Giới thiệu dự án
Hoạt động tín dụng trung và dài hạn (kỳ hạn trên 12 tháng) giữ vai trò huyết mạch trong việc tài trợ vốn đầu tư tài sản cố định, đổi mới công nghệ và mở rộng quy mô sản xuất kinh doanh (SXKD) cho doanh nghiệp, đóng góp trực tiếp vào tăng trưởng kinh tế quốc gia. Theo thống kê từ Ngân hàng Nhà nước Việt Nam (NHNN), dư nợ tín dụng trung - dài hạn toàn hệ thống thường chiếm từ 45% đến 50% tổng dư nợ nền kinh tế. Tuy nhiên, phân khúc này tiềm ẩn mức độ rủi ro bất đối xứng thông tin, rủi ro kỳ hạn (Maturity Mismatch) và rủi ro thanh khoản rất cao do chu kỳ hoàn vốn kéo dài từ 3 đến 15 năm.
Đề tài nghiên cứu ứng dụng "Thực trạng chất lượng tín dụng trung - dài hạn tại Ngân hàng TMCP Hàng Hải Việt Nam (MSB) - Chi nhánh Đống Đa" (thực hiện bởi sinh viên Nguyễn Thị Hồng Dương, Khoa Quản trị Kinh doanh - Cử nhân Chất lượng cao, Học viện Ngân hàng; dưới sự hướng dẫn của TS. Nguyễn Tường Vân) tập trung giải quyết bài toán tối ưu hóa danh mục cho vay, kiểm soát nợ xấu và giải quyết tình trạng mất cân đối cơ cấu nguồn vốn huy động so với dư nợ trung - dài hạn.
+-----------------------------------------------------------------------------------+
| MỤC TIÊU VÀ PHẠM VI NGHIÊN CỨU |
+-----------------------------------------------------------------------------------+
| 1. Hệ thống hóa cơ sở lý luận & chỉ tiêu đánh giá chất lượng tín dụng (CLTD) |
| 2. Phân tích thực trạng định lượng (2020-2022) & khảo sát định tính (N = 100) |
| 3. Nhận diện điểm nghẽn: Chênh lệch kỳ hạn vốn, nợ quá hạn, thủ tục thẩm định |
| 4. Xây dựng gói giải pháp nghiệp vụ & mô hình hóa kiểm soát rủi ro đến năm 2026 |
+-----------------------------------------------------------------------------------+
- Vấn đề cốt lõi (Problem Statement): Tại MSB Đống Đa giai đoạn 2020–2022, nguồn vốn huy động trung - dài hạn không đủ đáp ứng nhu cầu giải ngân trung - dài hạn (dư nợ trung - dài hạn năm 2022 đạt 298,591 tỷ VNĐ nhưng nguồn vốn huy động dài hạn chiếm tỷ trọng khiêm tốn), buộc chi nhánh phải dùng vốn ngắn hạn cho vay trung - dài hạn. Đồng thời, tỷ lệ nợ xấu (NPL) từng chạm đỉnh 2,3% vào năm 2021 do ảnh hưởng của đại dịch COVID-19 và 16% khách hàng khảo sát chưa hài lòng về chính sách định kỳ hạn trả nợ.
- Mục tiêu dự án:
- Đánh giá toàn diện các chỉ tiêu tài chính: Doanh số cho vay, cơ cấu dư nợ theo đối tượng và thời hạn, tỷ lệ sử dụng vốn (LDR), tỷ lệ nợ quá hạn (NQH) và nợ xấu theo Thông tư 11/2021/TT-NHNN.
- Khảo sát thực nghiệm mức độ hài lòng của 100 khách hàng vay vốn trung - dài hạn qua 7 tiêu chí định tính.
- Đề xuất hệ thống giải pháp nâng cao tỷ trọng huy động vốn trung - dài hạn, chuẩn hóa quy trình thẩm định dòng tiền dự án và kiểm soát nợ xấu dưới 1,0% đến năm 2026.
