Tóm tắt: Trong bối cảnh thị trường tài chính toàn cầu biến động, việc quản lý hiệu quả rủi ro tín dụng giúp bảo vệ lợi ích ngân hàng và duy trì ổn định vĩ mô. Trên thế giới, nhiều quốc gia đã triển khai thành công các mô hình quản lý, xử lý rủi ro hiện đại như Basel II, Basel III, hệ thống xếp hạng tín dụng nội bộ (IRB), cảnh báo sớm và công nghệ tài chính (trí tuệ nhân tạo - AI, Big Data). Từ kinh nghiệm của quốc tế, bài viết đưa ra một số gợi ý chính sách cho Việt Nam trong xử lý rủi ro tín dụng tại ngân hàng thương mại (NHTM) là: (i) Hiện đại hóa và nâng cao chiều sâu quy trình quản lý rủi ro tín dụng; (ii) Bảo đảm năng lực vốn và thanh khoản theo chuẩn mực quốc tế; (iii) Nâng cao hiệu quả giám sát và tăng cường minh bạch thông tin; (iv) Chủ động ứng dụng công nghệ vào quản lý rủi ro tín dụng; và (v) Đầu tư chiến lược vào đào tạo và phát triển nguồn nhân lực chuyên trách.
Từ khóa: Rủi ro tín dụng; Basel II, Basel III; kinh nghiệm quốc tế; quản trị rủi ro; Fintech ngân hàng.
INTERNATIONAL EXPERIENCES IN CREDIT RISK MANAGEMENT AND SOME POLICY LESSONS FOR VIETNAMESE COMMERCIAL BANKS
Abstract: In the context of global financial market volatility, effective credit risk management helps protect the interests of banks and maintain macroeconomic stability. In the world, many countries have successfully implemented modern risk management and mitigation models such as Basel II, Basel III, Internal Ratings-Based (IRB) systems, early warning mechanisms, and financial technologies (Artificial Intelligence - AI, Big Data). Based on international experience, this article draw some policy implications for Vietnam in addressing credit risk at commercial banks, including: (i) Modernizing and deepening the credit risk management process; (ii) Ensuring capital adequacy and liquidity in accordance with international standards; (iii) Enhancing supervisory efficiency and increasing information transparency; (iv) Proactively applying technology to credit risk management; and (v) Strategically investing in training and developing specialized human resources.
Keywords: Credit risk; Basel II, Basel III; international experience; risk management; banking Fintech.
1. Mở đầu
Rủi ro tín dụng được xem là loại rủi ro trọng yếu nhất trong hoạt động của NHTM, phản ánh khả năng bên vay không thực hiện nghĩa vụ tài chính như cam kết, dẫn đến tổn thất cho tổ chức cho vay. Bản chất của rủi ro tín dụng là sự bất định trong việc thu hồi đầy đủ vốn gốc và lãi đúng hạn. Đây là loại rủi ro có tính tích lũy và lan truyền cao, có thể gây hiệu ứng dây chuyền trong toàn hệ thống nếu không được quản lý hiệu quả (Acharya và cộng sự, 2009). Rủi ro tín dụng tác động trực tiếp đến chất lượng bảng cân đối kế toán, hiệu quả kinh doanh và khả năng tồn tại của ngân hàng (Hull, 2018). Phạm vi rủi ro tín dụng không chỉ giới hạn ở hoạt động cho vay truyền thống mà còn mở rộng sang tài trợ thương mại, đầu tư vào trái phiếu doanh nghiệp, hợp đồng phái sinh tín dụng và các khoản phải thu trong quan hệ liên ngân hàng. Trong bối cảnh chuyển đổi số và gia tăng kết nối hệ thống tài chính, rủi ro tín dụng ngày càng chịu ảnh hưởng mạnh mẽ từ dữ liệu phi tài chính, hành vi khách hàng và các yếu tố hệ thống (OECD, 2021).
Thực tiễn cho thấy, có sự khác nhau trong cách xử lý rủi ro tín dụng giữa các quốc gia, điều này phản ánh sự đa dạng về trình độ phát triển, cấu trúc tài chính, khung pháp lý và điều kiện thực tiễn. Chẳng hạn, tại các nước có hệ thống tài chính sâu rộng, đa tầng như Mỹ, Đức, Nhật Bản, việc xử lý rủi ro tín dụng bằng công nghệ cao, dữ liệu lớn và mô hình định lượng phức tạp, hoặc áp dụng các chuẩn mực cao về quản trị rủi ro, xếp hạng nội bộ như Basel II, Basel III hoặc Basel IV. Trong khi đó, tại các nước đang phát triển như Việt Nam vẫn phụ thuộc vào ngân hàng truyền thống, cơ sở dữ liệu tín dụng chưa đầy đủ, xử lý rủi ro chủ yếu bằng phán đoán kinh nghiệm và quy trình bán thủ công. Các NHTM vẫn đang ở giai đoạn mới áp dụng Basel hoặc áp dụng chậm, gặp khó khăn trong chuẩn hóa dữ liệu, phân loại nợ, trích lập dự phòng, kiểm soát tín dụng tập trung.
