Giới thiệu dự án
Hoạt động tín dụng bán lẻ (Retail Banking) đóng vai trò huyết mạch trong chiến lược chuyển dịch cơ cấu doanh thu của các ngân hàng thương mại hiện đại. Tại Việt Nam, với quy mô dân số vượt 100 triệu người cùng sự gia tăng nhanh chóng của tầng lớp trung lưu, dư nợ cho vay khách hàng cá nhân (KHCN) chiếm tỷ trọng từ 45% đến 50% trong tổng tín dụng toàn hệ thống. Tuy nhiên, thị trường giai đoạn 2019–2021 ghi nhận những biến động vĩ mô phức tạp do tác động của đại dịch COVID-19, chu kỳ thắt chặt tiền tệ và nguy cơ gia tăng nợ xấu (NPL - Non-Performing Loans).
Khóa luận tốt nghiệp chuyên ngành Tài chính Doanh nghiệp tại Học viện Chính sách và Phát triển tập trung giải quyết bài toán: "Đánh giá hoạt động cho vay khách hàng cá nhân tại Ngân hàng TNHH MTV Shinhan Việt Nam – Chi nhánh Phạm Hùng". Đề tài phân tích toàn diện các nút thắt trong công tác thẩm định tín dụng, cấu trúc danh mục nợ, và năng lực kiểm soát rủi ro của ngân hàng 100% vốn nước ngoài tại phân khúc bán lẻ cạnh tranh cao.
+-----------------------------------------------------------------------------------+
| MỤC TIÊU VÀ PHẠM VI NGHIÊN CỨU |
+-----------------------------------------------------------------------------------+
| 1. Hệ thống hóa cơ sở lý luận tín dụng KHCN theo Thông tư 39/2016 & 11/2021/TT-NHNN|
| 2. Đo lường định lượng dư nợ, cơ cấu kỳ hạn, tài sản bảo đảm giai đoạn 2019-2021 |
| 3. Nhận diện rủi ro bất cân xứng thông tin và điểm nghẽn quy trình thẩm định 5 bước|
| 4. Xây dựng ma trận giải pháp nâng cấp mô hình xếp hạng tín dụng nội bộ |
+-----------------------------------------------------------------------------------+
Mục tiêu nghiên cứu cụ thể
- Hệ thống hóa khung lý luận: Chuẩn hóa các khái niệm, quy trình cấp tín dụng, phân loại nợ theo quy định của Ngân hàng Nhà nước (NHNN) Việt Nam.
- Khảo sát định lượng thực trạng: Phân tích dữ liệu tài chính 3 năm (2019–2021) về quy mô huy động vốn, dư nợ KHCN, dư nợ khách hàng doanh nghiệp (KHDN), phân bổ nợ theo kỳ hạn, mục đích vay và tình hình nợ quá hạn (NQH).
- Đánh giá hiệu quả kinh doanh tín dụng: Đo lường đóng góp của mảng cho vay cá nhân vào tổng thu nhập từ lãi (287,30 tỷ VNĐ năm 2019) và lợi nhuận ròng của chi nhánh.
- Đề xuất mô hình tối ưu hóa: Đưa ra khung giải pháp quản trị rủi ro tín dụng, mở rộng tệp khách hàng định danh qua bảng lương và nâng cao chất lượng thẩm định tự động.
Phạm vi và Giới hạn nghiên cứu
- Không gian: Ngân hàng TNHH MTV Shinhan Việt Nam – Chi nhánh Phạm Hùng (Tòa nhà Keangnam Landmark 72, Mễ Trì, Nam Từ Liêm, Hà Nội).
- Thời gian: Chuỗi số liệu tài chính, báo cáo lưu chuyển tiền tệ và danh mục phân loại nợ từ năm 2019 đến năm 2021.
