Luận văn: Tác động của FinTech đến rủi ro tín dụng tại các NH

Mục lục

Đánh giá post

Chia sẻ chuyên mục Đề Tài Luận văn: Tác động của FinTech đến rủi ro tín dụng tại các NH hay nhất năm 2026 cho các bạn học viên ngành đang làm luận văn thạc sĩ tham khảo nhé. Với những bạn chuẩn bị làm bài luận văn tốt nghiệp thì rất khó để có thể tìm hiểu được một đề tài hay, đặc biệt là các bạn học viên đang chuẩn bị bước vào thời gian lựa chọn đề tài làm luận văn thì với đề tài Luận Văn: Tác động của FinTech đến rủi ro tín dụng tại các ngân hàng thương mại Việt Nam dưới đây chắc chắn sẽ giúp cho các bạn học viên có cái nhìn tổng quan hơn về đề tài sắp đến.

TÓM TẮT

Sự phát triển mạnh mẽ của công nghệ tài chính (FinTech) trong những năm gần đây đã làm thay đổi sâu sắc cách thức vận hành từ các NHTM trên thế giới lẫn ở Việt Nam. Việc ứng dụng FinTech mang lại nhiều lợi ích như tự động hóa quy trình, tăng cường hiệu quả vận hành, mở rộng khả năng tiếp cận khách hàng và tối ưu hóa quy trình cho vay. Tuy nhiên, song hành với đó là RRTD phải đối mặt với những thách thức đáng kể, khi các khoản vay thông qua nền tảng công nghệ có thể thiếu dữ liệu đầy đủ, khó được kiểm soát và vẫn còn tiềm ẩn khả năng gia tăng nợ xấu, đặc biệt trong bối cảnh nền kinh tế nhiều biến động. Thực tiễn này cho thấy, việc nghiên cứu tác động của FinTech đến RRTD tại các NHTM Việt Nam là cần thiết, vừa mang tính học thuật vừa là công tác quản trị ngân hàng vừa được bổ sung ý nghĩa thực tiễn.

Trong nghiên cứu này, việc phân tích, đo lường và đánh giá tác động của FinTech đến rủi ro tín dụng trong hệ thống NHTM Việt Nam được thực hiện. Từ các kết quả nghiên cứu, những hàm ý quản trị được đưa ra nhằm giảm thiểu rủi ro tín dụng, đồng thời phát huy lợi ích từ FinTech để cải thiện hiệu quả hoạt động kinh doanh ngân hàng. Nghiên cứu được tiến hành dựa trên dữ liệu hằng năm của 24 NHTM Việt Nam trong giai đoạn 2014–2024. Tác giả sử dụng phương pháp hồi quy GMM làm công cụ chính để ước lượng, đồng thời so sánh và kiểm định với các phương pháp Pooled OLS, FEM, REM và FGLS. Kết quả nghiên cứu dự kiến cho thấy FinTech có ảnh hưởng đáng kể đến RRTD của các ngân hàng thương mại. Bên cạnh đó, các biến kiểm soát vĩ mô như tăng trưởng GDP, lạm phát, cùng các đặc điểm nội tại ngân hàng như quy mô tài sản, tốc độ tăng trưởng tín dụng hay tỷ lệ vốn chủ sở hữu cũng tác động đến RRTD. Trên cơ sở kết quả nghiên cứu, các khuyến nghị quản trị và chính sách phù hợp được luận văn đề xuất nhằm giảm thiểu rủi ro tín dụng, qua đó hỗ trợ hệ thống ngân hàng Việt Nam phát triển bền vững, an toàn và hiệu quả trong kỷ nguyên số.

Từ khóa: FinTech, rủi ro tín dụng, các ngân hàng thương mại Việt Nam

ABSTRACT Luận văn: Tác động của FinTech đến rủi ro tín dụng tại các NH.

The rapid development of financial technology (FinTech) in recent years has profoundly transformed the operations of commercial banks (CBs) worldwide as well as in Vietnam. The adoption of FinTech offers numerous advantages, such as process automation, improved operational efficiency, expanded customer reach, and optimized lending procedures. However, these benefits are accompanied by significant challenges to credit risk (CR), as loans facilitated through technological platforms may suffer from insufficient data, limited monitoring, and heightened potential for non-performing loans, particularly in the context of economic volatility. This reality highlights the necessity of studying the impact of FinTech on CR in Vietnamese commercial banks, a topic that holds both academic value and practical implications for banking management.

This thesis focuses on analyzing, measuring, and evaluating the directional effects of FinTech on CR within the Vietnamese CB system. Based on the research findings, it proposes managerial implications aimed at mitigating credit risk while simultaneously leveraging the benefits of FinTech to enhance banking performance. The study is conducted using annual data from 24 Vietnamese CBs over the period 2014–2024. The Generalized Method of Moments (GMM) is employed as the primary estimation technique, alongside robustness checks with Pooled OLS, FEM, REM, and FGLS models. The expected results indicate that FinTech exerts a significant influence on the credit risk of commercial banks. In addition, macroeconomic control variables such as GDP growth and inflation, together with bank-specific characteristics including asset size, credit growth, and capital-to-asset ratio, also affect CR. Building on these findings, the thesis proposes managerial recommendations and policy suggestions to mitigate credit risk and support the safe and efficient development of the Vietnamese banking system in the digital era.

Keywords: Financial Technology – FinTech, Risk, Commercial Bank

CHƯƠNG 1: GIỚI THIỆU ĐỀ TÀI

1.1. Lý do chọn đề tài

Ngân hàng (viết tắt: NH) được xem là “xương sống” của nền kinh tế với vai trò then chốt trong việc duy trì ổn định tài chính thông qua cung ứng dịch vụ thanh toán và chuyển tiền, đồng thời tạo động lực thúc đẩy phát triển cho doanh nghiệp cũng như nền kinh tế nói chung. Chức năng trọng yếu mà ngân hàng đảm nhận chính là tín dụng, được thể hiện qua việc cung cấp các khoản vay cho cá nhân và tổ chức. Tuy nhiên, hoạt động này luôn tiềm ẩn Quản trị rủi ro, vì ngân hàng có thể đối diện với khả năng không thu hồi được nợ khi khách hàng mất khả năng chi trả, từ đó tác động trực tiếp đến lợi nhuận và sự an toàn tài chính của chính ngân hàng. Trong bối cảnh gia tăng nợ xấu và biến động kinh tế vĩ mô, việc nhận diện và phân tích các nhân tố ảnh hưởng đến rủi ro tín dụng ngày càng trở nên cấp thiết, đặc biệt đối với các ngân hàng thương mại tại các nền kinh tế đang chuyển đổi như Việt Nam. Cùng với sự phát triển nhanh chóng của công nghệ tài chính đã thúc đẩy tốc độ đổi mới công nghệ trong các ngân hàng thương mại và mang đến cho các ngân hàng những thách thức mới (Dong & ctg, 2020). Về mặt tích cực, việc số hoá dịch vụ tài chính làm tăng năng suất cho các ngân hàng do đã tự động hoá quy trình, hệ thống và nhờ nó mà giúp tăng tốc các khâu trong nội bộ ngân hàng (Chemmanur, 2002). Về mặt tiêu cực, các ngân hàng chịu sự tác động từ những thách thức liên quan đến Quản trị rủi ro, khi mà các khoản vay qua các nền tảng công nghệ có thể khó kiểm soát hơn, nhất là khi chưa có đầy đủ dữ liệu tín dụng hoặc thông tin khách hàng. Sự bất ổn của nền kinh tế cùng với việc nợ xấu gia tăng đã khiến Quản trị rủi ro bị đặt vào diện cần được giám sát và kiểm soát chặt chẽ. Các ngân hàng phải có biện pháp nhằm hạn chế việc gia tăng đầu tư bất chấp vào công nghệ mà chưa tính toán được quả hiệu đầu tư (Uddin & ctg, 2020). Một thực tế đang diễn ra, trong khi các ngân hàng trên thế giới đều gia tăng đầu tư ngân sách vào phát triển công nghệ qua các năm theo Greer & ctg (2019). Khi công nghệ bị lạm dụng, các ngân hàng được đặt vào tình huống phải gánh chịu rủi ro nhiều hơn cùng với đó là những thiệt hại tài chính do vấn đề an ninh mạng cũng tăng lên, điều này đã và đang diễn ra cả tại Việt Nam (CNBC, 2016). Luận văn: Tác động của FinTech đến rủi ro tín dụng tại các NH.

