Giải Pháp Nâng Cao Năng Lực Quản Trị Rủi Ro Tín Dụng Tại Ngân Hàng Thương

năng xây dựng và vận hành các công cụ đo lường và quản lý RRTD theo các thông lệ quốc tế và chuẩn mực Basel II.

Bên cạnh đó, tại Techcombank, kết quả xếp hạng tín dụng nội bộ đã được sử dụng làm căn cứ áp dụng chính sách KH, đề xuất cấp tín dụng và chính sách lãi suất cho vay. Mặc dù đã ứng dụng hệ thống XHTD nội bộ cho QTRRTD nhưng chất lượng KH có quan hệ tín dụng chưa tăng theo kỳ vọng, cho thấy khả năng đánh giá, dự báo rủi ro của công cụ xếp hạng là chưa cao. Thông thường sử dụng hệ số Gini [48] nhằm đánh giá khả năng dự báo rủi ro, xác suất loại các KH xấu của các hệ thống chấm điểm (Gini hay AR mô hình tốt thường trên 70%) các mô hình xếp hạng của Techcombank chỉ đạt ở mức chấp nhận được, trên dưới 30% [2]

Lớp phòng vệ cuối cùng (Kiểm toán nội bộ) trong mô hình 3 tuyến phòng thủ QTRRTD chưa thật sự phát huy với các rủi ro trọng yếu ngoài RRTD, vẫn còn những hạn chế về năng lực nhân sự kiểm toán nội bộ, CNTT phục vụ kiểm soát nội bộ.

Trong mô hình quản trị rủi ro 3 lớp phòng vệ thì KTNB là lớp phòng vệ cuối cùng với vai trò chính liên quan đến việc đưa ra sự đảm bảo là các rủi ro được đánh giá phù hợp, đánh giá các quy trình QTRR, đánh giá việc báo cáo định kỳ các rủi ro chính, rà soát việc quản lý các rủi ro chính, đánh giá phù hợp của quy trình QTRR hiện tại thông qua so sánh quy trình QTRR của tổ chức mình với các ngân hàng khác. Tuy nhiên, trên thực tế hoạt động KTNB tại các Techcombank mới chỉ tập trung chủ yếu cho RRTD, rủi ro tác nghiệp, chưa thực sự phát huy đối với các rủi ro trọng yếu khác (vì các rủi ro là mối quan hệ qua lại chặt chẽ trong công tác QTRR của ngân hàng)

Mặt khác, hoạt động kiểm tra, giám sát định kỳ của bộ phận/ban KTNB, KSNB (KTNB/KSNB) là cần thiết, tuy nhiên hiện nay, mức độ thực hiện các đợt kiểm toán, kiểm tra của KTNB/KSNB là quá dày, ảnh hưởng đến tình hình hoạt động của các chi nhánh. Sự phát hiện của KTNB/KSNB chủ yếu tập trung vào các lỗi vi phạm tuân thủ. Các sai phạm chủ yếu là thiếu các chứng từ chứng minh thu nhập hoặc thiếu hồ sơ, chứng từ theo quy định. Các biên bản kiểm toán liệt kê rất nhiều lỗi, tuy nhiên chưa phản ánh đúng thực trạng lỗi vi phạm. Chỉ sau khi giải trình của chi nhánh, những lỗi này mới được chỉnh sửa và đúng thực tế.

Về mặt nhân sự, hiện nay, kiểm toán nội bộ tại Techcombank đang thiếu các chuyên gia có kinh nghiệm trong các hoạt động như công nghệ thông tin, quản lý rủi ro, đánh giá nội bộ về mức đủ vốn theo Basel II. Nhìn chung, các kiểm toán viên nội bộ của Techcombank vẫn đang thiếu kiến thức về phát triển mô hình toán học, kiến thức về lý thuyết quản lý RRTD và rủi ro thị trường, thiếu đào tạo và kinh nghiệm thực tế.

