộ ngân hàng. Thực tế, mặc dù Agribank đã ban hành văn bản

hướng dẫn về việc thực hiện xếp hạng tín dụng nội bộ trong hệ thống tuy nhiên vì có

sự hỗ trợ của phần mềm tự động xếp hạng nên một số cán bộ tín dụng vẫn chưa thực

sự hiểu rõ được bản chất, ý nghĩa và cách tính toán xác định từng chỉ tiêu. Nguyên

nhân dẫn đến điều này một phần là vì các quy chế, quy định, văn bản hướng dẫn do

Agribank ban hành còn mang tính lý thuyết suông, rất khó cho người đọc nắm được

nội dung ý nghĩa của các chỉ tiêu một cách chính xác. Chính vì vậy, việc tổ chức các

buổi tập huấn nhằm bồi dưỡng kiến thức cho cán bộ tín dụng để họ có thể tiếp thu và

sử dụng hệ thống xếp hạng tín dụng một cách hiệu quả nhất, đồng thời đào tạo về các

phương pháp đánh giá, thẩm định khách hàng một cách toàn diện và khoa học hơn là

vô cùng cần thiết. Bên cạnh đó, Agribank cũng cần sửa đổi các văn bản hướng dẫn

hiện hành theo lối văn phong mạch lạc, cụ thể, dễ hiểu, dễ vận dụng và đính kèm đầy

đủ các phụ lục, mẫu biểu có liên quan. Ngoài ra, Agribank cần quan tâm đổi mới và

nâng cao năng lực kiểm tra, giám sát, đặc biệt là giám sát từ xa để phát hiện kịp thời

và xử lý nghiêm các hành vi sai phạm trong việc thực hành ứng dụng mô hình chấm

điểm xếp hạng tín dụng khách hàng.

3.2.5. Nâng cấp hệ thống xử lý thông tin

Với sự thay đổi nhanh chóng và phát triển vượt bậc của làn sóng công nghệ,

việc nâng cấp hệ thống xử lý thông tin trong công tác XHTD nội bộ để đảm bảo an

toàn cho hoạt động của NHTM là một mục tiêu quan trọng hàng đầu. Để thu thập,

lưu trữ và xử lý thông tin một cách nhanh chóng, hiệu quả, Agribank phải đầu tư hệ

thống CNTT của ngân hàng và trang bị đầy đủ các thiết bị tân tiến hiện đại nhất. Hiện

tại, hệ thống XHTD nội bộ của Agribank được thực hiện hoàn toàn tự động bằng

phần mềm chấm điểm XHTD, do đó Agribank cần phải trang bị đội ngũ chuyên viên

CNTT không những cho trụ sở chính mà còn cho các chi nhánh nhằm khắc phục kịp

thời các sự cố về mặt kỹ thuật cũng như cập nhật, bổ sung các sửa đổi vào hệ thống

một cách nhanh nhất. Bên cạnh đó, Agribank có thể đầu tư xây dựng đường dẫn tự

động giữa kho dữ liệu về tài sản bảo đảm trên toàn hệ thống, các công cụ tính toán

trích lập dự phòng, cách thức nhập dữ liệu đầu vào liên tục từ bên ngoài nhằm phục

vụ mục đích cảnh báo sớm hoặc quản lý danh mục. Ngoài ra, Agribank cần chú trọng

hơn nữa việc kiểm tra, nâng cấp thường xuyên hệ thống công nghệ thông tin của mình

nhằm đảm bảo cho hệ thống XHTD nội bộ được vận hành ổn định, trơn tru.

3.2.6. Các giải pháp khác

Bên cạnh các giải pháp trên, Agribank cần tăng cường công tác kiểm tra khách

hàng định kỳ và đột xuất để nắm bắt kịp thời và thu thập thông tin biến động thường

xuyên của KH nhằm điều chỉnh kết quả XHTD khi cần thiết, từ đó có chính sách tín

dụng thay đổi cho phù hợp. Trong quá trình kiểm tra, Ngân hàng cần đôn đốc và

khuyến khích các KHDN vay vốn tuân thủ các chuẩn mực kế toán, kiểm toán cũng

như các văn bản pháp luật liên quan lĩnh vực hoạt động của doanh nghiệp. Đồng thời

khung mức độ tín nhiệm cho DN cần được điều chỉnh theo từng thời điểm phù hợp

theo các điều kiện biến động của ngành và nền kinh tế căn cứ trên thực tế kiểm tra

giám sát.

Ngoài ra, Agribank cần thiết lập hệ thống quản trị rủi ro TTTD nhằm đảm bảo

thông tin được cung cấp một cách đầy đủ, chính xác và kịp thời để phục vụ cho công

tác XHTD khách hàng. Xây dựng kênh trao đổi thông tin giữa các NHTM trên cơ sở

hợp tác, cạnh tranh lành mạnh nhằm ngăn ngừa và giảm thiểu RRTD cũng là một giải

pháp rất cần thiết đối với Agribank.

