Bối cảnh và vấn đề nghiên cứu

Trong hệ thống ngân hàng thương mại, nợ xấu là rủi ro thường trực tác động trực tiếp đến khả năng thanh khoản và sự an toàn vốn của tổ chức tín dụng. Khi tỷ lệ nợ xấu gia tăng mà không có biện pháp quản trị và thu hồi hiệu quả, hoạt động luân chuyển dòng tiền bị gián đoạn, làm suy giảm năng lực tái đầu tư. Tại Ngân hàng Thương mại Cổ phần Công thương Việt Nam (VietinBank), việc mở rộng các gói tín dụng bán lẻ và sản phẩm thẻ đòi hỏi một công cụ quản lý rủi ro tập trung, thay thế các phương thức giám sát thủ công phân tán. Nhằm hiện đại hóa hạ tầng công nghệ theo chiến lược chung của ngân hàng (bên cạnh các hệ thống đã triển khai như ECM, LOS, EDW, CoreBanking), VietinBank đã hợp tác với Công ty Cổ phần Hệ thống Công nghệ ETC triển khai dự án "Hệ thống quản trị thu hồi và xử trị nợ" (Debt Collection and Recovery System - DCRS).

Phân hệ báo cáo trong hệ thống DCRS đóng vai trò là khâu đầu ra then chốt, phục vụ công tác giám sát, thống kê và hỗ trợ ra quyết định của các cấp quản lý tín dụng. Khóa luận tập trung giải quyết bài toán:

  1. Mục tiêu nghiên cứu: Tìm hiểu quy trình quản lý nợ, quy trình tác nghiệp thu hồi nợ tại VietinBank; nghiên cứu phương pháp truy xuất và xử lý dữ liệu từ hệ quản trị cơ sở dữ liệu Oracle; thiết kế và xây dựng các mẫu báo cáo thống kê hiệu quả nhắc nợ của cán bộ thu hồi trên công cụ SAP Crystal Reports.
  2. Nhiệm vụ nghiên cứu:
    • Khảo sát mô hình tổ chức, quy trình nghiệp vụ thu hồi nợ và luồng dữ liệu của hệ thống DCRS.
    • Phân tích cấu trúc các bảng dữ liệu nguồn trong cơ sở dữ liệu DCRS của VietinBank.
    • Thiết kế quy trình trích xuất và biến đổi dữ liệu nhiều tầng (tầng Staging và tầng Monthly) bằng ngôn ngữ PL/SQL trong Oracle Database.
    • Thiết kế mẫu giao diện (layout) báo cáo và ánh xạ các trường dữ liệu, công thức tính toán trên công cụ SAP Crystal Reports.
  3. Đối tượng nghiên cứu: Phân hệ báo cáo và quy trình xử lý dữ liệu phục vụ báo cáo đánh giá hiệu quả tác nghiệp của cán bộ thu hồi nợ trong hệ thống DCRS.
  4. Phạm vi nghiên cứu:
    • Không gian: Dữ liệu nghiệp vụ thu hồi nợ của Ngân hàng TMCP Công thương Việt Nam (VietinBank), triển khai thực tập tại Công ty Cổ phần Hệ thống Công nghệ ETC.
    • Thời gian: Dữ liệu và quy trình nghiệp vụ được khảo sát, thực hiện trong năm 2018 - 2019.

Cơ sở lý thuyết và phương pháp

Khóa luận kết hợp giữa khung nghiệp vụ quản trị tín dụng ngân hàng và kiến trúc xử lý dữ liệu báo cáo trong hệ thống thông tin quản lý:

Nền tảng lý thuyết và công nghệ

  • Nghiệp vụ thu hồi nợ ngân hàng: Quy trình phân loại nợ từ CoreBanking; các trạng thái tác nghiệp thu nợ qua cuộc gọi (Call), tin nhắn (SMS), thư thông báo (Letter) hoặc gặp trực tiếp; phân loại kết quả cuộc gọi thành các nhóm: sai số liên lạc (Wrong Number - WN), không liên lạc được (Unable to Contact - UC), khách hàng cam kết trả nợ (Promise to Pay - PTP), khách hàng không cam kết trả nợ (Not Promise to Pay - NPTP).
  • Hệ quản trị cơ sở dữ liệu Oracle (Oracle Database): Sử dụng ngôn ngữ SQL chuẩn và ngôn ngữ thủ tục mở rộng PL/SQL (Procedural Language/Structured Query Language) để viết các khối lệnh, thủ tục lưu trữ (Stored Procedure), gói (Package) nhằm xử lý dữ liệu lớn, đảm bảo tính toàn vẹn và tuân thủ các nguyên tắc giao dịch ACID.
  • Công cụ thiết kế báo cáo SAP Crystal Reports: Sử dụng để xây dựng giao diện hiển thị báo cáo động, kết nối trực tiếp với thủ tục cơ sở dữ liệu Oracle. Báo cáo được cấu trúc thành các khu vực chuẩn: Report Header, Page Header, Details, Report Footer, Page Footer cùng hệ thống công cụ quản lý trường dữ liệu (Database Fields, Formula Fields, Parameter Fields, Special Fields).

Phương pháp nghiên cứu và xử lý kỹ thuật

Tác giả áp dụng phương pháp nghiên cứu hệ thống thông tin thực nghiệm:

  • Phân tích quy trình nghiệp vụ thực tế từ dự án DCRS tại đơn vị thực tập.
  • Xây dựng kiến trúc xử lý dữ liệu đa tầng (Multi-tier ETL Pipeline) để tối ưu hóa hiệu năng truy vấn:
    1. Tầng Nguồn (Source Tables): Cơ sở dữ liệu nghiệp vụ chuẩn hóa của DCRS.
    2. Tầng Trung gian (Staging - STG): Bảng tạm lưu trữ dữ liệu lọc theo điều kiện tác nghiệp.
    3. Tầng Tổng hợp (Monthly Summary): Bảng tính toán các chỉ số thống kê, tỷ lệ phần trăm theo cán bộ trong chu kỳ tháng.
    4. Tầng Trình diễn (Presentation Layer): Thủ tục trích xuất đẩy vào Crystal Reports để kết xuất báo cáo cho người dùng cuối.

Thiết kế và triển khai phân hệ báo cáo

Phân hệ báo cáo được thiết kế nhằm tự động hóa việc tổng hợp dữ liệu cuộc gọi nhắc nợ hàng tháng của từng nhân viên thu nợ. Cụ thể, báo cáo trọng tâm được tác giả xây dựng là Báo cáo thống kê hiệu quả nhắc nợ của cán bộ thu hồi (mã tham chiếu kỹ thuật: T_RPT_C09VN).

[Bảng nguồn DCRS] 
[Tầng Staging: T_RPT_C09VN_STG]
[Tầng Tổng hợp: T_RPT_C09VN_MONTHLY]
[Giao diện SAP Crystal Reports]

1. Cấu trúc các bảng dữ liệu nguồn

Dữ liệu đầu vào cho báo cáo được trích xuất từ 8 bảng nghiệp vụ trong hệ thống DCRS:

Ký hiệu Tên bảng nguồn Tên bảng vật lý Chức năng lưu trữ dữ liệu
ACCT Thông tin tài khoản khách hàng EBDCRS.T_HT_ACCTS Số tài khoản (ACCT_NO), mã máy chủ quản lý tài khoản (MT_HOST_ID).
CUS Thông tin khách hàng EBDCRS.T_HT_CIFS Mã định danh khách hàng (CIF_NO), mã chi nhánh quản lý (MT_BRANCH_ID).
MTA Phương thức liên lạc EBDCRS.T_MT_ACTS Loại hình tác nghiệp liên hệ (MT_ACT_TYP_CSDP = 'CALL').
REACT Thông tin kết quả nhắc nợ EBDCRS.T_MT_REACTS Mã phân loại phản hồi của khách hàng (CD in 'WN', 'UC', 'PTP', 'NPTP').
ARA Tác nghiệp thực hiện EBDCRS.T_ACT_REACT Liên kết giữa hành động tác nghiệp và kết quả phản hồi của từng vụ việc.
PTPD Chi tiết cam kết trả nợ EBDCRS.T_PTP_DETAILS Số tiền hứa trả (PTP_AMOUNT), ngày hạn cam kết trả nợ (DT_END).
SEC Thông tin nhân viên EBDSMS.TBL_SEC_USER Tên nhân viên thu hồi nợ (NM), mã nhân viên (ID).
TC Bảng Fact vụ việc nợ EBDCRS.T_CASES Quản lý vụ việc thu hồi nợ (MCASE_ID), phòng ban phụ trách (MT_DEPT_ID).