- Giới hạn nghiệp vụ: Tập trung chuyên sâu vào phân khúc KHCN (cho vay tiêu dùng tín chấp, cho vay thế chấp mua nhà/xe), không mở rộng sang các công cụ phái sinh phức tạp của khối doanh nghiệp FDI.
Phân tích và thiết kế giải pháp
Phân tích hiện trạng
Tại thị trường tín dụng bán lẻ khu vực Hà Nội, Shinhan Bank cạnh tranh trực tiếp với hai nhóm đối thủ: Ngân hàng TMCP nội địa (Techcombank, VPBank) và Ngân hàng 100% vốn nước ngoài (Standard Chartered, HSBC).
| Tiêu chí so sánh |
Ngân hàng TMCP Nội địa |
Ngân hàng Nước ngoài đối thủ |
Shinhan Bank - CN Phạm Hùng |
| Lãi suất cho vay tín chấp |
18% – 25%/năm (Thả nổi cao) |
14% – 20%/năm (Chọn lọc khắt khe) |
18% – 38%/năm (Phân tầng theo điểm tín dụng) |
| Tỷ lệ LTV tối đa (Thế chấp) |
70% – 80% giá trị định giá |
70% giá trị tài sản |
70% – 100% (Tùy danh mục tài sản thế chấp) |
| Thời hạn vay thế chấp |
Tối đa 25 năm |
Tối đa 20 - 25 năm |
Tối đa 20 – 35 năm |
| Thời gian phê duyệt hồ sơ |
24h – 48h (Tự động hóa cao) |
3 – 5 ngày làm việc |
1 – 3 ngày làm việc |
| Biểu phí tất toán trước hạn |
1% – 3% dư nợ còn lại |
2% – 4% dư nợ còn lại |
Phân tầng: <12 thg: 6%; 12-18 thg: 4%; >24 thg: 2% |
Ma trận ưu tiên yêu cầu nghiệp vụ (MoSCoW)
- Must-have: Tự động tra cứu lịch sử nợ xấu từ Trung tâm Thông tin Tín dụng Quốc gia (CIC); Kiểm soát tỷ lệ nợ trên thu nhập (DTI - Debt-to-Income $\le 55%$).
- Should-have: Tích hợp hệ thống tính phí phạt trả nợ trước hạn tự động theo thời gian giải ngân thực tế ($6% \rightarrow 4% \rightarrow 3% \rightarrow 2%$).
- Could-have: Kết nối eKYC định danh dữ liệu công dân qua chip CCCD để rút ngắn thời gian lập hồ sơ.
- Won't-have: Tự động cấp tín dụng không có chứng từ chứng minh thu nhập hợp pháp đối với các khoản vay trên 100 triệu VNĐ.
Thiết kế hệ thống
Để chuẩn hóa quy trình cấp tín dụng bán lẻ, kiến trúc luồng dữ liệu và hệ thống chấm điểm tín dụng được xây dựng trên nền tảng Core Banking T24 kết hợp mô hình phân tích rủi ro tự động:
+---------------------------------------------------------------------------------+
| KIẾN TRÚC HỆ THỐNG XỬ LÝ TÍN DỤNG KHCN |
+---------------------------------------------------------------------------------+
| [Data Ingestion] -> eKYC Engine | Bảng lương sao kê | Tra cứu CIC API |
| [Underwriting Engine] -> Credit Scoring Model v2.4 (Python 3.10 / Scikit-Learn) |
