Giảm lãi suất từ tối ưu chi phí vận hành

Nâng cao hiệu quả hệ thống xếp hạng tín dụng nội bộ

Bà Nguyễn Thị Xuân, Trưởng ban Pháp luật và Nghiệp vụ, Hiệp hội Ngân hàng (VNBA)

Trong bối cảnh hiện nay, dữ liệu lớn và phân tích nâng cao ngày càng giữ vai trò chủ đạo, trở thành động lực then chốt trong việc xây dựng và tối ưu hóa mô hình xếp hạng tín dụng. Nhằm nâng cao hơn nữa chất lượng và hiệu quả của các mô hình xếp hạng tín dụng nội bộ, nhằm tiết giảm chi phí, để từ đó giảm lãi suất, các tổ chức tín dụng đề xuất các giải pháp sau:

Đối với Ngân hàng Nhà nước, cần xây dựng cơ chế chia sẻ dữ liệu liên ngành. Cụ thể, ban hành quy định và hành lang pháp lý cho phép kết nối, khai thác dữ liệu từ các cơ quan như thuế, bảo hiểm xã hội, viễn thông và các nền tảng giao dịch điện tử, nhằm hỗ trợ các tổ chức tín dụng nâng cao hiệu quả phân tích và đánh giá tín dụng.

Phát triển hạ tầng dữ liệu tập trung và dùng chung: Xây dựng hệ sinh thái dữ liệu tín dụng tập trung, tích hợp thông tin từ CIC và các nguồn dữ liệu liên ngành, giúp các tổ chức tín dụng tiết kiệm chi phí khai thác, nâng cao chất lượng đầu vào cho mô hình xếp hạng tín dụng nội bộ.

Đề nghị Ngân hàng Nhà nước ban hành các hướng dẫn chi tiết đối với Thông tư 14/2025/TT-NHNN để các ngân hàng thực hiện thống nhất với các nội dung; hướng dẫn xây dựng mô hình xếp hạng tín dụng bằng thuật toán Machine Learning thông qua việc bổ sung định nghĩa và phân loại các mô hình mới (mô hình truyền thống logistics, score rule-base với mô hình Machine Learning) để dễ dàng áp dụng các tiêu chí quản trị mô hình; ban hành hướng dẫn định kỳ về việc chọn lọc, bổ sung một số nhân tố rủi ro cụ thể cần có trong mô hình xếp hạng tín dụng nội bộ để phản ánh đầy đủ các thay đổi mà dữ liệu lịch sử chưa thể hiện được; ban hành hướng dẫn chuẩn mực chung về việc thực hiện đánh giá chỉ tiêu định tính trong mô hình xếp hạng tín dụng nội bộ.

Đề xuất CIC triển khai cơ chế trả tin liên tục ngay sau khi nhận được yêu cầu tra cứu từ hệ thống H2H đối với các khách hàng có thông tin trùng khớp (tên và căn cước công dân). Đối với trường hợp sai khác thông tin, đề nghị xử lý và phản hồi trong ngày, việc này sẽ giúp ngân hàng sớm nhận được bản tin phục vụ cho việc đánh giá xếp hạng tín dụng, từ đó, rút ngắn thời gian ra quyết định, góp phần nâng cao năng lực quản trị rủi ro của ngân hàng.

Ngân hàng Nhà nước cần có cơ chế phù hợp cung cấp dữ liệu thông tin CIC về lịch sử hành vi quan hệ tín dụng của khách hàng tại các tổ chức tín dụng nhằm đảm bảo tối ưu chi phí, tính kịp thời, để các ngân hàng tiếp cận thuận lợi, gia tăng chất lượng dữ liệu đầu vào để xây dựng mô hình.

Bãi bỏ hạn mức tín dụng sẽ hỗ trợ việc giảm lãi suất

TS. Nguyễn Tú Anh, Giám đốc Nghiên cứu, Đại học VinUni

Hiện tại, nhiều quốc gia lựa chọn điều hành chính sách tiền tệ theo lãi suất mục tiêu. Ví dụ, Cục Dự trữ liên bang Mỹ (Fed) sử dụng lãi suất mục tiêu làm công cụ chính và điều chỉnh linh hoạt các công cụ nghiệp vụ thị trường mở để duy trì mức lãi suất trong biên độ đề ra.

Nếu Ngân hàng Nhà nước Việt Nam điều hành chính sách tiền tệ theo mục tiêu lãi suất thì hoàn toàn có thể kiểm soát được tỷ giá. Ngược lại, nếu tiếp tục xem mục tiêu ổn định tỷ giá là ưu tiên hàng đầu, khả năng sẽ phát sinh nhiều rủi ro, vì khi đó, Ngân hàng Nhà nước có thể phải cùng lúc theo đuổi hai hoặc ba mục tiêu. Điều này là cực kỳ khó khăn trong thực tiễn điều hành.