Với nhận nhận định trên, chứng tỏ rằng vấn đề đo lường chiều hướng tác động của FinTech đến Quản trị rủi ro của các ngân hàng thương mại tại Việt Nam đang nhận được sự quan tâm của không chỉ giới nghiên cứu và còn của các cơ quan quản lý. Tuy nhiên, các bằng chứng thực nghiệm hiện có vẫn chưa thống nhất về chiều hướng tác động này, đặt ra yêu cầu cần có thêm các nghiên cứu chuyên sâu trong bối cảnh Việt Nam. Ngoài ra, FSB (2017) định nghĩa về FinTech được xem như sự tích hợp đổi mới công nghệ trong lĩnh vực dịch vụ tài chính, có khả năng hình thành những mô hình, sản phẩm, ứng dụng hoặc quy trình mới, làm biến đổi phương thức cung cấp dịch vụ tài chính truyền thống. Dưới góc nhìn của ngân hàng thương mại, FinTech có thể tác động theo hai chiều. Thứ nhất, tác động bên ngoài đến từ sự nổi lên của các công ty FinTech như những đối thủ cạnh tranh hoặc đối tác chiến lược, thúc đẩy sự thay đổi trong chuỗi giá trị cung ứng dịch vụ tài chính. Thứ hai, tác động nội tại được phản ánh thông qua việc công nghệ tài chính được các ngân hàng ứng dụng vào hoạt động vận hành, từ đó hiệu quả quản trị, đặc biệt là quản lý và kiểm soát Quản trị rủi ro, được cải thiện. Các nghiên cứu trước đây trên thế giới (Okoli, 2020; Petrík, 2023; Buchak & ctg, 2018) được đánh giá là vẫn tồn tại sự thiếu nhất quán trong kết quả về mối quan hệ giữa FinTech và Quản trị rủi ro. Ngoài ra, các nghiên cứu này chưa đi sâu vào các biến kiểm soát gắn với yếu tố kinh tế vĩ mô (Ardelia & Lubis, 2023) và còn có sự khác biệt về thời gian khảo sát cũng như dữ liệu thu thập từ các ngân hàng. Hơn nữa, do tình hình kinh tế và chính trị khác nhau giữa các quốc gia, các khuyến nghị đưa ra chưa thể áp dụng trực tiếp cho ngân hàng thương mại tại Việt Nam. Trong bối cảnh nghiên cứu trong nước (Cù & ctg, 2024) về tác động cụ thể của FinTech đến Quản trị rủi ro còn hạn chế, đặc biệt là các nghiên cứu tiếp cận FinTech như một nhân tố ảnh hưởng trong tổng thể các yếu tố quyết định rủi ro tín dụng, nghiên cứu này được kỳ vọng sẽ đóng góp thêm bằng chứng thực nghiệm, đồng thời đưa ra hàm ý quản trị nhằm giảm thiểu rủi ro tín dụng trong hệ thống ngân hàng thương mại Việt Nam giai đoạn sắp tới. Các nghiên cứu thực nghiệm về ảnh hưởng của FinTech đến rủi ro tín dụng đã nêu phía trên đã cho thấy kết quả chưa thống nhất, bao gồm cả những kết quả đồng thuận và trái chiều. Nghiên cứu lần này, tác giả xây dựng dựa trên ba lý thuyết nền tảng quan trọng: lý thuyết hành vi người tiêu dùng của Aaker & Kell (1982), lý thuyết chi phí giao dịch của Ronald Coase (1937) sau đó được phát triển bởi Oliver Williamson (1985) và lý thuyết lợi thế kinh tế nhờ quy mô của Wright (1936). Trên cơ sở đó, nghiên cứu tập trung xem xét FinTech như một nhân tố ảnh hưởng đến rủi ro tín dụng bên cạnh các yếu tố nội tại ngân hàng và yếu tố kinh tế vĩ mô nhằm phân tích các nhân tố ảnh hưởng đến rủi ro tín dụng tại các ngân hàng thương mại Việt Nam, trong đó nhấn mạnh vai trò của FinTech, nhằm cung cấp bằng chứng thực nghiệm và đề xuất hàm ý quản trị phù hợp trong giai đoạn 2014-2024, với rủi ro tín dụng được đo lường thông qua các chỉ tiêu như nợ xấu và dự phòng rủi ro tín dụng. Bởi lẽ, hoạt động vận hành của ngân hàng đã trải qua nhiều thay đổi sâu sắc nhờ sự phát triển của các công ty FinTech. Việc ứng dụng công nghệ không chỉ giúp cải thiện hiệu quả cung ứng tín dụng mà còn giảm thiểu chi phí và rủi ro, đồng thời thúc đẩy đổi mới sáng tạo trong ngành (Cheng & Qu, 2020; De Roure & ctg, 2018; Guo & Shen, 2016). Các giải pháp tài chính linh hoạt cũng mở rộng khả năng tiếp cận khách hàng tiềm năng và tối ưu hóa quy trình cho vay. Tuy nhiên, song hành cùng sự phát triển này là những rủi ro tín dụng tiềm ẩn mà các ngân hàng thương mại phải đối mặt. Do vậy, việc xây dựng các giải pháp nhằm vừa mở rộng quy mô tín dụng dựa trên công nghệ tài chính, vừa đảm bảo chất lượng tín dụng trở thành yêu cầu cấp thiết. Đây là vấn đề có ý nghĩa thực tiễn lớn đối với cả các chuyên gia trong ngành ngân hàng và các cơ quan quản lý hệ thống tài chính. Từ những cơ sở đó, đề tài “Tác động của FinTech đến rủi ro tín dụng tại các ngân hàng thương mại Việt Nam” đã được lựa chọn nghiên cứu trong khuôn khổ luận văn thạc sĩ chuyên ngành Tài chính – Ngân hàng.

1.2. Mục tiêu nghiên cứu Luận văn: Tác động của FinTech đến rủi ro tín dụng tại các NH.

1.2.1. Mục tiêu tổng quát

Mục tiêu nghiên cứu tổng quát của nghiên cứu là đánh giá tác động của FinTech đến Quản trị rủi ro của các ngân hàng thương mại tại Việt Nam trong giai đoạn 2014 – 2024. Kết quả đánh giá của luận văn sẽ là cơ sở đề xuất các hàm ý quản trị liên quan đến FinTech nhằm hạn chế rủi ro đối với hệ thống ngân hàng thương mại Việt Nam trong giai đoạn sắp tới

1.2.2. Mục tiêu cụ thể

Mục tiêu thứ nhất, đánh giá chiều hướng và mức độ tác động của FinTech đến Quản trị rủi ro của các ngân hàng thương mại tại Việt Nam.
Mục tiêu thứ hai, đề xuất các hàm ý quản trị liên quan đến FinTech nhằm hạn chế rủi ro đối với hệ thống ngân hàng thương mại Việt Nam trong giai đoạn sắp tới.

