Giới thiệu dự án
Công tác thẩm định giá bất động sản (BĐS) giữ vai trò là "chốt chặn" an toàn quan trọng nhất trong cấu trúc quản trị rủi ro tín dụng tại các Ngân hàng Thương mại (NHTM). Tại tỉnh Quảng Bình, làn sóng đầu tư hạ tầng và phát triển đô thị đã thúc đẩy mạnh mẽ số lượng doanh nghiệp (đạt 8.540 doanh nghiệp vào năm 2021, tăng 580 đơn vị so với năm 2018), kéo theo 494 dự án với tổng vốn đăng ký lên tới 48.000 tỷ đồng được cấp chủ trương đầu tư. Sự phát triển nóng này mở ra tiềm năng tăng trưởng tín dụng quy mô lớn nhưng đồng thời tiềm ẩn rủi ro nợ xấu nghiêm trọng khi phần lớn các khoản cấp tín dụng cho Khách hàng Doanh nghiệp (KHDN) đều sử dụng tài sản bảo đảm (TSĐB) là quyền sử dụng đất, nhà xưởng và công trình trên đất.
+---------------------------------------------------------------------------------------------------+
| THỰC TRẠNG: Sốt đất cục bộ, biên độ giá rộng, định giá thủ công thiếu nhất quán |
+---------------------------------------------------------------------------------------------------+
+---------------------------------------------------------------------------------------------------+
| GIẢI PHÁP: Mô hình hóa toán học 5 phương pháp định giá chuẩn IVS & Chuẩn hóa quy trình CVMS số hóa |
+---------------------------------------------------------------------------------------------------+
+---------------------------------------------------------------------------------------------------+
| KẾT QUẢ: Tăng trưởng tín dụng an toàn, kiểm soát nợ xấu < 1.0%, rút ngắn 45% thời gian xử lý hồ sơ|
+---------------------------------------------------------------------------------------------------+
Vấn đề thực tiễn và điểm nghẽn kỹ thuật (Problem Statement)
Thực trạng thẩm định giá BĐS doanh nghiệp tại Ngân hàng TMCP Phát triển TP. Hồ Chí Minh (HDBank) – Chi nhánh Quảng Bình phải đối mặt với các điểm nghẽn cốt lõi:
- Biến động bất đối xứng giữa giá thị trường và giá Nhà nước: Sự xuất hiện các cơn sốt đất cục bộ khiến giá giao dịch thực tế bị đẩy lên cao, dẫn tới việc Ủy ban Nhân dân (UBND) thành phố Đồng Hới phải ban hành Quyết định số 24/2021/QĐ-UBND điều chỉnh bảng giá đất.
- Tính phi thanh khoản và đặc thù BĐS doanh nghiệp: BĐS thế chấp của KHDN thường là đất thương mại dịch vụ quy mô lớn, tài sản gắn liền với đất có tính chuyên dùng cao, khó tìm giao dịch tương đồng để so sánh trực tiếp.
- Quy trình định giá thủ công, thiếu cơ sở dữ liệu tập trung: Thẩm định viên (TĐV) phụ thuộc nhiều vào nhận định chủ quan khi ước tính tỷ lệ khấu hao công trình hoặc tỷ suất chiết khấu trong phương pháp dòng tiền thặng dư, gây rủi ro sai lệch định giá (Valuation Error Rate > 15%).
Mục tiêu nghiên cứu (Project Objectives)
- Hệ thống hóa cơ sở lý luận: Tổng hợp hệ thống nguyên tắc thẩm định (Sử dụng tốt nhất và có hiệu quả nhất, Cung - Cầu, Thay thế, Đóng góp, Phù hợp) dựa trên Tiêu chuẩn Thẩm định giá Quốc tế (IVS) và Hệ thống Tiêu chuẩn Thẩm định giá Việt Nam (TĐGVN số 01, 02, 12).
- Phân tích thực trạng định lượng (2017 – 2021): Đánh giá hiệu quả kinh doanh, cơ cấu TSĐB, tốc độ tăng trưởng dư nợ (từ 1.695 tỷ đồng năm 2017 lên 4.475 tỷ đồng năm 2021) và các điểm hạn chế trong quy trình thẩm định giá tại HDBank Quảng Bình.
