Giới thiệu dự án

Hoạt động cấp tín dụng đối với khối Doanh nghiệp nhỏ và vừa (DNNVV - Small and Medium-sized Enterprises - SME) đóng vai trò là động lực tăng trưởng cốt lõi của hệ thống Ngân hàng Thương mại (NHTM) tại Việt Nam. Theo thống kê của Bộ Kế hoạch và Đầu tư, khối SME chiếm xấp xỉ 97% tổng số doanh nghiệp đang hoạt động, đóng góp khoảng 37% vào GDP quốc gia và tạo việc làm cho hơn 28% lực lượng lao động. Tuy nhiên, phân khúc này luôn đối mặt với rào cản tiếp cận vốn ngân hàng do năng lực tài chính hạn chế, hệ thống kế toán thiếu minh bạch và thiếu hụt tài sản bảo đảm (TSĐB) đạt chuẩn.

Trong giai đoạn 2017–2019 và đầu năm 2020, trước tác động kép từ căng thẳng thương mại quốc tế và đại dịch COVID-19 làm gián đoạn chuỗi cung ứng, hoạt động cho vay SME tại Ngân hàng TMCP Á Châu – Chi nhánh Đông Đô (ACB Đông Đô) xuất hiện các xung đột kỹ thuật giữa mục tiêu mở rộng quy mô tín dụng và yêu cầu kiểm soát chất lượng nợ vay.

Vấn đề thực tế tại đơn vị (Problem Statement)

Mặc dù dư nợ cho vay SME tại ACB Đông Đô duy trì mức tăng trưởng dương, đạt 480,6 tỷ đồng năm 2019 (chiếm 56,14% tổng dư nợ), đơn vị vẫn bộc lộ các điểm nghẽn nghiêm trọng:

  • Tỷ lệ tài sản thế chấp quá khắt khe: Chính sách tín dụng (Công văn 151/NVCV-QLRRTD.19) quy định mức định giá nội bộ chỉ đạt 50%–70% giá trị thị trường, chủ yếu chấp nhận bất động sản nội thành (tỷ lệ cấp tín dụng trên tài sản bảo đảm - LTV tối đa 90%) và hạn chế nhận động sản/hàng tồn kho (LTV chỉ 50%–60% đi kèm BĐS), gây tắc nghẽn giải ngân cho các SME có năng lực tài chính tốt nhưng thiếu BĐS.
  • Sự dịch chuyển nhóm nợ rủi ro: Nợ nhóm 3 (Nợ dưới tiêu chuẩn theo Quyết định 18/2007/QĐ-NHNN và Thông tư 02/2013/TT-NHNN) phát sinh và tăng lên 2,3 tỷ đồng vào năm 2019 (chiếm 0,48% dư nợ SME), kéo theo tỷ lệ nợ quá hạn lên 1,14% (5,5 tỷ đồng).
  • Quy mô khách hàng chưa tương xứng tiềm năng: Chi nhánh chỉ phục vụ 120 khách hàng SME tính đến hết năm 2019, tỷ lệ hoàn thành chỉ tiêu tín dụng do Hội sở giao chỉ đạt xấp xỉ 90%.

Mục tiêu dự án

  1. Chuẩn hóa cơ chế xác lập hạn mức và xếp hạng tín dụng nội bộ cho khách hàng SME dựa trên kết hợp phân tích tài chính và phi tài chính.
  2. Tối ưu hóa quy trình luân chuyển hồ sơ giữa Bộ phận Quan hệ Khách hàng Doanh nghiệp (Corporate RM) và Bộ phận Thẩm định Tín dụng độc lập.
  3. Đề xuất ma trận kiểm soát dòng tiền, xử lý sớm nợ quá hạn nhằm duy trì tỷ lệ nợ xấu (Non-Performing Loans - NPL) dưới 0,5% toàn danh mục.

Phương pháp tiếp cận và kết quả kỳ vọng

  • Phương pháp: Kết hợp mô hình định lượng đánh giá khả năng trả nợ (Debt Service Coverage Ratio - DSCR) và mô hình định tính đo lường năng lực quản trị, lịch sử quan hệ tín dụng qua Trung tâm Thông tin Tín dụng Quốc gia (CIC).
  • Kết quả đo lường được: Rút ngắn thời gian xét duyệt tín dụng từ 5 ngày xuống dưới 48 giờ; kiểm soát tỷ lệ NPL SME ổn định $\le 0,45%$; tăng trưởng quy mô dư nợ SME từ 15%–18%/năm nhưng vẫn bảo toàn tỷ lệ an toàn vốn.

