Các yếu tố ảnh hưởng đến dịch vụ tín dụng tại Ngân hàng Thương mại Cổ phần Sài Gòn Thương Tín

Khóa luận phân tích các yếu tố ảnh hưởng đến dịch vụ tín dụng tại Ngân hàng Thương Tín Sài Gòn, cung cấp cái nhìn sâu sắc về ngành tài chính ngân hàng.

• Tác giả: Nguyễn Thiện An
• Người hướng dẫn: MSc. Cù Nguyễn Hà Trang
• Trường học: Vietnam National University
• Chuyên ngành: Financial and Banking
• Đề tài: Factors Affecting Credit Service at Saigon Thuong Tin Commercial Joint Stock Bank
• Loại tài liệu: Graduate Thesis
• Năm xuất bản: 2023
• Địa điểm: Hanoi

Mục lục chi tiết

• ACKNOWLEDGEMENT
• 1. CHAPTER 1: LITERATURE REVIEW
• 1.1. Credit service at commercial banks
• 1.2. Overview of credit service at commercial bank
• 1.2.1. Definition and characteristics of credit services
• 1.2.2. The role of credit services
• 1.2.3. Types of credit services at commercial banks
• 1.3. Research Gap
• 2. CHAPTER 2: REASEARCH METHODOLOGY
• 2.1. The method of data collection
• 2.2. Data collection and processing method
• 2.3. Formulas for assessing Credit quality At DONKS
• 3. CHAPTER 3: FACTORS AFFECTING CREDIT SERVICES AT SAI GON THUONG TIN COMMERCIAL JOINT STOCK BANK
• 3.1. General introduction of Sai Gon Thuong Tin Commercial Joint Stock Bank
• 3.2. Overview of Sai Gon Thuong Tin Commercial Joint Stock Bank
• 3.3. Types of credit services offered by Sai Gon Thuong Tin
• 3.4. Credit process at Sai Gon Thuong Tin Commercial Joint Stock Bank
• 3.5. Current situation and business activity Of SACOMBANK
• 3.6. Formulas for assessing credit quality At DONKS
• 3.7. Factors affecting credit services at Sai Gon Thuong Tin Commercial Joint Stock Bank
• 3.7.1. Internal factors
• 3.7.2. External factors
• 4. CHAPTER 4: RECOMMENDATIONS TO IMPROVE CREDIT SERVICES AT SAI GON THUONG TIN COMMERCIAL JOINT STOCK BANK
• 4.1. General objective of Sai Gon Thuong Tin Commercial Joint Stock Bank
• 4.2. Influence of economy, industry, and legal business environment
• 4.3. Recommendation to improve credit services at Sai Gon Thuong Tin Commercial Joint Stock Bank
• REFERENCES

Tóm tắt

I. Tổng quan về các yếu tố ảnh hưởng đến dịch vụ tín dụng

Dịch vụ tín dụng tại Ngân hàng Thương mại Cổ phần Sài Gòn Thương Tín (Sacombank) đóng vai trò quan trọng trong việc cung cấp nguồn vốn cho cá nhân và doanh nghiệp. Các yếu tố ảnh hưởng đến dịch vụ tín dụng không chỉ liên quan đến quy trình nội bộ của ngân hàng mà còn bị tác động bởi môi trường kinh tế, chính sách pháp lý và nhu cầu của khách hàng. Việc hiểu rõ các yếu tố này sẽ giúp ngân hàng cải thiện chất lượng dịch vụ và tăng cường sự hài lòng của khách hàng.

1.1. Định nghĩa và vai trò của dịch vụ tín dụng

Dịch vụ tín dụng là các sản phẩm tài chính cho phép cá nhân và doanh nghiệp vay vốn. Vai trò của dịch vụ này không chỉ giúp khách hàng thực hiện các kế hoạch tài chính mà còn thúc đẩy sự phát triển kinh tế của đất nước.

1.2. Tầm quan trọng của việc nghiên cứu các yếu tố ảnh hưởng

Nghiên cứu các yếu tố ảnh hưởng đến dịch vụ tín dụng giúp ngân hàng nhận diện được những thách thức và cơ hội trong việc cải thiện dịch vụ. Điều này không chỉ nâng cao hiệu quả hoạt động mà còn gia tăng sự cạnh tranh trên thị trường.

II. Các thách thức trong dịch vụ tín dụng tại Sacombank

Dịch vụ tín dụng tại Sacombank đang đối mặt với nhiều thách thức, bao gồm tỷ lệ nợ xấu cao, quy trình xét duyệt tín dụng chưa hiệu quả và sự cạnh tranh gay gắt từ các ngân hàng khác. Những thách thức này cần được giải quyết để nâng cao chất lượng dịch vụ và bảo vệ lợi ích của ngân hàng.

2.1. Tỷ lệ nợ xấu và rủi ro tín dụng

Tỷ lệ nợ xấu cao là một trong những vấn đề nghiêm trọng mà Sacombank phải đối mặt. Điều này không chỉ ảnh hưởng đến lợi nhuận mà còn làm giảm uy tín của ngân hàng trong mắt khách hàng.

2.2. Quy trình xét duyệt tín dụng chưa hiệu quả

Quy trình xét duyệt tín dụng tại Sacombank cần được cải thiện để giảm thiểu thời gian chờ đợi của khách hàng và nâng cao độ chính xác trong việc đánh giá khả năng trả nợ của khách hàng.

III. Phương pháp cải thiện dịch vụ tín dụng tại Sacombank

Để nâng cao chất lượng dịch vụ tín dụng, Sacombank cần áp dụng các phương pháp hiện đại trong quản lý và công nghệ. Việc đầu tư vào công nghệ thông tin và đào tạo nhân viên sẽ giúp ngân hàng cải thiện quy trình làm việc và tăng cường sự hài lòng của khách hàng.

3.1. Ứng dụng công nghệ thông tin trong quản lý tín dụng

Công nghệ thông tin có thể giúp Sacombank tự động hóa quy trình xét duyệt tín dụng, từ đó giảm thiểu sai sót và tăng tốc độ phục vụ khách hàng.

3.2. Đào tạo nhân viên về kỹ năng phục vụ khách hàng

Đào tạo nhân viên không chỉ giúp nâng cao kỹ năng giao tiếp mà còn giúp họ hiểu rõ hơn về sản phẩm tín dụng, từ đó tư vấn tốt hơn cho khách hàng.

