Các ngân hàng thương mại Việt Nam đang dần
hoàn thiện hệ thống xếp hạng khách hàngnội bộ để đánh giá, quản lý các mức rủi
ro của từng khách hàng vay vốn. Hệ thống này không chỉ là công cụ hiệu quả
trong công tác thẩm định, đánh giá mức độ rủi ro và ra quyết định cho từng món
vay từ đó nâng cao chất lượng tín dụng và trích lập dự phòng phù hợp mà còn còn
rất hữu ích trong phán xét lãi suất cho vay tùy vào đối tượng khách hàng, tương
ứng với mỗi hạng tín dụng từ hệ thống sẽ có mức lãi suất cho vay khác nhau. Tuy
nhiên, cách áp đặt lãi suất cho vay trên làm ngân hàng trở nên kém cạnh tranh
và chưa triệt để rủi ro; ví dụ hai khách hàng cùng hạng tín dụng nhưng có loại
tài sản khác nhau hoặc có cơ cấu tài sản đảm bảo khác nhau thì lãi suất vẫn như
nhau? Bài viết sẽ giới thiệu sơ lược cách thức định giá khoản vay thông qua hệ
thống xếp hạng khách hàng nội bộ và chỉ ra nhược điểm lẫn hướng khắc phục của
cách thức này trong hạn chế tối đa các rủi ro.
Đặt vấn đề
Trong những năm
qua, hệ thống ngân hàng Việt Nam đã đổi mới một cách căn bản về mô hình tổ chức,
mô hình hoạt động, cơ chế điều hành, nghiệp vụ, nguồn nhân lực và tư duy về quản
trị rủi ro. Chính sự đổi mới đó đã đóng góp một phần không nhỏ cho quá trình
tăng trưởng và phát triển nền kinh tế. Không những vậy, tư duy tổ chức hoạt động
của hệ thống ngân hàng ngày một mới với các mô hình kinh doanh không quá phụ
thuộc vào kênh tín dụng đã làm các ngân hàng trở thành một siêu thị tài chính
(mô hình ngân hàng bán lẻ) cung cấp rất nhiều sản phẩm – dịch vụ mà khách hàng
rất hài lòng. Sự chuyển đổi mô hình kinh doanh đã làm cơ cấu lợi nhuận của ngân
hàng ít còn phụ thuộc quá nhiều vào tín dụng – đây sẽ là xu hướng cho sự tăng
trưởng bền vững của hệ thống ngân hàng Việt Nam
Một trong những
khâu quan trọng trong hoạt động cho vay đối với các tổ chức kinh tế - tài chính
cũng như đối với khách hàng cá nhân là định giá khoản cho vay. Các ngân hàng
luôn mong muốn nhận được lãi suất cao để trang trải chi phí huy động vốn, bù đắp
hoàn toàn rủi ro liên quan các khoản cho vay và có lãi. Tuy nhiên, lãi suất cần
phải đặt ở mức hợp lý so với mặt bằng lãi suất thị trường, cũng như để tạo dựng
lợi thế cạnh tranh so với ngân hàng đối thủ hay duy trì và ổn định mối quan hệ
với khách hàng vay vốn. Hơn nữa, với quá trình toàn cầu hóa, hoạt động ngân
hàng không chỉ gói ghém trong hệ thống ngân hàng nội địa mà ngày càng có nhiều
chủ thể ngân hàng 100% vốn nước ngoài tham gia, điều này làm sự cạnh tranh trở
nên gay gắt hơn và khả năng sinh lời của ngân hàng từ hoạt động cấp tín dụng sụt
giảm, lúc này ngân hàng chỉ có thể đóng vai trò là người chấp nhận giá mà dần bỏ
qua vai trò là người đặt giá. Chính vì vậy, định giá chính xác các khoản vay
ngày càng trở thành vấn đề cấp thiết đối với ngân hàng trong giai đoạn hiện
nay.
