Đánh giá tín dụng khách hàng cá nhân bằng phương pháp chấm điểm tại Vietinbank

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO
TRƯỜNG ĐẠI HỌC NGOẠI THƯƠNG
LUẬN VĂN THẠC SĨ
ĐÁNH GIÁ TÍN DỤNG KHÁCH HÀNG CÁ NHÂN BẰNG
PHƯƠNG PHÁP CHẤM ĐIỂM TẠI VIETINBANK
Ngành: Tài chính – Ngân hàng – Bảo hiểm
Chuyên ngành: Tài chính – Ngân hàng
Mã số: 60340201
Họ và tên: Trần Thị Thu Nga
NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC: TS. PHẠM QUANG HƯNG
Hà Nội - 2014
LỜI CẢM ƠN
Luận văn này được thực hiện dựa trên những kiến thức được học tập tại
trường Đại học Ngoại Thương và số liệu thực tế của Ngân hàng TMCP Công
thương Việt Nam (Vietinbank). Để hoàn thành được luận văn này tôi đã nhận
được rất nhiều sự động viên, giúp đỡ của nhiều cá nhân và tập thể.
Trước hết, tôi xin bày tỏ lòng biết ơn sâu sắc đến TS. Phạm Quang Hưng
đã tận tình hướng dẫn để người viết thực hiện được nghiên cứu của mình.
Xin cùng bày tỏ lòng biết ơn tới các thầy cô giáo, người đã đem lại cho tôi
những kiến thức bổ trợ, vô cùng có ích trong thời gian học tập vừa qua.
Cũng xin gửi lời cám ơn chân thành tới Ban lãnh đạo Ngân hàng TMCP
Công thương Việt Nam (Vietinbank) đã tạo điều kiện cho tôi trong quá trình thu
thâp số liệu và tìm hiểu quy trình tín dụng tại đây.
Với thời gian và khả năng còn hạn chế, luận văn chắc chắn vẫn có những
thiếu sót, rất mong nhận được sự nhận xét, góp ý của quý thầy cô để luận văn
hoàn thiện hơn.
Xin chân thành cảm ơn.
Hà Nội, ngày 12 tháng 5 năm 2014
i
MỤC LỤC
ĐÁNH GIÁ TÍN DỤNG KHÁCH HÀNG CÁ NHÂN BẰNG PHƯƠNG PHÁP

CHẤM ĐIỂM TẠI VIETINBANK i
Ngành: Tài chính – Ngân hàng – Bảo hiểm i
Chuyên ngành: Tài chính – Ngân hàng i
MỤC LỤC ii
DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT vii
LỜI MỞ ĐẦU 1
1.Tính cấp thiết của luận văn 1
2.Mục đích nghiên cứu của luận văn 2
3.Đối tượng, phạm vi nghiên cứu 2
4.Phương pháp nghiên cứu 3
5.Kết cấu của luận văn 3
CHƯƠNG 1 5
CƠ SỞ LÝ LUẬN VỀ ĐÁNH GIÁ TÍN DỤNG 5
KHÁCH HÀNG CÁ NHÂN 5
1.1.Công tác đánh giá tín dụng chung về khách hàng trong NHTM 5
1.2.Các mô hình chấm điểm khách hàng cá nhân trên thế giới 11
1.3.Các phương pháp chấm điểm tín dụng KHCN của các tổ chức trong nước. .15
1.4.Các phương pháp chấm điểm tín dụng KHCN của các ngân hàng trong nước
20
CHƯƠNG 2 30
THỰC TRẠNG CÔNG TÁC ĐÁNH GIÁ TÍN DỤNG 30
KHÁCH HÀNG CÁ NHÂN TẠI NHCT 30
2.1.Một số nét chính về NHCT 30
2.2.Khái quát công tác đánh giá khách hàng cá nhân tại NHCT trước đây 35
2.3.Công tác đánh giá tín dụng KHCN tại NHCT hiện nay 49
2.4.Đánh giá công tác chấm điểm khách hàng cá nhân tại NHCT 63
CHƯƠNG 3 69
GIẢI PHÁP HOÀN THIỆN HỆ THỐNG CHẤM ĐIỂM 69
TÍN DỤNG KHÁCH HÀNG CÁ NHÂN TẠI NHCT 69
ii

3.1.Định hướng phát triển thị trường của NHCT 69
3.2. Mục tiêu hướng tới trong việc hoàn thiện hệ thống chấm điểm 69
3.3. Giải pháp tổng thể hoàn thiện hệ thống chấm điểm 70
DANH MỤC CÁC TÀI LIỆU THAM KHẢO 84
Phụ lục 01: Bộ chỉ tiêu tính điểm XHTD doanh nghiệp theo hướng dẫn NHNN
86
96
BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO i
ĐÁNH GIÁ TÍN DỤNG KHÁCH HÀNG CÁ NHÂN BẰNG PHƯƠNG PHÁP
CHẤM ĐIỂM TẠI VIETINBANK i
Ngành: Tài chính – Ngân hàng – Bảo hiểm i
Chuyên ngành: Tài chính – Ngân hàng i
MỤC LỤC ii
DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT vii
LỜI MỞ ĐẦU 1
1.Tính cấp thiết của luận văn 1
2.Mục đích nghiên cứu của luận văn 2
3.Đối tượng, phạm vi nghiên cứu 2
4.Phương pháp nghiên cứu 3
5.Kết cấu của luận văn 3
CHƯƠNG 1 5
CƠ SỞ LÝ LUẬN VỀ ĐÁNH GIÁ TÍN DỤNG 5
KHÁCH HÀNG CÁ NHÂN 5
1.1.Công tác đánh giá tín dụng chung về khách hàng trong NHTM 5
1.1.1.Khái niệm về đánh giá tín dụng khách hàng 5
1.1.2.Đối tượng cần đánh giá tín dụng 5
1.1.3.Tầm quan trọng của đánh giá tín dụng khách hàng 7
1.2.3.1.Quản trị rủi ro tín dụng 7
1.2.3.2.Giảm thiểu thiệt hại từ việc xẩy ra rủi ro tín dụng 7
1.2.3.3.Xây dựng các biện pháp ứng phó kịp thời 8