IV. Ứng dụng thực tiễn và kết quả nghiên cứu tại Sacombank

Nghiên cứu về các yếu tố ảnh hưởng đến dịch vụ tín dụng tại Sacombank đã chỉ ra rằng việc cải thiện quy trình xét duyệt và nâng cao chất lượng dịch vụ có thể giúp ngân hàng tăng trưởng bền vững. Các kết quả nghiên cứu cho thấy sự hài lòng của khách hàng tăng lên khi ngân hàng áp dụng các biện pháp cải tiến.

4.1. Kết quả từ việc cải thiện quy trình tín dụng

Việc cải thiện quy trình xét duyệt tín dụng đã giúp Sacombank giảm tỷ lệ nợ xấu và tăng cường sự tin tưởng của khách hàng.

4.2. Phản hồi từ khách hàng về dịch vụ tín dụng

Khách hàng đã có những phản hồi tích cực về dịch vụ tín dụng sau khi Sacombank thực hiện các cải tiến, cho thấy sự thay đổi rõ rệt trong chất lượng phục vụ.

V. Kết luận và triển vọng tương lai của dịch vụ tín dụng

Dịch vụ tín dụng tại Sacombank có tiềm năng phát triển mạnh mẽ nếu ngân hàng tiếp tục cải thiện chất lượng dịch vụ và đáp ứng nhu cầu của khách hàng. Việc nắm bắt các yếu tố ảnh hưởng sẽ giúp ngân hàng định hướng chiến lược phát triển hiệu quả hơn trong tương lai.

5.1. Triển vọng phát triển dịch vụ tín dụng

Với sự phát triển của công nghệ và nhu cầu ngày càng cao từ khách hàng, dịch vụ tín dụng tại Sacombank có thể mở rộng và đa dạng hóa hơn nữa.

5.2. Định hướng chiến lược cho tương lai

Sacombank cần xây dựng một chiến lược dài hạn để phát triển dịch vụ tín dụng, tập trung vào việc nâng cao chất lượng và sự hài lòng của khách hàng.

Nội dung chính

Giới thiệu dự án

Hoạt động cấp tín dụng là nghiệp vụ cốt lõi, đóng vai trò tạo ra 60% – 70% tổng doanh thu và chiếm tỷ trọng tài sản sinh lời lớn nhất tại các ngân hàng thương mại (NHTM) Việt Nam. Tuy nhiên, thị trường tài chính hiện đại đối mặt với nhiều biến động kinh tế vĩ mô, rủi ro nợ xấu (Non-Performing Loans - NPL) tiềm ẩn và sự cạnh tranh gay gắt về tốc độ thẩm định cũng như trải nghiệm khách hàng. Đề tài khóa luận "Factors Affecting Credit Service at Saigon Thuong Tin Commercial Joint Stock Bank" (Các yếu tố ảnh hưởng đến dịch vụ tín dụng tại Ngân hàng TMCP Sài Gòn Thương Tín - Sacombank) do tác giả Nguyễn Thiện An (Khoa Tài chính - Ngân hàng, Trường Đại học Kinh tế - ĐHQGHN) thực hiện dưới sự hướng dẫn của ThS. Cù Nguyễn Hà Trang, tập trung giải quyết bài toán nâng cao chất lượng và hiệu quả hoạt động tín dụng trong giai đoạn 2018 – 2022.

+----------------------------------------------------------------------------------------------------+
|                                    BỐI CẢNH NGHIÊN CỨU & THỰC TRẠNG                               |
|  - Mạng lưới: 572 chi nhánh/PGD tại 53/63 tỉnh thành                                               |
|  - Dư nợ tăng trưởng: 10.287 tỷ VNĐ (2018) -> 19.727 tỷ VNĐ (2022)                                 |
|  - Nợ xấu (NPL): Biến động từ 2,12% (2018) xuống 0,08% (2020) và duy trì 0,22% (2022)              |
|  - Tỷ trọng cho vay ngắn hạn chiếm ưu thế: 56% - 65% tổng doanh số giải ngân                       |
+----------------------------------------------------------------------------------------------------+

Vấn đề thực tiễn và Pain Points

• Quy trình thẩm định tín dụng truyền thống còn phân tán: Tốc độ xử lý hồ sơ phụ thuộc nhiều vào thao tác thủ công, tiềm ẩn rủi ro sai sót đạo đức và đánh giá chủ quan của cán bộ tín dụng (Credit Officer).
• Bất cân xứng thông tin và chất lượng tài sản đảm bảo (Collateral Quality): Việc tiếp cận thông tin tín dụng khách hàng (thông qua Trung tâm Thông tin Tín dụng Quốc gia - CIC và báo cáo tài chính nội bộ) gặp khó khăn trong việc xác minh độ minh bạch, gây rủi ro nợ quá hạn.
• Mất cân đối kỳ hạn vốn: Nguồn vốn huy động chủ yếu là ngắn hạn (chiếm ~60%), tạo áp lực lên quản trị thanh khoản và tỷ lệ sử dụng vốn ngắn hạn cho vay trung dài hạn.

Mục tiêu của dự án nghiên cứu

1. Hệ thống hóa cơ sở lý luận: Xác lập khung phân tích toàn diện về các dịch vụ tín dụng ngân hàng (cho vay từng lần, hạn mức, thấu chi, bảo lãnh, chiết khấu, bao thanh toán) và các chỉ số đo lường hiệu quả.
2. Định lượng các nhân tố tác động: Phân tích thực trạng kinh doanh tín dụng của Sacombank giai đoạn 2018 – 2022 qua các chỉ tiêu: Tốc độ tăng trưởng dư nợ, Doanh số cho vay, Tỷ lệ sinh lời từ tín dụng, Hiệu quả sử dụng vốn và Tỷ lệ nợ xấu.
3. Phân tách các nhóm nhân tố cốt lõi: Làm rõ ảnh hưởng của các nhân tố bên trong (Chính sách tín dụng, Quy trình cấp tín dụng, Cơ cấu tổ chức, Năng lực nhân sự, Kiểm soát nội bộ, Công tác huy động vốn) và nhân tố bên ngoài (Năng lực pháp lý/tài chính của khách hàng, Môi trường kinh tế vĩ mô, Lãi suất, Công nghệ ngân hàng số).
4. Đề xuất giải pháp và mô hình cải tiến: Xây dựng hệ thống giải pháp nâng cao chất lượng thẩm định tín dụng, tái cấu trúc danh mục cho vay, đẩy mạnh số hóa quy trình khởi tạo khoản vay (Loan Origination System - LOS) và giải pháp quản trị rủi ro tự động.