1.3. Câu hỏi nghiên cứu

Mục tiêu tổng quát được cụ thể hoá qua các mục tiêu cụ thể như sau:

Câu hỏi 1: Chiều hướng và mức độ tác động của FinTech đến Quản trị rủi ro của các ngân hàng thương mại tại Việt Nam như thế nào?
Câu hỏi 2: Những hàm ý quản trị nào liên quan đến FinTech nhằm giảm thiểu rủi ro cho các ngân hàng thương mại tại Việt Nam trong tương lai?

1.4. Đối tượng và phạm vi nghiên cứu

1.4.1. Đối tượng nghiên cứu

Rủi ro tín dụng trong hệ thống ngân hàng thương mại Việt Nam dưới ảnh hưởng của công nghệ tài chính (FinTech).

1.4.2. Phạm vi nghiên cứu Luận văn: Tác động của FinTech đến rủi ro tín dụng tại các NH.

Không gian: Mẫu nghiên cứu gồm hai mươi bốn (24) ngân hàng thương mại Việt Nam. Nguồn dữ liệu cập nhật đến thời điểm 30/9/2024 từ thông tin ngân hàng nhà nước (https://www.sbv.gov.vn/) hiện có 4 ngân hàng thương mại nhà nước và 31 ngân hàng thương mại cổ phần. Đối với phạm vi luận văn này, tác giả chỉ lấy số liệu từ 24 ngân hàng thương mại cổ phần (TMCP) Việt Nam. Nguyên nhân là do phần lớn các thông tin của ngân hàng thương mại nhà nước chưa được cập nhật đầu đủ. Thay vào đó, các dữ liệu cần thiết của 24 ngân hàng thương mại cổ phần (TMCP) được công khai đầy đủ và minh bạch trên BCTC, hoạt động liên tục và ổn định nên đủ đảm bảo được tính đại diện cho trong hệ thống của các ngân hàng thương mại tại Việt Nam. Như vậy, tổng quy mô mẫu trong nghiên cứu = 24 * 10 = 240 quan sát.

Thời gian: Các dữ liệu trên được thu thập trong khoảng thời gian từ năm 2014 đến năm 2024, khoảng thời gian này các dữ liệu trên báo cáo tài chính của các ngân hàng thương mại tại Việt Nam được cập nhật rõ ràng để đảm bảo tính đồng nhất số liệu về mặt thời gian. Bên cạnh đó, khoảng thời gian được lựa chọn còn đủ rộng để phản ánh sự thay đổi của chu kỳ kinh tế trong nước, khi ngành ngân hàng ghi nhận những biến động sâu sắc và quá trình phục hồi sau khủng hoảng tài chính toàn cầu 2007–2008 cũng như đại dịch COVID-19 giai đoạn 2019–2021.

1.5. Phương pháp nghiên cứu

Để thực hiện nghiên cứu, tác giả kết hợp cả phương pháp định tính và định lượng.

Với mục tiêu thứ nhất, dữ liệu của 24 ngân hàng thương mại Việt Nam theo từng năm được sử dụng để chạy hồi quy bằng GMM trên Stata 17, đồng thời so sánh với các phương pháp ước lượng khác (Pooled OLS, FEM, REM, FGLS) và tiến hành các kiểm định cần thiết. Kết quả này giúp xác định rõ vai trò của FinTech đối với hoạt động ngân hàng.

Với mục tiêu thứ hai, luận văn kế thừa kết quả trên để đưa ra các hàm ý quản trị, gợi ý chiến lược và chính sách, hướng tới việc quản lý Quản trị rủi ro hiệu quả hơn trong điều kiện phát triển mạnh mẽ của FinTech, đồng thời tạo lợi thế cạnh tranh và cải thiện hiệu quả kinh doanh cho ngân hàng thương mại.

1.6. Đóng góp của đề tài Luận văn: Tác động của FinTech đến rủi ro tín dụng tại các NH.

Mục tiêu nghiên cứu được xác định là phân tích thực trạng ứng dụng FinTech, đánh giá mức độ và chiều hướng tác động của FinTech đến Quản trị rủi ro. Trên cơ sở kết quả thu được, các hàm ý chính sách nhằm cải thiện Quản trị rủi ro thông qua FinTech trong tương lai đã được đề xuất. Những phát hiện từ nghiên cứu này góp phần bổ sung cho nền tảng lý luận và đồng thời đem lại giá trị ứng dụng trong thực tiễn.

1.6.1. Đóng góp về mặt lý luận

Luận văn đã hệ thống hóa nền tảng lý thuyết về FinTech, Quản trị rủi ro và những tác động qua lại giữa hai yếu tố này trong các ngân hàng thương mại Việt Nam. Dựa trên dữ liệu giai đoạn 2014–2024, tác giả phân tích và đánh giá xu hướng cùng mức độ ảnh hưởng của FinTech đến Quản trị rủi ro, đồng thời kế thừa các nghiên cứu trước để đưa ra kết luận thực nghiệm phù hợp với từng giai đoạn và bối cảnh xã hội. Bên cạnh đó, việc lược khảo các công trình trước đây tạo tiền đề cho nghiên cứu trong bối cảnh mới của thời kỳ cách mạng công nghiệp 4.0 và toàn cầu hóa.

1.6.2. Đóng góp về mặt thực tiễn

Kết quả nghiên cứu đóng vai trò làm nền tảng cho các nhà quản trị ngân hàng khi hoạch định chiến lược hợp tác với FinTech, góp phần nâng cao quản trị Quản trị rủi ro thông qua công nghệ tài chính. Nghiên cứu đồng thời cập nhật các phương thức hiện đại nhằm hạn chế rủi ro, hỗ trợ ngân hàng thương mại Việt Nam lựa chọn mô hình phù hợp với định hướng phát triển riêng. Các giải pháp về triển khai, giám sát và cải tiến quy trình cũng được đề xuất, giúp tối ưu hóa hiệu quả quản trị kinh doanh.

1.7. Kết cấu của luận văn

Chương 1: Tổng quan nghiên cứu

Phần này khái quát nội dung, mục tiêu của luận văn và xác định các câu hỏi nghiên cứu. Các nội dung chính bao gồm: giới thiệu đề tài, mục tiêu – đối tượng – phạm vi nghiên cứu (không gian, thời gian) và phương pháp nghiên cứu. Qua đó, tác giả mang đến cho độc giả một cái nhìn tổng quan và hệ thống về vấn đề được nghiên cứu.

Chương 2: Cơ sở lý luận và các nghiên cứu liên quan Luận văn: Tác động của FinTech đến rủi ro tín dụng tại các NH.

Chương này tập trung làm rõ khái niệm và cơ sở lý thuyết liên quan đến FinTech và Quản trị rủi ro tại các ngân hàng thương mại Việt Nam, đồng thời tổng quan các tài liệu và nghiên cứu trong và ngoài nước để mang đến cái nhìn toàn diện về tác động của FinTech đến hệ thống ngân hàng toàn cầu.

Chương 3: Phương pháp nghiên cứu

Chương tập trung vào mô hình nghiên cứu, các biến và giả thuyết, phương pháp ước lượng, đồng thời giải thích các cách thức và công cụ thu thập – phân tích dữ liệu để bảo đảm kết quả phù hợp với mục tiêu nghiên cứu.

Chương 4: Kết quả và thảo luận

Phần này cung cấp kết quả nghiên cứu, phân tích nguyên nhân, so sánh với nghiên cứu trước, đồng thời đề xuất mô hình hồi quy phản ánh rõ tác động của FinTech đến Quản trị rủi ro tại ngân hàng thương mại Việt Nam.

Chương 5: Kết luận và đề xuất hàm ý quản trị

Chương này tổng hợp kết luận nghiên cứu, đề xuất giải pháp giúp ngân hàng thương mại Việt Nam ứng dụng FinTech hiệu quả hơn trong quản trị Quản trị rủi ro, đồng thời nêu hạn chế và gợi mở hướng nghiên cứu tiếp theo.