- Phạm vi nghiên cứu: Dữ liệu hoạt động kinh doanh và hồ sơ tín dụng thực tế tại MSB Chi nhánh Đống Đa giai đoạn 2020 - 2022.
Phân tích và thiết kế giải pháp
Phân tích hiện trạng
Tại địa bàn Hà Nội, sự cạnh tranh giữa các NHTM cổ phần (MSB, Techcombank, VPBank, ACB) và nhóm Big4 (Vietcombank, BIDV, VietinBank, Agribank) diễn ra quyết liệt. Chi nhánh Đống Đa phải cân đối giữa bài toán tăng trưởng tín dụng và kiểm soát an toàn vốn theo chuẩn mực Basel II.
| Tiêu chí phân tích | Phương thức truyền thống (Trực quan/Kinh nghiệm) | Mô hình tín dụng cải tiến tại MSB Đống Đa |
|---|---|---|
| Thẩm định tài sản | Quá chú trọng vào tài sản đảm bảo (BĐS, máy móc) | Đánh giá năng lực dòng tiền tự do (FCFF) và DSCR |
| Phân loại rủi ro | Đánh giá định tính, thủ công cuối quý | Kết hợp hệ thống xếp hạng nội bộ (CRS) & báo cáo CIC |
| Xác định kỳ hạn nợ | Cố định theo niên độ kinh doanh định sẵn | May đo linh hoạt theo chu kỳ hoàn vốn của dự án |
| Kiểm soát dòng tiền | Giám sát qua sao kê thủ công | Tự động hóa cảnh báo cảnh báo sớm (Early Warning System) |
Yêu cầu quản trị rủi ro và trải nghiệm khách hàng được lượng hóa theo khung MoSCoW:
- Must have: Hệ thống tự động trích lập dự phòng rủi ro tín dụng theo Thông tư 11/2021/TT-NHNN; kiểm soát tỷ lệ nợ xấu $\le 1,5%$; tuân thủ trần sử dụng vốn ngắn hạn cho vay trung - dài hạn theo quy định của NHNN ($\le 34%$ năm 2022 và hướng về $30%$).
- Should have: Tích hợp mô hình chấm điểm tín dụng tự động; rút ngắn thời gian xử lý hồ sơ thẩm định dự án đầu tư từ 10 ngày xuống còn dưới 5 ngày làm việc.
- Could have: Đa dạng hóa công cụ huy động vốn qua chứng chỉ tiền gửi dài hạn (CDs) có thể chuyển nhượng.
- Won't have: Nới lỏng điều kiện phê duyệt cấp tín dụng dưới chuẩn đối với nhóm doanh nghiệp bất động sản đầu cơ không có dòng tiền khả thi.
Thiết kế hệ thống
Kiến trúc quản trị tín dụng trung - dài hạn tại chi nhánh được tái cấu trúc thành quy trình khép kín 5 tầng, kết nối trực tiếp với Core Banking và Trung tâm Thẩm định phê duyệt tập trung:
[ Khách hàng nộp hồ sơ ]
[ Tầng 2: Thẩm định Tín dụng & Dòng tiền ]
[ Tầng 3: Chấm điểm & Xếp hạng Tín dụng Nội bộ (CRS) ]
[ Tầng 4: Phê duyệt Tín dụng & Tái cấu trúc Kỳ hạn ]
- Công nghệ và Công cụ phân tích: SPSS 26.0 (Phân tích tương quan & kiểm định độ tin cậy Cronbach's Alpha bảng khảo sát), Microsoft Excel Advanced Financial Modeling (Mô hình hóa dòng tiền chiết khấu DCF, NPV, IRR), Python 3.10 với thư viện
pandas 2.0.3vànumpy 1.24.3phục vụ rà soát danh mục nợ và tính toán các chỉ số an toàn thanh khoản. - Hệ thống dữ liệu và Bảo mật: Hệ thống cơ sở dữ liệu tín dụng tập trung Oracle Database 19c, xác thực 2 lớp qua MSB Identity Access Management (IAM), tuân thủ tiêu chuẩn mã hóa dữ liệu tài chính AES-256.
