Quyết định tín dụng là gì? Quy trình quyết định tín dụng?

1. Quyết định tín dụng là gì? 

– Các quyết định dựa trên tín dụng vẫn là một quy trình thủ công, chậm chạp một cách đáng kinh ngạc đối với nhiều tổ chức và khách hàng của họ. Các quy trình kinh doanh cũ và công nghệ lạc hậu thường ngăn cản các công ty – chẳng hạn như ngân hàng, hãng viễn thông và các tổ chức chăm sóc sức khỏe – đưa ra các quyết định tín dụng chính xác, kịp thời.

– Ra quyết định tín dụng là tổng thể các quyết định của ban giám đốc một tổ chức liên quan đến quản lý rủi ro Tín dụng (ví dụ: Chấp nhận Rủi ro , Quản lý Danh mục Tín dụng), v.v.

– Phần mềm và công nghệ quyết định tín dụng của chúng tôi được thiết kế để cung cấp thông tin chi tiết nhanh chóng, đáng tin cậy để giúp đẩy nhanh các quyết định tín dụng. Các công cụ và sản phẩm của chúng tôi giúp bạn tăng doanh thu bằng cách tăng độ chính xác và nhanh nhẹn của các quy trình quyết định khách hàng của bạn. Bằng cách hợp lý hóa quy trình tiếp cận khách hàng, các doanh nghiệp có thể định vị tốt hơn để tăng doanh số bán hàng, giảm chi phí và cải thiện sự hài lòng tổng thể của khách hàng.

– Quyết định tín dụng tên tiếng Anh là: ” Credit Decision“

2. Quy trình quyết định tín dụng:

– Các tổ chức nên  thiết lập một khuôn khổ ra quyết định tín dụng rõ ràng và được ghi chép đầy đủ để đưa ra một cấu trúc rõ ràng và hợp lý cho các trách nhiệm ra quyết định tín dụng trong một tổ chức, bao gồm mô tả về thứ bậc của những người ra quyết định tín dụng và sự phân bổ của chúng trong cơ cấu tổ chức và kinh doanh của tổ chức và các dòng báo cáo của chúng.

* Quy trình:

– Thứ nhất, tổ chức cơ cấu: ơ cấu của những người ra quyết định tín dụng phải phù hợp và lồng ghép vào khẩu vị rủi ro tín dụng, các chính sách và giới hạn và phản ánh mô hình kinh doanh của các tổ chức. Việc phân bổ các nhà ra quyết định tín dụng vào cơ cấu tổ chức và kinh doanh phải phản ánh khẩu vị và giới hạn rủi ro tín dụng theo tầng trong một tổ chức và dựa trên các tiêu chí khách quan, bao gồm cả các chỉ số rủi ro.

– Thứ hai, khuôn khổ ra quyết định tín dụng cần trình bày rõ ràng quyền hạn và giới hạn ra quyết định của từng người ra quyết định và của bất kỳ mô hình tự động nào cho mục đích ra quyết định tín dụng, phù hợp với các tiêu chí cho các mô hình đó.

– Thứ ba, quyền hạn: Những quyền hạn và giới hạn này cần tính đến các đặc điểm của danh mục tín dụng, bao gồm các mục tiêu tập trung và đa dạng hóa, liên quan đến ngành nghề kinh doanh, khu vực địa lý, khu vực kinh tế và sản phẩm, cũng như hạn mức tín dụng và mức phơi nhiễm tối đa. Khi có liên quan, các tổ chức nên đặt giới hạn thời gian cho các quyền hạn được ủy quyền hoặc quy mô của các phê duyệt được ủy quyền.

– Khi giao quyền ra quyết định tín dụng, bao gồm cả các giới hạn, cho các thành viên của nhân viên, các tổ chức cần xem xét các đặc điểm cụ thể của các cơ sở tín dụng chịu sự ra quyết định của cá nhân này, bao gồm quy mô và mức độ phức tạp của chúng cũng như các loại và hồ sơ rủi ro của khách hàng vay. Các tổ chức cũng cần đảm bảo rằng những nhân viên này được đào tạo đầy đủ và nắm giữ chuyên môn và thâm niên phù hợp liên quan đến thẩm quyền cụ thể được giao cho họ.

