BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO NGÂN HÀNG NHÀ NƯỚC VIỆT NAM TRƯỜNG ĐẠI HỌC NGÂN HÀNG TP. HỒ CHÍ MINH ------------------------------ ĐINH THÀNH LONG HOÀN THIỆN HỆ THỐNG XẾP HẠNG TÍN DỤNG NỘI BỘ ĐỐI VỚI KHÁCH HÀNG CÁ NHÂN VAY TIÊU DÙNG CỦA NGÂN HÀNG THƯƠNG MẠI CỔ PHẦN AN BÌNH LUẬN VĂN THẠC SỸ KINH TẾ TP. Hồ Chí Minh - Năm 2016 LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO NGÂN HÀNG NHÀ NƯỚC VIỆT NAM TRƯỜNG ĐẠI HỌC NGÂN HÀNG TP. HỒ CHÍ MINH ********* ĐINH THÀNH LONG HOÀN THIỆN HỆ THỐNG XẾP HẠNG TÍN DỤNG NỘI BỘ ĐỐI VỚI KHÁCH HÀNG CÁ NHÂN VAY TIÊU DÙNG CỦA NGÂN HÀNG THƯƠNG MẠI CỔ PHẦN AN BÌNH LUẬN VĂN THẠC SỸ KINH TẾ Chuyên ngành : TÀI CHÍNH – NGÂN HÀNG Mã số: 60.01 Người hướng dẫn khoa học : TS. LÊ VĂN HẢI Thành phố Hồ Chí Minh – Năm 2016 LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com -i- LỜI CAM ĐOAN Tôi tên là : ĐINH THÀNH LONG Sinh ngày : 06 / 6 / 1974 ; Tại : Bình Định Hiện công tác tại: Ngân hàng Thương mại Cổ phần An Bình – Chi nhánh Bình Phước. Là học viên Cao học khóa 16 của Trường Đại học Ngân hàng Tp. Hồ Chí Minh Mã số học viên : 020116140119 Cam đoan đề tài luận văn: “Hoàn thiện hệ thống xếp hạng tín dụng nội bộ đối với khách hàng cá nhân vay tiêu dùng tại Ngân hàng Thương mại Cổ phần An Bình” được thực hiện tại Trường Đại học Ngân hàng Tp. Hồ Chí Minh Giáo viên hướng dẫn: TS. Lê Văn Hải Tôi xin cam đoan luận văn này là công trình do chính tôi nghiên cứu và soạn thảo. Tôi không sao chép từ bất kỳ một bài viết nào đã được công bố mà không trích dẫn nguồn gốc. Nếu có bất kỳ sự vi phạm nào, tôi xin hoàn toàn chịu trách nhiệm. Thành phố Hồ Chí Minh, ngày 17 tháng 7 năm 2016 Người cam đoan ĐINH THÀNH LONG LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com - ii - LỜI CẢM ƠN Để thực hiện đề tài này, tác giả đã nhận được sự hướng dẫn về mặt khoa học của TS. Lê Văn Hải ; Sự trợ giúp về số liệu, về nghiệp vụ chuyên môn từ các anh, chị của Phòng Pháp lý & Tuân thủ, Phòng Quản lý Rủi ro của Ngân hàng Thương mại Cổ phần An Bình. Tác giả xin bày tỏ lòng biết ơn chân thành đến TS. Lê Văn Hải - Trường Đại học Ngân hàng Tp. Hồ Chí Minh ; Ban Giám Đốc và quý đồng nghiệp của Ngân hàng TMCP An Bình - Chi nhánh Bình Phước nơi tác giả đang làm việc về sự giúp đỡ nhiệt tình để luận văn này sớm được hoàn thành. Tác giả cũng xin bày tỏ lòng biết ơn đến Quý thầy cô thuộc Khoa Sau Đại học của Trường Đại học Ngân hàng TP. Hồ Chí Minh là những người đã truyền thụ kiến thức cho tác giả. Cảm ơn gia đình và bạn bè đã động viên, hỗ trợ quý báu về thời gian cho tác giả trong quá trình học tập và thực hiện đề tài này. Trân trọng cảm ơn. LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com - iii - TÓM TẮT LUẬN VĂN Hệ thống XHTD nội bộ là một quy trình đánh giá khả năng thực hiện các cam kết tài chính của một khách hàng/nhóm khách hàng đối với một ngân hàng, nhằm đánh giá và đo lường rủi ro tín dụng của ngân hàng đối với khách hàng được xác định thông qua thang điểm, ma trận, thông tin tài chính và phi tài chính để lượng hóa mức độ tín nhiệm. Rủi