Mặt khác, công tác kiểm toán nội bộ của Techcombank cũng chưa được trang bị đầy đủ các công cụ ứng dụng và hệ thống công nghệ thông tin hỗ trợ cho hoạt động kiểm toán nội bộ hiệu quả. Theo Chuẩn mực IIA [4] để đảm bảo tính thận trọng, kiểm toán nội bộ phải xem xét việc áp dụng công nghệ và các kỹ thuật phân tích dữ liệu trong hoạt động kiểm toán. Kiểm toán nội bộ hiện chưa được trang bị các phần mềm ứng dụng giúp quản lý việc kiểm toán được thực hiện nhất quán và đảm bảo chất lượng, cũng như chưa có hệ thống giám sát cảnh báo sớm những dấu hiệu bất thường ở một số phần có rủi ro cao ở ngân hàng.

Việc phân loại nợ và trích lập dự phòng rủi ro chưa phản ánh một cách toàn diện, khách quan về khoản vay

Có thể bạn quan tâm!

Xem toàn bộ 265 trang tài liệu này.

Việc phân loại nợ và trích lập dự phòng rủi ro, hiện nay Techcombank tiến hành phân loại nợ theo phương pháp định lượng kết hợp định tính, trích lập dự phòng rủi ro theo quy định về trích lập dự phòng rủi ro của NHNN theo thông tư số 02/2013/TT- NHNN[34]. Tuy nhiên việc thực hiện phân loại nợ và trích lập dự phòng rủi ro tại Techcombank mới chỉ thực hiện dựa trên một số tiêu thức nhất định mà chủ yếu là về thời hạn nợ của các khoản cho vay. Nếu chỉ căn cứ theo những tiêu thức này thì chưa phản ánh một cách toàn diện, khách quan về rủi ro đối với khoản nợ đó. Do đó, yêu cầu đặt ra đối với Techcombank cần xây dựng một mô hình phân loại nợ và trích lập dự phòng rủi ro phù hợp hơn.

Các biện pháp xử lý rủi ro của Techcombank chưa thực sự đa dạng, chưa đáp ứng được việc xử lý rủi ro ngày càng tăng của Ngân hàng.

Hiện nay, các biện pháp xử lý rủi ro của ngân hàng được chia làm hai nhóm giải pháp gồm có hướng xử lý tổ chức khai thác (bao gồm bổ sung tài sản bảo đảm; chuyển nợ quá hạn; khoanh nợ, xóa nợ; xử lý các tài sản đảm bảo tiền vay; chỉ định đại diện tham gia quản lý doanh nghiệp) và hướng sử dụng các biện pháp thanh lý (bao gồm: xử lý nợ tồn đọng; thanh lý doanh nghiệp; khởi kiện; bán nợ; xử lý bằng quỹ dự phòng rủi ro). Trong đó, hiện nay tại các Ngân hàng trên thế giới đã và đang sử dụng một phương pháp xử lý rủi ro đem lại hiệu quả cao đó là sử dụng các công cụ phái sinh như chứng khoán hóa, các nghiệp vụ phái sinh, bảo hiểm tín dụng. Tuy nhiên tại Techcombank Việt Nam lại hầu như chưa đề cập và chưa thực hiện biện pháp xử lý rủi ro này. Do đó, để đa dạng hóa các phương pháp xử lý rủi ro nhằm nâng cao năng lực xử lý rủi ro của ngân hàng, ngân hàng cần có biện pháp xây dựng quy trình xử lý rủi ro theo hình thức sử dụng chứng khoán hóa, các công cụ phái sinh, bảo hiểm tín dụng.

Nguồn nhân lực QTRRTD còn thiếu cả về số lượng và chất lượng

Nhìn chung Techcombank có chính sách nhân sự bài bản, được chú trọng thích đáng. Tuy nhiên, để nâng cao năng lực nguồn nhân lực, đặc biệt trong khối QTRRTD, cần phải đảm bảo cả về số lượng và chất lượng nhân sự. Xét riêng về nhân lực của Khối QTRR, theo thống kê nội bộ của ngân hàng, hiện nay tỷ lệ nhân viên thuộc khối QTRR tại chi nhánh và Trụ sở chiếm 2.8% so với tổng số nhân sự tại ngân hàng. Trên thế giới, tỷ lệ này thường vào khoảng 5% [55], điều này cho thấy nguồn nhân lực cho công tác QTRR tại Techcombank còn chưa đáp ứng về số lượng, lượng nhân sự cho QTRRTD còn mỏng. Mặt khác, nguồn nhân lực để triển khai các phương pháp QTRR tiên tiến theo thông lệ quốc tế và chuẩn mực Basel II đã được chuẩn bị về kiến thức QTRRTD mới nhưng vẫn còn số lượng lớn cán bộ chưa được trang bị kiến thức về các công cụ, phương pháp QTRRTD hiện đại, thông lệ quốc tế, quy định Basel II.

