Luận văn thạc sĩ về cải tiến hệ thống xếp hạng tín dụng khách hàng doanh nghiệp tại ngân hàng thương mại TNHH MTV Đại Dương

• Tác giả: Nguyễn Thị Thu Hương
• Người hướng dẫn: TS. Đinh Xuân Cường
• Trường học: Đại học Kinh tế - Đại học Quốc gia Hà Nội
• Chuyên ngành: Tài chính - Ngân hàng
• Đề tài: Cải Tiến Hệ Thống Xếp Hạng Tín Dụng Doanh Nghiệp Tại Ngân Hàng Đại Dương
• Loại tài liệu: luận văn thạc sĩ
• Năm xuất bản: 2019
• Địa điểm: Hà Nội

• LỜI CAM ĐOAN
• LỜI CẢM ƠN
• DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT
• DANH MỤC BẢNG BIỂU
• DANH MỤC HÌNH
• PHẦN MỞ ĐẦU
• 1. CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN VÀ CƠ SỞ LÝ LUẬN VỀ XẾP HẠNG TÍN DỤNG TRONG HOẠT ĐỘNG NGÂN HÀNG THƯƠNG MẠI
• 1.1. Tổng quan tình hình nghiên cứu
• 1.2. Cơ sở lý luận về tín dụng và rủi ro tín dụng trong quan hệ tín dụng của NHTM
• 1.3. Khái niệm về tín dụng Ngân hàng
• 1.4. Các hình thức tín dụng của NHTM
• 1.5. Rủi ro tín dụng trong hoạt động kinh doanh của NHTM
• 1.6. Hệ thống xếp hạng tín dụng doanh nghiệp của NHTM
• 1.7. Định nghĩa và mục đích xếp hạng tín dụng
• 1.8. Đối tượng xếp hạng tín dụng
• 1.9. Đặc điểm của xếp hạng tín dụng doanh nghiệp
• 1.10. Vai trò của XHTD doanh nghiệp
• 1.11. Hệ thống xếp hạng tín dụng doanh nghiệp
• 1.12. Các phương pháp XHTD cơ bản
• 1.13. Quy trình XHTD doanh nghiệp
• 1.14. Các chỉ tiêu được sử dụng để xếp hạng tín dụng doanh nghiệp
• 1.15. Thang xếp hạng tín dụng khách hàng
• 1.16. Các tiêu chí đánh giá hệ thống xếp hạng tín dụng doanh nghiệp
• 1.17. Các nhân tố ảnh hưởng đến XHTD Doanh nghiệp
• 2. CHƯƠNG 2: PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU VÀ THIẾT KẾ LUẬN VĂN
• 2.1. Thiết kế nghiên cứu khoa học
• 2.2. Phương pháp nghiên cứu
• 2.3. Phương pháp thu thập số liệu
• 2.4. Phương pháp trực quan
• 2.5. Phương pháp phân tích số liệu
• 2.6. Phương pháp suy luận
• 2.7. Phương pháp tổng hợp thông tin
• 2.8. Hệ thống các chỉ tiêu phân tích
• 3. CHƯƠNG 3: THỰC TRẠNG HỆ THỐNG XẾP HẠNG TÍN DỤNG KHÁCH HÀNG DOANH NGHIỆP TẠI NGÂN HÀNG THƯƠNG MẠI TRÁCH NHIỆM HỮU HẠN MỘT THÀNH VIÊN ĐẠI DƯƠNG
• 3.1. Khái quát về Ngân hàng TM TNHH MTV Đại Dương
• 3.2. Lịch sử hình thành và phát triển
• 3.3. Cơ cấu tổ chức
• 3.4. Tình hình hoạt động kinh doanh
• 3.5. Thực trạng hệ thống XHTD khách hàng doanh nghiệp của Ngân hàng TM TNHH MTV Đại Dương
• 3.5.1. Giới thiệu chung
• 3.5.2. Các thông tin được sử dụng để chấm điểm
• 3.5.3. Điều chỉnh hạng khách hàng
• 3.5.4. Luồng phê duyệt XHTD
• 3.5.5. Tần suất chấm điểm và XHTD khách hàng
• 3.5.6. Chi tiết hệ thống XHTD khách hàng Doanh nghiệp
• 3.5.7. Đánh giá về hệ thống XHTD KHDN của OceanBank
• 4. CHƯƠNG 4: HOÀN THIỆN HỆ THỐNG XẾP HẠNG TÍN DỤNG KHÁCH HÀNG DOANH NGHIỆP TẠI NGÂN HÀNG TM TNHH MTV ĐẠI DƯƠNG
• 4.1. Định hướng phát triển của OceanBank và yêu cầu phải hoàn thiện hệ thống XHTD khách hàng Doanh nghiệp
• 4.1.1. Định hướng phát triển của OceanBank
• 4.1.2. Định hướng Quản trị rủi ro tín dụng và hoàn thiện hệ thống XHTD Doanh nghiệp tại OceanBank
• 4.2. Giải pháp hoàn thiện hệ thống XHTD Doanh nghiệp
• 4.2.1. Về hoàn thiện quy trình xếp hạng
• 4.2.2. Về hoàn thiện mô hình xếp hạng
• 4.2.3. Về hoàn thiện tổng thể hệ thống XHTD
• 4.2.4. Giải pháp khác có liên quan
• 4.3. Một số kiến nghị
• 4.3.1. Kiến nghị đối với Bộ tài chính về việc hoàn thiện chuẩn mực kế toán
• 4.3.2. Kiến nghị đối với NHNN về việc phát triển nhanh và mạnh hơn hoạt động của Trung tâm thông tin tín dụng CIC
• DANH MỤC TÀI LIỆU THAM KHẢO
• PHỤ LỤC

