Sử dụng công cụ đánh giá rủi ro tín dụng tại các ngân hàng thương mại Việt Nam
13/03/2023 6.898 lượt xem
Tóm tắt: Bài viết phân tích thực trạng sử dụng công cụ đánh giá rủi ro tín dụng tại các ngân hàng thương mại (NHTM) Việt Nam. Với dữ liệu sơ cấp được thu thập thông qua khảo sát 189 cán bộ thẩm định tín dụng và phỏng vấn sâu 11 chuyên gia là lãnh đạo của các NHTM Việt Nam, bằng việc sử dụng phương pháp thống kê mô tả dựa trên kĩ thuật phân tích thống kê so sánh. Kết quả nghiên cứu cho thấy, sử dụng công cụ đánh giá rủi ro tín dụng tại các NHTM Việt Nam hiện nay đã có nhiều chuyển biến tích cực, tuy nhiên, bên cạnh đó cũng còn một số hạn chế cần phải thay đổi. Vì vậy, để giúp các NHTM Việt Nam có thể vận dụng tốt hơn những công cụ đánh giá rủi ro tín dụng, qua đó nâng tầm quản trị rủi ro tín dụng, bài viết đã gợi ý một số giải pháp giúp các NHTM Việt Nam khắc phục những hạn chế này. 
 
Từ khóa: Rủi ro tín dụng, rủi ro danh mục, xếp hạng nội bộ.
 
USING CREDIT RISK ASSESSMENT TOOLS AT VIETNAMESE COMMERCIAL BANKS
 
Abstract: The article analyzes the current situation of using credit risk assessment tools at Vietnamese commercial banks. With primary data collected through a survey of 189 credit appraisers and in-depth interviews with 11 experts who are leaders of Vietnamese commercial banks, by using descriptive statistics based on comparative stastical analysis techniques; research results show that the use of credit risk assessment tools at Vietnamese commercial banks have many positive changes. However, these are also some limitations that need to be changed. Therefore, to help Vietnamese commercial banks better apply credit risk assessment tools, thereby improving credit risk management; the article has suggested some solutions to help Vietnamese commercial banks overcome these limitations.
 
Keywords: Credit risk, portfolio risk, internal ratings. 
 
1. Giới thiệu
 
Theo Ủy ban Basel về giám sát ngân hàng thì “rủi ro tín dụng là rủi ro xảy ra tổn thất xuất phát từ sự vi phạm bởi người vay hoặc đối tác” (Bank for International Settlements/BIS, 2001). Trong khái niệm này, sự tổn thất bởi rủi ro tín dụng bắt nguồn từ sự vi phạm của người vay hoặc đối tác. Trong đó, với hoạt động cho vay, rủi ro tín dụng mặc dù xuất phát từ sự vi phạm bởi người vay, nhưng việc lựa chọn người vay có đủ thiện chí và khả năng trả nợ để có thể thực hiện đầy đủ nghĩa vụ như đã cam kết là công việc của ngân hàng. Do đó, sự thiếu sót, sai lầm của ngân hàng trong việc thu thập hoặc xử lý thông tin khi đánh giá, giám sát người vay lại là nguyên nhân chính dẫn đến rủi ro tín dụng của khoản vay, có thể gọi đây là rủi ro giao dịch. Bên cạnh đó, trong hoạt động cho vay, ngân hàng không chỉ thực hiện một giao dịch cho vay đơn lẻ mà còn thực hiện nhiều giao dịch cho vay khác. Tại một thời điểm bất kì, tất cả các khoản vay này đều có khả năng xảy ra rủi ro tín dụng. Vì thế, rủi ro tín dụng được tạo ra bởi tất cả các khoản vay hiện đang tồn tại trong danh mục, sẽ góp phần tạo nên rủi ro tín dụng tổng thể của ngân hàng, đây có thể gọi là rủi ro danh mục. Để hạn chế rủi ro tín dụng, ngoài đội ngũ nguồn nhân lực, hệ thống cơ sở dữ liệu và công nghệ thông tin tốt, các ngân hàng cũng cần phải phát triển và sử dụng tốt những công cụ đánh giá rủi ro tín dụng, đặc biệt là các công cụ đánh giá rủi ro tín dụng hiện đại, phù hợp với thông lệ, chuẩn mực quốc tế. 
 
2. Cơ sở lý thuyết về công cụ đánh giá rủi ro tín dụng tại ngân hàng
 
Công cụ đánh giá rủi ro tín dụng, nếu xét ở phạm vi hẹp, được biểu thị là phương pháp đánh giá được ngân hàng tiếp cận, còn ở phạm vi rộng, được biểu thị là toàn bộ hệ thống đánh giá, phương pháp, quy trình, sự kiểm soát, thu thập dữ liệu và hệ thống công nghệ thông tin hỗ trợ cho việc đánh giá rủi ro tín dụng. Sự khác nhau căn bản giữa các công cụ đánh giá rủi ro tín dụng là cách tiếp cận của ngân hàng về phương pháp đánh giá (BIS, 2006). Cấu trúc rủi ro tín dụng trong hoạt động cho vay bao gồm rủi ro giao dịch và rủi ro danh mục. Vì vậy, để đánh giá rủi ro tín dụng, các ngân hàng cần phải phát triển và sử dụng được những công cụ đánh giá rủi ro giao dịch và rủi ro danh mục.
 
- Về các công cụ đánh giá rủi ro giao dịch: Các công cụ đánh giá rủi ro tín dụng đối với người vay hiện nay khá đa dạng, tuy nhiên những công cụ đang được các ngân hàng sử dụng phổ biến là công cụ đánh giá rủi ro tín dụng dựa vào phương pháp phán đoán, hệ thống điểm số tín dụng và phương pháp xếp hạng nội bộ (Internal Ratings Based/IRB) (Allen và cộng sự, 2004; Colquitt, 2007). Trong đó, phương pháp phán đoán là phương pháp đánh giá khả năng hoàn trả nợ của người vay dựa trên phán đoán chủ quan của những người được đào tạo chuyên nghiệp (Caouette và cộng sự, 2008). Để đánh giá rủi ro tín dụng đối với người vay bằng phương pháp phán đoán, các ngân hàng thường tập trung vào việc đánh giá sự tác động của mô hình 5Cs về tín dụng đến rủi ro tín dụng của người vay1 (Beaulieu, 1994; Gestel và Baesens, 2009; Global Association of Risk Professionals/GARP, 2018). Về phương pháp IRB, là phương pháp đánh giá rủi ro tín dụng đối với người vay được dựa trên hệ thống xếp hạng tín dụng nội bộ. Với hệ thống xếp hạng tín dụng nội bộ, các ngân hàng sẽ ước lượng xác suất vỡ nợ của người vay, tổn thất khi vỡ nợ và giá trị chịu rủi ro tại thời điểm vỡ nợ của khoản vay, qua đó xác định mức tổn thất đối với từng người vay/khoản vay (BIS, 2006; GARP, 2018).
 