| [Database Layer] -> Oracle Financial Services / MS SQL Server 2019 |
| [Core Banking] -> Temenos T24 Enterprise v18.0 |
| [Security Standard] -> AES-256 Data Encryption | PCI-DSS Compliance |
+---------------------------------------------------------------------------------+
Cấu trúc bảng cơ sở dữ liệu tín dụng (Schema SQL DDL)
CREATE TABLE Retail_Loan_Application (
ApplicationID VARCHAR(36) PRIMARY KEY,
CustomerID VARCHAR(20) NOT NULL,
CustomerAge INT CHECK (CustomerAge >= 21 AND CustomerAge <= 58),
MonthlyIncome DECIMAL(18, 2) CHECK (MonthlyIncome >= 4000000),
LoanAmount DECIMAL(18, 2) NOT NULL,
LoanTermMonths INT NOT NULL,
LoanType VARCHAR(20) CHECK (LoanType IN ('UNSECURED', 'MORTGAGE', 'AUTO')),
CollateralValue DECIMAL(18, 2) DEFAULT 0,
LTV_Ratio DECIMAL(5, 2),
DTI_Ratio DECIMAL(5, 2),
CIC_Group INT CHECK (CIC_Group BETWEEN 1 AND 5),
ApprovalLevel VARCHAR(20) CHECK (ApprovalLevel IN ('CAD', 'MANAGER', 'HEAD_OPS')),
ApprovalStatus VARCHAR(15) DEFAULT 'PENDING',
CreatedAt TIMESTAMP DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP
);
Thiết kế API Thẩm định tự động (Underwriting RESTful Endpoint)
- Endpoint:
POST /api/v1/credit/retail-underwrite
- Payload Request:
{
"customer_id": "SHB-VN-710340",
"monthly_net_income": 25000000,
"requested_amount": 180000000,
"tenor_months": 36,
"monthly_debt_obligations": 3500000,
"cic_status_group": 1,
"collateral_valuation": 0
}
{
"evaluation_code": "APPROVED_STAGE_1",
"dti_calculated": 0.34,
"risk_score": 785,
"routed_approval_authority": "DEPUTY_OR_REGULAR_MANAGER",
"max_allowable_unsecured_quota": 300000000,
"applied_interest_rate_apr": 0.195
}
Methodology
Nghiên cứu ứng dụng phương pháp kết hợp giữa thống kê kinh tế lượng và khung phân tích rủi ro tín dụng ngân hàng:
- Thu thập dữ liệu thứ cấp: Trích xuất dữ liệu từ bảng cân đối kế toán, báo cáo kết quả hoạt động kinh doanh, báo cáo phân loại nợ theo Thông tư 11/2021/TT-NHNN và Thông tư 39/2016/TT-NHNN tại Shinhan Bank – CN Phạm Hùng.
- Phân tích định lượng (Quantitative Analysis): Đánh giá tốc độ tăng trưởng liên hoàn, tỷ trọng cơ cấu dư nợ theo thời gian ($g = \frac{Y_t - Y_{t-1}}{Y_{t-1}} \times 100%$).
- Đánh giá rủi ro (Risk Assessment): Phân tích độ nhạy của danh mục nợ đối với biến động lãi suất và tỷ lệ trích lập dự phòng theo 5 nhóm nợ.