Phân tích và thiết kế giải pháp

Phân tích hiện trạng

Phân tích so sánh các mô hình cấp tín dụng hiện tại

Tiêu chí kỹ thuật Mô hình tín chấp dựa trên Scorecard Mô hình thế chấp truyền thống (ACB Đông Đô) Mô hình tài trợ chuỗi cung ứng (SCF)
Yêu cầu TSĐB Không yêu cầu hoặc $\le 30%$ Bắt buộc BĐS/Tiền gửi ($\ge 100%$ giá trị định giá) Phải thu, hàng tồn kho luân chuyển
Thời gian thẩm định $12 - 24$ giờ $5 - 7$ ngày làm việc $2 - 3$ ngày làm việc
Tỷ lệ nợ xấu trung bình $3,5% - 5,0%$ Rất thấp ($0,4% - 0,5%$) $1,2% - 1,8%$
Khả năng mở rộng (Scale) Cao, dễ tự động hóa Thấp, phụ thuộc nhiều vào định giá thực địa Trung bình, đòi hỏi tích hợp ERP đối tác
                                  MA TRẬN MoSCoW

Rào cản kỹ thuật và bất đối xứng thông tin

  1. Chất lượng báo cáo tài chính (BCTC): Đa phần SME sử dụng 2 hệ thống sổ sách kế toán (nội bộ và thuế). Dữ liệu doanh thu, lợi nhuận nộp cơ quan thuế thường bị giảm thiểu, làm méo mó các chỉ số khả năng thanh toán.
  2. Khẩu vị rủi ro và chính sách định giá TSĐB: Khoảng cách định giá nội bộ của ACB thấp hơn giá thị trường từ 30%–50% khiến các doanh nghiệp có phương án kinh doanh khả thi không tiếp cận đủ room tín dụng.

Thiết kế hệ thống thẩm định và kiểm soát rủi ro

Hệ thống thẩm định nâng cao bao gồm 4 khối thành phần chính, tương tác trực tiếp với Core Banking (Temenos T24 R18) và hệ thống khởi tạo khoản vay (Loan Origination System - LOS).

Thiết kế cấu trúc dữ liệu khoản vay (Data Schema)

-- Bảng lưu trữ thông tin hồ sơ SME và chấm điểm tín dụng
CREATE TABLE sme_credit_profile (
    sme_id VARCHAR2(20) PRIMARY KEY,
    tax_code VARCHAR2(15) NOT NULL UNIQUE,
    industry_code VARCHAR2(10) NOT NULL,
    annual_revenue NUMBER(18,2) NOT NULL,
    current_ratio NUMBER(5,2) NOT NULL,     -- Tài sản ngắn hạn / Nợ ngắn hạn
    quick_ratio NUMBER(5,2) NOT NULL,       -- (Tiền + Phải thu) / Nợ ngắn hạn
    dscr_ratio NUMBER(5,2) NOT NULL,        -- Khả năng trả nợ gốc + lãi
    cic_score_rank VARCHAR2(5) NOT NULL,    -- Nhóm nợ CIC cao nhất (1-5)
    credit_rating VARCHAR2(5),              -- AAA, AA, A, BBB, BB, B, C
    max_approved_limit NUMBER(18,2),
    created_at TIMESTAMP DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP
);

-- Bảng chi tiết định giá tài sản bảo đảm và hạn mức LTV
CREATE TABLE collateral_evaluation (
    collateral_id VARCHAR2(20) PRIMARY KEY,
    sme_id VARCHAR2(20) REFERENCES sme_credit_profile(sme_id),
    collateral_type VARCHAR2(20) CHECK (collateral_type IN ('REAL_ESTATE', 'DEPOSIT', 'MACHINERY', 'RECEIVABLE')),
    market_value NUMBER(18,2) NOT NULL,
    bank_appraised_value NUMBER(18,2) NOT NULL,
    max_ltv_percent NUMBER(5,2) NOT NULL,   -- Ví dụ: 0.90 cho BĐS, 0.95 cho Tiền gửi
    effective_collateral_value AS (bank_appraised_value * max_ltv_percent)
);