Bên cạnh đó, việc lượng hóa RRTD đều được phát triển trên nền tảng lý thuyết khá phức tạp, bản thân Techcombank còn rất thiếu những nhân viên am hiểu về kiến thức QTRRTD, chưa có khả năng xây dựng và sử dụng các mô hình lượng hóa. Chính vì thế, việc nghiên cứu việc lượng hóa RRTD đều thuê chuyên gia tư vấn chuyên nghiệp, thuê các nhân sự cao cấp nước ngoài giữ các vị trí quan trọng như Giám đốc khối QTRR nhằm tận dụng các kinh nghiệm quản trị của hệ thống QTRR quốc tế. Tuy nhiên, xét về dài hạn, nếu không am hiểu và làm chủ được mô hình thì Techcombank sẽ gặp khó khăn khi sử dụng mô hình, đánh giá tính chính xác các kết quả do mô hình tạo ra cũng như nâng cấp mô hình.

Chưa đáp ứng thật đầy đủ các tiêu chuẩn về cơ sở thông tin, dữ liệu theo chuẩn mực quốc tế và Basel II

Mặc dù đã nhận được sự đầu tư không nhỏ trong khoảng thời gian 5 năm trở lại đây, tuy nhiên, cơ sở hạ tầng CNTT của Techcombank vẫn còn chưa đáp ứng đủ thông tin, dữ liệu theo chuẩn mực Basel II. Hiện nay, để đáp ứng điều kiện về dữ liệu theo chuẩn mực Basel II, Techcombank cần đối chiếu khoảng trên 2.000 yêu cầu của Basel II về QTRR liên quan đến tổng thể các vấn đề QTRR được quy định trong 3 trụ cột của Basel II. Nếu tính đến các yêu cầu về dữ liệu phục vụ các phương pháp tính toán vốn, tổng số dữ liệu có thể lên tới 600 trường dữ liệu cho riêng RRTD, 300 trường dữ liệu cho rủi ro thị trường và 180 trường dữ liệu cho rủi ro hoạt động [2] Việc lượng hóa RRTD đòi hỏi các NHTM phải có cơ sở dữ liệu đầu vào lớn và chính xác. Mặc dù, Techcombank đã có xây dựng hệ thống thông tin KH thông qua hệ thống XHTD nội bộ nhưng chưa thể đáp ứng các tiêu chuẩn về cơ sở thông tin, dữ liệu quy định theo Basel II. Hệ thống kho dữ liệu mặc dù lớn nhưng còn rải rác và ở dạng thô, chưa được làm sạch, vẫn còn những

trường hợp lỗi chưa được chỉnh sửa, và dữ liệu chưa được đồng nhất tại các nguồn thông tin, vì vậy kho dữ liệu chưa phát huy được tối đa hiệu quả sử dụng như kỳ vọng và chưa phục vụ sâu hơn công tác quản trị rủi ro. Như vậy, có thể nói, cơ sở dữ liệu để xây dựng công cụ đo lường RRTD là rào cản lớn nhất, hạn chế khả năng áp dụng các mô hình lượng hóa RRTD tại Techcombank.

2.3.3. Nguyên nhân của những hạn chế

2.3.3.1. Nguyên nhân chủ quan

Thứ nhất, KTNB trực thuộc Ban kiểm soát, KSNB trực thuộc HĐQT vì vậy các bộ phận này chưa có sự kết hợp khi thực hiện kế hoạch kiểm toán, kiểm soát dẫn đến mật độ kiểm soát dầy, ảnh hưởng tới hoạt động của chi nhánh nhưng lại chưa thực sự hiệu quả. Bên cạnh đó, các cuộc kiểm toán thực hiện rất dày, kiểm toán và kiểm soát viên chịu áp lực rất lớn cho việc đáp ứng các yêu cầu về định biên hồ sơ TD phải kiểm tra nhưng vẫn đảm bảo đạt chất lượng. Bên cạnh đó, NH còn thiếu những đầu tư thích đáng, đặc biệt là cho nhân sự KTNB và hệ thống CNTT phục vụ cho công tác KTNB.

