Nguyên tắc lập hệ thống xếp hạng tín dụng nội bộ của ngân hàng thương mại

1. Các nguyên tắc cơ bản xây dựng hệ thống xếp hạng tín dụng nội bộ của ngân hàng thương mại

Vào ngày 30 tháng 6 năm 2024, Thống đốc Ngân hàng Nhà nước đã chính thức ban hành Thông tư số 31/2024/TT-NHNN, quy định chi tiết về việc phân loại tài sản có trong hoạt động của ngân hàng thương mại, tổ chức tín dụng phi ngân hàng, và chi nhánh ngân hàng nước ngoài. Thông tư này là một văn bản pháp lý quan trọng nhằm nâng cao chất lượng quản lý rủi ro và hệ thống xếp hạng tín dụng nội bộ của các tổ chức tín dụng tại Việt Nam. Dưới đây là những nguyên tắc và yêu cầu chính được quy định trong Thông tư 31/2024/TT-NHNN mà các ngân hàng thương mại, tổ chức tín dụng phi ngân hàng và chi nhánh ngân hàng nước ngoài phải tuân thủ:

Xây dựng hệ thống xếp hạng tín dụng nội bộ

Thông tư yêu cầu rằng hệ thống xếp hạng tín dụng nội bộ của các tổ chức tín dụng phải được xây dựng trên cơ sở các số liệu và thông tin đầy đủ về tất cả các khách hàng mà tổ chức đã thu thập được trong ít nhất 01 (một) năm liền kề trước năm xây dựng hệ thống. Cụ thể, việc xây dựng hệ thống xếp hạng tín dụng nội bộ cần dựa trên dữ liệu khách hàng có tính đại diện và đáng tin cậy, được thu thập qua các hoạt động tín dụng, bao gồm thông tin tài chính, lịch sử tín dụng, và các yếu tố khác liên quan đến khả năng trả nợ của khách hàng. Điều này đảm bảo rằng hệ thống xếp hạng tín dụng không chỉ phản ánh tình hình hiện tại mà còn dựa trên một khoảng thời gian đủ dài để cung cấp cái nhìn toàn diện và chính xác về rủi ro tín dụng.

Đánh giá và cập nhật hệ thống xếp hạng tín dụng nội bộ

Theo Thông tư, hệ thống xếp hạng tín dụng nội bộ phải được xem xét và đánh giá ít nhất mỗi năm một lần. Quy trình này bao gồm việc phân tích lại các số liệu và thông tin khách hàng thu thập được trong năm qua để đánh giá tính hiệu quả của hệ thống xếp hạng tín dụng hiện tại. Nếu phát hiện các vấn đề hoặc nhận thấy cần thiết phải điều chỉnh, ngân hàng thương mại, tổ chức tín dụng phi ngân hàng hoặc chi nhánh ngân hàng nước ngoài có trách nhiệm thực hiện việc sửa đổi, bổ sung hệ thống xếp hạng tín dụng nội bộ nhằm đảm bảo rằng hệ thống luôn được cập nhật và phản ánh đúng thực trạng của rủi ro tín dụng.

Quy định mức xếp hạn tín dụng tương ứng với mức độ rủi ro

Hệ thống xếp hạng tín dụng nội bộ phải có các quy định rõ ràng về các mức xếp hạng tín dụng, từ mức độ rủi ro thấp đến mức độ rủi ro cao. Các mức xếp hạng này giúp phân loại khách hàng dựa trên mức độ tín nhiệm và khả năng trả nợ, từ đó đưa ra các quyết định tín dụng phù hợp. Mỗi mức xếp hạng cần được định nghĩa rõ ràng và có tiêu chí cụ thể để đánh giá mức độ rủi ro của các khoản vay và nghĩa vụ tín dụng khác, giúp các tổ chức tín dụng thực hiện công việc quản lý rủi ro một cách hiệu quả.

Phê duyệt hệ thống xếp hạng tín dụng nội bộ

Thông tư quy định rằng hệ thống xếp hạng tín dụng nội bộ phải được Hội đồng quản trị, Hội đồng thành viên (đối với ngân hàng thương mại và tổ chức tín dụng phi ngân hàng), hoặc Tổng giám đốc/Giám đốc (đối với chi nhánh ngân hàng nước ngoài) phê duyệt trước khi áp dụng. Quyết định phê duyệt cần được thực hiện dựa trên sự xem xét kỹ lưỡng các nguyên tắc, tiêu chí và phương pháp trong hệ thống xếp hạng tín dụng để đảm bảo rằng hệ thống này đáp ứng đầy đủ các yêu cầu pháp luật và thực tiễn quản lý rủi ro của tổ chức.