3.3. Kiến nghị với Ngân hàng Nhà nước

3.3.1. Đổi mới và phát triển hệ thống TTTD

Công tác CĐTD đòi hỏi đổi mới hệ thống thông tin tín dụng là một trong những

yêu cầu quan trọng và cấp bách nhất. Tuy nhiên, tại Việt Nam, hoạt động cung cấp

dịch vụ TTTD thông qua Trung tâm CIC chỉ mới đạt giai đoạn sơ khai trong thời gian

gần đây. Mặc dù CIC đã đóng góp quan trọng cho hoạt động tín dụng trên toàn quốc

và giảm thiểu RRTD, nhưng vẫn còn nhiều hạn chế cần được khắc phục. Trong số

đó, chất lượng TTTD cung cấp bởi CIC còn hạn chế và chủ yếu là các báo cáo mang

tính chất liệt kê. Thông tin không đủ nhanh chóng, kịp thời và chính xác là một trong

những vấn đề cần được giải quyết để đảm bảo tính hiệu quả của công tác CĐTD. Do

đó, cần có sự đầu tư và nâng cấp hệ thống TTTD để cung cấp thông tin đầy đủ, chính

xác và kịp thời hơn cho các TCTD. Ngoài ra, việc khai thác và sử dụng TTTD cũng

cần được cải thiện để tối đa hóa tính khả thi của quyết định tín dụng và đảm bảo rằng

hoạt động tín dụng được thực hiện một cách an toàn và hiệu quả. hệ thống TTTD

đang gặp nhiều vấn đề như thiếu tính phân tích, dự báo, cảnh báo và ngăn ngừa, mạng

lưới cung cấp thông tin còn yếu và chỉ phụ thuộc vào các NHTM thông qua mẫu biểu

báo cáo. Nghiêm trọng hơn, việc nắm bắt hoặc che giấu nợ xấu và nợ có vấn đề của

rất nhiều NHTM đã gây ra hậu quả nghiêm trọng đối với việc cung cấp tín dụng tại

các TCTD khác. Để giải quyết vấn đề này, NHNN cần thực hiện việc đổi mới và phát

triển hệ thống TTTD dựa trên quy mô rộng bằng cách tối ưu tổ chức hoạt động cung

cấp TTTD. Đồng thời, cần xây dựng và đào tạo đội ngũ chuyên gia phân tích kinh tế

chuyên sâu, đảm bảo trình độ và có trách nhiệm nghề nghiệp, để đảm bảo chất lượng

thông tin được xử lý, cung cấp kịp thời, chính xác, có chiều sâu và mang tính dự báo,

cảnh báo, ngăn ngừa rủi ro và thúc đẩy phát triển thị trường tín dụng. Ngoài ra, để

tăng cường tính minh bạch và đảm bảo chất lượng TTTD, NHNN cần khuyến khích

việc xây dựng kênh trao đổi thông tin giữa các NHTM trên cơ sở hợp tác, cạnh tranh

lành mạnh. Việc này giúp ngăn ngừa và giảm thiểu RRTD, đồng thời giúp tăng cường

sự tin tưởng và hỗ trợ cho việc cung cấp tín dụng tại các TCTD khác.

3.3.2. Xây dựng hành lang pháp lý cụ thể về bảo mật, cung cấp, khai thác, xử lý

TTTD khách hàng

Hệ thống văn bản quy phạm pháp luật của nước ta đã có nhiều chỉnh sửa cho

phù hợp với sự phát triển của nền kinh tế, tuy nhiên vẫn chưa thực sự thống nhất và

đồng bộ cao. Vì vậy, để nâng cao hiệu quả trong việc áp dụng các văn bản pháp luật,

Nhà nước cần ban hành một hệ thống pháp luật đồng bộ như luật tài sản, luật chứng

khoán, luật doanh nghiệp, luật phá sản… làm cơ sở và tạo điều kiện thuận lợi để nâng

cao hiệu quả hoạt động cho vay, quản trị rủi ro nói chung cũng như hiệu quả hoạt

động cho vay, quản trị rủi ro với đối tượng KHDN nói riêng.

Ngân hàng nhà nước cần phát huy vai trò quản lý đối với việc bảo mật, cung

cấp, khai thác, xử lý TTTD khách hàng thông qua những biện pháp cụ thể như sau:

- Xây dựng hành lang pháp lý cụ thể về bảo mật, cung cấp, khai thác, xử lý

thông tin. Tiến hành thành lập hội đồng kiểm duyệt, kiểm tra, đánh giá, xác nhận

thông tin đảm bảo tính hợp pháp, hợp lý, xác thực của thông tin; Nới lỏng nguồn cung

cấp TTTD và đối tượng được khai thác TTTD. Bên cạnh đó, NHNN cũng cần nâng

cao hiệu quả hoạt động của trung tâm thông tin tín dụng CIC, cập nhật thường xuyên

các thông tin về khách hàng vay vốn tình hình trả nợ vay, mối quan hệ của khách

hàng với các ngân hàng khác. Để làm được điều này NHNN phải thực hiện nối mạng

các ngân hàng thành viên để lấy thông tin và có quy định bắt buộc các ngân hàng thực

hiện chế độ báo cáo chính xác và thường xuyên hơn nữa.

- Xây dựng điều khoản quy định bắt buộc trong quy chế cấp tín dụng của các

Tổ chức tín dụng: Khi xem xét cấp tín dụng đối với một khách hàng nói chung và

KHDN nói riêng, việc tra cứu thông tin từ báo cáo của CIC là một yêu cầu bắt buộc

trong quá trình thẩm định cấp tín dụng.

- Xây dựng chế tài nghiêm khắc đối với các hành vi vi phạm quy trình sử

dụng, cung cấp, khai thác thông tin trái quy định của NHNN Việt Nam. Kịp thời có

biện pháp xử lý các đơn vị không cung cấp, cung cấp thông tin tín dụng không chính

xác hoặc vi phạm chế độ báo cáo TTTD.

- NHNN nên tổ chức thường xuyên các lớp đào tạo nghiệp vụ cơ bản cũng

như nâng cao về sử dụng các chương trình mới theo định hướng hiện đại hóa hệ thống

ngân hàng, các khóa bồi dưỡng nghiệp vụ tín dụng, tổ chức các buổi hội thảo, trao

đổi kinh nghiệm về cho vay KHDN giữa các TCTD với nhau.

