VPBank không ngại rủi ro nhờ mô hình quản lý sử dụng big data

VPBank trong vài năm gần đây trở thành hiện tượng của ngành ngân hàng Việt Nam nhờ sở hữu FE Credit, công ty dẫn đầu trong lĩnh vực cho vay tiêu dùng đang bùng nổ.

Khi ngân hàng IPO và niêm yết trên thị trường năm ngoái, VPBank được đánh giá là một trong các ngân hàng tăng trưởng mạnh nhất trên các thị trường cận biên của thế giới và khu vực Đông Nam Á.

Tuy nhiên cho vay tiêu dùng với đặc thù các khoản vay nhỏ, không có tài sản đảm bảo luôn tiềm ẩn rủi ro phát sinh nợ xấu cao. Thực tế, con số nợ xấu 6% được FE Credit công bố cao gấp đôi so với tỷ lệ nợ xấu “chuẩn” là 3% tại các ngân hàng.

Dù nhiều nhà đầu tư kỳ vọng vào VPBank nhưng không ít nhà đầu tư lo ngại VPBank đang tăng trưởng nóng và tiềm ẩn quả nhiều rủi ro. Đặc biệt thời gian gần đây, cổ phiếu VPB mất giá đến 34%, mức giảm mạnh nhất kể từ khi được niêm yết trên HOSE.

Ông Nguyễn Đức Vinh, Tổng Giám đốc VPBank trong một lần trả lời phỏng vấn báo chí đã nói: “Có nợ tốt thì cũng phải có nợ xấu, điều quan trọng là nợ tạo ra tiền và hệ thống được quản trị rủi ro như thế nào”.

Với quy mô cho vay các nhân hàng chục nghìn tỷ đồng với hàng triệu khoản vay, hệ thống quản trị rủi ro của VPBank được nhiều nhà đầu tư quan tâm.

Theo Giám đốc Khối Quản trị rủi ro của VPBank, ông Dmytro Kolechko cho biết ngân hàng quản lý rủi ro bằng một mô hình chấm điểm tín dụng riêng biệt, được xây dựng từ nhiều mô hình kinh tế lượng.

“Việc chấm điểm tín dụng khách hàng sẽ dựa trên khoảng 10 chỉ tiêu với trọng số khác nhau”, ông Dmitro Kolevko nói trong buổi gặp gỡ các phóng viên chiều ngày 22/05.

Lãnh đạo của ngân hàng cho biết cách thức sử dụng mô hình quản lý rủi ro tín dụng của VPBank không có nhiều khác biệt với các ngân hàng khác. Những yếu tố khác biệt không được chia sẻ do vấn đề bảo mật, nhưng trong đó, Big data – hệ thống dữ liệu khổng lồ - được tiết lộ chính là yếu tố quan trọng nhất để tạo nên hiệu quả của mô hình này.

"Chúng tôi mất 2/3 thời gian để thu thập dữ liệu từ nhiều nguồn và 1/3 thời gian còn lại để xây dựng mô hình từ dữ liệu đó” – ông Dmytro Kolechko nói.

Người đứng đầu khối Quản trị rủi ro của VPBank cũng nhấn mạnh, việc quản lý rủi ro tín dụng không kết thúc ở việc xây dựng mô hình và đưa ra kết quả bước đầu mà ngân hàng phải luôn theo dõi và điều chỉnh phù hợp với những thay đổi của nhiều biến số ảnh hưởng.

Bên cạnh đó, mô hình cũng chỉ là một trong những công cụ trong việc đánh giá khách hàng. Để xét duyệt một khoản vay, ngân hàng phải kết hợp thông tin từ Trung tâm thông tin tín dụng quốc gia CIC, gọi điện cho khách hàng và các nghiệp vụ đặc biệt để có đánh giá toàn diện nhất về khách hàng.

Tổng Giám đốc FE Credit, ông Kalidas Ghose trong một cuộc phỏng vấn cũng cho biết: “Big Data thực sự là nền tảng cơ bản của các mô hình kinh doanh bán lẻ, các mô hình vận hành và trong mỗi khía cạnh khác tại FE Credit. Hiện tại chúng tôi đang ứng dụng Big Data để đưa ra các quyết định phù hợp và chiến lược hơn”.

Công ty này cho biết đang sở hữu nguồn cơ sở dữ liệu khách hàng lớn nhất trong số các tổ chức tín dụng tại Việt Nam với 7 triệu khách hàng.

Theo số liệu từ StoxPlus, FE Credit đang dẫn đầu thị trường cho vay tiêu dùng tại Việt Nam với gần 50% thị phần. Đặc biệt, thời gian xét duyệt, giải ngân các khoản vay nhỏ có thể diễn ra trong vòng vài phút. Có thể làm nhanh như vậy là nhờ Big Data. Được biết, vào thời điểm cao nhất có tới 25% khách hàng do dữ liệu lớn cung cấp được tiếp cận tín dụng thành công.