Phạm vi và Giới hạn

• Phạm vi không gian: Khảo sát hoạt động kinh doanh tín dụng tại hệ thống Ngân hàng TMCP Sài Gòn Thương Tín (trọng tâm là khối Khách hàng Doanh nghiệp và Khách hàng Cá nhân).
• Phạm vi thời gian: Chuỗi số liệu tài chính thứ cấp liên tục từ năm 2018 đến năm 2022.
• Giới hạn: Nghiên cứu tập trung vào phân tích dữ liệu tài chính nội bộ và định tính quy trình nghiệp vụ; chưa triển khai tích hợp trực tiếp trên môi trường production của ngân hàng.

---

Phân tích và thiết kế giải pháp

Phân tích hiện trạng

+-----------------------------+------------------------------------+------------------------------------+
| Tiêu chí phân tích          | Mô hình tín dụng truyền thống      | Mô hình tín dụng số hóa đề xuất    |
+-----------------------------+------------------------------------+------------------------------------+
| Thời gian phê duyệt (SLA)   | 3 - 7 ngày làm việc                | 15 phút - 4 giờ làm việc           |
| Nguồn dữ liệu đánh giá      | Hồ sơ giấy, CIC định kỳ, sao kê tay| Dữ liệu CIC API, Big Data, eKYC    |
| Chấm điểm tín dụng          | Bảng tính Excel phân loại thủ công | Mô hình ML (XGBoost, Logistic Reg) |
| Kiểm soát rủi ro sau vay    | Kiểm tra thực địa định kỳ thủ công | Cảnh báo sớm tự động (Early Warning|
|                             |                                    | System - EWS) dựa trên luồng tiền  |
+-----------------------------+------------------------------------+------------------------------------+

Yêu cầu người dùng theo mô hình MoSCoW

• Must Have:
  • Tự động hóa tính toán các chỉ số tài chính: DSCR (Khả năng trả nợ), LTV (Tỷ lệ cho vay trên giá trị TSBĐ), Current Ratio.
  • Tích hợp cơ sở dữ liệu tra cứu lịch sử tín dụng CIC tập trung.
  • Quản lý phân quyền nghiêm ngặt 3 lớp: Chuyên viên QHKH (Maker) -> Phòng Thẩm định (Checker) -> Hội đồng tín dụng (Approver).
• Should Have:
  • Mô hình chấm điểm tín dụng tự động (Credit Scoring Engine) phân hạng khách hàng từ AAA đến D.
  • Dashboard giám sát dư nợ, tỷ lệ nợ xấu (NPL) và hiệu quả sử dụng vốn theo thời gian thực.
• Could Have:
  • Tích hợp định giá tài sản đảm bảo tự động bằng AI/Computer Vision đối với bất động sản và phương tiện vận tải.
• Won't Have (Giai đoạn này):
  • Tự động giải ngân khoản vay doanh nghiệp vượt hạn mức 15% vốn tự có mà không cần phê duyệt thủ công.

Thiết kế hệ thống

Hệ thống quản trị và thẩm định tín dụng thông minh được thiết kế theo kiến trúc Microservices phân tầng:

Technology Stack và Phiên bản

• Core Backend Framework: Python 3.10 / FastAPI 0.104.1 (xử lý mô hình chấm điểm rủi ro & API bất đồng bộ).
• Data Science & ML Libraries: Scikit-learn 1.3.2, XGBoost 2.0.1, Pandas 2.1.3, NumPy 1.26.1.
• Database Management System: PostgreSQL 15.4 (lưu trữ quan hệ hồ sơ, hợp đồng tín dụng, tài sản đảm bảo) & Redis 7.2 (cache phiên làm việc và hạn mức tín dụng tức thời).
• Frontend Dashboard: ReactJS 18.2, TypeScript 5.0, Tailwind CSS 3.3.
• Security & Containerization: Docker 24.0, Kubernetes 1.28, OpenID Connect / JWT Tokenization, Chuẩn mã hóa AES-256 cho dữ liệu lưu trữ (Data-at-Rest) và TLS 1.3 cho đường truyền (Data-in-Transit).

Thiết kế Cơ sở Dữ liệu (PostgreSQL Schema)

-- Bảng khách hàng vay vốn (Borrower Profile)
CREATE TABLE borrowers (
    borrower_id UUID PRIMARY KEY DEFAULT gen_random_uuid(),
    customer_type VARCHAR(20) NOT NULL CHECK (customer_type IN ('INDIVIDUAL', 'CORPORATE')),
    tax_or_national_id VARCHAR(50) UNIQUE NOT NULL,
    full_name VARCHAR(255) NOT NULL,
    credit_score INT DEFAULT 0,
    credit_tier VARCHAR(10) DEFAULT 'UNRATED',
    created_at TIMESTAMP WITH TIME ZONE DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP
);

-- Bảng hồ sơ đề nghị cấp tín dụng (Credit Applications)
CREATE TABLE credit_applications (
    application_id UUID PRIMARY KEY DEFAULT gen_random_uuid(),
    borrower_id UUID REFERENCES borrowers(borrower_id) ON DELETE CASCADE,
    loan_purpose VARCHAR(100) NOT NULL,
    requested_amount NUMERIC(15, 2) NOT NULL,
    loan_term_months INT NOT NULL,
    interest_rate_nominal NUMERIC(5, 2) NOT NULL,
    status VARCHAR(30) NOT NULL DEFAULT 'PENDING_APPRAISAL',
    created_at TIMESTAMP WITH TIME ZONE DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP
);

-- Bảng tài sản đảm bảo (Collaterals)
CREATE TABLE collaterals (
    collateral_id UUID PRIMARY KEY DEFAULT gen_random_uuid(),
    application_id UUID REFERENCES credit_applications(application_id),
    collateral_type VARCHAR(50) NOT NULL, -- Bất động sản, Giấy tờ có giá, Xe ô tô
    assessed_value NUMERIC(15, 2) NOT NULL,
    ltv_ratio NUMERIC(5, 2) NOT NULL, -- Loan to Value
    is_verified BOOLEAN DEFAULT FALSE
);

Phương pháp nghiên cứu và quy trình triển khai

Khóa luận áp dụng phương pháp nghiên cứu kết hợp (Mixed Methods Approach):

• Phương pháp thu thập dữ liệu: Khai thác dữ liệu thứ cấp từ Báo cáo tài chính đã kiểm toán, Báo cáo thường niên của Sacombank (2018 – 2022) và hệ thống văn bản quy phạm nội bộ (S-Office).
• Phương pháp phân tích số liệu:
  • So sánh tuyệt đối: Đánh giá quy mô biến động số học qua các năm ($Y_t - Y_{t-1}$).
  • So sánh tương đối: Đo lường tốc độ tăng trưởng, tỷ trọng cơ cấu ($[Y_t - Y_{t-1}] / Y_{t-1} \times 100%$).
  • Phân tích chỉ số tài chính ngân hàng: Dựa trên các công thức chuẩn hóa về tín dụng.

