Tổng quan nghiên cứu

Trong hệ thống tài chính hiện đại, hoạt động cấp tín dụng bán lẻ luôn là động lực tăng trưởng quan trọng nhưng cũng tiềm ẩn nhiều rủi ro đối với các ngân hàng thương mại. Sự phát triển mạnh mẽ của thị trường tín dụng tiêu dùng tại Việt Nam đòi hỏi phải có một cơ chế đánh giá, đo lường rủi ro khách quan và chuẩn hóa. Luận văn thạc sĩ chuyên ngành Tài chính - Ngân hàng của tác giả Nguyễn Thùy Dung, dưới sự hướng dẫn khoa học của TS. Trần Thị Việt Thạch tại Học viện Khoa học Xã hội thuộc Viện Hàn lâm Khoa học Xã hội Việt Nam, tập trung nghiên cứu chuyên sâu về hoạt động xếp hạng tín dụng khách hàng thể nhân tại Trung tâm Thông tin Tín dụng Quốc gia Việt Nam (CIC).

Vấn đề cốt lõi được luận văn giải quyết xuất phát từ thực tiễn hệ thống xếp hạng tín dụng nội bộ tại các tổ chức tín dụng còn mang nặng tính chủ quan, thiếu tính đồng nhất về tiêu chí và dữ liệu đầu vào. Mục tiêu nghiên cứu cụ thể là hệ thống hóa cơ sở lý luận, đánh giá thực trạng hoạt động chấm điểm và xếp hạng thể nhân tại CIC trong giai đoạn 2015 - 2018, từ đó đề xuất hệ thống giải pháp hoàn thiện đến năm 2020 và định hướng tầm nhìn đến năm 2025.

Ý nghĩa thực tiễn của công trình được chứng minh qua việc phân tích dữ liệu toàn diện khi kho dữ liệu của CIC tăng trưởng vượt bậc từ 11.829.207 hồ sơ khách hàng năm 2011 lên tới 45.000.200 hồ sơ vào năm 2018. Đồng thời, số lượng báo cáo tín dụng cung cấp cho thị trường đã tăng từ 388.305 báo cáo lên 3.980.090 báo cáo trong cùng giai đoạn, góp phần quyết định vào việc giảm thiểu rủi ro nợ xấu cho toàn hệ thống tài chính quốc gia.

Cơ sở lý thuyết và phương pháp nghiên cứu

Khung lý thuyết áp dụng

Nghiên cứu được xây dựng trên nền tảng lý thuyết quản trị rủi ro tín dụng ngân hàng và lý thuyết bất cân xứng thông tin trong kinh tế học tài chính. Rủi ro tín dụng được định nghĩa là khả năng người vay không thực hiện hoặc không có khả năng thực hiện đầy đủ nghĩa vụ trả nợ gốc và lãi khi đến hạn theo cam kết hợp đồng. Để kiểm soát rủi ro, hệ thống chấm điểm tín dụng cá nhân được vận dụng như một công cụ định lượng chuyển hóa các thông tin tài chính và phi tài chính thành điểm số rủi ro cụ thể.

Luận văn tiếp thu các mô hình xếp hạng tín dụng tiêu chuẩn quốc tế và trong nước:

  • Mô hình điểm số tín dụng FICO và VantageScore của Mỹ với thang điểm chuẩn hóa từ 300 đến 850 điểm, phân tầng rủi ro dựa trên 5 nhóm chỉ số lịch sử trả nợ, dư nợ, thời gian sử dụng tín dụng, loại tín dụng và tín dụng mới.
  • Mô hình nghiên cứu của Stefanie Kleimeier thiết lập trên 22 biến số nhân khẩu học và quan hệ tín dụng, phân loại khách hàng thành 10 hạng mức từ Aaa đến D.
  • Mô hình xếp hạng nội bộ của Ngân hàng Đầu tư và Phát triển Việt Nam (BIDV) với cấu trúc trọng số phân bổ 40% cho nhóm chỉ tiêu nhân thân và 60% cho nhóm quan hệ tín dụng.
  • Mô hình chấm điểm của Ernst & Young (E&Y) với phân bổ 60% điểm số nhân thân và 40% điểm số khả năng trả nợ.