Thứ hai, Mặc dù Techcombank đều có quy định rõ về việc kiểm tra, giám sát sau khi cho vay, tuy nhiên CBTD không tuân thủ hoặc có tuân thủ theo quy định nhưng thực hiện khá sơ sài. Điều này dẫn tới việc phân loại và trích lập dự phòng chủ yếu dựa trên thời gian quá hạn thay vì tập trung vào những yếu tố khác tiềm ẩn RR lớn trong các khoản cấp TD, ảnh hưởng tới việc kịp thời phát hiện và xử lý các RR phát sinh. Theo quy định, định kỳ CBTD phải kiểm tra tình hình sử dụng vốn vay của KH sau khi giải ngân nhằm đảm bảo KH sẽ sử dụng vốn vay đúng mục đích. Tuy nhiên, một số CBTD không tiến hành kiểm tra tình hình sử dụng vốn vay của KH, không trực tiếp đến địa điểm kinh doanh của KH nhằm nắm rõ thực trạng kinh doanh của KH, không thu thập chứng từ chứng minh tình hình sử dụng vốn vay của NH theo đúng mục đích đã được ủy quyền và phê chuẩn. Một số CBTD đưa KH ký sẵn trên Biên bản kiểm tra tình hình sử dụng vốn vay của KH, đến định kỳ theo quy định của NH sẽ điền thông tin vào nhằm đối phó với bộ phận kiểm toán hoặc kiểm tra, KSNB, thanh tra NHNN.

Thứ ba, nền tảng công nghệ thông tin, hệ thống thông tin KH, cơ sở dữ liệu của Techcombank chưa đồng bộ, thiếu và chưa thể đáp ứng việc xây dựng các công cụ/mô hình lượng hóa RRTD. Đây là những rào cản lớn, hạn chế cho các nhà quản trị Techcombank trong quá trình cải thiện, nâng cao năng lực QTRRTD thông qua các mô hình định lượng đáp ứng thông lệ quốc tế và chuẩn mực Basel II.

Thứ tư, nguồn nhân lực chất lượng cao, am hiểu thực trạng QTRRTD tại Techcombank, hiểu về các thông lệ QTRRTD như Basel II, Basel III, đặc biệt có kiến

thức tốt về mô hình toán định lượng còn thiếu. Nguồn nhân lực này hiện nay Techcombank vẫn đang thuê chuyên gia tư vấn chuyên nghiệp,và các nhân sự là chuyên gia cao cấp nước ngoài, Techcombank hiện nay mới bắt đầu giai đoạn xây dựng đội ngũ nhân lực đủ khả năng vận hành Khung năng lực QTRRTD.

2.3.3.2. Nguyên nhân khách quan

Thứ nhất, môi trường kinh doanh, pháp lý chưa ổn định

Ngày nay, các định hướng phát triển của nhà nước, các cơ chế chính sách của Chính phủ và NHNN ngày càng được hoàn thiện nhưng vẫn chưa thực sự hoàn thiện và ổn định. Thể hiện ở việc các định hướng, cơ chế, chính sách này thường xuyên thay đổi ảnh hưởng tới toàn bộ nền kinh tế và hệ thống NH . Bên cạnh đó, ngoài việc không ổn định thì nhiều cơ chế chính sách còn chứa đựng những bất cập, chưa phù hợp với tình hình hiện tại mà lại chậm sửa đổi bổ sung.

Thứ hai, về phía KH;: Đối với KHDN, nhiều đơn vị chưa thực hiện tốt chế độ kế toán - chứng từ mà đặc biệt trong việc lập và trình bày Báo cáo tài chính, do đó nhiều đơn vị lập và nộp báo cáo tài chính cho Ngân hàng còn sơ sài, không bài bản, chất lượng kém nhiều khi thiếu hoặc sai lệch thông tin. Việc thông tin thiếu hoặc không chính xác ảnh hưởng tới việc Ngân hàng xem xét, đánh giá xếp hạng và ra quyết định cấp TD cho KH. Chính điều này dẫn tới rủi ro cho ngân hàng khi ra quyết định tín dụng.

