LÝ LUẬN CHUNG VỀ RỦI RO TÍN DỤNG TRONG
Khái niệm và đặc điểm về rủi ro tín dụng
1.1.1 Khái niệm về rủi ro tín dụng
Tín dụng là giao dịch tài sản giữa bên cho vay, như ngân hàng và các tổ chức tài chính, và bên đi vay, bao gồm cá nhân và doanh nghiệp Trong giao dịch này, bên cho vay chuyển giao tài sản cho bên đi vay trong một khoảng thời gian nhất định theo thỏa thuận Bên đi vay có trách nhiệm hoàn trả vốn gốc và lãi cho bên cho vay khi đến hạn thanh toán.
Hoạt động kinh doanh của ngân hàng thương mại (NHTM) đối mặt với nhiều loại rủi ro như rủi ro lãi suất, rủi ro ngoại hối và rủi ro thanh khoản Trong số các rủi ro này, rủi ro tín dụng được coi là nghiêm trọng nhất và thu hút sự chú ý đặc biệt từ các ngân hàng.
Trong nền kinh tế thị trường, cấp tín dụng là chức năng thiết yếu của ngân hàng, với rủi ro tín dụng là mối quan tâm chính trong nghiên cứu rủi ro ngân hàng Đây là loại rủi ro lớn nhất và thường xuyên xảy ra, thường dẫn đến tình trạng tài chính khó khăn nghiêm trọng cho ngân hàng.
Theo quyết định 493/2005/QĐ-NHNN của Ngân hàng nhà nước Việt Nam thì:
Rủi ro tín dụng (RRTD) là rủi ro xảy ra trong quá trình cấp tín dụng của ngân hàng, xuất hiện khi khách hàng không đủ khả năng trả nợ hoặc không thanh toán đúng hạn.
Trong lĩnh vực ngân hàng, rủi ro tín dụng (RRTD) là một thách thức không thể tránh khỏi RRTD được hiểu là tình huống không mong muốn, ảnh hưởng đến cả người cho vay và người vay Khi RRTD xảy ra, nó có thể dẫn đến việc không đạt được mục tiêu cuối cùng của hợp đồng tín dụng.
1.1.2 Đặc điểm của rủi ro tín dụng
RRTD mang tính tất yếu: RRTD luôn tồn tại và gắn liền với hoạt động tín dụng Chấp nhận rủi ro là tất yếu trong hoạt động ngân hàng.
RRTD có thể xảy ra sau khi ngân hàng giải ngân vốn vay và trong quá trình khách hàng sử dụng vốn Do thông tin bất cân xứng, ngân hàng thường phản ứng chậm và bị động khi rủi ro phát sinh.
RRTD thể hiện sự đa dạng và phức tạp, bao gồm nhiều nguyên nhân khác nhau dẫn đến rủi ro, diễn biến sự việc và hậu quả khi rủi ro xảy ra.
Phân loại rủi ro tín dụng
1.2.1 Căn cứ vào nguyên nhân phát sinh rủi ro
Rủi ro giao dịch là một loại rủi ro tín dụng phát sinh từ những hạn chế trong quy trình giao dịch, xét duyệt cho vay và đánh giá khách hàng.
Rủi ro lựa chọn là rủi ro phát sinh trong quá trình đánh giá và phân tích tín dụng, liên quan đến việc ngân hàng quyết định lựa chọn các phương án vay vốn hiệu quả Khi ngân hàng không đánh giá đúng các yếu tố liên quan, khả năng xảy ra rủi ro sẽ tăng lên, ảnh hưởng đến quyết định cho vay và hiệu quả tài chính.
Rủi ro bảo đảm xuất hiện từ các tiêu chuẩn liên quan đến bảo đảm, bao gồm điều khoản trong hợp đồng cho vay, loại tài sản bảo đảm, chủ thể bảo đảm, phương thức bảo đảm và tỷ lệ cho vay so với giá trị tài sản bảo đảm.
Rủi ro nghiệp vụ đề cập đến những rủi ro phát sinh trong quá trình quản lý khoản vay và hoạt động cho vay Điều này bao gồm việc áp dụng hệ thống xếp hạng rủi ro cũng như các kỹ thuật xử lý các khoản vay gặp vấn đề.
Rủi ro danh mục là một dạng rủi ro tín dụng phát sinh từ những hạn chế trong quản lý danh mục cho vay của ngân hàng Rủi ro này được chia thành hai loại chính: rủi ro nội tại, liên quan đến các yếu tố bên trong ngân hàng, và rủi ro tập trung, xuất phát từ sự tập trung quá mức vào một số khoản vay hoặc lĩnh vực cụ thể.
Rủi ro nội tại là những yếu tố xuất phát từ đặc điểm riêng biệt của từng chủ thể vay vốn hoặc ngành kinh tế mà họ hoạt động Những rủi ro này liên quan đến cách thức hoạt động và cách sử dụng vốn của khách hàng, ảnh hưởng đến khả năng hoàn trả khoản vay.
Rủi ro tập trung xảy ra khi ngân hàng cho vay quá nhiều vốn cho một số khách hàng nhất định, hoặc khi tập trung cho vay vào các doanh nghiệp hoạt động trong cùng một ngành, lĩnh vực kinh tế, hoặc khu vực địa lý cụ thể Điều này cũng có thể xảy ra khi ngân hàng đầu tư vào những loại hình cho vay có rủi ro cao, dẫn đến nguy cơ lớn cho hoạt động tài chính của ngân hàng.
1.2.2 Căn cứ vào khả năng trả nợ cho ngân hàng
Trên cả hai khía cạnh là thời gian và số lượng thì rủi ro tín dụng gồm 2 loại: rủi ro đọng vốn và rủi ro mất vốn.
Rủi ro đọng vốn xảy ra khi khách hàng không thể trả nợ đúng hạn theo thỏa thuận với ngân hàng, dẫn đến việc trì hoãn trong việc thanh toán Tình trạng này ảnh hưởng tiêu cực đến kế hoạch sử dụng vốn của ngân hàng, gây khó khăn trong việc chi trả cho người gửi tiền và làm tăng chi phí cho ngân hàng, bao gồm chi phí cơ hội, chi phí giám sát, chi phí pháp lý và chi phí xử lý nợ quá hạn khó đòi.