- Về các công cụ đánh giá rủi ro danh mục: Để đánh giá rủi ro danh mục, bên cạnh cách tiếp cận truyền thống là đánh giá rủi ro tín dụng thông qua phân tích rủi ro tập trung (Gupton và cộng sự, 1997; Altman và Saunders, 1998), các ngân hàng có thể sử dụng những mô hình định lượng rủi ro danh mục như mô hình CreditMetrics, PortfolioManager, CreditPortfolioView hoặc CreditRisk+ (Crouhy và cộng sự, 2000; Bessis, 2015). Ngoài ra, để đo lường hiệu quả của vốn được điều chỉnh theo rủi ro, các ngân hàng còn sử dụng mô hình RAROC (Gestel và Baesens, 2009; Hull, 2015).
 
3. Thực trạng sử dụng các công cụ đánh giá rủi ro tín dụng tại các NHTM Việt Nam
 
Từ tổng hợp kết quả khảo sát và phỏng vấn cho thấy: (i) Để đánh giá rủi ro giao dịch, các NHTM Việt Nam hiện đang sử dụng đồng thời hai công cụ đánh giá rủi ro tín dụng, đó là phương pháp phán đoán dựa vào mô hình 5Cs và phương pháp IRB; (ii) Để đánh giá rủi ro danh mục, các ngân hàng chỉ sử dụng công cụ đánh giá rủi ro danh mục thông qua phân tích rủi ro tập trung. Ngoài ra, theo ý kiến của các chuyên gia được phỏng vấn, các NHTM Việt Nam hiện nay chưa sử dụng các mô hình định lượng rủi ro danh mục và chưa sử dụng mô hình RAROC. Vì vậy, bài viết này tổng hợp lại và phân tích kết quả nghiên cứu từ khảo sát các cán bộ thẩm định tín dụng và phỏng vấn các chuyên gia về thực trạng sử dụng các công cụ đánh giá rủi ro tín dụng của các NHTM Việt Nam, từ đó gợi ý một số giải pháp góp phần hỗ trợ cho các NHTM Việt Nam vận dụng tốt hơn các công cụ đánh giá rủi ro tín dụng.
 
3.1. Sử dụng công cụ đánh giá rủi ro giao dịch bằng phương pháp phán đoán dựa vào mô hình 5Cs
 
Phương pháp phán đoán dựa vào mô hình 5Cs là một trong những công cụ hiện đang được các NHTM Việt Nam sử dụng để đánh giá rủi ro giao dịch. Với công cụ này, độ tin cậy trong kết quả đánh rủi ro tín dụng đối với khách hàng vay, bên cạnh sự phụ thuộc vào hiểu biết, kinh nghiệm, kĩ năng chuyên môn của người thẩm định tín dụng, chúng còn phụ thuộc vào sự hỗ trợ của ngân hàng đối với người thẩm định tín dụng trong việc đánh giá khách hàng vay. Để phân tích thực trạng sử dụng công cụ đánh giá rủi ro giao dịch bằng phương pháp phán đoán dựa vào mô hình 5Cs, chúng tôi đã thực hiện đánh giá sự hiểu biết, kinh nghiệm, kĩ năng chuyên môn của người thẩm định tín dụng tại các NHTM Việt Nam thông qua phân tích khả năng vận dụng các nhân tố thuộc mô hình 5Cs về tín dụng của người vay trong mô hình phân tích, cùng với đó là phân tích khả năng thu thập, khai thác thông tin về khách hàng vay bởi người thẩm định tín dụng. Đồng thời tiến hành đánh giá sự hỗ trợ của các NHTM Việt Nam đối với người thẩm định tín dụng trong việc đánh giá khách hàng vay thông qua phân tích khả năng định hướng của hướng dẫn thẩm định và sự thuận tiện trong việc truy xuất thông tin nội bộ khi thẩm định khách hàng vay.
 
- Khả năng vận dụng các nhân tố thuộc mô hình 5Cs về tín dụng trong mô hình phân tích 
 
Kết quả khảo sát cho thấy, trong số các nhân tố thuộc mô hình 5Cs về tín dụng, chỉ có ba nhân tố được phần lớn những người thẩm định tín dụng đưa vào mô hình phân tích, đó là: Năng lực của khách hàng vay là 97,88%, tư cách của khách hàng vay là 92,59%, tài sản bảo đảm của khách hàng vay là 92,59%. Với hai nhân tố còn lại, đó là điều kiện kinh doanh và vốn của khách hàng vay chỉ lần lượt là 67,20% và 60,85% số người trong tổng số người được khảo sát sử dụng trong mô hình phân tích. Ngoài ra, còn có 7,41% số người trong tổng số người được khảo sát cho rằng, khi đánh giá rủi ro giao dịch bằng phương pháp phán đoán dựa vào mô hình 5Cs, họ còn sử dụng thêm nhân tố khác như ngành nghề, mục đích vay. (Hình 1)
 
Hình 1: Các nhân tố được tập trung phân tích bằng phương pháp phán đoán dựa vào mô hình 5Cs bởi người thẩm định tín dụng tại các NHTM Việt Nam 

                                                                                                         Đơn vị tính: %

Nguồn: Tổng hợp từ kết quả khảo sát
 
Với kết quả khảo sát đã được trình bày ở trên cho thấy, vẫn còn một bộ phận không nhỏ người thẩm định tín dụng tại các NHTM Việt Nam chưa sử dụng đầy đủ các nhân tố thuộc mô hình 5Cs về tín dụng trong mô hình phân tích. Sự thiếu đầy đủ về các nhân tố đầu vào trong mô hình phân tích là một trong những biểu hiện cho thấy sự hạn chế về sự hiểu biết, kinh nghiệm, kĩ năng chuyên môn của người thẩm định tín dụng và hệ quả là làm giảm độ tin cậy trong kết quả đánh giá rủi ro tín dụng đối với khách hàng vay. Ngoài ra, phương pháp phán đoán dựa vào mô hình 5Cs, không đưa ra trọng số mà mỗi nhân tố thuộc mô hình 5Cs về tín dụng sẽ tác động đến rủi ro tín dụng của khách hàng vay. Việc xác định trọng số tương ứng với mỗi nhân tố này phụ thuộc vào sự hiểu biết, kinh nghiệm, kĩ năng chuyên môn của mỗi người thẩm định tín dụng. Trong các nhân tố thuộc mô hình 5Cs, về lí thuyết lẫn thực tiễn thì nhân tố tài sản bảo đảm thường chỉ được xem là nhân tố bổ sung, các ngân hàng không được phép cho vay chỉ dựa trên tài sản bảo đảm. Tuy vậy, nhân tố này có thể vẫn được xem trọng khi người thẩm định tín dụng thiếu thông tin hoặc hạn chế về chuyên môn. Vì thế, kết quả khảo sát vẫn có đến 10,05% số người được khảo sát cho rằng tài sản bảo đảm của khách hàng vay là nhân tố quan trọng nhất (Hình 2), điều này cho thấy sự hạn chế nhất định của người thẩm định tín dụng về sự hiểu biết, kinh nghiệm cũng như kĩ năng chuyên môn.