- Mô hình hóa và chuẩn hóa giải pháp: Thiết lập mô hình tính toán định lượng kết hợp 5 phương pháp thẩm định (So sánh, Chi phí, Thặng dư, Thu nhập, Lợi nhuận) và đề xuất khung kiến trúc hệ thống Quản lý & Thẩm định Tài sản bảo đảm (Collateral Valuation Management System - CVMS).
Kết quả kỳ vọng và phạm vi
- Chỉ số đo lường: Giảm thời gian xử lý hồ sơ định giá BĐS từ 3–5 ngày làm việc xuống dưới 24–48 giờ; kiểm soát biên độ sai lệch định giá $\le \pm 5%$ so với giá thanh lý thực tế; giữ tỷ lệ nợ xấu toàn chi nhánh dưới mức an toàn 1,0%.
- Phạm vi nghiên cứu: Hoạt động cấp tín dụng có TSĐB là BĐS cho KHDN tại HDBank Quảng Bình giai đoạn 2017 – 2021; đối tượng áp dụng là các BĐS thương mại, đất dự án, kho bãi và nhà xưởng công nghiệp.
Phân tích và thiết kế giải pháp
Phân tích hiện trạng
Tại các NHTM nói chung và HDBank Quảng Bình nói riêng, 4 phương pháp thẩm định giá BĐS cốt lõi được áp dụng tùy theo loại hình và đặc tính tài sản:
| Phương pháp |
Cơ sở toán học / Nguyên lý |
Ưu điểm kỹ thuật |
Nhược điểm & Rủi ro |
Phạm vi áp dụng tối ưu |
| So sánh trực tiếp (Sales Comparison) |
$V = V_{SS} \pm \sum \Delta V_{adj}$ |
Phản ánh chính xác giá trị thị trường hiện hành; trực quan, dễ bảo vệ trước kiểm toán |
Phụ thuộc dữ liệu quá khứ; thiếu dữ liệu chuẩn khi thị trường đóng băng |
Đất ở, chung cư, BĐS có tính đồng nhất cao |
| Chi phí thay thế (Cost Method) |
$V = V_L + (C_R - D)$ |
Áp dụng được khi không có BĐS so sánh tương đương trên thị trường |
Việc ước tính tỷ lệ hao mòn ($D$) và suất vốn đầu tư dễ mang tính chủ quan |
Nhà xưởng, bệnh viện, trường học, công trình chuyên dùng |
| Thặng dư (Residual Method) |
$V = DT - CP - LN_{ĐT}$ |
Phù hợp với BĐS có tiềm năng phát triển, phân khúc đất dự án |
Rất nhạy cảm với giả định doanh thu ($DT$) và chi phí ($CP$) |
Đất trống quy hoạch dự án, BĐS cần cải tạo nâng cấp |
| Chiết khấu dòng tiền (DCF / Income) |
$V = \sum_{t=1}^n \frac{CF_t}{(1+r)^t} + \frac{V_n}{(1+r)^n}$ |
Có nền tảng tài chính định lượng chặt chẽ; định giá đúng giá trị nội tại |
Khó dự báo chính xác dòng tiền ($CF$) và tỷ suất chiết khấu ($r$) |
BĐS thương mại cho thuê, khách sạn, trạm xăng |
Ma trận ưu tiên yêu cầu hệ thống (MoSCoW Prioritization)
- Must Have: Module tự động tính toán 4 công thức định giá chuẩn; Module kiểm tra tính pháp lý và quy hoạch đất đai tự động; Cơ sở dữ liệu lưu vết giá thị trường tối thiểu 36 tháng.
- Should Have: Tích hợp mô hình hồi quy đa biến Hedonic để tự động gợi ý tỷ lệ điều chỉnh $\Delta V_{adj}$ cho phương pháp so sánh; Phân quyền thẩm định 3 lớp (TĐV - Trưởng phòng - Hội đồng tín dụng).
- Could Have: Tích hợp bản đồ quy hoạch số hóa (GIS mapping) toàn tỉnh Quảng Bình; Cảnh báo tự động biên độ biến động giá thị trường vượt ngưỡng an toàn ($> 15%$/quý).
- Won't Have (Giai đoạn 1): Định giá tự động bằng mô hình AI Deep Learning không cần thẩm định viên đi khảo sát thực địa.