2. Xây dựng tầng Staging (Bảng tạm lưu trữ)

Bảng tạm EBREPORT.T_RPT_C09VN_STG được khởi tạo để lưu trữ các bản ghi tác nghiệp cuộc gọi thỏa mãn điều kiện lọc.

  • Thủ tục trích xuất P_RPT_C09VN_STG: Thực hiện lệnh INSERT INTO từ câu truy vấn kết nối liên bảng (INNER JOIN) giữa T_ACT_REACT, T_PTP_DETAILS, T_MT_ACTS, T_MT_REACTS, T_CASES, T_HT_ACCTS, T_HT_CIFS, T_ASSIGNMENTS và TBL_SEC_USER.
  • Điều kiện lọc dữ liệu: 
    WHERE REACT.CD IN ('WN', 'UC', 'PTP', 'NPTP') 
  AND MTA.MT_ACT_TYP_CSDP = 'CALL';

3. Xây dựng tầng Monthly (Bảng tổng hợp chỉ số tháng)

Bảng EBREPORT.T_RPT_C09VN_MONTHLY lưu trữ kết quả thống kê theo tháng cho từng cán bộ thu hồi.

  • Thủ tục tính toán P_RPT_C09VN_MONTHLY: Sử dụng kỹ thuật gộp nhóm (GROUP BY STG.HT_NM_LN_1) và các biểu thức COUNT(CASE WHEN...) kết hợp NVL() để tính toán các đại lượng:
    • Tổng số cuộc gọi trong tháng: Đếm toàn bộ tác nghiệp gọi điện của cán bộ.
    • Số lần và tỷ lệ sai số liên lạc (NUM_WR_CALL, PERC_WR_CALL): Phản hồi có mã 'WN'.
    • Số lần và tỷ lệ không liên lạc được (NUM_UNABLE_CONTACT, PERC_UNABLE_CONTACT): Phản hồi có mã 'UC'.
    • Số lần và tỷ lệ có cam kết trả nợ (NUM_PTP, PERC_PTP): Phản hồi có mã 'PTP'.
    • Số lần và tỷ lệ không cam kết trả nợ (NUM_NOT_PTP, PERC_NOT_PTP): Phản hồi có mã 'NPTP'.

4. Xây dựng tầng Crystal Reports và thiết lập công thức

Thủ tục P_RPT_C09VN_CRYSTAL nhận tham số đầu vào là tháng báo cáo (IN_DT_M_REPORT) và năm báo cáo (IN_DT_Y_REPORT) để trích xuất dữ liệu từ bảng T_RPT_C09VN_MONTHLY, nhóm theo tên cán bộ và tính toán tổng số liệu.

Trên giao diện SAP Crystal Reports, các trường tổng kết toàn đơn vị ở mục Report Footer được tính toán động thông qua các công thức Formula Fields:

  • %WN = IF SUM({TOTAL_AR_OF_THE_MONTH}) <> 0 THEN SUM({NUM_WR_CALL}) / SUM({TOTAL_AR_OF_THE_MONTH}) * 100 ELSE 0
  • %Unable Contact = IF SUM({TOTAL_AR_OF_THE_MONTH}) <> 0 THEN SUM({NUM_UNABLE_CONTACT}) / SUM({TOTAL_AR_OF_THE_MONTH}) * 100 ELSE 0
  • %PTP = IF SUM({TOTAL_AR_OF_THE_MONTH}) <> 0 THEN SUM({NUM_PTP}) / SUM({TOTAL_AR_OF_THE_MONTH}) * 100 ELSE 0
  • %Not PTP = IF SUM({TOTAL_AR_OF_THE_MONTH}) <> 0 THEN SUM({NUM_NOT_PTP}) / SUM({TOTAL_AR_OF_THE_MONTH}) * 100 ELSE 0

