Kinh Nghiệm Về Thanh Tra, Giám Sát Trên Cơ Sở Rủi Ro Đối Với Các Tổ Chức Tín

năng đáp ứng sự đủ vốn); A=Asset quality (Chất lượng tài sản có); M=Management capacity (Năng lực quản lý); E=Earnings (Khả năng sinh lời); L=Liquidity (Khả năng thanh khoản); S=Sensitivity to market risk (Sự nhạy cảm rủi ro thị trường). Trong đó mỗi từ tiếng Anh là thể hiện cho một cấu phần của hệ thống, bao gồm:

- Khả năng đáp ứng sự đủ vốn (C): đánh giá về vốn của TCTD. Ở đây vốn được hiểu theo một nghĩa rộng hơn không chỉ đơn thuần là vốn tự có của TCTD mà còn bao hàm Vốn cấp 1, Vốn chủ sở hữu,... Một TCTD hoạt động trong môi trường kinh doanh bình đẳng, có đủ vốn là một lợi thế và còn là nội dung bắt buộc nhằm duy trì các tỷ lệ an toàn.

- Chất lượng tài sản có (A): đánh giá về chất lượng tài sản có của TCTD. Tài sản có của TCTD được xem là có chất lượng, khi TCTD quản lý được rủi ro, phân loại được tài sản có theo các mức độ rủi ro khác nhau và có biện pháp theo dõi, quản lý phù hợp, tránh được sự tập trung tín dụng, tỷ lệ nợ bị phân loại trong tổng dư nợ ở mức chấp nhận được.

- Năng lực quản lý (M): đánh giá về năng lực quản lý điều hành tại TCTD như trình độ năng lực của hội đồng quản trị, của ban điều hành, trình độ của hệ thống nhân viên, sự hoàn hảo của hệ thống thông tin quản lý…

- Khả năng sinh lời (E): đánh giá về khả năng sinh lời của TCTD.

- Khả năng thanh khoản (L): đánh giá khả năng sẵn sàng thanh toán các khoản đến hạn phải trả của TCTD.

- Sự nhạy cảm rủi ro thị trường (S): đánh giá sự nhạy cảm với rủi ro thị trường của TCTD trong hoạt động kinh doanh, nhất là về biến động tỷ giá, biến động về lãi suất, các điều kiện chính trị, xã hội, kinh tế vĩ mô.

Là hệ thống xếp hạng, giám sát tình hình ngân hàng của Mỹ, sau khủng hoảng kinh tế châu Á 1997, Hệ thống đánh giá, xếp hạng CAMELS được Quỹ Tiền tệ Quốc tế và Nhóm Ngân hàng Thế giới khuyến nghị áp dụng ở các nước bị khủng hoảng như một trong các biện pháp để tái thiết khu vực tài chính.

* Đặc điểm

Có thể bạn quan tâm!

Xem toàn bộ 240 trang tài liệu này.

- Hệ thống đánh giá, xếp hạng CAMELS thường được áp dụng nhằm đánh giá độ an toàn, khả năng sinh lời và thanh khoản của ngân hàng. An toàn ở đây được hiểu là khả năng của ngân hàng bù đắp được mọi chi phí và thực hiện được các nghĩa vụ của mình. Tiêu chí an toàn được đánh giá thông qua đánh giá mức độ đủ vốn, chất lượng tín dụng (tài sản có) và chất lượng quản lý. Khả năng sinh lời là việc ngân hàng có thể đạt được một tỷ lệ thu nhập từ số tiền đầu tư của chủ sở hữu hay không. Thanh khoản là khả năng đáp ứng được mọi nhu cầu về vốn theo kế

hoạch hoặc bất thường.

- Mỗi một cấu phần trong mô hình được tính điểm xếp hạng theo mức độ rủi ro khác nhau (từ 1 đến 5 với mức 1 là rất tốt; mức 2 hài lòng với một vài sai phạm không đáng kể; mức 3 được xếp dưới mức hài lòng đi cùng một vài lo ngại; mức 4 đưa ra những lo ngại nghiêm trọng và cần phải được theo dõi đặc biệt; mức 5 là rất nghiêm trọng, và cần phải có những hành động chỉnh đốn tức thời). Đồng thời, với mỗi cấu phần, việc đánh giá đồng thời được xem xét trong mối quan hệ tương hỗ với các cấu phần khác để phản ánh bản chất trạng thái của TCTD ví dụ như không thể có mức xếp hạng chênh lệch quá cao của các cấu phần “Vốn” và “Tài sản” hay “Thu nhập” với “Thanh khoản”…