Hình 2: Nhân tố được cho là quan trọng nhất để quyết định cho vay 
đối với khách hàng vay bởi người thẩm định tín dụng tại các NHTM Việt Nam
 
                                                                                                            Đơn vị tính: %  

Nguồn: Tổng hợp từ kết quả khảo sát

 
 - Khả năng thu thập và khai thác thông tin về khách hàng vay
 
Kết quả khảo sát cho thấy, để thu thập thông tin đối với khách hàng vay, ngoài hai nguồn thông tin là từ khách hàng vay và từ Trung tâm Thông tin tín dụng quốc gia Việt Nam (CIC) đạt được tỉ lệ 100% số người được khảo sát sử dụng, các nguồn thông tin còn lại đều không đạt được tỉ lệ 100%. Cụ thể, từ nguồn thông tin nội bộ của chính ngân hàng chỉ chiếm 79,89%; từ đối tác đầu vào và/hoặc đầu ra của khách hàng chỉ chiếm 74,07%; từ các cơ quan quản lí Nhà nước chỉ chiếm 53,97%; từ Internet chỉ chiếm 68,78%; từ nguồn khác chỉ chiếm 7,94%. (Hình 3)

Hình 3: Nguồn thông tin được sử dụng để thu thập thông tin 
về khách hàng vay bởi người thẩm định tín dụng tại các NHTM Việt Nam
 
                                                                                                           Đơn vị tính: %

Nguồn: Tổng hợp từ kết quả khảo sát

 
Sử dụng đa dạng nguồn thông tin để thu thập thông tin về khách hàng vay không những giúp người thẩm định tín dụng gia tăng được số lượng thông tin mà còn giúp họ đánh giá được chất lượng thông tin về khách hàng vay thông qua việc đối chiếu giữa thông tin do khách hàng vay cung cấp và thông tin được người thẩm định tín dụng thu thập từ những nguồn khác, đặc biệt là nguồn thông tin nội bộ của chính ngân hàng. Với kết quả khảo sát ở trên cho thấy, vẫn còn một số người thẩm định tín dụng tại các NHTM Việt Nam đã không tận dụng được hết các nguồn để thu thập thông tin đối với khách hàng vay. Điều này là một trong những biểu hiện cho thấy những hạn chế về kĩ năng chuyên môn của người thẩm định tín dụng - liên quan đến khả năng thu thập và khai thác thông tin về khách hàng vay và hệ quả của chúng là làm giảm mức độ tin cậy trong kết quả đánh giá rủi ro tín dụng đối với người vay.
 
- Khả năng định hướng của hướng dẫn thẩm định và sự thuận tiện trong việc truy xuất thông tin nội bộ về khách hàng vay

Hình 4: Mức độ định hướng của hướng dẫn thẩm định khách hàng vay 
của các NHTM Việt Nam

                                                                                                           Đơn vị tính: %

Nguồn: Tổng hợp từ kết quả khảo sát

Kết quả khảo sát cho thấy, bên cạnh những người thẩm định tín dụng cho rằng, hướng dẫn thẩm định khách hàng vay của ngân hàng mình có tính định hướng rất cao (23,81%) và tính định hướng cao (62,96%); vẫn còn 12,17% số người trong tổng số người được khảo sát cho rằng, chúng có tính định hướng thấp và đặc biệt là có 1,06% cho rằng chúng rất thấp (Hình 4). Về sự thuận tiện trong việc truy xuất thông tin nội bộ đối với khách hàng vay, bên cạnh những người thẩm định tín dụng cho rằng, chúng rất thuận tiện (41,27%), khá thuận tiện (38,62%); vẫn có 17,46% số người trong tổng số người được khảo sát cho rằng chúng ít thuận tiện, đặc biệt là 2,65% số người cho rằng không thuận tiện. (Hình 5) 

Hình 5: Mức độ thuận tiện trong việc truy xuất thông tin nội bộ 
đối với khách hàng vay của các NHTM Việt Nam

                                                                                                         Đơn vị tính: %

Nguồn: Tổng hợp từ kết quả khảo sát

Sự hỗ trợ tốt bởi các NHTM Việt Nam đối với người thẩm định tín dụng trong việc đánh giá rủi ro tín dụng của khách hàng vay không chỉ tạo thuận lợi cho việc đánh giá rủi ro giao dịch mà còn giúp gia tăng mức độ tin cậy trong kết quả đánh giá rủi ro tín dụng đối với khách hàng vay. Tuy nhiên, kết quả được khảo sát ở trên cho thấy, vẫn còn một tỉ lệ không nhỏ người thẩm định tín dụng tại các NHTM Việt Nam đánh giá về tính định hướng của hướng dẫn thẩm định khách hàng vay ở mức độ thấp (12,17%), hoặc rất thấp (1,06%). Sự đánh giá thấp về tính định hướng của hướng dẫn thẩm định khách hàng vay bởi người thẩm định tín dụng tại các NHTM Việt Nam có thể bắt nguồn từ nhiều nguyên nhân. Trong đó, có hai nguyên nhân chính: 
 
Thứ nhất, nội dung hướng dẫn thẩm định khách hàng vay của một số NHTM Việt Nam có chất lượng chưa cao, thể hiện ở những nguyên tắc và các tiêu chí đưa ra trong nội dung hướng dẫn thiếu toàn diện, trừu tượng và đặc biệt là không phù hợp với tiêu chí thẩm định khách hàng vay trong thực tiễn. Thứ hai, người thẩm định tín dụng tại một số NHTM Việt Nam thiếu khả năng tiếp nhận những nội dung của hướng dẫn thẩm định khách hàng vay, thể hiện ở khả năng hiểu và vận dụng chưa tốt những nội dung của hướng dẫn vào việc thẩm định khách hàng vay trong thực tiễn. Ngoài ra, đối với sự thuận tiện trong việc truy xuất thông tin nội bộ đối với khách hàng vay, cũng còn một tỉ lệ không nhỏ người thẩm định tín dụng tại các NHTM Việt Nam đánh giá chúng ở mức độ ít thuận tiện (17,46%) và ở mức độ không thuận tiện (2,65%). Sự đánh giá việc truy xuất thông tin nội bộ đối với khách hàng vay ở mức độ ít thuận tiện hoặc không thuận tiện bởi người thẩm định tín dụng tại các NHTM Việt Nam có thể bắt nguồn từ nhiều nguyên nhân, trong đó, có hai nguyên nhân chính: Thứ nhất, kho dữ liệu của một số NHTM Việt Nam có tính hệ thống chưa cao hoặc có ít thông tin. 
 
Thứ hai, sự hạn chế về khả năng khai thác thông tin nội bộ bởi chính những người thẩm định tín dụng. Như vậy, tại các NHTM Việt Nam hiện nay vẫn còn một tỉ lệ không nhỏ người thẩm định tín dụng đánh giá về tính định hướng của hướng dẫn thẩm định khách hàng vay ở mức độ thấp hoặc rất thấp, cũng như đánh giá về sự thuận tiện trong việc truy xuất thông tin nội bộ đối với khách hàng vay ở mức độ ít thuận tiện hoặc không thuận tiện. Điều này là một trong những biểu hiện cho thấy, sự hỗ trợ của một số NHTM Việt Nam đối với người thẩm định tín dụng trong việc đánh giá rủi ro tín dụng của khách hàng vay là chưa thật sự tốt.
 