2. Quy trình xây dựng hệ thống xếp hạng tín dụng nội bộ của ngân hàng

Quy trình xây dựng hệ thống xếp hạng tín dụng nội bộ (HSXHĐNB) của ngân hàng thương mại là một quy trình phức tạp và quan trọng, nhằm mục tiêu đánh giá và phân loại mức độ rủi ro tín dụng của khách hàng để hỗ trợ các quyết định cho vay và quản lý rủi ro tín dụng. Quy trình này bao gồm các bước cụ thể như sau:

Bước 1: Xác định mục tiêu

Xác định rõ mục tiêu của hệ thống xếp hạng tín dụng nội bộ (HSXHĐNB) là bước đầu tiên và quan trọng trong quy trình xây dựng. Mục tiêu này cần được định hình rõ ràng để hệ thống xếp hạng tín dụng có thể đáp ứng được các nhu cầu cụ thể của ngân hàng. Ví dụ về các mục tiêu có thể bao gồm:

- Phân loại khách hàng theo mức độ rủi ro tín dụng: Mục tiêu chính là phân loại khách hàng thành các nhóm dựa trên mức độ rủi ro tín dụng mà họ có thể gây ra, từ nhóm rủi ro thấp đến nhóm rủi ro cao.

- Hỗ trợ ra quyết định cho vay: HSXHĐNB phải cung cấp thông tin và các chỉ số tín dụng chính xác để giúp các cán bộ tín dụng đưa ra quyết định cho vay dựa trên các dữ liệu và phân tích rủi ro.

- Đánh giá hiệu quả hoạt động tín dụng: Hệ thống xếp hạng tín dụng cần đánh giá hiệu quả hoạt động tín dụng của ngân hàng, xác định các điểm mạnh và điểm yếu trong quy trình cho vay.

- Quản lý rủi ro tín dụng: Mục tiêu là xác định và quản lý các rủi ro tín dụng nhằm tối ưu hóa lợi nhuận và bảo vệ ngân hàng khỏi các tổn thất tín dụng.

Bước 2: Thu thập dữ liệu

Bước tiếp theo là thu thập dữ liệu đầy đủ và chính xác về các yếu tố ảnh hưởng đến khả năng trả nợ của khách hàng. Việc thu thập dữ liệu là rất quan trọng để đảm bảo rằng hệ thống xếp hạng tín dụng có được nền tảng thông tin vững chắc để phân tích và đánh giá. Các loại dữ liệu cần thu thập bao gồm:

- Thông tin tài chính của khách hàng: Bao gồm báo cáo tài chính, bảng cân đối kế toán, báo cáo kết quả hoạt động kinh doanh, và các chỉ số tài chính quan trọng như tỷ lệ nợ trên vốn, tỷ lệ thanh toán lãi vay.

- Thông tin kinh doanh của khách hàng: Các thông tin liên quan đến hoạt động kinh doanh của khách hàng, bao gồm quy mô doanh nghiệp, ngành nghề hoạt động, tình hình sản xuất kinh doanh, và các yếu tố ảnh hưởng đến khả năng kinh doanh của khách hàng.

- Lịch sử tín dụng: Bao gồm thông tin về lịch sử vay mượn, lịch sử trả nợ, các khoản vay trước đây và các khoản nợ hiện tại của khách hàng.

- Các yếu tố khác: Thông tin về uy tín của khách hàng, hồ sơ pháp lý, và các yếu tố bên ngoài như tình hình kinh tế vĩ mô có thể ảnh hưởng đến khả năng trả nợ.

Bước 3: Phân tích dữ liệu

Sau khi thu thập dữ liệu, bước tiếp theo là phân tích dữ liệu để xác định các yếu tố chính ảnh hưởng đến khả năng trả nợ của khách hàng. Phân tích dữ liệu giúp xây dựng các mô hình xếp hạng tín dụng và đưa ra các dự đoán về mức độ rủi ro tín dụng của khách hàng. Các phương pháp phân tích dữ liệu có thể bao gồm:

- Sử dụng các phương pháp thống kê: Áp dụng các công cụ và phương pháp thống kê để phân tích dữ liệu, xác định các mối quan hệ giữa các yếu tố tài chính và rủi ro tín dụng.