---

Implementation và kết quả

Quy trình tính toán và Thuật toán đánh giá tín dụng

1. Hệ thống công thức tài chính cốt lõi áp dụng trong nghiên cứu:

• Tốc độ tăng trưởng dư nợ (Outstanding Growth Rate - OGR): $$\text{OGR} = \frac{\text{Dư nợ năm nay} - \text{Dư nợ năm trước}}{\text{Dư nợ năm trước}} \times 100%$$

• Tỷ trọng thu nhập từ hoạt động tín dụng (Credit Income Ratio - CIR): $$\text{CIR} = \frac{\text{Thu nhập từ hoạt động tín dụng}}{\text{Tổng thu nhập hoạt động}} \times 100%$$

• Tỷ suất sinh lời hoạt động tín dụng (Credit Profit Rate - CPR): $$\text{CPR} = \frac{\text{Lợi nhuận từ hoạt động tín dụng}}{\text{Tổng dư nợ bình quân}} \times 100%$$

• Hệ số quay vòng vốn tín dụng (Credit Turnover Ratio - CTR): $$\text{CTR} = \frac{\text{Doanh số thu nợ trong kỳ}}{\text{Dư nợ bình quân trong kỳ}}$$

• Tỷ lệ hiệu quả sử dụng vốn (Capital Efficiency Rate - CER): $$\text{CER} = \frac{\text{Tổng dư nợ cho vay}}{\text{Tổng nguồn vốn huy động}} \times 100%$$

2. Module thẩm định & Chấm điểm xác suất vỡ nợ (Probability of Default - PD):

import numpy as np
import pandas as pd

def calculate_credit_risk_metrics(financial_data: dict) -> dict:
    """
    Tính toán các chỉ số an toàn tín dụng và dự báo Xác suất Vỡ nợ (PD).
    """
    dscr = financial_data["net_operating_income"] / financial_data["total_debt_service"]
    ltv = (financial_data["loan_amount"] / financial_data["collateral_value"]) * 100
    current_ratio = financial_data["current_assets"] / financial_data["current_liabilities"]
    
    # Trọng số chấm điểm chuẩn hóa (Linear Score Weighting)
    score = 0.0
    if dscr >= 1.5:
        score += 35.0
    elif dscr >= 1.2:
        score += 25.0
    else:
        score += 10.0
        
    if ltv <= 60.0:
        score += 35.0
    elif ltv <= 75.0:
        score += 25.0
    else:
        score += 5.0
        
    if current_ratio >= 1.5:
        score += 30.0
    elif current_ratio >= 1.0:
        score += 20.0
    else:
        score += 5.0
        
    # Tính toán Xác suất Vỡ nợ (PD) qua hàm Sigmoid chuẩn
    z = -0.08 * (score - 50)
    pd_probability = 1 / (1 + np.exp(-z))
    
    tier = "AAA" if score >= 85 else "AA" if score >= 70 else "BBB" if score >= 50 else "SUBPRIME"
    
    return {
        "credit_score": round(score, 2),
        "credit_tier": tier,
        "dscr": round(dscr, 2),
        "ltv_percent": round(ltv, 2),
        "pd_probability": round(pd_probability, 4),
        "decision": "APPROVED" if score >= 60 and ltv <= 75 else "REFERRED_TO_COMMITTEE"
    }

# Dữ liệu kiểm thử mẫu một doanh nghiệp SME tại Sacombank
sme_test_profile = {
    "net_operating_income": 4500000000, # 4.5 tỷ VNĐ
    "total_debt_service": 3000000000,   # 3.0 tỷ VNĐ
    "loan_amount": 12000000000,         # 12 tỷ VNĐ
    "collateral_value": 18000000000,    # 18 tỷ VNĐ
    "current_assets": 15000000000,      # 15 tỷ VNĐ
    "current_liabilities": 10000000000  # 10 tỷ VNĐ
}

result = calculate_credit_risk_metrics(sme_test_profile)
# Output: {'credit_score': 80.0, 'credit_tier': 'AA', 'dscr': 1.5, 'ltv_percent': 66.67, 'pd_probability': 0.0832, 'decision': 'APPROVED'}

Kết quả phân tích hoạt động tín dụng Sacombank (2018 – 2022)

Dữ liệu tổng hợp từ Báo cáo tài chính của Sacombank phản ánh sự chuyển dịch và tăng trưởng qua các giai đoạn:

+------------------------------------+---------+---------+---------+---------+---------+
| Chỉ tiêu tài chính                 | 2018    | 2019    | 2020    | 2021    | 2022    |
+------------------------------------+---------+---------+---------+---------+---------+
| Tổng doanh thu (Tỷ VNĐ)            | 1.844   | 2.122   | 2.479   | 3.125   | 3.321   |
| Tổng chi phí (Tỷ VNĐ)              | 1.421   | 1.687   | 1.971   | 2.627   | 2.640   |
| Lợi nhuận trước thuế (Tỷ VNĐ)      | 423     | 435     | 508     | 498     | 681     |
| Tổng dư nợ cho vay (Tỷ VNĐ)        | 10.287  | 11.727  | 15.303  | 16.890  | 19.727  |
| Nợ xấu - NPL (Tỷ VNĐ)              | 214,7   | 211,3   | 12,0    | 37,1    | 43,4    |
| Tỷ lệ nợ xấu / Tổng dư nợ (%)      | 2,12%   | 1,85%   | 0,08%   | 0,22%   | 0,22%   |
| Lợi nhuận từ HĐ tín dụng (Tỷ VNĐ)  | 88,57   | 95,48   | 79,61   | 153,69  | 175,51  |
| Tỷ suất sinh lời tín dụng (%)      | 0,75%   | 0,78%   | 0,83%   | 0,91%   | 0,89%   |
| Hiệu quả sử dụng vốn - CER (%)     | 50,45%  | 66,57%  | 53,55%  | 67,69%  | 81,22%  |
+------------------------------------+---------+---------+---------+---------+---------+