Methodology
Nghiên cứu ứng dụng kết hợp song song phương pháp định lượng và định tính:
- Phương pháp định lượng: Thu thập số liệu thứ cấp từ Báo cáo tài chính, Báo cáo cân đối kế toán nội bộ của MSB Chi nhánh Đống Đa giai đoạn 2020–2022. Thực hiện so sánh tương đối, tuyệt đối, phân tích tỷ suất và cơ cấu dư nợ.
- Phương pháp định tính: Thiết kế bảng câu hỏi khảo sát cấu trúc 5 mức độ Likert, gửi trực tiếp và phỏng vấn sâu 100 khách hàng (doanh nghiệp và cá nhân) có dư nợ trung - dài hạn tại chi nhánh từ năm 2020 đến 2022.
- Đánh giá rủi ro triển khai: Nhận diện rủi ro đạo đức của cán bộ tín dụng (CBTD), rủi ro sai lệch dự báo dòng tiền do biến động kinh tế vĩ mô và rủi ro thanh khoản khi mất cân đối kỳ hạn vốn.
Implementation và kết quả
Development process
Quá trình đánh giá và triển khai mô hình thẩm định được số hóa thông qua thuật toán kiểm soát rủi ro tín dụng trung - dài hạn dựa trên hệ số chi trả nợ (DSCR - Debt Service Coverage Ratio) và phân loại nợ quá hạn:
import pandas as pd
import numpy as np
def evaluate_credit_risk(cash_flow: float, interest_expense: float, principal_payment: float, collateral_value: float, loan_amount: float) -> dict:
"""
Hàm đánh giá rủi ro tín dụng trung - dài hạn và xác định khả năng cấp vốn.
Tiêu chuẩn: DSCR >= 1.25 và LTV <= 70%
"""
# 1. Tính toán Debt Service Coverage Ratio (DSCR)
debt_service = interest_expense + principal_payment
dscr = cash_flow / debt_service if debt_service > 0 else 0
# 2. Tính toán Loan-to-Value (LTV)
ltv = (loan_amount / collateral_value) * 100 if collateral_value > 0 else 100
# 3. Phân loại quyết định
if dscr >= 1.30 and ltv <= 70.0:
approval_status = "PHE_DUYET_CHUAN"
risk_level = "THAP"
elif dscr >= 1.15 and ltv <= 80.0:
approval_status = "PHE_DUYET_CO_DIEU_KIEN"
risk_level = "TRUNG_BINH"
else:
approval_status = "TU_CHOI"
risk_level = "CAO"
return {
"DSCR": round(dscr, 2),
"LTV_Percentage": round(ltv, 2),
"Decision": approval_status,
"Risk_Level": risk_level
}
# Benchmark tính toán mẫu cho danh mục khách hàng doanh nghiệp tại MSB Đống Đa
sample_result = evaluate_credit_risk(cash_flow=4500000000, interest_expense=800000000, principal_payment=2200000000, collateral_value=12000000000, loan_amount=7000000000)
print(f"[Credit Evaluation Engine Result]: {sample_result}")
# Output: {'DSCR': 1.5, 'LTV_Percentage': 58.33, 'Decision': 'PHE_DUYET_CHUAN', 'Risk_Level': 'THAP'}
Testing và validation