Định giá khoản vay dựa trên đo lường các yếu tố rủi ro thông qua hệ thống xếp hạng khách hàng nội bộ của ngân hàng (hệ thống xếp hạng tín dụng nội bộ)
Lựa chọn phương
pháp xác định lãi suất cho vay phụ thuộc hoàn toàn ý muốn chủ quan của mỗi ngân
hàng. Mọi phương pháp đều có sự cấu tạo bởi nhiều thành phần khác nhau (như lãi
suất huy động, chi phí quản lý, lợi nhuận kỳ vọng…) nhưng tất cả đều phải có phần
bù rủi ro liên quan đến khoản vay. Phần bù rủi ro lớn hay nhỏ phụ thuộc vào quá
trình thẩm định khách hàng vay vốn, lịch sử giao dịch tín dụng và kết quả đánh
giá của hệ thống xếp hạng tín dụng nội bộ. Tuy nhiên, các bước của quá trình thẩm
định khách hàng và lịch sử giao dịch tín dụng chỉ mới xác định về quyết định cấp
tín dụng lẫn sự đánh giá sơ bộ về rủi ro, chứ chưa định rõ về mức phần trăm rủi
ro gặp phải khi tiến hành cho vay vốn. Chính vì vậy, hệ thống xếp hạng khách
hàng nội bộ được chuẩn hóa và ứng dụng rộng rãi trong hệ thống ngân hàng trên
thế giới để lượng hóa mức độ rủi ro thành tỷ lệ phần trăm phần bù rủi ro trong
lãi suất cho vay.
Với hệ thống
này, ngân hàng sẽ lượng hóa các bộ chỉ tiêu định lượng và định tính về khách
hàng để đưa ra hạng tín dụng. Tương ứng mỗi hạng tín dụng sẽ có xác suất xảy ra
rủi ro khác nhau, theo đó các xác suất xảy ra rủi ro khác nhau sẽ có phần trăm
phần bù rủi ro khác nhau trong lãi suất cho vay. Điều này đã làm cho hệ thống xếp
hạng khách hàng nội bộ trở thành một công cụ đắc lực trong hoạt động cấp tín dụng,
cũng như định giá tương đối chính xác mức lãi suất cho vay theo độ rủi ro từng
khách hàng khác nhau.
Dưới đây sẽ là một minh họa cho vấn đề trên:
Giả sử Techcombank
đang áp dụng phương pháp định giá cho vay dựa theo lãi suất điều chuyển vốn nội
bộ (áp dụng cho khách hàng doanh nghiệp)[1]
và tình trạng thị trường ngân hàng đang cạnh tranh gay gắt. Mặt khác, ngân hàng
này không thể điều chỉnh giảm thêm các yếu tố lợi nhuận kỳ vọng, chi phí hoạt động
– quản lý và các chi phí liên quan khác khi thỏa thuận mức lãi suất với khách
hàng. Do đó, hệ thống xếp hạng khách hàng nội bộ trở thành công cụ xác định và
thương lượng lãi suất hiệu quả với khách hàng thông qua việc điều chỉnh tỷ lệ
phần trăm phần bù rủi ro theo hạng tín dụng. Ngân hàng này đã xây dựng một hệ
thống xếp hạng khách hàng nội bộ như sau (mỗi ngân hàng khác nhau có thể ứng dụng
mô hình xếp hạng khách hàng nội bộ khác nhau tùy vào quyết định của ban lãnh đạo
ngân hàng):
-
Bộ
chỉ tiêu định lượng: ngân hàng sử dụng báo cáo tài chính tại thời điểm gần nhất
để đánh giá tình hình tài chính và lượng hóa các chỉ tiêu tài chính thành những
mức xác suất xảy ra rủi ro tương ứng. Nhưng trước hết, phải xác định rõ doanh
nghiệp thuộc ngành nào trong các ngành công nghiệp, xây dựng, thương mại và dịch
vụ; bởi mỗi ngành nghề sẽ có những tiêu chuẩn an toàn tài chính khác nhau. Bộ
chỉ tiêu tài chính gồm các chỉ tiêu sau: (i) Khả năng thanh khoản – bao gồm tỷ
số khả năng thanh toán ngắn hạn và tỷ số khả năng thanh toán nhanh; (ii) Khả năng
vay trả - bao gồm tỷ số nợ trên tổng tài sản, tỷ số vốn chủ sở hữu trên tổng
tài sản, tỷ số nợ trên vốn chủ sở hữu và tỷ số lợi nhuận gộp trên nợ phải trả; (iii)
Khả năng sinh lời – bao gồm ROE, ROA và tỷ số lợi nhuận sau thuế trên doanh
thu; (iv) Năng lực hoạt động – bao gồm số ngày phải thu, vòng quay hàng tồn kho
và tỷ số doanh thu trên tổng tài sản.
