IFRS 9 – Thời kỳ mới của việc trích lập dự phòng tổn thất tín dụng dự kiến

Lộ trình áp dụng IFRS tại Việt Nam được Bộ Tài chính chính thức công bố tại Quyết định số 345/QĐ-BTC vào ngày 16 tháng 3 năm 2020, một năm sau khi dự thảo đề án được giới thiệu. Theo nhận định của KPMG, các ngân hàng tại Việt Nam sẽ gặp nhiều thách thức trong việc áp dụng IFRS 9 theo lộ trình đã định do nền kinh tế đang chịu ảnh hưởng của Covid-19.

IFRS 9 mở ra một thời kỳ mới trong việc trích lập dự phòng tổn thất tín dụng dự kiến. Cuộc khủng hoảng kinh tế toàn cầu năm 2007-2009 đã cho thấy các tổn thất về mặt hệ thống là hệ quả của việc các ngân hàng và tổ chức tín dụng chậm phản ứng trong việc ước tính và ghi nhận các khoản tổn thất tín dụng. Kết quả là việc chậm trễ ghi nhận các tổn thất này được nhìn nhận là “quá ít, quá muộn”. Sau cuộc khủng hoảng, các nhà lãnh đạo G20, các nhà đầu tư, các cơ quan quản lý và các cơ quan có thẩm quyền đã kêu gọi tổ chức xây dựng chuẩn mực kế toán có biện pháp cải thiện các yêu cầu của chuẩn mực và thông lệ về tổn thất tín dụng.

Sau khi cân nhắc và tham vấn kỹ lưỡng, vào tháng 7 năm 2014, Ủy ban Chuẩn mực Kế toán Quốc tế (IASB) đã công bố IFRS 9, một chuẩn mực mới về công cụ tài chính. Trong đó, thay đổi mang tính cải tiến nhất là việc giới thiệu mô hình tổn thất tín dụng dự kiến ​​(ECL) khi ghi nhận dự phòng rủi ro tín dụng, nhằm thúc đẩy việc ghi nhận rủi ro tín dụng sớm hơn.

Mô hình ghi nhận tổn thất mới này đòi hỏi các ngân hàng ghi nhận tổn thất tín dụng dự kiến ​​(ECL) và cập nhật số liệu ECL tại thời điểm báo cáo để phản ánh những thay đổi về rủi ro tín dụng của tài sản tài chính. Cách tiếp cận mới này mang tính dự báo và loại bỏ ngưỡng giới hạn ghi nhận tổn thất tín dụng, theo đó, việc phát sinh dấu hiệu suy giảm giá trị “trigger event” không còn là điều kiện cần để ước tính tổn thất tín dụng. Ngoài dữ liệu quá khứ và thông tin hiện tại, lần đầu tiên các thông tin dự báo về kinh tế vĩ mô như tốc độ tăng trưởng GDP, tỷ lệ thất nghiệp và chỉ số giá nhà ở được đưa vào xem xét khi ước tính xác suất theo trọng số.

IFRS 9 ở Việt Nam

Những tác động về kinh doanh của IFRS 9 đối với ngân hàng

Hầu hết các bên có quyền lợi, trách nhiệm liên quan tin rằng IFRS 9 sẽ có tác động đáng kể đến dự phòng rủi ro tín dụng, thu nhập và vốn do ECL được đo lường dựa trên các dự báo tương lai về kinh tế vĩ mô vốn tiềm ẩn tính không chắc chắn. Ngoài ra, IFRS 9 đưa ra khái niệm về “Phân chia giai đoạn”. Ngay khi bên đi vay gặp phải sự suy giảm đáng kể về chất lượng tín dụng (nhưng vẫn tiếp tục thực hiện nghĩa vụ trả nợ theo cam kết vay) và tài sản tài chính liên quan được chuyển từ “Giai đoạn 1” sang “Giai đoạn 2”, dự phòng rủi ro tín dụng sẽ tăng từ mức tổn thất dự kiến ​​trong vòng 12 tháng lên tổn thất dự kiến trọn đời.

Dựa trên kinh nghiệm triển khai IFRS 9 của KPMG, các tác động về kinh doanh thường thấy gồm:

  • Tăng biến động về chi phí tín dụng. Số liệu ECL được báo cáo sẽ có nhiều biến động do bản chất của mô hình dựa trên yếu tố dự báo tương lai và các ngân hàng được kỳ vọng ​​sẽ tập trung quản lý chi phí tín dụng tốt hơn. Sau mỗi quý hoặc kỳ báo cáo, các ngân hàng cần giải thích được các ước tính về ECL, trong đó thể hiện các biến động theo chu kỳ do các tài sản tài chính có sự dịch chuyển một cách có hệ thống từ Giai đoạn 1 sang Giai đoạn 2;
  • Chi phí tín dụng của danh mục bán lẻ (retail book) sẽ cao hơn. Các ngân hàng sẽ phải ghi nhận chi phí tín dụng cao hơn đối với thẻ tín dụng có hạn mức chưa giải ngân lớn và các khoản vay thế chấp thuộc nhóm nợ xấu có kỳ hạn dài. Ngay từ ban đầu, các ngân hàng đã phải phân bổ phần bù rủi ro lớn hơn trong cơ chế định giá nhằm bù đắp chi phí dự phòng rủi ro tín dụng cao hơn trong danh mục bán lẻ, cũng như học cách quản lý những khó khăn đến từ ngoại cảnh do giá bất động sản bị suy giảm và những khó khăn không lường trước được do thu nhập hộ gia đình giảm sút trong COVID-19;