Trong khuôn khổ bài viết này, tác giả tập trung nghiên cứu ba khía cạnh: Kinh nghiệm xử lý rủi ro tín dụng của các quốc gia phát triển; xử lý rủi ro tín dụng tại các ngân hàng quốc tế; khung chuẩn mực và công nghệ trong quản trị rủi ro tín dụng tại các ngân hàng quốc tế. Trên cơ sở đó, đúc rút ra bài học kinh nghiệm có giá trị thực tiễn cao cho Việt Nam nói chung và NHTM nói riêng trong xử lý rủi ro tín dụng.
2. Kinh nghiệm xử lý rủi ro tín dụng của các quốc gia phát triển
Kinh nghiệm quốc tế trong xử lý nợ xấu và quản trị rủi ro tín dụng, đặc biệt từ các quốc gia phát triển như Mỹ, Anh, Nhật Bản và một số nước châu Âu, cung cấp những bài học có giá trị thực tiễn sâu sắc đối với các nền kinh tế đang phát triển như Việt Nam. Những quốc gia này đã áp dụng đồng bộ nhiều nhóm giải pháp từ pháp lý, chính sách tài khóa - tiền tệ, đến cơ chế thị trường và công nghệ hiện đại, nhằm xử lý nợ xấu một cách hệ thống và bền vững.
Tại Mỹ, sau cuộc khủng hoảng tài chính toàn cầu 2007 - 2008, mô hình công ty quản lý tài sản (AMCs) được triển khai nhằm tách khối lượng lớn nợ xấu ra khỏi bảng cân đối kế toán của các ngân hàng lớn như JPMorgan Chase, Bank of America, và Citigroup… Cơ quan Bảo hiểm tiền gửi Liên bang (FDIC, 2021) cho rằng, đây là một bước đi chiến lược giúp khơi thông thanh khoản và ổn định thị trường tài chính. Resolution Trust Corporation (RTC) - Cơ quan Liên bang tạm thời được thành lập để giải quyết cuộc khủng hoảng - sau cuộc khủng hoảng tiết kiệm và cho vay vào cuối những năm 1980 đã chứng minh hiệu quả của việc đồng thời triển khai tái cấu trúc nợ và phát mãi tài sản bảo đảm thông qua một cơ chế quản lý tài sản tập trung, giúp kiểm soát tổn thất tín dụng đáng kể (Kane, 1989).
Tại Anh và các quốc gia châu Âu như Đức, Pháp, trọng tâm chính là hỗ trợ tái cấu trúc nợ và các chương trình hỗ trợ tài khóa. Ngân hàng Trung ương Anh (năm 2019) đã khuyến khích các ngân hàng triển khai chương trình giảm lãi suất, giãn nợ hoặc xóa nợ có điều kiện cho các doanh nghiệp tạm thời gặp khó khăn, trong khi chính phủ thiết lập các quỹ bảo lãnh hoặc tài trợ nhằm giảm thiểu tổn thất tín dụng hệ thống. Ngân hàng Trung ương Pháp cũng báo cáo về hiệu quả của việc chuyển giao nợ xấu cho các tổ chức xử lý chuyên biệt, kết hợp với tái cấp vốn từ Ngân hàng Trung ương châu Âu giúp phục hồi hoạt động tín dụng nhanh chóng.