1.1.4.Các mô hình áp dụng trong công tác đánh giá tín dụng 8
iii
1.2.4.1.Mô hình chấm điểm 8
1.2.4.2.Mô hình điểm số của Altman 9
1.2.4.3.Mô hình Logistic – phương pháp chuyên gia 10
1.2.4.4.Mô hình mang nơ ron thần kinh 10
1.2.Các mô hình chấm điểm khách hàng cá nhân trên thế giới 11
1.2.1.Mô hình chấm điểm tín dụng cá nhân của Stefanie Kleimer 11
1.2.2.Mô hình chấm điểm tín dụng cá nhân của FICO 13
1.2.3.Mô hình chấm điểm tín dụng cá nhân của VantageScore 14
1.3.Các phương pháp chấm điểm tín dụng KHCN của các tổ chức trong nước. .15
1.3.1.Hệ thống xếp hạng tín nhiệm của CIC 15
1.3.2.Hệ thống xếp hạng tín dụng của E&Y 15
1.4.Các phương pháp chấm điểm tín dụng KHCN của các ngân hàng trong nước
20
1.4.1.Xếp hạng tín dụng tại BIDV 20
1.4.2.Xếp hạng tín dụng tại Ngân hàng Ngoại thương - VCB 24
CHƯƠNG 2 30
THỰC TRẠNG CÔNG TÁC ĐÁNH GIÁ TÍN DỤNG 30
KHÁCH HÀNG CÁ NHÂN TẠI NHCT 30
2.1.Một số nét chính về NHCT 30
2.1.1.Giới thiệu chung về NHCT 30
2.1.2.Nghiệp vụ tín dụng 33
2.1.3.Phân khúc tín dụng KHCN 34
2.2.Khái quát công tác đánh giá khách hàng cá nhân tại NHCT trước đây 35
2.2.1.Phân loại khách hàng trước đây 35
2.2.2.Nguyên tắc và quy trình đánh giá tín dụng trước đây 35
2.2.2.1.Nguyên tắc đánh giá tín dụng trước đây 35
2.2.2.2.Quy trình đánh giá tín dụng khách hàng trước năm 2013 35
2.2.3.Các phương pháp đánh giá tín dụng KHCN trước đây 47

2.3.Công tác đánh giá tín dụng KHCN tại NHCT hiện nay 49
2.3.1.Chính sách tín dụng của NHCT hiện tại 49
2.3.2.Quy trình cho vay khách hàng cá nhân hiện tại 49
iv
2.3.3.Quy trình chấm điểm tín dụng KHCN hiện tại 52
2.3.4.Phương pháp chấm điểm KHCN hiện tại 55
2.3.4.1.Xếp hạng tín dụng khách hàng cá nhân 56
2.3.4.2.Xếp hạng tín dụng khách hàng cá nhân kinh doanh 58
2.3.5.Ưu điểm của phương pháp đánh giá tín dụng KHCN hiện tại so với các năm trước 61
2.3.5.1.Tại Trụ sở chính 62
2.3.5.2.Tại chi nhánh 62
2.4.Đánh giá công tác chấm điểm khách hàng cá nhân tại NHCT 63
2.4.1.Các mặt đã đạt được 63
2.4.2.Các mặt còn hạn chế và nguyên nhân 64
2.4.2.1.Các mặt còn hạn chế 64
2.4.2.2.Nguyên nhân từ phía ngân hàng 67
2.4.2.3.Nguyên nhân khách quan 67
CHƯƠNG 3 69
GIẢI PHÁP HOÀN THIỆN HỆ THỐNG CHẤM ĐIỂM 69
TÍN DỤNG KHÁCH HÀNG CÁ NHÂN TẠI NHCT 69
3.1.Định hướng phát triển thị trường của NHCT 69
3.2. Mục tiêu hướng tới trong việc hoàn thiện hệ thống chấm điểm 69
3.3. Giải pháp tổng thể hoàn thiện hệ thống chấm điểm 70
3.3.1.Đề xuất giải pháp nhằm hoàn thiện phương pháp đánh giá tín dụng khách hàng cá
nhân 71
3.3.1.1.Cải tiến việc phân loại đối tượng khách hàng cá nhân 71
3.3.1.2.Cải tiến bộ chỉ tiêu và xây dựng cách chấm điểm tự động 72
3.3.1.3.Chỉnh sửa và ban hanh quy định, quy trình liên quan 79
3.3.1.4.Ưu điểm của các đề xuất trên 80
3.3.1.5.Kiểm chứng hiệu quả của phương pháp đánh giá KHCN đề xuất 80

3.3.2.Những rào cản khi áp dụng phương pháp chấm điểm mới 81
DANH MỤC CÁC TÀI LIỆU THAM KHẢO 84
Phụ lục 01: Bộ chỉ tiêu tính điểm XHTD doanh nghiệp theo hướng dẫn NHNN
86
96
v
vi
DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT
Từ viết tắt Viết đầy đủ
Basel Hiệp ước về giám sát hoạt động ngân hàng
S&P Standard&Poor’s
Fitch Fitch Ratings
Moody's Moody’s Investors Service
NHNN Ngân hàng Nhà nước Vi_t nam
CIC Trung tâm Thông tin tín dụng của Ngân hàng Nhà nước.
E&Y Công ty TNHH Ernst & Young Việt Nam
NHTM Ngân hàng thương mại
VCB Ngân hàng TMCP Ngoại thương Vi_t nam
BIDV Ngân hàng đầu tư và Phát triển Việt Nam.
NHCT Ngân hàng Thương mại cổ phần Công thương Việt Nam
Vietinbank Ngân hàng Thương mại cổ phần Công thương Việt Nam
KHCN Khách hàng cá nhân
CĐTD Chấm điểm tín dụng
BCTC Báo cáo tài chính
TC Tài chính (chỉ tiêu tài chính)
PTC Phi tài chính (chỉ tiêu phi tài chính)
XHTD Xếp hạng tín dụng
TSBĐ Tài sản bảo đảm
vii
DANH MỤC BẢNG BIỂU, HÌNH VẼ

STT Tên bảng biểu, hình vẽ Trang
Bảng 1.1 Ký hiệu XHTD cá nhân theo Stefanie Kleimeter 19
Bảng 1.2 Chỉ tiêu chấm điểm XHTD cá nhân theo Stefanie
Kleimeier
19
Bảng 1.3 Tỷ trọng các tiêu chí đánh giá trong mô hình điểm
số tín dụng FICO
21
Bảng 1.4 Hệ thống ký hiệu xếp hạng VantageScore 22
Bảng 1.5 Tỷ trọng các tiêu chí đánh giá trong mô hình điểm
số tín dụng VantageScore
22
Bảng 1.6 Chỉ tiêu chấm điểm XHTD cá nhân của E&Y 23
Bảng 1.7 Hệ thống Ký hiệu XHTD cá nhân theo E&Y 25
Bảng 1.8 Các chỉ tiêu chấm điểm doanh nghiệp của E&Y 26
Bảng 1.9 Ma trận XHTD kết hợp giữa tình hình thanh toán nợ
và tình hình tài chính của E&Y
26
Bảng 1.10 Phân loại KH có kinh doanh tại BIDV 27
Bảng 1.11 Phân loại Cấp tín dụng theo mức điểm và xếp hạng
của BIDV
28
Bảng 1.12 Chỉ tiêu chấm điểm XHTD cá nhân của BIDV 28
Bảng 1.13 Hệ thống Ký hiệu XHTD cá nhân theo BIDV 29
Bảng 1.14 Chỉ tiêu chấm điểm tài sản đảm bảo của BIDV 30
Bảng 1.15 Ma trận kết hợp giữa kết quả XHTD với kết quả đánh
giá TSBĐ theo BIDV
30
Bảng 1.16
Hệ thống ký hiệu đánh giá TSBĐ theo BIDV