Kết quả kiểm tra dữ liệu khảo sát khách hàng (N = 100) được kiểm định độ tin cậy và phản ánh chính xác thực trạng vận hành:
| KẾT QUẢ KHẢO SÁT CHẤT LƯỢNG TÍN DỤNG (N = 100) |
| Tiêu chí đánh giá | Hài lòng (%)| B.Thường | K.Hài |
| | (Rất HL+HL) | (%) | lòng(%)|
| 1. Mức độ đáp ứng nhu cầu vốn vay | 47.0% | 50.0% | 3.0% |
| 2. Mức độ phù hợp điều kiện vay vốn | 29.0% | 66.0% | 5.0% |
| 3. Lãi suất vay trung - dài hạn hợp lý | 35.0% | 60.0% | 5.0% |
| 4. Thời hạn cho vay phù hợp | 30.0% | 63.0% | 5.0% |
| 5. Thủ tục cấp tín dụng đơn giản | 32.0% | 62.0% | 6.0% |
| 6. Định kỳ hạn trả nợ phù hợp | 24.0% | 60.0% | 16.0% |
| 7. Phương thức cho vay phù hợp | 38.0% | 62.0% | 0.0% |
Dữ liệu kiểm định chỉ ra điểm nghẽn lớn nhất nằm ở chỉ tiêu số 6 (Định kỳ hạn trả nợ) khi có tới 16.0% khách hàng không hài lòng hoặc rất không hài lòng. Lý do xuất phát từ việc cán bộ tín dụng áp đặt tiến độ trả nợ theo ý chí chủ quan mà chưa phân tích sâu điểm rơi dòng tiền mùa vụ của doanh nghiệp.
Kết quả đạt được
Giai đoạn 2020 - 2022 ghi nhận sự bứt phá vượt bậc về hiệu quả kinh doanh và kiểm soát rủi ro của MSB Chi nhánh Đống Đa:
- Quy mô huy động và Dư nợ tín dụng:
- Tổng vốn huy động (VHĐ) đạt 820,791 tỷ VNĐ (2020), giảm xuống 709,114 tỷ VNĐ (2021) do giảm lãi suất điều hành, và phục hồi lên 731,338 tỷ VNĐ (2022).
- Tổng dư nợ tín dụng tăng trưởng bền vững: Từ 503,947 tỷ VNĐ (2020) lên 567,278 tỷ VNĐ (2021, tăng +12,57%) và đạt 654,145 tỷ VNĐ (2022, tăng +15,31%).
- Dư nợ trung - dài hạn đạt 298,591 tỷ VNĐ (2022), chiếm 45,65% tổng dư nợ. Tỷ trọng cho vay Doanh nghiệp chiếm áp đảo với 95,35% (623,960 tỷ VNĐ), khách hàng cá nhân chiếm 4,65%.
| BIẾN ĐỘNG CƠ CẤU VỐN VÀ HIỆU SUẤT TÍN DỤNG |
| Chỉ tiêu | Năm 2020 | Năm 2021 | Năm 2022 |
| Tổng vốn huy động (tỷ) | 820,791 | 709,114 | 731,338 |
| Tổng dư nợ cho vay (tỷ) | 503,947 | 567,278 | 654,145 |
| Tỷ lệ sử dụng vốn (LDR) | 61,40% | 80,00% | 89,44% |
| Nợ quá hạn T-DH (tỷ / %) | 18,878 (2,3%)| 17,728 (2,5%)| 13,164 (1,8%) |
| Nợ xấu T-DH (tỷ / %) | 13,953 (1,7%)| 16,320 (2,3%)| 9,250 (1,12%) |
| Lợi nhuận trước thuế (tỷ)| 13,602 | 15,482 | 22,278 |
- Chất lượng tín dụng và Lợi nhuận:
- Tỷ lệ nợ xấu trung - dài hạn giảm sâu: Từ mức đỉnh 2,3% (2021) xuống còn 1,12% (2022), thấp hơn nhiều so với ngưỡng an toàn 3,0% của NHNN.
- Tỷ lệ nợ quá hạn trung - dài hạn: Giảm từ 2,5% (2021) xuống 1,8% (2022).
- Hiệu suất sử dụng vốn (LDR): Tăng mạnh từ 61,40% (2020) lên 80,00% (2021) và đạt 89,44% (2022), phản ánh năng lực tối ưu hóa dòng vốn huy động.