I. Tổng quan về hệ thống xếp hạng tín dụng doanh nghiệp

Hệ thống xếp hạng tín dụng doanh nghiệp là một công cụ quan trọng trong việc đánh giá tín dụng doanh nghiệp tại các ngân hàng. Nó giúp ngân hàng xác định khả năng trả nợ của khách hàng, từ đó đưa ra quyết định cấp tín dụng hợp lý. Đánh giá tín dụng không chỉ dựa vào các chỉ tiêu tài chính mà còn cần xem xét các yếu tố phi tài chính như uy tín, lịch sử tín dụng và khả năng quản lý của doanh nghiệp. Việc xây dựng một hệ thống xếp hạng tín dụng hiệu quả sẽ giúp ngân hàng giảm thiểu rủi ro trong hoạt động cho vay, đồng thời nâng cao khả năng cạnh tranh trên thị trường. Theo nghiên cứu của Sommerville và Taffer (1995), nhiều tổ chức tài chính không áp dụng các hệ thống đánh giá dựa trên lý thuyết mà chủ yếu dựa vào thực tiễn. Điều này cho thấy sự cần thiết phải cải tiến quy trình xếp hạng tín dụng để phù hợp với thực tế tại Việt Nam.

1.1. Định nghĩa và mục đích xếp hạng tín dụng

Xếp hạng tín dụng là quá trình đánh giá khả năng trả nợ của doanh nghiệp dựa trên các chỉ tiêu tài chính và phi tài chính. Mục đích của việc xếp hạng này là để cung cấp thông tin cho ngân hàng trong việc ra quyết định cấp tín dụng. Hệ thống xếp hạng tín dụng giúp ngân hàng phân loại khách hàng thành các nhóm khác nhau, từ đó áp dụng các chính sách tín dụng phù hợp. Việc này không chỉ giúp ngân hàng quản lý rủi ro mà còn tạo điều kiện cho doanh nghiệp tiếp cận nguồn vốn một cách dễ dàng hơn. Theo TS. Phạm Huy Hùng, hệ thống xếp hạng tín dụng nội bộ là yếu tố quyết định đến sự thành công trong hoạt động kinh doanh của ngân hàng.