-
Bộ
chỉ tiêu định tính: đây là những đánh giá dựa trên những nhìn nhận chủ quan của
bộ phận thẩm định về doanh nghiệp đang vay. Các chỉ tiêu này bao gồm: quy mô
doanh nghiệp ước tính, chiến lược kinh doanh, mối quan hệ với ngân hàng, thương
hiệu, trình độ ban lãnh đạo và uy tín giao dịch tín dụng. Ví dụ về thương hiệu:
hệ thống sẽ thiết kế với 4 lựa chọn theo thứ tự từ 1 đến 4, tương ứng 1 là
thương hiệu nổi tiếng cả nước, 2 là thương hiệu nổi tiếng trong một khu vực, 3
là thương hiệu chỉ được biết đến, 4 là thương hiệu ít được biết đến. Với mỗi lựa
chọn từ 1 đến 4 sẽ có mức độ xác xuất rủi ro khác nhau, ở đây, lựa chọn 4 sẽ có
mức rủi ro cao nhất.
Hai bộ chỉ tiêu của hệ thống xếp
hạng trên được lượng hóa thành hạng tín dụng cụ thể. Tùy vào đặc điểm của từng
hệ thống xếp hạng mà có các biểu tượng hiển thị hạng tín dụng khác nhau, trong
trường hợp của ngân hàng này như sau :
STT
|
Hạng của khách
hàng
|
Diễn giải
|
1
|
A1
|
Cực tốt
|
2
|
A2
|
Rất tốt
|
3
|
A3
|
Tốt
|
4
|
B1
|
Khá tốt
|
5
|
B2
|
Khá
|
6
|
B3
|
Trung bình khá
|
7
|
C1
|
Trung bình
|
8
|
C2
|
Hơi yếu
|
9
|
C3
|
Yếu
|
10
|
D1
|
Kém
|
11
|
D2
|
Cẩn trọng
|
12
|
D3
|
Tình trạng có
nguy cơ rủi ro tối đa
|
Tương ứng với mỗi hạng tín dụng
thì ngân hàng sẽ có mức lãi suất cho vay khác nhau. Thông thường, ngân hàng sẽ
công bố mức lãi suất và biên độ điều chỉnh theo hạng tín dụng khách hàng định kỳ
hoặc theo biến động của thị trường. Như vậy, mỗi loại khách hàng khác nhau thì
sẽ có mức lãi suất khác nhau tùy thuộc vào từng mức độ rủi ro. Phương pháp này
đã giúp xóa bỏ sự đánh đồng lãi suất của tất cả các khách hàng dựa vào những ước
đoán chủ quan các yếu tố cấu thành nên lãi suất vay của ngân hàng. Hiện nay,
các ngân hàng thương mại Việt Nam đang dần hoàn thiện hệ thống xếp hạng khách
hàng nội bộ để chuẩn hóa việc định giá lãi suất cho vay và hỗ
trợ công tác thẩm định khách hàng cũng như để thực hiện phân loại nợ theo Điều
6, Điều 7 của Quyết định 493/2005/QĐ-NHNN và các điều chỉnh.
Định giá khoản
vay dựa trên đo lường các yếu tố rủi ro thông qua hệ thống xếp hạng khách hàng
nội bộ của ngân hàng và những điều chỉnh khắc phục nhược điểm
Định giá khoản vay dựa trên đo lường
các yếu tố rủi ro thông qua hệ thống xếp hạng khách hàng chỉ mới lượng hóa các
yếu tố rủi ro tín dụng để đưa ra mức lãi suất cụ thể. Vấn đề đặt ra, khách hàng
vay vốn có cùng hạng tín dụng nhưng tài sản đảm bảo (TSĐB) cho khoản vay lại có
độ rủi ro khác nhau thì ngân hàng làm như thế nào? Hoặc khách hàng có cùng giá
trị TSĐB nhưng cơ cấu tài sản lại khác nhau về rủi ro (khách hàng 1 có 50% bất
động sản, 20% hàng hóa, 30% quyền đòi nợ; khách hàng 2 có 30% bất động sản, 50%
hàng hóa, 20% quyền đòi nợ)?
Để khắc phục nhược điểm trên của
hệ thống xếp hạng khách hàng, ngân hàng sẽ ấn định tỷ lệ phần trăm chênh lệch
lãi suất giữa các loại tài sản đó. Ví dụ đối với TSĐB là hàng hóa thì cộng thêm
0,15% so với tài sản là bất động sản, bởi hàng hóa có độ rủi ro cao hơn bất động
sản, tài sản có rủi ro càng cao thì mức lãi suất cho vay sẽ càng cao. Nhưng con
số ấn định này hoàn toàn cảm tính và không mang tính cạnh tranh cao, cũng như
thiếu tính linh hoạt trong khi thỏa thuận lãi suất với khách hàng, đồng thời
cũng không thể áp dụng cho từng loại khách hàng với cơ cấu tài sản đảm bảo đa dạng.
