Năng lực khai thác dữ liệu quyết định cuộc đua tín dụng

Tăng trưởng tín dụng trong 6 tháng cuối năm không còn chỉ phụ thuộc vào room tín dụng hay mặt bằng lãi suất mà phụ thuộc nhiều hơn vào khả năng ngân hàng đọc được chất lượng dòng tiền của từng phân lớp khách hàng vay.

Những doanh nghiệp tốt nhất thường đã nằm ở lớp tín dụng đầu tiên - nơi rủi ro thấp nhưng dư địa tăng trưởng không còn nhiều. Khi ngân hàng muốn đào sâu xuống các lớp khách hàng phía dưới để tìm động lực tăng trưởng thì năng lực quản lý dữ liệu, tỷ lệ mainbank (tỷ lệ khách hàng giao dịch chính tại ngân hàng) và hệ thống cảnh báo sớm sẽ trở thành nền tảng kiểm soát rủi ro.

Tín dụng ngân hàng đang bước vào một giai đoạn khó hơn - khi tăng trưởng không còn đơn giản là câu chuyện đẩy vốn ra thị trường. Theo định hướng điều hành đầu năm, NHNN dự kiến tăng trưởng tín dụng toàn hệ thống năm 2026 khoảng 15%, có thể điều chỉnh theo diễn biến thực tế để vừa hỗ trợ tăng trưởng kinh tế, vừa kiểm soát lạm phát và an toàn hệ thống. Đến ngày 26/6/2026, dư nợ tín dụng toàn hệ thống đạt trên 19.97 triệu tỷ đồng, tăng 7.41% so với cuối năm 2025 và tăng 18.1% so với cùng kỳ năm trước. Điều đó cho thấy tín dụng đã đi được gần một nửa chặng đường của mục tiêu cả năm, nhưng phần còn lại sẽ khó hơn vì ngân hàng phải tăng trưởng trong khi vẫn bảo vệ chất lượng tài sản.

Bên cạnh đó, áp lực tăng trưởng tín dụng càng trở nên phức tạp hơn khi nguồn vốn huy động không tăng tương ứng với tốc độ cho vay. Đến giữa tháng 6, tăng trưởng tín dụng đạt 6.35%, trong khi huy động vốn chỉ tăng 4.3%, khiến chênh lệch giữa tín dụng và huy động tiếp tục giãn rộng. Trong khi đó, tỷ lệ CASA bình quân của 27 ngân hàng giảm mạnh trong quý đầu năm so với cuối năm trước, phản ánh việc nguồn vốn giá rẻ không còn dễ duy trì như trước. Khi chi phí vốn chịu sức ép tăng, ngân hàng không thể chỉ nhìn vào cầu vay vốn mà phải quan tâm nhiều hơn đến khả năng quay vòng dòng tiền, độ ổn định của nguồn trả nợ và tính minh bạch trong giao dịch của khách hàng. Đây là lý do phân tích dòng tiền trở thành trọng tâm của chiến lược tín dụng.

Khi lớp khách hàng tốt nhất đã được khai thác

Khi quy mô dư nợ toàn hệ thống đã tiến sát mốc 20 triệu tỷ đồng, mỗi phần trăm tăng trưởng tín dụng mới đều tương ứng với một lượng vốn rất lớn được bơm thêm vào nền kinh tế. Điều này khiến sai lầm trong thẩm định tín dụng có thể tạo ra hệ quả lớn hơn, vì tăng trưởng tín dụng hôm nay có thể trở thành áp lực nợ xấu trong các năm sau. Ngân hàng, vì vậy, không thể chỉ chạy theo chỉ tiêu tăng trưởng thuần túy mà phải đặt câu hỏi khoản tín dụng mới đang đi vào nhóm khách hàng nào, dòng tiền trả nợ đến từ đâu và mức độ ổn định của dòng tiền đó ra sao. Nói cách khác, lợi thế không còn nằm ở việc có room để cho vay mà nằm ở khả năng sử dụng room đó cho đúng đối tượng khách hàng.