II. Thực trạng hệ thống xếp hạng tín dụng tại ngân hàng Đại Dương

Ngân hàng TM TNHH MTV Đại Dương đã triển khai hệ thống xếp hạng tín dụng cho khách hàng doanh nghiệp, tuy nhiên, hệ thống này vẫn còn nhiều hạn chế. Các chỉ tiêu được sử dụng để chấm điểm chưa đầy đủ và chưa phản ánh chính xác tình hình tài chính của doanh nghiệp. Hệ thống hiện tại chủ yếu dựa vào cảm tính của cán bộ tín dụng, dẫn đến việc đánh giá không đồng nhất và thiếu chính xác. Theo báo cáo, tỷ lệ nợ xấu tại ngân hàng vẫn ở mức cao, cho thấy sự cần thiết phải cải tiến quy trình xếp hạng tín dụng. Việc điều chỉnh hạng khách hàng và luồng phê duyệt cũng cần được xem xét lại để đảm bảo tính minh bạch và hiệu quả trong việc quản lý rủi ro tín dụng.

2.1. Các chỉ tiêu đánh giá hệ thống xếp hạng tín dụng

Các chỉ tiêu đánh giá trong hệ thống xếp hạng tín dụng của ngân hàng Đại Dương hiện tại bao gồm các yếu tố tài chính như doanh thu, lợi nhuận, và tỷ lệ nợ. Tuy nhiên, các yếu tố phi tài chính như uy tín doanh nghiệp, khả năng quản lý và lịch sử tín dụng chưa được chú trọng. Điều này dẫn đến việc đánh giá không toàn diện và có thể bỏ sót những rủi ro tiềm ẩn. Để cải thiện, ngân hàng cần xây dựng một bộ chỉ tiêu đánh giá đa dạng hơn, bao gồm cả các yếu tố phi tài chính, nhằm nâng cao độ chính xác trong việc xếp hạng tín dụng doanh nghiệp.

III. Giải pháp hoàn thiện hệ thống xếp hạng tín dụng

Để hoàn thiện hệ thống xếp hạng tín dụng tại ngân hàng Đại Dương, cần thực hiện một số giải pháp cụ thể. Đầu tiên, ngân hàng cần cải tiến quy trình xếp hạng tín dụng bằng cách áp dụng các phương pháp đánh giá hiện đại, như mô hình Altman Z-Score, để đánh giá khả năng phá sản của doanh nghiệp. Thứ hai, cần xây dựng một hệ thống thông tin tín dụng mạnh mẽ, giúp thu thập và phân tích dữ liệu một cách hiệu quả. Cuối cùng, ngân hàng cần đào tạo cán bộ tín dụng để nâng cao năng lực đánh giá và quản lý rủi ro tín dụng. Việc này không chỉ giúp ngân hàng giảm thiểu rủi ro mà còn nâng cao uy tín và khả năng cạnh tranh trên thị trường.

3.1. Định hướng phát triển của ngân hàng Đại Dương

Ngân hàng Đại Dương cần xác định rõ định hướng phát triển trong tương lai, tập trung vào việc cải thiện chất lượng dịch vụ và nâng cao hiệu quả quản lý rủi ro tín dụng. Định hướng này không chỉ giúp ngân hàng tồn tại và phát triển bền vững mà còn tạo điều kiện thuận lợi cho doanh nghiệp tiếp cận nguồn vốn. Việc hoàn thiện hệ thống xếp hạng tín dụng sẽ là một trong những yếu tố quan trọng trong chiến lược phát triển của ngân hàng, giúp nâng cao khả năng cạnh tranh và đáp ứng nhu cầu của thị trường.

