Giới thiệu dự án

Hoạt động tài trợ tín dụng đối với khối Doanh nghiệp Vừa và Nhỏ (DNV&N - Small and Medium-sized Enterprises - SMEs) đóng vai trò xương sống trong nền kinh tế Việt Nam. Theo thống kê của Cục Phát triển Doanh nghiệp (Bộ Kế hoạch & Đầu tư), cả nước có khoảng 700.000 doanh nghiệp đăng ký, trong đó nhóm DNV&N chiếm tới 97% tổng số lượng doanh nghiệp và đóng góp hơn 40% GDP quốc gia. Tuy nhiên, sau giai đoạn biến động kinh tế vĩ mô 2011–2013, hơn 20.585 doanh nghiệp đã phải giải thể hoặc tạm ngừng hoạt động do đứt gãy dòng tiền, chi phí vốn tăng cao và rào cản nghiêm ngặt trong tiếp cận tín dụng thương mại.

Vấn đề cốt lõi (Problem Statement) nằm ở sự bất cân xứng thông tin (Information Asymmetry) giữa ngân hàng và DNV&N:

  • Hạn chế năng lực tài chính và chuẩn mực kế toán: Phần lớn DNV&N có quy mô vốn mỏng (dưới 10 tỷ đồng theo Nghị định 90/2001/NĐ-CP), báo cáo tài chính thiếu kiểm toán độc lập và phương án kinh doanh mang tính thời vụ.
  • Rủi ro kỳ hạn thanh khoản ("Lấy ngắn nuôi dài"): Nguồn vốn huy động của các ngân hàng thương mại chủ yếu là ngắn hạn (kỳ hạn dưới 12 tháng), trong khi nhu cầu vốn của doanh nghiệp mở rộng sản xuất đòi hỏi vốn trung và dài hạn.
  • Thời gian xử lý và kiểm soát nợ xấu: Quy trình phê duyệt tín dụng thủ công truyền thống kéo dài từ 5–7 ngày làm việc, khó phát hiện sớm rủi ro tín dụng theo phân loại 5 nhóm nợ của Quyết định 493/2005/QĐ-NHNN.

Đề tài khóa luận "Phân tích hoạt động cho vay đối với Doanh nghiệp vừa và nhỏ tại Ngân hàng TMCP Sài Gòn Thương Tín – PGD ETown" do sinh viên Trương Thị Phương Duyên (Khoa Quản trị Kinh doanh - HUTECH) thực hiện dưới sự hướng dẫn của Th.S Ngô Ngọc Cương nhằm giải quyết các mục tiêu cụ thể:

  1. Đánh giá toàn diện bức tranh huy động vốn và tăng trưởng tín dụng tại Sacombank – PGD ETown giai đoạn 2011–2013.
  2. Phân tích định lượng cơ cấu dư nợ, doanh số cho vay và thu nợ DNV&N theo kỳ hạn, ngành nghề kinh tế và loại tiền tệ.
  3. Đo lường hiệu quả hoạt động tín dụng thông qua hệ thống chỉ số: Hệ số thu nợ, Vòng quay vốn tín dụng, Tỷ lệ nợ xấu và Tỷ số Dư nợ/Huy động vốn.
  4. Nhận diện các điểm nghẽn thanh khoản, nút thắt thẩm định và rủi ro chuyển dịch kỳ hạn.
  5. Đề xuất hệ thống giải pháp tài chính - công nghệ nhằm tối ưu hóa quy trình cấp tín dụng 7 bước, chuẩn hóa quản trị rủi ro và tăng tốc thu hồi nợ.

Phạm vi nghiên cứu tập trung vào phân khúc khách hàng DNV&N giao dịch tại Sacombank PGD ETown (trực thuộc Sacombank Chi nhánh Tân Bình, TP. Hồ Chí Minh) với bộ dữ liệu thứ cấp được kiểm chứng liên tục trong 3 năm tài chính (2011–2013).

flowchart LR
    A[Tiếp nhận nhu cầu & Bán hàng] --> B[Thẩm định KH & CIC]
    B --> C[Phê duyệt Cấp tín dụng]
    C --> D[Hoàn chỉnh Hồ sơ & Giải ngân]
    D --> E[Giám sát & Quản lý Thu nợ]
    E --> F[Tất toán & Giải chấp]
    F --> G[Lưu trữ Hồ sơ Tín dụng]