Tại Nhật Bản, việc thành lập Cơ quan Quản lý nợ xấu (Resolution and Collection Corporation - RCC) với nhiệm vụ mua lại và xử lý tài sản không sinh lời là bước then chốt, đây là trường hợp điển hình về xử lý nợ xấu kéo dài sau khủng hoảng tài chính cuối thập niên 1990. Các ngân hàng Nhật Bản không chỉ triển khai tái cấu trúc sâu rộng cho doanh nghiệp mà còn ứng dụng công nghệ phân tích Big Data nhằm dự báo sớm rủi ro tín dụng, từ đó can thiệp kịp thời để hạn chế hình thành nợ xấu mới. Theo Heaphy (2024), trong bối cảnh khủng hoảng tài chính năm 1997, Nippon Credit Bank (NCB), một trong các ngân hàng tín dụng đầu tư của Nhật Bản đã phải nhận gói bơm vốn lên tới 291 tỉ yên từ Ngân hàng Trung ương Nhật Bản và liên minh tư nhân, rồi sau đó được quốc hữu hóa và tái cấu trúc hoàn toàn trước khi tái tư nhân hóa thành Aozora Bank năm 2001. Quá trình xử lý nợ xấu và sáp nhập giữa các tổ chức đã giúp hệ thống ngân hàng Nhật Bản từ hơn 20 ngân hàng thu gọn còn chỉ 3 tập đoàn toàn cầu, 2 ngân hàng cấp vùng và 2 ngân hàng được tái cấu trúc chủ động vào năm 2000. Cách tiếp cận này bao gồm việc bơm vốn khẩn cấp, quản lý nợ xấu tập trung và sáp nhập các ngân hàng yếu vào các định chế mạnh - minh chứng rõ rệt cho chiến lược tái cấu trúc sâu rộng, chủ động và có quy mô quốc gia (Nguyễn Văn Thạnh, 2014; Trần Vũ Lâm và Vũ Thanh Tùng, 2015). Các ngân hàng tại Nhật Bản đã tiên phong trong việc áp dụng phân tích dữ liệu lớn nhằm nâng cao hiệu quả quản lý rủi ro tín dụng, đặc biệt đối với các doanh nghiệp nhỏ và vừa (Matveevskii, 2019).
Bên cạnh đó, tác động của công nghệ trong xử lý nợ xấu tại các quốc gia phát triển đã được thể hiện rõ rệt. Các nghiên cứu đã chỉ ra rằng việc sử dụng AI và ML trong phân tích hành vi tín dụng đã nâng cao đáng kể khả năng phân loại và xử lý nợ xấu. Các mô hình AI/ML cho phép các ngân hàng ở những thị trường này không chỉ dự đoán rủi ro chính xác hơn mà còn tự động hóa các quy trình quản lý nợ, giúp giảm thiểu tổn thất và cải thiện hiệu quả thu hồi nợ (Roa và cộng sự, 2020; Lu và cộng sự, 2020). Theo nghiên cứu của Nahar và cộng sự (2024), việc tích hợp dữ liệu lớn vào mô hình quản lý rủi ro tín dụng giúp cải thiện độ chính xác và hiệu quả của các mô hình đánh giá rủi ro, đồng thời giảm tỉ lệ nợ xấu lên đến 30% so với các phương pháp truyền thống. Ngoài ra, nghiên cứu của Bi và Bao (2024) chỉ ra rằng việc ứng dụng công nghệ AI giúp ngân hàng đánh giá chính xác hơn tình trạng tín dụng của khách hàng, nhận diện kịp thời các rủi ro tiềm ẩn và cung cấp hỗ trợ quyết định tín dụng chính xác hơn.
Bảng 1: Tổng hợp hàm ý chính sách cho Việt Nam từ kinh nghiệm quốc tế
 |
| Nguồn: Tác giả tổng hợp |
Tổng hợp các kinh nghiệm trên cho thấy, thành công trong xử lý nợ xấu không nằm ở một giải pháp đơn lẻ, mà đòi hỏi sự phối hợp đồng bộ giữa chính sách công, cơ chế thị trường và năng lực công nghệ. Đây là bài học quý giá để Việt Nam cũng như các nước đang phát triển tham khảo khi xây dựng chiến lược xử lý nợ xấu giai đoạn hậu Covid-19 và trong bối cảnh suy giảm kinh tế toàn cầu hiện nay.