Tín dụng ngân hàng có thể được hình dung giống như quá trình đào xuống nhiều tầng đất khác nhau. Lớp đất trên cùng là nhóm khách hàng tốt nhất, gồm các doanh nghiệp có dòng tiền ổn định, báo cáo tài chính minh bạch, lịch sử trả nợ tốt, quan hệ giao dịch rõ ràng và thường đã có ngân hàng chính phục vụ. Đây là lớp tín dụng dễ khai thác nhất vì rủi ro thấp, dữ liệu rõ và khả năng trả nợ có thể kiểm chứng tương đối tốt. Tuy nhiên, cũng chính vì chất lượng cao nên lớp khách hàng này thường đã được nhiều ngân hàng cạnh tranh mạnh, khiến biên lợi nhuận thấp hơn và dư địa tăng trưởng mới không còn nhiều. Khi ngân hàng muốn tăng trưởng tín dụng cao hơn tốc độ trung bình, họ buộc phải đào sâu xuống các lớp khách hàng phía dưới, nơi cơ hội còn nhiều hơn nhưng mức độ ổn định dòng tiền kém hơn.

Ảnh có dùng AI

Ở các lớp tín dụng sâu hơn, sự khác biệt giữa khách hàng tốt và khách hàng rủi ro không còn dễ nhìn thấy qua tài sản bảo đảm, quy mô doanh thu hay mức sinh lời. Một doanh nghiệp có tài sản lớn nhưng doanh thu về tài khoản thất thường có thể rủi ro hơn một doanh nghiệp quy mô nhỏ hơn nhưng dòng tiền thu đều, vòng quay vốn nhanh và lịch sử thanh toán rõ ràng. Vì vậy, phân lớp tín dụng không thể chỉ dựa trên ngành nghề, tài sản thế chấp hay số liệu báo cáo tài chính cuối kỳ. Ngân hàng càng đi sâu xuống các lớp khách hàng phía dưới thì càng cần dữ liệu giao dịch, dòng tiền tài khoản, hành vi thanh toán và các tín hiệu biến động nhỏ để phân loại rủi ro chính xác hơn.

Tỷ lệ mainbank và dữ liệu dòng tiền là công cụ quản trị khi đào sâu lớp tín dụng

Kiểm soát vai trò mainbank của khách hàng đang trở thành một lợi thế chiến lược trong hoạt động ngân hàng. Khi một doanh nghiệp sử dụng một ngân hàng làm tài khoản giao dịch chính, phần lớn dòng tiền thu từ khách hàng, chi trả cho nhà cung cấp, trả lương, nộp thuế và thanh toán nghĩa vụ định kỳ sẽ đi qua hệ thống của ngân hàng đó. Về phía nguồn vốn, dòng tiền giao dịch này giúp ngân hàng gia tăng tỷ lệ CASA, từ đó cải thiện chi phí vốn và hỗ trợ biên lãi ròng. Tuy nhiên, giá trị lớn hơn của mainbank nằm ở dữ liệu, vì ngân hàng có thể quan sát được doanh thu thật, chu kỳ thu tiền, tần suất giao dịch, biến động số dư và mức độ ổn định thanh khoản của khách hàng. Vì vậy, mainbank không chỉ là chiến lược huy động vốn giá rẻ, mà còn là nền tảng để ngân hàng cấp tín dụng dựa trên dòng tiền thực tế.

Khi ngân hàng theo dõi được dòng tiền thực tế, hạn mức tín dụng có thể được thiết kế linh hoạt hơn và sát với chu kỳ kinh doanh hơn. Thay vì chỉ cấp hạn mức dựa trên tài sản bảo đảm, ngân hàng có thể đánh giá doanh thu bình quân về tài khoản, mức độ đều đặn của dòng tiền, vòng quay khoản phải thu, tần suất thanh toán cho nhà cung cấp và số dư bình quân duy trì. 2 doanh nghiệp cùng có doanh thu 300 tỷ đồng mỗi năm nhưng chất lượng tín dụng có thể rất khác nhau nếu một doanh nghiệp thu tiền đều mỗi tháng, còn doanh nghiệp còn lại chỉ thu tiền theo vài hợp đồng lớn vào cuối kỳ. Cách tiếp cận dựa trên dòng tiền giúp ngân hàng tránh cấp vốn quá mức cho khách hàng có tài sản lớn nhưng dòng tiền yếu, đồng thời không bỏ lỡ các doanh nghiệp tốt nhưng thiếu tài sản thế chấp truyền thống. Đây là bước chuyển quan trọng từ cho vay dựa trên tài sản sang cho vay dựa trên năng lực tạo tiền.