Implementation và kết quả
Development process
Quá trình thẩm định và cấp tín dụng tại chi nhánh tuân thủ thuật toán ma trận rủi ro và công thức kiểm soát hệ số an toàn vốn:
$$\text{DTI} = \frac{\text{Tổng nghĩa vụ trả nợ hàng tháng}}{\text{Thu nhập ròng hàng tháng xác thực}} \times 100% \le 55%$$
$$\text{LTV} = \frac{\text{Giá trị khoản vay đề nghị}}{\text{Giá trị định giá của TSĐB}} \times 100% \le 70% - 100%$$
Thuật toán tính điểm tín dụng nội bộ (Python Implementation)
import numpy as np
def evaluate_retail_credit_risk(age, income, loan_amt, tenor, existing_debt, cic_group, collateral_val):
"""
Hệ thống đánh giá rủi ro và phân quyền phê duyệt tín dụng KHCN
Chuẩn áp dụng tại Shinhan Bank - CN Phạm Hùng
"""
if age < 21 or age > 58:
return {"decision": "REJECT", "reason": "Không đáp ứng điều kiện độ tuổi quy định"}
if income < 4_000_000:
return {"decision": "REJECT", "reason": "Thu nhập dưới ngưỡng tối thiểu 4 triệu VNĐ"}
if cic_group > 2:
return {"decision": "REJECT", "reason": f"Lịch sử nợ xấu CIC nhóm {cic_group}"}
monthly_payment = (loan_amt / tenor) + (loan_amt * 0.18 / 12)
dti = (monthly_payment + existing_debt) / income
if dti > 0.55:
return {"decision": "REJECT", "reason": f"Hệ số DTI {dti:.2%} vượt ngưỡng an toàn 55%"}
# Phân cấp phê duyệt theo hạn mức quy định của ngân hàng
if loan_amt <= 150_000_000:
approver = "Chuyên gia phê duyệt (CAD)"
elif loan_amt <= 250_000_000:
approver = "Phó phòng / Trưởng phòng Thẩm định"
else:
approver = "Người đứng đầu phòng vận hành KHCN"
return {
"decision": "ACCEPT",
"dti_ratio": round(dti, 4),
"approval_authority": approver,
"recommended_limit": min(loan_amt, income * 15)
}
# Thực thi kiểm thử khoản vay
test_case = evaluate_retail_credit_risk(
age=29, income=20_000_000, loan_amt=140_000_000,
tenor=24, existing_debt=1_000_000, cic_group=1, collateral_val=0
)
print(test_case)
Testing và validation
Danh mục tín dụng được kiểm thử thông qua các kịch bản áp lực (Stress-testing) trên tập dữ liệu lịch sử nợ quá hạn và nợ xấu giai đoạn biến động 2020–2021:
- Kiểm định dữ liệu CIC: 100% hồ sơ giải ngân không phát sinh nợ nhóm 3 đến nhóm 5 tại thời điểm cấp tín dụng.
- Stress-testing biến động thu nhập: Giả định thu nhập khách hàng sụt giảm 20% do gián đoạn kinh doanh, mô hình phân cấp phê duyệt 3 tầng vẫn giữ tỷ lệ nợ xấu ở mức an toàn dưới 2.0%.
Kết quả đạt được
Giai đoạn 2019–2021 ghi nhận sự tăng trưởng vượt bậc trong hoạt động bán lẻ tại Shinhan Bank – Chi nhánh Phạm Hùng, đóng vai trò bù đắp sự sụt giảm của khối khách hàng doanh nghiệp.
Bảng tổng hợp kết quả hoạt động kinh doanh tín dụng (2019 – 2021)
(Đơn vị: Tỷ đồng)
| Chỉ tiêu tài chính |
Năm 2019 |
Năm 2020 |
Năm 2021 |
So sánh 2020/2019 |
So sánh 2021/2020 |
| Tổng vốn huy động |
635,556 |
721,350 |
812,420 |
+13,50% |
+12,62% |
| Dư nợ cho vay KHCN |
308,532 |
349,221 |
376,350 |
+13,18% |
+7,77% |
| Dư nợ cho vay KHDN |
480,120 |
440,480 |
445,890 |
-8,25% |
+1,23% |
| Tổng dư nợ cho vay |
788,652 |
789,701 |
822,240 |
+0,13% |
+4,12% |
| Tỷ trọng dư nợ KHCN/Tổng nợ |
39,12% |
44,22% |
45,77% |
+5,10% |
+1,55% |
| Tổng doanh thu hoạt động |
342,766 |
341,204 |
381,136 |
-0,45% |
+12,57% |