Phương pháp nghiên cứu

Nghiên cứu ứng dụng phương pháp luận duy vật biện chứng kết hợp chặt chẽ giữa phân tích thống kê định lượng và đánh giá định tính của phương pháp chuyên gia. Cỡ mẫu nghiên cứu bao gồm toàn bộ cơ sở dữ liệu quốc gia với 45.000.200 hồ sơ khách hàng thể nhân và chuỗi dữ liệu 3.980.090 báo cáo tín dụng được trích xuất từ kho dữ liệu CIC giai đoạn 2011 - 2018, tập trung trọng điểm vào chu kỳ 2015 - 2018.

Phương pháp chọn mẫu tổng thể toàn diện được áp dụng nhằm loại bỏ sai số chọn mẫu, phản ánh bức tranh chân thực về quy mô và chất lượng thông tin tín dụng thể nhân tại Việt Nam. Lý do lựa chọn kết hợp phương pháp mô hình toán học và phương pháp chuyên gia (với tổ công tác chuyên sâu từ 3 đến 5 chuyên gia nòng cốt tại mỗi phòng ban nghiệp vụ) là nhằm khắc phục nhược điểm thiếu hụt dữ liệu định tính trong giai đoạn đầu chuyển đổi số, đồng thời tận dụng tri thức chuyên gia trong bối cảnh hành lang pháp lý quy định tại Thông tư 02/2013/TT-NHNN và Thông tư 03/2013/TT-NHNN đang trong quá trình hoàn thiện.

Kết quả nghiên cứu và thảo luận

Những phát hiện chính

Hoạt động chấm điểm và xếp hạng tín dụng khách hàng thể nhân tại CIC giai đoạn 2015 - 2018 ghi nhận những bước tiến vượt bậc về cả quy mô dữ liệu, công nghệ xử lý lẫn độ bao phủ thị trường:

Thứ nhất, tốc độ tăng trưởng vượt trội về nhu cầu khai thác thông tin: Số lượng báo cáo thông tin tín dụng cung ứng cho các tổ chức tín dụng tăng từ 2.300.100 báo cáo năm 2015 lên 3.980.090 báo cáo năm 2018, tương đương mức tăng trưởng 73% chỉ trong 4 năm và tăng gấp hơn 10 lần so với mốc 388.305 báo cáo năm 2011.

Thứ hai, độ phủ cơ sở dữ liệu khách hàng thể nhân mở rộng nhanh chóng: Tổng số hồ sơ khách hàng lưu trữ trong kho dữ liệu CIC tăng từ 24.500.500 hồ sơ năm 2015 lên 45.000.200 hồ sơ vào năm 2018, đạt tỷ lệ tăng trưởng 83,6%. Đóng góp lớn vào sự gia tăng này là việc tích hợp bắt buộc dữ liệu quan hệ thẻ tín dụng từ các ngân hàng thương mại.

Thứ ba, quy trình chấm điểm định kỳ được tự động hóa: Kể từ năm 2015, CIC đã phối hợp cùng Tập đoàn NICE (Hàn Quốc) nâng cấp mô hình chấm điểm toán học. Hệ thống thực hiện tự động chấm điểm lại toàn bộ khách hàng trong kho dữ liệu với chu kỳ định kỳ 3 tháng một lần và thực hiện kiểm định mô hình độc lập 1 năm một lần bởi các chuyên gia quốc tế.

Thứ tư, chuẩn hóa quy trình phân tích qua 9 nhóm chỉ tiêu: Mô hình kết hợp xử lý dữ liệu tự động với sự giám sát chặt chẽ của các phòng cấp tin khu vực miền Bắc và miền Nam, giúp phát hiện và xử lý chính xác các trường hợp trùng mã CIC, dư nợ biến động đột biến trên 2 lần hoặc chuyển nhóm nợ xấu.

Thảo luận kết quả

Dữ liệu nghiên cứu khi được tổng hợp qua Biểu đồ 2.1 (Số lượng báo cáo tín dụng qua các năm) và Biểu đồ 2.2 (Số lượng hồ sơ khách hàng) đã phản ánh một đường cong tăng trưởng dốc đứng, minh chứng cho sự bùng nổ của thị trường tài chính cá nhân tại Việt Nam. Khi biểu diễn qua bảng ma trận phân loại nợ theo Thông tư 02/2013/TT-NHNN, kết quả xếp hạng thể hiện sự tương quan tỷ lệ nghịch rõ rệt giữa điểm số tín dụng và xác suất vỡ nợ của khách hàng vay.

