Mô hình Suy giảm Tín dụng Nâng cao Quản lý Rủi ro & Ổn định Tài chính

Trong sự nghiệp của tôi kéo dài hơn hai thập kỷ trong quản lý rủi ro tài chính và tuân thủ quy định, có rất ít lĩnh vực đã phát triển một cách năng động hoặc chứng minh là quan trọng như sự phát triển và ứng dụng của các mô hình suy giảm tín dụng. Những khung công tác tinh vi này không còn chỉ là những yêu cầu kế toán; chúng là những trụ cột cơ bản cho quản lý rủi ro vững chắc, phân bổ vốn và đảm bảo sự ổn định tài chính hệ thống. Từ những tuyến đầu của cho vay đến các phòng hội đồng của các tổ chức toàn cầu, việc hiểu và triển khai các mô hình suy giảm tín dụng hiệu quả là điều tối quan trọng để điều hướng bối cảnh kinh tế phức tạp ngày nay.

Mô hình suy giảm tín dụng là một công cụ tài chính được thiết kế để ước tính các khoản lỗ tiềm năng trong tương lai trên một tài sản tài chính do người vay không thực hiện nghĩa vụ hợp đồng của họ. Mục đích chính của nó là giúp các tổ chức tài chính nhận diện và dự phòng cho những khoản lỗ dự kiến này một cách chủ động, thay vì chờ đợi cho đến khi xảy ra sự vỡ nợ. Cách tiếp cận hướng tới tương lai này làm tăng đáng kể tính minh bạch và ổn định trong báo cáo tài chính.

Sự chuyển đổi sang các mô hình này đã đạt được động lực đáng kể với sự ra mắt của các tiêu chuẩn kế toán toàn cầu như IFRS 9 (Tiêu chuẩn Báo cáo Tài chính Quốc tế 9) và CECL (Tổn thất Tín dụng Dự kiến Hiện tại) tại Hoa Kỳ. Khác với các mô hình “tổn thất đã xảy ra” trước đây chỉ công nhận tổn thất khi một sự kiện suy giảm đã xảy ra, các khuôn khổ mới này yêu cầu công nhận Tổn thất Tín dụng Dự kiến (ECL).

Trên thực tế, điều này có nghĩa là đánh giá rủi ro tín dụng từ thời điểm một công cụ tài chính được phát hành. Ví dụ, báo cáo tài chính hợp nhất của Nhóm Guernsey rõ ràng nêu rằng theo IFRS 9, “Các khoản lỗ tín dụng dự kiến được đo lường ở mức lỗ tín dụng dự kiến trong 12 tháng hoặc lỗ tín dụng dự kiến trong suốt thời gian tồn tại” (Nhóm Guernsey, Báo cáo tài chính hợp nhất, Ghi chú 2(h)(ii)). Sự phân biệt cơ bản này xác định phạm vi và quy mô của các khoản dự phòng.

Xây dựng một mô hình suy giảm tín dụng toàn diện liên quan đến việc tích hợp các khái niệm xác suất và tài chính khác nhau. Kinh nghiệm của tôi đã chỉ ra rằng độ nghiêm ngặt áp dụng cho từng thành phần có mối tương quan trực tiếp với sức mạnh dự đoán và độ tin cậy của mô hình.

• Xác suất vỡ nợ (PD)

  • Điều này ước lượng khả năng mà một người vay sẽ không thực hiện nghĩa vụ của họ trong một khoảng thời gian xác định. Các mô hình PD thường tận dụng dữ liệu lịch sử, điểm tín dụng, tỷ lệ tài chính và các yếu tố định tính. Tôi thường thấy các tổ chức sử dụng thang điểm nội bộ, tương tự như những thang điểm được sử dụng bởi các cơ quan xếp hạng tín dụng như Fitch Ratings cho tài chính cấu trúc, để gán một PD cho mỗi người vay.

• Tổn thất khi vỡ nợ (LGD) LGD đại diện cho tỷ lệ phần trăm của một khoản vay mà một tổ chức dự kiến sẽ mất nếu xảy ra vỡ nợ, sau khi tính đến việc thu hồi từ tài sản đảm bảo hoặc các nguồn khác. Tính toán LGD là phức tạp, liên quan đến tỷ lệ thu hồi lịch sử, định giá tài sản đảm bảo và chi phí pháp lý liên quan đến việc giải quyết vỡ nợ.