Nội dung chính theo từng chương

Chương 1: Tổng quan về bài toán

  • Đơn vị thực tập: Giới thiệu quá trình phát triển của Công ty Cổ phần Hệ thống Công nghệ ETC từ khi thành lập năm 2004 với 5 thành viên đến giai đoạn mở rộng cung cấp các giải pháp CNTT tài chính - ngân hàng quy mô lớn (CoreBanking, LOS, EDW, Internet Banking, Hải quan một cửa quốc gia). Trình bày cơ cấu tổ chức gồm các bộ phận: Nhân sự, Kỹ thuật (Đội phần cứng, Đội phần mềm), Tài chính - Kế toán, Kinh doanh, Bảo hành sản phẩm - dịch vụ.
  • Bài toán nợ xấu và dự án DCRS: Phân tích thực trạng nợ xấu tại VietinBank và sự cần thiết của hệ thống quản lý thu nợ DCRS. Mô tả luồng dữ liệu từ máy chủ CoreBanking đưa vào công cụ phân loại nợ của DCRS (chia nhóm khách hàng: bình thường, bất thường, kiểm tra tài chính, thu hồi).
  • Quy trình thu hồi nợ của cán bộ: Danh sách khách hàng nợ được trích xuất hàng ngày; cán bộ liên hệ qua nhiều kênh. Nếu không liên lạc được, thực hiện truy vấn thông tin (Skip tracing) hoặc chuyển sang xử lý pháp lý/tài sản; nếu liên lạc thành công nhưng khách hàng không giữ cam kết, ngân hàng xem xét tái cấu trúc nợ hoặc xử lý nợ. Mọi tác nghiệp được ghi nhận vào hệ thống làm cơ sở cho phân hệ báo cáo.

Chương 2: Xây dựng báo cáo cho phân hệ thu hồi nợ sử dụng cơ sở dữ liệu của ngân hàng Vietinbank

  • Nền tảng công nghệ: Trình bày nguyên lý hoạt động của Hệ quản trị cơ sở dữ liệu Oracle Database, cú pháp và cơ chế thực thi của ngôn ngữ PL/SQL (Stored Procedure, Functions, Packages); cấu trúc và các công cụ thiết kế của SAP Crystal Reports.
  • Danh mục các mẫu báo cáo trong phân hệ DCRS:
    1. Báo cáo theo dõi những tài khoản hứa trả trong vòng 7 ngày trước ngày đến hạn: Tần suất tích lũy hàng ngày, thời gian lưu trữ 3 tháng, gồm 18 chỉ tiêu thông tin (chi nhánh, phòng giao dịch, RM phụ trách, CIF, tên khách hàng, số tài khoản, số hợp đồng thẻ tín dụng, dư nợ O/S, ngày đến hạn, số ngày quá hạn DPD, số tiền gốc/lãi quá hạn, hành động, phản hồi, số tiền và ngày cam kết PTP, mã sản phẩm).
    2. Báo cáo theo dõi năng suất và hiệu quả nhắc nợ của cán bộ thu hồi đối với sản phẩm thẻ tín dụng: Tần suất tích lũy hàng ngày, lưu trữ 24 tháng, theo dõi 12 chỉ tiêu (số tài khoản phân bổ, số lượng và tỷ lệ kết nối thành công, số lượng và tỷ lệ PTP, số tiền thu hồi lũy kế, số lượng và tỷ lệ thực hiện đúng cam kết Promise Kept, số lượng và tỷ lệ phá vỡ cam kết Broken Promise).
    3. Báo cáo theo dõi năng suất và hiệu quả thu hồi của Trung tâm Dịch vụ khách hàng (Contact Center): Tần suất tích lũy hàng ngày, lưu trữ 24 tháng, theo dõi 13 chỉ tiêu (tài khoản, nhóm sản phẩm, tên khách hàng, tổng số tiền lên bill, ngày quá hạn, tên điện thoại viên, phản hồi, PTP Date, PTP Amount, Payment Amount, chi nhánh).
  • Chi tiết triển khai kỹ thuật Báo cáo C09 (Collector Performance Report):
    • Trình bày chi tiết mã DDL tạo bảng Staging (T_RPT_C09VN_STG) và bảng Monthly (T_RPT_C09VN_MONTHLY).
    • Trình bày mã nguồn thủ tục trích xuất P_RPT_C09VN_STG, thủ tục tổng hợp số liệu P_RPT_C09VN_MONTHLY và thủ tục gọi báo cáo P_RPT_C09VN_CRYSTAL.
    • Hướng dẫn cấu hình kết nối ODBC/Database Provider trong Crystal Reports, kéo thả các trường dữ liệu và thiết lập các biến công thức tính tỷ lệ.