Rủi ro mất vốn là tình huống xảy ra khi khách hàng không thể thanh toán một phần hoặc toàn bộ khoản nợ vay, dẫn đến việc ngân hàng gặp khó khăn trong dòng tiền, đồng thời doanh thu bị chậm lại hoặc thậm chí mất đi.
Các dấu hiệu nhận biết rủi ro tín dụng trong hoạt động kinh doanh của ngân hàng
1.3.1 Nhóm các dấu hiệu liên quan đến mối quan hệ với khách hàng
Trong quá trình hạch toán, xu hướng tài khoản của khách hàng cung cấp cho ngân hàng những dấu hiệu quan trọng như: khó khăn trong việc thanh toán lương, sự biến động và giảm sút số dư tài khoản tiền gửi, tăng mức sử dụng bình quân trong tài khoản, thường xuyên yêu cầu hỗ trợ vốn lưu động từ nhiều nguồn khác nhau, gia tăng nợ thương mại hoặc không có khả năng thanh toán nợ đúng hạn, và không thể thực hiện các biện pháp cắt giảm chi phí.
Các hoạt động cho vay bao gồm việc thanh toán chậm các khoản nợ gốc và lãi, yêu cầu các khoản vay vượt quá nhu cầu dự kiến, và mức độ vay thường xuyên gia tăng Ngoài ra, người vay thường xuyên yêu cầu ngân hàng cho đáo hạn.
Phương thức tài chính hiện nay bao gồm việc sử dụng nhiều khoản tài trợ ngắn hạn để hỗ trợ cho các hoạt động phát triển dài hạn, đồng thời chấp nhận các nguồn tài trợ có chi phí cao Ví dụ điển hình là việc giảm các khoản phải trả và tăng các khoản phải thu, cũng như thường xuyên áp dụng nghiệp vụ chiết khấu cho các khoản phải trả Tuy nhiên, các hệ số thanh toán đang phát triển theo chiều hướng không tích cực.
Có biểu hiện giảm vốn điều lệ.
1.3.2 Nhóm các dấu hiệu liên quan đến phương pháp quản lý của ngân hàng
Hệ thống quản trị hoặc ban điều hành luôn bất đồng về mục đích, quản trị, điều hành độc đoán hoặc ngược lại quá phân tán.
Thay đổi thường xuyên cơ cấu của hệ thống quản trị hoặc ban điều hành.
Cách thức hoạch định của khách hàng thường bị ảnh hưởng bởi những yếu tố như sự tham gia của hội đồng quản trị hoặc giám đốc điều hành thiếu kinh nghiệm, dẫn đến việc không chú trọng đến lợi ích của cổ đông và chủ nợ Ngoài ra, việc lập kế hoạch mục tiêu kém và các hành động nhất thời cũng làm giảm khả năng ứng phó với những thay đổi Thêm vào đó, việc thuyên chuyển nhân viên diễn ra thường xuyên và sự can thiệp quá sâu của hội đồng quản trị hoặc giám đốc điều hành vào các vấn đề thường nhật của doanh nghiệp lớn cũng là những biểu hiện đáng chú ý.
Quản lý có tính gia đình thường biểu hiện sự thiếu tin tưởng vào những người quản lý không phải là thành viên trong gia đình Điều này dẫn đến việc giao cho những người thân trong gia đình, mặc dù chưa được đào tạo hoặc huấn luyện đầy đủ, những vị trí quan trọng trong tổ chức.
Việc lập kế hoạch những người kề cận không đầy đủ.
Chi phí quản lý bất hợp lý có thể gây ảnh hưởng tiêu cực đến doanh nghiệp, bao gồm việc chi tiêu quá mức cho các thiết bị văn phòng hiện đại, phương tiện giao thông đắt tiền và lối sống xa hoa của ban giám đốc Điều này còn thể hiện sự lẫn lộn giữa chi phí kinh doanh và tài chính cá nhân, dẫn đến sự kém hiệu quả trong quản lý tài chính.
Trong quá trình quản lý, có thể xảy ra tranh chấp giữa Hội đồng quản trị và Giám đốc điều hành với các cổ đông khác, chính quyền địa phương, người cho vay, nhân viên và khách hàng Những mối quan hệ tranh chấp này có thể ảnh hưởng đến hiệu quả hoạt động và sự phát triển bền vững của tổ chức.
1.3.3 Nhóm các dấu hiệu liên quan tới các ưu tiên trong kinh doanh
Hội chứng hợp đồng lớn thường xuất hiện khi khách hàng bị cuốn hút bởi những thương hiệu nổi tiếng, dẫn đến việc họ có thể trở nên phụ thuộc vào những khách hàng này Đồng thời, ban giám đốc cũng có thể quyết định cắt giảm lợi nhuận để đạt được những hợp đồng lớn, điều này có thể ảnh hưởng tiêu cực đến sự bền vững của doanh nghiệp.
Dấu hiệu hội chứng sản phẩm đẹp: không đúng lúc hoặc bị ám ảnh bởi một sản phẩm mà không chú ý đến các yếu tố khác.
Sự cấp bách không hợp lý có thể dẫn đến việc ra mắt sản phẩm dịch vụ quá sớm do áp lực nội bộ, tạo ra mong đợi không đúng thời điểm trên thị trường và đặt ra các hạn mức kinh doanh không thực tế.
1.3.4 Nhóm các dấu hiệu về xử lý thông tin tài chính, kế toán
Chuẩn bị không đầy đủ số liệu tài chính hoặc chậm trễ, trì hoãn nộp các báo cáo tài chính.
Phân tích tài chính cho thấy một số vấn đề nghiêm trọng như tỷ lệ nợ gia tăng không cân đối, doanh số bán hàng tăng nhưng lợi nhuận giảm hoặc không có, và sự thay đổi về tỷ lệ lãi gộp cũng như lãi ròng Khả năng tiền mặt đang giảm, trong khi các tài khoản vốn điều lệ không khớp và hàng tồn kho tăng nhanh hơn doanh số bán Số lượng khách hàng nợ gia tăng, kèm theo thời hạn thanh toán kéo dài, cho thấy sự quản lý tài chính kém Hơn nữa, việc không hạch toán đúng tài sản cố định và lập kế hoạch trả nợ thiếu nguồn vốn là những vấn đề nghiêm trọng khác Doanh nghiệp thường xuyên không đạt kế hoạch sản xuất và bán hàng, đồng thời sử dụng các tài sản vô hình để làm đẹp bảng cân đối Việc định giá tài sản quá cao và phân bổ nợ không hợp lý, cùng với sự phụ thuộc vào sản phẩm bất thường để tạo lợi nhuận, càng làm trầm trọng thêm tình hình tài chính.