So sánh với các nghiên cứu trước đây như nghiên cứu của Ngô Bình hay Lê Thúy Dịu, luận văn của Nguyễn Thùy Dung đã đi sâu vào mảng khách hàng thể nhân với mẫu nghiên cứu lớn nhất từ trước đến nay. Nguyên nhân của sự thành công là việc áp dụng chuẩn mực công nghệ hiện đại và mở rộng kết nối trao đổi thông tin với các bộ ngành. Tuy nhiên, hạn chế vẫn tồn tại ở việc một số thông tin định tính ngoài ngân hàng (như thuế, hóa đơn tiện ích, bảo hiểm xã hội) chưa được tích hợp thời gian thực, dẫn đến tỷ trọng phụ thuộc vào lịch sử quan hệ tín dụng tại ngân hàng vẫn còn cao.

Đề xuất và khuyến nghị

Nhằm hoàn thiện hoạt động xếp hạng tín dụng khách hàng thể nhân tại CIC hướng tới mục tiêu năm 2020 và tầm nhìn chiến lược 2025, luận văn đưa ra 4 nhóm giải pháp hành động cụ thể:

Thứ nhất, nâng cao chất lượng và độ tin cậy của nguồn dữ liệu đầu vào: Thiết lập cơ chế kiểm soát lỗi tự động đối với 100% dữ liệu truyền về từ các tổ chức tín dụng; mở rộng kết nối trực tuyến với kho dữ liệu của Tổng cục Thuế, Tổng cục Hải quan, Cục Đăng ký Giao dịch Bảo đảm và Bộ Công an, phấn đấu nâng tỷ lệ làm sạch dữ liệu đạt trên 98% vào năm 2020.

Thứ hai, hiện đại hóa phương pháp chấm điểm và thuật toán công nghệ: Nâng cấp thuật toán mô hình điểm số kết hợp với NICE, rút ngắn chu kỳ tái chấm điểm tự động từ 3 tháng xuống còn 30 ngày; bổ sung đầy đủ các chỉ tiêu chi tiêu thẻ tín dụng theo Sơ đồ 3.1 và mở rộng thang điểm tương thích với chuẩn quốc tế Basel II.

Thứ ba, đa dạng hóa sản phẩm và tối ưu hóa kênh phân phối: Phát triển ứng dụng trực tuyến cho phép cá nhân tự tra cứu điểm tín dụng định kỳ; cung cấp gói giải pháp cảnh báo sớm rủi ro tín dụng thời gian thực cho các ngân hàng thương mại, mục tiêu đạt trên 5.000.000 báo cáo cung cấp hàng năm vào giai đoạn 2020 - 2025.

Thứ tư, nâng cao năng lực chuyên môn và hoàn thiện hành lang pháp lý: Đào tạo định kỳ cho đội ngũ 3 đến 5 chuyên gia phân tích tại mỗi phòng nghiệp vụ về kỹ năng phân tích dữ liệu lớn; kiến nghị Ngân hàng Nhà nước và Chính phủ sớm hoàn thiện quy chế chia sẻ thông tin liên ngành và ban hành hướng dẫn bảo mật dữ liệu định danh cá nhân.

Đối tượng nên tham khảo luận văn

Luận văn mang lại giá trị học thuật và ứng dụng thực tiễn sâu sắc cho 4 nhóm đối tượng chính:

  1. Cán bộ quản trị rủi ro và phê duyệt tín dụng tại các Ngân hàng Thương mại: Vận dụng 9 chỉ tiêu chấm điểm và phương pháp kết hợp để tối ưu hóa mô hình xếp hạng nội bộ, đối chiếu chéo với 45 triệu hồ sơ CIC nhằm rút ngắn thời gian thẩm định hồ sơ vay tiêu dùng.

  2. Cơ quan quản lý Nhà nước và Ngân hàng Nhà nước Việt Nam: Sử dụng các phát hiện từ 3.980.090 báo cáo thực tế làm cơ sở thực tiễn để rà soát, sửa đổi các văn bản quy phạm pháp luật như Thông tư 03/2013/TT-NHNN và Thông tư 02/2013/TT-NHNN.

  3. Giảng viên, học viên cao học và nhà nghiên cứu tài chính: Khai thác khung phân tích 22 biến số theo chuẩn Kleimeier cùng bộ dữ liệu chuỗi thời gian 8 năm (2011 - 2018) để phát triển các đề tài nghiên cứu chuyên sâu về kinh tế lượng tài chính.

