Tăng cường năng lực quản trị rủi ro với mô hình chấm điểm tín dụng: Hướng đi chiến lược trong kỷ nguyên số hóa

Vai trò chiến lược của chấm điểm tín dụng trong hệ sinh thái tài chính hiện đại

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 TCTD, đặc biệt là các ngân hàng thương mại.

Phát biểu chỉ đạo Tọa đàm, Phó Thống đốc Ngân hàng Nhà nước Phạm Tiến Dũng cho biết, chuyển đổi số không còn là khuyến nghị mà là chỉ đạo nhất quán từ Đảng, Chính phủ. Nghị quyết số 57 của Bộ Chính trị đã xác định rõ chuyển đổi số là động lực đột phá cho phát triển kinh tế - xã hội trong thời kỳ mới. Theo đó, mọi tổ chức, cá nhân, doanh nghiệp – cả khu vực công và tư – đều phải ưu tiên triển khai chuyển đổi số.

Với ngành Ngân hàng, yêu cầu chuyển đổi số không chỉ nhằm thích ứng với xu thế công nghệ, mà còn là giải pháp bắt buộc để tiết giảm chi phí, nâng cao hiệu quả vận hành. Qua đó giảm lãi suất cho vay và tăng khả năng tiếp cận vốn cho người dân, doanh nghiệp.

Để thực hiện được cho vay online, Phó Thống đốc cho rằng, điều kiện tiên quyết là phải chấm điểm tín dụng online, quản trị rủi ro online và xếp hạng doanh nghiệp trực tuyến. Đó là lý do Ngân hàng Nhà nước đã ban hành Thông tư 12/2024/TT-NHNN cho phép cho vay online, dù hiện hạn mức cho vay mới chỉ là 100 triệu đồng. Đến nay, nhiều ngân hàng như VietinBank, MB, Vietcombank,... đã triển khai cho vay online rất thuận lợi nhờ ứng dụng công nghệ.

Từ thực tiễn này, Phó Thống đốc nhấn mạnh: “Đánh giá khách hàng online, quản trị rủi ro online là xu hướng không thể đảo ngược. Ngân hàng nào không ứng dụng công nghệ số, không cập nhật công nghệ tiên tiến thì sẽ đứng ngoài cuộc chơi".

Trước đó, phát biểu khai mạc tại Tọa đàm, TS. Nguyễn Quốc Hùng, Phó Chủ tịch kiêm Tổng Thư ký Hiệp hội Ngân hàng Việt Nam cho biết, nhiều năm qua, các công cụ quản trị rủi ro tín dụng đã có sự phát triển mạnh mẽ, 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.

Theo đó, để đảm bảo an toàn hệ thống và đáp ứng các tiêu chuẩn, thông lệ quốc tế, Ngân hàng Nhà nước Việt Nam 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 ngày 30/6/2024 quy định về phân loại tài sản có trong hoạt động của ngân hàng thương mại, TCTD phi ngân hàng, Thông tư số 14/2025/TT-NHNN ngày 30/6/2025 quy định tỷ lệ vốn đối với ngân hàng thương mại, chi nhánh ngân hàng nước ngoài.

Theo đó, các TCTD phải xây dựng hệ thống xếp hạng, chấm điểm 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 TCTD lớn đã có hệ thống xếp hạng tín dụng nội bộ của chính mình.

Chia sẻ tại Tọa đàm, bà Phạm Thị Thanh Huyền, Chuyên gia cao cấp Quản lý Chương trình cơ sở hạ tầng tài chính Việt Nam và Campuchia, Tổ chức Tài chính quốc tế (IFC)cho biết, trong một chu kỳ tín dụng, điểm số tín dụng và xếp hạng tín dụng không chỉ là công cụ ra quyết định cho bên cho vay, mà còn là giá trị gia tăng cho cả người đi vay và toàn hệ thống tài chính. Điểm tín dụng giúp phản ánh đầy đủ các giai đoạn của quản trị rủi ro tín dụng, đồng thời đơn giản hóa quy trình phê duyệt, thiết kế mức lãi suất và điều khoản phù hợp hơn với từng nhóm khách hàng. Bà Huyền nhấn mạnh: “Người có điểm tín dụng cao sẽ dễ dàng tiếp cận các khoản vay với chi phí thấp hơn và điều kiện linh hoạt hơn”.

Đối với người đi vay, điểm tín dụng tốt là “hộ chiếu tài chính”, tạo điều kiện để họ được tiếp cận các sản phẩm tài chính chất lượng hơn, nâng cao khả năng sở hữu tài sản, đảm bảo an toàn tài chính cá nhân và thúc đẩy lối sống tài chính lành mạnh. Đây là một trong những yếu tố nền tảng giúp tăng khả năng tiếp cận tín dụng toàn dân, hướng tới tài chính toàn diện.

