Luận văn: Thực trạng ứng dụng trí tuệ nhân tạo tại Ngân hàng

Chia sẻ chuyên mục Đề Tài Luận văn: Thực trạng ứng dụng trí tuệ nhân tạo tại Ngân hàng hay nhất năm 2024 cho các bạn học viên ngành đang làm luận văn thạc sĩ tham khảo nhé. Với những bạn chuẩn bị làm bài luận văn tốt nghiệp thì rất khó để có thể tìm hiểu được một đề tài hay, đặc biệt là các bạn học viên đang chuẩn bị bước vào thời gian lựa chọn đề tài làm luận văn thì với đề tài: Thực trạng ứng dụng công nghệ trí tuệ nhân tạo trong hoạt động quản trị rủi ro tín dụng tại Ngân hàng thương mại cổ phần công thương Việt Nam dưới đây chắc chắn sẽ giúp cho các bạn học viên có cái nhìn tổng quan hơn về đề tài sắp đến.

2.1 Tổng quan về ngân hàng TMCP Công Thương Việt Nam

2.1.1. Quá trình hình thành và phát triển

Ngân hàng TMCP Công Thương Việt Nam được thành lập trên cơ sở tách ra từ Ngân hàng Nhà Nước theo nghị định số 53/HĐBT ngày 26/03/1988 của Hội Đồng Bộ Trưởng. Hiện nay, VietinBank là một trong những ngân hàng lớn và dẫn đầu toàn hệ thống tại Việt Nam cả về quy mô lẫn lợi nhuận và đến thời điểm ngày 31/12/2021 với vốn điều lệ đạt 48.058 tỷ đồng. VietinBank đặt Trụ sở chính tại số 108 Trần Hưng Đạo, phường Cửa Nam, quận Hoàn Kiếm, Thành phố Hà Nội với mạng lưới gồm: 155 chi nhánh trải dài trên 63 tỉnh thành phố trên của nước (Miền Bắc có trụ sở chính và 73 chi nhánh; Miền Trung có 29 chi nhánh; Miền Nam có 53 chi nhánh), 07 công ty con, 01 Trung tâm khách hàng phía nam, 02 văn phòng đại diện tại Tp.HCM và Đà Nẵng, 09 đơn vị sự nghiệp (Trung tâm tài trợ thương mại, Trung tâm thẻ, Trung tâm công nghệ thông tin, Trung tâm đào tạo và phát triển nguồn nhân lực và 05 trung tâm quản lý tiền mặt), 958 phòng giao dịch, 02 chi nhánh tại Đức, 01 ngân hàng con tại Lào và 01 văn phòng đại diện tại Myanmar. Ngoài ra, VietinBank còn có quan hệ đối tác với hơn 1.000 ngân hàng đại lý tại hơn 90 quốc gia và vùng lãnh thổ trên thế giới.

VietinBank vẫn luôn ở vị thế là Ngân hàng TMCP hàng đầu tại Việt Nam trong những năm qua khi tích cực triển khai đồng bộ các giải pháp kinh doanh, tái cấu trúc toàn diện hoạt động theo hướng chuyển đổi mạnh mẽ mô hình tăng trưởng, chuyển dịch nhanh cơ cấu thu nhập, triển khai chiến lược lấy khách hàng làm trọng tâm, phương thức cạnh tranh theo hướng chú trọng phát triển giải pháp ngân hàng tài chính hiện đại, nâng cao chất lượng tư vấn để đáp ứng tối đa nhu cầu tài chính của khách hàng.

Sơ đồ 2.1: Cơ cấu tổ chức của VietinBank   Luận văn: Thực trạng ứng dụng trí tuệ nhân tạo tại Ngân hàng.

2.1.3. Kết quả kinh doanh trong giai đoạn từ năm 2016 đến 2021

2.1.3.1. Hoạt động huy động vốn

Bảng 2.1: Quy mô nguồn vốn huy động trong giai đoạn 2016-2021

Đvt: tỷ đồng

(Nguồn: Báo cáo thường niên VietinBank) Luận văn: Thực trạng ứng dụng trí tuệ nhân tạo tại Ngân hàng.

Qua bảng 2.7, Ta thấy rằng nguồn vốn huy động của VietinBank đến thời điểm ngày 31/12/2021 đạt 1.401.001 tỷ đồng. Năm 2020, nguồn vốn huy động của VietinBank đạt 1.226.056 tỷ đồng tăng 90.343 tỷ đồng với tỷ lệ tăng 7,95% so với năm 2019 tổng nguồn vốn là 1.135.713 tỷ đồng. Năm 2018, nguồn vốn huy động của VietinBank đạt 1.051.966 tỷ đồng tăng 139.799 tỷ đồng với tỷ lệ tăng là 15,33% so với năm 2017 là 912.167 tỷ đồng. Quy mô nguồn vốn được cân đối tối ưu với tốc độ tăng trưởng tín dụng, chi phí vốn được tiết giảm mạnh trong bối cảnh ngân hàng chủ động triển khai chính sách ưu đãi. Nguồn vốn từ tổ chức kinh tế, cá nhân đạt gần 1.160.000 tỷ đồng tăng gần 172.000 tỷ đồng với tỷ lệ tăng 17,3% so với năm 2020. Trong đó nguồn vốn huy động không kỳ hạn tăng hơn 20% so với năm 2020. Tỷ trọng huy động vốn không kỳ hạn cuối năm 2021 đạt hơn 20% góp phần tích cực trong việc kiểm soát chi phí vốn của ngân hàng. Ngoài ra, với quy mô nguồn vốn rất lớn mà VietinBank huy động được điều này đã thể hiện rất rõ nét về thương hiệu và uy tín của VietinBank trên thị trường.

Hiện nay, VietinBank cũng đang đẩy mạnh tăng trưởng nguồn vốn đặc biệt là nguồn vốn với chi phí thấp, linh hoạt trong điều hành quy mô nguồn vốn, sử dụng nguồn vốn để đảm bảo các chỉ số an toàn thanh khoản theo quy định của ngân hàng nhà nước; Tăng cường công tác quản lý dòng tiền của khách hàng, thúc đẩy các kênh ngân hàng điện tử, đảnh mạnh các gói sản phẩm ưu đãi, thúc đẩy việc sử dụng tài khoản thanh toán mới; Thu hút và phát triển tập khách hàng thông qua liên kết với các đối tác là các sàn thương mại điện tử, ví điện tử, ứng dụng cho phép mua bán điện tử.

2.1.3.2. Hoạt động tín dụng

VietinBank là ngân hàng TMCP hàng đầu tại Việt Nam, đóng vai trò trụ cột trong cấu trúc tài chính của nền kinh tế, thực hiện cấp tín dụng cho các chủ thể khác nhau với dư nợ như sau:

Biểu đồ 2.1: Dư nợ tín dụng và tốc độ tăng trưởng trong giai đoạn 2016-2021

Dư nợ tín dụng hợp nhất của VietinBank qua Biểu đồ 2.1 tại thời điểm tại thời điểm ngày 31/12/2021 đạt 1.141.454 tỷ đồng tăng 11,09% so với năm 2020; năm 2020 đạt 1.027.542 tỷ đồng tăng 7,8% so với năm 2019; năm 2019 đạt 953.178 tỷ đồng tăng 7,31% so với năm 2018; năm 2017 đạt 937.180 tỷ đồng tăng 15,99% so với năm 2016. Nhìn chung, tốc độ tăng trưởng tín dụng bình quân của VietinBank trong giai đoạn từ năm 2016 đến năm 2021 phù hợp với kế hoạch của Hội đồng quản trị đã đề ra. Trong cơ cấu danh mục tín dụng tiếp tục cải thiện tỷ trọng dư nợ VNĐ, dư nợ bình quân của phân khúc có khả năng sinh lời cao là bán lẻ và khách hàng doanh nghiệp vừa và nhỏ.

2.1.3.3. Hoạt động dịch vụ Luận văn: Thực trạng ứng dụng trí tuệ nhân tạo tại Ngân hàng.

Thu nhập từ hoạt động dịch vụ của VietinBank tăng trưởng liên tục trong giải đoạn từ năm 2016 đến năm 2021.

Thu từ dịch vụ khác có xu hướng giảm tỷ trọng trong giai đoạn từ năm 20162021, năm 2016 thu từ dịch vụ khác đạt giá trị 1.631 tỷ đồng chiếm 48,91% tổng thu nhập từ hoạt động dịch vụ nhưng đến năm 2021 thu từ dịch vụ khác đạt 2.675 tỷ đồng chỉ chiếm 27,94% tổng thu nhập từ hoạt động dịch vụ. Trong đó, năm 2019 thu từ hoạt động dịch vụ khác đạt trị giá 4.473 tỷ đồng gấp 1,67 lần so với năm 2021 chiếm đến 56,7% tổng thu nhập từ hoạt động dịch vụ và là mức tăng cao nhất trong giai đoạn này, đây là năm mà VietinBank thực hiện chiến lược tăng trưởng quy mô gắn liền với hiệu quả, tăng bán chéo sản phẩm dịch vụ, khai thác tối đa nhu cầu của khách hàng, tăng trưởng các mảng: thanh toán quốc tế, bảo lãnh, sản phẩm thẻ,….nhằm phát triển nguồn thu ngoài lãi vay.

2.1.3.4. Kết quả hoạt động kinh doanh

VietinBank cũng tăng tỷ trọng thu ngoài lãi vay bằng việc tăng trưởng các nghiệp vụ khác: huy động vốn, kinh doanh quốc tế, bảo lãnh, bảo hiểm nhân thọ và phi nhân thọ, đại lý nhận ủy thác, dịch vụ tư vấn phát hành trái phiếu doanh nghiệp, chứng khoán.

Bảng 2.2: Kết quả hoạt động kinh doanh trong giai đoạn từ năm 2016-2021 Đvt: tỷ đồng

(Nguồn: Báo cáo thường niên VietinBank) Luận văn: Thực trạng ứng dụng trí tuệ nhân tạo tại Ngân hàng.

Lợi nhuận trước thuế và sau thuế của VietinBank trong giai đoạn từ năm 2016- 2021 có xu hướng tăng, lợi nhuận sau thuế năm 2016 là 6.765 tỷ đồng, năm 2017 là 7.459 tỷ đồng, năm 2018 là  5.416 tỷ đồng, năm 2019 là  9.477 tỷ đồng, năm 2020 là  13.785 tỷ đồng, năm 2021 là 14.215 tỷ đồng. Tuy nhiên, năm 2018 do diễn biến bất lợi của thị trường cùng với việc ngân hàng đang triển khai phương án cơ cấu lại nợ xấu làm tiền đề để đáp ứng các chuẩn mực của Basel II và trong thời gian này đề nghị tăng vốn điều lệ chưa được Chính phủ, Ngân hàng nhà nước phê duyệt nên bắt buộc VietinBank phải giảm quy mô tín dụng, từ đó lợi nhuận giảm sút so với năm 2017.