3. Kinh nghiệm xử lý rủi ro tín dụng tại các ngân hàng quốc tế
Các ngân hàng quốc tế tiếp cận quản lý rủi ro tín dụng như một quy trình liên tục, tích hợp chặt chẽ vào hoạt động kinh doanh, với mục tiêu tối ưu hóa mối quan hệ giữa rủi ro và lợi nhuận. Cụ thể:
(1) Thẩm định tín dụng chặt chẽ và toàn diện: Nền tảng của quản lý rủi ro tín dụng hiệu quả là một quy trình thẩm định tín dụng nghiêm ngặt, vượt ra ngoài việc phân tích các chỉ số tài chính truyền thống. Các ngân hàng quốc tế hàng đầu không chỉ xem xét các yếu tố như cơ cấu nợ trên vốn, khả năng thanh toán, và dòng tiền của khách hàng, mà còn đặc biệt chú trọng đến các yếu tố phi tài chính. Điều này bao gồm việc đánh giá sâu sắc chất lượng quản trị doanh nghiệp, năng lực và tầm nhìn của đội ngũ lãnh đạo, tính khả thi và bền vững của chiến lược kinh doanh, vị thế cạnh tranh trong ngành, cũng như mức độ nhạy cảm của khách hàng trước những biến động của môi trường kinh tế vĩ mô và ngành nghề. Chẳng hạn, các định chế lớn như JP Morgan Chase và Goldman Sachs đã tiên phong trong việc ứng dụng các mô hình rủi ro tín dụng dựa trên AI. Các mô hình này có khả năng xử lý và phân tích một khối lượng lớn dữ liệu đa chiều (bao gồm cả dữ liệu phi tài chính, dữ liệu hành vi khách hàng và các yếu tố ngoại sinh) để tự động hóa và nâng cao độ chính xác, tốc độ của quá trình ra quyết định tín dụng.
(2) Quản lý danh mục tín dụng chủ động thông qua đa dạng hóa và phân tán rủi ro: Nguyên tắc đa dạng hóa danh mục là một trong những trụ cột trong chiến lược quản lý rủi ro tín dụng của các ngân hàng quốc tế. Bằng cách phân bổ các khoản cho vay trên nhiều ngành nghề, lĩnh vực kinh tế, khu vực địa lý, loại hình khách hàng, ngân hàng có thể giảm thiểu rủi ro tập trung và hạn chế tác động tiêu cực khi một phân khúc cụ thể của danh mục gặp vấn đề. Các ngân hàng như HSBC, Barclays, và Deutsche Bank đều áp dụng các mô hình quản lý danh mục tín dụng phức tạp, cho phép họ liên tục theo dõi, đánh giá và điều chỉnh cơ cấu danh mục. Ví dụ, việc sử dụng các chỉ tiêu như tỉ lệ nợ xấu theo ngành, theo khu vực, hay tỉ lệ thu hồi nợ giúp các ngân hàng này xác định các giới hạn rủi ro cho từng phân khúc và tái phân bổ vốn một cách linh hoạt, nhằm tối ưu hóa hiệu suất điều chỉnh theo rủi ro của toàn bộ danh mục mà không nhất thiết phải hi sinh các cơ hội tăng trưởng tín dụng lành mạnh.
(3) Các biện pháp xử lý nợ linh hoạt và phòng ngừa sớm nợ xấu: Đối mặt với các khoản vay có dấu hiệu suy giảm khả năng trả nợ, các ngân hàng quốc tế thường ưu tiên các giải pháp can thiệp sớm và linh hoạt thay vì chờ đợi khoản vay chuyển thành nợ xấu không thể thu hồi. Các biện pháp tái cấu trúc nợ được áp dụng một cách chủ động, có thể bao gồm việc gia hạn thời gian trả nợ, điều chỉnh giảm lãi suất tạm thời, ân hạn trả gốc, hoặc đàm phán lại các điều khoản tín dụng cho phù hợp hơn với tình hình tài chính thực tế của khách hàng. Chẳng hạn, HSBC và Deutsche Bank đều có những chương trình tái cấu trúc nợ được thiết kế riêng cho các nhóm khách hàng gặp khó khăn tài chính tạm thời, nhằm hỗ trợ họ vượt qua giai đoạn khủng hoảng, qua đó duy trì mối quan hệ tín dụng lâu dài và giảm thiểu tổn thất tiềm năng cho ngân hàng. Cách tiếp cận này cũng phù hợp với khuyến nghị của các tổ chức quốc tế, như theo Ngân hàng Thế giới (2022), việc thiết lập các cơ chế hỗ trợ tái cấu trúc nợ hiệu quả đóng vai trò quan trọng trong việc giảm thiểu tổn thất cho từng ngân hàng và duy trì sự ổn định của toàn bộ hệ thống tài chính, đặc biệt trong các giai đoạn kinh tế khó khăn. Báo cáo nhấn mạnh rằng cải thiện các quy trình tái cấu trúc nợ và phá sản là cần thiết để giảm thiểu rủi ro tài chính và hỗ trợ phục hồi kinh tế sau đại dịch Covid-19.