31
Bảng 1.17
Chỉ tiêu chấm điểm XHTD cá nhân của Vietcombank
31
Bảng 1.18
Ký hiệu XHTD cá nhân theo Vietcombank
33
Bảng 1.19
Tỷ trọng chỉ tiêu phi tài chính
34
Bảng 1.20
Tỷ trọng chỉ tiêu tài chính
34
Bảng 2.1 Tỷ trọng dư nợ phân theo đối tượng khách hàng cá
nhân trong XHTD
41
viii
Hình 2.1 Quy trình đánh giá tính dụng bằng phương pháp
chấm điểm
42
Bảng 2.2
Một số nhân tố rủi ro cơ bản từ tài chính tại NHCT
45
Bảng 2.3 Một số lưu ý trong các chỉ tiêu phi tài chính tại
NHCT
46
Bảng 2.4
Các nhân tố xếp hạng theo phương pháp chuyên gia
51
Bảng 2.5

Thang điểm xếp hạng khách hàng
52
Bảng 2.6 Phân loại rủi ro theo các mức điểm và xếp hạng tại
NHCT
53
Bảng 2.7
Chỉ tiêu chấm điểm XHTD cá nhân của Vietinbank
63
Bảng 2.8
Ký hiệu XHTD cá nhân theo NHCT
65
Bảng 2.9 Chỉ tiêu chấm điểm XHTD cá nhân kinh doanh của
Vietinbank
65
Bảng 2.10 Trọng số các chỉ tiêu tài chính và phi tài chính
XHTD KHCN kinh doanh của Vietinbank
66
Bảng 2.11 Phân loại đánh giá xếp hạng theo điểm và xếp hạng
KHCN kinh doanh của Vietinbank
67
Bảng 3.1 Đề xuất phân đối tượng khách hàng cá nhân trong
XHTD tại NHCT
79
Bảng 3.2 Bộ chỉ tiêu đề xuất áp dụng cho KH cá nhân đặc
biệt
80
Bảng 3.3
Bộ chỉ tiêu đề xuất chấm điểm cho KHCN tiêu dùng
81
Bảng 3.4 Ký hiệu đề xuất áp dụng cho XHTD cá nhân tiêu

dùng theo Vietinbank
82
Bảng 3.5 Bộ chỉ tiêu đề xuất áp dụng cho KH cá nhân kinh
doanh, hộ gia đình
82
ix
LỜI MỞ ĐẦU
1. Tính cấp thiết của luận văn
Đánh giá khách hàng là khâu quan trọng trước khi đưa ra quyết định,
chính sách phù hợp. Điều này không chỉ đúng với các doanh nghiệp mà còn ảnh
hưởng tới công tác tín dụng tại các NHTM. Thực tiễn cho thấy: nhiều NHTM đã
bị tổn thất quá lớn do công tác thẩm định, đánh giá sai khách hàng. Một kỹ thuật
quan trọng trong quản trị rủi ro tín dụng là phân tích chấm điểm xếp hạng
thường xuyên về tín dụng khách hàng.
Trên thị trường xếp hạng tín dụng quốc tế, các tổ chức lớn như Fitch,
Moody’s và S&P gặp phải nhiều sai lầm trong công tác đánh giá rủi ro, xếp hạng
tín nhiệm: Nhiều doanh nghiệp được xếp hạng an toàn thì nay gặp nhiều rủi ro,
cổ phiếu rớt giá liên tục. Một số tiêu chí đánh giá khách hàng phải xem xét lại, ví
dụ: quy tắc xung đột lợi ích và tỷ trọng lợi nhuận, khối lượng giao dịch, và mức
độ phức tạp của loại chứng khoán,… Các NHTM chắc chắn sẽ rút được nhiều
kinh nghiệm từ bài học trên. Đến nay, các Hiệp ước quốc tế đã chú trọng nhiều
mức độ rủi ro của tài sản ngân hàng liên quan đến nhiều yếu tố bao gồm xếp
hạng tín nhiệm của khách hàng, mức độ tập trung của khoản vay vào một nhóm
khách hàng. Cụ thể là hiệp ước Basel II, III.
Để hướng tới các chuẩn mực quốc tế trong quản trị rủi ro của các Ngân
hàng Thương mại, NHNN đã có quyết định 57/2002/QĐ-NHNN ngày
24/01/2002 triển khai thí điểm đề án phân tích, xếp hạng tín dụng doanh nghiệp.
Bên cạnh đó, NHNN cũng tăng cường kiểm soát nợ xấu của các Ngân hàng
Thương mại thông qua quyết định 493/2005/QĐ-NHNN ngày 22/04/2005 về
phân loại nợ, trích lập và sử dụng dự phòng để xử lý rủi ro tín dụng và Quyết

định 18/2007/QĐ-NHNN ngày 25/4/2007 của Thống đốc Ngân hàng Nhà nước
Việt Nam về việc sửa đổi, bổ sung một số điều của Quyết định 493/2005/QĐ-
NHNN ngày 22/04/2005. Mới đây, Ngân hàng Nhà nước Việt Nam đã ban hành
Thông tư 02/2013/TT-NHNN ngày 21/01/2013, Thông tư 09/2014/TT-NHNN
ngày 20/03/2014 của về việc sửa đổi, bổ sung một số điều của Thông tư
02/2013/TT-NHNN ngày 21/01/2013 của Thống đốc Ngân hàng Nhà nước quy
định về phân loại tài sản có, mức trích, phương pháp trích lập dự phòng rủi ro và
1
việc sử dụng dự phòng để xử lý rủi ro trong hoạt động của tổ chức tín dụng, chi
nhánh ngân hàng nước ngoài.
Như vậy, mỗi NHTM đều nên xây dựng một mô hình xếp hạng tín dụng
nội bộ để quản trị rủi ro từ phía khách hàng. Bên cạnh đó, việc tham khảo, áp
dụng các thông lệ quốc tế sẽ giúp các ngân hàng giảm thiểu thiệt hại, tránh được
các sự cố có thể xẩy ra, học tập kỹ thuật công nghệ đánh giá, rút ngắn thời gian
triển khai.
Thực tế hiện nay, NHCT đã được xây dựng hệ thống đánh giá tín dụng
khách hàng (gọi tắt là hệ thống chấm điểm tín dụng). Tuy nhiên, công tác đánh
giá khách hàng vẫn còn mang nhiều định tính, phụ thuộc vào cảm quan của cán
bộ tín dụng, chưa bao quát được các mặt cần chú ý trong công tác thẩm định
khách hàng, …Với một số lượng lớn khách hàng cá nhân như hiện nay và tốc độ
tăng trưởng khá nhanh thì công tác đánh giá khách hàng cần cải tiến, có sự hỗ trợ
nhiều hơn từ hệ thống phần mềm.
Trước yêu cầu cấp thiết về việc tìm ra cơ chế giám sát thông qua việc
nâng cấp hệ thống xếp hạng tín dụng nội bộ, luận văn “Đánh giá tín dụng
khách hàng cá nhân bằng phương pháp chấm điểm tại Vietinbank” sẽ nghiên
cứu về các hệ thống chấm điểm xếp hạng tín dụng hiện đang được áp dụng tại
các tổ chức chấm điểm uy tín trong nước và quốc tế, kết hợp với mô hình đánh
giá tín dụng khách hàng cá nhân trên nền tảng hệ thống xếp hạng hiện tại của
Vietinbank để tư vấn, đề xuất cải tiến giúp cho Ban lãnh đạo ngân hàng có cơ
chế giám sát phù hợp đối với việc chấm điểm tín dụng cho khách hàng cá nhân.