Trong tất cả các hoạt động kinh doanh thì hoạt động cấp tín dụng vẫn đóng góp phần lớn doanh thu và lợi nhuận cho ngân hàng. Trong giai đoạn từ năm 2016-2021, thu nhập lãi thuần bình quân chiếm hơn 80% lợi nhuận của ngân hàng, đo đó có thể thấy rằng hoạt động tín dụng là nồng cốt của ngân hàng nên tiềm ẩn rất nhiều rủi ro. Vì vậy, hoạt động quản trị rủi ro tín dụng hiệu quả vô cùng cần thiết và cấp bách để đảm bảo lợi nhuận, an toàn vốn cho ngân hàng.

2.2. Thực trạng quản trị rủi ro tín dụng tại VietinBank Luận văn: Thực trạng ứng dụng trí tuệ nhân tạo tại Ngân hàng.

2.2.1. Thực trạng về mô hình quản trị rủi ro tín dụng 

Từ cuối năm 2016, VietinBank đã bắt đầu triển khai dự án hệ thống ngân hàng lỗi (Core Sunshine) để nâng cao năng lực quản trị rủi ro tín dụng của ngân hàng với sự hỗ trợ mạnh mẽ của hệ thống công nghệ thông tin. Bên cạnh đó, VietinBank đang áp dụng mô hình quản trị rủi ro tín dụng phân tán, có nghĩa là với mô hình này thẩm quyền quyết định và quản trị rủi ro cho khoản tín dụng không tập trung hoàn toàn vào trụ sở chính mà được phân quyền quyết định về các chi nhánh. Khi triển khai mô hình quản trị rủi ro phân tán thì công tác thẩm định khách hàng, quản trị rủi ro được chi nhánh chủ động thực hiện, Trụ sở chính chỉ phê duyệt các hồ sơ vượt thẩm quyền quyết định của Chi nhánh hiện theo quy định số 019/2022/QĐ-TGĐ-NHCT9 ngày 10/01/2022. Hạn chế của mô hình này là chưa có sự tách biệt giữa các chức năng:

Kinh doanh, quản trị rủi ro và tác nghiệp.

Mức thẩm quyền phê duyệt cấp tín dụng tối đa cho 01 khách hàng đối với Chi nhánh trong nước theo mô hình xác suất nỡ nợ PD (Probability Of Default) như sau:

Bảng 2.3: Thẩm quyền phê duyệt tín dụng của Chi nhánh

Đơn vị: tỷ đồng

(Nguồn: Tài liệu nội bộ VietinBank)

Các Chi nhánh của VietinBank được thành lập thành 3 bộ phận độc lập hoặc có thể trực thuộc phòng khách hàng doanh nghiệp hoặc phòng khách hàng cá nhân trong hoạt động cấp tín dụng gồm: Bộ phận kinh doanh, bộ phận hỗ trợ kinh doanh, bộ phận thẩm định. Tuy nhiên do giới hạn về nguồn nhân sự cũng như để bộ máy tinh gọn, linh hoạt nên các chi nhánh đã bố trí các bộ phận này chung một phòng hoặc các cán bộ tín dụng ký người đề xuất hồ sơ của chính mình còn cán bộ tín dụng khác cùng phòng/lãnh đạo phòng thì ký với vai trò là người thẩm định, Giám đốc chi nhánh sẽ là người quyết định cho vay. Chính vì vậy, trong hoạt động quản trị rủi ro tín dụng thực chất chưa đúng với nguyên tắc độc lập, khách quan, đảm bảo an toàn vốn. Đối với những khoản cấp tín dụng vượt thẩm quyền của chi nhánh thì quy trình cấp tín dụng được phân công riêng biệt đảm bảo theo đúng nguyên tắc độc lập, khách quan giữa các bộ phận.

Vietinbank triển khai hoạt động quản trị rủi ro tín dụng theo mô hình 03 tuyến bảo vệ như sau:

Tuyến bảo vệ thứ nhất là các đơn vị kinh doanh trực tiếp như chi nhánh, các khối kinh doanh và các đơn vị vận hành khác có trách nhiệm nhận dạng, kiểm soát và giảm thiếu rủi ro tín dụng. Nhận dạng và đo lường rủi ro ở mức độ giao dịch. Thực hiện các quyết định có rủi ro. Quản lý, giám sát mức độ rủi ro tín dụng/chính sách do tuyết thứ nhất xây dựng. Kiểm soát, giám sát triển khai các biện pháp giảm thiểu rủi ro tín dụng. Đảm bảo các quyết định có rủi ro minh bạch, rõ ràng phù hợp với chính sách và văn bản chính sách của VietinBank.

Tuyến bảo vệ thứ hai là khối quản trị rủi ro và khối tuân thủ, khối quản trị rủi ro hoạt động và pháp chế có trách nhiệm xây dựng chính sách quản trị rủi ro, quy định nội bộ quản trị rủi ro, đo lường, giám sát rủi ro và tuân thủ. Xây dựng, giám sát quá trình thực thi chính sách, văn bản chính sách quản trị rủi ro tín dụng, đảm bảo đầy đủ và theo dõi, kiểm soát rủi ro phát sinh và tuân thủ quy định. Xây dựng mô hình đánh giá, đo lường rủi ro, xây dựng, đề xuất các chỉ tiêu và hạn mức kiểm soát rủi ro. Kiểm soát, phòng ngừa đề xuất biện pháp kiểm soát rủi ro, độc lập giám sát quản trị rủi ro ở tuyến bảo vệ thứ nhất.

Tuyến bảo vệ thứ ba là bộ phận kiểm toán nội bộ có trách nhiệm kiểm toán nội bộ về quản trị rủi ro tín dụng. Kiểm tra, rà soát và đánh giá độc lập việc tuân thủ cơ chế, chính sách, quy định nội bộ về quản trị rủi ro tín dụng của Hội đồng quản trị, Tổng giám đốc, tuyến bảo vệ thứ nhất và tuyến bảo vệ thứ hai, bao gồm cả việc xác định các tồn tại, hạn chế và nguyên nhân. Đề xuất kiến nghị các tồn tại, hạn chế về quản trị rủi ro tín dụng.

2.2.2. Thực trạng quản trị rủi ro tín dụng tại VietinBank Luận văn: Thực trạng ứng dụng trí tuệ nhân tạo tại Ngân hàng.

2.2.2.1. Thực trạng trạng nhận diện rủi ro tín dụng

Nhận dạng rủi ro tín dụng là việc xác định rủi ro tín dụng trọng yếu, nguy cơ và nguyên nhân gây ra rủi ro tín dụng. VietinBank xây dựng các phòng ban nhằm phát hiện sớm các rủi ro có thể xảy ra và rủi ro có thể xảy ra xuất phát từ ngân hàng như: lỗi tác nghiệp, nâng giá trị tài sản vượt giá trị thực tế, cấp tín dụng vượt thẩm quyền, không tuân thủ điều kiện cấp tín dụng,… khi đó bộ quản trị rủi ro tín dụng (hiện tại ở Vietinbank là bộ phận hỗ trợ tín dụng chi nhánh và Phòng kiểm tra kiểm soát nội bộ trực thuộc Trụ sở chính) có nhiệm vụ thường xuyên kiểm tra giám sát dựa trên chính sách của ngân hàng, năng lực của các bộ, năng lực điều hành. Đối với rủi ro tín dụng phát sinh từ phía khách hàng như: lập khống hồ sơ tài chính, hoạt động sản xuất kinh doanh suy giảm, tài sản bảo đảm đang tranh chấp, các thành viên công ty tranh giành lợi ích,….do đó ngân hàng cần nhận diện sớm các trường hợp có thể xảy ra để từ đó đưa ra các biện pháp ứng xử phù hợp nhằm đảm bảo an toàn vốn.

Quy trình cấp tín dụng được thực hiện các bước như sau:

• Bước 1 là tìm kiếm và kiếm cận khách hàng khách hàng;
• Bước 2: Tiếp nhận và kiểm tra hồ sơ đề nghị cấp tín dụng;
• Bước 3: Thẩm định;
• Bước 4: Tái thẩm định;
• Bước 5: Phê duyệt/Quyết định cấp tín dụng;
• Bước 6: Thông báo phê duyệt/Quyết định cấp tín dụng;
• Bước 7: Soạn thảo, ký kết hợp đồng cho vay;
• Bước 8: Hoàn thiện thủ tục thế chấp tài sản;
• Bước 9: Bàn giao và rà soát hồ sơ cấp tín dụng;
• Bước 10: Giải ngân theo hợp đồng cho vay, phát hành bảo lãnh, L/C, chiết khấu, bao thanh toán.

VietinBank đã ban hành các văn bản, chính sách và triển khai quy trình cấp, quản lý tín dụng hết sức chặt chẽ, chi tiết và áp dụng mô hình quản trị rủi ro tín dụng dựa trên mô hình phân tán rủi ro. Mô hình này, Chi nhánh sẽ được giao thẩm quyền cấp tín dụng theo từng thời kỳ dựa trên quy mô và các tiêu chuẩn xếp loại Chi nhánh do VietinBank công bố hàng năm, khi đó những khoản vay thuộc thẩm quyền, Chi nhánh có thể chủ động phê duyệt, quản lý và xử lý rủi ro nhanh chóng, linh hoạt, kịp thời.

Mặc dù áp dụng hoạt động quản trị rủi ro theo mô hình phân tán có nhiều ưu điểm nhưng cũng tồn tại điểm hạn chế đó là chất lượng tín dụng phụ thuộc vào đạo đức, năng lực và trình độ chuyên môn của cán bộ, lãnh đạo tại Chi nhánh. Trụ sở chính rất khó kiểm soát, phát hiện kịp thời những rủi ro trọng yếu trong quá trình cấp tín dụng tại chi nhánh do VietinBank là một trong những ngân hàng thương mại đứng đầu toàn hệ thống nên quy mô tín dụng tại các chi nhánh loại 1 khoảng vài chục nghìn tỷ, số lượng khách hàng cá nhân, doanh nghiệp nhiều, đa dạng về ngành nghề lĩnh vực sản xuất kinh doanh. Còn đối với những khoản vay vượt thẩm quyền của chi nhánh khi trình lên Trụ sở chính/phòng phê duyệt thì chủ yếu được tái thẩm dựa trên hồ sơ do chi nhánh cung cấp và tự chịu trách nhiệm nên rủi ro tiềm ẩn do cung cấp thông tin không đầy đủ hoặc cung cấp thông tin đã qua xử lý không đúng với thực tế. Luận văn: Thực trạng ứng dụng trí tuệ nhân tạo tại Ngân hàng.