Thứ ba, chính sách của NHNN chưa ổn định, còn nhiều bất cập

Hiện nay, các cơ chế chính sách của NHNN về quản lý tín dụng ngày càng được hoàn thiện phù hợp với thông lệ quốc tế. Tuy nhiên, việc thường xuyên thay đổi, điều chỉnh các cơ chế, chính sách của NHNN gây nhiều khó khăn cho các ngân hàng nói chung và Techcombank nói riêng bởi phải thường xuyên cập nhật những thay đổi. Bên cạnh đó, các cơ chế chính sách này còn chưa đồng bộ, nhiều nội dung chưa quy định cụ thể khiến cho các ngân hàng lúng túng khi triển khai. Ngoài ra, còn tình trạng các quy định hướng dẫn chồng chéo nhau, một số cơ chế chính sách chưa toàn diện dẫn tới có nhiều đối tượng lợi dụng những kẽ hở của các cơ chế chính sách thực hiện các hành vi gây ảnh hưởng tới hệ thống ngân hàng.

KẾT LUẬN CHƯƠNG 2

Qua phân tích thực trạng QTRRTD và năng lực QTRRTD của Techcombank, chương 2 luận án đã giải quyết được những vấn đề sau:

Thứ nhất, nghiên cứu quá trình phát triển và kết quả hoạt động kinh doanh, thực trạng QTRRTD và thực trạng năng lực QTRRTD Techcombank giai đoạn 2014 - 2019.

Thứ hai, NCS đã tính toán, tổng hợp xử lý dữ liệu từ đó đánh giá thực trạng năng lực QTRRTD của Techcombank.

Thứ ba, NCS đã mô tả phương pháp nghiên cứu, quá trình thiết kế bảng hỏi, cũng như phương pháp chọn mẫu nhằm thu thập số liệu và xử lý số liệu trên phần mềm SPSS. Từ đó, NCS đã trình bày kết quả nghiên cứu thông qua các dữ liệu được phân tích, kết luận về mức độ ảnh hưởng của các yếu tố cấu thành năng lực QTRRTD.

Thứ tư, luận án chỉ ra những kết quả đạt được, hạn chế và nguyên nhân về năng lực QTRRTD của Techcombank trong giai đoạn 2014 - 2019

Những nghiên cứu này là cơ sở thực tiễn để tác giả đề xuất một số giải pháp nâng cao năng lực QTRRTD của Techcombank trong thời gian tới.

CHƯƠNG 3: GIẢI PHÁP NÂNG CAO NĂNG LỰC QUẢN TRỊ RỦI RO TÍN DỤNG TẠI NGÂN HÀNG THƯƠNG MẠI CỔ PHẦN KỸ THƯƠNG VIỆT NAM

3.1. Định hướng nâng cao năng lực quản trị rủi ro tín dụng tại Ngân hàng thương mại cổ phần Kỹ thương Việt Nam đến 2030

3.1.1. Định hướng điều hành của Ngân hàng Nhà nước đối với hoạt động của ngân hàng Việt Nam đến năm 2030

Ngày 07 tháng 01 năm 2019, Ngân hàng Nhà nước đã ban hành quyết định số 34/QĐ-NHNN về chương trình hành động và mục tiêu cho toàn ngành ngân hàng định hướng tới năm 2030. Trong đó, một số mục tiêu điều hành chính của Ngân hàng Nhà nước đối với toàn ngành ngân hàng trong giai đoạn tới như sau:

Tăng cường năng lực thể chế, hiệu lực, hiệu quả thanh tra, giám sát ngân hàng của Ngân hàng Nhà nước; Mở rộng phạm vi thanh tra, giám sát đến các tập đoàn tài chính dưới hình thức công ty mẹ - con, trong đó công ty mẹ là tổ chức tín dụng; tuân thủ phần lớn các nguyên tắc giám sát ngân hàng hiệu quả theo Basel. Đến cuối năm 2025, thanh tra, giám sát ngân hàng tuân thủ phần lớn các nguyên tắc giám sát ngân hàng hiệu quả theo Basel

