Áp dụng công nghệ mới trong xếp hạng, chấm điểm tín dụng

TS Nguyễn Quốc Hùng, Phó Chủ tịch kiêm Tổng Thư ký Hiệp hội Ngân hàng Việt Nam nhận định như vậy tại Tọa đàm “Tăng cường năng lực quản trị rủi ro, nâng cao chất lượng tín dụng với mô hình xếp hạng, chấm điểm tín dụng áp dụng công nghệ mới”.

Tọa đàm do Hiệp hội Ngân hàng Việt Nam (VNBA) phối hợp với Trung tâm Thông tin tín dụng Quốc gia Việt Nam (CIC) tổ chức sáng 30/7, tại Hà Nội.

TS Nguyễn Quốc Hùng cho biết, trong bối cảnh nền kinh tế đang có nhiều biến động, việc bảo đảm an toàn tín dụng và nâng cao hiệu quả quản trị rủi ro ngày càng trở thành yếu tố then chốt trong hoạt động của các tổ chức tín dụng, đặc biệt là các ngân hàng thương mại.

Cùng đó, sự phát triển mạnh mẽ của công nghệ, đặc biệt là trí tuệ nhân tạo (AI), học máy (machine learning) và phân tích dữ liệu lớn (big data) đang mở ra cơ hội mới để tối ưu hóa quy trình chấm điểm tín dụng, tăng độ chính xác trong đánh giá rủi ro và từ đó nâng cao chất lượng danh mục tín dụng.

TS Nguyễn Quốc Hùng, Phó Chủ tịch kiêm Tổng Thư ký Hiệp hội Ngân hàng Việt Nam.

“Trong nhiều năm qua, chúng ta đã chứng kiến sự phát triển mạnh mẽ của các công cụ quản trị rủi ro tín dụng, từ việc xây dựng hệ thống xếp hạng tín dụng nội bộ, đến việc áp dụng các tiêu chuẩn quản trị tiên tiến theo Basel II, Basel III”, TS Nguyễn Quốc Hùng chia sẻ.

Để đảm bảo an toàn hệ thống và đáp ứng các tiêu chuẩn, thông lệ quốc tế, Ngân hàng Nhà nước đã ban hành rất nhiều quy định liên quan đến hệ thống xếp hạng tín dụng nội bộ, gần đây nhất là Thông tư 31/2024/TT-NHNN, Thông tư số 14/2025/TT-NHNN.

Theo đó, các tổ chức tín dụng phải xây dựng hệ thống xếp hạng tín dụng nội bộ để xếp hạng khách hàng, làm cơ sở cho việc xét duyệt cấp tín dụng, quản lý chất lượng tín dụng, xây dựng chính sách dự phòng rủi ro phù hợp với phạm vi hoạt động. Đến nay, về cơ bản, các tổ chức tín dụng lớn đã có hệ thống xếp hạng tín dụng nội bộ của chính mình.

Quang cảnh tọa đàm.

TS Nguyễn Quốc Hùng cũng thẳng thắn chỉ ra rằng, mô hình xếp hạng và chấm điểm tín dụng của các tổ chức tín dụng hiện nay vẫn còn một số tồn tại.

Cụ thể, dữ liệu tài chính của nhiều khách hàng chưa được công khai minh bạch, rõ ràng (ngoại trừ các công ty đại chúng), trong khi chưa có nhiều hệ thống dữ liệu thông tin kết nối để kiểm định trực tiếp, các dữ liệu quan trọng như dữ liệu thuế, dữ liệu bảo hiểm xã hội, dữ liệu hải quan, dữ liệu viễn thông,… chưa được khai thác, dẫn đến kết quả chấm điểm, xếp hạng chưa toàn diện, chính xác.

Đồng thời, hệ thống xếp hạng tín dụng nội bộ của một số tổ chức tín dụng mới sử dụng các dữ liệu truyền thống, chưa sử dụng các dữ liệu phi truyền thống để xếp hạng khách hàng.

Bên cạnh đó, hiện nay mỗi tổ chức tín dụng thực hiện xây dựng, hiệu chỉnh mô hình xếp hạng tín dụng nội bộ theo các phương pháp luận riêng và căn cứ chính trên đặc điểm khách hàng của tổ chức tín dụng đó, nên có thể với một khách hàng có giao dịch cấp tín dụng tại nhiều tổ chức tín dụng thì kết quả chấm điểm, xếp hạng tín dụng tại mỗi tổ chức tín dụng sẽ khác nhau, không thống nhất; trường hợp có sự chênh lệch nhiều có thể gây phản ứng tiêu cực của khách hàng.

Ngoài ra, CIC và các công ty thông tin tín dụng hiện cũng có hệ thống xếp hạng tín dụng nội bộ riêng, có tính phí khi sử dụng với kết quả chấm điểm, xếp hạng dựa trên một số tiêu chí về lịch sử giao dịch tín dụng, thanh toán thuế,... nên kết quả chênh lệch so với kết quả chấm của các tổ chức tín dụng, dẫn đến một khách hàng có thể có nhiều kết quả chấm khác nhau. Nếu áp dụng vào tính PD (xác suất vỡ nợ), tính vốn,... thì sẽ có các kết quả khác nhau, dễ tạo ra sự cạnh tranh giữa các tổ chức tín dụng.

Mặt khác, một số tổ chức tín dụng quy định các tiêu chí chấm điểm, xếp hạng tín dụng khách hàng chưa phù hợp chuẩn mực, thông lệ thị trường, dẫn đến rủi ro cho các tổ chức tín dụng trong hoạt động cấp tín dụng.

Theo TS Nguyễn Quốc Hùng, sự chuyển mình của nền kinh tế số, sự thay đổi hành vi tiêu dùng, sự đa dạng hóa các loại hình tín dụng đã đặt ra yêu cầu cấp thiết. Đó là cần có những phương pháp và công cụ mới để đánh giá rủi ro với tốc độ và mức độ tin cậy cao hơn.

Do đó, việc ứng dụng các mô hình xếp hạng tín dụng hiện đại, dựa trên nền tảng công nghệ mới, không chỉ giúp các tổ chức tín dụng ra quyết định tín dụng chính xác hơn, mà còn góp phần nâng cao khả năng cạnh tranh và thích ứng với yêu cầu quản lý ngày càng khắt khe từ phía cơ quan giám sát.

TS Nguyễn Quốc Hùng cũng cho rằng, để đánh giá việc triển khai hệ thống chấm điểm, xếp hạng tín dụng nội bộ của các tổ chức tín dụng hiện nay thì có sự chia sẻ kinh nghiệm giữa các tổ chức tín dụng, các chuyên gia quốc tế, qua đó nâng cao chất lượng xếp hạng và chấm điểm tín dụng khách hàng phù hợp với thông lệ thị trường và chuẩn mực quốc tế.