2.2.2.2. Thực trạng đo lường, đánh giá rủi ro tín dụng  Hệ thống xếp hạng tín dụng nội bộ theo quan điểm chuyên gia

VietinBank đã triển khai và vận hành chương trình phần mềm xếp hạng tín dụng khách hàng trên hệ thống công nghệ thông tin nhằm hỗ trợ quá trình xếp hạng tín dụng khách hàng (VSTAR) từ năm 2008 dựa trên phương pháp chuyên gia với bộ chỉ tiêu bao gồm các cấu phần: Thứ nhất là Bộ chỉ tiêu gốc gồm cấu phần tài chính/định lượng, cấu phần phi tài chính/định tính, hệ  số rủi ro và hệ số tài sản đảm bảo; thứ hai là cấu phần điều chỉnh tự động (nếu có). Năm 2012, Vietinbank đã tích hợp mô hình xuất xuất vợ nợ sử dụng phương pháp thống kê vào hệ thống chấm điểm để đo lường khả năng không trả được nợ của khách hàng doanh nghiệp và khách hàng cá nhân. Bản chất của hệ thống là tập hợp các phương pháp, bộ chỉ tiêu, quy trình, kiểm soát, thu thập dữ liệu, hỗ trợ cho việc đánh giá xuất suất không trả được nợ của khách hàng từ đó giúp đưa ra quyết định cấp tín dụng phù hợp nhằm hạn chế rủi ro xảy ra. Hệ thống xếp hạng tín dụng nội bộ của VietinBank gồm khách hàng doanh nghiệp và khách hàng cá nhân.

Bảng 2.4: Quy trình xếp hạng tín dụng khách hàng tại VietinBank

Xếp hạng nội bộ đối với khách hàng cá nhân

VietinBank đã xây dựng hệ thống xếp hạng tín dụng nội bộ và đánh giá rủi ro tín dụng cho phép kiểm soát được chất lượng tín dụng của khách hàng. Mô hình xếp hạng tín dụng có cá nhân có sự chuyển đổi từ việc đánh giá theo từng sản phẩm tín dụng sang đánh giá theo đối tượng khách hàng, chuyển từ phương pháp chuyên gia thuần túy sang kết hợp phương pháp thống kê.

Hệ thống xếp hạng tín dụng nội bộ của VietinBank phân loại nợ theo phương pháp định tính và định lượng trong 02 cấu phần: Phần tài chính và Phi tài chính.

Phần tài chính: Các chỉ tiêu thu nhập của khách hàng.

Phần phi tài chính: Các yếu tố phi tài chính trong hệ thống xếp hạng tín dụng nội bộ của VietinBank được đánh giá bằng phương pháp định tính và định lượng thông qua các các chỉ tiêu như sau: Thông tin về khách hàng, các thông tin liên quan đến nhân thân/cơ sở kinh doanh, quan hệ với VietinBank và các tổ chức tín dụng khác, khả năng trả nợ/kế hoạch kinh doanh, các chỉ tiêu khác.

Xếp hạng tín dụng nội bộ đối với khách hàng doanh nghiệp

Hệ thống xếp hạng tín dụng nội bộ của VietinBank phân loại nợ theo phương pháp định tính và định lượng trong 02 cấu phần: Phần tài chính và Phi tài chính.

Phần tài chính: Từ dữ liệu báo cáo tài chính năm gần nhất được nhập vào, hệ thống sẽ tự động phân tích, đánh giá dựa trên các nhóm chỉ tiêu về tài chính: chỉ tiêu về khả năng thanh khoản, chỉ tiêu hiệu quả hoạt động, chỉ số về hiệu quả quản lý tài sản, chỉ số về hiệu quả quản lý nợ, chỉ tiêu thu nhập. khả năng sinh lời.

Phần phi tài chính: Các yếu tố phi tài chính trong hệ thống xếp hạng tín dụng nội bộ của VietinBank được đánh giá bằng phương pháp định tính và định lượng thông qua các các chỉ tiêu như sau: Khả năng trả nợ của doanh nghiệp, trình độ quản lý và môi trường nội bộ, quan hệ với ngân hàng, các yếu tố kinh tế xã hội vĩ mô- môi trường kinh doanh ảnh hưởng đến ngành, các nhân tố liên quan đến hoạt động của doanh nghiệp.

Cơ cấu thang điểm của hệ thống xếp hạng thì điểm của phần tài chính chiếm từ 30-40% tổng điểm xếp hạng và phần phí tài chính thì chiếm 60-70% tổng điểm, tổng điểm của hai yếu tố này hệ thống sẽ tự động tính toán và đưa ra hạng của khách hàng với thang điểm xếp hạng tín dụng đối với tổ chức như sau. Luận văn: Thực trạng ứng dụng trí tuệ nhân tạo tại Ngân hàng.

Bảng 2.5: Thang điểm xếp hạng tín dụng

Mô hình đo lường rủi ro tín dụng nội bộ theo phương pháp thống kê

Để hướng đến quản trị rủi ro tín dụng theo Basel II, bên cạnh hệ thống xếp hạng tín dụng nội bộ theo quan điểm chuyên gia đang được tiếp tục sử dụng và cải tiến, Vietinbank phải cải tiến các mô hình đo lường rủi ro tín dụng theo phương pháp thống kê. Luận văn: Thực trạng ứng dụng trí tuệ nhân tạo tại Ngân hàng.

Các mô hình xếp hạng tín dụng nội bộ và các phương pháp xếp hạng khác sau khi được kiểm tra và xác thực độ tin cậy và khả năng dự báo sẽ được sử dụng để ước tính xác suất khách hàng không trả được nợ (Probability of Default, PD), tỷ lệ tổn thất khi khách hàng không trả được nợ (Loss Given Default, LGD) và số dư rủi ro tại thời điểm không trả được nợ (Exposure at Default, EAD) cho mọi giao dịch và số dư rủi ro tín dụng. đây là những công cụ cơ bản hỗ trợ VietinBank ước lượng hiệu quả rủi ro tín dụng từ cấp độ giao dịch cụ thể đến cấp độ danh mục, tính toán nhu cầu vốn cần thiết cho hiatj động tín dụng.

Bảng 2.6: Hạng xác xuất khả năng vỡ nợ (PD)

VietinBank áp dụng triển khai đồng thời hạng PD và hạng CR trong hệ thống xếp hạng nội bộ từ ngày 01/12/2021, trong đó hạng CR được sử dụng để phân loại nợ theo phương pháp định tính theo quy định về phan loại tài sản có, mức trích, phương pháp trích lập dự phòng và việc sử dụng dự phòng để xử lý rủi ro trong hoạt động của VietinBank.

Trên cơ sở rà soát dữ liệu xếp hạng tín dụng đối với khách hàng doanh nghiệp tại 31/05/2022, toàn hệ thống phát sinh 2,122 trường hợp có dấu hiệu cảnh báo xếp hạng tín dụng không đúng/không phù hợp quy định:

Bảng 2.7: Các lỗi phát sinh Luận văn: Thực trạng ứng dụng trí tuệ nhân tạo tại Ngân hàng.

Kết quả xếp hạng tín dụng là điều kiện tiên quyết để ra quyết định cấp tín dụng cho khách hàng và là căn cứ quan trọng xác định phân cấp thẩm quyền cũng như mức cấp tín dụng cho khách hàng.

2.2.2.3. Thực trạng ứng phó rủi ro tín dụng

Hoạt động quản lý khoản vay

VietinBank đã ban hành chính sách quản trị rủi ro thường xuyên đánh giá lại tình trạng khoản vay, tình hình sử dụng xkhoản vay, phân tích hình hình đảm bảo nợ vay và tình hình tài chính của khách hàng, để kiểm tra giám sát rủi ro VietinBank phân các nhi nhánh theo từng khu vực và mỗi khu vực sẽ được phòng kiểm tra giám giám sát tín dụng theo dõi liên tục các khoản tín dụng. Riêng đối với các khoản vay lớn hoặc khi có dấu hiệu bất thường, việc đánh giá lại được thực hiện thường xuyên. Việc đánh giá do bộ phận quan hệ khách hàng và bộ phận hỗ trợ quan hệ khách hàng thực hiện thông qua nhiều nguồn khác nhau như báo cáo tài chính của khách hàng, báo cáo sử dụng vốn vay, theo cam kết, đánh giá các tổ chức tín dụng khác có quan hệ với khách hàng.

Hoạt động mở rộng tín dụng và hiệu quả hoạt động của người đi vay, đặc biệt là những thay đổi trong dòng tiền dự kiến được sử dụng để trả các khoản vay ngân hàng, đòi hỏi khách hàng phải giải trình chi tiết. Kết quả đánh giá sẽ là cơ sở quan trọng để ngân hàng thực hiện các hành động cần thiết nhằm giảm thiểu rủi ro tín dụng liên quan đến khoản vay như điều chỉnh hạn mức tín dụng, thay đổi điều khoản hợp đồng cho vay, chấm dứt hợp đồng tiền vay.

Xây dựng các giới hạn 

Một số hạn mức rủi ro trong tín dụng chỉ đạo toàn hệ thống đã được ngân hàng xây dựng và chỉ đạo trong chỉ tiêu kế hoạch hàng năm, được rà soát hàng quý thông qua các cuộc họp giao ban cụm, như: Tỷ lệ cho vay không cần tài sản đảm bảo; tỷ lệ cho vay trung dài hạn trên tổng dư nợ; Tỷ lệ nợ xấu trên tổng dư nợ và kiểm soát về số tuyệt đối; Lãi suất cho vay đối với nhóm khách hàng là doanh nghiệp nhà nước được điều chỉnh giảm dần. Ngoài ra, ở góc độ quản lý tổng thể, Hội đồng quản trị đã phê duyệt hạn mức cho vay đối với một số ngành, lĩnh vực quan trọng như điện, xi măng, bất động sản và tuân thủ chỉ đạo của Ngân hàng nhà nước kiểm soát dư nợ cho vay đầu tư, kinh doanh chứng khoán.

Các giới hạn rủi ro trong cho vay và đầu tư theo quy định của pháp luật về các tổ chức tín dụng như cho một khách hàng vay không quá 15% vốn tự có; hoặc giới hạn trong các liên doanh; Hạn mức mua sắm tài sản cố định, ngân hàng đã tính toán và tuân thủ trên toàn hệ thống. Hàng quý, Hội sở chính và các chi nhánh nhận được thông báo thay đổi vốn tự có để căn cứ tính hạn mức cho vay khách hàng hoặc trình đề nghị góp vốn liên doanh. Hầu hết các hạn mức rủi ro này được quản lý bởi bộ phận quản lý tuân thủ tại Trụ sở chính của Ngân hàng, vì vậy đây là một lợi thế trong việc tập trung hóa việc tuân thủ các hạn mức rủi ro này. Luận văn: Thực trạng ứng dụng trí tuệ nhân tạo tại Ngân hàng.

Trên cơ sở chỉ đạo của Hội sở, các chi nhánh ngân hàng cũng đưa ra các hạn mức rủi ro tín dụng cho chính chi nhánh mình như: tỷ trọng tín dụng có bảo đảm và không có bảo đảm; giữa nội tệ và ngoại tệ; giữa ngắn hạn và trung hạn và dài hạn; giữa cung cấp tín dụng cho nền kinh tế và cung cấp tín dụng thông qua các trung gian tài chính khác; hạn mức tín dụng tối đa cho một khách hàng và một nhóm khách hàng liên quan… luôn kiểm soát để tránh rủi ro cho vay tập trung vào một khách hàng và một khách hàng nghề nghiệp nhất định.