2. Mục đích nghiên cứu của luận văn
Luận văn này nghiên cứu và đánh giá về các mặt đã đạt được và các mặt
còn hạn chế trong hệ thống và phương pháp chấm điểm hiện tại ở NHCT với
mục tiêu: đưa ra đề xuất cải tiến cho công tác đánh giá khách hàng.
3. Đối tượng, phạm vi nghiên cứu
 Đối tượng nghiên cứu: là phương pháp chấm điểm khách hàng cá nhân và
hệ thống đánh giá tín dụng khách hàng cá nhân hiện tại ở NHCT.
 Phạm vi nghiên cứu: xoay quanh các khách hàng cá nhân có quan hệ tín
dụng trong 5 năm gần nhất tại các chi nhánh NHCT.
2
4. Phương pháp nghiên cứu
Luận văn sử dụng đồng thời các phương pháp nghiên cứu khoa học sau đây:
 Nhóm phương pháp nghiên cứu lý thuyết: thu thập thông tin khoa học trên
cơ sở nghiên cứu các văn bản, tài liệu đã có và thông lệ quốc tế. Sau đó, bằng
thao tác tư duy logic để rút ra nhóm chỉ tiêu quan trọng trong việc quản lý,
đánh giá khách hàng tại Việt Nam, bao gồm các phương pháp: Phương pháp
thẩm định – tổng hợp phân tích, phương pháp lịch sử, phương pháp lô gic.
 Nhóm phương pháp nghiên cứu thực tiễn: tìm hiểu phương pháp đánh giá
từ các hệ thống xếp hạng tín dụng để tìm ra cách thức đánh giá khách hàng,
hỗ trợ ngân hàng ra quyết định. Phương pháp này bao gồm các phương pháp:
Phương pháp thống kê, phương pháp chuyên gia, phương pháp toán học.
5. Kết cấu của luận văn
Luận văn bao gồm 03 chương (ngoài phần mở đầu, kết luận, các danh
mục và các phụ lục):
 Chương 1. Cơ sở lý luận về đánh giá tín dụng khách hàng. Chương này
cung cấp cho người đọc những kiến thức cơ bản về đánh giá khách hàng có quan
hệ tín dụng tại các NHTM, vai trò của các thông tin đó đối với ngân hàng thương
mại, và nêu rõ các phương pháp đánh giá tín dụng khách hàng theo thông lệ quốc
tế. Quan trọng hơn, chương 1 sẽ nêu rõ sự cần thiết phải đánh giá khách hàng
bằng phương pháp chấm điểm và bài học kinh nghiệm đánh giá khách hàng từ

các ngân hàng tiên tiến khác.
 Chương 2. Công tác đánh giá tín dụng khách hàng cá nhân bằng phương
pháp chấm điểm của NHCT. Thông qua chương 2, luận văn sẽ đưa ra thực trạng
công tác đánh giá tín dụng khách hàng cá nhân như việc phân loại khách hàng,
quy trình chi tiết đánh giá tín dụng khách hàng tại NHCT, các phương pháp
chấm điểm khách hàng từ trước đến nay, những ưu nhược điểm của phương
pháp hiện tại, …. Sau khi đi sâu phân tích để thấy những bất cập trong công tác
đánh giá khách hàng và quản trị rủi ro hiện tại, luận văn sẽ xác định những
nguyên nhân dẫn đến các hạn chế cần khắc phục, tiền đề cho chương 3.
 Chương 3. Giải pháp hoàn thiện hệ thống chấm điểm khách hàng cá nhân
tại NHCT. Ở chương này, luận văn đưa ra từng bước thực hiện trong gói giải
pháp tổng thể đề xuất để thu hẹp khoảng cách với thông lệ quốc tế, hướng tới
3
nâng cao hiệu quả trong công tác đánh giá tín dụng khách hàng. Bên cạnh đó,
luận văn cũng xác định được các rào cản có thể gặp phải và trách nhiệm phối
hợp của các bộ phận có liên quan trong công tác hoàn thiện hệ thống chấm điểm
tại NHCT.
4
CHƯƠNG 1
CƠ SỞ LÝ LUẬN VỀ ĐÁNH GIÁ TÍN DỤNG
KHÁCH HÀNG CÁ NHÂN
1.1. Công tác đánh giá tín dụng chung về khách hàng trong NHTM
1.1.1. Khái niệm về đánh giá tín dụng khách hàng
Đánh giá tín dụng là việc đưa ra nhận định về mức độ tín nhiệm, về chất
lượng nợ hoặc mức độ rủi ro từ khách hàng trên cơ sở các thông tin tín dụng thu
thập được như thông tin tài chính, thông tin phi tài chính, Sau đó, quy chiếu về
các chuẩn mực thông tin nội bộ về rủi ro từ quan hệ cho vay từng khách hàng, dự
báo nguy cơ vỡ nợ (nguy hiểm, cảnh báo, an toàn) và xác suất không trả được nợ
(PD – Probality of Default), mỗi khách hàng sẽ có một mức xếp hạng cụ thể. Từ
đó, NHTM sẽ áp dụng các chính sách cho vay phù hợp với từng khách hàng theo