ro hoạt động tín dụng có thể nói như là một tất yếu không thể tách rời trong quá trình hoạt động kinh doanh của NHTM. Rủi ro tín dụng có thể gây ra những tổn thất về mặt kinh tế hơn bất kỳ loại hình rủi ro nào, vì tính chất lây lan và theo phản ứng dây chuyền của nó. Tín dụng tiêu dùng ngày càng đóng vai trò quan trọng trong nền kinh tế nước ta, bên cạnh thúc đẩy chính sách vĩ mô kích cầu tiêu dùng, còn làm tăng lợi nhuận cho các NHTM. Tuy nhiên, với việc tăng trưởng tín dụng tiêu dùng trong những năm gần ở mức “quá nóng” đã để lại những khoản nợ xấu có khả năng bị mất vốn của ngân hàng, để hạn chế rủi ro hoạt động tín dụng, một trong những công cụ quản lý hữu hiệu nhất của hệ thống các NHTM hiện nay là sử dụng XHTD nội bộ như là một công cụ để đánh giá và chấm điểm tín dụng khách hàng giao dịch trước, trong và sau khi cho vay. ABBANK đã xây dựng một hệ thống XHTD nội bộ dành cho các khách hàng giao dịch tín dụng. Tuy nhiên, đến nay hệ thống XHTD nội bộ cho KHCN vay tiêu dùng vẫn còn nhiều bất cập về các tiêu chí chấm điểm, quan điểm của chuyên gia về cho điểm và kết quả XHTD chưa phản ảnh hết thực trạng của khách hàng, do đó việc áp dụng các kết quả xếp hạng để làm cơ sở cấp tín dụng chưa có tính khả thi cao. Việc nghiên cứu tìm phương pháp mới để XHTD đối với KHCN vay tiêu dùng tại ABBANK ngay từ bây giờ là cần thiết, nhắm góp phần nâng cao chất lượng XHTD nói riêng và nâng cao năng lực quản trị rủi ro nói chung. Đó là lý do mà tác giả muốn thực hiện đề tài :“Hoàn thiện hệ thống xếp hạng tín dụng nội bộ đối với khách hàng cá nhân vay tiêu dùng của Ngân hàng TMCP An Bình”. LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com - iv - MỤC LỤC Trang Trên hệ thống XHTDNB nội bộ mới hiện nay, hạng của khách hàng được chia thành 10 hạng và hỗ trợ quyết định cho vay. 22 - Kiểm định không có sự tự tương quan giữa các biến độc lập trong mô hình (không bị hiện tượng đa cộng tuyến) . 52 - Kiểm định phương sai của sai số không đổi (không bị hiện tượng phương sai thay đổi) . 52 VIF của tất cả các biến độc lập đều nhỏ hơn 10 nên hiện tượng đa cộng tuyến trong mô hình được đánh giá là không nghiêm trọng (Gujrati, 2003). 53 VIF của tất cả các biến độc lập đều nhỏ hơn 10 nên hiện tượng đa cộng tuyến trong mô hình được đánh giá là không nghiệm trọng (Gujrati, 2003). 55 VIF của tất cả các biến độc lập đều nhỏ hơn 10 nên hiện tượng đa cộng tuyến trong mô hình được đánh giá là không nghiệm trọng (Gujrati, 2003). 56 VIF của tất cả các biến độc lập đều nhỏ hơn 10 nên hiện tượng đa cộng tuyến trong mô hình được đánh giá là không nghiệm trọng (Gujrati, 2003). 58 VIF của tất cả các biến độc lập đều nhỏ hơn 10 nên hiện tượng đa cộng tuyến trong mô hình được đánh giá là không nghiệm trọng (Gujrati, 2003). 60 VIF của tất cả các biến độc lập đều nhỏ hơn 10 nên hiện tượng đa cộng tuyến trong mô hình được đánh giá là không nghiệm trọng (Gujrati, 2003). 61 VIF của tất cả các biến độc lập đều nhỏ hơn 10 nên hiện tượng đa cộng tuyến trong mô hình được đánh giá là không nghiệm trọng (Gujrati, 2003). 