- Được coi là chuẩn mực khi đánh giá hiệu quả, rủi ro của các ngân hàng nói riêng và các TCTD nói chung, việc xây dựng và triển khai Hệ thống đánh giá, xếp hạng CAMELS tại mỗi quốc gia đều có những đặc trưng riêng nhằm phù hợp với đặc thù kinh tế - xã hội của mình như Kenya là bộ chỉ số CAMEL; Hàn Quốc là CAMEL-R… Hơn nữa, một số quốc gia còn xây dựng những bộ chỉ số giám sát của riêng mình như Nigeria với Bộ chỉ số ổn định hệ thống ngân hàng, Jamaica với Bộ chỉ số ổn định tài chính tổng hợp và gần đây ở Việt Nam, CQTTGSNH cũng đã đưa ra Bộ chỉ số giám sát ngân hàng (BSIs) trên nền tảng bộ chỉ số CAMELS.

Một số nhược điểm của Hệ thống đánh giá, xếp hạng CAMELS

- Không thể hiện nhiều tính dự báo chuyên sâu, chưa đánh giá xếp hạng các loại rủi ro, không phản ánh các yếu tố của kinh tế vĩ mô.

- Việc xây dựng, bổ sung cũng như sử dụng kết quả đánh giá, xếp hạng CAMELS trong công tác đánh giá các TCTD không chỉ đòi hỏi năng lực tổng hợp, phân tích của cán bộ giám sát mà còn yêu cầu phải thường xuyên cập nhật các chính sách, yêu cầu mới cũng như tình hình vận động của thị trường tài chính và nền kinh tế.

b) Bộ chỉ số lành mạnh tài chính (FSIs)

* Khái quát

Nhằm tạo điều kiện thuận lợi cho việc giám sát lĩnh vực tài chính, tăng tính minh bạch và ổn định của hệ thống tài chính, cũng như tăng cường kỷ luật thị trường, IMF đã xây dựng và phổ biến “Bộ chỉ số lành mạnh tài chính” (FSIs). “bộ chỉ số FSIs là các chỉ số đánh giá sự lành mạnh và tình trạng tài chính hiện tại của các tổ chức tài chính trong nền kinh tế cũng như các khách hàng cá nhân và tổ chức của họ. FSIs đóng vai trò quan trọng trong việc đánh giá sự ổn định tài chính. FSIs bao gồm cả các số liệu đánh giá đối với từng TCTD cụ thể và cả số liệu tổng hợp. Đó là các chỉ số được tính toán và sử dụng phổ biến cho việc giám sát an toàn vĩ mô

cũng như đánh giá và phát hiện điểm mạnh, điểm yếu của hệ thống tài chính” (Nguyễn Thị Minh Huệ, 2012).

* Đặc điểm

Theo IMF, bộ chỉ số này bao gồm 40 chỉ số tài chính, trong đó:

- 25 chỉ số phản ánh tình hình tài chính của khu vực tổ chức nhận tiền gửi (12 chỉ số cốt lõi và 13 chỉ số khuyến khích);

- 2 chỉ số phản ánh tình hình tài chính của khu vực tổ chức tài chính khác;

- 5 chỉ số phản ánh tình hình tài chính của khu vực tổ chức phi tài chính;

- 2 chỉ số phản ánh tài chính của khu vực hộ gia đình;

- 2 chỉ số phản ánh tình hình thanh khoản của thị trường;

- 4 chỉ số phản ánh tình hình của thị trường bất động sản.

Đến năm 2013, bộ chỉ số FSIs bao gồm 52 chỉ số tài chính do IMF đã điều chỉnh và bổ sung thêm 12 chỉ số nhằm đáp ứng yêu cầu của các quốc gia đang áp dụng Basel III.

Điểm yếu của bộ chỉ số FSIs (cũng như các bộ chỉ số theo khuyến nghị của các tổ chức quốc tế) là thiếu nhạy cảm (Ranjana, 2000) cũng như chưa thực sự phù hợp với quy định về kế toán, tài chính, các đặc thù riêng của các quốc gia riêng lẻ như Việt Nam. Để khắc phục những điểm yếu này, NHNN đã xây dựng Bộ chỉ số giám sát ngân hàng (BSIs) trên nền tảng bộ chỉ số CAMELS và bộ chỉ số FSIs phục vụ công tác cảnh báo sớm đối với các rủi ro tiềm ẩn.

c) Mô hình Dự báo tài chính (FPM)