Các Ngân hàng thương mại cơ bản có mức vốn tự có theo chuẩn mực của Basel II, trong đó ít nhất 20 - 25 Ngân hàng thương mại áp dụng thành công Basel II phương pháp tiêu chuẩn trở lên. Tất cả các Ngân hàng thương mại áp dụng Basel II theo phương pháp tiêu chuẩn, triển khai thí điểm áp dụng Basel II theo phương pháp nâng cao tại Ngân hàng thương mại Nhà nước nắm cổ phần chi phối và Ngân hàng thương mại cổ phần có chất lượng quản trị tốt đã hoàn thành áp dụng Basel II theo phương pháp tiêu chuẩn .

Đưa tỷ lệ nợ xấu nội bảng của các tổ chức tín dụng, nợ xấu đã bán cho VAMC và nợ đã thực hiện các biện pháp phân loại nợ xuống dưới 3% (không bao gồm các Ngân hàng thương mại yếu kém đã được Chính phủ phê duyệt phương án xử lý), tiếp tục duy trì tỷ lệ nợ xấu của toàn hệ thống ngân hàng vào năm 2030 đạt dưới 3%.

Tăng hiệu quả phân bổ nguồn vốn tín dụng phục vụ yêu cầu phát triển kinh tế - xã hội; Lồng ghép các nội dung về phát triển bền vững, biến đổi khí hậu và tăng trưởng xanh trong các chương trình, dự án vay vốn tín dụng. Thúc đẩy phát triển “tín dụng xanh”, “ngân hàng xanh” để góp phần chuyển đổi nền kinh tế sang hướng tăng trưởng xanh, phát thải các bon thấp, thích ứng với biến đổi khí hậu; Tăng tỷ trọng vốn tín dụng ngân hàng đầu tư vào năng lượng tái tạo, năng lượng sạch, các ngành sản xuất và tiêu dùng ít các bon.

Thúc đẩy các hoạt động dịch vụ phi tín dụng, hướng tới tỷ trọng thu nhập từ hoạt động dịch vụ phi tín dụng trong tổng thu nhập của các Ngân hàng thương mại lên khoảng 12 - 13% vào năm 2025, tỷ trọng thu nhập từ hoạt động dịch vụ phi tín dụng trong tổng thu nhập của các Ngân hàng thương mại lên khoảng 16-17% vào năm 2030.

Đẩy mạnh phát triển thanh toán không dùng tiền mặt, tối ưu hóa mạng lưới ATM và POS. Tận dụng công nghệ số như sử dụng dấu vân tay, nhận dạng khuôn mặt… nhằm giảm thiểu tối đa các chi phí giao dịch, tăng tính bảo mật, an toàn, minh bạch thay thế cho các hình thức thanh toán phổ thông trước đây… Giảm dần tỷ trọng tiền mặt trên tổng phương tiện thanh toán, mục tiêu đến cuối năm 2020, tỷ trọng tiền mặt trên tổng phương tiện thanh toán ở mức dưới 10%. Đến cuối năm 2025, Tỷ trọng tiền mặt trên tổng phương tiện thanh toán ở mức dưới 8%

Tăng số lượng doanh nghiệp và người dân tiếp cận với các dịch vụ tài chính, ngân hàng do các tổ chức tín dụng cung ứng. Cuộc cách mạng công nghiệp lần thứ IV là một xu thế lớn, có nhiều tác động đến số lượng khách hàng tiếp cận các dịch vụ của ngân hàng, đặc biệt là các dịch vụ ngân hàng số của các quốc gia, trong đó có Việt Nam. Cơ cấu dân số của Việt Nam trẻ, hiện đại, dân số Việt Nam đa phần sống ở khu vực nông thôn mà trước đó ít có cơ hội tiếp cận công nghệ thông tin hiện đại nhưng gần đây trình độ dân trí của Việt Nam được nâng lên, khả năng tiếp cận các dịch vụ công nghệ mới của người dân Việt Nam đạt mức khá so với các nước trên thế giới, đặc biệt