- Phân tích dữ liệu tiên tiến: Sử dụng các công cụ phân tích dữ liệu tiên tiến như phân tích hồi quy, phân tích thành phần chính (PCA), và mô hình rủi ro tín dụng để hiểu sâu hơn về dữ liệu và các yếu tố ảnh hưởng đến khả năng trả nợ của khách hàng.

- Xác định các yếu tố chính: Xác định các yếu tố chính như tình hình tài chính của khách hàng, lịch sử tín dụng, và các yếu tố bên ngoài ảnh hưởng đến mức độ rủi ro tín dụng.

Bước 4: Xây dựng mô hình

Dựa trên các yếu tố chính đã được xác định từ bước phân tích dữ liệu, bước tiếp theo là xây dựng mô hình xếp hạng tín dụng nội bộ. Mô hình này phải phản ánh chính xác mức độ rủi ro tín dụng của khách hàng và hỗ trợ các quyết định tín dụng. Các bước trong quá trình xây dựng mô hình bao gồm:

- Thiết kế mô hình xếp hạng: Xây dựng mô hình xếp hạng tín dụng dựa trên các yếu tố phân tích, sử dụng các phương pháp định lượng để xác định các mức xếp hạng tín dụng từ thấp đến cao.

- Lựa chọn các biến và chỉ số: Chọn các biến và chỉ số tín dụng cần thiết cho mô hình, xác định cách thức đo lường và tính toán các chỉ số này.

- Phát triển các công thức tính toán: Xây dựng các công thức để tính toán điểm xếp hạng tín dụng và phân loại khách hàng theo các mức độ rủi ro.

Bước 5: Thử nghiệm và điều chỉnh mô hình

Trước khi áp dụng mô hình xếp hạng tín dụng vào thực tế, cần phải thử nghiệm mô hình trên một tập dữ liệu mẫu và điều chỉnh cho đến khi đạt được kết quả chính xác và tin cậy. Bước này bao gồm:

- Thử nghiệm mô hình: Áp dụng mô hình xếp hạng vào một tập dữ liệu mẫu để kiểm tra khả năng của mô hình trong việc phân loại khách hàng và đánh giá rủi ro tín dụng.

- Đánh giá kết quả: Đánh giá các kết quả thu được từ mô hình để xem xét tính chính xác và hiệu quả của mô hình trong việc phân loại khách hàng và hỗ trợ quyết định tín dụng.

- Điều chỉnh mô hình: Dựa trên kết quả thử nghiệm, điều chỉnh các tham số của mô hình, sửa đổi các yếu tố và biến để cải thiện độ chính xác và hiệu quả của mô hình xếp hạng tín dụng.

Bước 6: Áp dụng mô hình xếp hạng tín dụng vào thực tế

Sau khi mô hình xếp hạng tín dụng đã được thử nghiệm và điều chỉnh thành công, bước tiếp theo là áp dụng mô hình vào thực tế để phân loại khách hàng và hỗ trợ các quyết định tín dụng.

- Sử dụng mô hình xếp hạng tín dụng để phân loại khách hàng theo các mức độ rủi ro tín dụng và hỗ trợ các quyết định cho vay.

- Theo dõi và đánh giá hiệu quả của mô hình trong việc phân loại rủi ro tín dụng và hỗ trợ các quyết định tín dụng.

- Định kỳ báo cáo kết quả của hệ thống xếp hạng tín dụng và cập nhật mô hình để duy trì tính chính xác và hiệu quả của hệ thống.

Xem thêm: Phân tích những nguyên tắc hoạt động của tổ chức tín dụng ?

Quý khách còn vướng mắc về vấn đề trên hoặc mọi vấn đề pháp lý khác, xin vui lòng liên hệ trực tiếp với chúng tôi qua Luật sư tư vấn pháp luật trực tuyến theo số điện thoại 1900.6162 để được Luật sư tư vấn pháp luật trực tiếp qua tổng đài kịp thời hỗ trợ và giải đáp mọi thắc mắc.

Nếu quý khách cần báo giá dịch vụ pháp lý thì quý khách có thể gửi yêu cầu báo phí dịch vụ đến địa chỉ email: lienhe@luatminhkhue.vn để nhận được thông tin sớm nhất! Rất mong nhận được sự hợp tác và tin tưởng của quý khách! Luật Minh Khuê xin trân trọng cảm ơn!