63 VIF của các biến độc lập QH2, QH1 lớn hơn 10 nên mô hình có khả năng bị đa cộng tuyến nghiêm trọng, đặc biệt là biến QH2 và QH1 (Gujrati, 2003). 65 VIF của tất cả các biến độc lập đều nhỏ hơn 10 nên hiện tượng đa cộng tuyến trong mô hình được đánh giá là không nghiệm trọng (Gujrati, 2003). 66 VIF của tất cả các biến độc lập đều nhỏ hơn 10 nên hiện tượng đa cộng tuyến trong mô hình được đánh giá là không nghiệm trọng (Gujrati, 2003). 68 LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail. Nguyễn Sỹ Cứ, 2013. Vai trò của Xếp hạng tín nhiệm trong nền kinh tế thị trường và hội nhập quốc tế ở Việt Nam.com/tabid/229/post/154/Vai-tro-cua-Xep-hang-tin-nhiem-trong- nen-kinh-te-thi-truong-va-hoi-nhap-quoc-te-o-Viet-Nam. 90 LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com - vi - DANH MỤC CÁC BẢNG Bảng 2. Kết quả ước lượng hàm điểm số của Dinh Thi Huyen Thanh và Stefanie Kleimeir . Bảng xếp hạng KHCN của Dinh Thi Huyen Thanh và Stefanie Kleimeir . Chỉ tiêu chấm điểm XHTD cá nhân theo mô hình của Dinh Thi Huyen Thanh và Stefanie Kleimeir . Tỷ trọng các chỉ tiêu đánh giá trong mô hình điểm số FICO . Hệ thống định mức tín nhiệm của Moody’s và S&P . Ký hiệu XHTD sử dụng cho nợ ngắn hạn . Chỉ tiêu chấm điểm cá nhân của E&Y . Hệ thống ký hiệu XHTD cá nhân của E&Y . Bảng chấm điểm và XHTD cho KHCN của BIDV . Bảng xếp loại TSĐB theo điểm số đạt được của BIDV . Ma trận ra quyết định cấp tín dụng của BIDV . Bảng phân hạng dự kiến và hỗ trợ ra quyết định cho vay . Bảng phân loại KHCN theo mục đích vay và thời gian quan hệ với Sacombank . Bảng tổng hợp điểm của 4 nhóm chỉ tiêu theo tỷ trọng của Sacombank . Bảng xác định rủi ro về nguồn trả nợ của Sacombank . Bảng tổng hợp điểm của 4 nhóm chỉ tiêu của Sacombank . Bảng chỉ tiêu chấm điểm XHTD cá nhân của Vietcombank . 25 LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com - vii - Bảng 2. Bảng hệ thống ký hiệu XHTD cá nhân của Vietcombank . Số liệu sơ bộ về tình hình tài chính năm 2013 – 2015 . Tình hình kinh doanh của của ABBANK năm 2013 – 2015 . Bảng cơ cấu dư nợ theo kỳ hạn của ABBANK . Tỷ trọng dư nợ tín dụng bán lẻ KHCN năm 2015 . Bảng phân loại mức XHTD cho khách hàng . Bảng hệ số rủi ro của các sản phẩm tín dụng cá nhân . Bảng tỷ trọng điểm của từng KHCN . Bảng hệ số rủi ro của các sản phẩm tín dụng cá nhân Sacombank. Bảng đánh giá tỷ trọng xếp hạng về TSĐB . Bảng ma trận kết quả xếp hạng và đánh giá TSĐB . Sản phẩm tín dụng và tỷ trọng dư nợ theo mục đích vay . Bảng quy ước ký hiệu về nhóm chỉ tiêu thân nhân của KHCN. Quy ước ký hiệu về nhóm chỉ tiêu khả năng trả nợ . Quy ước ký hiệu về nhóm chỉ tiêu quan hệ với ABBANK . 53 LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com - viii - DANH MỤC HÌNH, BIỂU ĐỒ VÀ ĐỒ THỊ Hình 2. Quy trình XHTD . Tình hình hoạt động của ABBANK từ năm 2013 – 2015 . Cơ cấu dư nợ tín dụng ABBANK năm 2013 – 2015 . Cơ cấu dư nợ cho vay tiêu dùng năm 2015 . Quy trình chấm điểm và XHTD nội bộ đối với KHCN vay tiêu dùng của ABBANK . 39 LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.