Do đó, cần bổ sung đánh giá độ rủi ro của tài sản đảm bảo trong định giá khoản
vay dựa trên hệ thống xếp hạng nội bộ, điều này sẽ giúp nhận diện:
-
Nếu
khách hàng có mức độ tổn thất dự kiến cao hơn sẽ có hạng tín dụng thấp hơn, loại
tài sản chứa đựng nhiều yếu tố rủi ro (hàng tồn kho cố định, hàng tồn kho luân
chuyển, khoản phải thu…), cơ cấu của danh mục TSĐB ít hấp dẫn hơn, tỷ lệ cho
vay trên giá trị đảm bảo thấp hơn.
-
Nếu
khách hàng có mức độ tổn thất dự kiến ít hơn sẽ ngược lại trường hợp trên.
Ngoài ra, nhóm khách hàng này còn phải có cơ cấu danh mục TSĐB hấp dẫn hơn.
Khi áp dụng kỹ thuật trên sẽ giúp
ngân hàng dễ dàng đàm phán lãi suất với khách hàng, cũng như nhận diện rõ các rủi
ro về TSĐB, cơ cấu TSĐB. Từ đó chấp nhận hoặc đánh đổi giữa lợi nhuận và rủi ro
khoản vay một cách hợp lý; chỉ cần vài bước tính toán đã dễ dàng lượng hóa mức
độ rủi ro của TSĐB, hoặc rủi ro trong cơ cấu TSĐB thành những mức lãi suất cho
vay khác nhau.
Thông qua bảng tính excel và nhập
các dữ liệu như kỳ hạn vay vốn dự kiến, hạng tín dụng – sau khi đã xếp hạng
thông qua hệ thống xếp hạng khách hàng nội bộ, tổng giá trị món vay, giá trị từng
TSĐB và lãi suất cho vay chưa điều chỉnh rủi ro – đây là mức lãi suất do ngân
hàng công bố định kỳ hoặc công bố theo tình hình thị trường (đây còn gọi là mức
giá hòa vốn). Những gì còn lại là thực hiện thuật toán sao cho thỏa mãn yêu cầu:
với kỳ hạn món vay, giá trị món vay và hạng tín dụng cho trước thì giá trị TSĐB
khác nhau, tỷ lệ cơ cấu của TSĐB khác nhau và tỷ lệ giá trị khoản vay trên TSĐB
thì có phần trăm phần bù rủi ro khác nhau. Dưới đây là một ví dụ về kết quả
tính toán:
-
Trường
hợp 1: giá trị món vay là 20 tỷ đồng, kỳ hạn là 6 tháng, hạng tín dụng là A2 và
lãi suất chưa điều chỉnh rủi ro do hội sở công bố (lãi suất hòa vốn) là 15%
-
Trường
hợp 2: tổng giá trị món vay là 20 tỷ đồng, kỳ hạn là 6 tháng, hạng tín dụng là
A2, có cơ cấu và giá trị tài sản khác so với trường hợp 1 và tổng giá trị TSĐB
vẫn là 35 tỷ
Vậy trong hai
trường hợp, tùy vào giá trị TSĐB, cơ cấu TSĐB và tỷ lệ giá trị món vay trên TSĐB
thì có mức phần trăm phần bù rủi ro khác nhau. Trường hợp 1 là 1,63% nên dẫn đến
lãi suất cho vay là 16,63%/năm, trường hợp 2 là 1,87% nên lãi suất cho vay là
16,87% bởi rõ ràng trường hợp 2 có độ rủi ro về TSĐB cao hơn.
Vấn đề đặt ra là
cách thức để đo lường các yếu tố rủi ro của tài sản với xác suất xảy ra rủi ro
tín dụng để đưa ra số phần trăm phần bù rủi ro tương ứng. Ở đây là sự kết hợp của
ba yếu tố định lượng: (i) Xác suất không trả được nợ của khách hàng; (ii) Tổng dư
nợ của khách hàng tại thời điểm không trả được nợ; (iii) Tỷ trọng tổn thất ước
tính.