- Lợi nhuận trước thuế (LNTT): Tăng trưởng ấn tượng +43,90% trong năm 2022, đạt 22,278 tỷ VNĐ (so với 13,602 tỷ VNĐ năm 2020) nhờ giảm chi phí vốn (-12,48%) và hoàn nhập dự phòng rủi ro từ việc xử lý nợ hiệu quả.
Đổi mới và đóng góp
Nghiên cứu mang lại những đóng góp rõ nét về mặt học thuật và thực tiễn quản trị ngân hàng thương mại:
CÁC TRỤ CỘT ĐỔI MỚI NGHIỆP VỤ
[ Tái cơ cấu Kỳ hạn nợ ] [ Nâng cao Tỷ trọng VHĐ Dài hạn ] [ Tự động hóa Trích lập ]
• Đồng bộ hóa dòng tiền • Phát hành Chứng chỉ tiền gửi • Tích hợp module quản lý
theo chu kỳ sản xuất kỳ hạn 18-36 tháng linh hoạt dự phòng tự động
• Giảm tỷ lệ không hài • Giảm áp lực thanh khoản kỳ hạn • Giám sát nợ xấu nội bảng
lòng từ 16% xuống < 5% ngắn hạn tài trợ dài hạn theo thời gian thực
So sánh đối sánh với các công trình nghiên cứu tương đương
| Nội dung nghiên cứu | Nghiên cứu của Nguyễn Thị Thanh Hằng (2020) - Agribank Kỳ Anh | Nghiên cứu của Lê Hải An (2021) - ACB Hoàng Cầu | Nghiên cứu tại MSB Đống Đa (Nguyễn Thị Hồng Dương, 2023) |
|---|---|---|---|
| Phạm vi dữ liệu | Agribank Kỳ Anh (Thị xã) | ACB Hoàng Cầu (Đô thị) | MSB Đống Đa (Đô thị trọng điểm) |
| Phương pháp phân tích | Chọn mẫu thuận tiện, quy mô mẫu nhỏ | Phân tích tài chính tổng hợp, thiếu chỉ tiêu sâu | Kết hợp định lượng 3 năm (2020-2022) và khảo sát thực nghiệm N=100 chuẩn hóa |
| Chỉ tiêu định tính | Đánh giá sơ bộ cán bộ | Chưa tách bạch chỉ tiêu định tính | Lượng hóa 7 chỉ tiêu mức độ hài lòng theo thang đo Likert |
| Tỷ lệ NPL trung - dài hạn | Biến động theo mùa vụ nông nghiệp | ~1,5% - 2,0% | Giảm từ 2,3% xuống 1,12% |
| Tính ứng dụng giải pháp | Khái quát chung | Thiếu tính logic giữa nguyên nhân & giải pháp | Đưa ra mô hình giải pháp 6 cấu phần gắn với chỉ số tài chính cụ thể |
- Đóng góp học thuật: Làm sáng tỏ mối quan hệ giữa cơ cấu kỳ hạn huy động vốn và chất lượng tín dụng trung - dài hạn tại chi nhánh ngân hàng TMCP đô thị.
- Cải tiến hiệu quả: Đề xuất cơ chế điều chỉnh định kỳ hạn trả góp phù hợp với thời gian thu hồi vốn thực tế của doanh nghiệp, giúp giảm tỷ lệ nợ quá hạn tiềm tàng từ nhóm 2 chuyển sang nợ xấu.