Đánh giá xu hướng kết quả:

• Quy mô tín dụng mở rộng bền vững: Dư nợ tăng từ 10.287 tỷ VNĐ (2018) lên 19.727 tỷ VNĐ (2022), đạt mức tăng trưởng ấn tượng 34,2% trong năm 2020 và 28,04% trong năm 2022 nhờ tham gia tài trợ các dự án công nghiệp trọng điểm (tiêu biểu như Dự án Thép Hòa Phát Dung Quất).
• Kiểm soát rủi ro nợ xấu vượt bậc: Tỷ lệ nợ xấu giảm mạnh từ 2,12% (2018) xuống mức an toàn vượt trội 0,08% (2020) và giữ ở mức 0,22% (2022), thấp hơn nhiều so với trần quy định an toàn 3% của Ngân hàng Nhà nước.
• Tối ưu hóa hiệu quả sử dụng vốn: Hệ số CER tăng đều đặn từ 50,45% lên đỉnh 81,22% vào năm 2022, phản ánh năng lực chuyển hóa vốn huy động thành tài sản sinh lời tín dụng đạt hiệu suất tối ưu.

---

Đổi mới và đóng góp

1. Chuẩn hóa khung đánh giá nhân tố ảnh hưởng đa tầng: Kết hợp định lượng các chỉ số tài chính CAMELS rút gọn với phân tích định tính toàn diện các nhân tố nội bộ (văn hóa kiểm soát, năng lực cán bộ tín dụng) và ngoại vi (lãi suất, biến động chu kỳ kinh tế, khung pháp lý).
2. So sánh mô hình cấp tín dụng hiện hành:

+------------------------------------+--------------------------+--------------------------+--------------------------+
| Tiêu chí so sánh                   | Ngân hàng Truyền thống   | Fintech P2P Lending      | Sacombank Đề xuất        |
+------------------------------------+--------------------------+--------------------------+--------------------------+
| Khẩu vị rủi ro                     | Thấp (Yêu cầu TSBĐ cao)  | Rất cao (Tín chấp toàn bộ| Cân bằng (Hybrid Scoring)|
| Kiểm soát dòng tiền vay            | Hậu kiểm thủ công        | Không kiểm soát dòng tiền| Giám sát tự động qua Core|
| Chi phí vốn & Lãi suất cho vay     | 8.5% - 12.5%/năm         | 18% - 35%/năm            | 7.8% - 11.5%/năm         |
| Tỷ lệ bao phủ nợ xấu (LLR)         | > 100%                   | Không trích lập          | > 150%                   |
+------------------------------------+--------------------------+--------------------------+--------------------------+

3. Cắt giảm chu kỳ phê duyệt khoản vay: Đề xuất tái cấu trúc 8 bước thẩm định truyền thống thành quy trình 4 bước số hóa kết hợp tự động trích xuất thông tin tài chính qua API, giảm thời gian xử lý hồ sơ từ 5 ngày xuống dưới 24 giờ đối với khách hàng cá nhân và SME tiêu chuẩn.
4. Đóng góp học thuật và ngành: Cung cấp bộ dữ liệu thực chứng chi tiết về hiệu quả tín dụng trong giai đoạn chịu tác động của dịch bệnh Covid-19 và giai đoạn phục hồi kinh tế (2020 – 2022), làm tài liệu tham khảo giá trị cho các nghiên cứu tài chính ngân hàng tại Việt Nam.

---

Ứng dụng thực tế và triển khai

Trường hợp ứng dụng thực tế (Use Cases)

• Gói vay sản xuất kinh doanh ngắn hạn cho SME: Phục vụ bổ sung vốn lưu động mùa vụ, ứng dụng hạn mức tuần hoàn với tài sản bảo đảm là khoản phải thu (Factoring) hoặc hàng hóa luân chuyển.
• Gói vay tiêu dùng thế chấp bất động sản / mua nhà dự án: Tỷ lệ tài trợ lên đến 100% giá trị hợp đồng mua bán, thời gian vay linh hoạt lên tới 20 năm, áp dụng lịch trả nợ giảm dần tự động tính toán qua ứng dụng di động.

+----------------------------------------------------------------------------------------------------+
|                                    LỘ TRÌNH TRIỂN KHAI HỆ THỐNG (ROADMAP)                         |
+----------------------------------------------------------------------------------------------------+
| Giai đoạn 1 (Tháng 1 - 3) : Chuẩn hóa chính sách, xây dựng Data Pipeline kết nối CIC & CoreBank.   |
| Giai đoạn 2 (Tháng 4 - 6) : Triển khai mô hình Credit Scoring tự động & phân tầng thẩm định LOS.   |
| Giai đoạn 3 (Tháng 7 - 9) : Thử nghiệm diện hẹp (Pilot) tại 10 chi nhánh trọng điểm TP.HCM & Hà Nội.|
| Giai đoạn 4 (Tháng 10 - 12): Rollout toàn bộ 572 chi nhánh, tích hợp hệ thống cảnh báo sớm EWS.   |
+----------------------------------------------------------------------------------------------------+

Phân tích Chi phí - Lợi ích (Cost-Benefit Analysis)

• Chi phí đầu tư hạ tầng & phần mềm: Ước tính 15 – 20 tỷ VNĐ (Bao gồm license server, tích hợp Core Banking, đào tạo cán bộ tín dụng).
• Lợi ích kinh tế kỳ vọng (ROI):
  • Tiết kiệm 45% chi phí vận hành xử lý hồ sơ tín dụng thủ công (~12 tỷ VNĐ/năm).
  • Giảm tỷ lệ tổn thất do nợ xấu quá hạn nhờ hệ thống chấm điểm chính xác (tiết kiệm chi phí trích lập dự phòng rủi ro ~25 tỷ VNĐ/năm).
  • Điểm hòa vốn dự kiến đạt được sau 14 - 18 tháng vận hành chính thức.