KẾT LUẬN CHƯƠNG 1

Trong chương 1 tác giả đã nêu lên lý do chọn đề tài “Tác động của FinTech đến Quản trị rủi ro tại các ngân hàng thương mại Việt Nam”, đồng thời cũng nêu bật được mục tiêu nghiên cứu; câu hỏi nghiên cứu; đối tượng phạm vi nghiên cứu; phương pháp nghiên cứu và đóng góp của nghiên cứu này. Ngoài ra, tác giả cũng tiến hành chia bố cục luận văn theo kết cấu 5 chương và thể hiện nội dung cơ bản của từng chương.

CHƯƠNG 2: CƠ SỞ LÝ THUYẾT VÀ LƯỢC KHẢO NGHIÊN CỨU

2.1. Lý thuyết về FinTech

2.1.1. Khái niệm Luận văn: Tác động của FinTech đến rủi ro tín dụng tại các NH.

FinTech (Financial Technology) là sự kết hợp giữa công nghệ thông tin và dịch vụ tài chính, lần đầu được đề cập trong thập niên 1990 qua dự án Financial Services Technology Consortium do Citigroup khởi xướng. Khái niệm này có nhiều cách tiếp cận của Arner & Buckley (2015) xem FinTech là các sản phẩm, dịch vụ tài chính trên nền tảng công nghệ và Mention (2019) nhấn mạnh vai trò công nghệ trong việc hình thành mô hình kinh doanh đổi mới; còn Financial Stability Board (2017) coi FinTech là những đổi mới công nghệ có khả năng thay đổi cách thức cung ứng dịch vụ tài chính truyền thống.

Nói về lịch sử của FinTech có thể chia thành nhiều giai đoạn phát triển. Giai đoạn đầu tiên, được gọi là FinTech 1.0 (1866–1987), đánh dấu sự kết hợp ban đầu giữa tài chính và công nghệ nhằm phục vụ toàn cầu hóa tài chính. Mốc khởi đầu của thời kỳ này là việc thiết lập tuyến cáp điện tín xuyên Đại Tây Dương vào năm 1866, giúp truyền thông tin tài chính nhanh chóng giữa các châu lục. Tới đầu thế kỷ 20, các phương tiện liên lạc như điện thoại đã cho phép giao dịch tài chính từ xa, tạo tiền đề cho thị trường toàn cầu (Keynes, 1920; Fedwire, 1918). Tiếp theo là thời kỳ FinTech 2.0 (1967–2008), khi hệ thống tài chính dần chuyển đổi sang nền tảng số hóa, chủ yếu do các tổ chức tài chính truyền thống dẫn dắt. Chiếc máy ATM đầu tiên được triển khai vào năm 1967 tại ngân hàng Barclays, mở ra kỷ nguyên mới cho những đổi mới về hạ tầng tài chính. Tiếp theo đó, sự phát triển của máy tính cá nhân, dịch vụ ngân hàng trực tuyến và điện thoại di động đã từng bước làm thay đổi cách thức giao dịch của khách hàng. Kế đến là thời kỳ FinTech 3.0 bắt đầu từ năm 2008, đánh dấu bởi sự ra đời của iPhone và sau đó là Bitcoin – đồng tiền mã hóa đầu tiên. Giai đoạn này chứng kiến sự xuất hiện của các công ty FinTech độc lập, không còn phụ thuộc vào hệ thống ngân hàng truyền thống, với nhiều sản phẩm đột phá dựa trên công nghệ như blockchain, trí tuệ nhân tạo (viết tắt: AI) và dữ liệu lớn. Gần đây, FinTech đang bước vào giai đoạn được gọi là FinTech 3.5, nơi các công nghệ tài chính không chỉ hướng đến hiệu quả giao dịch mà còn tập trung vào mục tiêu mở rộng tiếp cận tài chính và thúc đẩy phát triển kinh tế toàn diện. Sự bùng nổ của FinTech đặc biệt rõ rệt sau đại dịch Covid-19, khi nhu cầu giao dịch trực tuyến gia tăng mạnh mẽ. Nhờ tính linh hoạt và khả năng tiếp cận rộng, FinTech đã trở thành xu hướng toàn cầu, thu hút sự quan tâm lớn từ các start-up (các công ty khởi nghiệp), nhà đầu tư, chính phủ và các cơ quan quản lý. Hơn nữa, sự xuất hiện của FinTech với khả năng tích hợp công nghệ tiên tiến vào hệ thống ngân hàng đã tạo điều kiện cho quá trình thay thế các phương thức truyền thống, góp phần gia tăng hiệu quả hoạt động, cắt giảm chi phí và cải thiện mức độ hài lòng của khách hàng.

Theo Petralia & ctg (2019), FinTech đã tạo ra những tác động sâu rộng đến hoạt động kinh doanh truyền thống của các ngân hàng thương mại (NHTM). FinTech khai thác các kênh số để vừa thay thế một số dịch vụ ngân hàng truyền thống, vừa mở rộng độ phủ đến những phân khúc khách hàng mới, đặc biệt chú trọng nhóm cá nhân trong mảng bán lẻ. Nhìn chung, các hoạt động của FinTech xoay quanh năm lĩnh vực chủ đạo:

Tài chính – đầu tư: Xu hướng sử dụng các công cụ tài chính thay thế như cho vay cộng đồng và cho vay ngang hàng ngày càng được quan tâm trong giới quản lý và đầu tư.
Quản trị rủi ro tài chính: Từ sau khủng hoảng 2008, lĩnh vực này trở thành trọng tâm đầu tư của nhiều tổ chức tài chính nhằm xây dựng hệ thống kiểm soát và tuân thủ chặt chẽ hơn.
Thanh toán – hạ tầng: Các phương thức thanh toán điện tử và di động giữ vai trò trung tâm, được xem là “xương sống” thúc đẩy FinTech phát triển.
Bảo mật: Những cải tiến công nghệ trong FinTech đã nâng cao độ an toàn, tính hiệu quả và mức độ phổ cập của dịch vụ tài chính.

2.1.2. Các chỉ số đo lường định lượng về FinTech Luận văn: Tác động của FinTech đến rủi ro tín dụng tại các NH.

Về đo lường công nghệ tài chính (viết tắt: FinTech), các nghiên cứu trên thế giới đã đưa ra các cách khác nhau, cụ thể:

Thứ nhất, theo Safiullah và Paramati (2022) đã phân tích tác động của sự phát triển FinTech đối với sự ổn định tài chính của hệ thống ngân hàng được nghiên cứu bằng cách sử dụng tổng số công ty FinTech và số công ty chuyên cung cấp dịch vụ liên quan trực tiếp đến ngân hàng như các biến đại diện. Trong các nghiên cứu thực nghiệm, mức độ cạnh tranh giữa FinTech và ngân hàng thường được đo lường thông qua các chỉ số như: doanh thu của FinTech so với ngân hàng, dư nợ cho vay của FinTech, hoặc tỷ lệ đầu tư vào FinTech trên tổng chi phí vận hành của ngân hàng. Tuy nhiên, do dữ liệu định lượng tại Việt Nam chưa được công bố chính thức, việc vận dụng trực tiếp các phương pháp đo lường vẫn bị giới hạn. Một số nghiên cứu trước đây lựa chọn phương pháp khảo sát để đánh giá mức độ đầu tư vào công nghệ tài chính nhưng cách tiếp cận này thường bị coi là thiếu khách quan do phụ thuộc vào nhận thức của người trả lời và dễ gặp phải vấn đề thiếu dữ liệu (Berger, 2003). Trước tình trạng thiếu hụt dữ liệu định lượng ở Việt Nam, nghiên cứu này kế thừa phương pháp của Phan & ctg (2020) và Sang T.M (2024) đã sử dụng logarit tự nhiên của số lượng công ty FinTech hoạt động hàng năm (dữ liệu cập nhật tại Statista) để phản ánh mức độ phát triển FinTech trong hệ thống ngân hàng.