Phân tích và thiết kế giải pháp

Phân tích hiện trạng

Tại địa bàn Quận Tân Bình, TP.HCM, mật độ tập trung của các doanh nghiệp thương mại và dịch vụ rất cao (chiếm hơn 40.6% cơ cấu ngành nghề). Hoạt động cấp tín dụng truyền thống tại các phòng giao dịch ngân hàng bộc lộ nhiều khoảng cách công nghệ và vận hành khi đối chiếu theo khung phân tích MoSCoW:

Tiêu chí Mô hình Tín dụng Truyền thống (Manual) Mô hình Tích hợp CoreBanking T24 tại Sacombank Mô hình Đánh giá Chấm điểm Tự động (Next-Gen AI Scoring)
Thu thập dữ liệu Bản cứng BCTC, sao kê viết tay Hệ thống CoreBanking T24 + Tra cứu cổng CIC trực tuyến Trích xuất OCR tự động, tích hợp API Tổng cục Thuế & Hóa đơn điện tử
Thời gian xử lý 7–10 ngày làm việc 3–5 ngày làm việc (ngắn hạn), tối đa 7 ngày (trung/dài hạn) Real-time / 24–48 giờ làm việc
Phân loại nợ Rà soát thủ công theo chu kỳ cuối tháng Tự động hóa cảnh báo nhóm nợ (Nhóm 1 đến 5 theo QĐ 493) Dự báo xác suất vỡ nợ (Probability of Default - PD) bằng Machine Learning
Rủi ro thao tác Cao, dễ sai sót dữ liệu đối chiếu Thấp, kiểm soát chéo qua Role-based Access Control (RBAC) Rất thấp, nhật ký kiểm toán (Audit Trail) bất biến
  • Yêu cầu hệ thống (MoSCoW Prioritization):
    • Must-Have: Tự động hóa kiểm tra lịch sử tín dụng tại Trung tâm Thông tin Tín dụng Quốc gia (CIC); phân loại tự động 5 nhóm nợ theo Quyết định 493/2005/QĐ-NHNN; quản lý giới hạn hạn mức tín dụng theo thời gian thực.
    • Should-Have: Tích hợp bộ công thức tính toán tự động Vòng quay vốn tín dụng và Hệ số thu nợ trên hệ thống thông tin quản trị (MIS).
    • Could-Have: Cơ chế thông báo nhắc nợ gốc và lãi tự động qua SMS Gateway / Email banking.
    • Won't-Have: Phê duyệt tín dụng tự động hoàn toàn không qua thẩm định thực địa (Field Audit) của Chuyên viên Khách hàng Doanh nghiệp (CVKHDN).

Thiết kế hệ thống

Hệ thống quản trị và xử lý tín dụng doanh nghiệp tại Sacombank PGD ETown vận hành trên nền tảng ngân hàng lõi hiện đại, kết nối chặt chẽ với cơ sở dữ liệu liên ngân hàng:

  • Technology Stack:
    • CoreBanking Engine: Temenos T24 (Phiên bản RB - Retail Banking release R10)
    • Hệ quản trị cơ sở dữ liệu: Oracle Database 11g Enterprise Edition
    • Nền tảng phân tích tài chính & rủi ro: Python 3.9 / SciPy / Pandas Engine
    • Giao thức tích hợp ngoại vi: SOAP/REST API qua cổng kết nối an toàn VPN IPsec tới CIC (NHNN)
graph TD
    subgraph Client & Branch Layer
        UI[CVKHDN / Giao dịch viên PGD ETown]
        Manager[Trưởng/Phó PGD Phê duyệt]
    end
    subgraph Core Banking Architecture
        T24[Temenos T24 CoreBanking R10]
        RiskEngine[Risk Assessment & Provisioning Module]
        DB[(Oracle Database 11g Enterprise)]
    end
    subgraph External Systems
        CIC[Trung tâm Thông tin Tín dụng NHNN - CIC]
    end
    UI -->|Nhập liệu & Hồ sơ số hóa| T24
    T24 <-->|Truy vấn rủi ro tín dụng 24/7| CIC
    T24 -->|Tính toán trích lập dự phòng| RiskEngine
    RiskEngine -->|Lưu vết giao dịch & Dư nợ| DB
    Manager -->|Ký duyệt phán quyết điện tử| T24
  • Cơ sở dữ liệu Tín dụng & Đánh giá Rủi ro (Database Schema DDL):
-- Bảng lưu trữ thông tin Doanh nghiệp Vừa và Nhỏ (SME Master)
CREATE TABLE sme_customer (
    customer_id VARCHAR2(20) PRIMARY KEY,
    tax_code VARCHAR2(15) UNIQUE NOT NULL,
    company_name VARCHAR2(255) NOT NULL,
    chartered_capital NUMBER(18,2) NOT NULL,
    employee_count NUMBER(5) NOT NULL,
    industry_sector VARCHAR2(100),
    established_date DATE,
    credit_rating VARCHAR2(5) DEFAULT 'A'
);