## Tổng quan nghiên cứu
Trong bối cảnh tín dụng tiêu dùng tại Việt Nam phát triển nhanh chóng, với dư nợ tín dụng bán lẻ của Ngân hàng Thương mại Cổ phần An Bình (ABBANK) đạt khoảng 11.233 tỷ đồng năm 2015, việc quản lý rủi ro tín dụng trở nên cấp thiết. Rủi ro tín dụng là một trong những rủi ro lớn nhất đối với ngân hàng thương mại, có thể gây tổn thất kinh tế nghiêm trọng do tính chất lây lan và phản ứng dây chuyền. Hệ thống xếp hạng tín dụng nội bộ (XHTDNB) là công cụ quan trọng giúp đánh giá và quản lý rủi ro này, thông qua việc phân tích các thông tin tài chính và phi tài chính của khách hàng cá nhân vay tiêu dùng.
Mục tiêu nghiên cứu nhằm hoàn thiện hệ thống XHTDNB đối với khách hàng cá nhân vay tiêu dùng tại ABBANK, tập trung vào việc đánh giá thực trạng, xây dựng mô hình định lượng phù hợp với chuẩn mực quốc tế và đề xuất giải pháp nâng cao hiệu quả quản trị rủi ro tín dụng. Phạm vi nghiên cứu bao gồm dữ liệu giao dịch tín dụng của khách hàng cá nhân vay tiêu dùng tại ABBANK trong giai đoạn 2010-2015, với trọng tâm tại chi nhánh Bình Phước.
Nghiên cứu có ý nghĩa quan trọng trong việc nâng cao chất lượng đánh giá tín dụng, giảm thiểu nợ xấu và tăng cường năng lực quản trị rủi ro của ABBANK, góp phần thúc đẩy sự phát triển bền vững của ngân hàng trong lĩnh vực bán lẻ.
## Cơ sở lý thuyết và phương pháp nghiên cứu
### Khung lý thuyết áp dụng
- **Khái niệm xếp hạng tín dụng nội bộ:** Là quy trình thu thập, phân tích và đánh giá thông tin tài chính, phi tài chính của khách hàng để xác định mức độ rủi ro tín dụng, hỗ trợ quyết định cấp tín dụng và quản lý rủi ro.
- **Mô hình điểm số tín dụng:** Áp dụng mô hình định lượng như mô hình hồi quy kinh tế lượng (OLS) để xác định các chỉ tiêu trọng yếu ảnh hưởng đến kết quả xếp hạng tín dụng.
- **Nguyên tắc xếp hạng tín dụng:** Kết hợp phân tích định tính và định lượng, sử dụng nhiều nguồn thông tin khách quan để đánh giá toàn diện khách hàng.
- **Mô hình tham khảo:** Hệ thống xếp hạng tín dụng của các tổ chức quốc tế như Moody’s, S&P, FICO và các ngân hàng trong nước như BIDV, Sacombank, Vietcombank, cùng mô hình tư vấn của Ernst & Young (E&Y).
### Phương pháp nghiên cứu
- **Nguồn dữ liệu:** Sử dụng dữ liệu thứ cấp gồm kết quả xếp hạng tín dụng nội bộ của 150 khách hàng cá nhân vay tiêu dùng tại ABBANK, cùng số liệu giao dịch tín dụng từ năm 2010 đến 2015.
- **Phương pháp phân tích:** Kết hợp phương pháp định tính (đánh giá thực trạng hệ thống hiện tại) và định lượng (hồi quy OLS để xây dựng mô hình điểm số tín dụng rút gọn).
- **Timeline nghiên cứu:** Thu thập và xử lý dữ liệu trong năm 2015, phân tích và xây dựng mô hình trong giai đoạn 2015-2016.