3.3.3. Ứng dụng công nghệ học máy vào xử lý dữ liệu trong hoạt động TTTD

Trong lĩnh vực TTTD, việc xử lý dữ liệu đóng vai trò vô cùng quan trọng và

là một nghiệp vụ cốt lõi trong hệ thống. Tính chính xác, đầy đủ và kịp thời của TTTD

phụ thuộc rất nhiều vào quá trình này. Với trách nhiệm là đầu mối trong hoạt động

này của NHNN Việt Nam, Trung tâm Thông tin tín dụng Quốc gia Việt Nam (CIC)

phải chịu trách nhiệm xây dựng và quản lý kho dữ liệu quốc gia về thông tin tín dụng.

Dữ liệu này được thu thập từ các TCTD và các tổ chức khác, theo quy định của NHNN

và pháp luật hiện hành.

Trong những năm gần đây, Trung tâm Thông tin tín dụng Quốc gia Việt Nam

(CIC) đã không ngừng nỗ lực cải tiến hệ thống và áp dụng những công nghệ hiện đại

để tối ưu hóa việc thu thập và xử lý dữ liệu. Mặc dù đã đạt được nhiều thành tựu đáng

kể, nhưng để đáp ứng nhu cầu mở rộng và phát triển kho dữ liệu trong tương lai, hạ

tầng CNTT hiện tại đang đối mặt với một số hạn chế về khả năng linh hoạt trong xử

lý dữ liệu lớn. Bên cạnh đó, việc ứng dụng CMCN 4.0 đã tạo ra những thay đổi to

lớn trong ngành TCNH, đòi hỏi hoạt động TTTD cần tích cực áp dụng các công nghệ

mới nhất để xử lý dữ liệu một cách hiệu quả và đáp ứng được nhu cầu phát triển của

kho dữ liệu TTTD trong tương lai.

Việc áp dụng học máy trong công tác xử lý dữ liệu TTTD sẽ đem tới những

hiệu quả thiết thực như:

- Tăng khả năng khai thác và xử lý dữ liệu TTTD với lượng dữ liệu khổng lồ.

- Giúp loại bỏ dữ liệu trùng lặp và đồng bộ hóa dữ liệu, cải thiện chất lượng

và tính nhất quán của dữ liệu, từ đó góp phần ngăn chặn gian lận, giả mạo thông tin,

giảm thiểu thời gian xử lý dữ liệu, tạo ra các sản phẩm TTTD có chiều sâu, đạt tiêu

chuẩn quốc tế.

- Giảm sự tác động của con người trong quá trình ra quyết định. Việc này sẽ

giúp tăng tính khách quan, nâng cao khả năng cập nhật và đổi mới kĩ thuật.

Căn cứ vào bản chất của nghiệp vụ xử lý dữ liệu TTTD và các yêu cầu của

nghiệp vụ này trong điều kiện hiện tại cùng với các lợi ích của ứng dụng học máy để

xử lý TTTD, NHNN cần có các giải pháp thực hiện như sau:

- Thứ nhất, tiêu chuẩn hóa các quy trình nghiệp vụ và tiến hành nghiên cứu

về việc áp dụng học máy vào các quy trình nghiệp vụ hiện có. Cần thực hiện việc

đánh giá và xác định các công đoạn hiện chưa được tự động hoá và cũng như những

công đoạn đã tự động hoá để tìm kiếm giải pháp hoặc áp dụng các kỹ thuật mới nhằm

cải thiện quy trình và hiệu suất xử lý dữ liệu.

- Thứ hai, phải xây dựng một chiến lược phát triển tổ chức tập trung vào việc

áp dụng công nghệ mới nhất, đặc biệt là trí tuệ nhân tạo (AI). NHNN cần phải lập kế

hoạch chi tiết và phân bổ nguồn tài chính để triển khai các nhiệm vụ liên quan đến

ứng dụng học máy trong các hoạt động của tổ chức. Hơn nữa, cần phải xác định lộ

trình cụ thể để triển khai khoa học công nghệ vào từng nghiệp vụ và hoạt động, đồng

thời phải có các phương án quản lý hiệu quả cho việc triển khai các nhiệm vụ này.

- Thứ ba, NHNN cũng cần quan tâm tập trung vào việc phát triển nguồn nhân

lực chất lượng cao về phân tích dữ liệu và ứng dụng học máy. Vai trò của nguồn nhân

lực chất lượng cao là vô cùng quan trọng trong việc đảm bảo thành công của quá trình

này. Để đáp ứng yêu cầu này, chúng ta cần đầu tư để nâng cao trình độ và kỹ năng

của các nhân viên trong các lĩnh vực quản lý, CNTT và nghiệp vụ TTTD, nhân sự

phân tích kinh doanh và chuyên gia về khoa học dữ liệu. Để đạt được điều này, cần

thiết phải có một chiến lược phát triển nhân lực phù hợp với từng nhóm nhân sự và

nhiệm vụ của họ. Đồng thời, cần đầu tư nâng cao cơ sở vật chất, trang thiết bị và công

nghệ để hỗ trợ cho quá trình đào tạo và phát triển nhân lực. Đối với các nhân sự quản

lý, nên tập trung vào việc phát triển kỹ năng lãnh đạo và quản lý dự án để đảm bảo

việc triển khai và quản lý các dự án ứng dụng học máy hiệu quả. Ngoài ra, cần xây

dựng một hệ thống đánh giá và phát triển năng lực cho các nhân viên trong lĩnh vực

này. Đối với các nhân sự CNTT, cần đầu tư vào đào tạo để cập nhật kiến thức về các

công nghệ mới nhất và phát triển kỹ năng lập trình để xây dựng các mô hình dữ liệu

và ứng dụng học máy. Hơn nữa, cần tạo điều kiện để các nhân viên có thể tham gia

vào các dự án nghiên cứu và phát triển mới liên quan đến học máy và trí tuệ nhân tạo.