Tổng quan nghiên cứu

Hoạt động tín dụng chiếm tỷ trọng cao nhất trong cơ cấu tài sản của các ngân hàng thương mại, đồng thời là nguồn sinh lợi chính nhưng cũng tiềm ẩn nhiều rủi ro nhất. Tại Việt Nam, trong giai đoạn 2015-2018, các ngân hàng thương mại, đặc biệt là Ngân hàng TM TNHH MTV Đại Dương (OceanBank), đã trải qua nhiều khó khăn do tỷ lệ nợ xấu và nợ quá hạn ở mức cao, ảnh hưởng trực tiếp đến sự phát triển bền vững của ngân hàng. Việc thắt chặt điều kiện cấp tín dụng nhằm đảm bảo an toàn vốn đã gây ra tác động tiêu cực đến nền kinh tế, đặc biệt khi chưa có công cụ phân loại khách hàng doanh nghiệp một cách chính xác. Do đó, hoàn thiện hệ thống xếp hạng tín dụng khách hàng doanh nghiệp là nhu cầu cấp thiết nhằm nâng cao hiệu quả quản trị rủi ro tín dụng, giảm thiểu tổn thất và hỗ trợ phát triển kinh doanh.

Mục tiêu nghiên cứu tập trung vào việc làm rõ cơ sở lý luận về xếp hạng tín dụng doanh nghiệp, phân tích thực trạng hệ thống xếp hạng tín dụng tại OceanBank, từ đó đề xuất các giải pháp hoàn thiện hệ thống này phù hợp với điều kiện thực tế. Phạm vi nghiên cứu giới hạn tại OceanBank trong giai đoạn 2015-2018, tập trung vào khách hàng doanh nghiệp. Nghiên cứu có ý nghĩa quan trọng trong việc nâng cao chất lượng quản trị rủi ro tín dụng, góp phần giảm tỷ lệ nợ xấu và tăng cường sự ổn định tài chính của ngân hàng, đồng thời hỗ trợ phát triển kinh tế thông qua việc phân loại khách hàng chính xác và hiệu quả.

Cơ sở lý thuyết và phương pháp nghiên cứu

Khung lý thuyết áp dụng

Luận văn dựa trên các lý thuyết và mô hình xếp hạng tín dụng hiện đại, bao gồm:

• Lý thuyết rủi ro tín dụng: Định nghĩa rủi ro tín dụng là khả năng xảy ra tổn thất do khách hàng không thực hiện hoặc không có khả năng thực hiện nghĩa vụ trả nợ theo cam kết. Rủi ro tín dụng được phân loại thành rủi ro giao dịch (lựa chọn, bảo đảm, kiểm soát) và rủi ro danh mục (cá biệt, tập trung).

• Mô hình chỉ số Z-Score của Altman: Sử dụng các chỉ tiêu tài chính như vốn luân chuyển, lợi nhuận để lại, EBIT, giá trị thị trường vốn cổ phần để dự báo nguy cơ phá sản doanh nghiệp. Mô hình này được điều chỉnh phù hợp với đặc thù doanh nghiệp Việt Nam.

• Mô hình định giá quyền chọn và mô hình KMV: Đánh giá xác suất vỡ nợ dựa trên biến động giá trị tài sản doanh nghiệp và khoảng cách đến vỡ nợ (Distance to Default), giúp dự báo rủi ro tín dụng một cách chính xác hơn.

• Phương pháp thống kê và phương pháp chuyên gia: Kết hợp phân tích định lượng và định tính để đánh giá toàn diện năng lực tài chính và phi tài chính của khách hàng doanh nghiệp.

Các khái niệm chính bao gồm: xếp hạng tín dụng (Credit Rating), xác suất vỡ nợ (Probability of Default - PD), tỷ lệ tổn thất dự kiến (Loss Given Default - LGD), số dư nợ rủi ro (Exposure at Default - EAD), tổn thất dự kiến (Expected Loss - EL), và tổn thất ngoài dự kiến (Unexpected Loss - UL).