Khi ngân hàng đào sâu xuống các lớp tín dụng phía dưới nhằm hỗ trợ mục tiêu tăng trưởng, việc phân loại rủi ro cần chi tiết hơn rất nhiều. Lớp đầu tiên có thể là nhóm khách hàng chất lượng cao, có dòng tiền ổn định, CASA tốt, quan hệ mainbank rõ ràng và lịch sử tín dụng minh bạch. Lớp thứ hai là nhóm doanh nghiệp vẫn có chất lượng tương đối tốt nhưng hoạt động trong ngành có tính chu kỳ, khiến dòng tiền biến động theo mùa vụ, đơn hàng hoặc giá hàng hóa. Lớp thứ ba là nhóm khách hàng có nhu cầu vốn lớn, tài sản bảo đảm tương đối tốt nhưng dòng tiền chưa thật ổn định, đòi hỏi ngân hàng phải giám sát sát sao doanh thu về tài khoản và nghĩa vụ trả nợ. Lớp sâu hơn là nhóm khách hàng có tài sản nhưng dòng tiền yếu, thông tin thiếu minh bạch hoặc phụ thuộc nhiều vào thị trường tài sản, nơi rủi ro có thể tăng rất nhanh nếu ngân hàng đánh giá sai. Cách phân lớp này giúp ngân hàng hiểu rằng tăng trưởng tín dụng không chỉ là đào sâu hơn mà là đào sâu với bản đồ quản trị rủi ro cần cụ thể hơn rất nhiều cho từng phân khúc.

Ảnh có dùng AI

Dữ liệu dòng tiền không chỉ phục vụ khâu phê duyệt tín dụng mà còn là công cụ quan trọng để kiểm soát rủi ro sau giải ngân. Trong nhiều trường hợp, rủi ro tín dụng xuất hiện trong dữ liệu giao dịch trước khi xuất hiện trên báo cáo tài chính hoặc trước khi khoản vay chuyển sang nợ quá hạn. Doanh thu về tài khoản giảm liên tục, dòng tiền ra tăng bất thường, số dư bình quân suy yếu, chu kỳ thu tiền kéo dài hoặc khách hàng bắt đầu chậm thanh toán các nghĩa vụ nhỏ đều có thể là tín hiệu suy giảm sức khỏe tài chính. Nếu ngân hàng chỉ chờ đến kỳ báo cáo tài chính hoặc đến khi khoản vay phát sinh nợ quá hạn, quá trình xử lý rủi ro thường đã bị chậm. Do đó, theo dõi các chỉ báo sớm từ dòng tiền giúp ngân hàng chuyển từ quản trị rủi ro bị động sang quản trị rủi ro chủ động, đặc biệt khi họ phải mở rộng tín dụng vào các lớp khách hàng có mức độ rủi ro cao hơn.

Khi ngân hàng đã có dữ liệu dòng tiền, bước quan trọng tiếp theo là xây dựng hệ thống phân tích đủ mạnh để biến dữ liệu thô thành tín hiệu cảnh báo sớm. Một hệ thống tốt không chỉ ghi nhận việc khách hàng trả nợ đúng hạn hay không mà phải nhận diện được sự thay đổi trong hành vi giao dịch trước khi rủi ro trở thành nợ xấu. Ví dụ, nếu doanh thu về tài khoản giảm 20 - 30% trong nhiều kỳ liên tiếp, dòng tiền ra tăng mạnh vào các thời điểm bất thường hoặc dòng tiền thu không còn khớp với chu kỳ kinh doanh lịch sử, hệ thống cần tự động đưa khách hàng vào nhóm theo dõi chặt hơn. Đây là điểm khác biệt giữa ngân hàng tăng trưởng tín dụng bằng cảm tính và ngân hàng tăng trưởng tín dụng bằng dữ liệu. Trong bối cảnh các lớp tín dụng tốt nhất đã được khai thác nhiều, ngân hàng nào có mô hình cảnh báo sớm tốt hơn sẽ có khả năng đào sâu tín dụng an toàn hơn.

Tăng trưởng tín dụng trong 6 tháng cuối năm sẽ giống như quá trình đào sâu xuống nhiều lớp khách hàng khác nhau. Lớp khách hàng tốt nhất có rủi ro thấp nhưng dư địa tăng trưởng hạn chế, còn các lớp sâu hơn mở ra cơ hội tín dụng lớn hơn nhưng cũng đi kèm rủi ro cao hơn. Vì vậy, lợi thế sẽ thuộc về những ngân hàng kiểm soát được vai trò mainbank, theo dõi dòng tiền thực tế, phân lớp rủi ro bằng dữ liệu và xây dựng hệ thống cảnh báo sớm đủ nhạy.