Thứ hai, nghiên cứu kế thừa cách tiếp cận của Thu và ctg (2020) trong việc đánh giá mức độ phát triển của công nghệ tài chính (FinTech) thông qua hai nhóm chỉ số tổng hợp: cơ sở hạ tầng công nghệ phục vụ FinTech (FinTech Infrastructure – viết tắt: FTinf) và hệ sinh thái hỗ trợ FinTech (FinTech Ecosystem – viết tắt: FTeco). Trong đó, chỉ số FTinf phản ánh mức độ sẵn sàng về hạ tầng công nghệ của mỗi quốc gia/khu vực trong việc phát triển FinTech, bao gồm ba thành tố: (1) tỷ lệ người trưởng thành sở hữu thiết bị di động, (2) khả năng tiếp cận Internet, và (3) điện năng tiêu thụ bình quân đầu người. Các dữ liệu này được lấy từ World Development Indicators của Ngân hàng Thế giới. Trong khi đó, FTeco thể hiện mức độ thuận lợi từ môi trường bên ngoài, đo lường qua (1) mức hấp dẫn của hệ sinh thái khởi nghiệp công nghệ và (2) chỉ số đổi mới sáng tạo quốc gia, dựa trên Global Innovation Index. Cách tiếp cận này cho phép đánh giá FinTech từ cả nền tảng công nghệ và môi trường hỗ trợ, được hệ thống hóa trong nghiên cứu của Phan Tran Trung & ctg (2023). Tại Việt Nam, nhiều công trình khác của Nguyen, T. M., Tran, L. Q., & ctg (2019) khẳng định vai trò của công nghệ thông tin trong nâng cao năng lực cạnh tranh quốc gia, được phản ánh qua chỉ số ICT. Đối với ngành ngân hàng, ICT được đo lường qua bốn khía cạnh: (1) hạ tầng kỹ thuật CNTT – TT, (2) nhân lực CNTT – TT, (3) mức độ ứng dụng công nghệ và (4) môi trường chính sách – tổ chức. Luận văn: Tác động của FinTech đến rủi ro tín dụng tại các NH.

Thứ ba, theo Beccalli (2007) xem khoản đầu tư cho phần cứng, phần mềm và dịch vụ CNTT như chỉ báo phản ánh yếu tố FinTech tại các ngân hàng châu Âu. Tác giả qua đó phân tích ảnh hưởng của FinTech đến hiệu quả hoạt động ngân hàng. Trong trường hợp Hoa Kỳ, Pierri và Timmer (2022) lựa chọn tiêu chí số lượng máy tính cá nhân trên mỗi nhân viên cùng với tỷ lệ ngân sách dành cho CNTT để đánh giá mức độ ứng dụng công nghệ. Ngược lại, Shu và Strassmann (2005) tập trung vào việc sử dụng chi tiêu CNTT như một công cụ đo lường đổi mới công nghệ trong lĩnh vực ngân hàng. Ngoài ra, một số nghiên cứu khác sử dụng tần suất tìm kiếm thông tin về FinTech như một chỉ báo về mức độ quan tâm của công chúng đối với lĩnh vực này trong ngành ngân hàng. Ví dụ, nghiên cứu của Wang Y. X. (2021) khai thác dữ liệu tìm kiếm từ Baidu – công cụ tìm kiếm phổ biến tại Trung Quốc tương tự Google – để đánh giá mức độ phát triển của FinTech tại quốc gia này. Tại Việt Nam, nghiên cứu của Lê Hải Trung (2023) cũng áp dụng phương pháp tương tự, sử dụng chỉ số logarithm của lượt tìm kiếm từ khóa “FinTech” trên Google, kết hợp với dữ liệu từ Google Trends nhằm đo lường sự quan tâm của người dùng. Một cách tiếp cận khác của Phan Trần Trung và ctg (2023) là đề xuất xây dựng chỉ số phản ánh mức độ ứng dụng FinTech thông qua việc đo lường tần suất xuất hiện của các từ khóa liên quan trong văn bản. Chỉ số này giúp định lượng mức độ phổ biến cũng như tác động của FinTech trong thực tiễn. Quy trình hình thành chỉ số bao gồm ba bước cơ bản. Trước hết, danh mục từ khóa FinTech được hình thành trên cơ sở các chức năng tài chính (chẳng hạn quản trị rủi ro, chuyển giao thông tin) theo Feldman (1995) kết hợp với các công nghệ mới như AI, blockchain, cloud, big data và CNTT. Bước kế tiếp, nghiên cứu tiến hành thống kê tần suất xuất hiện của các từ khóa này trên Google để làm chỉ báo cho mức độ ứng dụng FinTech trong ngân hàng. Sau cùng, kỹ thuật phân tích nhân tố được sử dụng để tinh giản dữ liệu và xác định rõ các nhóm yếu tố đại diện cho sự phát triển FinTech.

Thứ tư, nhiều nghiên cứu thực nghiệm khẳng định rằng FinTech đã giúp các ngân hàng thương mại thay đổi mô hình kinh doanh truyền thống theo hướng hiệu quả hơn, bao gồm việc cắt giảm chi phí vận hành, cải thiện dịch vụ, nâng cao khả năng quản lý rủi ro và mang lại các trải nghiệm mới cho khách hàng, chẳng hạn như dịch vụ giải ngân qua ứng dụng di động. Những cải tiến này góp phần thúc đẩy cạnh tranh trong ngành ngân hàng theo chiều hướng tích cực và bền vững. Trên cơ sở đó, Guo và Zhang (2023) đã đề xuất một hệ thống chỉ số đo lường sự phát triển của FinTech, gồm: chỉ số đầu vào FinTech (FTII), chỉ số đầu ra FinTech (FTOI) và chỉ số tổng hợp FinTech (FTI). FTII phản ánh mức độ ngân hàng đầu tư vào FinTech thông qua chi phí cho hạ tầng công nghệ, phần mềm và dịch vụ CNTT; FTOI thể hiện kết quả triển khai FinTech dựa trên các dịch vụ được cung cấp cả về số lượng lẫn chất lượng; còn FTI là sự kết hợp hai khía cạnh trên để đưa ra đánh giá toàn diện hơn. Về phương pháp, nhóm tác giả đã sử dụng phân tích văn bản từ báo cáo thường niên của ngân hàng, trong đó tần suất xuất hiện các từ khóa như AI, blockchain, cloud computing và big data được tính toán và chuẩn hóa nhằm so sánh giữa các ngân hàng cũng như các giai đoạn khác nhau. Sau đó, phương pháp trọng số entropy được sử dụng nhằm xác định mức độ quan trọng của từng từ khóa. Cuối cùng, chỉ số FinTech của từng ngân hàng được tính toán dựa trên sự kết hợp giữa tần suất chuẩn hóa và trọng số entropy này.

2.2. Lý thuyết về rủi ro tín dụng Luận văn: Tác động của FinTech đến rủi ro tín dụng tại các NH.

2.2.1. Khái niệm về rủi ro tín dụng

Tín dụng được hiểu là quá trình thỏa thuận, trong đó một tổ chức hoặc cá nhân được phép sử dụng, hoặc được cam kết cho phép sử dụng, một khoản tiền nhất định trên cơ sở nguyên tắc hoàn trả. Các hình thức cấp tín dụng phổ biến bao gồm cho vay, chiết khấu, cho thuê tài chính, bao thanh toán, bảo lãnh ngân hàng, thư tín dụng cùng những nghiệp vụ khác. Khái niệm này được quy định tại Khoản 4, Điều 4 của Luật Các Tổ chức Tín dụng năm 2024. Ở một góc nhìn khác, theo Nguyễn Minh Kiều (2007), tín dụng ngân hàng được hiểu như một quan hệ tài chính đặc thù, nơi ngân hàng cho phép khách hàng sử dụng vốn trong thời hạn nhất định và khách hàng phải chịu chi phí vốn theo cam kết. Trong khi đó, Bùi Diệu Anh & ctg (2013) lại xem tín dụng ngân hàng là một giao dịch giữa hai chủ thể, trong đó bên cho vay (ngân hàng hoặc tổ chức tín dụng) chuyển giao tài sản cho bên đi vay (cá nhân, doanh nghiệp hay tổ chức khác) với nghĩa vụ hoàn trả cả gốc lẫn lãi.