- **Lý do chọn phương pháp:** Hồi quy OLS giúp lượng hóa tác động của các chỉ tiêu đến kết quả xếp hạng, đồng thời so sánh với hệ thống hiện tại để đánh giá tính hiệu quả và đề xuất hoàn thiện.
## Kết quả nghiên cứu và thảo luận
### Những phát hiện chính
- **Phát hiện 1:** Hệ thống XHTDNB hiện tại của ABBANK tập trung 60% trọng số vào khả năng trả nợ và 40% vào chỉ tiêu thân nhân, tuy nhiên quá chú trọng vào giá trị tài sản đảm bảo (TSĐB), dẫn đến kết quả xếp hạng chưa phản ánh chính xác năng lực trả nợ thực tế của khách hàng.
- **Phát hiện 2:** Mô hình hồi quy OLS xác định được bộ chỉ tiêu rút gọn gồm các yếu tố như thu nhập, lịch sử trả nợ, thời gian công tác và mối quan hệ tín dụng với ngân hàng có ảnh hưởng lớn đến kết quả xếp hạng, với mức độ giải thích mô hình đạt khoảng 75%.
- **Phát hiện 3:** So sánh với các mô hình quốc tế và trong nước, ABBANK chưa áp dụng đầy đủ các chỉ tiêu phi tài chính như lịch sử giao dịch, mức độ sử dụng dịch vụ ngân hàng, và các yếu tố định tính khác, làm giảm tính chính xác và khả năng dự báo rủi ro.
- **Phát hiện 4:** Tỷ lệ nợ xấu của ABBANK giảm từ 4,8% năm 2013 xuống còn 1,72% năm 2015, cho thấy hiệu quả quản lý rủi ro tín dụng có cải thiện nhưng vẫn còn tiềm năng nâng cao thông qua hoàn thiện hệ thống xếp hạng.
### Thảo luận kết quả
Nguyên nhân của việc hệ thống hiện tại chưa tối ưu là do phương pháp chấm điểm chủ yếu dựa trên ý kiến chuyên gia và trọng số TSĐB cao, chưa tận dụng hết dữ liệu định lượng và phi tài chính. So với mô hình FICO và các ngân hàng lớn như Vietcombank, BIDV, Sacombank, ABBANK cần mở rộng phạm vi chỉ tiêu và áp dụng mô hình định lượng để nâng cao độ chính xác. Việc sử dụng mô hình hồi quy OLS giúp lượng hóa các yếu tố ảnh hưởng, từ đó xây dựng bộ chỉ tiêu rút gọn phù hợp với đặc thù khách hàng của ABBANK. Kết quả nghiên cứu có thể được trình bày qua biểu đồ phân tích trọng số các chỉ tiêu và bảng so sánh tỷ lệ nợ xấu trước và sau khi áp dụng mô hình mới, minh họa hiệu quả cải tiến.
## Đề xuất và khuyến nghị
- **Hoàn thiện mô hình xếp hạng tín dụng nội bộ:** Áp dụng mô hình định lượng dựa trên hồi quy OLS để xây dựng bộ chỉ tiêu rút gọn, giảm trọng số TSĐB, tăng cường các chỉ tiêu phi tài chính như lịch sử trả nợ, thu nhập và mối quan hệ tín dụng. Thời gian thực hiện: 6-12 tháng. Chủ thể: Phòng Quản lý rủi ro ABBANK.
- **Đào tạo và nâng cao năng lực cán bộ tín dụng:** Tổ chức các khóa đào tạo về phương pháp đánh giá tín dụng hiện đại, kỹ năng phân tích dữ liệu và sử dụng công cụ hỗ trợ xếp hạng. Mục tiêu tăng tỷ lệ đánh giá chính xác lên trên 85% trong 1 năm.
- **Xây dựng hệ thống quản lý dữ liệu khách hàng đồng bộ:** Tích hợp dữ liệu tài chính và phi tài chính từ nhiều nguồn, đảm bảo tính chính xác và cập nhật liên tục để phục vụ cho việc xếp hạng tín dụng. Thời gian triển khai: 12 tháng. Chủ thể: Ban Công nghệ thông tin phối hợp Phòng Quản lý rủi ro.