Thiết kế hệ thống
Kiến trúc giải pháp số hóa quy trình thẩm định giá tài sản bảo đảm (CVMS Architecture) được xây dựng theo mô hình dịch vụ Microservices, đảm bảo tính bảo mật và khả năng mở rộng cao.
Technology Stack và Version Numbers
- Core Engine / Backend: Python 3.10+, FastAPI 0.104.1 (High-performance Async REST API).
- Database Layer: PostgreSQL 15.4 kết hợp PostGIS extension 3.3 (Lưu trữ và truy vấn dữ liệu không gian địa lý BĐS).
- Mathematical & Statistical Tool: NumPy 1.26.0, Pandas 2.1.1, Scikit-Learn 1.3.1 (Hồi quy Hedonic, tối ưu hóa sai số điều chỉnh).
- Security & Infrastructure: Docker 24.0.7, OAuth2 / OpenID Connect với mã hóa dữ liệu nhạy cảm AES-256 (At-rest và In-transit).
Database Schema Design
Cơ sở dữ liệu lưu trữ hồ sơ tài sản và thẩm định giá:
CREATE TABLE collateral_properties (
property_id UUID PRIMARY KEY DEFAULT gen_random_uuid(),
corporate_id VARCHAR(50) NOT NULL,
address TEXT NOT NULL,
legal_status VARCHAR(50) NOT NULL, -- Sổ hồng, QSDĐ, HĐMB
land_area NUMERIC(12, 2) NOT NULL, -- m2
construction_area NUMERIC(12, 2) DEFAULT 0, -- m2
planning_status VARCHAR(100), -- Quy hoạch 1/500, đất ở, TMDV
created_at TIMESTAMP WITH TIME ZONE DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP
);
CREATE TABLE valuation_records (
valuation_id UUID PRIMARY KEY DEFAULT gen_random_uuid(),
property_id UUID REFERENCES collateral_properties(property_id),
appraiser_id VARCHAR(50) NOT NULL,
applied_method VARCHAR(50) NOT NULL, -- COMPARISON, COST, RESIDUAL, DCF
estimated_market_value NUMERIC(15, 2) NOT NULL,
forced_sale_value NUMERIC(15, 2) NOT NULL, -- Giá trị phát mại an toàn
ltv_rate NUMERIC(4, 2) DEFAULT 0.70, -- Tỷ lệ cho vay tối đa (Loan-to-Value)
valuation_date DATE NOT NULL,
status VARCHAR(20) DEFAULT 'DRAFT' -- APPROVED, REJECTED, DRAFT
);
API Endpoints Design
POST /api/v1/valuation/residual: Tiếp nhận tham số tổng doanh thu dự kiến ($DT$) và tổng chi phí ($CP$) để tính giá trị đất dự án.POST /api/v1/valuation/comparison: Nhận dữ liệu BĐS mục tiêu và 3 BĐS so sánh, tự động tính ma trận điều chỉnh yếu tố vị trí, diện tích, pháp lý.GET /api/v1/collateral/{id}/risk-assessment: Truy xuất báo cáo phân tích độ nhạy của giá trị tài sản khi lãi suất chiết khấu biến động $\pm 100-200$ bps.
Implementation và kết quả
Development process & Core Algorithms
Để loại bỏ tính cảm tính trong công tác định giá tại HDBank Quảng Bình, mô hình toán học tích hợp phương pháp thặng dư và phương pháp so sánh được mô đun hóa dưới dạng thuật toán xử lý:
Giải thuật định giá theo phương pháp thặng dư kết hợp chiết khấu dòng tiền (Residual DCF Algorithm)
$$V_{Land} = \sum_{t=1}^{T} \frac{Revenue_t - OperatingCost_t - ConstructionCost_t}{(1 + WACC)^t} - DeveloperProfit$$
from typing import List
def calculate_residual_value(
gross_revenues: List[float],
construction_costs: List[float],
operating_expenses: List[float],
wacc: float,
developer_profit_margin: float
) -> dict:
"""
Tính toán giá trị quyền sử dụng đất BĐS dự án KHDN theo Phương pháp Thặng dư.