Đồng quan điểm, ông Ankit Khandelwal, Giám đốc Chiến lược và Phát triển Kinh doanh Quốc tế của Tập đoàn FICO cho biết, việc nâng cao chất lượng dữ liệu tín dụng là yếu tố cốt lõi để cải thiện khả năng tiếp cận tín dụng tại Việt Nam. Trong bối cảnh hơn 60% dân số chưa có dữ liệu tín dụng đầy đủ, FICO Score được phát triển dựa trên dữ liệu tiêu dùng thực tế, tích hợp năm nhóm đặc điểm dự đoán chính, cùng các mã lý do chi tiết nhằm tăng tính minh bạch cho người dùng. “Hiện chỉ khoảng 45% đối tượng vay tại Việt Nam có dữ liệu tín dụng thực sự có giá trị. Đây là trở ngại lớn cho việc mở rộng chấm điểm tín dụng và kiểm soát rủi ro hiệu quả”, ông Ankit bày tỏ.

Xây dựng mô hình chấm điểm tín dụng dựa nên nền tảng dữ liệu và công nghệ

Thông tin tại tọa đàm, bà Nguyễn Thị Xuân, Trưởng ban Pháp luật Nghiệp vụ, Hiệp hội Ngân hàng Việt Nam cho biết, từ năm 2021 đến nay các TCTD đẩy mạnh ứng dụng các mô hình học máy và dữ liệu lớn thay vì các mô hình thống kê truyền thống, các mô hình được tinh chỉnh thường xuyên để kịp thời phản ánh những thay đổi về hoạt động sản xuất kinh doanh của khách hàng. Đặc biệt, triển khai Thông tư 14/2025/TT-NHNN, hiện nay một số TCTD đang xây dựng hệ thống xếp hạng tín dụng nội bộ phục vụ mục đích tính vốn, hướng đến việc áp dụng phương pháp xếp hạng nội bộ (IRB – Internal Ratings-Based) theo chuẩn mực quản lý rủi ro Basel III trong tính toán vốn cho rủi ro tín dụng, bao gồm việc xây dựng mô hình xếp hạng tín dụng nội bộ, thu thập và xử lý dữ liệu lịch sử, kiểm định mô hình, và hướng tới tích hợp vào quy trình quản lý rủi ro.

“Đến nay, nhiều TCTD đã có hệ thống xếp hạng tín dụng nội bộ đáp ứng Thông tư 31/2024/TT-NHNN. Một số TCTD cơ bản đáp ứng Thông tư 14/2025/TT-NHNN, tuy nhiên một số TCTD cần được nâng cấp hoặc xây dựng mới để đáp ứng yêu cầu cho việc tính vốn theo phương pháp xếp hạng nội bộ IRB”, bà Nguyễn Thị Xuân chia sẻ.

Từ kinh nghiệm triển khai các mô hình điểm tín dụng tại hơn 40 quốc gia, đặc biệt tại Đông Phi và Đông Nam Á, ông Mike Manaton – Giám đốc Kinh doanh Toàn cầu của Tập đoàn FICO cho biết, mô hình điểm tín dụng của FICO có thể áp dụng linh hoạt tùy theo dữ liệu từng thị trường, trong khi phương pháp khoa học cốt lõi không thay đổi.

“Chúng tôi đang sử dụng AI, dữ liệu nội bộ, để xây dựng thẻ điểm tín dụng tối ưu hơn từ dữ liệu CIC và địa phương tại Việt Nam”, ông Mike Manaton thông tin và nhấn mạnh sự kết hợp giữa công nghệ hiện đại và dữ liệu địa phương để phục vụ các tổ chức tín dụng một cách hiệu quả và phù hợp.

Ông Chun Henry Hyunwoo, Tổng Giám đốc NICE Info Việt Nam khẳng định, các công nghệ như trí tuệ nhân tạo (AI), dữ liệu lớn (Big Data) và giải pháp không tiếp xúc đang tái định hình cách thức cung cấp dịch vụ, đánh giá tín dụng và quản trị rủi ro.

“AI không chỉ giúp tự động hóa quy trình dự đoán rủi ro, mà còn hỗ trợ mở rộng khả năng tiếp cận tín dụng cho các nhóm khách hàng phi truyền thống”, ông Chun Henry Hyunwoo nói.

Bên cạnh đó, dữ liệu lớn trở thành “nhiên liệu” không thể thiếu trong xây dựng khung đánh giá rủi ro toàn diện, đặc biệt khi tích hợp thêm các nguồn dữ liệu phi truyền thống như chuỗi cung ứng, báo cáo thuế, chỉ số ESG. Với các doanh nghiệp nhỏ và vừa – nhóm thường gặp khó khăn trong tiếp cận tín dụng – việc sử dụng dữ liệu thay thế sẽ là chìa khóa quan trọng để mở rộng bao phủ tín dụng.