Xây dựng hạn mức thẩm quyền cấp tín dụng

Tùy theo kết quả xếp hạng của từng chi nhánh, Hội sở sẽ phân cấp ủy quyền quyết định cho từng chi nhánh (trên cơ sở đáp ứng đầy đủ các điều kiện tín dụng khác). Mức ủy quyền của khách hàng là tổ chức kinh tế (trong đó, ủy quyền chi tiết đến hạn mức tín dụng, mức cho vay đối với 1 dự án đầu tư, 1 khoản tín dụng – L/C giám sát, khoản bảo lãnh trong nước); khách hàng là cá nhân (hạn mức tín dụng, hạn mức vay tiêu dùng) và 1 phần bảo lãnh tiền nước ra (đối với một số chi nhánh).

2.2.2.4. Thực trạng kiểm soát rủi ro

Để đảm bảo hoạt động tín dụng tuân thủ các chính sách, quy trình của ngân hàng và trong khuôn khổ chỉ đạo của Hội đồng quản trị, Ban Điều hành, VietinBank đã xây dựng hệ thống kiểm tra, kiểm soát nội bộ. Bộ phận do Tổng Giám đốc phụ trách có chức năng, nhiệm vụ kiểm tra, giám sát việc tuân thủ các yêu cầu về hoạt động tín dụng nhằm kịp thời phát hiện và ngăn chặn các rủi ro phát sinh do vi phạm chính sách, quy trình và giới hạn. Ngoài ra, tại các bộ phận quản lý rủi ro tín dụng cũng như các chi nhánh chủ động kiểm soát rủi ro trước khi cho vay, trong khi cho vay và sau khi cho vay.

Kiểm soát trước khi cho vay bao gồm: Kiểm soát quá trình thiết lập chính sách, thủ tục và quy trình cho vay; kiểm tra quá trình thẩm định hồ sơ vay vốn, kiểm tra viên đối chiếu với các quy định để kiểm tra tính đầy đủ, hợp pháp của hồ sơ vay vốn, kiểm tra tính chính xác của số liệu tính toán và thẩm định hồ sơ tín dụng; Kiểm tra báo cáo cho vay và các tài liệu liên quan để tìm hiểu quan điểm của các bộ tín dụng, ý kiến của trưởng phòng tín dụng, sự chấp thuận và phê duyệt của cấp quản lý đối với trường hợp vượt quá thẩm quyền quyết định.

Kiểm soát trong khi cho vay: Kiểm soát lại hợp đồng tín dụng; Kiểm tra quy trình giải ngân bao gồm đối chiếu xác nhận của khách hàng với dữ liệu tại ngân hàng để phát hiện các trường hợp vay vốn, lập hồ sơ giải ngân khoản vay, kê khai tài sản đảm bảo sai lệch, nhân viên thu nợ, chưa trả lãi cho ngân hàng, điều tra xem khoản vay của khách hàng có được sử dụng cho đúng mục đích và thường xuyên theo dõi khoản vay.

Kiểm soát sau cho vay: Kiểm soát đôn đốc thu nợ, kiểm soát tín dụng nội bộ độc lập, đánh giá lại chính sách tín dụng.

Kiểm soát rủi ro tín dụng bao gồm kiểm soát đơn lẻ (kiểm soát độc lập của ngân hàng). Kiểm soát kép là quá trình kiểm soát có sự tham gia của nhiều tổ chức như Thanh tra Ngân hàng Nhà nước và bộ phận kiểm soát của ngân hàng (bao gồm bộ phận kiểm soát, thanh tra nội bộ và bộ phận quản lý tín dụng). Ngoài ra, cần có sự tham gia của các cơ chế giám sát bên ngoài như cơ quan kiểm toán độc lập, ủy ban giám sát tài chính và đặc biệt là giám sát thị trường, cổ đông, nhà đầu tư riêng.

2.3. Đánh giá thực trạng quản trị rủi ro tín dụng tại VietinBank Luận văn: Thực trạng ứng dụng trí tuệ nhân tạo tại Ngân hàng.

2.3.1. Các mặt đạt được

2.3.1.1. Cơ cấu tổ chức và chính sách

VietinBank đã ban hành những quy định, chính sách về hoạt động quản trị rủi ro tín dụng nhằm hạn chế và kiểm soát rủi ro phát sinh với các nguyên tắc như sau: quy trình phê duyệt và quản lý tín dụng lành mạnh; quy trình nhận diện, đo lường giám sát quản trị rủi ro tín dụng chặt chẽ toàn hệ thống.

Mô hình tổ chức quản lý của VietinBank đã có sự thay đổi rõ rệt trong thời gian qua, ngân hàng đã thành lập những bộ phận quản lý, kiểm tra giám sát chặt chẽ mang tính độc lập, khách quan nhưng đảm bảo tính tuân thủ, chuyên nghiệp. Năm 2018, VietinBank đã ban hành khung quy định nhằm nâng cao năng lực quản trị rủi ro tín dụng trong đó dựa trên mô hình 3 tuyến phòng thủ độc lập với nhau.

Tuyến phòng thủ thứ nhất: Thực hiện chức năng nhận dạng, kiểm soát và giảm thiểu rủi ro. Trong đó, nhiệm vụ là nhận dạng và đo lường rủi ro ở mức độ giao dịch, quản lý giám sát mức độ rủi ro từ các quyết định do tuyến phòng thủ thứ nhất xây dựng, thiết lập hạn mức rủi ro, đảm bảo các quyết định có rủi ro minh bạch, rõ ràng, phù hợp với chính sách quản trị rủi ro

Tuyến phòng thủ thứ hai: Thực hiện chức năng xây dựng chính sách, đo lường, theo dõi thiết lập hạn mức rủi ro. Trong đó, nhiệm vụ chính là thiết lập cơ chế chính sách, mô hình đánh giá và đo lường rủi ro, xây dựng đề xuất các chỉ tiêu và hạn mức về khẩu vị rủi ro, hạn mức rủi ro, kiểm soát, phòng ngừa và đề xuất các biện pháp giảm thiểu rủi ro phát sinh. Lập kịch bản kiểm tra sức chịu đựng trên cơ sở phối hợp với tuyến phòng thủ thứ nhất và lập báo cáo về quản trị rủi ro tín dụng.

Tuyến phòng thủ thứ ba: Thực hiện chức năng kiểm toán nội bộ. Trong đó, nhiệm vụ là kiểm tra đánh giá độc lập về tính tuân thủ cơ chế, chính sách, quy định nội bộ về quản trị rủi ro; rà soát, đánh giá độc lập về tính thích hợp, tuân thủ quy định pháp luật của cơ chế, chính sách, quy định nội bộ về quản trị rủi ro; đề xuất, kiến nghị tuyến phòng thủ thứ nhất và thứ hai để xử lý các tồn tại, hạn chế về quản trị rủi ro. Luận văn: Thực trạng ứng dụng trí tuệ nhân tạo tại Ngân hàng.

VietinBank ngoài ban hành khung quản trị rủi ro tín dụng còn thường xuyên ban hành các quy định nội bộ về hoạt động cấp tín dụng từng thời kỳ phù hợp với diễn biến của thị trường, khẩu vị rủi ro của ngân hàng, định hướng của ngân hàng nhà nước. Do đó, các chính sách và quy trình quản trị rủi ro tín dụng của VietinBank rất chặt chẽ và toàn diện đáp ứng các mục tiêu đã đề ra.

2.3.1.2. Nhận diện và đo lường rủi ro

Nhận nhiệm rủi ro tín dụng đây là bước vô cùng quan trọng trong quy trình cấp tín dụng nên được VietinBank vô cùng chú trọng khi triển khai ở tất cả giai đoạn từ khi tiếp nhận đến khi phê duyệt cấp tín dụng và kiểm tra giám sát sau vay.

Hệ thống xếp hạng tín dụng nội bộ của VietinBank đáp ứng đầu đủ các tiêu chuẩn của ngân hàng nhà nước cũng như những chuẩn mực của quốc tế và hệ thống chấm điểm xếp hàng đối với 3 nhóm khách hàng: Khách hàng thuộc phân khúc bán lẻ, khách hàng doanh nghiệp, định chế tài chính phi tổ chức tín dụng (công ty chứng khoán, công ty bảo hiểm phi nhân thọ, công ty bảo hiểm nhân thọ,…). Kết quả chấm điểm xếp hạng tín dụng nội bộ là căn cứ để đưa ra quyết định cấp tín dụng, phân loại nợ, hỗ trợ định giá khoản tín dụng, đo lường hiệu quả trên cơ sở điều chỉnh rủi ro và hỗ trợ các công tác khác xác định mức độ rủi ro tín dụng của khách hàng.

2.3.2. Hạn chế

2.3.2.1. Cơ cấu tổ chức và chính sách

Mô hình quản lý cấp tín tín dụng của VietinBank hiện là mô hình phân tán nên không còn phù hợp với xu hướng quản trị rủi ro tín dụng hiện đại trong lĩnh vực ngân hàng bên cạnh đó với mô hình này gây ra sự thiếu đồng bộ và gia tăng rủi ro trong hoạt động quản trị rủi ro tín dụng.

 Các bộ phận quản tri rủi ro tín dụng tại chi nhánh chưa có sự độc lập, tách bạch giữ bộ phận kinh doanh, bộ phận thẩm định, bộ phận tác nghiệp theo dõi và xử lý các giao dịch. Hiện tại, các cán bộ tại VietinBank đang phải thực hiện rất nhiều nhiệm vụ khác nhau từ tìm kiếm khách hàng, đề xuất phê duyệt tín dụng, soạn hồ sơ công chứng, thực hiện công chứng thế chấp, nhập kho tài sản, thao tác giải ngân và kiểm tra giám sát sau cho vay. Điều này dẫn đến mất tính khách quan dễ dẫn đến sai phạm.

Nguyên nhân chủ yếu là do VietinBank là ngân hàng với quy mô đứng đầu toàn hệ thống, các văn bản chính sách, cấu trúc quản lý còn phức tạp, đang thực hiện nhiệm vụ do Đảng và Nhà Nước giao phó phải đảm  nên việc chuyển đổi còn diễn ra chậm.

2.3.2.2. Nhận diện và đo lường rủi ro tín dụng Luận văn: Thực trạng ứng dụng trí tuệ nhân tạo tại Ngân hàng.

VietinBank đã xây dựng được hệ thống xếp hạng tín dụng nội bộ hiện đại hàng đầu hiện nay không chỉ áp dụng áp dụng phương pháp chấm điểm theo quan điểm chuyên gia mà còn áp dụng phương pháp chấm điểm theo phương pháp thống kê nhằm xác định xác suất vỡ nợ của khách hàng (PD) theo tiêu chuẩn Basel II, còn có các chỉ về mức độ tổn thất tại thời điểm khách hàng vỡ nợ (LGD), dư nợ tại thời điểm vỡ nợ (EAD). Tháng 12/2021, hệ thống chấm điểm xếp hạng tín dụng nội bộ tích hợp thêm phương pháp thống kê nên còn nhiều hạn chế phát sinh chưa được khắc phục và việc chuẩn hóa dữ liệu phi cấu trúc cũng như cần cải thiện độ chính xác khi triển khai.