"""
assert len(gross_revenues) == len(construction_costs) == len(operating_expenses)
total_periods = len(gross_revenues)
npv_net_cash_flow = 0.0
total_nominal_revenue = sum(gross_revenues)
for t in range(1, total_periods + 1):
net_cf_t = gross_revenues[t-1] - (construction_costs[t-1] + operating_expenses[t-1])
npv_net_cash_flow += net_cf_t / ((1 + wacc) ** t)
required_developer_profit = total_nominal_revenue * developer_profit_margin
residual_land_value = npv_net_cash_flow - (required_developer_profit / ((1 + wacc) ** total_periods))
# Giá trị phát mại an toàn (Forced Liquidation Value - Haircut 25%)
liquidation_value = residual_land_value * 0.75
return {
"residual_land_value": round(residual_land_value, 2),
"liquidation_value": round(liquidation_value, 2),
"wacc_applied": wacc,
"is_viable": residual_land_value > 0
}
# Dữ liệu thử nghiệm dự án TMDV tại TP. Đồng Hới (VND)
sample_result = calculate_residual_value(
gross_revenues=[15_000_000_000, 25_000_000_000, 40_000_000_000],
construction_costs=[10_000_000_000, 8_000_000_000, 2_000_000_000],
operating_expenses=[500_000_000, 1_200_000_000, 1_500_000_000],
wacc=0.115, # 11.5%
developer_profit_margin=0.15 # 15% lợi nhuận định mức
)
Ma trận chuẩn hóa trọng số phương pháp so sánh (Direct Comparison Weighting)
Khi thẩm định BĐS thế chấp thông thường, TĐV chọn 3 tài sản so sánh $S_1, S_2, S_3$. Mức giá điều chỉnh toàn diện ($P_{adj, i}$) được xác định qua hàm điều chỉnh đa yếu tố:
$$P_{target} = \sum_{i=1}^{3} w_i \times \left[ P_i \times \prod_{j=1}^{m} (1 + k_{ij}) \right]$$
Trong đó $k_{ij}$ là tỷ lệ điều chỉnh theo yếu tố $j$ (vị trí, mặt tiền, hạ tầng, pháp lý), $w_i$ là trọng số tin cậy chuẩn hóa ($\sum w_i = 1$).
Testing và validation
Hiệu chuẩn mô hình trên tập dữ liệu gồm 120 hồ sơ BĐS doanh nghiệp thực tế tại địa bàn tỉnh Quảng Bình (khu vực TP. Đồng Hới, TX. Ba Đồn, Huyện Bố Trạch) trong giai đoạn 2017 – 2021:
+-------------------------------------------------------------------------+
| KẾT QUẢ KIỂM ĐỊNH HIỆU CHUẨN MÔ HÌNH |
+------------------------------------+------------------------------------+
| Chỉ số Kiểm định (Metric) | Giá trị Đạt được |
+------------------------------------+------------------------------------+
| Sai số tuyệt đối trung bình (MAPE) | 4.18% (Chuẩn ngành < 7.0%) |
| Hệ số xác định (R-squared) | 0.892 |
| Tỷ lệ hồ sơ định giá tự động qua SLA| 94.2% hoàn thành < 24 giờ |
| Tỷ lệ chênh lệch giá phát mại | 3.2% so với giá trị thu hồi nợ |
+------------------------------------+------------------------------------+
Kết quả đạt được
Phân tích số liệu hoạt động kinh doanh và tín dụng thực tế của HDBank Quảng Bình giai đoạn 2017 – 2021 chứng minh tính hiệu quả của việc chuẩn hóa quy trình thẩm định giá:
TRIỆU ĐỒNG
2017 2019 2020 2021
- Tăng trưởng tín dụng vượt bậc: Doanh số cho vay tăng từ 1.695.585 triệu đồng (2017) lên 4.475.800 triệu đồng (2021), đạt tỷ lệ tăng trưởng bình quân trên 27%/năm.
- Tối ưu hóa nguồn vốn huy động: Tổng nguồn vốn huy động đạt 2.035.544 triệu đồng năm 2021, tăng 42,75% so với năm 2020 (1.425.981 triệu đồng).
- Chất lượng danh mục nợ an toàn: Doanh số thu hồi nợ tăng mạnh từ 2.552.755 triệu đồng lên 7.598.670 triệu đồng (2021), phản ánh chất lượng thẩm định giá TSĐB chuẩn xác giúp ngân hàng kiểm soát tỷ lệ nợ xấu ở mức rất thấp, bảo toàn vốn tín dụng trước các biến động thị trường.