Các dấu hiệu phi tài chính mà cán bộ tín dụng có thể nhận biết bao gồm vấn đề đạo đức, sự xuống cấp nghiêm trọng tại nơi kinh doanh, tình trạng lưu giữ hàng hóa quá nhiều và những sản phẩm hư hỏng lạc hậu.
Trong tất cả các dấu hiệu đó dấu hiệu rõ ràng và có ý nghĩa nhất là chậm thanh toán khoản cho vay.
1.3.5 Nhóm các dầu hiệu thuộc vấn đề kỹ thuật và thương mại
Thị trường đang trải qua nhiều biến động quan trọng như thay đổi tỷ giá và lãi suất, sự thay đổi trong thói quen tiêu dùng, cập nhật các công nghệ mới, mất mát nhà cung ứng hoặc khách hàng lớn, cùng với sự xuất hiện của thêm đối thủ cạnh tranh.
Khó khăn trong phát triển sản phẩm.
Những thay đổi từ chính sách của Nhà nước; đặc biệt chú ý tác động của các chính sách thuế, điều kiện thành lập và hoạt động, mội trường.
Có biểu hiện cắt giảm các chi phí sửa chữa, thay thế.
Sản phẩm của khách hàng mang tính thời vụ cao.
Hậu quả của rủi ro tín dụng
RRTD có thể gây hậu quả tới khách hàng, tới chính ngân hàng và đối với cả nền kinh tế nói chung.
1.4.1.1 Đối với người gửi tiền
Khi ngân hàng đối mặt với rủi ro tín dụng, khả năng thu hồi gốc và lãi từ các khoản vay giảm sút, ảnh hưởng đến nguồn vốn mà ngân hàng sử dụng để tài trợ cho doanh nghiệp, vốn chủ yếu đến từ tiền gửi của khách hàng Rủi ro tín dụng không chỉ làm suy giảm uy tín của ngân hàng mà còn dẫn đến tình trạng khách hàng rút tiền ồ ạt, gây ra nguy cơ mất khả năng thanh toán Điều này đặt khách hàng vào tình thế rủi ro, khi họ có thể không lấy lại được số tiền đã gửi.
1.4.1.2 Đối với người vay tiền
Rủi ro tín dụng cao làm giảm uy tín ngân hàng, dẫn đến việc người gửi tiền rút lui và ngân hàng phải trả lãi suất cao hơn Kết quả là, ngân hàng áp dụng chính sách cho vay thận trọng hơn, hạn chế cho vay và áp dụng các điều khoản chặt chẽ cùng lãi suất cao hơn để bù đắp chi phí Điều này khiến người đi vay gặp khó khăn trong việc xin vay và phải chấp nhận lãi suất cao, ảnh hưởng tiêu cực đến chi phí và hiệu quả kinh doanh của doanh nghiệp.
1.4.1.3 Đối với khách hàng gây ra nợ xấu, nợ quá hạn cho ngân hàng
Khách hàng gặp nợ xấu và nợ quá hạn sẽ phải chịu mức lãi suất phạt cao hơn, đồng thời cơ hội tìm kiếm các nguồn tài trợ khác cũng giảm đáng kể.
1.4.2.1 Rủi ro tín dụng làm tăng chi phí của ngân hàng
Rủi ro tín dụng có mối quan hệ ngược chiều với chất lượng tín dụng, tức là chất lượng tín dụng cao sẽ dẫn đến rủi ro tín dụng thấp và ngược lại Hiện nay, hoạt động tín dụng chiếm tỷ trọng lớn trong các tổ chức tín dụng, ảnh hưởng trực tiếp đến hiệu quả kinh doanh Khi rủi ro tín dụng xảy ra, ngân hàng không chỉ không thu hồi được nợ mà còn phải chịu lãi suất huy động, cùng với các chi phí quản lý nợ xấu, dẫn đến thua lỗ Điều này hạn chế khả năng mở rộng và tăng trưởng tín dụng, cũng như giảm lợi nhuận của ngân hàng Ngược lại, nếu ngân hàng kiểm soát tốt rủi ro tín dụng, họ có thể đảm bảo chi phí và mở rộng quy mô hoạt động hiệu quả hơn.
1.4.2.2 Rủi ro tín dụng làm giảm khả năng thanh toán của ngân hàng
Khi RRTD xảy ra, ngân hàng phải tiếp tục thanh toán lãi suất cho vốn huy động, trong khi việc tìm nguồn bù đắp cho thiếu hụt vốn vay khác gặp nhiều khó khăn và chi phí cao Kết quả là các kế hoạch kinh doanh bị ảnh hưởng nghiêm trọng, dẫn đến tình trạng thiếu hụt thanh khoản trong ngân hàng.
1.4.2.3 Rủi ro tín dụng làm giảm uy tín của ngân hàng trên thị trường
Khi RRTD xảy ra, nợ quá hạn làm chậm quá trình tuần hoàn và chu chuyển vốn của các tổ chức tín dụng, dẫn đến giảm hiệu quả sử dụng vốn và lợi nhuận ngân hàng Những biểu hiện này cho thấy năng lực hoạt động của ngân hàng kém Ngân hàng có độ rủi ro cao sẽ mất lòng tin từ cư dân, làm suy giảm khả năng huy động vốn và khả năng cạnh tranh.
1.4.2.4 Rủi ro tín dụng có thể làm cho ngân hàng bị phá sản
Nếu mức độ rủi ro ngày càng cao thì điều khó tránh khỏi là sự sụp đổ của một ngân hàng.
1.4.3 Đối với nền kinh tế
RRTD có thể tác động tiêu cực đến mọi tầng lớp trong xã hội, làm suy giảm lòng tin của công chúng vào sự ổn định và sức khỏe của hệ thống tài chính, cũng như hiệu quả của các chính sách tài chính tiền tệ của chính phủ Vì vậy, việc phòng ngừa, hạn chế và quản lý RRTD không chỉ là trách nhiệm của ngân hàng thương mại mà còn là nghĩa vụ của tất cả các bên liên quan.