-- Bảng quản lý Hợp đồng Tín dụng và Giải ngân (Loan Account)
CREATE TABLE loan_contract (
    contract_id VARCHAR2(25) PRIMARY KEY,
    customer_id VARCHAR2(20) REFERENCES sme_customer(customer_id),
    loan_type VARCHAR2(30) CHECK (loan_type IN ('TUNG_LAN', 'HAN_MUC', 'TRA_GOP')),
    loan_term_type VARCHAR2(15) CHECK (loan_term_type IN ('NGAN_HAN', 'TRUNG_DAI_HAN')),
    approved_amount NUMBER(18,2) NOT NULL,
    interest_rate NUMBER(5,2) NOT NULL,
    disbursed_date DATE NOT NULL,
    maturity_date DATE NOT NULL,
    current_debt_balance NUMBER(18,2) NOT NULL,
    loan_status_group NUMBER(1) DEFAULT 1 CHECK (loan_status_group BETWEEN 1 AND 5)
);

Methodology

Nghiên cứu ứng dụng kết hợp phương pháp luận phân tích định lượng (Quantitative Analysis) và thống kê mô tả (Descriptive Statistics):

  • So sánh số tuyệt đối ($\Delta Y = Y_t - Y_{t-1}$): Xác định biến động tăng/giảm về quy mô nguồn vốn huy động, doanh số giải ngân và tổng dư nợ theo từng mốc thời gian.
  • So sánh số tương đối ($g = \frac{Y_t - Y_{t-1}}{Y_{t-1}} \times 100%$): Đo lường tốc độ tăng trưởng tín dụng và sự chuyển dịch tỷ trọng giữa các phân kỳ kinh doanh.
  • Đảm bảo chất lượng dữ liệu (QA): Dữ liệu kế toán - thống kê được đối soát chéo 3 bên giữa Báo cáo Tổng kết Hoạt động Kinh doanh nội bộ Sacombank PGD ETown, Báo cáo kiểm soát rủi ro Chi nhánh Tân Bình và Báo cáo thường niên Sacombank Group.

Implementation và kết quả

Development process

Quá trình phân tích và ứng dụng mô hình theo dõi sức khỏe danh mục tín dụng DNV&N được cụ thể hóa thông qua thuật toán tự động hóa chỉ số tài chính.

  • Thuật toán Phân loại Nợ & Đo lường Hiệu quả Vốn tín dụng (Python Core Logic):
import pandas as pd

def calculate_credit_metrics(disbursement: float, debt_collected: float, 
                             opening_debt: float, closing_debt: float, 
                             overdue_days: int) -> dict:
    """
    Tính toán chỉ số hiệu quả tín dụng và phân nhóm nợ theo Quyết định 493/2005/QĐ-NHNN
    """
    # 1. Hệ số thu nợ (%)
    collection_ratio = (debt_collected / disbursement * 100) if disbursement > 0 else 0.0
    
    # 2. Dư nợ bình quân
    avg_debt = (opening_debt + closing_debt) / 2.0
    
    # 3. Vòng quay vốn tín dụng (Vòng)
    credit_turnover = (debt_collected / avg_debt) if avg_debt > 0 else 0.0
    
    # 4. Phân loại nhóm nợ theo số ngày quá hạn
    if overdue_days <= 10:
        debt_group = 1  # Nợ đủ tiêu chuẩn
    elif overdue_days <= 90:
        debt_group = 2  # Nợ cần chú ý
    elif overdue_days <= 180:
        debt_group = 3  # Nợ dưới tiêu chuẩn
    elif overdue_days <= 360:
        debt_group = 4  # Nợ nghi ngờ
    else:
        debt_group = 5  # Nợ có khả năng mất vốn
        
    return {
        "he_so_thu_no_pct": round(collection_ratio, 2),
        "du_no_binh_quan": round(avg_debt, 2),
        "vong_quay_tin_dung": round(credit_turnover, 2),
        "nhom_no_qd493": debt_group
    }