- Thứ tư, việc xây dựng CSDL để triển khai ứng dụng học máy là một nhiệm

vụ quan trọng và đòi hỏi sự tập trung và chuyên môn. Thành công của việc triển khai

học máy phụ thuộc rất nhiều vào chất lượng, kích thước và đa dạng của dữ liệu được

sử dụng trong quá trình xây dựng mô hình. Việc xây dựng CSDL phù hợp là điều cần

thiết để đảm bảo tính toàn vẹn và độ tin cậy của dữ liệu, đồng thời giúp cho các nhà

nghiên cứu và nhà phát triển ứng dụng học máy có thể nhanh chóng truy cập và sử

dụng dữ liệu phù hợp để xây dựng mô hình và kiểm tra kết quả. Tuy nhiên, việc xây

dựng một CSDL chất lượng không hề đơn giản. Nó đòi hỏi đội ngũ chuyên gia có

kinh nghiệm để tạo ra một CSDL đáp ứng các tiêu chuẩn chất lượng và hiệu quả.

Điều này càng trở nên phức tạp hơn vì dữ liệu cần phải được thu thập từ nhiều nguồn

và độ tin cậy của chúng cũng cần được kiểm tra. Vì vậy, việc xây dựng CSDL phục

vụ cho nghiên cứu và phát triển ứng dụng học máy là một trong những nhiệm vụ quan

trọng nhất mà các tổ chức tài nguyên và môi trường cần thực hiện và hoàn thành sớm.

- Thứ năm, việc mở rộng CSDL là một yếu tố quan trọng để đáp ứng nhu cầu

ứng dụng học máy trong tương lai và phù hợp với chiến lược phát triển của tổ chức.

Với sự phát triển không ngừng của ngành TCNH và nhu cầu ngày càng tăng về các

sản phẩm dịch vụ TTTD, việc mở rộng CSDL từ các nguồn dữ liệu ngoài ngành là

không thể thiếu. Ngoài các tổ chức trong ngành, tổ chức TTTD còn cần thu thập thông

tin từ các CSDL quốc gia về dân cư để đáp ứng các yêu cầu về đa dạng dữ liệu. Tuy

nhiên, việc mở rộng CSDL không chỉ là việc thu thập thông tin từ các nguồn dữ liệu

khác, mà còn bổ sung các chỉ tiêu cần thu thập từ các nguồn dữ liệu sẵn có. Điều này

là một yêu cầu bắt buộc đối với các tổ chức hoạt động TTTD để giải quyết các thách

thức phức tạp của ngành TCNH bằng cách ứng dụng học máy.

- Thứ sáu, để thích nghi với yêu cầu và chiến lược phát triển mới, việc tổ chức

bộ máy phù hợp là rất quan trọng. Việc triển khai ứng dụng học máy vào hoạt động

TTTD đòi hỏi đơn vị phải điều chỉnh cơ cấu và tổ chức sao cho tối ưu hóa hoạt động

của đơn vị không chỉ trong giai đoạn triển khai, mà còn trong tương lai. Sự triển khai

ứng dụng học máy sẽ ảnh hưởng sâu rộng đến hoạt động của đơn vị sau khi triển khai

thành công, không chỉ ở giai đoạn triển khai. Vì vậy, để đảm bảo thành công, các đơn

vị cần thực hiện điều chỉnh cơ cấu và tổ chức phù hợp với nhiệm vụ và chiến lược

phát triển mới.

Tóm tắt chương 3

Việc hoàn thiện, nâng cấp mô hình hệ thống XHTD hiện nay của Agribank để

đảm bảo phù hợp theo mục tiêu, chiến lược kinh doanh của Agribank là vấn đề cấp

bách. Công việc này đòi hỏi phải phối hợp với nhiều phòng ban, đơn vị và thực hiện

trong thời gian dài. Thực tế, việc triển khai xây dựng mô hình XHTD mới luôn gặp

những khó khăn, thách thức đòi hỏi ban lãnh đạo Agribank phải bám sát thực tiễn

đồng thời chỉ đạo, hướng dẫn kịp thời, không ngừng cải tiến phương pháp, mô hình

tổ chức, hoạt động. Để đảm bảo hiệu quả, tận dụng được nguồn lực vốn có và tránh

chồng chéo trong quá trình thực hiện, Agribank cần có đánh giá tổng thể từ bên độc

lập hoặc bên có kinh nghiệm triển khai để từ đó xác định các công việc, lộ trình cụ

thể của dự án.

KẾT LUẬN

Qua quá trình nghiên cứu, phân tích và đánh giá công tác xếp hạng tín dụng

nội bộ đối với KHDN tại Agribank, luận văn "Hoàn thiện mô hình chấm điểm tín

dụng KHDN tại Ngân hàng Nông nghiệp và Phát triển nông thôn Việt Nam

(Agribank)" đã giải quyết một số vấn đề quan trọng như sau:

1. Hệ thống hóa cơ sở lý luận về mô hình xếp hạng tín dụng nội bộ đối với

KHDN tại NHTM

2. Đề tài đã phân tích và đánh giá thực trạng của công tác xếp hạng tín dụng

nội bộ đối với KHDN tại Agribank. Thông qua quá trình này, đề tài đã đánh giá những

thành tựu đáng kể và xác định những mặt hạn chế cần thay đổi của mô hình CĐTD

Agribank để phù hợp với yêu cầu trong công tác quản trị RRTD của Agribank.