Đặc tả API tích hợp hệ thống kiểm tra CIC

POST /api/v1/credit/sme-appraisal
Content-Type: application/json

Request Payload:
{
  "tax_id": "0102345678",
  "industry_type": "CONSTRUCTION_MATERIAL",
  "loan_amount_requested": 5000000000,
  "financial_indicators": {
    "net_revenue": 24500000000,
    "ebitda": 1850000000,
    "interest_expenses": 320000000,
    "short_term_debt": 4200000000
  },
  "collateral_list": [
    {
      "type": "URBAN_REAL_ESTATE",
      "market_valuation": 6500000000,
      "internal_valuation": 5200000000,
      "proposed_ltv": 0.85
    }
  ]
}

Response Payload:
{
  "appraisal_id": "APR-2020-0988",
  "credit_rating": "AA",
  "risk_score": 82.5,
  "dscr": 1.42,
  "approved_limit": 4420000000,
  "decision": "APPROVED_WITH_CONDITIONS",
  "interest_rate_floor": 0.085
}

Methodology

Nghiên cứu áp dụng phương pháp tiếp cận đa chiều:

  1. Nghiên cứu định lượng (Quantitative Empirical Analysis): Sử dụng dữ liệu chuỗi thời gian 3 năm tài chính (2017–2019) tại ACB Đông Đô để đo lường các chỉ tiêu:
    • Tốc độ tăng trưởng dư nợ cho vay: $$K = \frac{\text{Dư nợ năm}{t} - \text{Dư nợ năm}{t-1}}{\text{Dư nợ năm}_{t-1}} \times 100%$$
    • Vòng quay vốn tín dụng: $$V = \frac{\text{Doanh số thu nợ trong kỳ}}{\text{Dư nợ bình quân trong kỳ}}$$
    • Tỷ lệ nợ xấu: $$\text{NPL Ratio} = \frac{\text{Dư nợ Nhóm 3} + \text{Nhóm 4} + \text{Nhóm 5}}{\text{Tổng dư nợ SME}} \times 100%$$
  2. Nghiên cứu định tính (Qualitative Framework): Đối chiếu quy chuẩn kiểm soát rủi ro của ACB theo chuẩn mực Basel II (Circular 41/2016/TT-NHNN) và khung pháp lý của NHNN.

Implementation và kết quả

Development Process & Algorithms

Thuật toán chấm điểm tín dụng và xác lập tổn thất kỳ vọng (Expected Loss - EL) được xây dựng dựa trên công thức chuẩn của Ủy ban Basel:

$$\text{EL} = \text{PD} \times \text{LGD} \times \text{EAD}$$

Trong đó:

  • $\text{PD}$ (Probability of Default): Xác suất vỡ nợ của khách hàng SME dựa trên nhóm điểm tín dụng.
  • $\text{LGD}$ (Loss Given Default): Tỷ lệ tổn thất khi vỡ nợ, phụ thuộc vào giá trị thanh lý của TSĐB.
  • $\text{EAD}$ (Exposure at Default): Tổng dư nợ chịu rủi ro tại thời điểm vỡ nợ.
def evaluate_sme_loan_eligibility(revenue: float, ebitda: float, annual_debt_service: float,
                                  collateral_val: float, requested_loan: float) -> dict:
    """
    Thuật toán tính toán chỉ số khả năng thanh toán nợ (DSCR)
    và kiểm định hạn mức cấp tín dụng an toàn tại Chi nhánh Đông Đô.
    """
    # 1. Tính toán Debt Service Coverage Ratio (DSCR)
    if annual_debt_service <= 0:
        return {"status": "REJECTED", "reason": "Invalid debt service schedule"}
    
    dscr = ebitda / annual_debt_service
    
    # 2. Ngưỡng an toàn theo quy định tín dụng: DSCR >= 1.25
    dscr_pass = dscr >= 1.25
    
    # 3. Tính toán trần giải ngân dựa trên LTV an toàn (85% cho BĐS, 60% cho máy móc)
    max_limit_by_collateral = collateral_val * 0.85
    max_limit_by_turnover = revenue * 0.35 # Không cấp quá 35% doanh thu hàng năm
    
    final_limit = min(requested_loan, max_limit_by_collateral, max_limit_by_turnover)
    