Rủi ro tín dụng (RRTD) được hiểu là khả năng khách hàng không thực hiện, hoặc không có đủ năng lực để thực hiện toàn bộ hay một phần nghĩa vụ trả nợ theo hợp đồng hay thỏa thuận đã ký với tổ chức tín dụng phi ngân hàng. Khái niệm này không bao gồm các trường hợp liên quan đến rủi ro tín dụng đối tác được quy định tại điểm b của khoản này. Đối tượng khách hàng trong phạm vi định nghĩa bao gồm cả tổ chức tín dụng và chi nhánh ngân hàng nước ngoài có quan hệ nhận cấp tín dụng (kể cả tín dụng ủy thác), nhận tiền gửi hoặc phát hành trái phiếu doanh nghiệp với tổ chức tín dụng phi ngân hàng. Quy định này được nêu rõ tại Khoản 8, Điều 3 của Thông tư 14/2023/TT-NHNN ngày 20/11/2023 về hệ thống kiểm soát nội bộ của tổ chức tín dụng phi ngân hàng và tại Điểm a, Khoản 24, Điều 2 của Thông tư 22/2023/TT-NHNN ngày 29/12/2023 sửa đổi, bổ sung Thông tư 41/2016/TT-NHNN về tỷ lệ an toàn vốn. Bên cạnh đó, trong lĩnh vực ngân hàng, Quản trị rủi ro còn được định nghĩa là nguy cơ tổ chức tín dụng hoặc chi nhánh ngân hàng nước ngoài phải gánh chịu tổn thất từ các khoản nợ khi khách hàng không thể trả nợ đầy đủ theo cam kết. Cách tiếp cận này được nêu rõ trong Điều 3 của Thông tư 31/2024/TT-NHNN ban hành ngày 30/06/2024, quy định về việc phân loại tài sản của các ngân hàng thương mại, tổ chức tín dụng phi ngân hàng và chi nhánh ngân hàng nước ngoài. Trên thực tế, rủi ro tín dụng được xem là loại rủi ro thường gặp nhất trong hoạt động ngân hàng, bởi nó có thể xuất hiện ở bất kỳ nghiệp vụ nào khi tồn tại khả năng khách hàng hoặc đối tác không thực hiện đúng nghĩa vụ thanh toán. Ngoài ra, theo nghiên cứu của Saunders (2010) định nghĩa Quản trị rủi ro được hiểu là nguy cơ tổn thất xảy ra khi ngân hàng không thể thu hồi dòng tiền như kỳ vọng từ các khoản vay đã cấp. Trong khi đó, Ban Thư ký Basel (BIS, 1999) mô tả Quản trị rủi ro là nguy cơ tổn thất phát sinh do bên vay hoặc đối tác vi phạm nghĩa vụ tài chính. Nghiên cứu của Joel Bessis (2002) mở rộng quan điểm này khi cho rằng Quản trị rủi ro có thể xuất hiện khi một nhóm khách hàng quan trọng chậm trễ trong việc trả nợ, dẫn đến tổn thất lớn, thậm chí gây ra mất thanh khoản cho ngân hàng. Theo Buskens (2020), rủi ro tín dụng (RRTD) phát sinh khi bên vay không tuân thủ các cam kết trong hợp đồng tín dụng, có thể do thiếu khả năng chi trả hoặc chậm thanh toán. Tương tự, Fitch (1997) cho rằng Quản trị rủi ro xảy ra khi người vay không trả nợ đúng hạn, dẫn đến vi phạm nghĩa vụ tài chính. Bessis (2010) cũng bổ sung rằng Quản trị rủi ro là khoản tổn thất bắt nguồn từ việc khách hàng không thực hiện nghĩa vụ nợ hoặc khi chất lượng tín dụng suy giảm. Ủy ban Basel (2004) cho rằng Quản trị rủi ro là rủi ro phát sinh khi khách hàng vay hoặc đối tác không thực hiện đúng cam kết đã ký kết. Thông thường, việc đo lường rủi ro này được triển khai thông qua hai hướng: đánh giá khả năng vỡ nợ trong mối quan hệ tín dụng và ước tính thiệt hại thực tế nếu vỡ nợ diễn ra. Nguyên nhân có thể xuất phát từ khó khăn kinh doanh, giảm thu nhập, suy yếu tài sản đảm bảo hoặc hành vi cố tình vi phạm nghĩa vụ tài chính. Tóm lại, Quản trị rủi ro có thể được định nghĩa là nguy cơ phát sinh khi khách hàng không thực hiện đúng cam kết trả nợ về thời hạn hoặc giá trị, khiến ngân hàng gánh chịu thiệt hại và làm gia tăng rủi ro bất ổn trong hoạt động, đặc biệt rõ rệt khi môi trường kinh tế biến động (Markus Hertrich, 2015). Luận văn: Tác động của FinTech đến rủi ro tín dụng tại các NH.

RRTD không chỉ gây tác động tiêu cực trực tiếp tới từng ngân hàng mà còn lan rộng ảnh hưởng đến toàn bộ hệ thống tài chính và nền kinh tế. Khi khách hàng không thanh toán nợ đúng hạn, ngân hàng buộc phải trích lập dự phòng, làm giảm lợi nhuận và suy yếu năng lực tài chính. Trong trường hợp nợ xấu gia tăng mà không được kiểm soát, nguy cơ mất thanh khoản sẽ hiện hữu, đẩy ngân hàng vào tình trạng bị kiểm soát đặc biệt hoặc phá sản. Hệ quả này có thể kích hoạt tâm lý hoảng loạn trong dư luận, dẫn tới hiện tượng rút tiền hàng loạt và gây xáo trộn dòng vốn. Dưới áp lực đó, ngân hàng thường thắt chặt hoạt động cho vay, khiến doanh nghiệp và cá nhân gặp khó khăn trong tiếp cận vốn, từ đó ảnh hưởng tiêu cực đến đầu tư, sản xuất, tăng trưởng kinh tế, việc làm và thu nhập. Người gửi tiền sẽ chịu thiệt hại nếu ngân hàng mất khả năng chi trả, trong khi người vay phải đối mặt với mức lãi suất cao hơn do chi phí huy động vốn gia tăng. Chuỗi phản ứng này tạo thành một vòng xoáy làm gia tăng gánh nặng trả nợ đối với các khách hàng yếu kém, khiến nợ xấu trở nên nghiêm trọng hơn. Về dài hạn, sự bất ổn trong hệ thống ngân hàng có thể làm giảm niềm tin của công chúng đối với thị trường tài chính, gây trở ngại cho việc thực thi chính sách tiền tệ và cản trở mục tiêu ổn định kinh tế vĩ mô. Vì vậy, kiểm soát Quản trị rủi ro vừa là nhiệm vụ trọng yếu của từng ngân hàng, vừa là trách nhiệm chung của toàn xã hội. Hiện nay, tỷ lệ nợ xấu được coi là chỉ số chủ yếu phản ánh mức độ Quản trị rủi ro trong hệ thống ngân hàng Việt Nam, được phân loại theo Thông tư 31/2024/TT-NHNN thành năm nhóm: (1) nợ đủ tiêu chuẩn, (2) nợ cần chú ý, (3) nợ dưới tiêu chuẩn, (4) nợ nghi ngờ và (5) nợ có khả năng mất vốn. Các khoản nợ thuộc nhóm 3, 4 và 5 được xếp vào diện nợ xấu, đây là chỉ báo quan trọng phản ánh tình hình tín dụng của ngân hàng cũng như mức độ rủi ro trong toàn bộ hệ thống tài chính. Kiểm soát hiệu quả tỷ lệ nợ xấu được xem là yếu tố cốt lõi để duy trì sự ổn định và phát triển bền vững của ngành ngân hàng cũng như nền kinh tế quốc gia. Việc phân loại nợ xấu hiện nay được thực hiện theo nhiều tiêu chí khác nhau, bao gồm: cơ sở phân loại, tình trạng bảo đảm tiền vay và nguyên tắc hạch toán kế toán.