* Khái quát

Mô hình Dự báo tài chính (FPM) được phát triển từ năm 2010 (World Bank, 2010) thuộc sở hữu của nhóm Giám sát của Ngân hàng Thế giới. Được kế thừa từ những mô hình trước đó của Joaquin Gutierrez, Alfredo Bello, và Sophie Sirtaine (1982), mô hình được xây dựng nhằm đánh giá/ dự báo tình hình tài chính của TCTD trên cơ sở tổng hợp các tính toán đối với bảng cân đối kế toán, báo cáo kết quả kinh doanh của một TCTD hay hệ thống các TCTD. Phục vụ mục đích hỗ trợ tích hợp dữ liệu, kiểm thử các nguyên tắc/ nguồn dữ liệu giả định, tạo báo cáo kiểm tra, đánh giá rủi ro, kiểm tra sức chịu đựng… mô hình này cho phép các cán bộ giám sát ngân hàng có thể kết hợp 2 phương pháp phân tích, đó là: phương pháp phân tích tài chính và phương pháp phân tích thống kê. Tùy thuộc và yêu cầu nhiệm vụ đặt ra, các cơ quan thanh tra, giám sát các TCTD có thể sử dụng các phương pháp đơn lẻ và kết hợp cả hai phương pháp này trong hoạt động thanh tra, giám sát.

Kết quả của mô hình là thông tin định lượng về các hạng mục của bảng cân đối,

báo cáo kết quả kinh doanh trong một khoảng thời gian định trước, từ đó đưa ra những dự báo về tình hình hoạt động của TCTD tương ứng với những giả định. Mô hình cho phép người dùng chiết xuất ra các chỉ tiêu đánh giá theo CAMEL như CAR, ROA, ROE, NIM, các tỷ lệ phản ánh khả năng thanh khoản, tài sản cũng như các chỉ số đánh giá tình hình hoạt động nhằm hướng tới đánh giá và giám sát trên cơ sở rủi ro.

* Đặc điểm

Mô hình FPM có những đặc điểm sau đây (Sổ tay giám sát ngân hàng, 2017):

- Vận hành trên file Excel: Mô hình dựa trên các công thức toán học cơ bản mà bất kỳ cán bộ giám sát nào cũng có thể tiếp cận và vận hành.

- Tính giản đơn và cơ chế mở: Mô hình cho phép người sử dụng có thể sử dụng các phương pháp giản đơn để dự báo từng dòng trên bảng cân đối và báo cáo kết quả kinh doanh dựa trên “nguyên tắc ngón tay cái” mà không cần thiết phải áp dụng các phân tích kinh tế lượng phức tạp.

- Tính dự báo: Mô hình FPM giúp cán bộ sử dụng có thể đánh giá và dự báo được các chỉ tiêu trong báo cáo tài chính và các chỉ số đánh giá tình hình hoạt động nhằm hướng tới đánh giá và giám sát rủi ro.

- Mô phỏng các hoạt động ngân hàng thực tế: Phương pháp chính của mô hình (bao gồm cơ chế tự cân bằng) cho phép cán bộ giám sát sử dụng mô hình để mô phỏng được các hoạt động ngân hàng và điều chỉnh mô hình phù hợp với đặc điểm hoạt động của ngân hàng mà cán bộ đó trực tiếp giám sát.

- Thuận tiện cho việc xây dựng các kịch bản với các mức độ chi tiết: Mô hình cho phép cán bộ giám sát có thể xây dựng các kịch bản chính sách phục vụ cho các mục đích khác nhau dựa trên phân tích và đánh giá mức độ nhạy một cách đơn giản.

- Thời điểm dự báo linh hoạt với tần suất đa dạng: Mô hình tiến hành dự báo cho nhiều thời điểm khác nhau với các lựa chọn về tần suất (hàng năm, nửa năm, hàng quý, hàng tháng, hàng tuần, hàng ngày).

- Thích ứng với các mức độ chi tiết của thông tin: Trên cơ sở báo cáo tài chính và với các mức độ thông tin đầu vào chi tiết khác nhau, Mô hình có thể chạy trên nền tảng cơ sở dữ liệu phân tách ở mức trung bình cũng như cơ sở dữ liệu tổng hợp.

- Cung cấp các tiêu chuẩn đối với việc phát triển các giả định: Mô hình cho phép cán bộ giám sát thiết lập giả định mặc nhiên (ngầm định) qua số liệu quá khứ (đánh giá và dự báo xu hướng dựa trên kết quả số liệu quá khứ gần nhất) để cán bộ có thể tham khảo và điều chỉnh trong việc phát triển các giả định dự báo.