Ứng dụng thực tế và triển khai
Giải pháp từ khóa luận được thiết kế để áp dụng trực tiếp vào hoạt động vận hành của MSB Đống Đa và có khả năng nhân rộng toàn hệ thống MSB:
LỘ TRÌNH TRIỂN KHAI NÂNG CAO CHẤT LƯỢNG TÍN DỤNG (2023 - 2026)
Quý 3-4/2023: Chuẩn hóa Quy trình Thẩm định
Quý 1-2/2024: Đa dạng hóa Công cụ Huy động vốn Dài hạn
Quý 3/2024 - 2025: Số hóa Giám sát & Cảnh báo Sớm (EWS)
Năm 2026: Đạt chuẩn Quản trị Rủi ro Toàn diện
- Phân tích Hiệu quả - Chi phí (Cost-Benefit Analysis):
- Chi phí đầu tư: Chi phí nâng cấp hệ thống phần mềm báo cáo trích lập dự phòng và đào tạo CBNV ước tính khoảng 300 - 500 triệu VNĐ.
- Lợi ích mang lại: Việc giảm tỷ lệ nợ xấu trung - dài hạn từ 1,12% xuống dưới 1,0% giúp giảm chi phí trích lập dự phòng rủi ro từ 2 đến 3 tỷ VNĐ mỗi năm, đồng thời giải phóng nguồn vốn ứ đọng để tái cho vay với biên lãi ròng (NIM) đạt 3,5% - 4,0%.
Hạn chế và hướng phát triển
- Hạn chế của nghiên cứu:
- Quy mô mẫu khảo sát: Khảo sát dừng lại ở 100 khách hàng tại một chi nhánh duy nhất (MSB Đống Đa), chưa mở rộng khảo sát đối sánh liên chi nhánh trên toàn địa bàn Hà Nội.
- Hạn chế công nghệ: Chi nhánh chưa có công cụ trích lập dự phòng tự động theo thời gian thực (Real-time Provisioning), việc phân loại nợ nhóm 2 vẫn phụ thuộc một phần vào rà soát thủ công.
- Tác động vĩ mô: Chưa mô hình hóa được định lượng tác động của chu kỳ suy thoái bất động sản và sự biến động mạnh của lãi suất liên ngân hàng năm 2023.
- Hướng phát triển tiếp theo:
- Ứng dụng mô hình máy học (Machine Learning - XGBoost, Random Forest) trên nền tảng Python để xây dựng mô hình dự báo xác suất vỡ nợ (Probability of Default - PD) cho danh mục tín dụng trung - dài hạn.
- Mở rộng phạm vi nghiên cứu sang toàn bộ mạng lưới chi nhánh vùng Hà Nội của MSB.
Đối tượng hưởng lợi
- Sinh viên & Học viên chuyên ngành Ngân hàng: Cung cấp tài liệu tham khảo thực tế về phương pháp kết hợp phân tích báo cáo tài chính nội bộ với khảo sát định tính Likert trong đánh giá chất lượng tín dụng.
- Chuyên viên Tín dụng & Quản trị Rủi ro: Nắm bắt được phương pháp xác định lịch trả nợ linh hoạt theo chu kỳ dòng tiền và các bài học xử lý nợ xấu thực tế.
- Ban Giám đốc MSB Chi nhánh Đống Đa: Sở hữu bộ giải pháp toàn diện để cân đối cơ cấu nguồn vốn - sử dụng vốn và chiến lược marketing huy động tiền gửi trung - dài hạn.
- Các Nhà nghiên cứu & Hoạch định chính sách: Tài liệu thực chứng phản ánh tác động của chính sách tiền tệ và môi trường hậu đại dịch đến hành vi trả nợ của doanh nghiệp.
Câu hỏi thường gặp
1. Tại sao MSB Đống Đa gặp tình trạng mất cân đối kỳ hạn giữa vốn huy động và dư nợ cho vay trung - dài hạn?
Do tâm lý khách hàng gửi tiền dân cư chuộng kỳ hạn ngắn (1 - 6 tháng) để duy trì tính thanh khoản, trong khi nhu cầu vay vốn của doanh nghiệp để đầu tư máy móc, mở rộng nhà xưởng thường kéo dài 3 - 5 năm. Chi nhánh buộc phải sử dụng một phần vốn huy động ngắn hạn để cho vay trung - dài hạn, chấp nhận rủi ro chênh lệch kỳ hạn trong giới hạn an toàn cho phép của NHNN.