Phương pháp nghiên cứu

Nghiên cứu sử dụng phương pháp tổng hợp, phân tích, so sánh và thống kê dựa trên số liệu thực tế từ OceanBank giai đoạn 2015-2018. Cỡ mẫu nghiên cứu bao gồm toàn bộ hồ sơ tín dụng khách hàng doanh nghiệp tại ngân hàng trong khoảng thời gian này. Phương pháp chọn mẫu là phương pháp phi xác suất, tập trung vào các khách hàng doanh nghiệp có hồ sơ tín dụng đầy đủ và được xếp hạng.

Nguồn dữ liệu chính gồm: báo cáo tài chính, báo cáo kết quả hoạt động kinh doanh, báo cáo thường niên, các tài liệu quản trị rủi ro tín dụng, quy trình và quy định về xếp hạng tín dụng tại OceanBank. Ngoài ra, dữ liệu được bổ sung từ các cuộc khảo sát, phỏng vấn cán bộ tín dụng và các tài liệu nghiên cứu trong nước.

Phân tích dữ liệu sử dụng các công cụ thống kê mô tả, hồi quy logistic, kiểm định Gini, PSI và Kolmogorov-Smirnov để đánh giá khả năng phân biệt và ổn định của mô hình xếp hạng tín dụng. Timeline nghiên cứu kéo dài từ tháng 1/2018 đến tháng 12/2019, bao gồm các giai đoạn thu thập dữ liệu, phân tích, đề xuất giải pháp và hoàn thiện luận văn.

Kết quả nghiên cứu và thảo luận

Những phát hiện chính

1. Thực trạng hệ thống xếp hạng tín dụng tại OceanBank còn nhiều hạn chế: Hệ thống hiện tại chủ yếu dựa vào đánh giá chủ quan của cán bộ tín dụng, chưa có sự đồng bộ và cập nhật thường xuyên. Tỷ lệ nợ xấu giai đoạn 2015-2018 duy trì ở mức khoảng 3-4%, cao hơn mức trung bình ngành là 2,5%, phản ánh hiệu quả quản trị rủi ro chưa tối ưu.

2. Mô hình xếp hạng tín dụng chưa tận dụng đầy đủ các chỉ tiêu tài chính và phi tài chính: Việc thu thập và xử lý thông tin phi tài chính như năng lực quản lý, môi trường kinh doanh còn hạn chế, dẫn đến việc đánh giá rủi ro chưa toàn diện. Kết quả kiểm định mô hình cho thấy hệ số Gini đạt khoảng 0.65, chưa đạt mức tốt (trên 0.7) để phân biệt rõ ràng khách hàng tốt và xấu.

3. Quy trình xếp hạng tín dụng chưa được chuẩn hóa và thiếu cơ chế kiểm định định kỳ: Việc cập nhật kết quả xếp hạng không thường xuyên, chỉ khoảng 1-2 lần mỗi năm, trong khi biến động tài chính của doanh nghiệp có thể xảy ra nhanh chóng. Điều này làm giảm tính kịp thời và chính xác của hệ thống.

4. Ứng dụng công nghệ thông tin trong quản lý xếp hạng tín dụng còn yếu: Phần mềm hỗ trợ chưa đáp ứng được yêu cầu về tốc độ xử lý, bảo mật và tích hợp với hệ thống core banking. Điều này gây khó khăn trong việc lưu trữ, phân tích và báo cáo dữ liệu khách hàng.

Thảo luận kết quả

Nguyên nhân chính của những hạn chế trên xuất phát từ việc thiếu một hệ thống xếp hạng tín dụng nội bộ đồng bộ, khoa học và cập nhật liên tục. So với các nghiên cứu trong nước và quốc tế, OceanBank còn chưa áp dụng triệt để các mô hình định lượng như Z-Score hay mô hình KMV, cũng như chưa kết hợp hiệu quả giữa phương pháp chuyên gia và phương pháp thống kê.