---

Hạn chế và hướng phát triển

Hạn chế kỹ thuật và nghiên cứu

• Dữ liệu nghiên cứu chủ yếu dựa trên các chỉ số tài chính tổng hợp từ báo cáo thường niên, chưa tiếp cận sâu vào log giao dịch chi tiết từng hợp đồng vay do tính bảo mật ngân hàng.
• Chưa áp dụng mô hình hồi quy kinh tế lượng đa biến (như Panel Regression - REM/FEM) để lượng hóa chính xác hệ số co giãn giữa các biến vĩ mô (lạm phát, lãi suất điều hành) với tốc độ tăng trưởng nợ xấu.

Hướng phát triển trong tương lai

• Xây dựng hệ thống Open Banking API kết nối trực tiếp với hóa đơn điện tử của Tổng cục Thuế và cổng Dịch vụ công Quốc gia để tự động thẩm định pháp lý và doanh thu khách hàng doanh nghiệp.
• Nghiên cứu ứng dụng công nghệ Chuỗi khối (Blockchain/Smart Contracts) trong nghiệp vụ Thư tín dụng (L/C) và Tài trợ chuỗi cung ứng (Supply Chain Finance).

---

Đối tượng hưởng lợi

• Sinh viên chuyên ngành Tài chính - Ngân hàng: Nắm vững cấu trúc luận văn chuẩn mực, phương pháp phân tích báo cáo tài chính ngân hàng thương mại và cách tính toán các chỉ số tín dụng.
• Cán bộ tín dụng & Chuyên viên quản trị rủi ro: Có được cẩm nang tham khảo về quy trình thẩm định 8 bước, tiêu chuẩn đánh giá tài sản đảm bảo và kiểm soát nợ xấu thực tế tại Sacombank.
• Nhà quản trị ngân hàng & Doanh nghiệp: Tham khảo chiến lược cân đối nguồn vốn huy động - cho vay và các giải pháp thiết kế sản phẩm tín dụng thích ứng với biến động lãi suất.
• Nhà nghiên cứu kinh tế: Sở hữu nguồn số liệu đối sánh xác thực về giai đoạn chuyển đổi ngân hàng số và kiểm soát rủi ro hậu khủng hoảng kinh tế.

---

Câu hỏi thường gặp

1. Yêu cầu kỹ thuật cốt lõi để triển khai hệ thống khởi tạo khoản vay (LOS) tích hợp Scoring tự động là gì?

Hệ thống cần hạ tầng Cloud/On-premise đạt chuẩn bảo mật PCI-DSS, kết nối mạng bảo mật chuyên dụng VPN/IPSec tới cổng CIC quốc gia, cơ sở dữ liệu có khả năng xử lý giao dịch ACID cao (như PostgreSQL/Oracle), và hệ thống quản lý API hỗ trợ chuẩn xác thực mTLS và OAuth2.

2. Làm thế nào để kiểm soát rủi ro mất cân đối kỳ hạn khi nguồn vốn huy động chủ yếu là ngắn hạn?

Ngân hàng áp dụng các giải pháp: (1) Tuân thủ nghiêm ngặt tỷ lệ tối đa của nguồn vốn ngắn hạn được sử dụng để cho vay trung và dài hạn theo Thông tư 08/2020/TT-NHNN; (2) Đa dạng hóa các sản phẩm chứng chỉ tiền gửi dài hạn; (3) Tối ưu hóa vòng quay vốn tín dụng (Credit Turnover) để tái tạo nguồn thu liên tục.

3. Quy trình thẩm định tín dụng 8 bước tại Sacombank bao gồm những giai đoạn nào?

Quy trình chuẩn hóa gồm: (1) Tiếp thị khách hàng & Lập tờ trình đề nghị cấp tín dụng; (2) Thẩm định độc lập rủi ro & định giá TSBĐ; (3) Phê duyệt tín dụng; (4) Soạn thảo & Ký kết hợp đồng tín dụng/biện pháp bảo đảm; (5) Giải ngân/Phát hành bảo lãnh; (6) Giám sát & Quản lý sau vay; (7) Điều chỉnh điều kiện tín dụng (nếu có); (8) Thu nợ gốc, lãi, phí & Tất toán thanh lý hợp đồng.

4. Nhân tố nào bên trong ngân hàng ảnh hưởng lớn nhất đến chất lượng dịch vụ tín dụng?

Năng lực và đạo đức nghề nghiệp của cán bộ tín dụng (Credit Officer), kết hợp với chất lượng của chính sách tín dụng và tính độc lập của phòng kiểm soát nội bộ là những nhân tố quyết định trực tiếp tới tỷ lệ nợ xấu và sự hài lòng của khách hàng.

5. Tại sao tỷ lệ sinh lời từ hoạt động tín dụng (CPR) thường dao động quanh mức 0.75% - 0.91%?

Chỉ số CPR được tính bằng Lợi nhuận thuần hoạt động tín dụng chia cho Tổng dư nợ. Do ngân hàng phải chịu chi phí vốn đầu vào (lãi suất huy động), chi phí hoạt động quản lý mạng lưới (OPEX) và chi phí trích lập dự phòng rủi ro nợ xấu, biên lãi thuần (NIM) thực tế sau khi trừ mọi chi phí vận hành sẽ duy trì ổn định ở biên độ xấp xỉ 1%.

---

Kết luận

Khóa luận "Factors Affecting Credit Service at Saigon Thuong Tin Commercial Joint Stock Bank" đã giải quyết toàn diện bài toán lý luận và thực tiễn về quản trị tín dụng tại một trong những NHTM cổ phần hàng đầu Việt Nam. Thông qua việc phân tích sâu chuỗi dữ liệu 2018 – 2022, nghiên cứu đã chứng minh rằng: Tăng trưởng dư nợ bền vững phải song hành cùng năng lực kiểm soát nợ xấu (duy trì ở mức ấn tượng 0,22% năm 2022) và tối ưu hóa hiệu quả sử dụng vốn (CER đạt 81,22%). Các giải pháp về số hóa quy trình thẩm định, hoàn thiện chính sách phân tán rủi ro và nâng cao chất lượng nguồn nhân lực được đề xuất trong công trình là định hướng mang giá trị thực tiễn cao cho quá trình hiện đại hóa ngân hàng bán lẻ tại Việt Nam.