3.2. Sử dụng công cụ đánh giá rủi ro giao dịch bằng phương pháp IRB
 
Phương pháp IRB là một trong những công cụ hiện đang được các NHTM Việt Nam sử dụng để đánh giá rủi ro giao dịch. Với phương pháp này, độ tin cậy trong kết quả đánh rủi ro tín dụng đối với khách hàng vay không những phụ thuộc vào chất lượng của hệ thống xếp hạng tín dụng nội bộ, chúng còn phụ thuộc vào tính hiệu lực, hiệu quả trong việc triển khai, ứng dụng phương pháp IRB của các NHTM Việt Nam. Để phân tích thực trạng sử dụng công cụ đánh giá rủi ro giao dịch bằng phương pháp IRB, chúng tôi tiến hành đánh giá chất lượng hệ thống xếp hạng tín dụng nội bộ thông qua phân tích quá trình xây dựng hệ thống xếp hạng tín dụng nội bộ của các NHTM Việt Nam. Đồng thời đánh giá tính hiệu lực, hiệu quả trong việc triển khai và ứng dụng IRB thông qua phân tích chất lượng dữ liệu, sử dụng kết quả đầu ra của phương pháp IRB, sử dụng nội bộ bởi người phân tích tại các NHTM Việt Nam.
 
- Quá trình xây dựng hệ thống xếp hạng tín dụng nội bộ của các NHTM  Việt Nam   
 
Từ tổng hợp kết quả phỏng vấn sâu các chuyên gia cho thấy, các NHTM Việt Nam khi xây dựng hệ thống xếp hạng tín dụng nội bộ đều hướng đến việc tuân theo các chuẩn mực tối thiểu để hệ thống có thể đáp ứng các yêu cầu được đưa ra bởi Ngân hàng Nhà nước Việt Nam (NHNN), cũng như được khuyến nghị bởi Hiệp ước an toàn vốn Basel II. Quá trình xây dựng hệ thống xếp hạng tín dụng nội bộ của các NHTM Việt Nam thường được thực hiện thông qua ba công đoạn chính: (i) Xác định hệ thống xếp hạng tín dụng nội bộ mục tiêu; (ii) Thu thập dữ liệu và phân tích dữ liệu; (iii) Phát triển hệ thống xếp hạng tín dụng nội bộ.
 
Từ kết quả phỏng vấn các chuyên gia cho thấy, hệ thống xếp hạng tín dụng nội bộ được các NHTM Việt Nam xây dựng và phê chuẩn nhìn chung có chất lượng khá tốt, nhưng để có thể sử dụng phương pháp IRB trong đánh giá rủi ro tín dụng, đặc biệt là sử dụng phương pháp IRB để phân loại nợ và trích lập dự phòng rủi ro, tính toán tỉ lệ an toàn vốn tối thiểu, hệ thống xếp hạng tín dụng nội bộ sau khi được xây dựng và phê chuẩn bởi chính các NHTM Việt Nam, còn phải nhận được sự phê chuẩn 
bởi NHNN.
 
- Chất lượng dữ liệu, sử dụng kết quả đầu ra của phương pháp, sử dụng nội bộ bởi người phân tích tại các NHTM Việt Nam 
 
Từ tổng hợp kết quả phỏng vấn sâu các chuyên gia cho thấy, bên cạnh những NHTM Việt Nam đã triển khai phương pháp IRB khá hiệu lực, hiệu quả, cũng còn một số NHTM Việt Nam chậm triển khai phương pháp IRB trong quản trị rủi ro tín dụng.
 
Để kết quả đánh giá rủi ro giao dịch bằng phương pháp IRB có được độ tin cậy cao, không chỉ đòi hỏi hệ thống xếp hạng tín dụng nội bộ phải có chất lượng tốt mà còn đòi hỏi việc triển khai, ứng dụng phương pháp IRB có tính hiệu lực và hiệu quả cao, một trong những biểu hiện được thể hiện thông qua: (i) Chất lượng dữ liệu; (ii) Sử dụng kết quả đầu ra của phương pháp IRB và (iii) Sử dụng nội bộ bởi người phân tích tại các NHTM Việt Nam. Nếu như chất lượng của hệ thống xếp hạng tín dụng nội bộ được xem là điều kiện cần thì hiệu lực và hiệu quả trong việc triển khai, ứng dụng phương pháp IRB được xem là điều kiện đủ để kết quả đánh giá rủi ro tín dụng đối với khách hàng vay bằng phương pháp IRB có được độ tin cậy cao. Với kết quả từ việc phỏng vấn chuyên gia tại các ngân hàng cho thấy, trong số ba thành phần có liên quan đến tính hiệu lực và hiệu quả của việc triển khai, ứng dụng phương pháp IRB, ngoài một số ít NHTM Việt Nam được đánh giá chưa cao đối với hai thành phần là sử dụng kết quả đầu ra của phương pháp IRB và sử dụng nội bộ bởi người phân tích, phần lớn NHTM Việt Nam khác được các chuyên gia đánh giá cao đối với hai thành phần này. Trong khi đó, đối với chất lượng dữ liệu đầu vào, phần lớn các chuyên gia cho rằng, đây là vấn đề cần phải được quan tâm nhiều hơn. Ngoài ra, tại một số NHTM Việt Nam việc ứng dụng công nghệ thông tin vào quá trình xếp hạng tín dụng nội bộ cũng còn có hạn chế, đòi hỏi cần phải có các giải pháp để cải thiện.
 
3.3. Sử dụng công cụ đánh giá rủi ro danh mục thông qua phân tích rủi ro tập trung
 
Phân tích rủi ro tập trung là phương pháp hiện đang được các NHTM Việt Nam sử dụng để đánh giá rủi ro danh mục. Với phương pháp này, khả năng hỗ trợ đối với quản trị rủi ro danh mục phụ thuộc vào mức độ toàn diện trong việc phản ánh về những loại rủi ro tập trung tín dụng. Để phân tích thực trạng đánh giá rủi ro danh mục thông qua phân tích rủi ro tập trung tại các NHTM Việt Nam, chúng tôi thực hiện đánh giá mức độ toàn diện trong việc phản ánh về các loại rủi ro tập trung tín dụng thông qua phân tích các loại giới hạn/hạn mức rủi ro tập trung tín dụng được các NHTM Việt Nam xác lập. 
 
Từ tổng hợp kết quả phỏng vấn sâu các chuyên gia cho thấy, các loại giới hạn/hạn mức rủi ro tập trung tín dụng được hầu hết các NHTM Việt Nam xác lập, đó là hạn mức cấp tín dụng khách hàng và người có liên quan; hạn mức tập trung tín dụng từng sản phẩm cho vay, ngành, lĩnh vực kinh tế. Bên cạnh đó, tùy tình hình thực tế quản trị rủi ro tín dụng trong từng thời kì, ngoài các loại giới hạn/hạn mức rủi ro tập trung tín dụng được đề cập ở trên, các NHTM Việt Nam còn xác lập thêm một số loại giới hạn rủi ro tập trung tín dụng, chẳng hạn như hạn mức tín dụng dựa vào thời hạn cho vay, loại tiền tệ cho vay, loại tài sản bảo đảm.   
 