quy định, quy trình nội bộ. Ở đây, đánh giá tín dụng khách hàng có thể được
hiểu là XHTD khách hàng.
Theo Standards & Poor, XHTD là những ý kiến đánh giá hiện tại về rủi ro
tín dụng, chất lượng tín dụng, khả năng và thiện ý của chủ thể đi vay trong việc
đáp ứng các nghĩa vụ tài chính một cách đầy đủ và đúng hạn. Theo Moody's,
XHTD là những ý kiến đánh giá về chất lượng tín dụng và khả năng thanh toán
nợ của chủ thể đi vay dựa trên những phân tích tín dụng cơ bản và biểu hiện
thông qua hệ thống tiêu chuẩn (được mã hóa theo các cấp độ tốt (từ Aaa tới C).
1.1.2. Đối tượng cần đánh giá tín dụng
Một khách hàng có thể sử dụng nhiều sản phẩm của ngân hàng, ví dụ như
sản phẩm tiền gửi, sản phẩm tiền vay, sản phẩm tài trợ thương mại, sản phẩm
chuyển tiền, sản phẩm thẻ, Do tính chất rủi ro của các sản phẩm là khác nhau,
NHTM sẽ có những tiêu chí đánh giá khác nhau đối với từng loại sản phẩm.
Riêng với sản phẩm tín dụng, NHTM sẽ đánh giá nhiều ở các yếu tố gây rủi ro
về mức độ tín nhiệm, khả năng hoàn trả nợ vay, tài sản bảo đảm, để xác định
hạng khách hàng. Trong các tiêu chí đánh giá, thông thường NHTM có xem xét
việc sử dụng các sản phẩm khác của ngân hàng với một tỷ trọng nhỏ, không
trọng yếu.
5
Tóm lại, công tác đánh giá tín dụng khách hàng bao gồm việc đánh giá rủi
ro từ khách hàng vay (xếp hạng khách hàng) và rủi ro từ tất cả các khoản vay
(xếp hạng khoản vay).
 Xếp hạng người đi vay chủ yếu dự báo nguy cơ vỡ nợ theo ba cấp độ cơ bản
là nguy hiểm, cảnh báo và an toàn dựa trên xác suất không trả được nợ
(Probability of Default). Cơ sở của xác suất này là dữ liệu về các khoản nợ
quá khứ trong vòng 5 năm trước đó của KH, gồm các khoản nợ đã trả, khoản
nợ trong hạn và khoản nợ không thu hồi được. Dữ liệu phân theo ba nhóm:
Nhóm dữ liệu tài chính liên quan đến các hệ số tài chính của KH; nhóm dữ
liệu định tính phi tài chính thì tuỳ vào ngân hàng, có thể liên quan đến trình
độ quản lý, khả năng nghiên cứu và phát triển sản phẩm mới, các dữ liệu và

khả năng tăng trưởng của ngành; và nhóm dữ liệu mang tính cảnh báo liên
quan đến các dấu hiệu không trả được nợ, tình hình số dư tiền gửi, hạn mức
thấu chi.
 Xếp hạng khoản vay dựa trên cơ sở xếp hạng người vay và các yếu tố bao
gồm tài sản đảm bảo; thời hạn cho vay, tổng mức dư nợ tại các tổ chức tín
dụng, năng lực tài chính. Rủi ro của khoản vay được đo lường bằng xác suất
rủi ro dự kiến EL (Expected Loss) theo công thức: EL = PD * EAD * LGD
 EAD (Exposure at Default) là tổng dư nợ của khách hàng tại thời điểm khách
hàng không trả được nợ. Theo thống kê của Ủy ban Basel, tại thời điểm
không trả được nợ, khách hàng thường có xu hướng rút vốn vay tới mức gần
xấp xỉ hạn mức được cấp. Hiệp ước Basel II đưa ra cách tính EAD như sau :
EAD = Dư nợ bình quân + LEQ * Hạn mức tín dụng chưa sử dụng bình
quân, trong đó LEQ (Loan equyvalent Exposure) là phần tỷ trọng vốn chưa
sử dụng. LEQ*Hạn mức tín dụng chưa sử dụng bình quân đó chính là dư nợ
khách hàng rút thêm tại thời điểm không trả được nợ ngoài mức dư nợ bình
quân.
 LGD (Loss Given Default) là tỷ trọng tổn thất ước tính trên tổng dư nợ tại
thời điểm khách hàng không trả được nợ, bao gồm các tổn thất về khoản vay
và các tổn thất phát sinh như lãi suất đến hạn nhưng không thanh toán, chi
phí xử lý tài sản bảo đảm, chi phí cho dịch vụ pháp lý và một số chi phí liên
6
quan. LGD tính theo công thức: LGD = (EAD – Số tiền có thể thu hồi) /
EAD .
1.1.3. Tầm quan trọng của đánh giá tín dụng khách hàng
1.2.3.1. Quản trị rủi ro tín dụng
Rủi ro tín dụng phát sinh trong trường hợp không thu được đầy đủ hoặc
thu không đúng kỳ hạn cả gốc lẫn lãi của khoản vay. Khái niệm tín dụng bao
hàm nhiều hoạt động mang tính chất tín dụng như bảo lãnh, cam kết, chấp thuận
tài trợ thương mại, cho vay ở thị trường liên ngân hàng, tín dụng thuê mua, cho
vay đồng tài trợ.

Nguyên nhân dẫn tới rủi ro tín dụng bao gồm các nguyên nhân khách
quan (bao gồm ảnh hưởng biến động quá nhanh và khó dự đoán của môi trường
pháp lý, của nền kinh tế) hoặc các nguyên nhân chủ quan (từ phía người đi vay
hoặc ngân hàng như sử dụng vốn vay sai mục đích, không có thiện chí trả nợ,
năng lực tài chính yếu kém, quản trị kém, bất cân xứng thông tin, xác định sai
hạn mức tín dụng, …)
1.2.3.2. Giảm thiểu thiệt hại từ việc xẩy ra rủi ro tín dụng
Rủi ro tín dụng được đánh giá trên nhiều tiêu chí. Đối với ngân hàng, tiêu
chí căn bản nhất là chất lượng nợ. Thực tế, hiện nay, diễn biến nợ xấu và khả
năng chuyển từ nợ nhóm 2 sang nợ xấu đang có chiều hướng tăng. Do đó, các
NHTM cần nâng cao chất lượng tín dụng thông qua việc nâng cao chất lượng và
hiệu quả của công tác đánh giá tín dụng khách hàng.
Nếu rủi ro tín dụng xẩy ra với tổn thất lớn sẽ ảnh hưởng nặng nề đến hoạt
động kinh doanh của NHTM, ví dụ như nguy cơ phá sản, mất uy tín, gây tâm lý
hoang mang cho người gửi tiền. Đặc biệt, rủi ro đối với một ngân hàng thường
có tác động dây chuyền. Nếu không kiểm soát được sự hoảng loạn đó thì sẽ ảnh
hưởng rất lớn đến nền kinh tế các nước do sự hội nhập gắn chặt mối liên hệ về
tiền tệ, đầu tư giữa các quốc gia.
Nhìn chung, khi một ngân hàng bị ảnh hưởng từ rủi ro tín dụng thì sẽ khó
thu được vốn tín dụng đã cấp và lãi cho vay. Bên cạnh đó, ngân hàng vẫn phải
trả cả vốn và lãi cho khoản tiền huy động cho các khoản đến hạn. Vì vậy, ngân
7
hàng sẽ lâm vào trạng thái mất cân đối thanh khoản – mất cân đối thu chi, lòng
tin người gửi tiền suy giảm, ảnh hưởng tới uy tín ngân hàng.
1.2.3.3. Xây dựng các biện pháp ứng phó kịp thời
Việc đánh giá tín dụng khách hàng sẽ nâng cao tính chủ động của ngân
hàng trong việc ra quyết định ứng xử phù hợp như thiết lập giới hạn cho vay,
mức lãi suất, thời hạn vay, kỳ hạn trả nợ,… phù hợp với từng mức độ rủi ro.
Trên góc độ quản trị rủi ro, NHTM có thể đánh giá hiệu quả danh mục cho vay
thông qua giám sát biến động dư nợ, chất lượng nợ và diễn biến hạng cùng diễn

