CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN VỀ XẾP HẠNG TÍN NHIỆM CÁ NHÂN 1.1 TỔNG QUAN VỀ XẾP HẠNG TÍN NHIỆM CÁ NHÂN 1.1 Khái niệm xếp hạng tín nhiệm cá nhân Khái niệm xếp hạng tín nhiệm cá nhân đứng trên góc độ ngân hàng có thể được định nghĩa một cách ngắn gọn là việc đánh giá hiện tại và dự đoán tương lai về khả năng, tính sẵn sàng của một thể nhân đi vay trong việc thực hiện nghĩa vụ đã cam kết với ngân hàng. Cũng tương tự như xếp hạng tín nhiệm doanh nghiệp sử dụng hệ thống ký hiệu chủ yếu đưa ra đánh giá về khả năng thanh toán nợ của các nhà phát hành các công cụ nợ (như trái phiếu, thương phiếu.), xếp hạng tín nhiệm cá nhân được thể hiện thông qua một điểm số tín dụng tính toán bởi các tổ chức thông tin tín dụng hoặc ngân hàng. Điểm số tín dụng của một cá nhân cùng với báo cáo lịch sử quan hệ tín dụng sẽ ảnh hưởng trực tiếp đến khả năng vay tiền của cá nhân đó. Các hệ thống xếp hạng tín dụng cá nhân sẽ khác nhau tùy theo từng quốc gia.2 Lịch sử ra đời và phát triển Mô hình định mức tín nhiệm cá nhân ra đời cách đây hơn 50 năm.
Theo các mô hình này các cá nhân có nhu cầu thế chấp mua nhà, vay trả chậm dùng thẻ tín dụng sẽ được đánh giá và lượng hóa khả năng thanh toán của cá nhân đó bằng thang điểm tín dụng. Mức điểm thu được cho biết mức độ rủi ro tương đối của khả năng thanh toán và khả năng gây ra thiệt hại của khách hàng đối với người cho vay. Mức điểm dựa trên thông tin có được từ các báo cáo về quá trình sử dụng khoản tín dụng của khách hàng, đồng thời so sánh với những khách hàng tương tự. TIEU LUAN MOI download : skknchat@gmail.com 6 Về bản chất, định mức tín nhiệm dựa trên cơ sở nhận biết những nhóm khách hàng khác nhau trong một tổng thể, trong đó người ta không thể nhận diện được những đặc điểm của các cá thể trong cùng một nhóm, mà chỉ có thể nhận biết sự khác nhau tương đối giữa các nhóm.
Phương pháp phân nhóm trong một tập hợp lần đầu tiên được Fisher giới thiệu vào năm 1936, khi ông tiến hành phân biệt hai đặc tính của cây Irit bằng cách tiến hành đo đạc kích thước bên ngoài của các cây và phân biệt nguồn gốc của xương sọ bằng kích thước của chúng. David Duran (1941) là người đầu tiên nhận biết rằng kỹ thuật đó có thể áp dụng để phân biệt các khoản nợ xấu và tốt. Báo cáo của ông được trình bày trong một đề án nghiên cứu với Cục nghiên cứu kinh tế quốc gia Hoa Kỳ trước tiên không nhằm mục đích dự báo. Cùng thời gian đó, các công ty bán hàng qua đơn đặt hàng và các công ty cho vay mua nhà đã gặp rất nhiều khó khăn với hệ thống đánh giá độ tín nhiệm khách hàng của họ.
Các quyết định cho vay hay gửi hàng đi cho khách hàng chủ yếu được thực hiện bởi các chuyên viên đánh giá tín dụng trong một thời gian dài. Tuy nhiên, những chuyên viên này được huy động phục vụ quân đội trong thời gian chiến tranh, vì vậy nhu cầu thay thế nguồn lực này đã trở nên vô cùng cấp thiết. Một giải pháp tạm thời được sử dụng khi đó là các công ty yêu cầu các chuyên viên của mình liệt kê những nguyên tắc cơ bản mà họ sử dụng để đưa ra các quyết định cho vay. Những nguyên tắc này sau đó được sử dụng bởi những người kế nhiệm để đưa ra các quyết định tín dụng cho công ty, đây chính là hình thức sơ khai của hệ thống này.