• Khả năng tiếp xúc khi vỡ nợ (EAD) EAD là tổng số tiền còn lại mà một tổ chức tài chính sẽ phải đối mặt vào thời điểm người vay không trả nợ. Đối với các khoản vay đơn giản, điều này có thể khá đơn giản, nhưng đối với các hạn mức tín dụng hoặc các cơ sở quay vòng, điều này đòi hỏi phải ước tính các khoản rút tiền trong tương lai.

• Kết hợp Thông tin Hướng tới Tương lai Một yếu tố phân biệt quan trọng của các mô hình suy giảm hiện tại là tính chất hướng tới tương lai của chúng. Điều này liên quan đến việc tích hợp các dự báo vĩ mô - chẳng hạn như tăng trưởng GDP, tỷ lệ thất nghiệp và biến động lãi suất - vào các ước tính PD, LGD và EAD. Từ góc độ của tôi, đây là nơi nghệ thuật gặp khoa học, vì các kịch bản kinh tế phải được điều chỉnh cẩn thận để phản ánh các áp lực tiềm năng trong tương lai.

Khung IFRS 9, được áp dụng bởi các thực thể như Nhóm Các bang Guernsey, xác định ba giai đoạn suy giảm tín dụng, ảnh hưởng đến cách đo lường ECL:

• Giai đoạn 1: ECL 12 tháng

  • Đối với tài sản tài chính mà không có sự gia tăng đáng kể nào về rủi ro tín dụng kể từ khi ghi nhận ban đầu. Các tổ chức ghi nhận một khoản dự phòng cho các tổn thất tín dụng dự kiến phát sinh từ các sự kiện vỡ nợ có thể xảy ra trong vòng 12 tháng tới.

• Giai đoạn 2: ECL suốt đời (Không bị suy giảm tín dụng)

  • Đối với các tài sản tài chính mà đã có sự gia tăng đáng kể trong rủi ro tín dụng kể từ khi ghi nhận ban đầu, nhưng vẫn chưa được coi là suy giảm tín dụng. Ở đây, các tổ chức ghi nhận một khoản dự phòng cho các khoản lỗ tín dụng dự kiến trong suốt toàn bộ thời gian dự kiến của công cụ tài chính.

• Giai đoạn 3: ECL suốt đời (Bị tổn thất tín dụng)

  • Đối với các tài sản tài chính được coi là bị suy giảm tín dụng (ví dụ: quá hạn hơn 90 ngày hoặc đang trong quá trình tái cấu trúc, như được ghi chú bởi Nhóm Nhà nước Guernsey, Ghi chú 2(h)(ii)). Các tổ chức ghi nhận một khoản dự phòng cho tổn thất tín dụng dự kiến trong suốt thời gian và doanh thu lãi suất được tính trên giá trị ghi sổ ròng (giá trị ghi sổ gộp trừ đi khoản dự phòng suy giảm).

Mức độ hiệu quả của bất kỳ mô hình suy giảm tín dụng nào phụ thuộc vào chất lượng và tính khả dụng của dữ liệu. Dữ liệu lịch sử toàn diện và chi tiết về các khoản vỡ nợ, thu hồi và các biến kinh tế vĩ mô là điều không thể thiếu. Là một chuyên gia tài chính, tôi đã chứng kiến tận mắt cách mà những khoảng trống dữ liệu có thể làm tê liệt ngay cả những mô hình lý thuyết vững chắc nhất.

Các tổ chức tài chính ngày càng phụ thuộc vào các nền tảng công nghệ tinh vi để quản lý dữ liệu, thực hiện các phép tính phức tạp và tạo ra các báo cáo cần thiết. Các công ty như Moody’s cung cấp các giải pháp “Bộ công cụ cho vay Rủi ro và Tài chính” và “Nền tảng Rủi ro Thông minh”, cung cấp khả năng cho “quản lý bảng cân đối kế toán và danh mục đầu tư” và hỗ trợ trong việc điều hướng rủi ro một cách tự tin (Moody’s, Insights). Các nền tảng này tự động hóa nhiều quy trình thu thập dữ liệu, thực thi mô hình và báo cáo, điều này rất quan trọng cho việc xử lý các danh mục đầu tư lớn và đa dạng.