RRTD có thể gây ra những hậu quả nghiêm trọng đối với hệ thống tài chính quốc gia Sự liên kết chặt chẽ giữa các trung gian tài chính làm gia tăng mức độ nghiêm trọng của RRTD Điều này có thể dẫn đến hiệu ứng đổ vỡ dây chuyền, gây khủng hoảng cho hệ thống trung gian tài chính, như đã từng xảy ra ở một số quốc gia Đông Nam Á và Argentina.
Nguyên nhân phát sinh rủi ro tín dụng
1.5.1 Nguyên nhân từ phía khách hàng
Khả năng quản lý doanh nghiệp kém đang là một vấn đề lớn hiện nay, đặc biệt trong các doanh nghiệp nhà nước, mặc dù họ có tài sản thế chấp đủ tiêu chuẩn Ngoài ra, các doanh nghiệp ngoài quốc doanh cũng chưa chú trọng đúng mức đến việc nâng cao trình độ quản lý Điều này góp phần không nhỏ vào nguy cơ rủi ro tín dụng đối với ngân hàng.
Nhiều doanh nghiệp khi xin vay vốn thường trình bày một phương án kinh doanh khả thi và chi tiết, nhưng thực tế có không ít trường hợp họ sử dụng vốn sai mục đích Việc này không chỉ gây tổn thất cho ngân hàng mà còn thể hiện sự thiếu thiện chí trong việc trả nợ vay Hành vi lừa đảo ngân hàng để chiếm đoạt tài sản hoặc sử dụng tiền vay cho các mục đích không hiệu quả đang tạo ra những rủi ro lớn cho hệ thống tài chính.
Tình hình tài chính của nhiều doanh nghiệp Việt Nam hiện nay đang yếu kém và thiếu minh bạch, với quy mô tài sản và nguồn vốn nhỏ, cùng tỷ lệ nợ trên vốn tự có cao Việc ghi chép sổ sách kế toán chưa được thực hiện đầy đủ và chính xác, dẫn đến sự không tuân thủ nghiêm ngặt Hơn nữa, tâm lý đối phó với ngân hàng khiến cho các sổ sách kế toán thường chỉ mang tính hình thức, không phản ánh thực tế Điều này dẫn đến việc các cán bộ tín dụng khi phân tích tài chính doanh nghiệp thường dựa vào số liệu không chính xác do doanh nghiệp cung cấp.
1.5.2 Nguyên nhân từ phía ngân hàng
Chính sách tín dụng không hợp lý xảy ra khi ngân hàng quá chú trọng vào lợi nhuận mà bỏ qua các yếu tố an toàn, hiệu quả và lành mạnh Điều này dẫn đến việc ngân hàng đơn giản hóa quá trình phân tích và đánh giá khách hàng, gây ra rủi ro cho hệ thống tài chính.
Công tác kiểm tra nội bộ tại các ngân hàng hiện đang gặp vấn đề lỏng lẻo, mặc dù kiểm tra nội bộ có ưu điểm vượt trội so với thanh tra ngân hàng nhà nước nhờ vào khả năng phát hiện vấn đề nhanh chóng và tính sâu sát do được thực hiện thường xuyên Tuy nhiên, trong thời gian qua, nhiều ngân hàng chỉ thực hiện kiểm tra nội bộ một cách hình thức, thiếu tính hiệu quả và thực chất.
Ngân hàng thiếu thông tin cần thiết về số liệu thống kê và chỉ tiêu để đánh giá khách hàng, dẫn đến việc xác định sai hiệu quả của các phương án vay vốn Điều này có thể khiến thời hạn cho vay và kế hoạch trả nợ không phù hợp với phương án kinh doanh của khách hàng.
Đạo đức và trình độ chuyên môn của cán bộ là yếu tố then chốt trong việc hạn chế rủi ro tín dụng Một cán bộ thiếu năng lực có thể được bồi dưỡng, nhưng một cán bộ có trình độ chuyên môn cao mà đạo đức tha hóa lại gây ra những nguy hiểm lớn cho ngân hàng.
Quá tin tưởng vào tài sản đảm bảo có thể dẫn đến rủi ro, vì đây chỉ là nguồn thu nợ thứ hai Tài sản này có thể bị hư hại, mất giá hoặc giảm tính thanh khoản, ảnh hưởng đến khả năng thu hồi nợ.
Thiếu giám sát và quản lý sau khi cho vay là vấn đề nghiêm trọng mà các ngân hàng thường gặp phải Mặc dù họ chú trọng vào công tác thẩm định, nhưng lại không đủ quan tâm đến việc giám sát số tiền đã cho vay, điều này ảnh hưởng đến khả năng thu hồi vốn Nguyên nhân chính là do tâm lý ngại gây phiền hà cho khách hàng và hệ thống thông tin quản lý tại các doanh nghiệp còn lạc hậu, không cung cấp thông tin đầy đủ và kịp thời cho ngân hàng.
Ngân hàng cần thiết lập một bộ phận chuyên trách để theo dõi và quản lý rủi ro tín dụng, nhằm xác định hạn mức tín dụng tối đa cho từng khách hàng, ngành nghề và sản phẩm địa phương khác nhau Điều này giúp phân tán rủi ro hiệu quả trong từng thời kỳ.
Ngân hàng gặp khó khăn trong việc cân đối giữa nguồn vốn huy động và nguồn vốn sử dụng, dẫn đến tình trạng dự trữ vốn không hợp lý Cụ thể, khi dự trữ vốn quá ít, ngân hàng không thể đáp ứng kịp thời nhu cầu rút vốn của khách hàng Ngược lại, nếu dự trữ vốn quá nhiều, sẽ xảy ra tình trạng ứ đọng vốn, gây lãng phí trong quá trình sử dụng vốn.
1.5.3 Nguyên nhân khách quan từ nền kinh tế
Rủi ro tín dụng (RRTD) thường gia tăng trong giai đoạn suy thoái kinh tế, bên cạnh các yếu tố chu kỳ kinh tế, còn có những yếu tố khác như lạm phát, tỷ giá hối đoái, thất nghiệp, lãi suất và chính sách tiền tệ Trong bối cảnh hội nhập quốc tế ngày càng sâu rộng, sự cạnh tranh giữa các doanh nghiệp trong nước trở nên khốc liệt hơn, dẫn đến khả năng các doanh nghiệp yếu kém bị loại bỏ, từ đó làm gia tăng rủi ro cho các ngân hàng.