4. Khung chuẩn mực và công nghệ trong quản trị rủi ro tín dụng tại các ngân hàng quốc tế
Hoạt động quản lý rủi ro tín dụng tại các ngân hàng quốc tế được định hình và chuẩn hóa một cách mạnh mẽ bởi các quy định và tiêu chuẩn do các tổ chức quốc tế ban hành, nổi bật nhất là các Hiệp ước Basel từ Ủy ban Basel. Cụ thể:
(1) Chuẩn mực vốn Basel II và Basel III: Các Hiệp ước Basel đã thiết lập một khuôn khổ toàn diện cho yêu cầu về vốn tối thiểu, quy trình giám sát của cơ quan quản lý và kỷ luật thị trường. Đối với rủi ro tín dụng, Basel II đã giới thiệu các phương pháp tiếp cận đa dạng để tính toán vốn yêu cầu, từ phương pháp tiêu chuẩn (Standardised Approach) đến các phương pháp dựa trên xếp hạng nội bộ (Internal Ratings - Based Approach - IRB), khuyến khích ngân hàng phát triển hệ thống đo lường rủi ro tinh vi hơn. Basel III tiếp tục nâng cao yêu cầu về số lượng và chất lượng vốn chủ sở hữu (đặc biệt là vốn cấp 1), giới thiệu các bộ đệm vốn bổ sung (capital buffers), và đưa ra các tiêu chuẩn thanh khoản chặt chẽ hơn (như tỉ lệ dự trữ thanh khoản - LCR và tỉ lệ nguồn vốn ổn định ròng - NSFR) nhằm tăng cường khả năng chống chịu của ngân hàng trước các cú sốc tài chính và giảm thiểu rủi ro hệ thống.
(2) Kiểm tra sức chịu đựng trong đánh giá rủi ro tín dụng: Kiểm tra sức chịu đựng đã trở thành một công cụ không thể thiếu trong bộ công cụ quản lý rủi ro của các ngân hàng quốc tế và là một yêu cầu quan trọng từ phía các cơ quan quản lý. Các ngân hàng lớn như Goldman Sachs, Barclays, và JP Morgan Chase thường xuyên thực hiện các bài kiểm tra sức chịu đựng phức tạp để đánh giá khả năng kháng cự của họ trước các kịch bản kinh tế vĩ mô bất lợi giả định (ví dụ: suy thoái kinh tế sâu, lãi suất tăng đột biến, tỉ giá hối đoái biến động mạnh, hay thị trường bất động sản sụt giảm). Kết quả từ các bài kiểm tra này giúp ngân hàng lượng hóa được những tác động tiềm tàng đến vốn, lợi nhuận và thanh khoản, từ đó nhận diện các điểm yếu trong danh mục tín dụng, điều chỉnh chính sách tín dụng, cơ cấu lại danh mục và xây dựng kế hoạch dự phòng vốn hiệu quả hơn, qua đó nâng cao năng lực phòng ngừa rủi ro tín dụng trong tương lai.
Đáng chú ý, bên cạnh tuân thủ chuẩn mực, sự phát triển vượt bậc của công nghệ thông tin trong những năm gần đây đã mang lại những cơ hội to lớn để các ngân hàng quốc tế đổi mới và nâng cao hiệu quả của quy trình xử lý rủi ro tín dụng. Cụ thể:
- AI và Big Data trong phân tích và dự báo rủi ro: Các ngân hàng hàng đầu như JP Morgan Chase, Barclays, và Wells Fargo đã tích cực đầu tư và ứng dụng AI và Big Data vào nhiều khâu của chu trình tín dụng. Các thuật toán ML được sử dụng để phân tích các tập dữ liệu khổng lồ và đa dạng (bao gồm cả dữ liệu có cấu trúc và phi cấu trúc, dữ liệu giao dịch, dữ liệu từ mạng xã hội…) nhằm xây dựng các mô hình chấm điểm tín dụng chính xác hơn, nhận diện sớm các dấu hiệu cảnh báo rủi ro mà các phương pháp truyền thống có thể bỏ sót, cá nhân hóa sản phẩm tín dụng, và tối ưu hóa các chiến lược thu hồi nợ. Việc ứng dụng AI giúp các ngân hàng đưa ra quyết định tín dụng nhanh hơn, khách quan hơn và hiệu quả hơn trong việc quản lý rủi ro.
- Công nghệ chuỗi khối (Blockchain) và tiềm năng ứng dụng: Mặc dù vẫn còn ở giai đoạn thử nghiệm và triển khai ban đầu tại một số ngân hàng quốc tế như HSBC và Barclays, công nghệ Blockchain hứa hẹn mang lại những cải tiến tiềm năng cho hoạt động quản lý tín dụng. Với đặc tính phi tập trung, minh bạch và bất biến của dữ liệu, Blockchain có thể được ứng dụng để tạo lập và chia sẻ hồ sơ tín dụng của khách hàng một cách an toàn và hiệu quả hơn, giảm thiểu gian lận thông tin, đơn giản hóa quy trình xác minh tài sản bảo đảm, và tăng cường tính minh bạch trong các giao dịch tài trợ thương mại. Mặc dù việc ứng dụng rộng rãi còn đối mặt với nhiều thách thức về quy định pháp lý, khả năng tương tác và chi phí, tiềm năng của Blockchain trong việc nâng cao độ tin cậy và hiệu quả của hệ thống tín dụng là rất đáng kể.