biến tài sản bảo đảm. Qua đó, ngân hàng sẽ dự báo khả năng tổn thất vốn thông
qua hạng khách hàng, giảm thiểu rủi ro bằng việc điều chỉnh danh mục theo
hướng ưu tiên nguồn lực hay chính sách vào các đối tượng khách hàng an toàn.
1.1.4. Các mô hình áp dụng trong công tác đánh giá tín dụng
1.2.4.1. Mô hình chấm điểm
Đây là mô hình xếp hạng tín dụng khách hàng đơn giản nhằm đánh giá
KH vay vốn qua các hoạt động phân tích của cán bộ tín dụng ở NHTM thông
qua các chỉ tiêu tài chính và phi tài chính. Cụ thể :
 Các chỉ tiêu tài chính: bao gồm các tỷ số thanh khoản để đo lường khả năng
thanh toán nợ ngắn hạn của doanh nghiệp, các chỉ tiêu về hiệu quả hoạt động
để đo lường mức độ hiệu quả trong việc sử dụng tài sản của doanh nghiệp,
các tỷ số đòn bẩy tài chính để đo lường mức độ sử dụng nợ để tài trợ cho
hoạt động của doanh nghiệp, các chỉ tiêu khả năng sinh lời để đo lường khả
năng sinh lời của doanh nghiệp, …
 Các chỉ tiêu phi tài chính: được thu thập từ các nguồn thông tin trong và
ngoài doanh nghiệp bao gồm: lĩnh vực hoạt động kinh doanh, uy tín trong
quan hệ với các tổ chức tín dụng, khả năng trả nợ từ lưu chuyển tiền tệ, trình
độ quản lý của nhà lãnh đạo doanh nghiệp, … Thông thường việc phân tích
các chỉ tiêu phi tài chính được thông qua mô hình 6C gồm: Tư cách người
vay (Character); Năng lực của người vay (Capacity); Thu nhập của người vay
(Cash); Bảo đảm tiền vay (Collateral); Các điều kiện (Conditions); Kiểm soát
(Control):
8
Mô hình này có nhiều lợi thế và khá phù hợp với các NHTM Việt Nam do
tận dụng được kinh nghiệm và kiến thức chuyên sâu của các cán bộ tín dụng, các
chuyên gia tài chính để phân tích các chỉ tiêu tài chính. Việc phân tích dựa trên
công nghệ giản đơn, hệ thống lưu trữ thông tin ổn định, sử dụng hồ sơ sẵn có, sử
dụng các yếu tố không mang tính lượng hoá.
Tuy nhiên, hạn chế của mô hình này là nó phụ thuộc vào mức độ chính xác
của nguồn thông tin thu thập, khả năng dự báo cũng như trình độ phân tích, đánh

giá của cán bộ tín dụng. Bên cạnh đó các chỉ tiêu phi tài chính chủ yếu dựa vào
đánh giá theo ý chủ quan của cán bộ tín dụng.
1.2.4.2. Mô hình điểm số của Altman
Đây là một mô hình định lượng dựa trên việc mô hình hoá các mối quan hệ
giữa các biến qua đó phản ánh chất lượng tín dụng và các yếu tố ảnh hưởng đến
chất lượng tín dụng từ phía khách hàng.
Mô hình Altman Z-score được công bố năm 1968 bởi Edward Altman, đại
học New York. Mô hình được sử dụng để tính toán và dự báo khả năng vỡ nợ
của doanh nghiệp trong vòng 02 năm. Mô hình Z-score là một trong những mô
hình tính toán khả năng vỡ nợ tài chính của doanh nghiệp với lợi thế dễ tính toán
do sử dụng các dữ liệu từ báo cáo tài chính để tính toán. Z-score sử dụng mô
hình tuyến tính bậc nhất giữa các chỉ tiêu tài chính được lượng hóa bằng các hệ
số. Mô hình sử dụng phương pháp hồi quy dựa trên cơ sở dữ liệu trong quá khứ
và từ đó đưa ra dự báo cho tương lai.
Các biến thiên của mô hình Altman Z – score là công cụ được cả hai giới
học thuật và thực hành, công nhận và sử dụng rộng rãi nhất trên thế giới. Mặc dù
chỉ số Z được phát minh tại Mỹ, nhưng hầu hết các nuớc vẫn có thể sử dụng với
độ tin cậy khá cao như Mexico, Indian Chỉ số này dựa trên phương pháp thống
kê với công cụ phân tích biệt số đa yếu tố (MDA).
Mô hình điểm số Z thường được sử dụng để xếp hạng tín nhiệm đối với các
doanh nghiệp. Mô hình này dùng để đo xác suất vỡ nợ của khách hàng thông qua
các đặc điểm cơ bản của KH. Đại lượng Z là thước đo tổng hợp để phân loại rủi
ro đối với người vay và phụ thuộc vào các yếu tố tài chính của người vay.
9
Nhìn chung, mô hình Altman Z – score có độ tin cậy khá cao được thực hiện
trên cơ sở định lượng khá cụ thể về các nhân tố ảnh hưởng. Với mô hình này đã
mang lại nhiều ưu thế khắc phục những hạn chế của mô hình chấm điểm. Cụ thể
là:
- Kỹ thuật đo lường rủi ro tín dụng tương đối đơn giản.
- Phương pháp phân tích khác biệt đa nhân tố để lượng hoá xác suất vỡ nợ của