Việc thiếu dữ liệu phi tài chính và quy trình kiểm định định kỳ làm giảm khả năng dự báo rủi ro tín dụng, dẫn đến tỷ lệ nợ xấu cao hơn mức trung bình ngành. Bên cạnh đó, hạn chế về công nghệ thông tin cũng ảnh hưởng đến hiệu quả vận hành hệ thống xếp hạng.

Kết quả nghiên cứu cho thấy, việc hoàn thiện hệ thống xếp hạng tín dụng khách hàng doanh nghiệp tại OceanBank không chỉ giúp giảm thiểu rủi ro tín dụng mà còn nâng cao năng lực cạnh tranh, thu hút khách hàng tốt và hỗ trợ phát triển kinh doanh bền vững. Dữ liệu có thể được trình bày qua biểu đồ tỷ lệ nợ xấu theo từng năm, bảng so sánh điểm Gini của các mô hình xếp hạng, và sơ đồ quy trình xếp hạng tín dụng hiện tại và đề xuất.

Đề xuất và khuyến nghị

1. Xây dựng và chuẩn hóa quy trình xếp hạng tín dụng nội bộ: Thiết lập quy trình rõ ràng, minh bạch, bao gồm các bước thu thập, phân tích, chấm điểm, xếp hạng và kiểm định định kỳ. Mục tiêu hoàn thiện trong vòng 12 tháng, do Ban Quản trị rủi ro phối hợp với các phòng ban liên quan thực hiện.

2. Áp dụng mô hình xếp hạng tín dụng kết hợp định lượng và định tính: Sử dụng mô hình Z-Score điều chỉnh phù hợp với đặc thù doanh nghiệp Việt Nam, kết hợp với đánh giá chuyên gia để bổ sung các yếu tố phi tài chính. Mục tiêu nâng hệ số Gini lên trên 0.75 trong 18 tháng tới.

3. Đầu tư nâng cấp hệ thống công nghệ thông tin hỗ trợ xếp hạng tín dụng: Phát triển phần mềm tích hợp với hệ thống core banking, đảm bảo tốc độ xử lý nhanh, bảo mật cao và khả năng lưu trữ dữ liệu lớn. Thời gian thực hiện dự kiến 24 tháng, do Ban Công nghệ thông tin chủ trì.

4. Tăng cường đào tạo và nâng cao năng lực cán bộ tín dụng: Tổ chức các khóa đào tạo chuyên sâu về quản trị rủi ro tín dụng, kỹ năng phân tích tài chính và sử dụng phần mềm xếp hạng. Mục tiêu hoàn thành đào tạo cho 100% cán bộ tín dụng trong 6 tháng.

5. Thiết lập cơ chế giám sát, rà soát và cập nhật hệ thống xếp hạng tín dụng: Định kỳ đánh giá hiệu quả mô hình, cập nhật tham số và điều chỉnh quy trình theo biến động thị trường và quy định pháp luật. Thực hiện hàng năm, do Ban Kiểm soát nội bộ và Ban Quản trị rủi ro phối hợp thực hiện.

Đối tượng nên tham khảo luận văn

1. Cán bộ quản lý và nhân viên phòng Quản trị rủi ro tín dụng tại các ngân hàng thương mại: Nghiên cứu giúp nâng cao hiệu quả quản lý rủi ro tín dụng, áp dụng mô hình xếp hạng tín dụng nội bộ phù hợp với thực tế Việt Nam.

2. Các nhà hoạch định chính sách và cơ quan quản lý nhà nước trong lĩnh vực ngân hàng: Tham khảo để hoàn thiện khung pháp lý, quy định về quản trị rủi ro tín dụng và hỗ trợ phát triển hệ thống xếp hạng tín dụng nội bộ tại các tổ chức tín dụng.

3. Các nhà nghiên cứu, học viên cao học chuyên ngành Tài chính - Ngân hàng: Cung cấp cơ sở lý thuyết, phương pháp nghiên cứu và phân tích thực tiễn về xếp hạng tín dụng doanh nghiệp trong ngân hàng thương mại Việt Nam.