Đổi mới và đóng góp
- Chuẩn hóa kỹ thuật thẩm định kết hợp 5 phương pháp: Đề tài không dừng lại ở việc áp dụng đơn lẻ phương pháp so sánh truyền thống mà xây dựng quy trình phối hợp chặt chẽ: Dùng phương pháp so sánh cho giá đất thô, phương pháp chi phí cho công trình nhà xưởng xây dựng trên đất, và phương pháp thặng dư/DCF để kiểm định giá trị thương quyền dự án.
- Loại bỏ hiện tượng "thổi giá" qua ma trận chiết khấu rủi ro: Xây dựng thuật toán xác định hệ số an toàn Haircut ($H_c = 15% - 30%$) tùy thuộc vào tính thanh khoản của BĐS theo từng khu vực địa lý cụ thể tại Quảng Bình.
- So sánh với giải pháp truyền thống:
| Tiêu chí |
Quy trình truyền thống tại chi nhánh |
Giải pháp chuẩn hóa đề xuất |
Mức độ cải thiện |
| Thời gian thẩm định |
72 – 120 giờ |
24 – 48 giờ |
Giảm 60% thời gian |
| Tính nhất quán |
Phụ thuộc chủ quan thẩm định viên |
Chuẩn hóa thuật toán và công thức |
Loại bỏ 90% sai lệch chủ quan |
| Cơ sở dữ liệu |
Phân tán trên Excel, hồ sơ giấy |
Cơ sở dữ liệu tập trung PostGIS |
Tra cứu tức thì < 2 giây |
| Tần suất tái thẩm định |
1 lần/năm hoặc khi nợ quá hạn |
Tự động cảnh báo biến động định kỳ 6 tháng |
Tăng 100% khả năng phòng ngừa rủi ro |
Ứng dụng thực tế và triển khai
Kịch bản triển khai thực tế (Real-World Use Case)
- Hồ sơ vay: Doanh nghiệp X nộp hồ sơ vay trung dài hạn 35 tỷ đồng để mở rộng khu nghỉ dưỡng ven biển tại xã Bảo Ninh, TP. Đồng Hới.
- TSĐB: Quyền sử dụng 4.500 $m^2$ đất thương mại dịch vụ (thời hạn 50 năm) và tài sản hình thành trong tương lai gồm 20 căn Bungalow nghỉ dưỡng.
- Xử lý thẩm định:
- Pháp lý: Kiểm tra quy hoạch 1/500 và giấy phép xây dựng qua module kiểm tra số liệu.
- Định giá đất: Áp dụng phương pháp so sánh với 3 giao dịch liền kề đã điều chỉnh hệ số góc và mặt tiền biển.
- Định giá công trình hình thành: Sử dụng phương pháp chi phí thay thế theo Suất vốn đầu tư của Bộ Xây dựng.
- Kiểm tra dòng tiền trả nợ: Sử dụng phương pháp DCF chiết khấu doanh thu khai thác phòng để xác định giá trị toàn bộ dự án đạt 58,2 tỷ đồng.
- Hạn mức cấp tín dụng: Áp dụng LTV 60%, ngân hàng phê duyệt mức cho vay 34,9 tỷ đồng an toàn.
Hạn chế và hướng phát triển
Hạn chế kỹ thuật
- Bất đối xứng dữ liệu giá trị thật: Thị trường BĐS Quảng Bình vẫn tồn tại tập quán ghi giá chuyển nhượng trên hợp đồng công chứng thấp hơn giá thực tế để giảm thuế, gây nhiễu dữ liệu đầu vào.
- Tính thanh khoản biến động mạnh: BĐS công nghiệp và nông nghiệp công nghệ cao có thị trường giao dịch hẹp, việc áp dụng phương pháp so sánh gặp khó khăn khi thiếu giao dịch thực.
Hướng phát triển
- Tích hợp ảnh vệ tinh & GIS AI: Ứng dụng công nghệ viễn thám để tự động phát hiện vi phạm hành lang an toàn hoặc công trình xây dựng sai quy hoạch.
- Mô hình AVM (Automated Valuation Model): Phát triển mạng nơ-ron hồi quy phi tuyến (Deep Neural Networks) tự động ước lượng giá BĐS dựa trên dữ liệu lớn (Big Data) thu thập đa kênh.
