FE Credit thiết lập tiêu chuẩn mới về quản trị rủi ro

FE Credit tiếp tục đóng góp một phần không nhỏ trong kết quả kinh doanh của ngân hàng mẹ VPBank năm 2018 đồng thời thiết lập hệ tiêu chuẩn mới trong hoạt động quản trị rủi ro để giữ tỷ lệ nợ xấu trong biên độ hợp lý.

.
Ông Kalidas Ghose, Phó chủ tịch kiêm Tổng giám đốc FE Credit
​

Phân chia “miếng bánh” lợi nhuận

Kết quả năm 2018 của VPBank cho thấy 55% tổng thu nhập hợp nhất đến từ ngân hàng mẹ, 45% còn lại, tương đương hơn 4 nghìn tỉ đồng, đến từ Công ty quản lý tài sản VPBank AMC và FE Credit, trong đó phần lớn là từ công ty tài chính tiêu dùng.
Đòn bẩy của kết quả kinh doanh cả năm của ngân hàng mẹ được biết đến nhờ nỗ lực tăng hiệu suất danh mục đầu tư của FE Credit trong quý 4 năm 2018. FE Credit đã đạt mức tăng trưởng tín dụng trần 20% do Ngân hàng Nhà nước đặt ra trong năm 2018, tuy nhiên chi phí rủi ro của công ty đã tăng mạnh trong 3 quý đầu của năm 2018, trước khi quay đầu giảm xuống duới 6% trong quý 4.

Chi phí rủi ro tăng

Chi phí rủi ro tăng trong những tháng đầu năm 2018, theo Phó chủ tịch kiêm Tổng giám đốc của FE Credit ông Kalidas Ghose, đến từ hậu quả của việc suy giảm đáng tiếc trong hiệu quả công tác thu hồi nợ.

Bà Hồ Thị Như Hà, Phó tổng kiêm Giám đốc khối vận hành cũng giải thích thêm: “Trong nửa đầu năm 2018, chúng tôi đã đối mặt với việc thiếu hụt nguồn lực từ đội ngũ thu hồi nợ và cùng lúc chúng tôi không may trở thành nạn nhân của những thông tin truyền thông tiêu cực. FE Credit đã nhanh chóng chế ngự tình hình và ổn định lại nguồn lực, hợp lý hóa các chính sách và quy trình để nhanh chóng phục hồi hiệu suất thu hồi nợ chỉ trong 4 đến 5 tháng”.

Bà Hồ Thị Như Hà, Phó tổng giám đốc kiêm Giám đốc khối vận hành
​

Do các vấn đề đã được giải quyết kịp thời, tỷ lệ nợ xấu (NPL) trong quý 4 vừa qua được FE Credit công bố ở mức dưới 6% - mức thấp nhất trong năm 2018 và tốt hơn mức nợ xấu 6,3% được ghi nhận trong cùng kỳ năm 2016.

Theo ông Marcin Figlus, Giám đốc khối Quản trị rủi ro của FE Credit, tỷ lệ nợ xấu năm 2018 ở mức tương đối tốt khi so sánh với tỷ lệ nợ xấu chính thức mà công ty đã công bố vào năm 2016 và 2017, lần lượt là 6,9% và 6,2%. Tỷ lệ nợ xấu trong các năm này còn có thể đạt mức tốt hơn nếu không tính đến ảnh hưởng của tình trạng khách hàng được thu thập và cập nhật bởi Trung tâm Thông tin tín dụng quốc gia Việt Nam (CIC), lần lượt đạt mức 5,9% năm 2016 và 4,8% năm 2017.

Ông Marcin Figlus, Giám đốc khối Quản trị rủi ro của FE Credit
​

Tạo chuẩn mực mới về quản trị rủi ro

Theo cuộc đối thoại trước đó với ông Ghose, 2018 là năm mà công ty chủ trương thử thách khả năng quản trị rủi ro và đưa vào thử nghiệm sức mạnh của mô hình kinh doanh hiện tại để phát triển một tiêu chuẩn thị trường mới trong quản trị rủi ro, với mục tiêu cuối cùng là tạo hiệu ứng lâu bền cho doanh nghiệp.

Việc cải thiện chất lượng của danh mục đầu tư, theo ông Figlus, được thực hiện trong nhiều giai đoạn, giai đoạn đầu là lựa chọn khách hàng với mục tiêu giảm thiểu số lượng khoản vay có khả năng gặp khó khăn khi thu hồi nợ. Giai đoạn thứ hai là cải thiện công đoạn nhắc nhở thanh toán hàng tháng cũng như các khoản vay quá hạn, cùng làm việc với khách hàng để tìm giải pháp thu hồi khoản nợ quá hạn và giúp khoản vay quay lại lịch thanh toán như đã thỏa thuận.

“Giai đoạn thứ ba là ‘xóa sổ’ các khoản nợ quá hạn hơn 180 ngày khỏi danh mục đầu tư để bảo vệ bảng cân đối kế toán hay danh mục tài sản khỏi suy giảm. Tuy nhiên, việc xóa sổ cũng không đồng nghĩa với việc chúng tôi dừng nỗ lực thu hồi nợ mà chúng tôi thường thu hồi được từ 20% đến 30% số nợ bị loại khỏi sổ sách, tùy vào loại danh mục đầu tư”, ông Figlus chia sẻ.

FE Credit, như ông Figlus cho biết, đã áp dụng khoảng 30 mô hình chấm điểm và chuyển từ duy nhất phương pháp thống kê sang kỹ thuật học máy (machine learning), để giúp công ty có thể lựa chọn những khách hàng tốt nhất.

“Chúng tôi có sự kết hợp chiến lược giữa các chuyên gia để xây dựng các mô hình quản trị rủi ro hiệu quả, trong đó các nhân viên bản địa được trang bị năng lực và kỹ năng để quản lý việc thu hồi nợ và cùng lúc thấu hiểu được nhu cầu của khách hàng. Chuyên gia nước ngoài sẽ là những nguời áp dụng các kỷ luật trong quản lý nợ của khách hàng và những nền tảng công nghệ hỗ trợ sẽ luôn sẵn sàng trong việc dự đoán các tổn thất và đưa ra lựa chọn khách hàng hợp lý”, ông Figlus nói.

Với kỹ thuật nhận dạng khuôn mặt, công nghệ sẽ giúp FE Credit xác định khách hàng nhanh hơn, từ đó nhanh chóng đưa ra cho khách hàng những sản phẩm hoặc ưu đãi phù hợp.

Trong năm 2019, việc áp dụng machine learning trong quy trình ra quyết định tín dụng sẽ hỗ trợ công ty đánh giá tốt hơn rủi ro của từng khách hàng, từ đó công ty có thể đưa ra quyết định chính xác hơn trong việc cung cấp các khoản vay cũng như sản phẩm phù hợp theo nhu cầu khách hàng. Những thay đổi này mang tính bền vững và được kỳ vọng sẽ tạo ra kết quả tích cực cho FE Credit trong dài hạn.