    # 4. Xác định tổn thất kỳ vọng (Expected Loss Model)
    pd = 0.025 if dscr >= 1.5 else 0.055  # Xác suất vỡ nợ dự phóng
    lgd = 0.30 if collateral_val >= final_limit else 0.55  # Tỷ lệ tổn thất
    expected_loss = pd * lgd * final_limit
    
    return {
        "status": "APPROVED" if (dscr_pass and final_limit > 0) else "CONDITIONAL",
        "dscr_index": round(dscr, 2),
        "approved_credit_limit": round(final_limit, 2),
        "expected_loss_provision": round(expected_loss, 2)
    }

# Thực thi kiểm thử khoản vay thực tế
sample_run = evaluate_sme_loan_eligibility(
    revenue=18000000000.0,
    ebitda=2200000000.0,
    annual_debt_service=1450000000.0,
    collateral_val=6000000000.0,
    requested_loan=4500000000.0
)

Testing và validation

Quá trình kiểm định ngược (Back-testing) được thực hiện trên tập dữ liệu gồm toàn bộ danh mục khách hàng SME tại ACB Đông Đô trong giai đoạn 2017–2019.

                      BIỂU ĐỒ DIỄN BIẾN DƯ NỢ & NỢ XẤU SME
                             (Đơn vị: Tỷ đồng)
    Dư nợ SME (Cột)                                      Nợ Nhóm 3 (Đường)
                      2017            2018            2019

Bảng tổng hợp các chỉ tiêu tài chính và tín dụng (2017–2019)

Chỉ tiêu kinh doanh tín dụng Năm 2017 Năm 2018 Năm 2019 Tăng trưởng 2018/2017 Tăng trưởng 2019/2018
Tổng dư nợ toàn chi nhánh (tỷ VNĐ) 718,00 795,00 856,00 $+10,72%$ $+7,67%$
Dư nợ cho vay SME (tỷ VNĐ) 358,00 413,80 480,60 $+15,59%$ $+16,14%$
Tỷ trọng dư nợ SME / Tổng dư nợ $49,86%$ $52,05%$ $56,14%$ $+2,19%$ $+4,09%$
Doanh số cho vay SME (tỷ VNĐ) 423,00 506,95 589,60 $+19,85%$ $+16,30%$
Doanh số thu nợ SME (tỷ VNĐ) 371,25 435,15 502,95 $+17,21%$ $+15,58%$
Dư nợ quá hạn SME (tỷ VNĐ) 3,24 4,70 5,50 $+45,06%$ $+17,02%$
Nợ xấu SME (Nhóm 3) (tỷ VNĐ) 0,00 1,80 2,30 $+27,78%$
Tỷ lệ nợ xấu SME (%) $0,00%$ $0,43%$ $0,48%$ $+0,43%$ $+0,05%$
Thu lãi từ cho vay SME (tỷ VNĐ) 49,30 61,26 69,53 $+24,26%$ $+13,50%$

Kết quả đạt được

  • Duy trì tốc độ mở rộng tín dụng: Dư nợ SME tăng trưởng ổn định trên 15%/năm, đạt 480,6 tỷ đồng vào cuối năm 2019, đóng góp trên 50% tổng nguồn thu nhập lãi toàn chi nhánh.
  • Kiểm soát tốt trần rủi ro: Mặc dù nợ Nhóm 3 tăng lên 2,3 tỷ đồng do khó khăn cục bộ từ một số doanh nghiệp xây lắp và sự cố hoạt động của đối tác, tỷ lệ nợ xấu SME tại đơn vị ($0,48%$) vẫn thấp hơn mức trung bình toàn ngành ngân hàng ($1,63%$).

Đổi mới và đóng góp

So sánh với các công trình nghiên cứu trước đây

Tiêu chí so sánh Đề tài Nguyễn Trung Kiên (2020) - ACB Đông Đô Luận văn Ngô Thị Thu Mai (2014) - MB Thái Nguyên Luận án Bùi Thị Tuyết (2013) - ACB Hà Nội
Phân khúc nghiên cứu Chuyên sâu khối Doanh nghiệp nhỏ và vừa (SME) SME trên địa bàn công nghiệp Tín dụng chung (Cá nhân + Doanh nghiệp)
Bối cảnh vĩ mô Tác động chiến tranh Mỹ - Trung và đại dịch COVID-19 Giai đoạn hậu khủng hoảng kinh tế 2011–2013 Giai đoạn tái cơ cấu hệ thống ngân hàng
Độ sâu giải pháp Mô hình hóa ma trận rủi ro TSĐB & chuẩn hóa quy trình phân tích dòng tiền Chủ yếu thiên về lý luận định tính, thiếu số liệu so sánh chéo Đề xuất giải pháp chung cho chi nhánh lớn
Hiệu chỉnh kỹ thuật Tối ưu hóa hạn mức LTV cho tài sản hỗn hợp (BĐS + Máy móc) Giữ nguyên chính sách tín dụng hiện hữu Tập trung vào tái cấu trúc nguồn vốn huy động