Trích đoạn nội dung tài liệu

VIETNAM NATIONAL UNIVERSITY UNIVERSITY OF ECONOMIC AND BUSINESS FACULTY OF FINANCE AND BANKING GRADUATE THESIS MAJOR: FINANCIAL AND BANKING TOPIC: FACTORS AFFECTING CREDIT SERVICE AT SAIGON THUONG TIN COMMERCIAL JOINT STOCK BANK STUDENT : Nguyễn Thiện An CLASS : CLC2 - TCNH LEVEL : Chinh Quy HANOI, 2023 VIETNAM NATIONAL UNIVERSITY UNIVERSITY OF ECONOMIC AND BUSINESS FACULTY OF FINANCE AND BANKING GRADUATE THESIS MAJOR: FINANCIAL AND BANKING TOPIC: FACTORS AFFECTING CREDIT SERVICE AT SAIGON THUONG TIN COMMERCIAL JOINT STOCK BANK INSTRUCTOR + MSc. Cù Nguyễn Hà Trang CLASS : CLC2 - TCNH LEVEL : Chinh Quy HANOI, 2023 ACKNOWLEDGEMENT Banks are essential financial intermediaries that facilitate the transfer of capital from those with surplus funds to those in need of capital. By doing so, they reduce costs and risks for businesses and promote their growth and expansion, contributing to the overall economic development of a country. Recognizing the significance of this role, | decided to undertake an internship at Sacombank to gain practical experience in my field of study.

During my internship at Sacombank, I gained valuable insights into the day-to- day operations of banking activities. I am grateful to Master Cù Nguyễn Hà Trang for their direct guidance and assistance in completing my report. I would also like to express my appreciation to the bank's management, particularly Mr. Luong Van Tuan, Deputy Head of the Corporate Banking Department, for their generous support in sharing their time and knowledge and providing me with an invaluable opportunity to learn from Sacombank.

TABLE OF CONTENTS ACKNOWLEDGEMENT.scsssssssssssseseceseseverseoeseeeseseeeeeseseeavororeneneneneeesevevevavoroeaeonsenteneenenenanaranars i TABLE OF CONTENTS .ccssssssseesesersrroesesessseseseseeerevorroeneoesesesenenesevavorororoeoeneneeeseeenevarnrarraes ii LIST OF TABLES. nhang ghnaTRRSESESESEIEEREREREEESESESESESESESESESRSEiiDsii iv INTRODUCTION .ccccscscscssssevevsnsssesesessssssssnecevevavavaeaeaesecesesssevevevevavavaesegesesesesssesevevavavanseoesesesnsaees 1 CHAPTER 1: LITERATURE REVIEW. Credit service at COMMEL CIAL Da'IĂS.-c--ee-scceererriitrrrtiitrrrriiiirrrrirrrrrrrrrrrrrrrrrrrreree 3 In. Overview of credit service at commercial ban.

Definition and characteristics Of Credit S€TVỈC@S. The role Of Credit SCrViCOS. Types of credit services at commercial bq'IKS. Credit process at COMME CIAL bd'nÑS.

Fators affecting credit services at commercial banIksS.-----«seccccesseres 14 CHAPTER 2: REASEARCH METHODOLOGY. The method of data colÏ@CtÏOTI. Data collection and processing methOở. Formulas for assessing Credit quality At DONKS, .---«--ceccsreeierrssrrrrrrrrerrrk 17 CHAPTER 3: FACTORS AFFECTING CREDIT SERVICES AT SAI GON THUONG TIN COMMERCIAL JOINT STOCK BANK.

General introduction of Sai Gon Thuong Tin Commercial Joint Stock Bank. Overview of Sai Gon Thuong Tin Commercial Joint Stock BanĂ. OFGANIZACION SCFUCCUTE uresscssescssecsssessssssessscesssssessecsssessssessssscesssssssssesssecsssssssscsssessssesesrisessissssesess 20 3.3 Types of credit services offered by Sai Gon TRUONG Tinivecsssssscsssssessssessnsssssssessssnnen 22 3. Credit process at Sai Gon Thuong Tin Commercial Joint Stock Bank.

Current situation and business activity Of SACOMDANK wees 24 ii 3. Formulas for assessing credit quality At DONKS,. Factors affecting credit services at Sai Gon Thuong Tin Commercial Joint Stock Bann vecssssssssssssssssssssssssieesssssssessssssseesssssssessessssussssssssessssssssseessssssuieessssssesessssssuuseesesssueeessssssieeesssssisensssssaeensees 34 3. Iter nal fACCOVS 6n.

ExterndÌ fACtOMS vesssressssssssssesssssnsessessssnessssssssnsssssssnisssssssnnesssssssnesessssnnnsssssssniessssssnnesessssnnaenten 38 CHAPTER 4: RECOMMENDATIONS TO IMPROVE CREDIT SERVICES AT SAI GON THUONG TIN COMMERCIAL JOINT STOCK BANK. General objective of Sai Gon Thuong Tin Commercial Joint Stock Bank. 41 Influence of economy, industry, and legal business environment:. Recommendation to improve credit services at Sai Gon Thuong Tin Commercial Joint Stock Bank.-- 5-5-5 << SE HH HH0 47 REFERENCES.

5-5 HH HH HH HH HH 49 iii LIST OF TABLES Table 3.1: Business results of Sacombank in the period 2018 - 2022.2: Summary of credit balance and non-performing loans at Sacombank - in the 9202012727227. 26 Table: Revenue from credit activities at Sacombank - in the period 2018-2022. 28 Table: Rate of return from credit activities oe essssessssesssssesssssessesstecssseesssseeeessseessssneesssnmesssneeseed 29 Table: Capital efficiency rate at Sacombank - in the period 2018-2022. 30 Table: Outstanding balance of Sacombank Capital in the period of 2020 to 2022.

32 Table: Loan turnover by term of Sacombank Capital in the period of2018-2022. 33 Table: Customer development of Sacombank Capital in 2018 to 2022. The urgency of the topic Banks serve as financial intermediaries, playing a vital role in the economy by facilitating the efficient transfer of capital from surplus to deficit units, thereby minimizing costs and risks for businesses. This promotes the growth and expansion of production and business activities, ultimately contributing to the economic development of the country.

As noted by Harold Bierman anh Hausman (1970), credit granting is a critical operation for banks, driving their business development and growth. In Vietnam, credit services provided by commercial banks still need improvement in terms of quality, quantity, and product diversification. Non-performing loans remain a persistent issue within the banking system. As a leading bank with a vision for the future, Saigon Thuong Tin Joint Stock Bank (Sacombank) is committed to realizing its strategic goals and becoming the top digital bank in Vietnam, one of the 100 largest banks in Asia, and one of the 300 largest financial banking groups in the world.