Các điều chỉnh về mô hình ECL trước ảnh hưởng của COVID-19. Dựa trên các hướng dẫn do IASB ban hành, các ngân hàng đã cố gắng phản ánh các kịch bản vĩ mô khác nhau và trọng số tương ứng (associated weightings) nhằm lượng hóa tác động của đại dịch đối với các ước tính của mô hình ECL. Các mô hình hiện tại được xây dựng trong bối cảnh kinh tế ổn định có thể không phản ánh chính xác “tình hình kinh tế vĩ mô hậu COVID-19”. Do đó, những người quản lý cấp cao cần áp dụng các điều chỉnh phù hợp nhằm đáp ứng kỳ vọng theo tinh thần của IFRS 9.

Ngân hàng cần phải làm gì?

Do những rủi ro có thể gặp phải liên quan đến việc lần đầu triển khai các mô hình ECL vốn dĩ rất phức tạp, chúng tôi đề xuất các ngân hàng cần lập kế hoạch ngay từ bây giờ và chuẩn bị sẵn sàng cho mọi tác động tiêu cực có thể ảnh hưởng đến mô hình kinh doanh cũng như sự vận hành ổn định tại ngân hàng. Một kế hoạch triển khai hiệu quả thường bao gồm:

  • Quản trị Đề án áp dụng IFRS 9. Các ngân hàng cần thành lập nhóm tài trợ dự án từ cấp hội đồng quản trị, và bổ nhiệm một cấp quản lý có kinh nghiệm thực hiện triển khai dự án (thường là Khối Tài chính hoặc Khối Quản lý Rủi ro);
  • Đánh giá Tác động Tài chính của ECL. Các ngân hàng xác định phương pháp đánh giá tác động bằng cách tùy chỉnh cách tiếp cận mô hình đối với các danh mục lớn, sử dụng phép ngoại suy (extrapolation) cho các danh mục nhỏ hơn;
  • Phân tích khác biệt với IFRS 9. Các ngân hàng tiến hành đánh giá hiện trạng về mô hình và phương pháp luận, bao gồm cả việc xem xét tính khả dụng của dữ liệu và chất lượng dữ liệu hiện hành;
  • Xây dựng lộ trình IFRS 9. Các ngân hàng cần xây dựng lộ trình triển khai qua các năm cho các bên có quyền lợi, trách nhiệm liên quan cấp cao, nêu bật các yếu tố ảnh hưởng chính và có thể cân nhắc áp dụng sớm. 

Các giải pháp công nghệ cho ngân hàng

Dựa trên quan sát của chúng tôi về các trường hợp triển khai IFRS 9 thành công, có thể thấy giải pháp công nghệ có ảnh hưởng đáng kể đến phương thức vận hành của các ngân hàng trên ba khía cạnh chính: môi trường dữ liệu, môi trường tính toán và môi trường ngôn ngữ/mô hình.

Phần lớn các ngân hàng đã phải nâng cấp môi trường tính toán; trong đó, một số thậm chí có thể phải vận hành song song các môi trường tính toán khác nhau. Ngoài ra, các ngân hàng còn phải thực hiện các bài kiểm tra sức chịu đựng (stress-test), đặc biệt là kiểm tra các kịch bản có thể xảy ra để xác định được độ nhạy của mô hình ECL.

Khi các mô hình ECL mới ngày càng có nhiều đòi hỏi phức tạp, việc sử dụng các ngôn ngữ máy tính mới (chẳng hạn như Python và R) hoặc tăng cường sử dụng các ngôn ngữ toán học truyền thống như MATLAB và SAS đã phát triển nhanh chóng. Để xây dựng một giải  pháp công nghệ hiệu quả và bền vững, các ngân hàng cần cải tổ các công cụ hiện có, phát triển các tính năng tiêu chuẩn, tận dụng các ngôn ngữ máy tính mới, linh hoạt, có mã nguồn mở hơn, đồng thời xây dựng một chiến lược về quản lý dữ liệu rõ ràng và chặt chẽ. Đây là điều kiện thiết yếu nếu các ngân hàng muốn sở hữu các mô hình linh hoạt và có khả năng mở rộng. Các ngân hàng cũng cần có cái nhìn tổng thể về vòng đời tín dụng, đồng thời xem các phát triển này như một phần của sự thay đổi về chiều sâu đối với công tác quản lý rủi ro và tài chính và có ảnh hưởng đến cách ngân hàng vận hành trong nhiều thập kỷ tới.