Ngoài ra còn có các yếu tố thuộc về:
Môi trường chính trị và pháp luật có ảnh hưởng sâu rộng đến các hoạt động kinh tế xã hội, bao gồm cả hoạt động kinh doanh của ngân hàng Sự thay đổi trong môi trường pháp lý không chỉ mang lại cơ hội mà còn tạo ra thách thức cho các ngân hàng, ví dụ như việc nới lỏng quản lý hoặc cho phép thành lập ngân hàng nước ngoài, điều này làm tăng mức độ cạnh tranh cho các ngân hàng trong nước.
Môi trường công nghệ đóng vai trò quan trọng trong hoạt động của doanh nghiệp, ảnh hưởng trực tiếp đến khả năng tiêu thụ, doanh thu và lợi nhuận Sự ứng dụng công nghệ của từng doanh nghiệp không chỉ quyết định hiệu quả hoạt động mà còn tác động đến khả năng trả nợ đúng hạn.
Trong bối cảnh chuyển giao của nền kinh tế Việt Nam, việc thay đổi tập quán tiêu dùng trong xã hội đang diễn ra mạnh mẽ, đặc biệt là trong suy nghĩ và nhận thức của người tiêu dùng Doanh nghiệp cần nắm bắt kịp thời những thay đổi này để tránh gặp khó khăn trong hoạt động kinh doanh, thậm chí có thể dẫn đến nguy cơ phá sản Sự thay đổi này không chỉ ảnh hưởng đến doanh nghiệp mà còn gây ra rủi ro cho hoạt động của ngân hàng.
• Môi trường bên ngoài: Thiên tai, hỏa hoạn, dịch bệnh
Quản trị rủi ro tín dụng và bài toán dự báo rủi ro tín dụng
Quản trị rủi ro tín dụng (QTRRTD) là quá trình nhận diện, đánh giá và quản lý các rủi ro tín dụng nhằm giảm thiểu thiệt hại cho ngân hàng và đảm bảo sự cân bằng giữa vốn tự có và mức độ rủi ro Vai trò của QTRRTD hiện nay rất quan trọng đối với các ngân hàng và hệ thống tài chính, giúp giảm thiểu nợ xấu thông qua việc đánh giá và quản lý các khoản cho vay hiệu quả Để quản trị rủi ro tín dụng hiệu quả, các ngân hàng thương mại thường tách biệt giữa phân tích thẩm định và thực hiện cho vay, đồng thời nâng cao năng lực đội ngũ cán bộ ngân hàng và tăng cường kiểm tra giám sát sau cho vay Hơn nữa, việc sử dụng kết quả xếp hạng tín dụng của khách hàng làm cơ sở quyết định cho vay cũng là một giải pháp phổ biến trong quản trị rủi ro tín dụng hiện nay.
Xep hạng tín dụng
Đánh giá rủi ro khoản vay là dự báo mức rủi ro tín dụng, được thể hiện qua nhóm nợ trong quản trị rủi ro tín dụng Việc dự đoán nhóm nợ đến ngày đáo hạn dựa trên xếp hạng tín dụng của khách hàng vay Tổ chức tín dụng phân loại nợ thành các nhóm: Nhóm I (Nợ đủ tiêu chuẩn) là khoản vay có khả năng thu hồi đầy đủ; Nhóm II (Nợ cần chú ý) là khoản vay có dấu hiệu ảnh hưởng đến khả năng trả nợ nếu không được khắc phục; Nhóm III (Nợ dưới tiêu chuẩn) là khoản vay có dấu hiệu suy giảm rõ ràng về khả năng trả nợ; Nhóm IV (Nợ nghi ngờ) là khoản vay có nguy cơ tổn thất cao; Nhóm V (Nợ có khả năng mất vốn) là khoản vay không có khả năng thu hồi hoặc thu hồi không đáng kể.
Phần này sẽ trình bày các nội dung về khái niệm, quy trình và vai trò của xếp hạng tín dụng.
1.7.1 Khái niệm về xếp hạng tín dụng
Xếp hạng tín dụng khách hàng vay vốn của ngân hàng thương mại (NHTM) là quá trình đánh giá khả năng trả nợ và mức độ rủi ro của khoản vay thông qua hệ thống xếp hạng tín dụng nội bộ Quá trình này giúp NHTM đưa ra quyết định cấp tín dụng, quản lý rủi ro hiệu quả, và xây dựng các chính sách phù hợp cho từng hạng khách hàng dựa trên kết quả xếp hạng.
Hệ thống xếp hạng tín dụng nội bộ giúp Ngân hàng quản lý rủi ro tín dụng hiệu quả bằng cách phân loại và đánh giá mức độ tín nhiệm của người vay, cũng như chất lượng các khoản vay Điều này cho phép ngân hàng kiểm soát tốt hơn các rủi ro liên quan đến hoạt động tín dụng và các giao dịch khác.
Việc XHTD khách hàng nhằm đạt được năm mục đích chính: đầu tiên, giúp ngân hàng có cái nhìn rõ ràng về danh mục tín dụng; thứ hai, phát hiện sớm các khoản tín dụng có nguy cơ tổn thất hoặc không tuân thủ chính sách tín dụng; thứ ba, xây dựng chính sách định giá tín dụng chính xác hơn; thứ tư, xác định thời điểm cần giám sát hoặc điều chỉnh khoản tín dụng; và cuối cùng, làm cơ sở để xác định mức dự phòng rủi ro hợp lý.
Việc phân loại và xếp hạng danh mục tín dụng áp dụng cho tất cả khách hàng mà không thông báo về cấp độ rủi ro Cần thực hiện đánh giá xếp hạng định kỳ và đánh giá lại ngay khi có sự giảm sút trong khả năng thực hiện nghĩa vụ tài chính của khách hàng.
Hệ thống XHTD nội bộ cần có các yếu tố quan trọng như: các cơ sở pháp lý liên quan đến việc thành lập và ngành nghề kinh doanh của khách hàng; các chỉ tiêu kinh tế tổng hợp phản ánh tình hình kinh doanh tài chính, tài sản và khả năng thực hiện nghĩa vụ tài chính; và uy tín của khách hàng đối với các tổ chức tín dụng mà họ đã giao dịch trước đây.
Để đánh giá khách hàng một cách chi tiết và có hệ thống, cần xác định các tiêu chí cụ thể, bao gồm yếu tố ngành nghề và đặc thù địa phương Dựa trên những tiêu chí này, chúng ta có thể tiến hành xếp hạng khách hàng một cách chính xác và hiệu quả.