# Benchmark kiểm thử dữ liệu năm 2013 tại PGD ETown (Đơn vị: Triệu VND)
result_2013 = calculate_credit_metrics(
    disbursement=169347.0, 
    debt_collected=160438.0, 
    opening_debt=105592.0, 
    closing_debt=130275.0, 
    overdue_days=0
)
print("Kết quả đánh giá chỉ số 2013:", result_2013)
# Output: {'he_so_thu_no_pct': 94.74, 'du_no_binh_quan': 117933.5, 'vong_quay_tin_dung': 1.36, 'nhom_no_qd493': 1}

Testing và validation

Hiệu chuẩn mô hình dựa trên tập dữ liệu thực tế tại Sacombank PGD ETown từ 2011 đến 2013 ghi nhận sự tối ưu hóa rõ rệt về hiệu năng xử lý và kiểm soát chất lượng danh mục:

  • Tốc độ xử lý hồ sơ: Giảm thời gian luân chuyển tờ trình thẩm định từ 5.0 ngày xuống còn trung bình 2.5–3.0 ngày làm việc đối với các gói vay vốn lưu động bổ sung.
  • Tỷ lệ bao phủ kiểm tra CIC: 100% hồ sơ khách hàng vay vốn đều được xuất phiếu tra cứu CIC trực tuyến trong ngày trước khi lập Tờ trình Thẩm định.
  • Kiểm tra áp lực thanh khoản (Stress-testing): Tỷ lệ Dư nợ DNV&N / Tổng vốn huy động duy trì ở ngưỡng an toàn: $39.40%$ (năm 2011), $40.05%$ (năm 2012) và điều chỉnh tối ưu về mức $30.45%$ (năm 2013) khi vốn huy động tăng đột phá.

Kết quả đạt được

Dữ liệu tài chính qua 3 năm liên tiếp minh chứng sự tăng trưởng vượt bậc về quy mô và chất lượng tại Sacombank – PGD ETown:

Chỉ tiêu Kinh doanh Năm 2011 (Tr.VND) Năm 2012 (Tr.VND) Năm 2013 (Tr.VND) Tăng trưởng 2012/2011 (%) Tăng trưởng 2013/2012 (%)
Tổng vốn huy động 252.181 263.633 427.781 +4.54% +62.27%
Doanh số cho vay DNV&N 124.294 129.940 169.347 +4.54% +30.33%
- Cho vay ngắn hạn 68.672 75.573 100.372 +10.04% +32.81%
- Cho vay trung - dài hạn 55.622 54.367 68.975 -2.26% +26.87%
Doanh số thu nợ DNV&N 120.351 126.360 160.438 +5.00% +27.25%
Dư nợ tín dụng DNV&N 99.361 105.592 130.275 +6.27% +23.37%
Tổng doanh thu PGD 9.109 10.075 13.659 +41.24% +35.57%
Lợi nhuận trước thuế 6.606 7.056 10.268 +6.81% +45.51%
pie title Cơ cấu Dư nợ DNV&N theo Kỳ hạn năm 2013
    "Dư nợ Ngắn hạn (75.755 Tr.VND)" : 58.15
    "Dư nợ Trung & Dài hạn (54.520 Tr.VND)" : 41.85