Đóng góp thực tiễn cho ngành

  1. Thiết lập mô hình thẩm định dòng tiền thay vì thuần thế chấp: Chuyển dịch dần từ phương thức quản trị rủi ro bằng tài sản sang kiểm soát dòng tiền luân chuyển qua tài khoản thanh toán mở tại ACB.
  2. Ma trận phân loại TSĐB linh hoạt: Đề xuất mở rộng tỷ lệ nhận thế chấp quyền đòi nợ và máy móc chuyên dùng mới (với LTV từ 50%–60%) đối với các doanh nghiệp có xếp hạng tín dụng nội bộ từ loại A trở lên.

Ứng dụng thực tế và triển khai

Kịch bản ứng dụng thực tế (Use Case Scenario)

  • Đối tượng: Doanh nghiệp xây lắp và thương mại vật liệu xây dựng (SME tiêu biểu tại quận Thanh Xuân và khu vực Nam Hà Nội).
  • Vấn đề thực tế: Chậm quyết toán khối lượng hoàn thành từ các dự án công, dẫn đến dòng tiền bị lệch pha so với kỳ hạn trả nợ 6 tháng.
  • Phương án xử lý: Chi nhánh áp dụng quy trình cấp hạn mức tuần hoàn (Revolving Credit Line) kết hợp cơ cấu thời hạn trả nợ cho từng đợt giải ngân phù hợp với tiến độ nghiệm thu thực tế, ngăn chặn chuyển dịch khoản vay sang nợ Nhóm 2 và Nhóm 3.

Lộ trình triển khai 4 giai đoạn

    GIAI ĐOẠN 1          GIAI ĐOẠN 2          GIAI ĐOẠN 3          GIAI ĐOẠN 4
 (01 - 03 Tháng)      (04 - 06 Tháng)      (07 - 09 Tháng)      (10 - 12 Tháng)

Hạn chế và hướng phát triển

Hạn chế kỹ thuật

  1. Dữ liệu nghiên cứu mang tính cục bộ: Số liệu được thu thập độc lập tại Chi nhánh Đông Đô trong giai đoạn 2017–2019, chưa bao quát toàn bộ sự khác biệt về văn hóa kinh doanh và đặc thù địa bàn giữa các khu vực kinh tế (ví dụ: so sánh với các chi nhánh ACB khu vực phía Nam).
  2. Hệ thống dữ liệu khách hàng thiếu đồng bộ: Khối SME chưa ứng dụng rộng rãi hóa đơn điện tử và phần mềm kế toán chuẩn hóa trong giai đoạn 2017–2019, gây khó khăn cho việc tự động hóa chấm điểm tín dụng.

Hướng phát triển tiếp theo

  • Tích hợp Machine Learning: Xây dựng mô hình Random Forest / XGBoost để dự báo khả năng vỡ nợ sớm dựa trên biến động số dư tài khoản CASA (Current Account Savings Account) theo thời gian thực.
  • Kết nối Open Banking API: Tích hợp trực tiếp với cổng thông tin hóa đơn điện tử của Tổng cục Thuế nhằm tự động đối soát doanh thu thực của doanh nghiệp vay.

Đối tượng hưởng lợi

  • Sinh viên & Học viên chuyên ngành Ngân hàng: Cung cấp tài liệu tham khảo thực tế về phương pháp phân tích số liệu tài chính, phân loại nợ theo quy định của Ngân hàng Nhà nước và khung phân tích chất lượng tín dụng chi nhánh.
  • Cán bộ Tín dụng (Corporate RM) & Thẩm định viên: Nắm vững quy trình đánh giá kết hợp giữa định lượng (DSCR, LTV, NPL) và định tính (đạo đức chủ doanh nghiệp, vị thế ngành).
  • Lãnh đạo NHTM & Quản lý Chi nhánh: Cơ sở thực tiễn để hoạch định chính sách cấp tín dụng SME, cân bằng giữa bài toán tăng trưởng doanh số và áp lực trích lập dự phòng rủi ro tín dụng.
  • Cộng đồng Doanh nghiệp nhỏ và vừa (SME): Hiểu rõ các tiêu chuẩn và khẩu vị rủi ro của ngân hàng thương mại, từ đó chủ động chuẩn hóa hệ thống báo cáo tài chính và minh bạch hóa dòng tiền.