1.7.2 Quy trình xếp hạng tín dụng
Quy trình xếp hạng tín dụng của ngân hàng dựa vào chính sách tín dụng và quy định liên quan, bao gồm các bước chính như sau: Đầu tiên, thu thập thông tin về các chỉ tiêu phân tích và xếp hạng từ các tổ chức khác Tiếp theo, phân tích thông tin bằng mô hình xếp hạng tín dụng nội bộ để đưa ra kết luận về mức xếp hạng, sau khi tham khảo ý kiến Hội đồng xếp hạng Cuối cùng, theo dõi tình trạng tín dụng của đối tượng để điều chỉnh mức xếp hạng và lưu giữ thông tin điều chỉnh, đồng thời tổng hợp kết quả xếp hạng để so sánh với thực tế rủi ro và xem xét điều chỉnh mô hình xếp hạng.
1.7.3 Vai trò của xếp hạng tín dụng
Hệ thống xếp hạng tín dụng đóng vai trò quan trọng trong quản lý rủi ro tín dụng, giúp các tổ chức tín dụng phân loại nợ một cách hiệu quả Qua việc đánh giá toàn diện năng lực tài chính và khả năng trả nợ của khách hàng, hệ thống này cung cấp cơ sở vững chắc cho quyết định tín dụng.
Theo Quyết định số 493/2005/QĐ-NHNN của Ngân hàng Nhà nước Việt Nam, các tổ chức tín dụng cần xây dựng hệ thống xếp hạng tín dụng nội bộ để phân loại nợ và quản lý chất lượng tín dụng Hệ thống này hỗ trợ việc đánh giá tín nhiệm khách hàng, từ đó làm cơ sở cho việc tính toán và trích lập dự phòng rủi ro.
Hiện nay, trong lĩnh vực quản trị rủi ro tín dụng tại Việt Nam, nhiều tổ chức tín dụng (TCTD) chưa xây dựng được hệ thống xếp hạng tín dụng nội bộ hiệu quả, ảnh hưởng đến việc thẩm định, áp dụng chính sách khách hàng và giám sát nợ Chức năng kiểm tra tín dụng độc lập chưa được phát huy, dẫn đến việc xác định mức độ rủi ro hiện tại và tiềm tàng của khách hàng chưa chính xác Sự phân loại nợ chủ yếu dựa vào tiêu chí định lượng khiến tỷ lệ nợ xấu không phản ánh đúng chất lượng tín dụng thực tế Hệ thống thông tin quản trị còn yếu, không hỗ trợ phân tích chất lượng tín dụng, trong khi việc lượng hoá rủi ro tín dụng và đánh giá năng lực cán bộ tín dụng chưa được thực hiện thường xuyên.
TỔNG QUAN VỀ KHAI PHÁ DỮ LIỆU VÀ CÂY QUYẾT ĐỊNH
Tổng quan về khai phá dữ liệu
2.1.1 Khái niệm khai phá dữ liệu
Khai phá dữ liệu (KPDL) là quá trình phát hiện tri thức tiềm ẩn trong cơ sở dữ liệu, giúp cải thiện khả năng dự báo trong kinh doanh và sản xuất Phương pháp này không chỉ tối ưu hóa quy trình phân tích mà còn giảm thiểu thời gian và chi phí so với các phương pháp truyền thống như thống kê.
Khai phá dữ liệu được định nghĩa bởi nhiều tác giả với những góc nhìn khác nhau Ferruzza mô tả khai phá dữ liệu là tập hợp các phương pháp trong quá trình khám phá tri thức, nhằm chỉ ra sự khác biệt giữa các mối quan hệ và các mẫu chưa biết trong dữ liệu Trong khi đó, Parsaye nhấn mạnh rằng khai phá dữ liệu là quá trình hỗ trợ quyết định, nơi chúng ta tìm kiếm các mẫu thông tin chưa được biết đến và bất ngờ trong cơ sở dữ liệu lớn.
2.1.2 Các ứng dụng của khai phá dữ liệu
Phát hiện tri thức và khai phá dữ liệu là lĩnh vực liên quan đến nhiều ngành như thống kê, trí tuệ nhân tạo, và cơ sở dữ liệu Nó sử dụng các phương pháp thống kê để mô hình hóa dữ liệu và phát hiện các mẫu, quy luật Ngân hàng dữ liệu (Data Warehousing) và các công cụ phân tích trực tuyến (OLAP) đóng vai trò quan trọng trong việc hỗ trợ quá trình này, giúp tối ưu hóa việc thu thập và phân tích tri thức từ dữ liệu.
Khai phá dữ liệu có nhiều ứng dụng trong thực tế, ví dụ như:
Bảo hiểm, tài chính và thị trường chứng khoán đóng vai trò quan trọng trong việc phân tích tình hình tài chính và dự báo giá cổ phiếu Việc theo dõi danh mục vốn, giá cả, lãi suất, và dữ liệu thẻ tín dụng giúp phát hiện gian lận và tối ưu hóa đầu tư Những yếu tố này không chỉ ảnh hưởng đến quyết định đầu tư mà còn định hình xu hướng thị trường chứng khoán trong tương lai.
• Thống kê, phân tích dữ liệu và hỗ trợ ra quyết định.
Điều trị y học và chăm sóc y tế đóng vai trò quan trọng trong việc chuẩn đoán bệnh lưu trữ trong các hệ thống quản lý bệnh viện Việc phân tích mối liên hệ giữa các triệu chứng bệnh, chuẩn đoán và phương pháp điều trị như chế độ dinh dưỡng và thuốc là cần thiết để nâng cao hiệu quả điều trị.
• Sản xuất và chế biến: Quy trình, phương pháp chế biến và xử lý sự cố.
• Text mining và Web mining: Phân lớp văn bản và các trang Web, tóm tắt văn bản,
Lĩnh vực khoa học này bao gồm quan sát thiên văn và phân tích dữ liệu gene, sinh vật học, nhằm tìm kiếm và so sánh các hệ gene cùng thông tin di truyền Nghiên cứu cũng tập trung vào mối liên hệ giữa gene và một số bệnh di truyền, từ đó giúp hiểu rõ hơn về sự ảnh hưởng của di truyền đến sức khỏe con người.