Hàng năm, Ngân hàng Nhà nước phân bổ hạn mức tín dụng cho từng ngân hàng. Theo đó, các ngân hàng gần như không cần cạnh tranh với nhau trong cho vay. Ngược lại, những ngân hàng yếu hơn sẽ khó cạnh tranh hơn trên thị trường tự do. Trong khi đó, sự cạnh tranh trong lĩnh vực ngân hàng là điều tích cực đối với nền kinh tế bởi tạo áp lực giảm lãi suất.

Điều này cũng phần nào trả lời cho câu hỏi, tại sao có những thời điểm Ngân hàng Nhà nước bơm lượng lớn thanh khoản ra thị trường, nhưng lãi suất cho vay vẫn không giảm. Lý do là bởi, thị phần đã được phân định sẵn thì việc giảm giá (giảm lãi suất) không có nhiều ý nghĩa. Trong thị trường cạnh tranh thực sự, việc giảm giá nhằm mục tiêu mở rộng thị phần nhưng trong cơ chế phân bổ hạn mức hiện nay đã không tạo động lực để làm điều đó.

Do đó, bãi bỏ hạn mức tín dụng là cần thiết để khơi thông cạnh tranh và nâng cao hiệu quả của thị trường tài chính, mặc dù đây là một thách thức lớn đòi hỏi năng lực điều hành kỹ trị cao, với sự tham gia của các bộ phận chuyên môn sâu và có khả năng theo dõi, phản ứng kịp thời với biến động thị trường.

Ứng dụng công nghệ tiết giảm chi phí vay

Ông Chun Henry Hyunwoo, Tổng giám đốc Công ty NICE Info Việt Nam

Khi môi trường hoạt động chứng kiến những thay đổi căn bản dưới tác động của công nghệ số, từ trí tuệ nhân tạo (AI), dữ liệu lớn (Big Data) đến các giải pháp không tiếp xúc và quá trình chuyển đổi số, ngành tài chính - ngân hàng đang định hình lại cách thức cung cấp dịch vụ, đánh giá tín dụng và quản trị rủi ro.

Trí tuệ nhân tạo đang được ứng dụng ngày càng sâu rộng, không chỉ nhờ sự cải tiến vượt bậc về năng lực tính toán mà còn nhờ khả năng minh bạch và giải thích trong các mô hình ra quyết định. Các cơ quan quản lý đang thúc đẩy AI phát triển theo hướng có trách nhiệm, đặc biệt trong hoạt động đánh giá tín dụng. Trong khi đó, khối doanh nghiệp tận dụng AI để tự động hóa quy trình dự đoán rủi ro, giúp nâng cao độ chính xác và mở rộng khả năng tiếp cận tín dụng cho những nhóm khách hàng phi truyền thống.

Song song đó, dữ liệu lớn trở thành “nhiên liệu” cốt lõi, giúp mở rộng khung đánh giá rủi ro, đặc biệt khi tích hợp các nguồn dữ liệu phi truyền thống như chuỗi cung ứng, thông tin thuế hay các chỉ số ESG. Khả năng thu thập, xử lý và phân tích dữ liệu ở cấp độ cao cho phép các tổ chức tài chính xây dựng mô hình đánh giá phù hợp hơn, chi phí cho vay hợp lý với từng phân khúc khách hàng, bao gồm cả doanh nghiệp vừa và nhỏ (SME) - nhóm đối tượng vốn khó tiếp cận tín dụng truyền thống.

Bên cạnh đó, đại dịch Covid-19 đã trở thành chất xúc tác mạnh mẽ thúc đẩy các dịch vụ không tiếp xúc phát triển. Các tiêu chuẩn mới được xây dựng nhằm xác minh dữ liệu từ xa trong quá trình đánh giá tín dụng doanh nghiệp, cũng như triển khai các quy trình thẩm định và xét duyệt tín dụng không cần tiếp xúc trực tiếp, đặc biệt hữu ích đối với các doanh nghiệp nhỏ hoặc vùng sâu vùng xa.

Cuối cùng, xu hướng chuyển đổi số đóng vai trò bao trùm, khi ngày càng nhiều tổ chức tài chính số hóa toàn bộ quy trình, từ cấp tín dụng đến công bố thông tin, qua các nền tảng ngân hàng số, ngân hàng di động và quản lý dữ liệu theo thời gian thực. Điều này không chỉ nâng cao hiệu quả vận hành, mà còn cải thiện trải nghiệm người dùng, hướng đến hệ sinh thái tài chính linh hoạt, minh bạch và bao trùm hơn.