Hiện nay, việc xác lập các loại giới hạn/hạn mức rủi ro tập trung tín dụng không chỉ xuất phát từ nhu cầu quản trị rủi ro tín dụng bởi chính các NHTM Việt Nam, chúng còn là một nhiệm vụ mang tính pháp lý được quy định bởi NHNN. Cụ thể, theo Thông tư số 13/2018/TT-NHNN ngày 18/5/2018 của Thống đốc NHNN quy định về hệ thống kiểm soát nội bộ của NHTM, chi nhánh ngân hàng nước ngoài đối với hoạt động tín dụng, hạn mức rủi ro tập trung tối thiểu bao gồm: (i) Hạn mức cấp tín dụng cho một khách hàng, khách hàng và người có liên quan so với tổng dư nợ; (ii) Hạn mức tập trung tín dụng cho sản phẩm tín dụng, ngành, lĩnh vực kinh tế trên cơ sở tỉ trọng dư nợ sản phẩm tín dụng, ngành, lĩnh vực kinh tế so với tổng dư nợ. Ngoài ra, theo quy định của Thông tư số 41/2016/TT-NHNN ngày 30/12/2016 của Thống đốc NHNN quy định tỉ lệ an toàn đối vốn đối với ngân hàng, chi nhánh ngân hàng nước ngoài, việc xác lập các loại giới hạn/hạn mức rủi ro tập trung tín dụng và phân bổ vốn vay thông qua các loại giới hạn/hạn mức này, chúng cũng sẽ ảnh hưởng đến tỉ lệ an toàn vốn tối thiểu (CAR) của các NHTM Việt Nam. Với kết quả từ việc phỏng vấn các chuyên gia cho thấy, các NHTM Việt Nam không những đã xác lập khá đầy đủ các loại giới hạn/hạn mức rủi ro tập trung tín dụng theo quy định pháp lí, tùy thuộc vào nhu cầu thực tế quản trị rủi ro tín dụng trong từng thời kì, một số NHTM Việt Nam còn xác lập thêm những loại giới hạn/hạn mức rủi ro tập trung tín dụng khác.
 
4. Gợi ý một số giải pháp
 
4.1. Hoàn thiện phương pháp phán đoán
 
Hiện nay, phương pháp phán đoán dựa trên mô hình 5Cs vẫn là một trong những phương pháp chủ yếu được các NHTM Việt Nam sử dụng để đánh giá rủi ro tín dụng. Bên cạnh đó, để có thể phát triển và đưa vào sử dụng các công cụ có khả năng định lượng rủi ro giao dịch, các NHTM Việt Nam cần phải có thêm thời gian. Vì vậy, độ tin cậy trong kết quả đánh giá rủi ro tín dụng đối với khách hàng vay bằng phương pháp phán đoán dựa trên mô hình 5Cs vẫn đang là yếu tố quan trọng và có ảnh hưởng rất lớn đến hiệu quả hoạt động quản trị rủi ro tín dụng. 
 
Với thực trạng đã được phân tích ở trên cho thấy, các hạn chế trong việc sử dụng phương pháp phán đoán dựa trên mô hình 5Cs tại các NHTM Việt Nam, ngoài những nguyên nhân bắt nguồn từ sự hạn chế về hiểu biết, kinh nghiệm, kĩ năng chuyên môn của người thẩm định tín dụng, còn có nguyên nhân là chưa có sự thuận tiện trong việc truy xuất thông tin nội bộ về khách hàng vay. Một trong những nguyên nhân khác dẫn đến những hạn chế này, đó là hướng dẫn thẩm định khách hàng vay của một số NHTM Việt Nam chưa có tính định hướng rõ ràng. Vì vậy, để cải thiện chất lượng kết quả đánh giá rủi ro tín dụng đối với khách hàng vay bằng phương pháp phán đoán dựa trên mô hình 5Cs, bên cạnh việc đào tạo để nâng cao chất lượng đội ngũ nguồn nhân lực, xây dựng và hoàn thiện hệ thống dữ liệu, các NHTM Việt Nam cũng cần phải có giải pháp nhằm cụ thể hóa hướng dẫn thẩm định theo từng loại đối tượng khách hàng vay, cụ thể như sau: 
 
Thứ nhất, về khách hàng doanh nghiệp, các NHTM Việt Nam cần phân chia khách hàng vay thông qua sự kết hợp giữa các tiêu chí như mục đích sử dụng vốn, ngành nghề kinh doanh và quy mô doanh nghiệp. Trong đó, với tiêu chí quy mô doanh nghiệp, có thể được phân chia thành quy mô lớn, quy mô vừa, quy mô nhỏ, quy mô siêu nhỏ tương ứng với mỗi loại khách hàng doanh nghiệp, việc phân chia dựa vào tổ hợp các tiêu chí này cần được các NHTM Việt Nam xây dựng hướng dẫn thẩm định cụ thể. 
 
Thứ hai, về khách hàng cá nhân vay kinh doanh, các NHTM Việt Nam cần phân chia thông qua sự kết hợp giữa các tiêu chí như mục đích sử dụng vốn, ngành nghề kinh doanh và loại tài sản bảo đảm tương ứng với mỗi loại khách hàng cá nhân vay kinh doanh, việc phân chia dựa vào tổ hợp các tiêu chí này cần được các NHTM Việt Nam xây dựng hướng dẫn thẩm định cụ thể.  
 
Thứ ba, về khách hàng cá nhân vay tiêu dùng, các NHTM Việt Nam cần phân chia thông qua sự kết hợp giữa các tiêu chí như mục đích sử dụng vốn, nguồn trả nợ và loại tài sản bảo đảm, tương ứng với mỗi loại khách hàng cá nhân vay tiêu dùng được phân chia dựa vào tổ hợp các tiêu chí này, chúng cần được các NHTM Việt Nam xây dựng hướng dẫn thẩm định cụ thể.
 
4.2. Hoàn thiện phương pháp IRB
 
Hiện nay phương pháp IRB được đưa ra trong khuyến nghị của Ủy ban Basel về giám sát ngân hàng, được xem là phương pháp phù hợp nhất để các ngân hàng đo lường rủi ro tín dụng đối với người vay. Bên cạnh đó, đối với các NHTM Việt Nam thì việc triển khai phương pháp IRB còn là một trong những nhiệm vụ mang tính pháp lí được quy định tại Công văn số 1601/NHNN-TTGSNH ngày 17/3/2014 của NHNN về việc triển khai thực hiện Basel II trên toàn hệ thống theo lộ trình đến năm 2020. Với thực trạng đã được phân tích ở trên cho thấy, bên cạnh những NHTM Việt Nam đã áp dụng thành công phương pháp IRB cơ bản và đang tiến tới áp dụng phương pháp IRB nâng cao, hiện tại vẫn còn một số NHTM Việt Nam chưa đáp ứng được đầy đủ các điều kiện để có thể áp dụng phương pháp IRB trong quản trị rủi ro tín dụng. Do đó, để nâng cao hiệu quả hoạt động quản trị rủi ro tín dụng, đồng thời tuân thủ quy định của NHNN trong việc triển khai Hiệp ước an toàn vốn Basel II, các NHTM Việt Nam cần hoàn thiện phương pháp IRB, trước tiên là phương pháp IRB cơ bản, sau đó là phương pháp IRB nâng cao. Để thực hiện được điều này, các NHTM Việt Nam cần thực hiện các giải pháp sau: 
 
Thứ nhất, đối với các NHTM đã được NHNN phê chuẩn triển khai thành công Basel II, cần tiến hành kiểm định thực tế định kì, qua đó có những điều chỉnh kịp thời nhằm hoàn thiện phương pháp IRB cơ bản hoặc phương pháp IRB nâng cao, các nội dung cần tập trung là hệ thống xếp hạng và/hoặc quy trình xếp hạng tín dụng nội bộ. 
 