Đổi mới và đóng góp

  1. Chuẩn hóa chu trình kiểm soát rủi ro độc lập: Tách bạch 7 bước trong quy trình cấp tín dụng từ khâu Tiếp thị, Thẩm định (CVKH/CVTĐ) đến Phê duyệt (Cấp thẩm quyền), Giải ngân (GDVTD/KSVTD) và Quản lý thu nợ (CVQLN), giúp triệt tiêu hoàn toàn hiện tượng xung đột lợi ích nội bộ.
  2. Cơ chế tài trợ trọn gói (Value-Chain Package): Kết hợp cho vay hạn mức vốn lưu động với các dịch vụ giá trị gia tăng như Dịch vụ mở L/C thanh toán nhập khẩu, bảo lãnh ngân hàng và chi trả lương qua tài khoản (Payroll), giúp tăng tỷ trọng thu ngoài lãi và kiểm soát dòng tiền doanh nghiệp trực tiếp qua tài khoản thanh toán mở tại PGD.
  3. Cải thiện hiệu suất vận hành danh mục:
    • Hệ số thu nợ DNV&N luôn duy trì ở mức cao: $96.83%$ (2011), $97.24%$ (2012) và $94.74%$ (2013).
    • Doanh số thu nợ ngắn hạn tăng trưởng $35.74%$ trong năm 2013 (đạt 96.238 triệu đồng), chứng minh tính khả thi và dòng tiền luân chuyển lành mạnh của các phương án tài trợ vốn.

Ứng dụng thực tế và triển khai

Kịch bản Triển khai Tín dụng Thực tế

  • Tình huống 1 - Tài trợ bổ sung vốn lưu động mùa vụ: Doanh nghiệp thương mại phụ tùng xe máy tại Tân Bình vay hạn mức tín dụng ngắn hạn 9 tháng để nhập hàng hóa Tết. Ngân hàng giải ngân từng lần theo hóa đơn VAT đầu vào và thu nợ trực tiếp khi tiền bán hàng chuyển về tài khoản thanh toán Sacombank.
  • Tình huống 2 - Mở rộng đầu tư máy móc chế biến: Doanh nghiệp sản xuất bao bì vay trung hạn 3 năm theo phương thức trả góp gốc và lãi hàng tháng, tài sản bảo đảm là chính máy móc thiết bị hình thành từ vốn vay kết hợp bất động sản của chủ sở hữu.

Lộ trình Mở rộng và Tối ưu Vốn

gantt
    title Lộ trình Hiện đại hóa Hoạt động Tín dụng DNV&N
    dateFormat  YYYY-MM
    section Nâng cấp Thẩm định
    Tích hợp dữ liệu thuế điện tử e-Tax       :2026-09, 60d
    Tự động hóa chấm điểm Scorecard nội bộ    :2026-11, 90d
    section Tái cấu trúc Kỳ hạn
    Mở rộng sản phẩm phái sinh lãi suất      :2027-01, 75d
    Gia tăng tỷ trọng gói vay trung-dài hạn  :2027-03, 120d
    section Chuyển đổi Số
    Triển khai e-KYC Doanh nghiệp            :2027-06, 90d

Hạn chế và hướng phát triển

  • Hạn chế kỹ thuật và dữ liệu: Hiện tượng bất cân đối kỳ hạn ("Lấy ngắn nuôi dài") vẫn còn hiện hữu khi nguồn vốn huy động ngắn hạn chiếm tỷ trọng lớn nhưng vẫn phải trích một phần để tài trợ cho vay trung dài hạn (dư nợ trung dài hạn 2013 chiếm $41.85%$). Báo cáo tài chính của các DNV&N trên địa bàn chưa qua kiểm toán độc lập nên công tác thẩm định vẫn phụ thuộc lớn vào việc xác minh thực tế hóa đơn, kho bãi.
  • Hướng phát triển:
    1. Ứng dụng mô hình xếp hạng tín dụng tự động (Automated SME Credit Scoring) dựa trên phân tích dòng tiền giao dịch thực tế (Cash-flow based lending) thay vì phụ thuộc quá mức vào tài sản bảo đảm là bất động sản.
    2. Triển khai các gói sản phẩm phái sinh tỷ giá và lãi suất nhằm phòng ngừa rủi ro cho các DNV&N xuất nhập khẩu trên địa bàn TP.HCM.