Chương 3: Đánh giá kết quả báo cáo

  • Kiểm thử dữ liệu mẫu: Chạy thực nghiệm thủ tục với dữ liệu giả lập để kiểm tra tính chính xác của các công thức tính toán:
    • Cán bộ 1: Thực hiện 1 cuộc gọi, kết quả sai số => Tỷ lệ sai số đạt 100%.
    • Cán bộ 3: Thực hiện 4 cuộc gọi (1 không liên lạc được, 1 hứa trả, 1 không cam kết trả, 1 không thanh toán) => Mỗi nhóm chiếm tỷ lệ 25%.
    • Cán bộ 4: Thực hiện 1 cuộc gọi hứa trả => Tỷ lệ cam kết trả nợ đạt 100%.
    • Cán bộ 5: Thực hiện 1 cuộc gọi không cam kết trả => Tỷ lệ không cam kết trả đạt 100%.
  • Đánh giá hiệu quả: Phân hệ báo cáo cung cấp cho lãnh đạo ngân hàng công cụ định lượng chính xác hiệu suất làm việc của nhân viên thu nợ, giảm thời gian tổng hợp số liệu thủ công, hỗ trợ kiểm soát tiến độ thu nợ thẻ tín dụng và các khoản nợ quá hạn.
  • Hạn chế: Hệ thống báo cáo cần tiếp tục hoàn thiện về tối ưu hiệu năng truy vấn khi khối lượng dữ liệu lịch sử tăng cao theo thời gian lưu trữ 24 tháng.

Kết quả và đóng góp

Kết quả chính

  1. Khảo sát và chuẩn hóa thành công luồng dữ liệu trích xuất từ 8 bảng nghiệp vụ cốt lõi của hệ thống DCRS VietinBank.
  2. Xây dựng quy trình xử lý dữ liệu báo cáo 2 cấp bằng Oracle PL/SQL (Staging và Monthly), giúp giảm độ phức tạp của các câu truy vấn tổng hợp và rút ngắn thời gian kết xuất báo cáo.
  3. Hoàn thiện thiết kế mẫu báo cáo chuẩn hóa trên SAP Crystal Reports cho báo cáo định kỳ hàng tháng của cán bộ thu hồi nợ (Collector Performance Report - Monthly), hiển thị đầy đủ các chỉ số năng suất cá nhân và tỷ lệ tổng hợp toàn ngân hàng.

Đóng góp thực tiễn

  • Đối với VietinBank: Cung cấp giải pháp phần mềm quản lý báo cáo nội bộ đáp ứng quy chuẩn nghiệp vụ, giúp lãnh đạo ngân hàng và trung tâm thu hồi nợ nắm bắt kịp thời thực trạng nợ, đánh giá khách quan năng suất từng nhân viên thu nợ để phân bổ hạn mức giao việc phù hợp.
  • Đối với quy trình kỹ thuật: Đưa ra mô hình mẫu về việc phân tầng cơ sở dữ liệu (Staging -> Aggregate -> Reporting) kết hợp giữa hệ quản trị Oracle và công cụ báo cáo Crystal Reports trong môi trường ngân hàng thương mại.

Hạn chế và hướng nghiên cứu tiếp

  • Hạn chế:
    • Khóa luận mới tập trung triển khai chi tiết mã nguồn và layout cho báo cáo hiệu quả nhắc nợ qua kênh gọi điện (Call) hàng tháng của cán bộ thu hồi; các báo cáo khác chủ yếu dừng lại ở mức mô tả bố cục và định dạng trường.
    • Quá trình thử nghiệm, đánh giá kết quả chủ yếu thực hiện trên tập dữ liệu mô phỏng/giả lập trong giai đoạn dự án.
  • Hướng phát triển:
    • Hoàn thiện toàn bộ các mẫu báo cáo tác nghiệp còn lại trong hệ thống DCRS (báo cáo nhắc nợ qua SMS, Letter, gặp trực tiếp).
    • Tối ưu hóa các Stored Procedure, đánh chỉ mục (Index) trên các bảng Staging và Monthly nhằm duy trì tốc độ xử lý khi lượng giao dịch nợ thẻ và tài khoản tăng trưởng quy mô lớn.
    • Mở rộng phân hệ báo cáo theo hướng tích hợp phân tích đa chiều (BI/Analytics) trên nền tảng kho dữ liệu doanh nghiệp (EDW).