VietinBank là một trong những ngân hàng đầu tiên đã áp dụng thành công hệ thống cảnh báo sớm trong hoạt động quản trị rủi ro tín dụng tại Việt Nam và được phát triển qua 4 giai đoạn: Giai đoạn 1 (từ năm 2013): Đây là giai đoạn cán bộ tín dụng (RM) tự xây dựng, sử dụng danh sách dấu hiệu cảnh báo đơn giản theo kinh nghiệm, để xem xét đưa khách hàng vào danh sách cần theo dõi. Trong giai đoạn này, Hoạt động cảnh báo sớm chủ yếu mang tính chất thủ công gây nhiều khó khăn về thời gian, hiệu quả, nguồn nhân sự; Giai đoạn 2 (từ năm 2014 đến 2016): Hệ thống hóa danh sách dấu hiệu cảnh báo theo phương pháp chuyên gia áp dụng cho từng phân đoạn khách hàng (doanh nghiệp, khách hàng bán lẻ); Thiết kế xây dựng mô hình hệ thống cảnh báo sớm rủi ro tín dụng (EWS) theo thẻ điểm cân bằng dựa trên thống kê các dữ liệu lịch sử; Giai đoạn 3 (từ năm 2016 đến 2018): Tích hợp Hệ thống cảnh báo sớm rủi ro tín dụng (EWS) với Hệ thống Corebanking mới và hệ thống kho dữ liệu doanh nghiệp (EDW), tiếp tục hoàn thiện mô hình và bộ chỉ tiêu, cập nhật thêm tính năng theo yêu cầu phát sinh; Giai đoạn 4 (từ 2018 đến nay): Vietinbank việc liên kết với các hệ thống hiện có mà còn đã và đang tích hợp hệ thống cảnh báo sớm rủi ro tín dụng (EWS) với các hệ thống thông tin cảnh báo bên ngoài để có được kết quả cảnh báo chính xác, kịp thời nhất (Trung tâm thông tin tín dụng quốc gia (CIC), Ngân hàng nhà nước, Bộ công an, Tổng cục hải quan, Tổng cục thuế, Các hiệp hội, mạng xã hội, Web, …..), và ứng dụng AI. Tuy nhiên, hệ thống tạo cho cán bộ tín dụng mất nhiều thời gian, công sức để trả lời các câu hỏi khi khách hàng được phân loại là có rủi ro.

2.4. Ứng dụng công nghệ trí tuệ nhân tạo trong hoạt động quản trị rủi ro tín dụng tại VietinBank Luận văn: Thực trạng ứng dụng trí tuệ nhân tạo tại Ngân hàng.

2.4.1. Đề xuất mô hình 

Hệ thống cảnh báo sớm rủi ro tín dụng sẽ tự động hoàn toàn không còn phải thực hiện thao tác thủ công đảm bảo tính độc lập, minh bạch, khách quan; đáp ứng ứng yêu cầu nhanh chóng, hiệu quả, giảm tác nghiệp cho cán bộ tín dụng, cắt giảm chi phí. Tác giả đề xuất xây dựng mô hình trí tuệ nhân tạo dựa trên cây quyết định (DT) để tăng hiệu quả của mô hình và giảm mức sử dụng bộ nhớ.  

2.4.2. Dữ liệu đầu vào

Từ nguồn dữ liệu đầu vào được chiết suất từ hệ thống: VCRM, MIS, Corebanking, Los&Rating, Collateral MGMT, Collection, hệ thống kho dữ liệu doanh nghiệp (EDW), hệ thống chấm điểm nội bộ (Vstar). Dữ liệu tài chính và phi tài chính.

Dữ liệu phi tài chính:

Điều kiện bên ngoài Luận văn: Thực trạng ứng dụng trí tuệ nhân tạo tại Ngân hàng.

Chính sách vĩ mô: các thay đổi về chính sách vĩ mô ảnh hưởng bất lợi đến doanh nghiệp như: chính sách tỷ giá, chính sách thuế xuất nhập khẩu, tiêu chuẩn chất lượng, chính sách phát triển kinh tế của Chính phủ; chính sách/quy định quản lý thị trường của cơ quan chức năng; các rào cản thương mại trong nước và các quốc gia khác…

Biến động ngành: biến động ngành tác động xấu đến hoạt động kinh doanh của doanh nghiệp như nhu cầu thị trường sụt giảm, thị trường đóng băng, diễn biến giá cả tăng giảm bất thường, thời tiết bất lợi, bệnh dịch. Phản ứng của đối tác/cộng đồng: sự phản đối của đối tác đầu ra – đầu vào, chính quyền địa phương/ người dân nơi khách hàng hoạt động khiến khách hàng phải dừng hoạt động/ khó triển khai dự án/ sản phẩm bị tẩy chay. Nhu cầu đối với sản phẩm của doanh nghiệp bị sụt giảm nghiêm trọng. Các đối thủ cạnh tranh của khách hàng có sự phát triển mạnh.

Thông tin xấu từ nhóm khách hàng liên quan/đối tác chính: một trong số các công ty thuộc nhóm khách hàng liên quan hoặc đối tác kinh doanh chính của khách hàng có dấu hiệu: đang phát sinh nợ quá hạn tại VietinBank, đang có nợ xấu tại các tổ chức tín dụng khác, ban quản trị/ban điều hành các công ty này vi phạm pháp luật chết/mất tích, phá sản, giải thể hoặc hoạt động kinh doanh bị chậm, đình trệ hoặc vỡ nợ. Phát sinh sinh các sự cố thiên tai, hỏa hoạn, cháy nổ ảnh hưởng đến hoạt động kinh doanh của khách hàng.

Tư cách khách hàng

Chậm trễ trong việc thanh toán nợ gốc và lãi tại chi nhánh. Vi phạm nghiêm trọng cam kết đã thỏa thuận trong hợp đồng cấp tín dụng. Thiếu sự hợp tác trong việc cung cấp thông tin về tình hình sản xuất kinh doanh, tài chính, thu nhập. Khai báo thông tin không trung thực. Khách hàng không liên lạc được/ liên lạc khó khăn sau nhiều nỗ lực từ các kênh: gọi điện, email, qua người thân. Khách hàng chây ỳ, không hợp tác thực hiện bất kỳ điều kiện nào của vietinBank đưa ra đàm phán. Sử dụng vốn sai mục đích/ đầu tư vào lĩnh vực không phải lĩnh vực truyền thống của khách hàng.

Có dấu hiệu chuyển tiền lòng vòng với các đối tác là khách hàng lâu năm, thân thiết và/hoặc với nhóm khách hàng liên quan. Có sự thay đổi đột ngột về các nhân sự chủ chốt (cổ đông chính, ban điều hành, kế toán trưởng). Chủ Doanh nghiệp/cổ đông chính/thanh viên góp vốn/ban điều hành bỏ trốn hoặc nằm trong vụ án/truy cứu trách nhiệm dân sự, hình sự; Người lãnh đạo doanh nghiệp bị suy giảm chỉ số tín nhiệm, trình độ quản lý kém. Khách hàng không hoàn thành các nghĩa vụ nợ như nợ thuế, nợ lương và bảo hiểm xã hội. Xảy ra nhiều tranh chấp trong nội bộ doanh nghiệp.

Khách hàng thực hiện chia, tách, sáp nhập, hợp nhất, cổ phần hoá, bán khoán, cho thuê. Khách hàng chủ động nộp hoặc bị các chủ thể khác nộp đơn yêu cầu toà án mở thủ tục phá sản, thực hiện việc giải thể. Khách hàng không hợp tác trong việc ký kết các Biên bản kiểm tra/biên bản làm việc với VietinBank. Luận văn: Thực trạng ứng dụng trí tuệ nhân tạo tại Ngân hàng.

Hoạt động sản xuất kinh doanh của khách hàng, nguồn trả nợ: Thị phần sụt giảm, mất quyền phân phối sản phẩm hoặc nguồn cung cấp. Sụt giảm các khách hàng trung thành. Nhiều thông tin không tốt từ khách hàng, các đối tác của doanh nghiệp. Đối tác tiêu thụ hàng hóa, dịch vụ chủ yếu của khách hàng phá sản. Giá cả các nguyên liệu đầu vào gia tăng. Phụ thuộc quá nhiều vào số ít nhà cung cấp nguyên liệu đang gặp khó khăn. Thua lỗ trong một hợp đồng kinh tế lớn. Thay đổi về phạm vi kinh doanh (ngành hàng kinh doanh thế mạnh, truyền thống bị thu hẹp trong khi mở rộng các hoạt động khác ở các lĩnh vực mà doanh nghiệp chưa có kinh nghiệm). Không có những phản ứng kịp thời với sự đi xuống của thị trường hoặc các điều kiện kinh tế. Các bộ chứng từ đượ c chiết khấu gửi đi nhưng không có hồi âm. Bộ chứng từ chiết khấu/hóa đơn có tranh chấp.Các b ộ chứng từ chiết khấu/hóa đơn được bao thanh toán thường xuyên quá hạn thanh toán.

Quan hệ tín dụng

Khách hàng có nợ quá hạn/nợ xấu/nợ bán nợ cho Công ty quản lý tài sản (VAMC) tại tổ chức tín dụng khác.

Tài sản bảo đảm

Tài sản đảm bảo bị phát hiện thông tin sai lệch so với hồ sơ định giá ban đầu (có dấu hiệu lừa đảo), hoặc tài sản đảm bảo nằm trong vụ án, hoặc hồ sơ tài sản đảm bảo bị giả mạo/không đầy đủ/có sai sót. Tài sản đảm bảo thuộc đối tượng quy hoạch.

Tài sản đảm bảo bị di dời/thay đổi địa điểm lắp đặt, mất mát, tổn thất. Có hiện tượng tẩu tán tài sản đảm bảo, tự ý rút hàng. Có tài sản đảm bảo dùng chung với nhóm khách hàng có liên quan/ bên thứ 3 đang có vấn đề tại VietinBank hoặc các Tổ chức tín dụng khác/ hoặc tài sản đảm bảo dùng chung này có khả năng phát sinh tranh chấp giữa VietinBank với các Tổ chức tín dụng khác. Luận văn: Thực trạng ứng dụng trí tuệ nhân tạo tại Ngân hàng.