Tổng kết kinh nghiệm từ các ngân hàng quốc tế có thể thấy rằng, một hệ thống quản lý, xử lý rủi ro tín dụng hiệu quả và bền vững được xây dựng trên sự kết hợp của nhiều yếu tố: (i) Chiến lược quản trị rủi ro tín dụng toàn diện và chủ động; (ii) Sự tuân thủ và vận dụng sáng tạo các chuẩn mực quốc tế (đặc biệt là các khuyến nghị của Basel); (iii) Năng lực thực hiện các bài kiểm tra sức chịu đựng một cách nghiêm túc; (iv) Sự tiên phong trong việc ứng dụng các công nghệ tiên tiến. Những thực tiễn tốt này không chỉ giúp các ngân hàng giảm thiểu tổn thất, bảo vệ nguồn vốn mà còn tạo dựng lợi thế cạnh tranh và đóng góp vào sự ổn định của hệ thống tài chính. Đây chính là những bài học kinh nghiệm quý báu mà các NHTM Việt Nam có thể tham khảo, chắt lọc và vận dụng một cách phù hợp để không ngừng hoàn thiện hệ thống quản lý rủi ro tín dụng của mình.
5. Kết luận và bài học chính sách
Trên cơ sở phân tích kinh nghiệm quốc tế nêu trên, có thể rút ra một số bài học có ý nghĩa lý luận và thực tiễn cho Việt Nam nói chung và TCTD nói riêng như sau:
Một là, hiện đại hóa và nâng cao chiều sâu quy trình quản lý rủi ro tín dụng. Một trong những bài học then chốt là sự cần thiết phải liên tục cải tiến và hiện đại hóa toàn diện quy trình quản lý rủi ro tín dụng. Dù các NHTM đã triển khai các công cụ như hệ thống chấm điểm tín dụng và ứng dụng công nghệ thông tin trong thẩm định, quy trình này nhìn chung vẫn cần sự đồng bộ, chiều sâu và mức độ tinh vi cao hơn.
Để giải quyết vấn đề này, các NHTM cần tập trung vào việc xây dựng và tích hợp các mô hình phân tích tín dụng tiên tiến, vượt ra ngoài các phương pháp truyền thống. Việc mạnh dạn ứng dụng AI, khai thác Big Data và ML vào phân tích hồ sơ khách hàng từ nhiều nguồn đa dạng (bao gồm cả dữ liệu phi truyền thống) sẽ giúp nâng cao đáng kể độ chính xác trong đánh giá rủi ro, tối ưu hóa quyết định cấp tín dụng và nhận diện sớm các dấu hiệu bất lợi.
Song song đó, việc phát triển các hệ thống thẩm định và quản trị rủi ro tín dụng nội bộ mạnh mẽ theo thông lệ quốc tế là tối quan trọng. Điều này đòi hỏi một quy trình phân tích và đánh giá toàn diện, không chỉ dựa trên các chỉ số tài chính cơ bản mà còn phải xem xét kỹ lưỡng các yếu tố phi tài chính như chất lượng quản trị doanh nghiệp, năng lực của đội ngũ lãnh đạo, tính bền vững của mô hình kinh doanh, vị thế cạnh tranh trên thị trường và khả năng ứng phó của khách hàng trước các biến động kinh tế. Việc học hỏi và điều chỉnh các mô hình phân tích tín dụng đa chiều, linh hoạt từ kinh nghiệm quốc tế sẽ giúp các NHTM đưa ra những phán đoán rủi ro sắc sảo hơn.
Hai là, bảo đảm năng lực vốn và thanh khoản theo chuẩn mực quốc tế. Kinh nghiệm từ các cuộc khủng hoảng tài chính toàn cầu và thực tiễn hoạt động của các ngân hàng quốc tế hàng đầu đều khẳng định tầm quan trọng sống còn của việc duy trì một bộ đệm vốn tự có đủ mạnh và khả năng quản lý thanh khoản hiệu quả để chống chịu các cú sốc, đặc biệt khi rủi ro tín dụng gia tăng.