- **Kiến nghị Ngân hàng Nhà nước xây dựng khung pháp lý đồng bộ:** Đề xuất hoàn thiện quy định về hệ thống xếp hạng tín dụng nội bộ cho các ngân hàng thương mại, nhằm chuẩn hóa phương pháp và nâng cao hiệu quả quản trị rủi ro tín dụng trên toàn ngành. Thời gian: 1-2 năm.
## Đối tượng nên tham khảo luận văn
- **Ngân hàng thương mại:** Đặc biệt các phòng quản lý rủi ro và tín dụng, để tham khảo mô hình xếp hạng tín dụng nội bộ phù hợp với thực tiễn Việt Nam, nâng cao hiệu quả quản lý rủi ro.
- **Cơ quan quản lý nhà nước:** Ngân hàng Nhà nước và các đơn vị liên quan có thể sử dụng kết quả nghiên cứu để xây dựng chính sách, khung pháp lý về xếp hạng tín dụng nội bộ.
- **Học viện, trường đại học:** Giảng viên và sinh viên chuyên ngành Tài chính - Ngân hàng có thể khai thác luận văn làm tài liệu tham khảo về phương pháp nghiên cứu và ứng dụng mô hình định lượng trong quản trị rủi ro tín dụng.
- **Các tổ chức tư vấn tài chính:** Công ty tư vấn, kiểm toán có thể áp dụng mô hình và giải pháp đề xuất để hỗ trợ các ngân hàng trong việc hoàn thiện hệ thống xếp hạng tín dụng nội bộ.
## Câu hỏi thường gặp
1. **Xếp hạng tín dụng nội bộ là gì?**
Là quy trình đánh giá khả năng trả nợ của khách hàng dựa trên thông tin tài chính và phi tài chính, nhằm phân loại mức độ rủi ro tín dụng để hỗ trợ quyết định cấp tín dụng.
2. **Tại sao cần hoàn thiện hệ thống xếp hạng tín dụng nội bộ?**
Hệ thống hoàn thiện giúp nâng cao độ chính xác trong đánh giá rủi ro, giảm thiểu nợ xấu và tăng hiệu quả quản trị rủi ro tín dụng, phù hợp với chuẩn mực quốc tế.
3. **Phương pháp định lượng có ưu điểm gì?**
Phương pháp định lượng như hồi quy OLS giúp lượng hóa tác động của các chỉ tiêu, giảm sự chủ quan, nâng cao tính khách quan và khả năng dự báo rủi ro.
4. **Các chỉ tiêu quan trọng trong xếp hạng tín dụng là gì?**
Bao gồm thu nhập, lịch sử trả nợ, thời gian công tác, mối quan hệ tín dụng với ngân hàng, và các yếu tố phi tài chính như trình độ học vấn, tình trạng cư trú.
5. **Làm thế nào để áp dụng kết quả nghiên cứu vào thực tế?**
Ngân hàng cần xây dựng mô hình xếp hạng dựa trên bộ chỉ tiêu rút gọn, đào tạo cán bộ, nâng cấp hệ thống quản lý dữ liệu và phối hợp với cơ quan quản lý để hoàn thiện khung pháp lý.
## Kết luận
- Hệ thống xếp hạng tín dụng nội bộ là công cụ thiết yếu giúp ABBANK quản lý rủi ro tín dụng cá nhân vay tiêu dùng hiệu quả.
- Mô hình định lượng hồi quy OLS cho phép xây dựng bộ chỉ tiêu rút gọn, nâng cao độ chính xác và tính ứng dụng thực tiễn.
- Hệ thống hiện tại của ABBANK còn chú trọng quá mức vào tài sản đảm bảo, cần điều chỉnh để phản ánh đúng năng lực trả nợ khách hàng.
- Đề xuất hoàn thiện mô hình, đào tạo cán bộ, nâng cấp hệ thống dữ liệu và kiến nghị khung pháp lý đồng bộ là các giải pháp trọng tâm.
- Nghiên cứu mở ra hướng đi mới cho quản trị rủi ro tín dụng tại ABBANK và các ngân hàng thương mại Việt Nam, góp phần phát triển bền vững ngành ngân hàng.
Hành động tiếp theo là triển khai mô hình mới trong vòng 6-12 tháng, đồng thời phối hợp với các bên liên quan để hoàn thiện hệ thống quản trị rủi ro tín dụng toàn diện.