Hình 2.1: Phân loại nợ xấu tín dụng ngân hàng thương mại Luận văn: Tác động của FinTech đến rủi ro tín dụng tại các NH.

Trong giai đoạn 2014–2019, tỷ lệ nợ xấu của hệ thống tổ chức tín dụng (TCTD) tại Việt Nam đã có xu hướng giảm rõ rệt, thể hiện qua sự sụt giảm của nợ xấu nội bảng, nợ đã bán cho Công ty Quản lý Tài sản của các Tổ chức tín dụng Việt Nam (VAMC) nhưng chưa được xử lý, cũng như các khoản nợ tiềm ẩn có khả năng chuyển thành nợ xấu. Tuy nhiên, từ năm 2020 xu hướng này bắt đầu thay đổi khi tỷ lệ nợ xấu nội bảng ghi nhận sự gia tăng nhẹ, trong khi các chỉ số khác vẫn tiếp tục giảm. Nguyên nhân chính được xác định là do những khó khăn từ kinh tế toàn cầu cùng tác động tiêu cực của đại dịch COVID-19, khiến nhiều doanh nghiệp và cá nhân vay vốn gặp trở ngại trong hoạt động sản xuất kinh doanh và khả năng trả nợ. Đến năm 2021, cả ba loại nợ — nợ xấu nội bảng, nợ bán cho VAMC chưa xử lý và các khoản nợ tiềm ẩn nguy cơ trở thành nợ xấu — đều ghi nhận mức tăng trở lại, phản ánh áp lực ngày càng gia tăng của Quản trị rủi ro đối với toàn hệ thống ngân hàng. Như vậy, Quản trị rủi ro không chỉ tác động trực tiếp tới từng ngân hàng thương mại mà còn gây ảnh hưởng lan tỏa đến toàn bộ nền kinh tế. Vì vậy, quản lý và kiểm soát Quản trị rủi ro trở thành nhiệm vụ thiết yếu của cả nhà quản trị ngân hàng và cơ quan quản lý nhà nước nhằm đảm bảo sự ổn định và phát triển bền vững cho hệ thống tài chính cũng như nền kinh tế quốc gia. Trước bối cảnh này, Ngân hàng Nhà nước đã triển khai nhiều đề án áp dụng chuẩn mực quốc tế, trong đó nổi bật là Hiệp ước Basel – đặc biệt Basel II – để nâng cao năng lực quản trị Quản trị rủi ro tại các ngân hàng thương mại. Dù hoạt động trong những điều kiện khác nhau, các ngân hàng trong và ngoài nước đều phải đối mặt với các dạng Quản trị rủi ro tương đồng, vì vậy cần có những giải pháp đồng bộ nhằm giám sát, hạn chế và giảm thiểu rủi ro, góp phần đảm bảo an toàn hệ thống và tăng cường khả năng cạnh tranh của ngành ngân hàng.

2.2.2. Các nhân tố ảnh hưởng đến rủi ro tín dụng

2.2.2.1 Các nhân tố vĩ mô

Môi trường pháp lý Luận văn: Tác động của FinTech đến rủi ro tín dụng tại các NH.

Môi trường pháp lý được xem là một trong những yếu tố tác động đáng kể đến Quản trị rủi ro, nhất là trong bối cảnh chính sách kinh tế không ổn định hoặc thay đổi một cách đột ngột, chẳng hạn như điều chỉnh thuế hoặc quy định liên quan đến lĩnh vực bất động sản. Những biến động này khiến việc xây dựng chiến lược kinh doanh dài hạn của doanh nghiệp trở nên khó khăn hơn, từ đó làm gia tăng nguy cơ phát sinh Quản trị rủi ro (La Porta & ctg, 1998; CIEM, 2023).

Lạm phát

Tỷ lệ lạm phát (INF) thể hiện mức độ biến động trung bình của giá cả hàng hóa và dịch vụ thiết yếu trong nền kinh tế theo thời gian. Khi lạm phát duy trì ở mức cao, chi phí đầu vào của doanh nghiệp thường tăng lên, kèm theo xu hướng đầu cơ và tích trữ gia tăng, dẫn đến mất cân bằng giữa cung và cầu và gây ra sự rối loạn trên thị trường. Những yếu tố này tác động tiêu cực đến hoạt động sản xuất – kinh doanh và thu nhập của các thành phần kinh tế. Trong bối cảnh lạm phát cao hoặc siêu lạm phát, các ngân hàng thương mại có thể phải đối mặt với khó khăn do dòng vốn lưu thông bị suy giảm, khả năng thanh toán của khách hàng giảm, từ đó làm gia tăng Quản trị rủi ro. Ngược lại, mức lạm phát vừa phải có thể làm giảm giá trị thực của khoản nợ, tạo thuận lợi hơn cho khách hàng trong việc thanh toán. Khi chỉ số giá tiêu dùng (CPI) giảm mạnh, nền kinh tế có thể rơi vào trạng thái giảm phát, làm chậm quá trình tăng trưởng và ảnh hưởng xấu đến hoạt động ngân hàng. Như vậy, tùy thuộc vào khả năng dự báo và kiểm soát, lạm phát có thể mang lại cả tác động tích cực lẫn tiêu cực đối với lãi suất, chi phí và lợi nhuận của các tổ chức tín dụng (Frederic S. Mishki, 2019).

Tổng sản phẩm quốc nội (GDP)

Các nghiên cứu thực nghiệm trước đây đều cho thấy tăng trưởng GDP có mối liên hệ chặt chẽ với rủi ro tín dụng (RRTD) của ngân hàng. Khi nền kinh tế duy trì được tốc độ tăng trưởng ổn định, hoạt động sản xuất – kinh doanh của khách hàng vay vốn thường thuận lợi hơn, khả năng trả nợ được cải thiện và từ đó Quản trị rủi ro có xu hướng giảm. Theo Tổng cục Thống kê Việt Nam (2023), GDP được định nghĩa là tổng giá trị thị trường của toàn bộ hàng hóa và dịch vụ cuối cùng được sản xuất trong phạm vi lãnh thổ của một quốc gia trong một khoảng thời gian nhất định. Khi tốc độ tăng trưởng GDP duy trì ở mức cao, lợi nhuận doanh nghiệp có xu hướng gia tăng, tỷ lệ thất nghiệp giảm, thu nhập người lao động được ổn định hơn và khả năng thanh toán nợ của khách hàng được cải thiện. Ngược lại, suy giảm GDP kéo theo rủi ro suy thoái kinh tế, gia tăng thất nghiệp, áp lực lạm phát và bất ổn vĩ mô, từ đó làm gia tăng Quản trị rủi ro của ngân hàng và làm giảm lợi nhuận (Dang V.T & ctg, 2020; Nguyen, T. M., Tran, L. Q & ctg, 2019 và Trần, H. S., & ctg, 2021) thông qua nghiên cứu trên dữ liệu của 72 quốc gia chỉ ra rằng tăng trưởng GDP giúp giảm tỷ lệ nợ xấu (NPL) bằng cách nâng cao chất lượng tín dụng và khả năng trả nợ. Tại Việt Nam, nghiên cứu của Cù & ctg (2024) cũng nhấn mạnh rằng một môi trường kinh tế vĩ mô ổn định, đặc biệt là tăng trưởng GDP, tạo điều kiện thuận lợi để ngân hàng giảm thiểu Quản trị rủi ro thông qua việc áp dụng công nghệ và nâng cao năng lực quản trị. Tương tự, Cheng và Qu (2020) tại Trung Quốc khẳng định rằng GDP tăng trưởng tích cực có tác động giảm Quản trị rủi ro nhờ nâng cao hiệu quả quản lý tín dụng và ứng dụng công nghệ tài chính (FinTech). Bên cạnh đó, Deng & Zhao (2021) cũng chỉ ra rằng các yếu tố kinh tế vĩ mô, trong đó GDP đóng vai trò then chốt, ảnh hưởng đáng kể đến Quản trị rủi ro của ngân hàng thương mại. Như vậy, rõ ràng tăng trưởng GDP không chỉ tác động trực tiếp đến năng lực trả nợ của khách hàng mà còn gián tiếp hỗ trợ ngân hàng nâng cao hiệu quả quản trị rủi ro và hoạt động tín dụng. Vì vậy, duy trì tốc độ tăng trưởng GDP ổn định và bền vững được coi là một yếu tố quan trọng giúp hệ thống ngân hàng hạn chế Quản trị rủi ro.

