Phó Thống đốc Ngân hàng Nhà nước Phạm Tiến Dũng tham dự và phát biểu chỉ đạo tại tọa đàm.
Quản trị rủi ro theo công nghệ mới
Phát biểu khai mạc tọa đàm, Tiến sĩ Nguyễn Quốc Hùng, Phó Chủ tịch kiêm Tổng Thư ký Hiệp hội Ngân hàng nhận định, 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, nhất là các ngân hàng thương mại.
Song song với 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.
“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”, Tiến sĩ Nguyễn Quốc Hùng chia sẻ.
Ngân hàng Nhà nước Việt Nam cũng đã ban hành rất nhiều quy định liên quan 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, tổ chức tín dụng 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 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 phạm vi hoạt động. Đến nay, về cơ bản, các các tổ chức tín dụng lớn đã có hệ thống xếp hạng tín dụng nội bộ của chính mình.
Tuy nhiên, Tiến sĩ Nguyễn Quốc Hùng cũng thẳng thắn nhìn nhận, mô hình xếp hạng và chấm điểm tín dụng của các các tổ chức tín dụng hiện nay vẫn còn một số tồn tại: 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.
Hệ thống xếp hạng tín dụng nội bộ của một số các 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.
Cùng với đó, mỗi các tổ chức tín dụng hiện 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 các tổ chức tín dụng đó, nên có thể với một khách hàng có giao dịch cấp tín dụng tại nhiều các tổ chức tín dụng thì kết quả chấm điểm, xếp hạng tín dụng tại mỗi các 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.
Mặt khác, CIC và các công ty thông tin tín dụng 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 kết quả chấm của các các tổ chức tín dụng, dẫn đến một khách hàng có thể có nhiều kết quả chấm khác nhau…
“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. Việc ứng dụng các mô hình xếp hạng tín dụng hiện đại, dựa trên nền tảng công nghệ mới, không chỉ giúp các 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”, Tiến sĩ Nguyễn Quốc Hùng nêu rõ.
Xu thế không thể đảo ngược
Phát biểu chỉ đạo tại tọa đàm, Phó Thống đốc Ngân hàng Nhà nước Việt Nam Phạm Tiến Dũng khẳng định, việc chấm điểm tín dụng, quản trị rủi ro và thẩm định khách hàng trên nền tảng số là xu thế không thể đảo ngược trong hoạt động ngân hàng hiện nay.
Nhấn mạnh vai trò của dữ liệu phi tài chính, Phó Thống đốc cho biết, ở nhiều nước, việc cho vay không còn phụ thuộc hoàn toàn vào lịch sử tín dụng, mà dựa trên dòng tiền thực tế, hành vi chi tiêu, thậm chí là dữ liệu di chuyển, vận động cá nhân. Đây là xu hướng mà Việt Nam hoàn toàn có thể tiếp cận, nếu có hệ thống dữ liệu tốt và cơ chế chia sẻ phù hợp.
Cũng theo Phó Thống đốc, tại Việt Nam, chuyển đổi số không còn là khuyến nghị mà là chỉ đạo nhất quán từ Đảng, Chính phủ. Nghị quyết số 57-NQ/TW 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, ứng dụng công nghệ.
Khẳng định ngành ngân hàng không đứng ngoài xu thế đó, Phó Thống đốc nhấn mạnh, ngân hàng luôn xác định phải ưu tiên chuyển đổi số, tiết giảm chi phí, để từ đó giảm lãi suất, nâng cao năng lực tiếp cận tín dụng qua kênh trực tuyến.
Để thực hiện được cho vay trực tuyến, theo Phó Thống đốc, điều kiện tiên quyết là phải chấm điểm tín dụng trực tuyến, quản trị rủi ro trực tuyến 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 trực tuyến, dù hiện hạn mức cho vay mới chỉ là 100 triệu đồng. Tuy nhiên, đây là vấn đề đang được nghiên cứu để có thể điều chỉnh phù hợp với thực tiễn hơn trong tương lai, nhất là với các trường hợp vay cầm cố sổ tiết kiệm.
Về phía CIC, Phó Thống đốc cũng cho rằng, để hỗ trợ hiệu quả cho quá trình chuyển đổi số, CIC cần thay đổi mạnh mẽ cách tiếp cận, từ đơn vị cung cấp dữ liệu thô sang đơn vị cung cấp sản phẩm tín dụng hoàn chỉnh, giúp tăng hiệu quả và độ tin cậy trong thẩm định tín dụng.
Cuối cùng, với vai trò quản lý Nhà nước, Phó Thống đốc khẳng định, Ngân hàng Nhà nước cam kết sẽ tiếp tục đồng hành với các tổ chức tín dụng trong hành trình số hóa hoạt động tín dụng.
![[Infographic] Chứng khoán ngày 2/7: VN-Index giảm nhẹ 0,86 điểm, thanh khoản thị trường tăng nhẹ](https://cdn.nhandan.vn/images/90ed5cb43defc8094a55aea70c5061a978b74b0b0377f84940293ff71cdfa64b3a778f07fc091e86f3f5a625713e2843b7ae13cda333b1a658a4aa09dbd85477/ttck-0207-2611.jpg.avif)
![[Infographic] Chứng khoán ngày 1/7: VN-Index tăng hơn 7 điểm trong phiên đầu tháng 7, thanh khoản thị trường giảm](https://cdn.nhandan.vn/images/90ed5cb43defc8094a55aea70c5061a9581db2322000f3323e89607885ee20261a2417a0d2b20060f8b1fd599c7e5d2bb7ae13cda333b1a658a4aa09dbd85477/ttck-0107-4806.jpg.avif)
![[Infographic] Chứng khoán ngày 30/6: VN-Index tăng hơn 5 điểm, ở mức 1.860,01 điểm](https://cdn.nhandan.vn/images/90ed5cb43defc8094a55aea70c5061a9086447842ad355e61705a6936b1de1507c10ba76ac773bc6660260c19a97d6c5b7ae13cda333b1a658a4aa09dbd85477/ttck-3006-4194.jpg.avif)
![[Infographic] Chứng khoán ngày 29/6: VN-Index chịu áp lực điều chỉnh khi gặp vùng kháng cự mạnh 1.900 điểm](https://cdn.nhandan.vn/images/90ed5cb43defc8094a55aea70c5061a91b97cf5426570200fc30e1be4e719771092ca0145756ca270e3c1b9c1c374ecbb7ae13cda333b1a658a4aa09dbd85477/ttck-2906-8726.jpg.avif)
![[Infographic] Thị trường tuần 22-26/6: Thị trường có tuần thứ hai liên tiếp phục hồi, VN-Index tăng lên 1.871,91 điểm](https://cdn.nhandan.vn/images/90ed5cb43defc8094a55aea70c5061a9496b44788a069d01524b7d1605e4fab432276a01b3f92f4ea595423e588c97e0724d21c0e1c85375a6192fda7c33938b/screenshot-2026-06-26-195808.jpg.avif)
![[Infographic] Chứng khoán ngày 25/6: Thị trường chịu áp lực điều chỉnh sau 3 phiên tăng điểm liên tiếp](https://cdn.nhandan.vn/images/90ed5cb43defc8094a55aea70c5061a99f6fd93cc69ee254ea1c7975badc96d12e3348bf0e5405c535ec9aa3de9a42edb7ae13cda333b1a658a4aa09dbd85477/ttck-2506-7079.jpg.avif)