– Khuôn khổ cũng cần chỉ rõ các phương thức làm việc của các ủy ban tín dụng và vai trò của các thành viên của họ, bao gồm, khi có thể, các khía cạnh như thủ tục bỏ phiếu (nhất trí hoặc đa số phiếu đơn giản).

– Nếu các tổ chức trao quyền phủ quyết cụ thể liên quan đến các quyết định tín dụng tích cực cho người đứng đầu chức năng quản lý rủi ro, thì các tổ chức nên xem xét cấp quyền phủ quyết đó cho các nhân viên bổ sung trong chức năng quản lý rủi ro đối với các quyết định tín dụng cụ thể, để đảm bảo rằng quyền phủ quyết đó có thể được thực hiện, nếu thích hợp, ở tất cả các cấp của khuôn khổ ra quyết định tín dụng dưới cơ quan quản lý.

– Các cơ quan phải chỉ rõ phạm vi của các quyền phủ quyết này, các thủ tục báo cáo hoặc kháng nghị, và cách thức cơ quan quản lý sẽ tham gia.

– Những tiến bộ liên tục trong dữ liệu lớn, kỹ thuật số và phân tích đang tạo ra cơ hội mới cho các ngân hàng để cải thiện các mô hình quyết định tín dụng làm nền tảng cho quy trình cho vay của họ. Các mô hình mới, hiệu suất cao cho phép các ngân hàng xác định các thông số cho vay (và vốn) chính xác hơn và do đó nâng cao khả năng phê duyệt các khách hàng đáng tin cậy và từ chối các đề xuất từ ​​những khách hàng không có khả năng tín dụng hoặc không thể trả thêm nợ. Trên thực tế, các ngân hàng (và các công ty fintech) áp dụng các mô hình mới như vậy đã tăng doanh thu, giảm tỷ lệ thất thoát tín dụng và đạt được hiệu quả đáng kể nhờ vào việc xác định chính xác và tự động hơn.

3. Vai trò của quyết định tín dụng:

– Việc sử dụng các mô hình quyết định tín dụng mới trong đại dịch COVID-19 đã cho thấy những lợi ích của chúng. Các mô hình này đã hoạt động tốt, trong khi các mô hình truyền thống gặp khó khăn trong việc xử lý các hoàn cảnh thay đổi của khách hàng, buộc các ngân hàng phải sử dụng các giải pháp Band-Aid (ví dụ: chuyên gia điều chỉnh tỷ lệ mặc định ở cấp phân khúc danh mục đầu tư). Trong bài viết này, chúng tôi chia sẻ bốn phương pháp hay nhất mà chúng tôi đã quan sát được khi thiết kế mới hoặc nâng cấp các mô hình quyết định tín dụng hiện có.

– Hiện nay, nhiều ngân hàng phải vật lộn với việc chuyển đổi sang một mô hình tín dụng tiên tiến hơn. Họ phải đối mặt với những trở ngại đáng kể về năng lực, công nghệ và văn hóa, bao gồm một bộ nguồn dữ liệu hạn chế; động cơ phân tích đơn giản; phụ thuộc nhiều vào các đánh giá chủ quan từ các nhà quản lý quan hệ (RM) và các nhà bảo lãnh phát hành; các mô hình lỗi thời, không linh hoạt đã được vá theo thời gian; và lo ngại về thời gian thực hiện và các đánh giá theo quy định.

– Những thách thức này là có thật và không nên bị hạ thấp. Nhưng lợi ích của việc vượt qua chúng cũng không nên bị coi thường. Các ngân hàng đã nhúng các mô hình quyết định tín dụng hiệu suất cao vào hoạt động cho vay kỹ thuật số của họ đã gặt hái được ba lợi ích chính:

+ Tăng doanh thu: Các mô hình mới đã dẫn đến tăng doanh thu từ 5 đến 15 phần trăm thông qua tỷ lệ chấp nhận cao hơn, chi phí mua lại thấp hơn và trải nghiệm khách hàng tốt hơn. Bằng cách phân biệt rõ hơn giữa khách hàng đáng tin cậy và không đáng tin cậy, các ngân hàng có thể cải thiện tỷ lệ chấp nhận và định giá. Trong khi đó, mô hình phân bổ tín dụng tự động hóa các phần lớn của quy trình đánh giá và loại bỏ các bước tốn nhiều giấy tờ giúp giảm chi phí mua lại và cải thiện trải nghiệm của khách hàng. Điều này cũng dẫn đến việc thực hiện nhanh hơn giúp giảm mức trượt giá điển hình được quan sát với các mốc thời gian dài hơn.