Đại diện của NICE Info cho biết thêm, tác động của đại dịch COVID-19 như một chất xúc tác cho các giải pháp chấm điểm không tiếp xúc. Việc xác minh dữ liệu từ xa, đánh giá tín dụng trực tuyến và thẩm định không cần tiếp xúc trực tiếp đang dần trở thành tiêu chuẩn mới, đặc biệt hữu ích cho nhóm doanh nghiệp tại vùng sâu, vùng xa.

Nhấn mạnh thêm về vai trò của dữ liệu trong mô hình chấm điểm tín dụng, ông Trương Đức Phú, Trưởng phòng Xếp hạng Tín dụng, CIC thông tin: “Các kết quả chấm điểm của CIC không bị chi phối bởi lợi ích riêng của bất kỳ tổ chức nào và CIC là đơn vị duy nhất tại Việt Nam nắm giữ dữ liệu toàn diện của ngành Ngân hàng. Đây là yếu tố then chốt tạo dựng lòng tin cho các tổ chức tín dụng khi sử dụng sản phẩm của CIC”.

Hướng đến hệ sinh thái tín dụng bền vững

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

Thứ nhất, 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.

Thứ hai, hệ thống xếp hạng tín dụng nội bộ của một số TCTD mới sử dụng các dữ liệu truyền thống, chưa sử dụng các dữ liệu phi truyền thống để xếp hạng khách hàng.

Thứ ba, hiện nay mỗi TCTD 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 TCTD đó, nên có thể với một khách hàng có giao dịch cấp tín dụng tại nhiều TCTD thì kết quả chấm điểm, xếp hạng tín dụng tại mỗi TCTD sẽ khác nhau, không thống nhất...

Thứ tư, 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 TCTD, dẫn đến một khách hàng có thể có nhiều kết quả chấm khác nhau....

Thứ năm, một số TCTD 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 TCTD trong hoạt động cấp tín dụng.

Từ thực tiễn triển khai mô hình xếp hạng tín dụng doanh nghiệp tại ngân hàng, ông Trịnh Văn Duy, Giám đốc Trung tâm Mô hình rủi ro, Khối Quản trị Rủi ro, Ngân hàng TMCP Quân đội (MB) đề xuất CIC nên xây dựng mô hình chấm điểm riêng biệt cho từng phân khúc khách hàng. Đặc biệt, cần tích hợp dữ liệu liên ngành, bao gồm thuế, bảo hiểm xã hội, chứng khoán, hóa đơn điện tử, uy tín thương hiệu, báo cáo thị trường và cả dữ liệu phi tài chính.

Ông Trịnh Văn Duy cũng cho rằng, CIC cần đẩy mạnh hợp tác chia sẻ dữ liệu với các tổ chức tín dụng qua các kênh kết nối hiện đại như API hoặc host-to-host, nhằm nâng cao hiệu quả tra cứu thời gian thực và hỗ trợ ra quyết định tín dụng chính xác hơn.

Từ góc độ pháp lý, ông Hà Hoàng Dũng, Giám đốc Khối Quản trị Rủi ro và Tuân thủ, Ngân hàng TMCP Quốc Tế (VIB) đề xuất sớm ban hành các văn bản hướng dẫn thi hành Luật Bảo vệ Dữ liệu cá nhân. Đồng thời, cần có một tổ chức đầu mối đại diện cho ngành Ngân hàng để tổng hợp nhu cầu và dẫn dắt triển khai các sáng kiến chia sẻ dữ liệu đã khử định danh, phục vụ xây dựng mô hình xếp hạng tín nhiệm nội bộ tại các ngân hàng thương mại.

Phát biểu kết thúc tọa đàm, ông Trần Trung Dũng, Quyền Tổng Giám đốc CIC cho biết: “Các mô hình chấm điểm tín dụng truyền thống thường sử dụng dữ liệu cũ, không được cập nhật thường xuyên, dẫn đến kết quả thiếu chính xác. Đây là điều tôi từng chứng kiến khi còn công tác tại các ngân hàng thương mại”.

Từ đó, ông Trần Trung Dũng ví von mỗi ngân hàng đều có thể đầu tư “bếp tốt” (công nghệ xử lý) nhưng nếu “nguyên liệu” (dữ liệu) không “tươi”, không “sạch” thì kết quả vẫn sai lệch. Chính vì vậy, cần thiết đầu tư hệ thống dữ liệu chung có tính chia sẻ cao giữa các TCTD.

"CIC cũng đang có kế hoạch triển khai từ năm 2026 một hệ thống báo cáo quản trị rủi ro quy mô lớn gồm 160 - 200 báo cáo, tích hợp AI và dữ liệu ngành, giúp các tổ chức tín dụng hoạch định chiến lược và kiểm soát rủi ro một cách bài bản, hiện đại và hiệu quả hơn", ông Trần Trung Dũng chia sẻ.