Có tài sản đảm bảo là thuộc sở hữu của bên thứ ba bảo lãnh. Tuy nhiên các bên thứ ba có hành vi trốn tránh việc xác nhận nghĩa vụ đảm bảo trên các hồ sơ đảm bảo quyền, lợi ích hợp pháp của VietinBank; và/hoặc Bên bảo đảm là tổ chức đang dính tới các vụ việc như phá sản, giải thể, chia tách, sáp nhập, hợp nhất, chuyển đổi, hoặc tạm dừng kinh doanh, hoặc liên quan tới kiện tụng, hoặc Hội đồng quản trị, Ban điều hành dính tới pháp luật. Tài sản đảm bảo có những biến động bất thường khác. Bên có tài sản đảm bảo không đồng ý ký kết Biên bản kiểm tra, đánh giá lại tài sản đảm bảo với VietinBank.

Dữ liệu tài chính

Hạng khách hàng: Hạng tín dụng của khách hàng suy giảm tối thiểu 01 hạng so với kỳ chấm điểm gần nhất.

Tài khoản thanh toán

Không có tiền từ hoạt động sản xuất kinh doanh/thu nhập của khách hàng ghi có tài khoản của khách hàng trong một khoảng thời gian nhất định (tháng/quý). Không có thu nhập tiền lương về tài khoản của khách hàng.

Giá trị Tài sản bảo đảm: Giá trị tài sản bảo đảm sụt giảm không đủ để bảo đảm cho dư nợ.

Tình hình sản xuất kinh doanh

Tình hình tài chính, sản xuất kinh doanh khách hàng có dấu hiệu tiêu cực, như: Các cổ đông/thành viên góp vốn thoái vốn khỏi doanh nghiệp. Các khoản vay nợ tăng mạnh không tương xứng với quy mô hoạt động. Nợ phải trả tăng lên đột biến trong khi nhu cầu sản xuất kinh doanh không có sự thay đổi lớn. Chi phí hoạt động tăng mạnh so với tăng trưởng doanh thu. Tỷ lệ các khoản phải thu khó đòi tăng. Luận văn: Thực trạng ứng dụng trí tuệ nhân tạo tại Ngân hàng.

Hàng tồn kho tăng mạnh trong khi doanh thu không tăng tương ứng (trừ yếu tố mùa vụ), hàng hóa tồn kho kém phẩm chất hoặc nhiều công trình xây dựng cơ bản dở dang kéo dài, không được nghiệm thu thanh toán. Hàng tồn kho: Xuất hiện các lô hàng tồn kho không luân chuyển trong 06 tháng; Hàng tồn kho có biến động lớn về giá trị (tăng/giảm); Hoặc tăng đột biến về số lượng. Khả năng thanh toán nhanh sụt giảm nghiêm trọng. Doanh thu sụt giảm mạnh.Tốc độ tăng chi phí cao hơn nhiều so với tốc độ tăng doanh thu trong trường hợp kế hoạch sản xuất kinh doanh không có sự thay đổi đột biến.Lợi nhuận cao nhưng lưu chuyển tiền thuần từ hoạt động kinh doanh âm/Xuất hiện lỗ từ hoạt động kinh doanh.

Tình hình sức khoẻ và thu nhập: Tình trạng sức khoẻ suy giảm, thu nhập thường xuyên bị suy giảm, chậm thanh toán các khoản phí và công nợ.

Giá thị trường của công ty: giá cổ phiếu trên thị trường của của công ty (đối với công ty niêm yết) sụt giảm mạnh so với các doanh nghiệp khác trong ngành.

Ngoài ra, Các nguồn dữ liệu đầu vào đang được lấy từ hệ thống Core Sunshine, các thông tin cảnh báo từ chương trình Quản lý hoạt động kiểm tra kiểm soát nội bộ và các nguồn thông tin cảnh báo khác. Khi sử dụng các dữ liệu nội bộ thì việc kiểm tra tính chính xác của các số liệu từ nguồn nội bộ là hết sức cần thiết, việc kiểm tra chéo với các nguồn thông tin khác là cần thiết và cần được làm sạch để tránh sai lệch thông tin. Mọi nguồn dữ liệu bất kể từ nguồn nào đều phải được đánh giá, lượng hóa và định nghĩa khi đưa vào sử dụng. Luận văn: Thực trạng ứng dụng trí tuệ nhân tạo tại Ngân hàng.

Hệ thống cảnh báo sớm rủi ro tín dụng được vận hành vận hành trên cơ sở kết hợp phương pháp chuyên gia và phương pháp mô hình thống kê (phương pháp chấm điểm khách hàng theo đó mức độ rủi ro của một khách hàng được dự đoán dựa trên mức độ rủi ro của các khách hàng tín dụng tương tự trong quá khứ) để phân tích các chỉ tiêu thuộc bộ chỉ tiêu cảnh báo sớm và các thông tin thu thập từ kết quả trả lời bảng câu hỏi điều tra nhằm đưa ra danh sách khách hàng thuộc diện cảnh báo rủi ro. Do đó, việc thu thập nguồn dữ liệu đầu vào của hệ thống EWS tại VietinBank còn thực hiện bán tự động, chưa có phương pháp thu thập thông tin đầu vào hiện đại, mang tính cách mạng, đột phá, tiết giảm tác nghiệp của cán bộ tín dụng tại VietinBank để từ đó giúp cho hoạt động cảnh báo sớm rủi ro tín dụng thật sự khách quan, minh bạch, chính xác, giảm chi phí hoạt động, tăng năng suất lao động, tăng thời gian cho đội ngũ bán hàng nhằm tăng doanh thu và lợi nhuận.

2.4.3. Bộ chỉ tiêu cảnh báo sớm

Bộ chỉ tiêu cảnh báo sớm rủi ro tín dụng của các ngân hàng thương mại được chia theo nhóm khách hàng, trong đó bao gồm khách hàng cá nhân và khách hàng doanh nghiệp. Tuy nhiên, VietinBank có đặc thù quy mô tín dụng rất lớn, số lượng khách hàng bán lẻ: cá nhân, hộ gia đình chiếm phần lớn đối tượng cho vay nhưng dư nợ tín dụng lại thấp hơn đáng kể so với dư nợ của khách hàng doanh nghiệp. Trong giai đoạn từ năm 2016- 2021, dư nợ tín dụng bình quân của phân khúc khách hàng bán lẻ chỉ đạt 27,98% còn đối với phân khúc khách hàng doanh nghiệp thì đạt đến 71,94% trên tổng dư nợ cho vay. Do đó hệ thống cảnh báo sớm của VietinBank chủ yếu tập trung vào đối tượng khách hàng doanh nghiệp khi VietinBank đã xây dựng được hệ thống cơ sở hạ tầng công nghệ thông tin quản trị rủi ro tín dụng với quy mô lớn và liên kết chặt chẽ với nhau: VCRM, MIS, Corebanking, Los&Rating, Early Warning System, Collateral MGMT, Collection; các hệ thống này có thể chiết xuất thông tin: địa chỉ, lịch sử giao dịch, tài sản đảm bảo, điểm tín dụng, thông tin từ báo cáo tài chính do khách hàng cung cấp trên hệ thống chấm điểm nội bộ, thông tin dữ liệu của cơ quan thuế từ hệ thống VCRM (hệ thống VCRM của VietinBank có thể chiết suất được dữ liệu thuế: doanh thu, lợi nhuận trước và sau thuế của doanh nghiệp),….đo lường, phân tích và để đưa ra quyết định cấp tín dụng.

Bộ chỉ tiêu cảnh báo sớm rủi ro tín dụng tại VietinBank được chia thành hai nhóm là chỉ tiêu do hệ thống EWS tự động kết xuất và chỉ tiêu cảnh báo do các cán bộ tín dụng điền vào bảng câu hỏi điều tra đây là bảng câu hỏi nhằm điều tra các thông tin của khách hàng và mỗi câu hỏi có các phương án trả lời khác nhau theo các cấp độ rủi ro khác nhau. Kết quả chấm điểm và các mức độ cảnh báo rủi ro được xác định dựa trên việc đánh giá và chấm điểm từng chỉ tiêu. Thang điểm và trọng số của các chỉ tiêu trong bộ chỉ tiêu cảnh báo sớm được tính toán trên cơ sở kết hợp phương pháp chuyên gia và phương pháp toán thống kê, trọng số của chỉ tiêu chính là chỉ số lượng hóa mức độ rủi ro trong mối tương quan với các chỉ tiêu khác trong bộ chỉ tiêu cảnh báo sớm.

Bảng 2.8: Bộ chỉ tiêu cảnh báo sớm được chiết suất từ hệ thống

(Nguồn: Tài liệu nội bộ tại VietinBank) Luận văn: Thực trạng ứng dụng trí tuệ nhân tạo tại Ngân hàng.

Điểm điều tra=∑ Điểm từng chỉ tiêu x Tỷ trọng từng chỉ tiêu Điểm tổng của các chỉ tiêu được xác định như sau:

• Đối với chỉ tiêu Số lần quá hạn dưới 10 ngày trong vòng 06 tháng gần nhất
• Khách hàng có số lần quá hạn dưới 10 ngày ≤ 3 lần: 10 điểm
• Khách hàng có số lần quá hạn dưới 10 ngày từ 4 đến 8 lần: 8 điểm
• Khách hàng có số lần quá hạn dưới 10 ngày ≥ 8 lần: 5 điểm
• Các ngưỡng cảnh báo của hệ thống theo điểm như sau

Bảng 2.9: Ngưỡng cảnh báo sớm rủi ro tín dụng tự động

(Nguồn: Tài liệu nội bộ tại VietinBank)

Danh sách khách hàng được đưa vào diện cảnh báo vàng và đỏ sẽ được hiển thị tại màn hình của hệ thống cảnh báo sớm đối với từng chi nhánh và hệ thống sẽ tự động gửi mail danh sách khách hàng thuộc diện cảnh báo cho lãnh đạo đơn vị để triển khai thực hiện điều tra theo bảng câu hỏi như sau:

Bảng 2.10: Bảng câu hỏi điều tra cảnh báo sớm đối với khách hàng doanh nghiệp

(Nguồn: Tài liệu nội bộ tại VietinBank) Luận văn: Thực trạng ứng dụng trí tuệ nhân tạo tại Ngân hàng.

Tổng điểm câu hỏi điều tra = ∑ điểm từng chỉ tiêu x Tỷ trọng từng chỉ tiêu

Điểm của từng chỉ tiêu được xác định dựa trên câu trả lời của cán bộ tín dụng Đối với chỉ tiêu số 07, nếu có thì 50 điểm còn nếu trả lời không thì đạt 100 điểm Các ngưỡng cảnh báo của hệ thống theo điểm như sau:

Bảng 2.11: Ngưỡng cảnh báo sớm rủi ro tín dụng tự động

Nguồn: Tài liệu nội bộ VietinBank

Nếu khách hàng có phát sinh thuộc chỉ tiêu số 19 và 27 thì hệ thống sẽ tự động phận loại khoản tín dụng của khách hàng sang luồng đỏ mà không lệ thuộc vào điểm điều tra. Luận văn: Thực trạng ứng dụng trí tuệ nhân tạo tại Ngân hàng.