+ Giảm tỷ lệ mất vốn tín dụng: Các công ty đã giảm được từ 20 đến 40% tổn thất tín dụng bằng cách sử dụng các mô hình có thể xác định chính xác hơn khả năng vỡ nợ của khách hàng. Yếu tố đó ảnh hưởng đến mức dự phòng và vốn mà một ngân hàng phải nắm giữ.

+ Tăng hiệu quả.: Việc sử dụng các mô hình mới đã giúp cải thiện hiệu quả từ 20 đến 40%, nhờ sự kết hợp của trích xuất dữ liệu tự động hóa cao hơn, ưu tiên trường hợp (ví dụ: sử dụng xử lý trực tiếp cho các trường hợp rủi ro thấp trong khi phân tích các trường hợp rủi ro cao hơn một cách kỹ lưỡng hơn ), và phát triển mô hình.

– Dựa trên ba lợi ích đó của các mô hình quyết định tín dụng được cải tiến, ngân hàng trung bình có tài sản 50 tỷ euro từ các doanh nghiệp vừa và nhỏ (SME) có thể nhận được lợi nhuận bổ sung từ 100 triệu đến 200 triệu euro. Bên cạnh những lợi ích này, có những mặt trái nghiêm trọng khi các ngân hàng không áp dụng các mô hình tín dụng thế hệ tiếp theo.

– Trước đây, các ngân hàng chỉ cập nhật mô hình từ 5 đến 10 năm một lần. Điều đó là khả thi khi các ngân hàng có thể dựa vào các vị trí đương nhiệm của mình để bảo toàn thị phần và lợi nhuận. Tuy nhiên, chiến lược này ít có khả năng thay đổi hơn đáng kể khi thông tin khách hàng trở nên dân chủ hơn thông qua “ngân hàng mở” và các quy định như PSD2 – và khi các công ty fintech và ngân hàng tấn công phát triển nhanh chóng và tập trung vào cơ sở khách hàng ngày càng hiểu biết về kỹ thuật số.

– Đặc biệt đáng lo ngại là nhiều mô hình quyết định tín dụng ngày nay dựa trên dữ liệu lịch sử hầu như không có giá trị gì, do sự gián đoạn thị trường do đại dịch COVID-19 gây ra. Một số ngân hàng đã áp dụng lớp phủ mô hình có nguồn gốc chủ quan và không đủ chính xác để bảo lãnh phát hành — thường ở cấp độ ngành hoặc cấp địa lý.

– Ví dụ: các lớp phủ như vậy có thể chỉ định khả năng vỡ nợ cao cho lĩnh vực khách sạn ở London mà không phân biệt giữa nhà hàng đã nhanh chóng chuyển đổi sang mô hình đa kênh (giải quyết vấn đề gián đoạn kinh doanh và ngừng hoạt động) và một nhà hàng không. Làm cho vấn đề trở nên cấp bách hơn là làn sóng vỡ nợ kinh doanh đang rình rập khi các chính phủ bắt đầu lấy lại sự hỗ trợ chưa từng có của họ. Các ngân hàng cần nhanh chóng xác định các công ty như vậy.

– Nói cách khác, sử dụng các mô hình quyết định tín dụng mới không chỉ là một cách hiệu quả để tăng lợi nhuận mà còn là một mệnh lệnh cạnh tranh quan trọng trong kinh doanh. Các ngân hàng cần triển khai các mô hình quyết định tín dụng tự động hơn để có thể khai thác các nguồn dữ liệu mới, hiểu hành vi của khách hàng chính xác hơn, mở ra các phân khúc mới và phản ứng nhanh hơn với những thay đổi trong môi trường kinh doanh.

– Điều này sẽ cho phép họ phục vụ khách hàng tốt hơn, phát triển kinh doanh và cạnh tranh với các công ty fintech và các ngân hàng tấn công đang liên tục nâng cao các trò chơi công nghệ của họ và tìm cách giành lấy thị phần.