| - Thu nhập từ lãi |
287,300 |
285,120 |
318,450 |
-0,76% |
+11,69% |
| - Thu nhập từ phí dịch vụ |
54,570 |
55,230 |
61,840 |
+1,21% |
+11,97% |
| Tổng chi phí hoạt động |
268,200 |
271,851 |
285,320 |
+1,36% |
+4,95% |
| Lợi nhuận trước thuế (LNTT) |
74,566 |
69,353 |
95,816 |
-6,99% |
+38,16% |
+---------------------------------------------------------------------------------+
| CƠ CẤU DOANH THU HOẠT ĐỘNG NGOÀI LÃI CHI NHÁNH PHẠM HÙNG (2021) |
+---------------------------------------------------------------------------------+
| Thanh toán xuất nhập khẩu (XNK) : 149,632 tỷ VNĐ (29,4%) |
| Thanh toán nội địa : 122,360 tỷ VNĐ (24,1%) |
| Doanh số thanh toán thẻ : 115,890 tỷ VNĐ (22,8%) |
| Hoạt động kinh doanh ngoại tệ : 14,450 tỷ VNĐ ( 2,8%) |
| Dịch vụ kiều hối : 12,690 tỷ VNĐ ( 2,5%) |
| Dịch vụ ngân quỹ : 12,040 tỷ VNĐ ( 2,4%) |
+---------------------------------------------------------------------------------+
Phân tích biến động dư nợ
- Dư nợ KHCN duy trì đà tăng trưởng liên tục từ 308,532 tỷ VNĐ (2019) lên 349,221 tỷ VNĐ (2020, tăng $13,18%$) và đạt 376,350 tỷ VNĐ (2021, tăng $7,77%$).
- Tỷ trọng cho vay KHCN nâng từ $39,12%$ lên $45,77%$, khẳng định định hướng chuyển dịch thành công sang mô hình bán lẻ đa năng.
- Tỷ lệ nợ xấu (NPL) được kiểm soát chặt chẽ dưới $1,8%$ trong suốt giai đoạn dịch bệnh, thấp hơn mức trung bình $2,5% - 3%$ của hệ thống ngân hàng thời điểm đó.
Đổi mới và đóng góp
- Khung thẩm định phân quyền 3 cấp (CAD - Manager - Head of Operations): Phân tách rõ ràng hạn mức rủi ro theo năng lực tài chính món vay (dưới 150 triệu, dưới 250 triệu và trên 250 triệu VNĐ), giảm thiểu thời gian chờ xét duyệt xuống $40%$.
- Cơ chế biểu phí tất toán phân tầng theo thời gian: Thiết lập cơ chế phí linh hoạt từ $6%$ ($<12$ tháng) giảm dần về $2%$ ($>24$ tháng) giúp ngân hàng bù đắp chi phí vốn ban đầu mà vẫn đảm bảo tính cạnh tranh.
- Chiến lược kiểm soát rủi ro dựa trên luồng tiền lương: Ưu tiên cấp tín dụng cho khách hàng nhận lương qua tài khoản mở tại các doanh nghiệp FDI Hàn Quốc, triệt tiêu nguy cơ giả mạo hồ sơ kế toán.
- Mô hình kết hợp bán chéo dịch vụ (Cross-selling Ecosystem): Tận dụng các sản phẩm thẻ tín dụng (doanh thu đạt 115,89 tỷ VNĐ) và dịch vụ ngân hàng số để theo dõi dòng tiền chi tiêu thực của người vay.
Ứng dụng thực tế và triển khai
+---------------------------------------------------------------------------------+
| KỊCH BẢN TRIỂN KHAI VAY KHÁCH HÀNG CÁ NHÂN |
+---------------------------------------------------------------------------------+
| Gói Vay Mua Nhà (Mortgage) -> LTV 70-80%, Thời hạn 20-35 năm, Thế chấp BĐS |
| Gói Vay Mua Xe (Auto Loan) -> LTV 70-100%, Thời hạn 5-8 năm, Thế chấp Car Reg |
| Gói Vay Tiêu Dùng Tín Chấp -> Hạn mức 12-15 lần lương, Thời hạn 3-5 năm |
| Gói Thấu Chi & Thẻ Tín Dụng -> Cấp hạn mức theo chu kỳ lương hàng tháng |
+---------------------------------------------------------------------------------+
Lộ trình nâng cấp hoạt động tín dụng bán lẻ
- Giai đoạn 1 (Q1 - Q2): Tích hợp cơ sở dữ liệu định danh công dân VNeID, tự động hóa khâu thu thập hồ sơ pháp lý, giảm $50%$ thời gian xử lý thủ công của Chuyên viên Khách hàng (CVKH).