Bảng 2.12: Hệ thống ma trận phân luồng khách hàng tại VietinBank

Hệ thống cảnh báo sớm rủi ro tín dụng của VietinBank hoạt động trên nguyên tắc bán tự động nghĩa là hệ thống sẽ tự động xử lý dữ liệu và lập danh sách khách hàng cần điều tra, bảng câu hỏi điều tra gửi về Chi nhánh; sau đó Cán bộ tín dụng tại Chi nhánh sẽ thu nhập các thông tin của khách hàng và trả lời bảng câu hỏi điều tra tương ứng với từng phân khúc khách hàng trên hệ thống, cung cấp các tài liệu chứng minh để trả lời bảng câu hỏi điều tra. Khi đó, hai nguồn thông tin tự động và thủ công sẽ kết hợp với nhau ra điểm cảnh báo và dựa trên ma trận cảnh báo sớm rủi ro tín dụng để phân luồng khách hàng từ đó sẽ có biện pháp ứng xử phù hợp.

Có thể thấy rằng, hệ thống cảnh báo sớm rủi ro tín dụng tại VietinBank đã được chuẩn hóa từ nguồn dữ liệu đầu vào cho đến các chỉ tiêu khi áp dụng mô hình định lượng, từ đó làm cho việc sử dụng hệ thống dễ thực hiện, đơn giản, trực quan, nâng cao chất lượng cảnh báo sớm rủi ro tín dụng một cách khách quan, góp phần nâng cao năng lực quản trị rủi ro tín dụng tại VietinBank.

2.4.4. Thực trạng về biện pháp ứng xử Luận văn: Thực trạng ứng dụng trí tuệ nhân tạo tại Ngân hàng.

Các biện pháp ứng xử khi khách hàng được phân luồng cảnh báo rủi ro tín dụng

• Chuyển thu hồi nợ trước hạn

Chuyển thu hồi nợ trước hạn đây là biện pháp nghiệp vụ mà VietinBank áp dụng buộc khách hàng tất toán 1 phần hoặc toàn bộ dư nợ hiện hữu tại ngân hàng, do khách hàng đã vi phạm các điều khoản theo hợp đồng tín dụng đã ký kết. Khi áp dụng hình thức này đồng nghĩa với việc ngân hàng dừng giải ngân, tiến hành các thủ tục để thu hồi nợ trước hạn. Ngân hàng thực hiện việc kiểm tra hoạt động sản xuất kinh doanh của khách hàng, nguồn trả nợ, dòng tiền về tài khoản thanh toán, đánh giá lại phương án kinh doanh, sử dụng vốn vay có đúng mục đích như thỏa thuận đã ký kết. Hoạt động chủ yếu trong trường hợp này là yêu cầu khách hàng đưa ra các giải pháp để thu hồi nợ trước khi khả năng tài chính bị suy giảm hoặc đưa ra các giải pháp xử lý khi khách hàng không trả được nợ.

Trường hợp khách hàng có phát sinh nợ nhóm 2 tại bất kỳ tổ chức tín dụng khác (bao gồm cả lỗi tác nghiệp phát sinh tại ngân hàng đó) thì hệ thống cảnh báo sớm sẽ phân luồng khách hàng sang luồng vàng, đồng thời chuyển nợ nhóm 2 trên hệ thống Corebanking theo nợ nhóm theo CIC. Trong trường hợp này, Chi nhánh quản lý khách hàng sẽ tiến hành ngưng tất cả các chương trình ưu đãi lãi suất cho khách hàng và áp dụng sàn lãi suất cho vay, dừng tất cả các món giải ngân phát sinh, mời khách hàng lên làm việc để tiến hành thu hồi nợ trước hạn. Sau khi khách hàng được chuyển nhóm nợ trên CIC về nợ nhóm 1 thì VietinBank sẽ có 30 ngày để thử thách khách hàng, nếu khách hàng thõa các điều kiện cấp tín dụng thì các chương trình ưu đãi vẫn tiếp tục đối với các khoản giải ngân mới.

• Giữ nguyên giới hạn tín dụng đã cấp và sau đó đánh giá lại.

Trong trường hợp này VietinBank sẽ không phê duyệt tăng thêm giới hạn tín dụng theo yêu cầu của khách hàng mà sẽ giữ nguyên giới hạn tín dụng đã phê duyệt hoặc giữ nguyên dư nợ hiện hữu đã giải ngân. Nếu khách hàng có nhu cầu nhận nợ trong giới hạn tín dụng thì vẫn giải ngân bình thường. Nếu khách hàng hết thời hạn tái cấp giới hạn tín dụng hoặc đã tất toán toàn bộ dư nợ thì đơn vị kinh doanh vẫn tiến hành thẩm định và quyết định cấp tín dụng như các khoản vay thông thường. Đến thời hạn hệ thống cảnh báo sớm nếu khách hàng vẫn thuộc phân luồng cảnh báo rủi ro tín dụng thì cần phải đánh giá và đưa ra các biện pháp ứng xử phù hợp.

• Cơ cấu nợ

Đây là trường hợp mà khách hàng gặp khó khăn tạm thời về khả năng tài chính nên không thể thanh toán gốc lãi đúng hạn, nhưng ngân hàng đánh giá phương án kinh doanh của khách hàng hiệu quả, sau khi được điều chỉnh kỳ hạn trả nợ hoặc gia hạn nợ thì khách hàng có thể thanh toán gốc lãi đầy đủ và đúng hạn cho ngân hàng.

• Các biện pháp ứng xử khác: Luận văn: Thực trạng ứng dụng trí tuệ nhân tạo tại Ngân hàng.

 Rà soát, hoàn hiện hồ sơ, thủ tục pháp lý: Rà soát hoàn thiện hồ sơ khách hàng (trường hợp cần thiết phối hợp với phòng pháp chế để hoàn thiện các thủ tục pháp lý). Yêu cầu khách hàng bổ sung tài sản bảo đảm hoặc rút giảm  dư nợ tương ứng để tăng cường dư nợ có đảm bảo. Yêu cầu khách hàng dùng tài sản khác để thế chấp, cầm cố cho ngân hàng, thay thế tài sản bảo đảm hiện đang thế chấp. Cho vay duy trì hoạt động: Cho vay để khách hàng khắc phục khó khăn có nguồn thu trả nợ với điều kiện doanh số cho vay nhỏ hơn doanh số thu nợ. Chuyển nhóm nợ: Trường hợp không xem xét cơ cấu nợ, có thể xem xét chuyển nhóm nợ phù hợp. Xử lý tài sản bảo đảm: Trường hợp khách hàng vi phạm cam kết trong hợp đồng hoặc bên bảo đảm vi phạm cam kết trong hợp đồng, có thể xử lý tài sản bảo đảm

2.4.5. Những mặt đạt được, hạn chế và nguyên nhân

2.4.5.1. Những kết quả đạt được

Trong công tác nhận diện và đo lường rủi ro tín dụng Vietinbank đã xây dựng nên 10 chỉ tiêu cảnh báo sớm được chiết suất từ hệ thống cảnh báo sớm rủi ro tín dụng. Đồng thời, Hệ thống được xây dựng trên nền tảng cơ sở hạ tầng công nghệ thông tin tiên tiến, mạnh mẽ, được đầu tư hoàn chỉnh, nguồn nhân sự chất lượng cao, nguồn dữ liệu đa dạng khi tích hợp thông tin khách hàng từ nhiều nguồn khác nhau đến từ ba hệ thống: hệ thống kho dữ liệu doanh nghiệp (EDW), hệ thống xếp hạng tín dụng nội bộ (Vstar), hệ thống quản trị rủi ro tín dụng. Do có sự kết hợp đồng bộ từ các nguồn dữ liệu khác nhau nên hệ thống cảnh báo sớm sẽ phát họa một bức tranh tổng thể, thể hiện đầy đủ thông tin của khách hàng: tình trạng pháp lý, độ tuổi, giới tính, cơ cấu nhân sự, địa điểm kinh doanh, tình hình hoạt động sản xuất kinh doanh, báo cáo tài chính, tài sản đảm bảo, lịch sử tín dụng,…..Từ đó, hệ thống sẽ đưa ra các cảnh báo kịp thời để hạn chế rủi ro tín dụng. Hệ thống cảnh báo sớm rủi ro tín dụng có thể được sửa đổi, nâng cấp và cải tiến tham số thông qua mô hình thống kê nhằm xây dựng hệ thống EWS hiệu quả, hiện đại, đáp ứng quy trình cảnh báo sớm và các biện pháp ứng xử phù hợp.

Khi VietinBank sử dụng thuật toán LightGBM dựa trên mô hình cây quyết định mã nguồn mở của Tập đoàn Microsoft và có nhiều ưu điểm về tốc độ đào tạo nhanh và hiệu quả cao; tốn ít bộ nhớ; độ chính xác cao; hỗ trợ học tập song song, học phân tán và Graphics Processing Unit (GPU); có khả năng xử lý dữ liệu quy mô lớn nhằm giải phóng sức lao động, tăng năng suất, cắt giảm chi phí và tăng lợi nhuận cho ngân hàng. Luận văn: Thực trạng ứng dụng trí tuệ nhân tạo tại Ngân hàng.

2.4.5.2. Những hạn chế

Hoạt động quản lý rủi ro tín dụng của các ngân hàng hiện nay đang dần thay đổi bởi làn sóng kỹ thuật số, đặc biệt ngân hàng có nguồn dữ liệu về khách hàng rất lớn và khả năng ứng dụng công nghệ như trí tuệ nhân tạo với các thuật toán ML, DL, NLP góp phần làm tăng chất lượng và hiệu quả trong hoạt động quản trị rủi ro tín dụng. Bên cạnh những thay đổi tích cực thì công nghệ AI cũng làm tăng khả năng xuất hiện những rủi ro mới, theo phỏng vấn các người quản lý tại VietinBank thì cho rằng có 06 rủi ro bao gồm:

Thứ nhất, quyền riêng tư: Dữ liệu được xem là mạch máu của bất kỳ mô hình AI nào. Luật về quyền riêng tư trên khắp thế giới quy định cách các công ty có thể và không được sử dụng dữ liệu, trong khi kỳ vọng của người tiêu dùng đặt ra các tiêu chí tạo thành chuẩn mực nhất định. Việc vi phạm các luật và chuẩn mực này có thể dẫn đến trách nhiệm pháp lý đáng kể, cũng như gây tổn hại cho người tiêu dùng. Khi người tiêu dùng đánh mất lòng tin, ngay cả khi việc sử dụng dữ liệu là hợp pháp về mặt kỹ thuật, cũng có thể dẫn đến rủi ro danh tiếng và giảm lòng trung thành của khách hàng.

Thứ hai, bảo mật: Các mô hình AI mới có những lỗ hổng phức tạp, đang phát triển tạo ra những rủi ro vừa mới lạ vừa quen thuộc. Các lỗ hổng như trích xuất mô hình và nhiễm độc dữ liệu (trong đó dữ liệu “xấu” được đưa vào tập huấn luyện, ảnh hưởng đến đầu ra của mô hình) có thể đặt ra những thách thức mới đối với các phương pháp bảo mật lâu đời. Trong nhiều trường hợp, các khuôn khổ pháp lý hiện hành bắt buộc các tiêu chuẩn bảo mật tối thiểu phải đáp ứng.