3. Từ thực trạng áp dụng mô hình chấm điểm xếp hạng tín dụng nội bộ đối với

KHDN tại Agribank và kết hợp đối chiếu cơ sở lý luận cũng như yêu cầu thực tế trong

hoạt đông kinh doanh, luận văn đưa ra những giải pháp của Agribank đồng thời kiến

nghị với NHNN nhằm góp phần hoàn thiện mô hình chấm điểm xếp hạng tín dụng

nội bộ đối với KHDN của Agribank đạt hiệu quả hơn.

Với mong muốn hoàn thành đề tài nghiên cứu một cách tốt nhất, tuy nhiên,

trong quá trình thực hiện đề tài, tác giả không thể tránh khỏi các hạn chế và thiếu sót

do nhiều yếu tố chủ quan và khách quan tác động. Bên cạnh đó, đề tài còn đặt ra nhiều

vấn đề cần được nghiên cứu sâu rộng hơn, nhưng bản than còn hạn chế về khả năng

nghiên cứu khoa học cũng như kinh nghiệm làm việc. Vì vậy, tác giả mong muốn

nhận được sự góp ý từ quý thầy cô để hoàn thiện đề tài một cách tốt nhất.

DANH MỤC TÀI LIỆU THAM KHẢO

I. Tài liệu tiếng Việt

1. Hoàng Thị Hồng Vân, Vận dụng mô hình Z-score trong dự báo khả năng phá

sản của doanh nghiệp tại Việt Nam, Tạp chí Khoa học và Đào tạo Ngân hàng,

số 217/2020, tr. 43 – tr. 51.

2. Ngân hàng Nhà nước Việt Nam, Thông tư quy định về hệ thống kiểm soát nội

bộ của ngân hàng thương mại, chi nhánh ngân hàng nước ngoài, Hà Nội 2018

3. Ngân hàng Nhà nước Việt Nam, Thông tư quy định về việc phân loại, mức trích,

phương pháp trích lập dự phòng rủi ro và việc sử dụng dự phòng để xử lý rủi

ro tín dụng trong hoạt động của Tổ chức tín dụng, Chi nhánh Ngân hàng nước

ngoài, Hà Nội 2021.

4. Ngân hàng Nông nghiệp và Phát triển nông thôn Việt Nam, Báo cáo tổng kết

chuyên đề tín dụng 2020, Hà Nội 2021.

5. Ngân hàng Nông nghiệp và Phát triển nông thôn Việt Nam, Báo cáo tổng kết

chuyên đề tín dụng 2021, Hà Nội 2022.

6. Ngân hàng Nông nghiệp và Phát triển nông thôn Việt Nam, Báo cáo tổng kết

chuyên đề tín dụng 2022, Hà Nội 2023.

7. Ngân hàng Nông nghiệp và Phát triển nông thôn Việt Nam, Agribank – Ngân

hàng Thương mại hàng đầu Việt Nam, năm 2021, tại địa chỉ:

https://www.agribank.com.vn/vn/ve-agribank/gioi-thieu-agribank, truy cập

ngày 20/02/2023.

8. Nguyễn Thị Ánh Ngọc, Nguyễn Thị Diễm (2022), Trí tuệ nhân tạo và các ứng

dụng trong lĩnh vực ngân hàng, Tạp chí Ngân hàng, tại địa chỉ:

https://tapchinganhang.gov.vn/tri-tue-nhan-tao-va-cac-ung-dung-trong-linh-

vuc-ngan-hang.htm, truy cập ngày 15/03/2023.

9. Phan Huy Thắng, Vũ Thị Phương Thảo (2022), Ứng dụng học máy vào xử lý dữ

liệu trong hoạt động thông tin tín dụng tại Trung tâm Thông tin tín dụng Quốc

gia Việt Nam, Tạp chí Ngân hàng, số 10/2022, tr. 11 – tr. 17.

II. Tài liệu tiếng Anh

1. Abdou, H. & Pointon, J. (2011). Credit Scoring, Statistical Techniques and

Evaluation Criteria: A Review of the Literature. Intelligent Systems in

Accounting, Finance & Management, pp. 59-88.

2. Altman, E.I, Fiancial ratios, discriminant analysis and the prediction of

corporate bankrup, The Journal of Finance, 1968.

3. Altman, E.I, Predicting Financial Distress of Companies: Revisiting the Z score

and Zeta model, Stern School of Business, New York University, New York,

USA, 2000.

4. Aida Hanic, Emina Zunic & Adnan Dzelihodzic, Scoring Models of Bank Credit

Policy, Economic Analysis, 46, 2013.

5. Eddy Yosi Lizar, Engku Abu Bakar, Engku Muhammad Nazri (2017), Credit

scoring models: techniques and issues, Journal of Advanced Research in

Business and Management Studies, 7 (2), pp. 29-41.

6. Beaver, W.H. (1966), Financial ratios as predictors of failure, Journal of

Accounting Research.

7. Capon, N (1978), Discrimination in Screening Credit Applicants, Harvard

Business Review.

8. McFadden, D, A Comment on Discriminant Analysis ‘versusrsquo; Logit

Analysis, Annals of Economic and Social Measurement, Vol. 5 (1976),

pp. 511–523.

9. Samreen Asia, Farheen Batul Zaidi, Design and development of credit scoring

model for the commercial banks of Pakistan: Forecasting creditworthiness of

individual borrowers, International Journal of Business and Social Science 3,

17, 2012.

NGÂN HÀNG NÔNG NGHIỆP CỘNG HÒA XÃ HỘI CHỦ NGHĨA VIỆT NAM VÀ PHÁT TRIỂN NÔNG THÔN VIỆT NAM Độc lập - Tự do - Hạnh phúc CHI NHÁNH …………..