- Từng ngân hàng và toàn hệ thống: Mô hình có thể tiến hành dự báo độc lập đối với từng ngân hàng (giám sát an toàn vi mô) và toàn bộ hệ thống ngân hàng (giám sát an toàn vĩ mô).

- Cấu trúc thân thiện của dữ liệu đầu vào cũng như kết quả dự báo: Dữ liệu có thể được đưa vào ở định dạng đặc thù cho từng quốc gia và kết quả dự báo được tạo ra trong một định dạng thông thường hoặc quen thuộc tại nhiều quốc gia.

- Tính năng bổ trợ: Mô hình tạo ra chỉ số CAMEL cho phép cán bộ giám sát phân tích và sử dụng kết quả dự báo phục vụ công tác giám sát theo bộ chỉ số CAMEL.

- Phương pháp tiếp cận tích hợp trong đánh giá các loại rủi ro: Mô hình có thể được sử dụng để đánh giá các loại rủi ro như rủi ro tín dụng, lãi suất, thanh khoản, thị trường, hoạt động, và rủi ro tỷ giá một cách tổng hợp, phù hợp với lộ trình chuyển đổi từ giám sát tuân thủ sang giám sát rủi ro.

d) Mô hình đánh giá hiệu quả hoạt động ngân hàng (DEA)

* Khái quát

Năm 1957, Farrell đưa ra ý tưởng áp dụng đường giới hạn khả năng sản xuất (Production Possibility Frontier – PPF) làm tiêu chí đánh giá hiệu quả (tương đối) giữa các công ty trong cùng một ngành; theo đó các công ty đạt đến mức giới hạn đường giới hạn khả năng sản xuất sẽ được coi là hiệu quả (hơn) và các công ty không đạt đến đường giới hạn khả năng sản xuất sẽ bị coi là kém hiệu quả (hơn các công ty kia). Mô hình DEA ra đời từ năm 1978 bởi .Charnes, W.W.Cooper and E.Rhodes áp dụng bài toán tối ưu hóa để xây dựng đường giới hạn khả năng sản xuất dựa trên số liệu đã biết về một nhóm các công ty nhất định (decision making unit – DMU) và tính toán điểm hiệu quả cho các công ty đó, áp dụng và phát triển một cách phổ biến trong phân tích hiệu quả (là khái niệm được sử dụng để tính toán/so sánh đầu ra thu được tương ứng với đầu vào cho trước) trong nhiều lĩnh vực khác nhau: ngân hàng, bảo hiểm, giáo dục, y tế,… (Farrell, M. J, 1957).

Việc đo lường hiệu quả như vậy dựa trên cơ sở của phương pháp phân tích giới hạn, theo đó, các đơn vị ra quyết định (decision making unit – DMU) có hiệu quả cao nhất sẽ xác lập nên một đường giới hạn khả năng sản xuất , và các DMU sẽ được so sánh với đường giới hạn này để xác định xem chúng hoạt động có hiệu quả hay không. Đối với các DMU hiệu quả, vì chúng nằm trên đường giới hạn, nên điểm hiệu quả kỹ thuật (Technical Efficiency score - TE) của chúng bằng 1. Đối với các DMU kém hiệu quả (nằm trong đường giới hạn), điểm hiệu quả của chúng sẽ nhỏ hơn 1.

Hiệu quả (mang tính kỹ thuật) của việc sử dụng yếu tố đầu vào để thu được yếu tố đầu ra được đo lường theo công thức:

Điểm hiệu quả kỹ thuật (TE) = Tổng đầu vào/ Tổng đầu ra

* Đặc điểm

- DEA áp dụng được cả với các biến định tính, do đó nó thường được ứng

dụng để phân tích hiệu quả của các DMU hoạt động trong lĩnh vực xã hội như giáo dục, y tế, bảo hiểm, ngân hàng, chứng khoán, sản xuất kinh doanh…

- Được xây dựng dựa trên các giá trị phản ảnh trạng thái hiện tại của các DMU nên DEA có thể được áp dụng với các mẫu nghiên cứu nhỏ, khác với phương pháp phân tích hồi quy thường yêu cầu cỡ mẫu lớn. Do vậy DEA thường được sử dụng để phân tích chuyên sâu theo khu vực, địa phương chẳng hạn như phân tích hiệu quả của các phòng ban trong một doanh nghiệp, các ngân hàng lớn trên địa bàn,…

- Điểm hiệu quả DEA là hiệu quả tương đối giữa các DMU với nhau và do đó thường được thực hiện kết hợp với phân tích hồi quy trong một mô hình DEA 2 bước hay DEA nhiều bước để làm tăng thêm tính thuyết phục của mô hình.