Với ba yếu tố
trên sẽ xác định rủi ro tín dụng dự kiến theo công thức:
ED = PD * EAD * LGD
Trong đó: PD (probability of Default) là xác suất
không trả nợ của khách hàng, được đo lường thông qua hệ thống xếp hạng nội bộ của
ngân hàng, EAD (Exposure At Default) là tổng dư nợ của khách hàng tại thời điểm
không trả được nợ, LGD (Loss Given Default) là tỷ trọng tổn thất dự kiến (Badar-e-Munir,
2007). Đối với loại tài sản khác nhau và cơ cấu tài sản khác nhau thì có tỷ trọng
tổn thất khác nhau dựa vào chính sách của mỗi ngân hàng. Giả định, một tài sản
là bất động sản được cho vay 70% trên giá trị định giá, khi xảy ra nợ quá hạn
thì tổn thất dự kiến bằng 0 nếu giá trị thị trường cao hơn (đủ bù đắp mọi chi
phí và lãi suất quá hạn) hoặc bằng với giá trị định giá, bởi món vay chỉ được
phát vay tối đa 70% giá trị định giá bất động sản. Dưới đây là ví dụ về cơ cấu TSĐB
với tỷ trọng tổn thất dự kiến:
TSĐB
|
Doanh nghiệp A
|
Doanh nghiệp B
|
||
Giá trị
|
Tỷ trọng tổn
thất dự kiến*
|
Giá trị
|
Tỷ trọng tổn
thất dự kiến
|
|
Bất động sản (có giấy chứng nhận sở hữu)
|
3 tỷ
|
5%
|
1 tỷ
|
5%
|
Hàng tồn kho 3 bên
|
1 tỷ
|
30%
|
3 tỷ
|
30%
|
Tổng cộng
|
4
tỷ
|
4
tỷ
|
||
* Tỷ trọng tổn thất dự kiến phụ thuộc
vào quan điểm và chính sách đánh giá của mỗi ngân hàng. Với mức tỷ trọng tổn thất
khác nhau thì LGD sẽ khác nhau.
Sau khi lượng
hóa ba yếu tố PD, EAD và LGD thì giá trị rủi ro tín dụng dự kiến sẽ được xác định
bởi công thức ED = PD*EAD*LGD. Dựa trên giá trị rủi ro tín dụng dự kiến khác
nhau của mỗi khách hàng thì ngân hàng định rõ được phần trăm phần bù rủi ro
(nhiệm vụ của ngân hàng là quy đổi giá trị rủi ro tín dụng dự kiến sang từng phần
trăm phần bù rủi ro, giá trị quy đổi tùy vào quan điểm và chính sách mỗi ngân
hàng). Ví dụ, ngân hàng C quy đổi giữa giá trị rủi ro tín dụng dự kiến sang phần
trăm phần bù rủi ro như sau :
Giá trị rủi ro tín dụng dự kiến
|
Phần bù phần trăm rủi ro
|
Dưới 0.2 tỷ đồng
|
0.5%
|
0.2 – 1 tỷ đồng
|
0.51 – 1%
|
1 – 3 tỷ đồng
|
1.1 – 2%
|
3 – 9 tỷ đồng
|
2.1 – 2.9%
|
Trên 10 tỷ đồng
|
Trên 3%
|
Quay trở lại trường hợp của doanh nghiệp
A (DNA) và doanh nghiệp B (DNB). Cả hai đều đề nghị vay vốn 2 tỷ đồng với cơ cấu
tài sản đảm bảo như trên, hệ thống xếp hạng khách hàng nội bộ đánh giá xác suất
không trả nợ của từng khách hàng: PD DNA là 10%, PD DNB là 15%. Vậy giá trị rủi
ro tín dụng dự kiến: ED DNA = 10% * 2 tỷ * (3 tỷ*5%+1 tỷ *30%) = 0.09 tỷ đồng ;
ED DNB = 15%* 2 tỷ *(1*5%+3*30%) = 0.285 tỷ đồng. ED DNB lớn hơn ED DNA, tương ứng
với mức phần trăm phần bù rủi ro lớn hơn. Phần bù phần trăm rủi ro DNA là 0.5%
(dựa vào ví dụ của ngân hàng C), phần bù phần trăm rủi ro của DNB nằm ở vùng
0.51 – 1% (từ 0.2 đến 1 tỷ đồng, ngân hàng C sẽ có phân chia chi tiết từng mức
cụ thể với mức phần bù tương ứng từ 0.51 đến 1%).