Câu hỏi thường gặp

1. Điều kiện tiên quyết để doanh nghiệp SME được cấp tín dụng tại ACB Đông Đô là gì?

Doanh nghiệp phải có thời gian hoạt động tối thiểu 12 tháng, phương án sản xuất kinh doanh có lãi, không có nợ xấu (Nhóm 3 đến Nhóm 5) trên hệ thống CIC trong 24 tháng gần nhất, và có tài sản bảo đảm hợp pháp (ưu tiên BĐS hoặc tiền gửi thanh khoản cao).

2. Vì sao tỷ lệ định giá tài sản bảo đảm của ngân hàng thường thấp hơn giá thị trường?

Ngân hàng áp dụng nguyên tắc thận trọng nhằm phòng ngừa rủi ro biến động giá và chi phí thanh lý tài sản khi phát sinh xử lý nợ. Mức định giá thông thường dao động từ 50%–70% giá thị trường nhằm đảm bảo nguồn thu hồi nợ an toàn trong trường hợp xấu nhất.

3. Tỷ lệ nợ quá hạn và nợ xấu khác nhau như thế nào trong quản trị tín dụng?

Nợ quá hạn bao gồm tất cả các khoản nợ từ Nhóm 2 đến Nhóm 5 (quá hạn từ 10 ngày trở lên). Trong khi đó, nợ xấu (NPL) chỉ tính các khoản nợ thuộc Nhóm 3 (dưới tiêu chuẩn), Nhóm 4 (nghi ngờ) và Nhóm 5 (có khả năng mất vốn), có thời gian quá hạn từ 91 ngày trở lên.

4. Giải pháp nào hỗ trợ doanh nghiệp SME thiếu bất động sản thế chấp?

Chi nhánh có thể áp dụng các hình thức cấp tín dụng bổ sung như: tài trợ hóa đơn đầu ra, bảo lãnh nhận hàng, tài trợ chuỗi cung ứng liên kết với doanh nghiệp lớn đầu chuỗi, hoặc nhận thế chấp bằng phương tiện vận tải, máy móc mua mới với tỷ lệ LTV từ 50%–60%.

5. Việc nâng cao chất lượng tín dụng ảnh hưởng thế nào đến chỉ số tài chính của ngân hàng?

Nâng cao chất lượng tín dụng giúp giảm chi phí trích lập dự phòng rủi ro, tối ưu hóa hệ số an toàn vốn (CAR), cải thiện biên lãi thuần (NIM) và gia tăng mức độ tín nhiệm của ngân hàng trên thị trường tài chính.


Kết luận

Nâng cao chất lượng cho vay đối với khối Doanh nghiệp nhỏ và vừa là yêu cầu sống còn nhằm đảm bảo sự tăng trưởng bền vững của NHTM Cổ phần Á Châu – Chi nhánh Đông Đô. Thông qua việc phân tích thực trạng tín dụng giai đoạn 2017–2019, khóa luận đã chỉ rõ các điểm sáng về quy mô tăng trưởng dư nợ (đạt 480,6 tỷ đồng) và tỷ trọng đóng góp lợi nhuận, đồng thời nhận diện chính xác các nguy cơ tiềm ẩn từ nợ quá hạn và chính sách tài sản bảo đảm còn cứng nhắc.

Việc triển khai đồng bộ các giải pháp cải tiến quy trình thẩm định, ứng dụng công nghệ đánh giá dòng tiền, đa dạng hóa danh mục tài sản bảo đảm và nâng cao trình độ chuyên môn của đội ngũ cán bộ tín dụng sẽ giúp ACB Đông Đô hiện thực hóa mục tiêu trở thành ngân hàng bán lẻ và phục vụ SME hàng đầu trên địa bàn, đồng hành hiệu quả cùng cộng đồng doanh nghiệp vượt qua các thách thức kinh tế.