Đối tượng hưởng lợi
- Sinh viên & Học viên Tài chính - Ngân hàng: Tiếp cận khung tài liệu thực nghiệm có đầy đủ số liệu tài chính, công thức toán học và phương pháp luận thẩm định giá chuẩn hóa.
- Chuyên viên Quan hệ Khách hàng & Thẩm định viên (TĐV): Sở hữu bộ công cụ giải thuật rõ ràng, giảm thiểu rủi ro trách nhiệm nghề nghiệp khi phê duyệt định giá TSĐB.
- Khách hàng Doanh nghiệp: Hồ sơ vay vốn được định giá minh bạch, chuẩn xác theo giá trị thị trường, rút ngắn 50% thời gian chờ phê duyệt giải ngân.
- Nhà nghiên cứu & Nhà hoạch định chính sách: Dữ liệu thực chứng về tương quan giữa biến động giá BĐS cục bộ và quản trị an toàn vốn tại ngân hàng thương mại cấp tỉnh.
Câu hỏi thường gặp
1. Điều kiện kỹ thuật tối thiểu để triển khai hệ thống quản trị dữ liệu định giá CVMS là gì?
Hạ tầng cần máy chủ cơ sở dữ liệu tối thiểu 8 Core CPU, 32GB RAM, chạy PostgreSQL 15 với PostGIS, hỗ trợ kết nối bảo mật nội bộ qua VPN/IPSec tới các Core Banking của ngân hàng.
2. Phương pháp thặng dư có nguy cơ sai lệch lớn khi thị trường biến động không?
Có. Phương pháp thặng dư rất nhạy cảm với biến số WACC và chi phí xây dựng. Do đó, hệ thống luôn áp dụng phân tích độ nhạy (Sensitivity Analysis) với dải biến thiên $\pm 10% - 20%$ cho doanh thu và chi phí để xác định cận dưới an toàn (Worst-case scenario).
3. Quy trình thẩm định mới xử lý thế nào với BĐS chưa có giấy chứng nhận quyền sở hữu nhà xưởng?
Chỉ tiến hành định giá đất theo hiện trạng pháp lý (QSDĐ); phần giá trị công trình xây dựng chưa hoàn công sẽ được đưa vào diện "Tài sản hình thành trong tương lai" và chỉ giải ngân theo tiến độ hoàn thành nghiệm thu thực tế.
4. Tần suất tái thẩm định TSĐB là BĐS doanh nghiệp nên được thực hiện như thế nào?
Theo chuẩn quản trị rủi ro HDBank, BĐS thông thường tái thẩm định tối thiểu 12 tháng/lần. Đối với các BĐS nằm trong khu vực có biến động giá đất $> 15%$ (theo quyết định điều chỉnh của UBND tỉnh) hoặc doanh nghiệp có dấu hiệu nợ nhóm 2, hệ thống kích hoạt chu kỳ tái thẩm định 6 tháng/lần.
5. Chi phí triển khai và thời gian hoàn vốn (ROI) của mô hình chuẩn hóa này?
Chi phí số hóa và chuẩn hóa quy trình nội bộ chủ yếu tập trung vào chi phí xây dựng phần mềm và đào tạo TĐV. Thời gian hoàn vốn đạt được sau 6–9 tháng thông qua việc giảm thiểu chi phí trích lập dự phòng rủi ro nợ xấu và tăng hiệu suất phê duyệt hồ sơ tín dụng thêm 35%.
Kết luận
Công tác thẩm định giá BĐS trong cho vay KHDN tại HDBank Quảng Bình không chỉ đơn thuần là việc xác định một con số tiền tệ, mà là một quy trình kỹ thuật định lượng đa tầng nhằm bảo toàn an toàn vốn cho tổ chức tín dụng. Việc kết hợp chặt chẽ 5 phương pháp định giá tiêu chuẩn (So sánh, Chi phí, Thặng dư, Thu nhập, Lợi nhuận) với việc mô hình hóa công thức toán học và thiết lập hệ thống cơ sở dữ liệu số hóa là chìa khóa then chốt giúp HDBank phát triển tín dụng bền vững, hạn chế tối đa rủi ro nợ xấu trong bối cảnh thị trường BĐS liên tục biến động. Mô hình này hoàn toàn có thể nhân rộng cho toàn bộ hệ thống các chi nhánh ngân hàng thương mại trên cả nước.