Không lâu sau khi chiến tranh kết thúc, các mô hình dựa trên những nguyên lý thống kê đã tỏ rõ được sức mạnh của nó trong việc đưa ra quyết định cấp tín dụng. Bill Fair và Earl Isaac vào đầu những năm 50 đã thành lập hãng tư nhân đầu tiên với các khách hàng chủ yếu là các công ty tài trợ nhà ở và các hãng bán hàng qua đơn đặt hàng. Sự xuất hiện của thẻ tín dụng vào những năm 60 đã mở ra một bước tiến mới cho hệ thống định mức tín dụng thể nhân. Số lượng khách hàng đăng ký xin cấp thẻ tín dụng ngày một tăng khiến cho các phương pháp làm thủ công trước đây chủ yếu dựa vào các chuyên viên tín dụng trở nên không thể đáp ứng nổi.
Từ đó, nhu cầu xây dựng một hệ TIEU LUAN MOI download : skknchat@gmail.com 7 thống ra quyết định hoàn toàn tự động đã được thúc đẩy và phát triển hơn bao giờ hết. Khi các tổ chức kinh tế này sử dụng các hệ thống định mức dự báo chính xác hơn bất cứ một phương pháp đánh giá nào khác, tỷ lệ phá sản đã giảm xuống dưới 50% hoặc thấp hơn. Sự kiện đánh dấu cột mốc quan trọng của việc chấp nhận hệ thống này một cách rộng rãi là việc thông qua đạo luật Cơ hội Tín Dụng Ngang Bằng ở Mỹ năm 1975 và 1976. Nội dung chủ yếu của đạo luật là cấm sự phân biệt đối xử tín dụng trong việc cấp tín dụng trừ khi sự phân biệt đó đã được chứng minh trên cơ sở thống kê.
Vào cuối thập kỷ 80, thành công của các mô hình định mức tín nhiệm trong việc phát hành thẻ tín dụng bắt đầu lan tỏa sang các sản phẩm khác của ngân hàng như các khoản vay của cá nhân, thậm chí trong một vài năm vừa qua, phương pháp này được sử dụng cho cả các khoản vay mua nhà và các khoản vay kinh doanh nhỏ. Đến những năm 90, sự phát triển của các hình thức marketing trực tiếp đến người tiêu dùng đã đưa đến việc sử dụng các thẻ tính điểm để nâng cao tỷ lệ phản hồi cho các chiến dịch marketing. Những tiến bộ trong khoa học máy tính cũng cho phép những kỹ thuật khác được đưa vào thử nghiệm để xây dựng các thẻ tính điểm tự động. Vào những năm 80, các phương pháp hồi quy log và quy hoạch tuyến tính đã trở thành những phương pháp rất đáng tin cậy cho các tổ chức kinh tế.
Gần đây hơn, các kỹ thuật trí thông minh nhân tạo như hệ thống chuyên gia hay mạng lưới trung hòa đã trở thành những kỹ thuật hàng đầu được áp dụng. Hiện tại, các mô hình nghiên cứu đã bắt đầu dịch chuyển từ mục tiêu tối thiểu hóa khả năng phá sản của khách hàng sang mục tiêu tối đa hóa lợi nhuận doanh nghiệp. Bên cạnh đó, những nguyên lý đơn giản đầu tiên của việc đánh giá rủi ro tín dụng đã được bổ sung bằng một loạt các hệ số điểm quan trọng khác như sự phản hồi (khách hàng sẽ phản hồi một thư giới thiệu sản phẩm như thế nào), sử dụng tín dụng được cấp (khách hàng sẽ sử dụng tín dụng được cấp như thế nào), khả năng lưu giữ thói quen sử dụng (khách hàng sẽ tiếp tục sử dụng sản phẩm như thế nào sau thời gian giới thiệu sản phẩm), sự trung thành (liệu khách hàng có chuyển qua nhà cung cấp tín dụng khác TIEU LUAN MOI download : skknchat@gmail.com 8 không), và quản lý nợ (khách hàng có sử dụng các khoản vay một cách thận trọng để giảm thiểu khả năng phá sản hay không).3 Phương pháp đánh giá xếp hạng tín nhiệm cá nhân Ban đầu, cách tiếp cận cơ bản về hệ thống xếp hạng tín nhiệm cá nhân chỉ đơn thuần dựa trên phương pháp đánh giá cá nhân. Các chuyên viên tín dụng dựa trên thông tin khách hàng cung cấp (qua một mẫu đơn bao gồm các câu hỏi thống nhất) để đưa ra các quyết định chấp nhận hoặc từ chối cấp tín dụng.