- Giai đoạn 2 (Q3 - Q4): Triển khai công cụ chấm điểm hành vi (Behavioral Scoring Engine) theo dõi biến động số dư tài khoản thanh toán để đưa ra cảnh báo sớm về khả năng trả nợ.
- Giai đoạn 3 (Năm tiếp theo): Mở rộng các sản phẩm tài trợ tiêu dùng xanh (Green Consumer Loan) với lãi suất ưu đãi cho các phương tiện xe điện và căn hộ đạt chuẩn tiết kiệm năng lượng.
Hạn chế và hướng phát triển
- Hạn chế về dữ liệu: Đề tài giới hạn số liệu khảo sát đến hết năm 2021, chưa phản ánh đầy đủ tác động của làn sóng tăng lãi suất điều hành và khủng hoảng thị trường trái phiếu/bất động sản giai đoạn 2022–2023.
- Rào cản về cơ chế tài sản bảo đảm: Tỷ trọng tài sản thế chấp là bất động sản chiếm tỷ lệ lớn, quy trình phát mại thu hồi vốn khi phát sinh tranh chấp pháp lý còn kéo dài từ 12 đến 24 tháng.
- Hướng nghiên cứu tiếp theo: Xây dựng mô hình học máy (Machine Learning - Random Forest, XGBoost) dự báo xác suất vỡ nợ (Probability of Default - PD) cho tệp khách hàng tự do (Freelancer/Gig Economy) có thu nhập phi chính thức.
Đối tượng hưởng lợi
- Sinh viên & Học viên ngành Tài chính – Ngân hàng: Nắm vững tài liệu mẫu mực về phân tích cấu trúc tín dụng, quy trình cấp tín dụng 5 bước và các bảng tính tài chính chi tiết.
- Chuyên viên Tín dụng & Quản trị Rủi ro (Credit Analyst / RM): Ứng dụng khung ma trận thẩm định DTI/LTV và quy tắc phân quyền hạn mức duyệt món vay.
- Lãnh đạo chi nhánh Ngân hàng Thương mại: Tham khảo chiến lược cơ cấu danh mục huy động vốn - cho vay nhằm tối ưu hóa biên lãi thuần (NIM) và tỷ lệ nợ xấu trong điều kiện thị trường biến động.
- Khách hàng cá nhân đi vay: Hiểu rõ các điều kiện phê duyệt, khung lãi suất ($18% - 38%$), biểu phí tất toán trước hạn để chủ động xây dựng kế hoạch tài chính cá nhân.
Câu hỏi thường gặp
1. Điều kiện tiên quyết để được phê duyệt khoản vay tín chấp cá nhân tại Shinhan Bank là gì?
Khách hàng phải là công dân Việt Nam trong độ tuổi từ 21 đến 55 tuổi (đối với nữ) hoặc 58 tuổi (đối với nam), có hợp đồng lao động chính thức, nhận lương qua tài khoản với mức thu nhập ròng tối thiểu 4.000.000 VNĐ/tháng, cư trú tại các địa bàn chi nhánh hoạt động và không có lịch sử nợ xấu (từ nhóm 2 đến nhóm 5) tại CIC trong 12 tháng gần nhất.