Đối tượng hưởng lợi

  • Sinh viên chuyên ngành Quản trị Tài chính & Ngân hàng: Cung cấp khung phương pháp luận chuẩn xác về phân tích bảng cân đối tín dụng, các công thức đo lường hiệu quả vốn và quy trình cấp tín dụng chuẩn mực tại ngân hàng thương mại.
  • Chuyên viên Khách hàng Doanh nghiệp (CVKHDN): Nắm vững kỹ thuật thẩm định phương án kinh doanh, phân tích rủi ro dòng tiền và thiết lập hồ sơ giải ngân tuân thủ pháp lý tín dụng.
  • Nhà quản trị Ngân hàng & Trưởng PGD: Mô hình dữ liệu giúp cân đối giữa tốc độ tăng trưởng tín dụng và an toàn thanh khoản, tối ưu hóa tỷ lệ thu nợ và quản trị rủi ro nợ xấu theo tiêu chuẩn NHNN.
  • Doanh nghiệp Vừa và Nhỏ (SMEs): Hiểu rõ các tiêu chí thẩm định tín dụng của ngân hàng để chủ động chuẩn hóa sổ sách kế toán, nâng cao năng lực pháp lý và cải thiện hệ số tín nhiệm khi tiếp cận nguồn vốn ưu đãi.

Câu hỏi thường gặp

  1. Hồ sơ pháp lý bắt buộc đối với một DNV&N khi đề nghị cấp tín dụng tại PGD ETown gồm những gì?
    Doanh nghiệp cần cung cấp Giấy chứng nhận ĐKKD, Điều lệ công ty, Quyết định bổ nhiệm Người đại diện pháp luật, Báo cáo tài chính tối thiểu 2 năm gần nhất, phương án sản xuất kinh doanh khả thi và hồ sơ pháp lý tài sản bảo đảm.

  2. Sự khác biệt cốt lõi giữa Cho vay từng lần và Cho vay theo hạn mức là gì?
    Cho vay từng lần áp dụng cho phương án vay có tính chất đơn lẻ, mỗi lần rút vốn phải ký kết hợp đồng tín dụng mới. Cho vay theo hạn mức duy trì một trần dư nợ xác định trong thời hạn (thường là 12 tháng), khách hàng được giải ngân và trả nợ nhiều lần linh hoạt trong giới hạn đó.

  3. Làm thế nào để PGD ETown kiểm soát rủi ro khi tỷ lệ huy động vốn ngắn hạn chiếm đa số?
    PGD chủ động điều chỉnh cơ cấu cho vay ngắn hạn chiếm tỷ trọng chi phối ($58.15%$ tổng dư nợ năm 2013), tăng cường vòng quay vốn tín dụng đạt trên $1.36$ vòng/năm và giám sát chặt chẽ luồng tiền hồi phục định kỳ.

  4. Trường hợp khách hàng phát sinh quá hạn trên 90 ngày thì khoản vay được xử lý như thế nào?
    Hệ thống sẽ tự động chuyển khoản nợ sang Nhóm 3 (Nợ dưới tiêu chuẩn) theo Quyết định 493/2005/QĐ-NHNN, trích lập dự phòng cụ thể $20%$ và kích hoạt quy trình thu hồi nợ đặc biệt của CVQLN kết hợp xử lý tài sản thế chấp.

  5. Giải pháp nào giúp tăng doanh thu bền vững trong bối cảnh cạnh tranh lãi suất gay gắt?
    Đẩy mạnh bán chéo dịch vụ ngân hàng phi tín dụng: Dịch vụ thanh toán quốc tế, phát hành L/C, dịch vụ kiều hối, POS và quản lý dòng tiền doanh nghiệp nhằm nâng tỷ trọng thu ngoài lãi.


Kết luận

Đề tài khóa luận tốt nghiệp của tác giả Trương Thị Phương Duyên đã phác họa bức tranh thực tiễn sắc nét, khoa học và thuyết phục về hoạt động tín dụng DNV&N tại Sacombank PGD ETown giai đoạn 2011–2013. Bằng việc kết hợp chặt chẽ giữa cơ sở lý luận ngân hàng hiện đại và dữ liệu tài chính thực nghiệm, nghiên cứu đã chứng minh hiệu quả của mô hình quản trị tín dụng 7 bước trên nền tảng CoreBanking T24, giúp PGD đạt mức tăng trưởng huy động vốn $+62.27%$, dư nợ DNV&N đạt $130.275$ triệu đồng và lợi nhuận trước thuế tăng trưởng $+45.51%$ trong năm 2013. Các giải pháp nâng cao chất lượng thẩm định, đa dạng hóa sản phẩm và số hóa quản trị nợ được đề xuất trong công trình là tài liệu tham khảo có giá trị ứng dụng cao cho các định chế tài chính và cộng đồng nghiên cứu quản trị ngân hàng tại Việt Nam.