Các cơ quan quản lý trên toàn thế giới đóng một vai trò quan trọng trong việc định hình và thực thi các tiêu chuẩn cho các mô hình suy giảm tín dụng. Bộ Ngân hàng (DOB) ở Massachusetts, chẳng hạn, đóng vai trò là “cơ quan cấp phép và quản lý chính cho các nhà cung cấp dịch vụ tài chính,” với sứ mệnh cốt lõi là “đảm bảo một môi trường dịch vụ tài chính an toàn, cạnh tranh và dễ tiếp cận” (Mass.gov, Bộ Ngân hàng). Sự giám sát này tự nhiên mở rộng đến cách mà các tổ chức tài chính đánh giá và dự phòng cho rủi ro tín dụng.

Một ứng dụng quy định chính của các mô hình suy giảm tín dụng là kiểm tra căng thẳng. Các cơ quan quản lý, chẳng hạn như Ngân hàng Anh, tiến hành “kiểm tra căng thẳng đồng thời thường xuyên của hệ thống ngân hàng Vương quốc Anh để hỗ trợ FPC và PRA trong việc đạt được các mục tiêu của họ” (Ngân hàng Anh, Kiểm tra căng thẳng hệ thống ngân hàng Vương quốc Anh, Hướng dẫn về bài kiểm tra căng thẳng năm 2025 cho các bên tham gia, xuất bản ngày 24 tháng 3 năm 2025). Những bài kiểm tra này mô phỏng các kịch bản kinh tế bất lợi để đánh giá khả năng phục hồi của các tổ chức tài chính và sự đầy đủ của các quỹ dự trữ vốn của họ trong các điều kiện cực đoan. Những hiểu biết thu được từ các bài kiểm tra căng thẳng thường thông báo cho các yêu cầu về vốn và các hành động giám sát, nhấn mạnh mối liên hệ quan trọng giữa mô hình suy giảm và sự ổn định hệ thống.

Hơn nữa, các nhà quản lý ngày càng tập trung vào những rủi ro mới nổi có thể ảnh hưởng đến chất lượng tín dụng. Ví dụ, Cục Ngân hàng Massachusetts nhấn mạnh “Tài nguyên Rủi ro Tài chính và Liên quan đến Khí hậu” và “An ninh mạng cho ngành dịch vụ tài chính” (Mass.gov, Cục Ngân hàng). Điều này cho thấy một kỳ vọng ngày càng tăng đối với các mô hình suy giảm tín dụng cần tích hợp các yếu tố như tác động của biến đổi khí hậu (ví dụ, rủi ro vật lý và chuyển tiếp trong ngân hàng, như đã được Moody’s Insights lưu ý) và các mối đe dọa mạng vào các đánh giá hướng tới tương lai của họ.

Việc triển khai và duy trì các mô hình suy giảm tín dụng là một quá trình phức tạp và liên tục. Từ kinh nghiệm thực tế của tôi trong việc lãnh đạo các nhóm mô hình, những thách thức thực tiễn thường quan trọng không kém so với những phức tạp lý thuyết.

• Sự Sẵn Có và Chất Lượng Dữ Liệu Một rào cản dai dẳng vẫn là việc đảm bảo dữ liệu lịch sử sạch sẽ và nhất quán. Các tổ chức tài chính thường phải đối mặt với các hệ thống kế thừa phân mảnh, đòi hỏi nỗ lực đáng kể trong việc tổng hợp và xác thực dữ liệu trước khi việc phát triển mô hình có thể thực sự bắt đầu.

• Độ phức tạp của mô hình và xác thực

  • Mặc dù về mặt khái niệm là đơn giản, nhưng các mô hình thực tế có thể vô cùng phức tạp, đòi hỏi các kỹ thuật thống kê tiên tiến và tài nguyên tính toán rộng rãi. Quy trình lặp đi lặp lại của việc xác thực mô hình, một bước quan trọng mà tôi đã giám sát vô số lần, đảm bảo rằng các mô hình là vững chắc, phù hợp với mục đích và hoạt động như mong đợi dưới các điều kiện kinh tế khác nhau. Điều này bao gồm việc kiểm tra lại, so sánh với các đồng nghiệp trong ngành và phân tích độ nhạy.