đ) Mô hình Kiểm tra sức chịu đựng

* Khái quát

Nằm trong Chương trình Đánh giá ổn định tài chính (FSAP) của Quỹ tiền tệ Quốc tế/Ngân hàng Thế giới (IMF/WB) từ năm 2001 được triển khai trên 100 nước trên thế giới (IMF, 2001), mô hình Kiểm tra sức chịu đựng là một mô hình tương đối mới, tập hợp các kỹ thuật và phương pháp để đánh giá khả năng chịu đựng rủi ro hay mức độ tổn thương của các tổ chức tài chính, ngân hàng trước những sự kiện, hoàn cảnh rất bất lợi. Những sự kiện bất lợi thường là những sự kiện có tính chất cực độ, ngoại lệ (còn được gọi là cú sốc) nhưng có khả năng xảy ra, chủ yếu tác động đến lợi nhuận và vốn của ngân hàng cũng như khả năng thanh khoản.

Tùy thuộc vào loại rủi ro, mô hình có các công cụ phù hợp như với Rủi ro tín dụng, Rủi ro thanh khoản và các rủi ro khác… Khi phân loại theo đối tượng sử dụng, chúng ta có cách tiếp cận từ trên xuống (dùng để phân tích khả năng chịu đựng của hệ thống các TCTD/ hệ thống tài chính với những giả định khi các chỉ số tài chính biến động bất thường) thường dành cho cơ quan quản lý; và cách tiếp cận từ dưới lên (dùng để phân tích khả năng chịu đựng của một TCTD khi một số biến số vĩ mô nào đấy biến động bất thường) dành cho các TCTD. Ưu điểm của cách tiếp cận từ trên xuống là dễ thực hiện hơn, do cơ quan quản lý chỉ cần tổng hợp số liệu và áp dụng thống nhất các tham số kịch bản, nên nó có thể cho phép cơ quan quản lý nhìn toàn cảnh hệ thống và so sánh các TCTD với nhau. Tuy vậy, nó lại đánh giá thấp mức độ tập trung của các trạng thái rủi ro ở một hay một nhóm các TCTD nào đấy, cũng như bỏ qua mối tác động, ảnh hưởng qua lại giữa các TCTD.

* Đặc điểm

- Về phạm vi áp dụng, mô hình Kiểm tra sức chịu đựng (Stress Test) có thể áp dụng cho từng ngân hàng đơn lẻ, nhóm đồng hạng cho tới toàn bộ hệ thống các TCTD.

- Dưới góc độ vi mô, mô hình được sử dụng để đánh giá độ bền vững cho mục tiêu quản trị rủi ro của TCTD riêng lẻ.

- Ở góc độ vĩ mô, mô hình có thể phục vụ người điều hành chính sách xác định mức độ nhạy cảm về mặt cấu trúc, rủi ro của toàn bộ hệ thống tài chính có thể dẫn tới sự sụp đổ của cả hệ thống. Do đó, mô hình Kiểm tra sức chịu đựng thường được thực hiện bởi NHTW các nước, hoặc các tổ chức quốc tế như IMF, WB.

- Với các kịch bản Kiểm tra sức chịu đựng ở góc độ vĩ mô. Khi xác định các sự kiện rủi ro từ các yếu tố ngoại sinh (là cú sốc ảnh thưởng đến nền kinh tế), các sự kiện phải đảm bảo đủ lớn và có thể xảy ra. Sau đó, những cú sốc này được sử dụng để xây dựng kịch bản cho các biến vĩ mô bằng cách sử dụng các mô hình kinh tế lượng vĩ mô, và phải đảm bảo bốn đặc điểm cơ bản:

+ Có thể xảy ra: các sự kiện phải thực tế, có xác xuất hợp lý về khả năng thực sự xảy ra.

+ Nhất quán: phải nhất quán với khung định lượng hiện tại.

+ Khả năng thích ứng: các kịch bản được thiết kế riêng cho từng danh mục nhất định.

+ Có thể báo cáo được: các đánh giá có thể cung cấp những thông tin có thể chuyển thành hành động cụ thể.