2. Hạn mức phê duyệt hồ sơ vay KHCN được phân cấp cụ thể như thế nào?
Cơ chế phê duyệt được phân tầng theo 3 cấp thẩm quyền độc lập: Chuyên gia phê duyệt tín dụng (CAD) phê duyệt các khoản vay tối đa 150 triệu VNĐ; Phó phòng/Trưởng phòng thẩm định phê duyệt hồ sơ từ trên 150 triệu đến tối đa 250 triệu VNĐ; Các khoản vay có quy mô trên 250 triệu VNĐ bắt buộc phải do Người đứng đầu phòng vận hành KHCN ra quyết định cuối cùng.
3. Tại sao phí tất toán trước hạn của ngân hàng lại áp dụng tỷ lệ giảm dần theo thời gian?
Ngân hàng đầu tư chi phí cố định ban đầu lớn cho công tác thẩm định, kiểm tra thực địa và quản trị hồ sơ. Biểu phí phân tầng ($<12$ tháng: $6%$; $12-18$ tháng: $4%$; $18-24$ tháng: $3%$; $>24$ tháng: $2%$) giúp ngân hàng bù đắp chi phí vốn và tổn thất lãi suất kỳ vọng khi khách hàng tất toán sớm, đồng thời khuyến khích người vay duy trì hợp đồng đúng cam kết.
4. Quy định phân loại nợ theo Thông tư 11/2021/TT-NHNN ảnh hưởng thế nào đến trích lập dự phòng?
Thông tư 11/2021/TT-NHNN chia nợ thành 5 nhóm: Nhóm 1 (Đủ tiêu chuẩn), Nhóm 2 (Cần chú ý - quá hạn 10-90 ngày), Nhóm 3 (Dưới tiêu chuẩn - quá hạn 91-180 ngày), Nhóm 4 (Nghi ngờ - quá hạn 181-360 ngày), và Nhóm 5 (Khả năng mất vốn - quá hạn $>360$ ngày). Khi khoản vay chuyển từ Nhóm 1 sang các nhóm nợ xấu (3, 4, 5), chi nhánh phải trích lập dự phòng cụ thể với tỷ lệ tương ứng ($20%$, $50%$, $100%$), làm tăng chi phí hoạt động và trực tiếp làm giảm lợi nhuận ròng.
5. Hoạt động cho vay KHCN đóng góp như thế nào vào lợi nhuận so với KHDN tại Chi nhánh Phạm Hùng?
Dù quy mô mỗi món vay nhỏ, mảng KHCN mang lại biên lãi thuần (NIM) cao hơn nhờ lãi suất cho vay từ $18% - 38%$/năm, phân tán rủi ro tốt hơn so với các khoản vay doanh nghiệp lớn. Năm 2021, sự tăng trưởng $7,77%$ của dư nợ KHCN (đạt 376,350 tỷ VNĐ) kết hợp thu nhập dịch vụ thẻ (115,89 tỷ VNĐ) đã tạo động lực chính giúp lợi nhuận trước thuế của chi nhánh phục hồi mạnh mẽ $38,16%$, đạt 95,816 tỷ VNĐ.
Kết luận
Đề tài khóa luận tốt nghiệp của sinh viên Vũ Yến Ngọc đã phản ánh toàn diện bức tranh hoạt động tín dụng khách hàng cá nhân tại Ngân hàng TNHH MTV Shinhan Việt Nam – Chi nhánh Phạm Hùng giai đoạn 2019–2021. Bằng việc kết hợp chặt chẽ giữa khung pháp lý hiện hành (Thông tư 39/2016 và Thông tư 11/2021 của NHNN) với số liệu phân tích tài chính thực tế, công trình đã chứng minh tính đúng đắn của chiến lược chuyển dịch sang mô hình bán lẻ hiện đại. Các giải pháp đề xuất về chuẩn hóa quy trình thẩm định 5 bước, phân cấp phê duyệt rủi ro rõ ràng và ứng dụng công nghệ chấm điểm tín dụng tự động mang lại giá trị thực tiễn cao cho công tác quản trị rủi ro tín dụng tại các ngân hàng thương mại hiện nay.