Giá trị tham khảo

Tài liệu là nguồn tham khảo chuyên môn phù hợp cho:

  • Sinh viên ngành Hệ thống thông tin quản lý, Công nghệ thông tin ngân hàng: Tham khảo phương pháp xây dựng báo cáo nghiệp vụ tài chính, cách tổ chức cơ sở dữ liệu quan hệ và kỹ thuật lập trình thủ tục PL/SQL trên hệ quản trị Oracle.
  • Chuyên viên phân tích nghiệp vụ (BA) và Kỹ sư CSDL (Database Developer): Tham khảo mô hình dữ liệu quản trị nợ xấu DCRS, cách định nghĩa các chỉ tiêu đánh giá năng suất thu hồi nợ (PTP, Broken Promise, Skip Tracing) và quy trình kết hợp Oracle Database với SAP Crystal Reports.
  • Phần đáng chú ý nhất: Mã nguồn DDL/PL/SQL chi tiết của quy trình phân tầng Staging - Monthly (tại Chương 2) và các công thức Formula tính toán tỷ lệ trên Crystal Reports.

Câu hỏi thường gặp

1. Hệ thống DCRS tại VietinBank phân loại dữ liệu khách hàng từ CoreBanking thành những nhóm nào?
Từ dữ liệu tài khoản quá hạn, số CIF, tài sản thế chấp từ CoreBanking, hệ thống DCRS phân loại khách hàng thành các nhóm: bình thường, bất thường, kiểm tra tài chính hoặc thu hồi.

2. Báo cáo thống kê hiệu quả nhắc nợ của cán bộ thu hồi theo dõi những kết quả tác nghiệp cụ thể nào?
Báo cáo theo dõi 4 nhóm kết quả phản hồi của khách hàng qua kênh gọi điện (CALL): Sai số liên lạc (WN), Không liên lạc được (UC), Cam kết trả nợ (PTP), và Không cam kết trả nợ (NPTP), kèm theo tỷ lệ phần trăm tương ứng của từng nhóm trên tổng số cuộc gọi.

3. Tại sao tác giả thiết kế quy trình xử lý dữ liệu qua hai tầng bảng Staging và bảng Monthly thay vì kéo trực tiếp lên Crystal Reports?
Do nhiều cột trên báo cáo phải qua tính toán, tổng hợp phức tạp (tính tổng, đếm có điều kiện, tính tỷ lệ phần trăm). Việc chia dữ liệu thành nhiều tầng giúp giảm độ phức tạp của câu lệnh SQL, tối ưu hóa thời gian xử lý và tránh quá tải cho cơ sở dữ liệu khi kết xuất báo cáo.

4. Quy định về tần suất tạo và thời gian lưu trữ của các báo cáo thu hồi nợ trong hệ thống DCRS là bao lâu?

  • Báo cáo theo dõi tài khoản hứa trả trong 7 ngày: Tần suất tích lũy hàng ngày, lưu trữ 3 tháng.
  • Báo cáo năng suất nhắc nợ thẻ tín dụng, báo cáo trung tâm dịch vụ khách hàng và báo cáo hiệu quả nhắc nợ cán bộ (C09): Tần suất tích lũy hàng ngày, thời gian lưu trữ 24 tháng.

Kết luận

Khóa luận tốt nghiệp của sinh viên Bùi Thị Thanh đã trình bày chi tiết quy trình xây dựng phân hệ báo cáo cho hệ thống quản lý thu hồi nợ DCRS tại Ngân hàng TMCP Công thương Việt Nam. Bằng việc kết hợp hệ quản trị cơ sở dữ liệu Oracle, ngôn ngữ lập trình PL/SQL và công cụ SAP Crystal Reports, tác giả đã thiết kế thành công mô hình xử lý dữ liệu phân tầng và giao diện báo cáo chuẩn hóa phục vụ công tác giám sát nợ. Đề tài thể hiện tính ứng dụng thực tiễn cao trong lĩnh vực công nghệ thông tin ngân hàng, hỗ trợ trực tiếp cho các nhà quản trị tín dụng theo dõi năng suất nhân viên và kiểm soát rủi ro nợ xấu.