Thứ hai, đối với các NHTM chưa được NHNN phê chuẩn triển khai thành công Basel II, cần đối chiếu giữa điều kiện được yêu cầu bởi NHNN và mức độ đáp ứng thực tế của mình, qua đó đưa ra những giải pháp hoàn thiện cụ thể, các nội dung cần tập trung, đó là việc lựa chọn phương pháp, kĩ thuật để ước lượng tổ hợp; lựa chọn mô hình để ước lượng; lựa chọn cách tiếp cận để phát triển hệ thống cơ sở dữ liệu và công nghệ thông tin nhằm hoàn thiện phương pháp IRB cơ bản và tiến tới hoàn thiện phương pháp IRB nâng cao.  
 
4.3. Phát triển các mô hình định lượng rủi ro danh mục 
 
Để có thể quản trị rủi ro tín dụng hiệu lực và hiệu quả, một trong những điều kiện các NHTM Việt Nam cần đáp ứng, đó là cần phải sử dụng được những mô hình định lượng rủi ro danh mục và mô hình RAROC. Với thực trạng như đã phân tích ở phần trên cho thấy, phần lớn NHTM Việt Nam hiện nay chưa sử dụng các mô hình định lượng rủi ro danh mục và mô hình RAROC. Vì vậy, việc phát triển và đưa vào sử dụng các mô hình đo lường rủi ro danh mục và mô hình RAROC cần phải được xem là một trong những nhiệm vụ trọng tâm và cấp bách của các NHTM Việt Nam. Để hiện thực hóa được điều này, các NHTM Việt Nam cần phải có những định hướng đối với việc phát triển các mô hình định lượng rủi ro danh mục. Trong đó, cần quan tâm đến một số vấn đề sau: 
 
Thứ nhất, các NHTM Việt Nam hiện nay mặc dù có thể tiếp cận nhiều phương pháp với nhiều loại mô hình để phát triển các mô hình định lượng rủi ro danh mục như mô hình CreditMetrics, PortfolioManager, CreditPortfolioView, CreditRisk+, nhưng mỗi mô hình này, chúng đều có ưu điểm, hạn chế riêng. Vì thế, việc lựa chọn mô hình định lượng rủi ro danh mục nào để phát triển, sau đó là đưa vào sử dụng trong quá trình quản trị rủi ro tín dụng sẽ tùy thuộc vào đặc điểm và khả năng của mỗi NHTM Việt Nam.
 
Thứ hai, các NHTM Việt Nam chỉ có thể triển khai hiệu lực, hiệu quả việc sử dụng các mô hình định lượng rủi ro danh mục hiện đại, khi đáp ứng được đầy đủ các điều kiện về hệ thống cơ sở dữ liệu, công nghệ thông tin và đặc biệt là đội ngũ nguồn nhân lực. Các mô hình định lượng rủi ro danh mục hiện đại chỉ có thể phát huy được hiệu quả khi được sử dụng bởi những người có khả năng làm chủ được những mô hình này. Vì vậy, bên cạnh việc hoạch định lộ trình triển khai việc phát triển và sử dụng các mô hình định lượng rủi ro danh mục, các NHTM Việt Nam cũng cần phải hoạch định chiến lược phát triển nguồn nhân lực, hệ thống cơ sở dữ liệu và công nghệ thông tin được dựa trên nền tảng số.    
 
5. Kết luận
 
Từ kết quả khảo sát các cán bộ thẩm định tín dụng và phỏng vấn sâu một số lãnh đạo của các NHTM Việt Nam, bằng phương pháp thống kê mô tả dựa trên kĩ thuật phân tích thống kê so sánh, bài viết đã tổng hợp, phân tích để làm rõ bức tranh về thực trạng sử dụng các công cụ đánh giá rủi ro tín dụng tại các NHTM Việt Nam. Với kết quả nghiên cứu này, bài viết không chỉ cung cấp thêm bằng chứng thực tiễn liên quan đến việc sử dụng các công cụ đánh giá rủi ro tín dụng tại các NHTM Việt Nam mà còn cung cấp thêm cơ sở khoa học cho những nhà hoạch định chính sách, quản trị rủi ro tại các NHTM Việt Nam trong việc xây dựng lộ trình triển khai các công cụ/mô hình đánh giá, đo lường rủi ro tín dụng hiện đại, phù hợp với thông lệ, chuẩn mực 
quốc tế.
 
 
5Cs là viết tắt của năm nhân tố có tác động đến rủi ro tín dụng của người vay, bao gồm: Tính cách (Character), năng lực (Capacity), vốn (Capital), điều kiện (Condition), tài sản bảo đảm (Collateral) của người vay (Beaulieu, 1994).
 
Tài liệu tham khảo:
 
1. Allen, L., Delong, G. & Saunders A. (2004), “Issues in the credit risk modeling of retail markets”, Journal of Banking & Finance 28, pp. 727 - 752.
2. Altman, E.I. and Saunders, A. 1998, “Credit risk measurement: Developments over the last 20 years”, Journal of Banking & Finance 21, pp. 1721 - 1742.
3. Beaulieu, P.R. 1994, “Commercial lenders’ use of accounting information in interaction with source credibility”, Contemporary Accounting Research, Vol. 10, No. 2, pp. 557 - 585.
4. Bessis, J. (2015), Risk Management in Banking, 4th edn, John Wiley & Sons, Ltd.
5. Bank for International Settlements (2001), The New Basel Capital Accord: an explanatory note.
6. Bank for International Settlements (2006), International Convergence of Capital Measurement and Capital Standards.
7. Caouette, J. B., Altman, E. I., Narayanan, P. & Nimmo, R. (2008), Managing Credit Risk: The Great Challenge for the Global Financial Markets, 2nd edn, John Wiley & Sons, Inc, Hoboken, New Jersey.
8. Colquitt, J. (2007), Credit risk management: How to avoid lending disasters and maximize earnings, 3th edn, McGraw-Hill Companies, Inc.
9. Crouhy, M., Galai, D. & Mark, R. (2000), “A comparative analysis of current credit risk models”, Journal of Banking & Finance 24, pp. 59 - 117.
10. Gestel, T. V. & Baesens, B. (2009), Credit Risk Management Basic Concepts: financial risk components, rating analysis, models, economic and regulatory capital, Oxford University Press Inc, New York.
11. Global Association of Risk Professionals (2018), Financial Risk Manager: Credit Risk Measurement and Management, 7th edn, Pearson Education, Inc.
12. Gupton, G. M., Finger, C. C. &  Bhatia, M. (1997), CreditMetrics™ Technical Document, J. P. Morgan & Co. Incorporated.
13. Hull, J. C. (2015), Risk Management and Financial institutions, 4th edn, John Wiley & Sons, Inc., Hoboken, New Jersey.
14. Thông tư số 41/2016/TT-NHNN ngày 30/12/2016 của Thống đốc NHNN quy định tỉ lệ an toàn vốn đối với ngân hàng, chi nhánh ngân hàng nước ngoài.
15. Thông tư số 13/2018/TT-NHNN ngày 18/5/2018 của Thống đốc NHNN quy định về hệ thống kiểm soát nội bộ của NHTM, chi nhánh ngân hàng nước ngoài.