Thứ ba, sự thiên vị: Có thể dễ dàng vô tình mã hóa sai lệch trong các mô hình AI hoặc đưa ra thiên vị ẩn trong việc cung cấp dữ liệu vào mô hình. Sự thiên vị có khả năng hoặc thực sự gây hại cho các lớp và nhóm cụ thể có thể khiến ngân hàng gặp rủi ro và trách nhiệm công bằng. Luận văn: Thực trạng ứng dụng trí tuệ nhân tạo tại Ngân hàng.

Thứ tư, tính minh bạch và khả năng diễn giải: Sự thiếu minh bạch về cách một mô hình được phát triển (chẳng hạn như cách kết hợp các tập dữ liệu đưa vào một mô hình) hoặc không có khả năng giải thích làm thế nào một mô hình đạt được một kết quả cụ thể có thể dẫn đến các vấn đề, đặc biệt là có khả năng gây ra lỗi. nhiệm vụ pháp lý. Ví dụ: nếu một người tiêu dùng bắt đầu một cuộc điều tra về cách dữ liệu của họ đã được sử dụng, tổ chức sử dụng dữ liệu sẽ cần biết dữ liệu đã được cung cấp theo mô hình nào.Về mặt con người, các mô hình lớn hơn và phức tạp hơn khiến người ta khó giải thích tại sao lại đạt được một quyết định nhất định (và thậm chí còn khó hơn khi đạt được quyết định đó trong thời gian thực)

Thứ năm, an toàn và hiệu suất: Các ứng dụng AI, nếu không được triển khai và thử nghiệm đúng cách, có thể gặp phải các vấn đề về hiệu suất và vi phạm các quy định theo hợp đồng. Giả sử một mô hình được sử dụng đảm bảo cập nhật kịp trong hoạt động cảnh báo sớm rủi ro tín dụng để xác định khả năng vỡ nợ của khách hàng và sự thất bại của mô hình này có thể dẫn đến ngân hàng không áp dụng các biện pháp ứng xử kịp thời đảm bảo an toàn vốn; Công nghệ AI trong hoạt động phát hành bảo lãnh, nếu mô hình không tốt sẽ dẫn đến các điều khoản của hợp đồng thiếu tính chặt chẽ, đầy đủ về pháp lý và ảnh hưởng đến quyền lợi của ngân hàng.

Thứ sáu, rủi ro của bên thứ ba: Quá trình xây dựng mô hình AI thường có sự tham gia của các bên thứ ba như các tổ chức có thể thuê ngoài việc thu thập dữ liệu, lựa chọn mô hình hoặc môi trường triển khai. Tổ chức có sự tham gia của các bên thứ ba phải biết và hiểu các tiêu chuẩn quản trị và giảm thiểu rủi ro được áp dụng bởi mỗi bên thứ ba, đồng thời phải kiểm tra và đánh giá một cách độc lập tất cả các đầu vào có giá trị cổ phần cao.

2.4.5.3. Nguyên nhân

Thông qua hoạt động phỏng vấn chuyên gia là Ban giám đốc chi nhánh và các Trưởng phòng tại hội sở về khả năng ứng dụng công nghệ trí tuệ nhân tạo trong hoạt động quản trị rủi ro tín dụng tại VietinBank, cụ thể là hệ thống cảnh báo sớm rủi ro tín dụng:

Nhà quản lý thứ nhất cho rằng:“khó khăn lớn nhất trong việc ứng dụng AI tại VietinBank là về nguồn dữ liệu”

Việc lựa chọn, phân loại, liên kết và sử dụng dữ liệu đúng cách ngày càng trở nên khó khăn khi lượng dữ liệu phi cấu trúc ngày nay chiếm đến 80% nguồn dữ liệu và nguồn dữ liệu được thu thập từ các nguồn khác nhau: như web, mạng xã hội, thiết bị di động, cảm biến và Internet of Things ngày càng tăng. Do đó, rất dễ rơi vào bẫy như vô tình sử dụng hoặc tiết lộ thông tin nhạy cảm ẩn trong dữ liệu ẩn danh. Những cân nhắc như vậy rất quan trọng để tuân thủ các quy tắc về quyền riêng tư, quản lý rủi ro danh tiếng. Luận văn: Thực trạng ứng dụng trí tuệ nhân tạo tại Ngân hàng.

Điều phức tạp là các bộ dữ liệu lớn có thể khó thu thập hoặc tạo ra nhiều trường hợp giả định khác nhau không dễ dàng vì mỗi thay đổi nhỏ trong một nhiệm vụ được giao có thể yêu cầu một tập dữ liệu lớn khác để tiến hành đào tạo nhiều hơn nữa. Hiện nay, ở Việt Nam nguồn dữ liệu chưa được chuẩn hóa, với kinh nghiệm công tác nhiều năm trong lĩnh vực ngân hàng và trải qua 3 ngân hàng TMCP tác giả nhận thấy rằng tình trạng trốn thuế tràn lan đối với cá nhân là thuế thu nhập cá nhân, còn đối với doanh nghiệp là thuế giá trị gia tăng, thuế thu nhập doanh nghiệp nên hầu hết các báo cáo tài chính của các doanh nghiệp không phải là công ty đại chúng thì có độ tin cậy rất thấp ngay cả là báo cáo tài chính đã được kiểm toán. Do đó, Machine Learning có thể khai thác và dự đoán và đưa ra những kết quả có giá trị dựa trên các tập dữ liệu phức tạp, nhưng sự bất thường và lỗi của dữ liệu có thể khiến các thuật toán đi chệch hướng.

Nhà quản lý thứ hai cho rằng:“khó khăn lớn nhất trong việc ứng dụng AI tại VietinBank là về công nghệ và cơ sở hạ tầng”

Các vấn đề về công nghệ và quy trình trên toàn bộ bối cảnh hoạt động có thể tác động tiêu cực đến hiệu suất của các hệ thống AI. Ví dụ: một tổ chức tài chính lớn đã gặp rắc rối sau khi phần mềm tuân thủ của họ không phát hiện được các vấn đề giao dịch vì nguồn cấp dữ liệu không còn bao gồm tất cả các giao dịch của khách hàng. Chí phí để đầu tư phát triển hệ thống được xem là tiên phong và xu hướng trong tương lai là rất lớn.

Cơ sở hạ tầng công nghệ thông tin còn nhiều hạn chế do chưa được đồng bộ từ trụ sở chính đến các chi nhánh, các ứng dụng cần được tách riêng biệt và phân quyền chi tiết.

Nhà quản lý thứ ba cho rằng:“khó khăn lớn nhất trong việc ứng dụng AI tại VietinBank là về lỗi bảo mật, khả năng diễn giải”

Một vấn đề nổi bậc khác là khả năng những kẻ lừa đảo sẽ đánh cắp những thông tin về tiếp thị, sức khỏe và tài chính sau đó cung cấp các dữ liệu này cho ngân hàng để đưa vào hệ thống AI. Nếu các biện pháp phòng ngừa bảo mật là không đủ, thì vô tình sẽ trở thành những kẻ đồng lõa và có thể gặp phải phản ứng dữ dội của người tiêu dùng và hậu quả pháp lý.

Mô hình AI sử dụng các thuật toán máy học rất phức tạp nên khi cho ra kết quả gây ra khó khăn trong việc giải thích theo thuật ngữ của con người, câu hỏi đặt ra tại sao lại đạt được một quyết định nhất định? Ví dụ, quyết định cho từ chối cho vay, quyết định phân luồng khách hàng thuộc diện cảnh báo sớm rủi ro tín dụng và phát hành bảo lãnh dựa trên AI, các cơ quan quản lý thường muốn các quy tắc và tiêu chí được lựa chọn minh bạch, rõ rằng và có thể giải thích bằng thuật ngữ của con người.

Nhà quản lý thứ tư cho rằng:“khó khăn lớn nhất trong việc ứng dụng AI tại VietinBank là về tính tổng quát của việc học tập, đào tạo AI” Luận văn: Thực trạng ứng dụng trí tuệ nhân tạo tại Ngân hàng.

Các mô hình AI tiếp tục gặp khó khăn trong việc chuyển tải kinh nghiệm của mô hình từ các hoàn cảnh này sang hoàn cảnh khác. Điều đó có nghĩa là các ngân hàng phải dành riêng nguồn lực để đào tạo các mô hình mới ngay cả đối với các trường hợp tương tự đã được áp dụng như các mô hình trước đó. Chuyển giao học tập trong đó một mô hình AI được đào tạo để hoàn thành một nhiệm vụ nhất định và sau đó nhanh chóng áp dụng việc học đó vào một hoạt động tương tự nhưng khác biệt là một phản ứng đầy hứa hẹn đối với thách thức này.

Nhà quản lý thứ năm cho rằng:“khó khăn lớn nhất trong việc ứng dụng AI tại VietinBank là về chất lượng nhân sự”

 Phía sau mô hình AI là các nhân sự công nghệ thực hiện phân tích dữ liệu, đào tạo AI  khi họ thao tác sai dẫn đến lỗi kịch bản, lỗi quản lý dữ liệu và đánh giá sai trong dữ liệu đào tạo mô hình dễ dàng có thể ảnh hưởng đến sự công bằng, quyền riêng tư, bảo mật và tuân thủ.

KẾT LUẬN CHƯƠNG 2

Trong chương này, Tác Giả đã phân tích tổng quát về hoạt động của Ngân hàng thương mại cổ phần Công Thương Việt Nam. Bên cạnh đó, Tác giả cũng phân tích cụ thể thực trạng quản trị rủi ro tín dụng tại VietinBank, khả năng ứng dụng công nghệ trí tuệ nhân tạo từ đó rút ra những mặt đạt được, hạn chế và nguyên nhân. Tác giả đã phỏng vấn các cán bộ đang công tác tại trung tâm công nghê thông tin của VietinBank. Luận văn: Thực trạng ứng dụng trí tuệ nhân tạo tại Ngân hàng.

XEM THÊM NỘI DUNG TIẾP THEO TẠI ĐÂY:

===>>> Luận văn: Giải pháp ứng dụng trí tuệ nhân tạo tại Ngân hàng

Dịch Vụ Viết Luận Văn 24/7 Chuyên cung cấp dịch vụ làm luận văn thạc sĩ, báo cáo tốt nghiệp, khóa luận tốt nghiệp, chuyên đề tốt nghiệp và Làm Tiểu Luận Môn luôn luôn uy tín hàng đầu. Dịch Vụ Viết Luận Văn 24/7 luôn đặt lợi ích của các bạn học viên là ưu tiên hàng đầu. Rất mong được hỗ trợ các bạn học viên khi làm bài tốt nghiệp. Hãy liên hệ ngay Dịch Vụ Viết Luận Văn qua Website:  https://dichvuvietluanvan.com/ – Hoặc Gmail: lamluanvan24h@gmail.com