PHỤ LỤC

(Áp dụng đối với khách hàng là Tổ chức Kinh tế)

PHIẾU THU THẬP THÔNG TIN KHÁCH HÀNG

Ngày tháng năm

Biểu :01/TC

Tên khách hàng: ……………………………………………… Mã khách hàng: ………………………………………………. Địa chỉ: …………………………………………………………

TT

Tên chỉ tiêu

Giá trị lựa chọn

Lựa chọn

Ghi chú

I. Thông tin chung

1 Khách hàng mới 2 Khách hàng cũ

3 Hình thức sở hữu

Tổng số lao động Số lao động quản lý

4 5

Doanh nghiệp nhà nước Doanh nghiệp đầu tư nước ngoài Doanh nghiệp khác …….. lao động …….... lao động

6 Ngày đi vào hoạt động của doanh nghiệp

Ngày bắt đầu quản lý doanh nghiệp của người quản lý

8 Ngày bắt đầu quan hệ tín dụng với Agribank

Trình độ học vấn của người trực tiếp quản lý DN

Trên Đại học Đại học Cao đẳng Trung cấp Dưới Trung cấp hoặc không có thông tin

Cán bộ thu thập thông tin xác định trên 34 ngành kinh doanh.

Lĩnh vực kinh doanh: Việc xác định lĩnh vực kinh doanh của khách hàng căn cứ vào doanh thu lựa chọn 1 trong 34 ngành theo nguyên tắc - Ngành kinh doanh chính có doanh thu từ trên 50% trở lên. - Hoặc ngành đem lại tỷ trọng doanh thu cao nhất/ Hoặc ngành có tiềm năng phát triển nhất. - Nếu thường xuyên có biến động về doanh thu thì duy trì 2 năm liên tục ở 1 ngành.

II. Khả năng trả nợ từ lưu chuyển tiền tệ

Nguồn trả nợ của khách hàng theo đánh giá của CBTD (nguồn trả nợ bao gồm từ hoạt động kinh doanh và nguồn trả nợ khác, vd: công ty mẹ trả nợ thay)

Nguồn trả nợ đáng tin cậy, doanh nghiệp hoàn toàn có khả năng trả nợ đúng hạn (có các căn cứ chứng minh) Nguồn trả nợ không ổn định, doanh nghiệp có thể sẽ đề nghị xin cơ cấu lại thời gian trả nợ Nguồn trả nợ không chắc chắn, doanh nghiệp gặp khó khăn trong việc tìm nguồn trả nợ

III. Trình độ Quản lý và môi trường nội bộ

Lý lịch tư pháp của người đứng đầu DN và/hoặc Kế toán trưởng

Năng lực điều hành của người trực tiếp quản lý DN theo đánh giá của CBTD (có các căn cứ chứng minh)

Lý lịch tư pháp tốt, chưa từng có tiền án tiền sự theo thông tin mà CBTD có Đã từng có nghi vấn, khiếu nại không chính thức Đã từng có tiền án tiền sự Hiện tại đang là đối tượng nghi vấn pháp luật hoặc đang bị pháp luật truy tố Tốt Tương đối tốt Khá Trung bình Kém

Quan hệ của Ban lãnh đạo với các cơ quan chủ quản và các cấp bộ ngành có liên quan (không bao gồm Agribank)

Tính năng động và độ nhạy bén của Ban lãnh đạo doanh nghiệp với sự thay đổi của thị trường theo đánh giá của CBTD

Môi trường kiểm soát nội bộ, cơ cấu tổ chức của DN theo đánh giá của CBTD

Môi trường nhân sự nội bộ của doanh nghiệp theo đánh giá của CBTD.

Có mối quan hệ rất tốt, có thể tận dụng cơ hội tốt cho sự phát triển của doanh nghiệp Quan hệ bình thường Quan hệ không tốt Rất năng động, phản ứng nhanh với các thay đổi của thị trường, đáp ứng yêu cầu của thị trường Khá năng động, có thể tận dụng các cơ hội để phát triển Năng động ở mức bình thường Không bắt kịp với thay đổi của thị trường Các quy trình kiểm soát nội bộ và quy trình hoạt động được thiết lập, cập nhật và kiểm tra thường xuyên , phát huy hiệu quả cao trên thực tế. Cơ cấu tổ chức tốt Các quy trình kiểm soát nội bộ được thiết lập nhưng không được cập nhật và kiểm tra thường xuyên. Cơ cấu tổ chức tốt Các quy trình kiểm soát nội bộ tồn tại nhưng chưa được thực hiện toàn diện trong thực tế. Cơ cấu tổ chức còn có hạn chế nhất định Các quy trình kiểm soát nội bộ tồn tại nhưng không được chính thức hoá hay được ghi chép. Cơ cấu tổ chức còn nhiều hạn chế Không có môi trường kiểm soát nội bộ. Cơ cấu tổ chức chưa hoàn thiện Rất tốt Tốt Khá Trung bình Kém

Tầm nhìn, chiến lược kinh doanh của doanh nghiệp trong giai đoạn từ 2 đến 5 năm tới

IV. Quan hệ với Ngân hàng

Lịch sử trả nợ (bao gồm cả gốc và lãi) của khách hàng trong 12 tháng qua

đầu

lần

Lịch sử quan hệ đối với các cam kết ngoại bảng (thư tín dụng, bảo lãnh, các cam kết thanh toán khác…)

Tình hình cung cấp thông tin của khách hàng theo yêu cầu của Agribank trong 12 tháng qua