- Ảnh hưởng của các kịch bản rủi ro đến các điều kiện kinh tế vĩ mô thường được đo lường bằng mô hình kinh tế lượng cấu trúc, phương pháp tự hồi quy véc tơ (VAR) và/hoặc phương pháp tiệm cận thuần túy.

- Không giống như mô hình kinh tế vĩ mô, mô hình vệ tinh rủi ro tín dụng có thể được ước lượng dựa trên dữ liệu của từng TCTD riêng lẻ hay thậm chí của từng khách hàng vay cá nhân. Việc sử dụng kỹ thuật mô hình nào phụ thuộc vào mức độ sẵn có của dữ liệu. Có hai phương pháp tiếp cận thường được sử dụng: Dựa trên chất lượng khoản vay như nợ xấu, dự phòng rủi ro hay tỷ lệ vỡ nợ trong lịch sử…

- Kinh nghiệm quốc tế cho thấy các cơ quan thanh tra giám sát ngân hàng thường yêu cầu các TCTD tiến hành kiểm tra sức chịu đựng định kỳ 6 tháng hoặc 1 năm, nhất là đối với các TCTD có thể gây rủi ro lan truyền.

1.3. KINH NGHIỆM VỀ THANH TRA, GIÁM SÁT TRÊN CƠ SỞ RỦI RO ĐỐI VỚI CÁC TỔ CHỨC TÍN DỤNG CỦA MỘT SỐ QUỐC GIA

1.3.1. Kinh nghiệm thanh tra, giám sát các tổ chức tín dụng tại Hàn Quốc

1.3.1.1. Cơ cấu tổ chức và mối quan hệ giữa các cơ quan chịu trách nhiệm thanh tra, giám sát các tổ chức tín dụng

a) Tổng quan về hệ thống tài chính tại Hàn Quốc:

Hệ thống tài chính ở Hàn Quốc bao gồm các định chế tài chính sau (FSS, 2016):

- Các định chế ngân hàng gồm các NHTM và các ngân hàng đặc thù (là những ngân hàng tài trợ vốn cho một lĩnh vực chuyên biệt của nền kinh tế);

- Các định chế tài chính phi ngân hàng: bao gồm các tổ chức ngân hàng bán buôn, quỹ tiết kiệm ngân hàng, Quỹ tín dụng nhân dân, các công ty tài chính chuyên doanh.

- Các định chế bảo hiểm: Các công ty bảo hiểm nhân thọ, công ty bảo hiểm phi nhân thọ.

- Các công ty chứng khoán: Công ty chứng khoán, công ty tương lai, công ty quản lý quỹ đầu tư tín thác, công ty quản lý tài sản, công ty tư vấn đầu tư.

b) Tổng quan về hệ thống giám sát tài chính và quan hệ giữa các cơ quan/bộ phận giám sát Hàn Quốc:

(1) Giai đoạn trước khủng hoảng 1997-1998

Trước khi Cơ quan giám sát dịch vụ tài chính (Financial Services Supervision

– FSS) thành lập, việc giám sát hệ thống tài chính tại Hàn Quốc do bốn cơ quan riêng biệt:

(i) Cơ quan giám sát ngân hàng trực thuộc NHTW Hàn Quốc (BOK): giám sát, kiểm tra các NHTM và chi nhánh ngân hàng nước ngoài.

(ii) Hội đồng giám sát chứng khoán (SSB) – trực thuộc Bộ Tài chính: giám sát lĩnh vực chứng khoán.

(iii) Hội đồng giám sát bảo hiểm (ISB) – trực thuộc Bộ Tài chính: giám sát lĩnh vực bảo hiểm.

(iv) Cơ quan giám sát các tổ chức tài chính phi ngân hàng (NBA) – trực thuộc Bộ Tài chính: giám sát các tổ chức tài chính phi ngân hàng.

Kể từ cuộc khủng hoảng tài chính châu Á năm 1997, những bất cập về thể chế và hệ thống trong ngành tài chính Hàn Quốc đã bắt đầu lộ diện. Cùng với sự phát triển của thị trường tài chính, dịch vụ tài chính kéo theo việc ranh giới giữa ngân hàng truyền thống và hoạt động phi ngân hàng ngày càng mờ nhạt đòi hỏi cần có sự cải cách về cơ cấu và khuôn khổ pháp lý của hệ thống giám sát tài chính. Theo đó, Chính phủ thành lập Ủy ban giám sát tài chính (Financial Supervisory Commission

– FSC) dưới quyền của Tổng thống vào tháng 01/1997 để tìm ra phương hướng sửa đổi, giám sát tài chính hiệu quả hơn.