người vay đã khắc phục được các nhược điểm của mô hình định tính, do đó
góp phần tích cực trong việc kiểm soát rủi ro tín dụng tại các NHTM.
- Nhất quán, khách quan, không phụ thuộc vào ý kiến chủ quan của các cán bộ
tín dụng.
Tuy nhiên, mô hình này phụ thuộc nhiều vào cách phân loại nhóm khách
hàng vay có rủi ro và không có rủi ro. Mặt khác, mô hình đòi hỏi hệ thống thông
tin đầy đủ cập nhật của tất cả các khách hàng.
1.2.4.3. Mô hình Logistic – phương pháp chuyên gia
Mô hình logistic là một mô hình toán học hồi quy và có nhiều ưu điểm như
mô hình Altman, ngoài ra mô hình này cho phép ngân hàng tính toán được được
khả năng vỡ nợ đối với từng khoản cho vay.
Do cũng là mô hình toán học nên mô hình này có một số hạn chế như mô
hình Altman, khi sử dụng mô hình này do các biến số tồn tại trong cùng một điều
kiện kinh tế xã hội luôn biến động nên có thể gặp hiện tượng đa cộng tuyến. Vì
vậy, để khắc phục những hạn chế này, thông thường người ta sử dụng mô hình
hồi quy Logistic theo thành phần chính.
1.2.4.4. Mô hình mang nơ ron thần kinh
Đây là một kỹ thuật phân tích khác để xây dựng mô hình dự báo. Mạng nơ
ron thần kinh có thể bắt chước và nhận thức được các trạng thái thực đối với dữ
liệu đầu vào không đầy đủ hoặc dữ liệu với một số lượng biến rất lớn. Kỹ thuật
này đặc biệt phù hợp với mô hình dự báo mà không có công thức toán học nào
được biết để miêu tả mối quan hệ giữa các biến đầu vào và đầu ra. Hơn nữa nó
hữu dụng khi mục tiêu dự báo là quan trọng hơn giải thích. Kỹ thuật này đòi hỏi
dữ liệu đầu vào lớn, các phương pháp này cũng rất phức tạp và chưa phổ biến ở
nước ta.
10
Nhìn chung, các tổ chức xếp hạng tín nhiệm hàng đầu trên thế giới gồm
Fitch, S&P, Moody's sử dụng chủ yếu phương pháp chuyên gia, đánh giá một
cách toàn diện về nền kinh tế, ngành và công ty. Tuy nhiên, dù sử dụng phương
pháp mô hình toán học hay phương pháp chuyên gia, mỗi hệ thống xếp hạng tín

dụng đều có một số khuyết điểm nhất định.
Tuy nhiên, dù lựa chọn mô hình nào, mỗi NHTM cần xây dựng cho mình
một hệ thống thông tin về khách hàng đáp ứng yêu cầu: khoa học; đầy đủ; cập
nhật và chính xác và được lấy từ nhiều ngồn thông tin khác nhau (bao gồm cả
những nguồn chính thống và nguồn không chính thống). Bên cạnh đó nâng cao
chất lượng phân tích và xử lý thông tin trên cơ sở một phần mềm đủ mạnh với hệ
thống các tiêu chí đầy đủ, khách quan và khoa học cả về định tính và định lượng,
cả về góc độ tài chính và góc độ phi tài chính.
1.2. Các mô hình chấm điểm khách hàng cá nhân trên thế giới
Nhằm tiếp cận những cơ sở lý luận hiện đại trong lĩnh vực đánh giá tín
dụng khách hàng, luận văn đã tham khảo một số công trình khoa học của các tác
giả nước ngoài, các hệ thống XHTD các tổ chức, công ty kiểm toán trong nước
và các hệ thống XHTD của một số NHTM khác.
1.2.1. Mô hình chấm điểm tín dụng cá nhân của Stefanie Kleimer
Sau khi nghiên cứu nguồn số liệu tổng hợp từ các NHTM Việt Nam theo
nhiều biến số như độ tuổi, trình độ học vấn, nghề nghiệp, thời gian công tác, tình
trạng hôn nhân, mục đích vay vốn,… để xác định mức ảnh hưởng của các biến
số đối với rủi ro tín dụng, Stefanie Kleimer đã thiết lập mô hình điểm số tín dụng
cá nhân áp dụng cho các ngân hàng bán lẻ.
Mô hình này bao gồm hai phần là phần chấm điểm nhân thân và năng lực
trả nợ. Ngân hàng chấm điểm quan hệ và xếp theo mười mức giảm dần từ Aaa
đến D như trong bảng dưới đây. Tuy nhiên, mô hình này không đưa ra cách tính
điểm cụ thể cho từng chỉ tiêu. Do vậy, để vận dụng được mô hình này, đòi hỏi
các ngân hàng phải thiết lập thang điểm cho từng chỉ tiêu đánh giá phù hợp với
thực trạng và hệ thống cơ sở dữ liệu nội tại.
11
Bảng 1.1: Ký hiệu XHTD cá nhân theo Stefanie Kleimeter
Điểm Xếp hạng Ý nghĩa xếp hạng
>400 Aaa
Cho vay tối đa theo đề nghị của khách hàng

351-400 Aa
301-350 A
251-300 Bbb Cho vay theo tài sản đảm bảo
201-250 Bb Cho vay theo tài sản đảm bảo và đánh giá đơn vay
vốn
151-200 B Yêu cầu đánh giá thận trọng đơn vay vốn, và có
tài sản đảm bảo đầy đủ
101-150 Ccc
51-100 Cc
0-50 C
0 D
(Nguồn : Dinh Thi Huyen Thanh & Stefanie Kleimeier, 2006. Credit
Scoring for Vietnam’s Retail Banking Market)
Bảng 1.2: Chỉ tiêu chấm điểm XHTD cá nhân theo Stefanie Kleimeier
Bước 1 : Chấm điểm nhân thân và năng lực trả nợ
Tuổi 18-25 26-40 41-60 > 60
Trình độ học vấn Sau đại
học
Đại học,
Cao đẳng
Trung học Dưới
trung học
Nghề nghiệp Chuyên
môn
Giúp
việc
Kinh
doanh
Hưu trí
Thời gian công tác < 0,5 năm 0,5-1

năm
0,5-1 năm > 5 năm
Thời gian làm công
việc hiện tại
< 0,5 năm 0,5-1
năm
0,5-1 năm > 5 năm
Tình trạng cư trú Nhà riêng Nhà thuê Sống cùng
gia đình
Khác
Số người phụ thuộc Độc thân 1-3
người
3-5 người > 5 người
Thu nhập hàng năm < 12 triệu
đồng
12-36
triệu
đồng
36-120
triệu đồng
> 120
triệu đồng
Thu nhập hàng năm
của gia đình
< 24 triệu
đồng
24-72
triệu
đồng
72-240

triệu đồng
> 240
triệu đồng
Bước 2: Chấm điểm quan hệ với ngân hàng
12
Thực hiện cam kết với
ngân hàng (ngắn hạn)
Khách
hàng
mới
Chưa
bao giờ
trễ hạn
Có trễ hạn
ít
hơn 30
ngày
Có trễ
hạn
hơn 30
ngày
Thực hiện cam kết với
ngân hàng (dài hạn)
Khách
hàng
mới
Chưa
bao giờ
trễ hạn
Có trễ hạn

trong 2
năm gần
đây
Có trễ
hạn
trước 2
năm gần
đây
Tổng giá trị khoản
vay chưa trả
< 100 triệu
đồng
100 -
500 triệu
đồng
500 triệu
đồng - 1 tỷ
đồng
> 1 tỷ
đồng
Các dịch vụ khác
đang sử dụng
Tiền gửi
tiết kiệm
Thẻ tín
dụng
Tiền gửi
tiết kiệm
và Thẻ tín
dụng