4. Doanh nghiệp khách hàng vay vốn tại ngân hàng: Hiểu rõ hơn về tiêu chí đánh giá tín dụng, từ đó cải thiện năng lực tài chính và quản trị để nâng cao xếp hạng tín dụng, tạo điều kiện thuận lợi trong tiếp cận nguồn vốn.

Câu hỏi thường gặp

1. Xếp hạng tín dụng khách hàng doanh nghiệp là gì?
   Xếp hạng tín dụng là đánh giá năng lực tài chính và khả năng trả nợ của doanh nghiệp dựa trên các chỉ tiêu tài chính và phi tài chính, nhằm xác định mức độ rủi ro tín dụng. Ví dụ, mô hình Z-Score sử dụng các chỉ số tài chính để dự báo nguy cơ phá sản.

2. Tại sao cần hoàn thiện hệ thống xếp hạng tín dụng tại ngân hàng?
   Hệ thống hoàn thiện giúp phân loại khách hàng chính xác, giảm tỷ lệ nợ xấu, nâng cao hiệu quả quản trị rủi ro và tăng khả năng cạnh tranh của ngân hàng. Thực tế tại OceanBank cho thấy hệ thống hiện tại còn nhiều hạn chế, ảnh hưởng đến hiệu quả hoạt động.

3. Phương pháp nào được sử dụng để xây dựng hệ thống xếp hạng tín dụng?
   Kết hợp phương pháp thống kê (như mô hình Z-Score, hồi quy logistic) và phương pháp chuyên gia để đánh giá toàn diện các yếu tố tài chính và phi tài chính. Việc này giúp tăng độ chính xác và khách quan trong xếp hạng.

4. Làm thế nào để đánh giá hiệu quả của mô hình xếp hạng tín dụng?
   Sử dụng các chỉ số như hệ số Gini, PSI và kiểm định Kolmogorov-Smirnov để đo lường khả năng phân biệt khách hàng tốt và xấu, cũng như độ ổn định của mô hình qua thời gian.

5. Ai là người chịu trách nhiệm chính trong việc hoàn thiện hệ thống xếp hạng tín dụng?
   Ban Quản trị rủi ro tín dụng phối hợp với các phòng ban liên quan như phòng Tín dụng, Công nghệ thông tin và Kiểm soát nội bộ chịu trách nhiệm xây dựng, vận hành và giám sát hệ thống xếp hạng tín dụng.

Kết luận

• Hoàn thiện hệ thống xếp hạng tín dụng khách hàng doanh nghiệp tại OceanBank là giải pháp thiết yếu để giảm thiểu rủi ro tín dụng và nâng cao hiệu quả hoạt động ngân hàng trong giai đoạn 2015-2018.
• Nghiên cứu đã làm rõ cơ sở lý luận, phân tích thực trạng và đề xuất các giải pháp cụ thể về quy trình, mô hình, công nghệ và nhân lực.
• Việc áp dụng mô hình kết hợp định lượng và định tính, cùng với đầu tư công nghệ thông tin, sẽ nâng cao khả năng dự báo và phân loại rủi ro tín dụng.
• Cần thiết lập cơ chế giám sát, rà soát và cập nhật định kỳ để đảm bảo hệ thống xếp hạng tín dụng luôn phù hợp với biến động thị trường và quy định pháp luật.
• Khuyến nghị các bên liên quan nhanh chóng triển khai các giải pháp đề xuất trong vòng 1-2 năm tới nhằm đảm bảo sự phát triển bền vững của ngân hàng và hỗ trợ nền kinh tế.

Hành động tiếp theo là tổ chức các hội thảo chuyên sâu để phổ biến kết quả nghiên cứu và phối hợp triển khai các giải pháp hoàn thiện hệ thống xếp hạng tín dụng tại OceanBank và các ngân hàng thương mại khác.