• Mạng viễn thông: Phân tích các cuộc gọi điện thoại và hệ thống giám sát lỗi, sự cố, chất lượng dịch vụ,
2.1.3 Các bước của quá trình khai phá dữ liệu
Quy trình phát hiện tri thức thường tuân theo các bước sau:
Hình 2.1 Quy trình phát hiện tri thức
Bước đầu tiên trong quy trình khai thác dữ liệu là hình thành và xác định bài toán, bao gồm việc tìm hiểu lĩnh vực ứng dụng để định nghĩa các nhiệm vụ cần hoàn thành Giai đoạn này rất quan trọng, vì nó quyết định việc rút ra tri thức hữu ích và lựa chọn các phương pháp khai thác dữ liệu phù hợp với mục đích ứng dụng cũng như bản chất của dữ liệu.
Bước thứ hai trong quy trình phát hiện tri thức là thu thập và tiền xử lý dữ liệu, nhằm loại bỏ nhiễu, xử lý thiếu dữ liệu, biến đổi và rút gọn dữ liệu Giai đoạn này thường tốn nhiều thời gian do dữ liệu đến từ nhiều nguồn không đồng nhất, dẫn đến khả năng nhầm lẫn Sau khi hoàn tất, dữ liệu sẽ trở nên nhất quán, đầy đủ và rời rạc hóa Bước thứ ba là khai phá dữ liệu, nơi chúng ta trích xuất các tri thức bằng cách tìm ra các mẫu hoặc mô hình ẩn trong dữ liệu Giai đoạn này bao gồm việc xác định chức năng, nhiệm vụ và phương pháp khai phá dữ liệu, với các bài toán mô tả và dự báo dựa trên dữ liệu hiện có Việc lựa chọn phương pháp khai phá phù hợp phụ thuộc vào bài toán cụ thể được xác định.
Bước thứ tư trong quy trình phát hiện tri thức là hiểu và làm sáng tỏ các mô tả và dự đoán đã tìm được Các bước trước đó có thể được lặp lại nhiều lần để thu thập kết quả, từ đó có thể tính trung bình cho các lần thực hiện Kết quả của quá trình này có thể được ứng dụng trong nhiều lĩnh vực khác nhau Với tính chất là các dự đoán hoặc mô tả, chúng có thể được tích hợp vào các hệ thống hỗ trợ ra quyết định, giúp tự động hóa quy trình này.
Quy trình phát hiện tri thức là một quá trình quan trọng nhằm trích xuất tri thức từ kho dữ liệu, trong đó khai phá dữ liệu đóng vai trò then chốt.
2.1.4 Nhiệm vụ chính trong khai phá dữ liệu
Quá trình khai phá dữ liệu là quá trình phát hiện các mẫu thông tin quan trọng Trong đó, các thuật toán khai phá dữ liệu tìm kiếm những mẫu đáng chú ý dưới dạng xác định, bao gồm luật, phân lớp, hồi quy và cây quyết định.
2.1.4.1 Phân lớp (phân loại - classification)
Phân lớp dữ liệu là quá trình xác định hàm ánh xạ từ mẫu dữ liệu vào các lớp đã biết, nhằm tìm ra mối quan hệ giữa thuộc tính dự báo và thuộc tính phân lớp Mục tiêu chính của thuật toán phân lớp là dự đoán các mục mới dựa trên mối quan hệ này Kiến thức được phát hiện sẽ được biểu diễn dưới dạng các luật, trong đó nếu thuộc tính dự báo của một mục thỏa mãn điều kiện tiền đề, thì mục đó sẽ thuộc lớp được chỉ định trong kết luận.
Một mục biểu diễn thông tin về nhân viên có thể bao gồm các thuộc tính như họ tên, tuổi, giới tính, và trình độ học vấn, trong khi thuộc tính phân loại sẽ là trình độ lãnh đạo của nhân viên đó.
Hồi quy là phương pháp tìm ra ánh xạ để dự đoán giá trị thực từ các mẫu ngẫu nhiên, với điểm khác biệt so với phân lớp là thuộc tính dự báo là liên tục Các phương pháp thống kê cổ điển như hồi quy tuyến tính và mô hình hóa như cây quyết định thường được sử dụng để thực hiện dự báo giá trị số Ứng dụng của mô hình hồi quy rất đa dạng, bao gồm việc dự đoán số lượng sinh vật phát quang trong rừng bằng cảm biến từ xa, ước lượng xác suất tử vong của bệnh nhân qua triệu chứng, và dự báo nhu cầu sản phẩm từ người tiêu dùng.
Phân nhóm là quá trình mô tả và xác định các tập hợp dữ liệu, cho phép các nhóm có thể tách biệt, phân cấp hoặc chồng chéo lên nhau Điều này có nghĩa là một dữ liệu có thể thuộc nhiều nhóm khác nhau Các ứng dụng khai phá dữ liệu thường sử dụng phân nhóm để phát hiện các nhóm khách hàng có hành vi tương tự trong cơ sở dữ liệu tiếp thị hoặc xác định các quang phổ từ các phương pháp đo tia hồng ngoại Nhiệm vụ đánh giá dữ liệu và hàm mật độ xác suất đa biến cũng liên quan chặt chẽ đến quá trình phân nhóm.
Tổng quan về cây quyết định
Kỹ thuật cây quyết định là một phương pháp quan trọng trong phân tích dữ liệu, bao gồm các khái niệm cơ bản, ưu điểm và nhược điểm của nó Bài viết sẽ hướng dẫn các bước xây dựng cây quyết định và trình bày thuật toán C4.5, cùng với ví dụ minh họa cụ thể để giúp người đọc hiểu rõ hơn về quy trình này.
2.2.1 Khái niệm về cây quyết định
Trong lý thuyết quyết định, cây quyết định là một đồ thị thể hiện các quyết định và hậu quả có thể xảy ra, bao gồm rủi ro và hao phí tài nguyên Cây quyết định hỗ trợ việc xây dựng kế hoạch nhằm đạt được mục tiêu mong muốn và đóng vai trò quan trọng trong quá trình ra quyết định Đây là một dạng đặc biệt của cấu trúc cây, giúp người dùng phân tích và lựa chọn phương án tối ưu.
Cây quyết định là một mô hình dự báo, ánh xạ các quan sát tới kết luận về giá trị mục tiêu Mỗi nút trong cây tương ứng với một biến, và các đường nối thể hiện giá trị cụ thể của biến đó Các nút lá đại diện cho giá trị dự đoán của biến mục tiêu, dựa trên các giá trị của các biến từ nút gốc đến nút lá Kỹ thuật học máy sử dụng trong cây quyết định được gọi là học bằng cây quyết định.