Không
Số dư bình quân tài
khoản tiết kiệm
trong năm trước đây
< 20 triệu
đồng
20 triệu
đồng
- 100
triệu
đồng
100 triệu
đồng - 500
triệu
đồng
> 500
triệu
đồng
(Nguồn : Dinh Thi Huyen Thanh & Stefanie Kleimeier, 2006. Credit
Scoring for Vietnam’s Retail Banking Market)
1.2.2. Mô hình chấm điểm tín dụng cá nhân của FICO
Điểm số tín dụng cá nhân là phương pháp kiểm soát tín dụng được gán
cho mỗi khách hàng nhằm ước lượng mức rủi ro khi cho vay. Điểm tín dụng
càng thấp thì mức rủi ro của nhà cho vay càng cao. Fair Isaac Corp đã xây dựng
mô hình điểm số tín dụng FICO thấp nhất là 300 và cao nhất là 850 áp dụng cho
cá nhân dựa vào tỷ trọng của 5 chỉ số phân tích trong bảng dưới đây:
Bảng 1.3: Tỷ trọng các tiêu chí đánh giá trong mô hình điểm số tín
dụng FICO
Tỷ
trọng

Tiêu chí đánh giá
35% Lịch sử trả nợ (Payment history) : Thời gian trễ hạn càng dài và
số tiền trễ hạn càng cao thì điểm số tín dụng càng thấp.
13
30% Dư nợ tại các tổ chức tín dụng (Amounts owed) : Nợ quá nhiều
so với mức cho phép, đặc biệt là đối với thẻ tín dụng sẽ làm giảm
điểm số tín dụng.
15% Độ dài của lịch sử tín dụng (Length of credit history) : Thông tin
càng nhiều năm càng đáng tin cậy và điểm số tín dụng sẽ càng
cao.
10% Số lần vay nợ mới (New credit) : Vay nợ thường xuyên bị xem là
dấu hiệu có khó khăn về tài chính nên điểm số tín dụng càng thấp.
10% Các loại tín dụng được sử dụng (Types of credit used) : Các loại
nợ khác nhau sẽ được tính điểm số tín dụng khác nhau.
(Nguồn )
Mô hình điểm số FICO đã được áp dụng rộng rãi ở Mỹ do các thông tin
liên quan tới tình trạng tín dụng của mọi người có thể được ngân hàng tra soát dễ
dàng qua các công ty dữ liệu tín dụng (Credit reporting companies). Công ty dữ
liệu tín dụng thực hiện ghi nhận và cập nhật thông tin từ các tổ chức tín dụng,
phân tích và cho điểm đối với từng người. Theo mô hình này, người có điểm số
tín dụng ở mức 700 được xem là tốt, đối với cá nhân có điểm số thấp hơn 620 sẽ
có thể bị ngân hàng e ngại khi cho vay.
1.2.3. Mô hình chấm điểm tín dụng cá nhân của VantageScore
Tại Mỹ, mô hình điểm số tín dụng VantageStore cạnh tranh với mô hình
của FICO, đó là mô hình do ba công ty cung cấp dữ liệu tín dụng là Equifax,
Experian và TransUnion xây dựng. Mô hình này rất đơn giản, dễ hiểu với năm
mức từ A đến F (như bảng 1.4), tương ứng với các điểm số từ 501 (Thấp nhất,
không đáng tin cạy nhất) đến 990 (Cao nhất, đáng tin cậy). Tỷ trọng các tiêu chí
đánh giá được trình bày như bảng 1.5.
Bảng 1.4: Hệ thống ký hiệu xếp hạng VantageScore

Điểm
Xếp hạng người vay
901–990 A
801–900 B
701–800 C
701–800 D
501–600 F
(Nguồn )
Bảng 1.5: Tỷ trọng các tiêu chí đánh giá trong mô hình điểm số tín
dụng VantageScore
14
Tỷ
trọng
Tiêu chí đánh giá
32% Lịch sử trả nợ (Payment history) : Tình trạng thanh toán kịp thời
và đúng cam kết
23% Tình trạng sử dụng tín dụng (Credit Utilization) : Tỷ lệ vay trả, ý
thức trả nợ đúng hạn.
15% Tình trạng số dư có (Credit Balances): Tổng các khoản vay và
mức tín dụng sẵn còn để đáp ứng, các khoản nợ quá hạn được
chấm điểm rất khắt khe.
13% Độ sâu tín dụng (Depth of Credit): Lịch sử tín dụng càng dài càng
đáng tin cậy.
10% Tình trạng tín dụng gần đây (Recent Credit): Mức độ thường
xuyên vay nợ và số lần yêu cầu vay.
7% Tình trạng tín dụng sẵn có (Available Credit): Mức tín dụng có thể
nhận được ngay hay trong một thời gian ngắn nhất có thể.
(Nguồn )
1.3. Các phương pháp chấm điểm tín dụng KHCN của các tổ chức trong nước
1.3.1. Hệ thống xếp hạng tín nhiệm của CIC

Trung tâm thông tin tín dụng của NHNN (CIC) hiện mới xếp hạng tín dụng
doanh nghiệp theo hướng dẫn của NHNN Việt Nam nhằm tiến tới tiêu chuẩn hóa
đánh giá các chỉ tiêu tài chính có thể áp dụng cho các NHTM trong nước. CIC
hiện đang sử dụng 11 chỉ tiêu tài chính để chấm điểm theo hướng dẫn tại quyết
định 57/2002/QĐ-NHNN ngày 24/01/2002 của NHNN. Mô hình này có hạn chế
do thiếu đánh giá các chỉ tiêu tài chính, bao gồm 11 chỉ tiêu tài chính theo hướng
dẫn của NHNN Việt Nam, phân theo 4 nhóm ngành và 3 mức quy mô (phụ lục
04).
1.3.2. Hệ thống xếp hạng tín dụng của E&Y
E&Y là một tổ chức kiểm toán độc lập, có phương pháp đánh giá xếp hạng
khách hàng và tư vấn tài chính cho nhiều ngân hàng trong việc xây dựng hệ
thống xếp hạng tín dụng, ví dụ như NH TMCP Á Châu (ACB), NH TMCP Việt
Á (VAB), Vietinbank, Vietcombank,
Mô hình chấm điểm XHTD cá nhân của E&Y bao gồm hai phần là chấm
điểm khả năng trả nợ (trọng số 40%) và chấm điểm nhân thân (trọng số là 60%)
như trong bảng 1.6
15