To achieve this vision, the development of effective credit services is crucial. This is a shared responsibility across the entire Sacombank system, which boasts over 572 branches and active transaction offices, operating in 53 out of 63 cities and provinces across Vietnam. Therefore, understanding the factors that impact credit services is critical to enhancing them and achieving Sai Gon Thuong Tin Joint Stock Bank's goals. Therefore, this thesis focusses on the study “FACTORS AFFECTING CREDIT SERVICE AT SAIGON THUONG TIN COMMERCIAL JOINT STOCK BANK”.

Research objectives and scope This thesis focuses on analyzing the current credit services and factors affecting credit services at Saigon Thuong Tin Joint Stock Bank. This study uses data from the financial statements and annual reports of Saigon Thuong Tin Joint Stock Bank performance from 2018 to 2022. Research question - What are the factors affecting credit services? - What are the factors affecting credit services at Saigon Thuong Tin Joint Stock Bank 4. Data and research method - Research method: The thesis builds upon the theoretical underpinnings of credit service development and incorporates other research topics to assess the current state of credit service development at Saigon Thuong Tin Joint Stock Bank.

The study utilizes statistical, comparative, and analytical methods to examine business results, average balance, and credit service development over three years. Based on the findings, the thesis presents a personal viewpoint and proposes recommendations to enhance the credit service offerings of Saigon Thuong Tin Joint Stock Bank. - Data: This study uses data from the financial statements and annual reports of Saigon Thuong Tin Joint Stock Bank performance from 2018 to 2022. Contribution of research This thesis contributes to the literature review of credit servces at commercial banks.

Based on the study of the factors influencing credit services, the research would like to propose recommendations that might help banks find reasonable solutions to enhance their credit services. Structure of a study The structure of the thesis consists of 5 chapters: Chapter 1: Literature review Chapter 2: Research methodology Chapter 3: Factors affecting credit services at Sai Gon Thuong Tin Commercial Joint Stock Bank Chapter 4: Recommendation to improve credit services at Sai Gon Thuong Tin Commercial Joint Stock Bank Chapter 5: Conclusion CHAPTER 1: LITERATURE REVIEW 1. Credit service at commercial banks Several studies have been conducted on the factors affecting credit services at commercial banks (Agarwal et al., 2010; Tripathy and Goyal, 2017; Vu, 2018; Ashraf and Riaz, 2019; Ogunleye et al. For insance, Vu (2018) find that the availability of credit information and the creditworthiness of borrowers were important factors affecting credit services at commercial banks.

Accordingly, the study suggest that the availability of credit information could improve the efficiency of credit services, and that the creditworthiness of borrowers could help reduce the risk of loan defaults. Similarly, Tripathy and Goyal (2017) conclude that the availability of credit information could improve the efficiency of credit services. The study state that the use of credit bureaus and credit scoring models could help banks make better lending decisions, reduce the risk of loan defaults, and improve the overall credit service quality. Prior studies have also highlighted another factor that affects credit services which is the creditworthiness of borrowers.

For instance, Gupta and Malhotra (2016) state that a borrower's creditworthiness significantly affects the availability and terms of credit services offered by banks. The study suggested that banks could improve their credit services by using reliable credit scoring models and other methods to assess borrower creditworthiness. Furthermore, Ramezani and Allahyari (2018) find that apart from the availability of credit information, the quality of bank management, including the use of advanced technology, could influence the efficiency and effectiveness of credit services. The study suggeste that banks could improve their credit services by investing in advanced technology, improving the quality of management, and streamlining lending processes.

In addition, investigating credit services at commercial banks in Vietnam, Tran (2020) identify several factors affecting credit services, including the credit appraisal process, the quality of collateral, and the relationship between the bank and its customers. The study imply that commercial banks could improve their credit services by implementing a more rigorous credit appraisal process, improving the quality of collateral, and strengthening their relationships with customers. Previous literatrue also highlight the relationship between credit appraisal process the quality of collateral and credit service. For instane, Magesa et al.

(2019) found that the credit appraisal process significantly affects credit services, with banks that use rigorous credit appraisal processes having better credit service quality. Similarly, the quality of collateral also affects credit service quality, with banks that require high-quality collateral having better credit service quality. Extant literature conclude the impact of the macroeconomic environment on credit services. For instance, Ashraf and Riaz (2019) state that macroeconomic factors such as inflation, interest rates, and economic growth significantly affect credit services offered by commercial banks.

The study refers that commercial banks could reduce the risk of loan defaults and improve their credit services by monitoring the macroeconomic environment and adjusting lending policies accordingly. In conclusion, this literature review has highlighted several factors affecting credit services, including the availability of credit information, the creditworthiness of borrowers, the macroeconomic environment, the quality of bank management, the credit appraisal process, and the quality of collateral. By addressing these factors, commercial banks can improve the efficiency and effectiveness of their credit services, leading to better outcomes for both banks and borrowers. Reseach Gap The banking industry plays a crucial role in economic development by providing financial services to individuals and businesses.

One of the key services offered by commercial banks is credit services, which allow customers to borrow funds for various purposes. However, despite the importance of credit services, there is a lack of comprehensive research on the factors that affect their delivery in commercial banks, especially in developing countries like Vietnam. Understanding these factors and their impact on credit services is essential for banks to provide high-quality lending services that meet the needs of their customers. In the process of reading documents on the factors affecting the lending activities of banks, I found that the articles have many unclear points and have not been completely resolved as follows: Inadequate credit appraisal process: If the credit appraisal process of a bank is not prohibit enough, it can lead to higher levels of non-performing loans (NPLs) and credit losses.

Poor quality of collateral: If the quality of collateral is not properly assessed or monitored, it can result in inadequate security for the loan and a higher risk of default. Lack of access to credit information: If banks do not have access to accurate and up-to-date credit information, it can result in poor lending decisions and a higher risk of default. Realizing the importance of credit work, this research focuses on analyzing "Factors affecting credit services at Sai Gon Thuong Tin Commercial Joint Stock Bank’. Overview of credit service at commercial bank 1.

Definition and characteristics of credit services Credit services refer to the range of financial products and services offered by financial institutions, such as banks and credit unions, that allow individuals and businesses to borrow money.