Có tầm nhìn và chiến lược kinh doanh rõ ràng và có tính khả thi cao trong thực tế (có các căn cứ chứng minh) Có tầm nhìn và chiến lược kinh doanh, tuy nhiên tính khả thi trong 1 số trường hợp còn hạn chế CBTD không nắm được thông tin do khách hàng từ chối cung cấp vì lý do bảo mật Không có mục tiêu, chiến lược cụ thể cho từng giai đoạn Luôn trả nợ đúng hạn Đã từng bị chuyển nợ quá hạn/ cơ cấu lại thời gian trả nợ hoặc trong tổng dư nợ hiện tại đang có nợ quá hạn Agribank chưa lần nào phải thực hiện thay các nghĩa vụ cho khách hàng trong 24 tháng qua; hoặc khách hàng không có giao dịch ngoại bảng Khách hàng mới có quan hệ cam kết ngoại bảng với Agribank và các cam kết ngoại bảng này chưa đến thời hạn thực hiện Khách hàng mới chưa có quan hệ tín dụng, bảo lãnh Agribank đã từng phải thực hiện thay các nghĩa vụ cho khách hàng trong 24 tháng qua Thông tin luôn được cung cấp đầy đủ, đúng thời hạn và đảm bảo chính xác theo yêu cầu của Agribank. Rất tích cực hợp tác trong việc cung cấp thông tin

thông

vụ

dịch

Mức độ sử dụng các dịch vụ (tiền gửi và các dịch vụ khác) của Agribank

Tình trạng nợ quá hạn tại các ngân hàng khác trong 12 tháng qua

Định hướng quan hệ tín dụng với khách hàng theo quan điểm của CBTD

V. Các nhân tố bên ngoài

25 Triển vọng của ngành

Thông tin được cung cấp đạt yêu cầu. Hợp tác ở mức trung bình Không đầy đủ hoặc không đúng hẹn Không hợp tác trong việc cung cấp thông tin tin hoặc đưa không chính xác Khách hàng chỉ sử dụng các của Agribank Khách hàng sử dụng các dịch vụ của Agribank với mức độ lớn nhất so với các ngân hàng khác Khách hàng sử dụng các dịch vụ của Agribank với mức độ như các ngân hàng khác Khách hàng sử dụng các dịch vụ của Agribank với mức độ thấp hơn nhiều các ngân hàng khác Khách hàng rất ít sử của dụng dịch vụ Agribank hoặc không sử dụng Không có nợ quá hạn/ Không có dư nợ vay tại các ngân hàng khác Có nợ quá hạn tại các ngân hàng khác/ Không có dư nợ vay tại các ngân hàng khác do không đủ điều kiện vay/ Không có thông tin Phát triển Duy trì Thoái lui dần Chấm dứt Đang trong giai đoạn phát triển cao Tương đối phát triển Ổn định Có dấu hiệu suy thoái Đang suy thoái Rất khó

Khả năng gia nhập thị trường (cùng ngành/ lĩnh vực kinh doanh) của các doanh nghiệp mới theo đánh giá của CBTD

Khả năng sản phẩm của DN bị thay thế bởi các "sản phẩm thay thế"

Tính ổn định của nguồn nguyên liệu đầu vào/ Chi phí đầu vào (khối lượng và giá cả)

29 Các chính sách của Chính phủ, Nhà nước

Khó, đòi hỏi đầu tư vốn và lao động lớn, trình độ cao Bình thường Tương đối dễ Rất dễ Rất khó, thị trường chưa có sản phẩm thay thế trong vòng 1 năm tới Tương đối khó Bình thường Tương đối dễ Rất dễ, trên thị trường có rất nhiều sản phẩm thay thế cho người tiêu dùng lựa chọn Rất ổn định Tương đối ổn định hoặc có biến động nhưng ít ảnh hưởng đến hoạt động kinh doanh và lợi nhuận của doanh nghiệp Không ổn định, ảnh hưởng lớn đến hoạt động kinh doanh, lợi nhuận Có chính sách bảo hộ / khuyến khích / ưu đãi và doanh nghiệp tận dụng các chính sách và phát huy hiệu quả cao trong hoạt động kinh doanh của doanh nghiệp Có chính sách bảo hộ / khuyến khích / ưu đãi và doanh nghiệp tận dụng các chính sách trong hoạt động kinh doanh của doanh nghiệp, tuy nhiên hiệu quả mới ở mức thấp Không có chính sách bảo hộ, ưu đãi; hoặc có nhưng doanh nghiệp không thể tận dụng để các chính sách này phát huy hiệu quả trong hoạt động kinh doanh Hạn chế phát triển

Ảnh hưởng của các chính sách của các nước - thị trường xuất khẩu chính của doanh nghiệp

Các chính sách của các thị trường XK rất thuận lợi; DN cập nhật thường xuyên các chính sách này và có quy trình hoạt động đảm bảo tuân thủ theo các yêu cầu của thị trường xuất khẩu Thuận lợi Trung bình/ Không xuất khẩu Không thuận lợi Rất khó khăn, có ảnh hưởng tiêu cực đến hoạt động sản xuất kinh doanh của doanh nghiệp Rất ít phụ thuộc

Có phụ thuộc nhưng ảnh hưởng không đáng kể

Mức độ phụ thuộc của hoạt động kinh doanh của DN vào các điều kiện tự nhiên

VI. Các đặc điểm hoạt động khác

Sự phụ thuộc vào một số ít nhà cung cấp nguồn nguyên liệu đầu vào

Phụ thuộc nhiều Phụ thuộc hoàn toàn Ít phụ thuộc Bình thường Phụ thuộc nhiều do khó có khả năng tìm kiếm các nhà cung cấp khác để thay thế khi cần thiết Nhu cầu về sản phẩm trên thị trường rất lớn

Sự phụ thuộc vào một số ít người tiêu dùng (sản phẩm đầu ra)

Số năm hoạt động của DN trong ngành (tính từ thời điểm có sản phẩm ra thị trường)

Phạm vi hoạt động của doanh nghiệp (Phạm vi tiêu thụ sản phẩm)

Bình thường Sản phẩm đầu ra được bán cho một số ít người tiêu dùng nhất định, khó có khả năng tiêu thụ sản phẩm cho các đối tượng khác Hơn 10 năm Từ 7 năm đến dưới 10 năm Từ 3 năm đến dưới 7 năm Từ 1 năm đến dưới 3 năm Dưới 1 năm Toàn quốc, có hoạt động xuất khẩu Toàn quốc, không có hoạt động xuất khẩu

36 Uy tín của doanh nghiệp với người tiêu dùng

tâm đến

độ

bảo

hiểm

tài

Mức sản. Đánh giá trên: Tổng số tiền bảo hiểm được bồi thường từ các HĐBH của tài sản cố định và hàng tồn kho/ (Giá trị TSCĐ của doanh nghiệp + Giá trị hàng tồn kho) (%).