2. Biện pháp nào giúp giảm tỷ lệ nợ xấu trung - dài hạn từ 2,3% (2021) xuống 1,12% (2022)?
Chi nhánh đã triển khai đồng bộ 3 giải pháp: (1) Tăng cường rà soát tài sản đảm bảo và cơ cấu lại thời hạn trả nợ cho các doanh nghiệp bị ảnh hưởng bởi dịch bệnh; (2) Quyết liệt xử lý nợ xấu ngoại bảng và phát mại tài sản đảm bảo đối với các khoản vay cố tình chây ỳ; (3) Nâng cao chất lượng thẩm định đầu vào, chỉ giải ngân các dự án có dòng tiền khả thi cao.
3. Tại sao có đến 16% khách hàng không hài lòng về định kỳ hạn trả nợ trong bảng khảo sát?
Nguyên nhân chủ yếu do cán bộ tín dụng còn áp đặt các kỳ hạn trả nợ gốc và lãi theo khuôn mẫu cố định (tháng hoặc quý) mà chưa khảo sát kỹ chu kỳ quay vòng vốn và thời điểm thu hồi công nợ thực tế của khách hàng, gây áp lực thanh khoản cục bộ cho người vay.
4. Hệ suất sử dụng vốn (LDR) của chi nhánh đạt 89,44% năm 2022 nói lên điều gì?
Hệ số này cho thấy chi nhánh đã tận dụng gần như tối đa nguồn vốn huy động để phục vụ cho vay, nâng cao hiệu quả sinh lời trên một đồng vốn. Tuy nhiên, mức LDR tiệm cận 90% đòi hỏi chi nhánh phải theo dõi sát sao thanh khoản hàng ngày để phòng ngừa rủi ro rút tiền đột biến.
5. Yêu cầu kỹ thuật cốt lõi để nâng cao năng lực quản trị tín dụng tại chi nhánh là gì?
Cần xây dựng hệ thống phần mềm quản trị dữ liệu tự động hóa quy trình chấm điểm tín dụng nội bộ, tích hợp cảnh báo sớm nợ quá hạn và hỗ trợ tự động tính toán trích lập dự phòng theo Thông tư 11/2021/TT-NHNN thay vì trích xuất thủ công.
Kết luận
Khóa luận tốt nghiệp của sinh viên Nguyễn Thị Hồng Dương đã phản ánh bức tranh toàn diện, chân thực về thực trạng quản trị và chất lượng tín dụng trung - dài hạn tại Ngân hàng TMCP Hàng Hải Việt Nam (MSB) - Chi nhánh Đống Đa giai đoạn 2020 - 2022. Bằng việc kết hợp chặt chẽ giữa các chỉ tiêu tài chính định lượng và khảo sát thực nghiệm 100 khách hàng, công trình đã chỉ rõ những thành tựu nổi bật (Lợi nhuận trước thuế năm 2022 tăng +43,90% đạt 22,278 tỷ VNĐ; tỷ lệ nợ xấu giảm về mức an toàn 1,12%; LDR đạt 89,44%) cùng các hạn chế cốt lõi về mất cân đối kỳ hạn vốn và thủ tục định kỳ trả nợ.
Hệ thống giải pháp đề xuất — tập trung vào đa dạng hóa hình thức huy động vốn trung - dài hạn, số hóa công tác thẩm định dòng tiền dự án và nâng cao đạo đức nghề nghiệp cán bộ tín dụng — mang giá trị ứng dụng cao, định hướng MSB Đống Đa phát triển an toàn, hiệu quả và bền vững đến năm 2026. Các tổ chức tín dụng và chuyên viên tài chính có thể tham khảo mô hình nghiên cứu này để tối ưu hóa quy trình quản trị rủi ro tín dụng tại đơn vị.