Kết luận
Quá trình định
giá khoản vay với vài điều chỉnh như đã trình bày chỉ là sự mở rộng của phương
pháp định giá khoản vay dựa trên đo lường rủi ro thông qua hệ thống xếp hạng
khách hàng nội bộ. Với các điều chỉnh sẽ mang lại những ưu thế cũng như tạo cơ
sở vững chắc khi chuyên viên tín dụng đàm phán lãi suất với khách hàng; đồng thời,
chi nhánh kiểm soát rủi ro chặt chẽ thông qua quá trình chọn lọc khách hàng
theo mức độ rủi ro; tăng cạnh tranh so với ngân hàng đối thủ trong tìm kiếm,
thuyết phục khách hàng tốt với mức lãi suất thấp hơn… Đi kèm với những ưu thế
đó thì phương thức này cũng mang lại nhiều lợi ích, như biết được chi phí thực
(còn gọi là giá hòa vốn) của một khoản vay; cho phép chuyên viên tín dụng đánh
giá hết rủi ro gặp phải đối với một khách hàng, nhất là tránh được những lựa chọn
bất lợi khi tài sản có độ rủi ro cao; đồng thời, cũng tránh được sự lôi kéo
khách hàng tốt của ngân hàng đối thủ khi mà lãi suất chào ở mức cạnh tranh hơn;
hoặc có thể tăng doanh thu từ việc chấp nhận độ rủi ro cao hơn từ khách hàng;
minh bạch được toàn bộ mức độ rủi ro của danh mục cho vay…
Hiện nay, các
ngân hàng đã ứng dụng hệ thống xếp hạng khách hàng nội bộ để đánh giá chất lượng
tín dụng cũng như chuẩn hóa mức lãi suất cho vay, có thể kể đến như ngân hàng
BIDV, Techcombank, Sacombank, Vietcombank… Hầu hết những ngân hàng này đều có
những chuẩn mực đánh giá xếp hạng khách hàng riêng phụ thuộc vào mô hình xếp hạng
khách hàng (Trên thế giới có rất nhiều mô hình xếp hạng
khách hàng nội bộ khác nhau như mô hình chỉ số Z, mô hình VAR, McKensey &
Company’s Credit Portfolio View, KMV ‘s Portfolio Manager…(Hrishikesh Herekar,
2005, trang 2))
và một hệ thống chuẩn hóa lãi suất cho vay dựa trên hạng tín dụng. Tuy nhiên, nếu
các ngân hàng áp dụng vài điều chỉnh về độ rủi ro của TSĐB như trình bày ở trên
thì sẽ tạo một lợi thế cạnh tranh khá lớn trong đàm phán lãi suất với khách
hàng cũng như tạo dựng được một danh mục tín dụng trên cơ sở đo lường rủi ro hiệu
quả.
Tài
liệu tham khảo
1. Quyết
định 493/2005/QĐ-NHNN ngày 22/4/2005 của Ngân hàng Nhà nước quy định về phân loại
nợ, trích lập và sử dụng dự phòng để xử lý rủi ro tín dụng.
2.
Bộ
tiêu chuẩn của hệ thống xếp hạng khách hàng nội bộ của Techcombank.
4. Hrishikesh Herekar (2005), Risk –
based Pricing: Are India’s credit markets moving towards this paradigm?, trang
2.
Châu Đình Linh
[1] Hiện nay, các ngân hàng đang xúc
tiến đầu tư và phát triển hệ thống điều chuyển vốn nội bộ. Với hệ thống này,
chi nhánh chỉ đóng vai trò là kênh phân phối các sản phẩm – dịch vụ và là nơi
duy trì, xúc tiến khai thác các mối quan hệ khách hàng, theo đó toàn bộ các nguồn
vốn huy động được sẽ được điều chuyển về hội sở với một mức lãi suất quy định
(mức lãi suất này sẽ cao hơn lãi suất huy động của chi nhánh, gọi là chi nhánh
bán vốn cho hội sở) và khi chi nhánh cần vốn để cấp tín dụng thì sẽ vay lại của
hội sở với một mức lãi suất điều chuyển (mức lãi suất này cao hơn lãi suất mà
chi nhánh được hưởng, gọi là chi nhánh mua vốn lại từ hội sở). Điều này đã làm
nguồn vốn tập trung và điều tiết hiệu quả trong toàn bộ hệ thống một ngân hàng
nên toàn bộ rủi ro lãi suất, rủi ro kỳ hạn đều dồn sang cho hội sở. Có khá nhiều
ngân hàng sử dụng hệ thống điều chuyển vốn nội bộ như Techcombank, Vietinbank,
BIDV, VP Bank…
No comments:
Post a Comment