  4. Các công ty Công nghệ Tài chính (Fintech) và tổ chức tài chính vi mô: Tham khảo quy trình 4 bước thu thập và xử lý dữ liệu lớn để thiết kế giải pháp chấm điểm tín dụng thay thế cho phân khúc khách hàng chưa có lịch sử tín dụng truyền thống.

Câu hỏi thường gặp

CIC thực hiện chu kỳ chấm điểm tín dụng cá nhân với tần suất như thế nào? Cứ sau 3 tháng, hệ thống máy chủ của CIC sẽ tự động chấm điểm lại toàn bộ các hồ sơ khách hàng thể nhân hiện có trong kho dữ liệu quốc gia. Định kỳ mỗi năm một lần, mô hình toán học chấm điểm sẽ được các chuyên gia quốc tế của Tập đoàn NICE (Hàn Quốc) kiểm định độc lập để hiệu chỉnh trọng số chỉ tiêu cho phù hợp với diễn biến kinh tế.

Thang điểm tín dụng quốc tế như FICO và VantageScore có điểm gì khác với mô hình tại Việt Nam? Mô hình FICO và VantageScore 3.0 của Mỹ chuẩn hóa thang điểm từ 300 đến 850 điểm dựa trên kho dữ liệu tiêu dùng khổng lồ từ các công ty thông tin độc lập. Trong khi đó, mô hình của CIC kết hợp giữa thống kê toán học và phương pháp chuyên gia từ 3 đến 5 cán bộ nòng cốt mỗi phòng ban để phù hợp với đặc thù quản lý tín dụng tại Việt Nam.

Dữ liệu đầu vào để xếp hạng khách hàng thể nhân tại CIC được thu thập từ đâu? Dữ liệu được thu thập thường xuyên từ các ngân hàng thương mại, công ty tài chính theo quy định bắt buộc, kết hợp với dữ liệu liên kết từ Bộ Kế hoạch và Đầu tư, Tổng cục Thuế, Tổng cục Thống kê, Cục Đăng ký Giao dịch Bảo đảm và thông tin công khai trên các phương tiện truyền thông chính thống.

Các ngân hàng thương mại lớn tại Việt Nam phân bổ tỷ trọng chấm điểm tín dụng cá nhân như thế nào? Theo số liệu nghiên cứu trong luận văn, mô hình của BIDV áp dụng tỷ trọng 40% cho thông tin nhân thân và 60% cho quan hệ tín dụng với ngân hàng. Ngược lại, mô hình của Ernst & Young phân bổ 60% điểm số cho thông tin nhân thân và 40% cho khả năng trả nợ, phản ánh các góc độ kiểm soát rủi ro khác nhau.

Vì sao các tổ chức tín dụng cần tra cứu điểm CIC bên cạnh hệ thống xếp hạng nội bộ? Báo cáo CIC cung cấp cái nhìn tổng thể về lịch sử dư nợ, nhóm nợ xấu và quan hệ thẻ tín dụng của khách hàng tại tất cả các tổ chức tín dụng trên toàn quốc, giúp loại bỏ hoàn toàn tình trạng che giấu rủi ro hoặc vay nợ chồng chéo giữa nhiều ngân hàng khác nhau.

Kết luận

  • Công trình đã hệ thống hóa toàn diện cơ sở lý luận về quản trị rủi ro tín dụng và phương pháp xếp hạng tín dụng khách hàng thể nhân trong nền kinh tế thị trường.
  • Đánh giá chi tiết sự phát triển của CIC với quy mô kho dữ liệu đạt 45.000.200 hồ sơ và 3.980.090 báo cáo tín dụng cung ứng tính đến ngày 31/12/2018.
  • Khẳng định tính ưu việt của mô hình kết hợp giữa phương pháp thống kê toán học với hội đồng chuyên gia, được chuẩn hóa định kỳ 3 tháng một lần và kiểm định hàng năm cùng đối tác quốc tế.
  • Đề xuất hệ thống 4 nhóm giải pháp đột phá về dữ liệu, công nghệ, nhân sự và cơ chế chính sách phục vụ định hướng phát triển ngành ngân hàng giai đoạn 2020 - 2025.
  • Kêu góp phần chuẩn hóa quy trình thẩm định rủi ro bán lẻ cho toàn hệ thống các tổ chức tín dụng và là tài liệu tham khảo học thuật giá trị cho các nhà nghiên cứu tài chính ngân hàng.