Đối với Việt Nam, việc tiếp tục lộ trình triển khai Basel II và hướng tới các tiêu chuẩn của Basel III là một yêu cầu cấp thiết. Điều này bao gồm việc tuân thủ nghiêm ngặt các yêu cầu về vốn tối thiểu và chất lượng vốn. Việc đảm bảo tỉ lệ an toàn vốn không chỉ giúp các ngân hàng duy trì hoạt động ổn định trong điều kiện kinh tế khó khăn mà còn tạo nguồn lực thực sự để hấp thụ các tổn thất tín dụng bất ngờ, qua đó bảo vệ người gửi tiền và sự ổn định của hệ thống.
Đồng thời, nâng cao năng lực quản lý rủi ro thanh khoản theo các chuẩn mực của Basel III, như LCR và NSFR, là vô cùng cần thiết. Các NHTM cần xây dựng các cơ chế giám sát, kiểm soát và kiểm tra sức chịu đựng thanh khoản một cách chặt chẽ, đảm bảo khả năng đáp ứng các nghĩa vụ thanh toán ngay cả trong những tình huống thị trường căng thẳng.
Ba là, nâng cao hiệu quả giám sát và tăng cường minh bạch thông tin. Thực tiễn quốc tế cho thấy, một hệ thống giám sát nội bộ hiệu quả và cơ chế công khai thông tin minh bạch là hai trụ cột quan trọng của một cấu trúc quản trị rủi ro tín dụng vững mạnh. Các NHTM có thể học hỏi từ kinh nghiệm này để cải thiện đáng kể hệ thống giám sát rủi ro tín dụng nội bộ. Điều này đòi hỏi việc đầu tư vào các công cụ và hệ thống giám sát hiện đại, có khả năng tự động hóa và cung cấp thông tin phân tích chính xác, kịp thời. Việc phát triển các chỉ số cảnh báo sớm, thực hiện các bài kiểm tra sức chịu đựng danh mục tín dụng một cách thường xuyên và xây dựng các báo cáo rủi ro định kỳ, toàn diện sẽ giúp ban lãnh đạo ngân hàng có cái nhìn rõ ràng về mức độ an toàn của các khoản vay và đưa ra các biện pháp can thiệp phù hợp.
Bên cạnh đó, tăng cường tính công khai và minh bạch thông tin là một yêu cầu tất yếu để củng cố niềm tin của thị trường. Việc các NHTM chủ động công bố thông tin một cách đầy đủ, chính xác và kịp thời về tình hình nợ xấu, mức trích lập dự phòng rủi ro tín dụng, cơ cấu danh mục tín dụng, các chính sách quản lý rủi ro đang áp dụng, và kết quả triển khai Basel sẽ giúp các nhà đầu tư, cơ quan quản lý và công chúng có cơ sở để đánh giá khách quan hơn về sức khỏe tài chính, cũng như năng lực quản trị rủi ro của ngân hàng, qua đó thúc đẩy kỷ luật thị trường.
Bốn là, chủ động ứng dụng công nghệ vào quản lý rủi ro tín dụng. Một trong những xu hướng nổi bật và mang lại hiệu quả rõ rệt tại các ngân hàng quốc tế là việc tích cực ứng dụng công nghệ hiện đại vào mọi khía cạnh của quản lý rủi ro tín dụng. Đây là một bài học có tính thực tiễn cao cho các NHTM. Các ngân hàng cần đẩy mạnh đầu tư và phát triển ứng dụng AI và Big Data trong suốt chu trình tín dụng, từ khâu thu thập thông tin khách hàng, thẩm định, chấm điểm tín dụng, đến giám sát sau cho vay và quản lý thu hồi nợ. Các công cụ này cho phép phân tích sâu, rộng các tập dữ liệu lớn, giúp nhận diện các mẫu hình rủi ro tinh vi, dự báo khả năng vỡ nợ với độ chính xác cao hơn và cá nhân hóa các giải pháp tín dụng.
Hơn nữa, việc ứng dụng các kỹ thuật ML trong giám sát tín dụng liên tục có thể giúp phát hiện sớm các hành vi bất thường hoặc các dấu hiệu suy giảm khả năng trả nợ của khách hàng, cho phép ngân hàng can thiệp kịp thời trước khi các khoản vay trở thành nợ xấu. Điều này không chỉ giúp giảm thiểu tổn thất tín dụng mà còn tối ưu hóa việc phân bổ nguồn lực và nâng cao hiệu quả hoạt động chung.