• Tích hợp với Quy trình Kinh doanh Giá trị thực sự của một mô hình suy giảm được nhận ra khi các đầu ra của nó được tích hợp một cách liền mạch vào các quyết định kinh doanh chiến lược - từ việc cấp phát và định giá khoản vay đến quản lý danh mục và lập kế hoạch vốn. Điều này đòi hỏi sự hợp tác chặt chẽ giữa các đơn vị rủi ro, tài chính và kinh doanh, chuyển đổi các đầu ra mô hình phức tạp thành những hiểu biết có thể hành động.

Tính chất lặp đi lặp lại của việc tinh chỉnh mô hình cũng rất quan trọng. Các điều kiện kinh tế liên tục thay đổi, dữ liệu mới trở nên khả dụng và các kỳ vọng về quy định phát triển. Một mô hình đã được hiệu chỉnh hoàn hảo vào năm ngoái có thể cần điều chỉnh đáng kể trong năm nay để vẫn giữ được tính liên quan và chính xác.

Cảnh quan cho các mô hình suy giảm tín dụng đang liên tục phát triển. Một số thách thức và xu hướng chính đang định hình tương lai của chúng:

• Môi Trường Vĩ Mô Động Sự không chắc chắn xuất phát từ các xung đột toàn cầu, lạm phát và sự thay đổi trong chính sách tiền tệ khiến việc dự đoán các kịch bản kinh tế trong tương lai trở nên khó khăn hơn bao giờ hết. Các mô hình phải có khả năng thích ứng và có thể nhanh chóng tiếp nhận thông tin mới.

• Rủi ro mới nổi Sự chú trọng ngày càng tăng vào các yếu tố môi trường, xã hội và quản trị (ESG), cùng với các rủi ro như biến đổi khí hậu và an ninh mạng, đòi hỏi phải tích hợp các nguồn dữ liệu và phương pháp mô hình hóa mới vào các khung hiện có. Như đã thấy với sự chú trọng của Mass.gov và Moody’s vào những lĩnh vực này, điều này không còn là tùy chọn nữa.

• Tiến bộ công nghệ Sự gia tăng của trí tuệ nhân tạo (AI) và học máy (ML) mang đến cả cơ hội và thách thức. Trong khi những công nghệ này hứa hẹn khả năng dự đoán tinh vi hơn, chúng cũng đặt ra các câu hỏi về khả năng giải thích mô hình, thiên lệch và quản trị.

Sự phát triển của các mô hình suy giảm tín dụng phản ánh cam kết liên tục của ngành tài chính đối với sự minh bạch, khả năng phục hồi và quản lý rủi ro chủ động. Khi chúng ta nhìn về phía trước, khả năng nhanh chóng điều chỉnh các mô hình này theo thông tin mới và các rủi ro mới nổi sẽ xác định thành công của các tổ chức tài chính trong việc duy trì một môi trường vững chắc và cạnh tranh.

Mô hình suy giảm tín dụng là những công cụ không thể thiếu, vượt qua sự tuân thủ đơn thuần, phục vụ như nền tảng cho quản lý tài chính thận trọng và sự ổn định hệ thống. Thông qua việc đánh giá hướng tới tương lai về Tổn thất Tín dụng Dự kiến (ECL), được hỗ trợ bởi cơ sở dữ liệu vững chắc và được xác thực thông qua các quy trình nghiêm ngặt như Kiểm tra Căng thẳng Vốn Ngân hàng 2025 (Ngân hàng Anh, công bố ngày 24 tháng 3 năm 2025), những mô hình này giúp các tổ chức tài chính dự đoán, đo lường và giảm thiểu rủi ro tín dụng một cách hiệu quả trong một nền kinh tế toàn cầu đang thay đổi. Việc cải tiến liên tục của chúng, kết hợp những hiểu biết từ các cơ quan như Cục Ngân hàng Massachusetts (Mass.gov) và tận dụng các nền tảng tiên tiến như những gì được cung cấp bởi Moody’s (Insights), là rất quan trọng để bảo vệ sức khỏe tài chính và thúc đẩy niềm tin.