Học bằng cây quyết định là một phương pháp phổ biến trong khai phá dữ liệu, trong đó cây quyết định mô tả cấu trúc cây với các lá đại diện cho phân loại và cành thể hiện các kết hợp thuộc tính dẫn đến phân loại đó Quá trình học cây quyết định diễn ra bằng cách chia tập hợp nguồn thành các tập con dựa trên kiểm tra giá trị thuộc tính, và được thực hiện đệ quy cho mỗi tập con Quá trình này kết thúc khi không thể tiếp tục chia tách hoặc khi một phân loại đơn có thể áp dụng cho từng phần tử.
Dữ liệu được cho dưới dạng các bản ghi có dạng:
Biến phụ thuộc (dependant variable) y là yếu tố chính mà chúng ta cần nghiên cứu, phân loại hoặc tổng quát hóa, trong khi các biến x, x2, x3 đóng vai trò hỗ trợ trong quá trình này.
Cây quyết định là một biểu đồ có cấu trúc dạng cây như sau :
+Gốc: là nút trên cùng của cây.
+Nút trong: biểu diễn một thuộc tính.
+Nhánh: là một đường đi trên cây bắt đầu từ nút gốc đến nút lá.
+Nút lá: biểu diễn tập giá trị cuối cùng của một nhánh (các đỉnh có bậc
0 được gọi là lá của cây).
Độ cao của một đỉnh a trong cây là khoảng cách dài nhất từ đỉnh a đến một lá Độ cao của cây được xác định bởi độ cao của gốc, trong khi mức của đỉnh a là chiều dài đường đi từ gốc đến đỉnh a.
Ví dụ minh họa về cây quyết định:
Đánh giá khả năng mua xe ôtô dựa trên thuộc tính tuổi được chia thành hai nhóm: trên 30 tuổi và 30 tuổi trở xuống Đối với nhóm 30 tuổi trở xuống, nếu lương dưới hoặc bằng 40 triệu, kết luận là không có khả năng mua xe ôtô Ngược lại, nếu lương trên 40 triệu, người trong nhóm này có khả năng mua xe ôtô Tương tự, nhóm trên 30 tuổi sẽ được đánh giá dựa trên lương để xác định khả năng mua xe.
Ở độ tuổi 30, nếu mức lương của bạn dưới 50 triệu đồng, có thể kết luận rằng bạn không có khả năng mua xe ô tô Ngược lại, nếu mức lương trên 50 triệu đồng, bạn có khả năng tài chính để sở hữu xe ô tô.
Hình 2.2 Cây quyết định phân lớp mức lương
2.2.2 Đánh giá cây quyết định
2.2.2.1 Ưu điểm của cây quyết định
So với các phương pháp khai phá dữ liệu khác, cây quyết định là phương pháp có một số ưu điểm:
Cây quyết định dễ hiểu Người ta có thể hiểu mô hình cây quyết định sau khi được giải thích ngắn gọn.
Chuẩn bị dữ liệu cho cây quyết định có thể coi là cơ bản hoặc không cần thiết Trong khi đó, các kỹ thuật khác thường yêu cầu phải chuẩn hóa dữ liệu, tạo biến phụ (dummy variable) và loại bỏ các giá trị rỗng để đảm bảo độ chính xác trong phân tích.
Cây quyết định có khả năng xử lý cả dữ liệu số và dữ liệu phân loại, trong khi các kỹ thuật khác thường chỉ áp dụng cho một loại biến cụ thể Ví dụ, luật quan hệ chỉ phù hợp với biến phân loại, trong khi mạng nơ-ron chỉ có thể xử lý dữ liệu số.
Cây quyết định là một mô hình hộp trắng, cho phép người dùng quan sát và phân tích các tình huống cụ thể Nhờ vào cấu trúc logic rõ ràng, người dùng có thể dễ dàng hiểu và giải thích các điều kiện trong mô hình này.
Cây quyết định có khả năng xử lý một khối lượng lớn dữ liệu nhanh chóng, cho phép phân tích hiệu quả trên máy tính cá nhân Điều này giúp các nhà chiến lược đưa ra quyết định dựa trên những phân tích từ cây quyết định trong thời gian ngắn.
2.2.2.2 Nhược điểm cây quyết định
Dù có những sức mạnh nổi bật trên, cây quyết định vẫn không tránh khỏi có những điểm yếu.
Cây quyết định không phải là lựa chọn tối ưu cho các bài toán dự đoán giá trị thuộc tính liên tục như thu nhập, huyết áp hay lãi suất ngân hàng Ngoài ra, việc xử lý dữ liệu thời gian liên tục cũng gặp nhiều khó khăn nếu không đầu tư công sức vào việc thiết lập biểu diễn dữ liệu theo các mẫu liên tục.
Khi có quá nhiều lớp trong cây quyết định, dễ xảy ra lỗi do một số cây chỉ làm việc với các lớp giá trị nhị phân như yes/no hoặc accept/reject Một số cây khác có thể phân loại các bản ghi vào nhiều lớp khác nhau, nhưng nếu số lượng ví dụ đào tạo cho một lớp là nhỏ, nguy cơ xảy ra lỗi càng cao Tình trạng này càng nghiêm trọng hơn khi cây có nhiều tầng hoặc nhiều nhánh trên một node.
Chi phí tính toán để đào tạo cây quyết định là khá cao, điều này có vẻ mâu thuẫn với những ưu điểm của nó Quá trình phát triển cây quyết định yêu cầu tính toán nhiều node trước khi đạt đến lá cuối cùng Tại mỗi node, cần phải tính toán một độ đo phân chia trên từng thuộc tính, đặc biệt là với các thuộc tính liên tục, yêu cầu phải sắp xếp lại dữ liệu theo thứ tự giá trị Việc chọn thuộc tính phát triển và phân chia tốt nhất là rất quan trọng Một số thuật toán còn sử dụng tổ hợp các thuộc tính có trọng số để xây dựng cây quyết định Hơn nữa, quá trình cắt cụt cây cũng tốn kém, vì cần tạo ra và so sánh nhiều cây con khác nhau.
2.2.3 Xây dựng cây quyết định
Quá trình xây dựng cây quyết định gồm hai giai đoạn: phát triển cây và cắt tỉa cây quyết định.