Năm là, đầu tư chiến lược vào đào tạo và phát triển nguồn nhân lực chuyên trách. Không một hệ thống hay công nghệ nào có thể phát huy hiệu quả tối đa nếu thiếu đi yếu tố con người. Kinh nghiệm quốc tế cho thấy sự thành công của các chiến lược quản lý rủi ro tín dụng phụ thuộc rất lớn vào chất lượng và năng lực của đội ngũ nhân sự. Do đó, các NHTM cần xem đào tạo và phát triển nguồn nhân lực chuyên môn cao trong lĩnh vực quản lý rủi ro là một đầu tư chiến lược và dài hạn. Điều này bao gồm việc xây dựng các chương trình đào tạo chuyên sâu, cập nhật thường xuyên về các phương pháp phân tích, mô hình đo lường và các chuẩn mực quản lý rủi ro tín dụng hiện đại cho đội ngũ cán bộ tín dụng, chuyên viên quản lý rủi ro và các cấp quản lý liên quan. Đồng thời, việc khuyến khích và hỗ trợ cán bộ tham gia các chương trình đào tạo và lấy các chứng chỉ quốc tế uy tín về quản lý rủi ro như Quản lý rủi ro tài chính (Financial Risk Manager - FRM) hay Chứng chỉ Chuyên viên phân tích tài chính (Chartered Financial Analyst - CFA), sẽ góp phần nâng cao trình độ chuyên môn theo chuẩn mực quốc tế.
Tài liệu tham khảo:
1. Acharya, V. V., Mehran, H., and Thakor, A. V. (2009), Restoring financial stability: How to repair a failed system. Wiley. https://doi.org/10.1111/j.1468-0416.2009.00147_12.x
2. Basel Committee on Banking Supervision (2017), Basel III: Finalising post-crisis reforms, Bank for International Settlements.
3. Basel Committee on Banking Supervision (2021), Principles for operational resilience, Bank for International Settlements. https://www.bis.org/bcbs/publ/d516.pdf
4. Bi, S., and Bao, W. (2024), Innovative application of artificial intelligence technology in bank credit risk management. https://doi.org/10.48550/arXiv.2404.18183
5. Digitaldefynd (2025), J.P. Morgan using AI case study. https://digitaldefynd.com/IQ/jp-morgan-using-ai-case-study/
6. FDIC (2017), Crisis and response: An FDIC history, 2008 - 2013. https://www.fdic.gov/resources/publications/crisis-response/book/crisis-response.pdf
7. FDIC (2021). The credit risk and asset management handbook. Federal Deposit Insurance Corporation. https://www.fdic.gov/resources/ supervision-and-examinations/examination-policies-manual/risk-management-manual-complete.pdf
8. Ghosh, S. (2011), Determinants of credit risk in Indian state-owned banks: An empirical investigation, Economic & Political Weekly, 46(13), pages 45 - 53.
9. Heaphy, O. (2024), Japan: Nippon Credit Bank Capital Injection, 1997. Yale School of Management, SSRN. https://ssrn.com/abstract=4926869
10. Hull, John C. (2018), Risk management and financial institutions, Fifth Edition, Wiley, 832p.
11. Matveevskii S. (2019), Japan’s experience in using analytics of big data to reduce credit risk in financing small and medium enterprises, Publishing House of the State University of Management, 10(2019), pages 182 - 187.
12. International Monetary Fund (2019), Global Financial Stability Report, October 2019: Lower for Longer. Washington, DC: IMF.
13. International Monetary Fund (2020), Global Financial Stability Report: Bridge to Recovery, Washington, DC: IMF.
14. OECD (2021), Strengthening economic resilience following the Covid-19 crisis: A firm and industry perspective. OECD Publishing. https://doi.org/10.1787/2a7081d8-en
15. World Bank (2022). World Development Report 2022: Finance for an Equitable Recovery. Washington, DC: World Bank.
16. Trần Lâm Vũ, Vũ Thanh Tùng (2015), Kinh nghiệm tái cấu trúc hệ thống ngân hàng trên thế giới, Tạp chí Khoa học Đại học Văn Hiến, 9(2015), pages 38-45.
17. Nguyễn Văn Thạnh (2014), Kinh nghiệm tái cơ cấu hệ thống ngân hàng và xử lý nợ xấu ở một số nước, Hội thảo “Tái cấu trúc hệ thống ngân hàng và xử lý nợ xấu”, Ủy ban thường vụ Quốc hội và Viện Nghiên cứu lập pháp. https://div.gov.vn/nhung-van-de-chung-ve-tai-cau-truc-ngan-hang-va-xu-ly-no-xau-