Ảnh hưởng của sự biến động nhân sự nội bộ đến hoạt động kinh doanh của DN trong 2 năm gần đây

Khả năng tiếp cận các nguồn vốn để tài trợ cho hoạt động kinh doanh của doanh nghiệp

Trong phạm vi miền Trong phạm vi tỉnh Trong phạm vi nhỏ hơn Có thương hiệu được đăng ký trong hoặc ngoài nước, được nhận thưởng cấp các giải quốc gia/quốc tế (cho chất lượng, uy tín của sản phẩm) Có thương hiệu được nhiều người tiêu dùng biết đến và được nhận các giải thưởng cấp tỉnh/ thành phố Người tiêu dùng biết đến ở mức bình thường Đang tạo lập thương hiệu, rất ít người tiêu dùng biết đến Chưa quan thương hiệu > =70% Từ 50% đến dưới 70% Từ 30% đến dưới 50% Từ 10% đến dưới 30% <10% Có biến động, ảnh hưởng tích cực đối với hoạt động kinh doanh của doanh nghiệp Có biến động, không ảnh hưởng đối với hoạt động kinh doanh của doanh nghiệp; hoặc không có biến động Có biến động nhưng ảnh hưởng tiêu cực đối với hoạt động kinh doanh của doanh nghiệp Rất dễ dàng, có thể huy động từ nhiều nguồn khác nhau (các ngân hàng, TTCK, vay ưu đãi của Chính phủ..) với quy mô có thể đáp ứng nhu cầu phát triển của doanh nghiệp

Có thể tiếp cận nhiều nguồn khác nhau, tuy

nhiên, quy mô huy động còn hạn chế

Triển vọng phát triển của DN theo đánh giá của CBTD

Tuổi đời trung bình của các nhà máy điện của doanh nghiệp

Có hạn chế về nguồn huy động và quy mô huy động Tương đối khó khăn Rất khó khăn, chi phí cao Phát triển nhanh và vững chắc trong 3 đến 5 năm tới Phát triển ở mức độ trung bình và tương đối vững chắc trong 3 đến 5 năm tới Phát triển ở mức độ trung bình, tuy nhiên còn có yếu tố chưa bền vững Có dấu hiệu suy thoái trong 1 năm tới Đang suy thoái nhanh Không áp dụng với các ngành KD, trừ 01 ngành sau: Ngành xuất, Sản truyền tải, phân phối điện Từ 5 đến 20 năm (giai đoạn khai thác) Từ 20 đến 25 năm (duy trì, bảo dưỡng, tái đầu tư)

41 Lợi thế vị trí kinh doanh

Từ 3 năm đến 5 năm (giai đoạn hòa vốn) Nhỏ hơn 2 năm (giai đoạn đầu tư) Lớn hơn 25 năm (giai đoạn suy thoái) Không áp dụng với các ngành KD, trừ 02 ngành sau: Ngành Dịch vụ lưu trú và ngành dịch vụ vui chơi giải trí Vị trí, môi trường rất thuận lợi cho hoạt động kinh doanh. Vị trí tương đối phù hợp cho hoạt động kinh doanh.

43 Khả năng trả nợ gốc trung, dài hạn.

Vị trí không thuận lợi. Dư nợ trung dài hạn đến hạn trả năm kế hoạch (Số tiền) Thu nhập sau thuế dự kiến năm kế hoạch (Số tiền) Chi phí khấu hao dự kiến năm kế hoạch (Số tiền) Dư nợ trung dài hạn đầu tư ngắn hạn đến hạn trả năm kế hoạch (áp dụng đối với Ngành Kinh doanh bất động sản và ngành Đóng tàu) (Số tiền) Doanh thu dự kiến năm kế hoạch (áp dụng đối với Ngành Kinh doanh bất động sản và ngành Đóng tàu) (Số tiền)

Phải thu dự kiến năm kế hoạch (áp dụng đối với Ngành Kinh doanh bất động sản và ngành Đóng tàu) (Số tiền).

Dư nợ bình quân của khách hàng tại các TCTD trong 12 tháng qua

CÁN BỘ THU THẬP THÔNG TIN

CHỮ KÝ KHÁCH HÀNG

(Ký, ghi rõ họ tên)

(Ký, đóng dấu)

- Cán bộ thu thập thông tin khách hàng theo mẫu phiếu thu thập.

- Khách hàng đánh dấu (X) vào cột "Lựa chọn".

- Nếu cán bộ thu thập đánh giá khác với lựa chọn của khách hàng, đánh dấu (X) ở cột "Ghi chú"

- Chỉ tiêu 10 ghi ngành nghề kinh doanh vào cột "Lựa chọn"

- Chỉ tiêu 4,5,6,7,8 nhập giá trị vào cột "Giá trị lựa chọn"

Ghi chú:

- Chỉ tiêu 43, 44- Ghi số tiền vào cột "Lựa chọn" - Phiếu thu thập thông tin này dùng thu thập thông tin lần đầu và các lần thu thập bổ sung tiếp theo