PGS., TS. Nguyễn Thị Nhung (Trường Đại học Công nghiệp Thành phố Hồ Chí Minh)
TS. Trần Chí Chinh (Trường Đại học Ngân hàng Thành phố Hồ Chí Minh)

Bình luận Ý kiến của bạn sẽ được kiểm duyệt trước khi đăng. Vui lòng gõ tiếng Việt có dấu
Đóng lại ok
Bình luận của bạn chờ kiểm duyệt từ Ban biên tập
Bảo vệ tài nguyên, môi trường biển, thúc đẩy phát triển bền vững kinh tế biển Việt Nam
Bảo vệ tài nguyên, môi trường biển, thúc đẩy phát triển bền vững kinh tế biển Việt Nam
30/05/2024 208 lượt xem
Để đảm bảo phát triển bền vững kinh tế biển, cần có chiến lược khai thác, sử dụng hiệu quả tài nguyên, bảo vệ môi trường biển.
Cơ sở hạ tầng phục vụ cho tài chính xanh, tín dụng xanh trong các ngân hàng tại Việt Nam
Cơ sở hạ tầng phục vụ cho tài chính xanh, tín dụng xanh trong các ngân hàng tại Việt Nam
23/05/2024 626 lượt xem
Bài viết đánh giá thực trạng cơ sở hạ tầng tài chính tín dụng xanh tại Việt Nam. Đối với hệ thống pháp luật, các quy định, định nghĩa cụ thể về các danh mục, ngành, lĩnh vực xanh vẫn chưa được thống nhất để có thể áp dụng chung trên cả nước.
Bức tranh vĩ mô toàn cầu những tháng đầu năm 2024: Động lực bứt phá khỏi những giới hạn
Bức tranh vĩ mô toàn cầu những tháng đầu năm 2024: Động lực bứt phá khỏi những giới hạn
21/05/2024 635 lượt xem
Bối cảnh vĩ mô toàn cầu những tháng đầu năm 2024 là một bức tranh phức tạp, đan xen giữa những bất ổn còn dai dẳng và những triển vọng mới tích cực...
Các bước chuẩn bị để đàm phán hợp đồng trong kinh doanh
Các bước chuẩn bị để đàm phán hợp đồng trong kinh doanh
17/05/2024 951 lượt xem
Đàm phán hợp đồng trong hoạt động kinh doanh là một quy trình gồm nhiều bước trong đó có bước chuẩn bị đàm phán. Đây là một bước có ý nghĩa quan trọng đối với kết quả của đàm phán trong nhiều trường hợp. Phạm vi các bước chuẩn bị khá rộng và có thể thay đổi theo từng hợp đồng cần đàm phán. Tuy nhiên, một số yếu tố liên quan đến giai đoạn này có thể áp dụng chung cho phần lớn các hợp đồng, trong đó có cả các hợp đồng được xác lập trong lĩnh vực ngân hàng.
Thúc đẩy tài chính toàn diện tại Ngân hàng Chính sách xã hội Việt Nam
Thúc đẩy tài chính toàn diện tại Ngân hàng Chính sách xã hội Việt Nam
15/05/2024 835 lượt xem
Tài chính toàn diện ngày càng thể hiện vai trò quan trọng trong phát triển, ổn định kinh tế của mỗi quốc gia. Nghiên cứu thực hiện phân tích thực trạng thúc đẩy tài chính toàn diện tại Ngân hàng Chính sách xã hội Việt Nam (NHCSXH) trên các góc độ: Nhà cung cấp dịch vụ (NHCSXH); người sử dụng dịch vụ (khách hàng của NHCSXH) và một số nhân tố khác.
Lạm phát Việt Nam năm 2023 - 2024 và một số khuyến nghị
Lạm phát Việt Nam năm 2023 - 2024 và một số khuyến nghị
11/05/2024 3.735 lượt xem
Kinh tế Việt Nam năm 2023 và các tháng đầu năm 2024 diễn ra trong bối cảnh kinh tế thế giới tiếp tục gặp nhiều khó khăn, thách thức, đã tác động tiêu cực tới quá trình phục hồi, phát triển kinh tế và ổn định vĩ mô, kiểm soát lạm phát.
Thực tiễn báo cáo ESG của hệ thống ngân hàng Việt Nam
Thực tiễn báo cáo ESG của hệ thống ngân hàng Việt Nam
06/05/2024 1.531 lượt xem
Bài viết này đánh giá thực trạng ngân hàng trong việc thực thi phát triển bền vững và công bố báo cáo ESG (môi trường, xã hội, quản trị), từ đó, đưa ra một số khuyến nghị điều chỉnh để hệ thống ngân hàng Việt Nam thực hiện nhiệm vụ được Chính phủ giao trong hành trình thực hiện cam kết phát thải ròng bằng "0" vào năm 2050 của Việt Nam.
Dự đoán rủi ro tín dụng sử dụng học sâu
Dự đoán rủi ro tín dụng sử dụng học sâu
03/05/2024 921 lượt xem
Việc đánh giá và dự đoán khả năng trả nợ của khách hàng là rất quan trọng để ngân hàng giảm thiểu rủi ro. Vì lí do này, các ngân hàng thường xây dựng hệ thống xử lí yêu cầu cho vay dựa trên tình trạng của khách hàng, chẳng hạn như tình trạng việc làm, lịch sử tín dụng...
Tăng cường thực hiện trách nhiệm xã hội tại các ngân hàng thương mại Việt Nam
Tăng cường thực hiện trách nhiệm xã hội tại các ngân hàng thương mại Việt Nam
01/05/2024 955 lượt xem
Một mục tiêu quan trọng của doanh nghiệp nói chung và ngân hàng nói riêng là tìm kiếm lợi ích cho cổ đông. Trong quá trình hoạt động kinh doanh, ngân hàng thương mại (NHTM) cũng là một nhân tố hình thành các hoạt động xã hội với những cá nhân và tổ chức liên quan, tạo nên mối liên kết với các chủ thể trong nền kinh tế.
Nâng cao hiệu quả quản lý gian lận số tại các ngân hàng thương mại Việt Nam
Nâng cao hiệu quả quản lý gian lận số tại các ngân hàng thương mại Việt Nam
24/04/2024 1.248 lượt xem
Thời gian qua, quá trình số hóa diễn ra liên tục và mạnh mẽ trong lĩnh vực tài chính, ngân hàng và đã mang lại những lợi ích đáng kể cho sự ổn định của khu vực tài chính nói riêng, sự phát triển của nền kinh tế nói chung. Nhờ quá trình này mà các tổ chức tài chính có khả năng cung cấp đa dạng các dịch vụ tài chính, ngân hàng với chi phí thấp hơn, giúp nâng cao trải nghiệm và khả năng tiếp cận sản phẩm, dịch vụ của khách hàng, tăng cường minh bạch trong giao dịch tài chính và phản ứng nhanh chóng với các cuộc khủng hoảng.
Chia sẻ dữ liệu giữa các tổ chức, doanh nghiệp - định hướng  phát triển trong thời đại 4.0
Chia sẻ dữ liệu giữa các tổ chức, doanh nghiệp - định hướng phát triển trong thời đại 4.0
23/04/2024 931 lượt xem
Dữ liệu đóng vai trò thiết yếu trong hoạt động của hầu hết các doanh nghiệp. Việc chia sẻ dữ liệu mở ra những cơ hội mới, tạo thêm nhiều giá trị, đồng thời góp phần bồi đắp kho dữ liệu hiện có, khai phá tiềm năng tối ưu hóa và đổi mới mô hình kinh doanh.
Thúc đẩy tín dụng liên kết bền vững đám bảo tiến độ thực hiện cam kết Net-Zero Carbon và phát triển bền vững ở Việt Nam
Thúc đẩy tín dụng liên kết bền vững đám bảo tiến độ thực hiện cam kết Net-Zero Carbon và phát triển bền vững ở Việt Nam
19/04/2024 0 lượt xem
Do nhu cầu tài chính phục vụ cho quá trình chuyển đổi của các doanh nghiệp ngày càng cao nên thị trường tín dụng liên kết bền vững toàn cầu tiếp tục tăng trưởng mạnh mẽ. Việt Nam cần nhanh chóng thúc đẩy và mở rộng hoạt động cho vay nhằm hỗ trợ các doanh nghiệp ở đa dạng ngành, nghề thực hiện chiến lược phát triển bền vững.
Thực hiện tăng trưởng xanh - Tiền đề cho phát triển bền vững của Việt Nam
Thực hiện tăng trưởng xanh - Tiền đề cho phát triển bền vững của Việt Nam
12/04/2024 2.205 lượt xem
Phát triển bền vững đang là mục tiêu quan trọng của Việt Nam trong những năm qua và trong tương lai, theo đó tăng trưởng xanh với sự kết hợp chặt chẽ, hợp lí, hài hòa giữa phát triển kinh tế - xã hội và bảo vệ môi trường chính là tiền đề để thực hiện mục tiêu này.
Thúc đẩy tín dụng liên kết bền vững đảm bảo tiến độ thực hiện cam kết Net-Zero Carbon và phát triển bền vững ở Việt Nam
Thúc đẩy tín dụng liên kết bền vững đảm bảo tiến độ thực hiện cam kết Net-Zero Carbon và phát triển bền vững ở Việt Nam
10/04/2024 1.570 lượt xem
Bài viết đề xuất một số khuyến nghị về xây dựng, thực thi chính sách tín dụng liên kết bền vững để góp phần đảm bảo tiến độ thực hiện cam kết Net-Zero Carbon và chiến lược phát triển bền vững tại Việt Nam...
Thực tiễn triển khai ESG tại các ngân hàng thương mại Việt Nam
Thực tiễn triển khai ESG tại các ngân hàng thương mại Việt Nam
05/04/2024 1.931 lượt xem
Nghiên cứu trình bày về tầm quan trọng của ESG (Environmental - môi trường, Social - xã hội, Governance - quản trị) trong quá trình phát triển bền vững của ngân hàng, thực tiễn triển khai các hoạt động về ESG, các kết quả đạt được và thách thức, từ đó đề xuất giải pháp thúc đẩy triển khai ESG trong hệ thống ngân hàng tại Việt Nam.
Giá vàngXem chi tiết