Do vậy, các quyết định của họ thường bị mang tính chất chủ quan và dựa vào các nguyên lý phân loại tổng quát. Tuy nhiên hiện nay để việc đánh giá xếp hạng tín nhiệm cá nhân được thực hiện một cách khoa học, một cách khách quan và được đánh giá đa chiều bởi nhiều đặc điểm, đặc tính liên quan đến khoản vay, tư cách pháp lý, năng lực hoàn trả nợ vay của khách hàng và tài sản đảm bảo cho khoản vay thì chúng ta cần phải chú trọng đến các nhân tố sau: - Đặc điểm của khách hàng: như tuổi tác, trình độ học vấn, lý lịch tư pháp, tình trạng hôn nhân, cơ cấu gia đình, mối quan hệ với cộng đồng, tình trạng sức khỏe, tình trạng sở hữu nhà ở/bất động sản, gia cảnh, nghề nghiệp. - Năng lực trả nợ: Là khả năng tài chính, nguồn thu nhập tích lũy mà khách hàng có thể sử dụng để trả nợ cho khoản vay. Nguồn thu nhập tích lũy này phải được đánh giá một cách toàn diện bởi các yếu tố khách quan và chủ quan tác động trực tiếp đến nghề nghiệp, hoạt động kinh doanh tạo ra thu nhập cho khách hàng.
- Số lượng tín dụng xin được vay: là số tiền khách hàng vay của ngân hàng để phục vụ cho mục đích tiêu dùng như mua nhà, xây dựng, sữa chữa nhà, mua xe, du học…và phục vụ cho mục đích kinh doanh. Số tiền mà khách hàng có nhu cầu vay phải phù hợp với khả năng tài chính của khách hàng để đảm bảo khả năng hoàn trả nợ vay (gốc và lãi vay) cho ngân hàng đúng hạn và đầy đủ, đồng thời số tiền vay phải được kiểm soát đúng mục đích hợp pháp, hợp lệ theo quy định của ngân hàng và pháp luật Việt Nam nhằm tránh việc thất thoát tiền vay ảnh hưởng đến trực tiếp đến năng lực trả TIEU LUAN MOI download : skknchat@gmail.com 9 nợ của khách hàng. - Tài sản đảm bảo: là tài sản của khách hàng hoặc của bên bảo lãnh cho khách hàng như bất động sản (nhà/đất), động sản (xe ôtô, tàu biển…), máy móc thiết bị, các loại giấy tờ có giá…nhằm đảm bảo cho khoản vay của khách hàng tại ngân hàng. Trị giá của tài sản đảm bảo và tỷ lệ cho vay phải được xác định chính xác sao cho có thể bù đắp được rủi ro khi khách hàng mất khả năng chi trả khoản vay.
- Các nhân tố khác: như lịch sử quan hệ tín dụng của khách hàng tại ngân hàng xem xét cho vay cũng như trong hệ thống tổ chức tín dụng nói chung; Cơ cấu nợ của khách hàng trong hệ thống so với khả năng tài chính và tài sản tích lũy của khách hàng có đủ để đảm bảo khả năng xử lý rủi ro; Các yếu tố thị trường ảnh hưởng trực tiếp đến hoạt động kinh doanh của khách hàng… Ngày nay, việc đánh giá định mức tín nhiệm của hệ thống xếp hạng được dựa trên các phương pháp sau: - Phương pháp nghiên cứu thống kê.