GIÁ VÀNG - XEM THEO NGÀY

Khu vực

Mua vào

Bán ra

HÀ NỘI

Vàng SJC 1L

84.500

88.000

TP.HỒ CHÍ MINH

Vàng SJC 1L

84.500

88.000

Vàng SJC 5c

84.500

88.020

Vàng nhẫn 9999

74.650

76.250

Vàng nữ trang 9999

74.750

75.650


Ngoại tệXem chi tiết
TỶ GIÁ - XEM THEO NGÀY 
Ngân Hàng USD EUR GBP JPY
Mua vào Bán ra Mua vào Bán ra Mua vào Bán ra Mua vào Bán ra
Vietcombank 25,251 25,481 26,917 28,392 31,612 32,956 157.54 166.74
BIDV 25,281 25,481 27,121 28,371 31,877 32,943 158.34 166.78
VietinBank 25,254 25,481 27,162 28,457 32,051 33,061 159.08 167.03
Agribank 25,300 25,481 27,086 28,384 31,759 32,919 158.56 166.34
Eximbank 25,230 25,481 27,167 28,089 31,959 32,944 159.71 165.13
ACB 25,250 25,481 27,142 28,073 31,994 32,958 159.03 165.3
Sacombank 25,250 25,481 27,300 28,124 32,176 32,894 160.4 165.41
Techcombank 25,245 25,481 27,003 28,366 31,649 32,987 155.77 168.19
LPBank 25,061 25,481 26,945 28,577 32,090 32,952 158.01 168.52
DongA Bank 25,290 25,481 27,160 28,070 31,890 33,010 157.30 165.50
(Cập nhật trong ngày)
Lãi SuấtXem chi tiết
(Cập nhật trong ngày)
Ngân hàng
KKH
1 tuần
2 tuần
3 tuần
1 tháng
2 tháng
3 tháng
6 tháng
9 tháng
12 tháng
24 tháng
Vietcombank
0,10
0,20
0,20
-
1,60
1,60
1,90
2,90
2,90
4,60
4,70
BIDV
0,10
-
-
-
1,70
1,70
2,00
3,00
3,00
4,70
4,70
VietinBank
0,10
0,20
0,20
0,20
1,70
1,70
2,00
3,00
3,00
4,70
4,80
ACB
0,01
0,50
0,50
0,50
2,10
2,30
2,50
3,30
3,60
4,30
4,40
Sacombank
-
0,50
0,50
0,50
2,10
2,30
2,50
3,50
3,60
4,50
4,80
Techcombank
0,10
-
-
-
2,10
2,10
2,30
3,40
3,45
4,30
4,30
LPBank
0.20
0,20
0,20
0,20
1,80
1,80
2,10
3,20
3,20
5,00
5,30
DongA Bank
0,50
0,50
0,50
0,50
3,30
3,30
3,30
4,30
4,50
4,80
5,00
Agribank
0,20
-
-
-
1,60
1,60
1,90
3,00
3,00
4,70
4,70
Eximbank
0,50
0,50
0,50
0,50
2,90
3,10
3,20
4,00
4,00
4,80
5,10

Liên kết website
Bình chọn trực tuyến
Nội dung website có hữu ích với bạn không?