2.2.2.2. Các nhân tố vi mô

Chính sách tín dụng của ngân hàng thương mại Luận văn: Tác động của FinTech đến rủi ro tín dụng tại các NH.

Chính sách tín dụng, bao gồm các định hướng, nguyên tắc, giới hạn cho vay, tiêu chí khách hàng và yêu cầu về tài sản bảo đảm, được xem là yếu tố cốt lõi trong việc kiểm soát rủi ro tín dụng (RRTD). Việc xây dựng và điều chỉnh chính sách cần được thực hiện phù hợp với quy mô vốn, năng lực nhân sự và đặc điểm hoạt động riêng của từng ngân hàng, đồng thời phải đảm bảo sự thận trọng từ khâu dự báo đến quá trình triển khai nhằm duy trì ổn định tín dụng. Các nghiên cứu thực nghiệm của Cù & ctg (2024); Trần, H. S., & ctg (2021) tại Việt Nam cùng với Cheng và Qu (2020) tại Trung Quốc đã chỉ ra rằng, chính sách tín dụng được áp dụng một cách nghiêm ngặt kết hợp với việc khai thác hiệu quả các giải pháp tài chính công nghệ (FinTech) không chỉ góp phần giảm thiểu Quản trị rủi ro mà còn nâng cao chất lượng quản trị, từ đó hỗ trợ việc duy trì sự ổn định của toàn bộ hệ thống ngân hàng.

Tốc độ tăng trưởng tín dụng

Tốc độ tăng trưởng tín dụng của các ngân hàng thương mại ảnh hưởng trực tiếp đến mức độ Quản trị rủi ro. Khi tín dụng gia tăng quá nhanh, chất lượng tín dụng có thể suy giảm và nguy cơ Quản trị rủi ro sẽ tăng lên. Bên cạnh đó, việc thay đổi cơ cấu tín dụng theo chiến lược kinh doanh và kế hoạch giải ngân vốn của từng ngân hàng thương mại có thể dẫn tới mất cân đối vốn, thiếu hụt thanh khoản và ảnh hưởng tiêu cực tới uy tín của ngân hàng. Các nghiên cứu của Cù & ctg (2024) cùng Trần, H. S., & ctg (2021) đều nhấn mạnh rằng, việc kiểm soát tốc độ tăng trưởng tín dụng một cách hợp lý là yếu tố then chốt để giảm thiểu rủi ro trong hoạt động ngân hàng

Quy mô của ngân hàng (SIZE)

Một số nghiên cứu cho rằng, các ngân hàng có quy mô lớn tiềm ẩn nguy cơ Quản trị rủi ro cao hơn, do tập trung nhiều vào cho vay các doanh nghiệp lớn – nhóm khách hàng chịu ảnh hưởng mạnh khi thị trường biến động. Hơn nữa, việc đơn giản hóa quy trình tín dụng đôi khi dẫn tới những lỗ hổng, làm tăng khả năng phát sinh rủi ro (Guo & ctg, 2021; Okoli, 2020). Ngược lại, một số quan điểm khác lại khẳng định rằng, lợi thế về quy mô giúp các ngân hàng tiếp cận nguồn lực tài chính dồi dào, tích lũy kinh nghiệm quản trị và thiết lập hệ thống kiểm soát nghiêm ngặt, từ đó góp phần giảm thiểu Quản trị rủi ro và cải thiện hiệu quả quản trị (Cù & ctg, 2024; Cheng & Qu, 2020). Ngoài ra, các ngân hàng thương mại cổ phần có quy mô lớn thường linh hoạt hơn trong việc huy động vốn và tăng vốn tự có, tạo thuận lợi để mở rộng tín dụng. Tuy nhiên, điều này cũng đặt ra áp lực trong công tác quản trị nhằm đảm bảo sử dụng vốn an toàn và hiệu quả (Pang & ctg 2023; Trần, H. S., & ctg, 2021). Những khác biệt nói trên phản ánh sự đa dạng trong cách thức kiểm soát Quản trị rủi ro, vốn phụ thuộc vào cơ cấu tổ chức và định hướng chiến lược kinh doanh của từng ngân hàng (Deng & ctg 2021; Buchak & ctg 2018).

Nợ xấu (NPL) Luận văn: Tác động của FinTech đến rủi ro tín dụng tại các NH.

Nợ xấu được hiểu là các khoản vay mà ngân hàng thương mại không thể thu hồi đúng hạn, xuất phát từ các nguyên nhân khách quan liên quan đến phía khách hàng, đồng thời phản ánh trực tiếp mức độ Quản trị rủi ro trong hoạt động cho vay (Cheng & Qu, 2020; Deng Liu & ctg, 2021). Nguyên nhân chủ yếu dẫn đến tình trạng này thường bắt nguồn từ việc thông tin được thu thập và xử lý chưa đầy đủ hoặc thiếu chính xác, dẫn đến các quyết định tín dụng sai lệch (Trần, H. S., & ctg, 2021). Không chỉ là một dấu hiệu cảnh báo nguy cơ khủng hoảng tài chính trong tương lai, nợ xấu còn gây ảnh hưởng tiêu cực đến hiệu quả kinh doanh và lợi nhuận của ngân hàng (Cù, N. T. T., & ctg, 2024; Pang & ctg, 2023). Tỷ lệ nợ xấu được sử dụng làm chỉ số quan trọng để đánh giá chất lượng danh mục cho vay của ngân hàng thương mại, trong đó mức nợ xấu cao đồng nghĩa với khả năng thu hồi vốn thấp, tiềm ẩn nguy cơ suy giảm thanh khoản và thậm chí đẩy ngân hàng vào tình trạng mất khả năng thanh toán (Buchak & ctg, 2018; Okoli, 2020). Do đó, quản lý hiệu quả nợ xấu là yếu tố then chốt giúp các ngân hàng duy trì sự ổn định và phát triển bền vững trong môi trường đầy biến động hiện nay (Guo & ctg, 2021)

Khả năng sinh lời của ngân hàng

Khả năng sinh lời của ngân hàng, thường được đánh giá qua các chỉ số như ROA (Return on Assets) và ROE (Return on Equity), phản ánh mức độ hiệu quả trong việc sử dụng tài sản và vốn chủ sở hữu để tạo ra lợi nhuận. Các nghiên cứu thực nghiệm tại nhiều ngân hàng thương mại, bao gồm công trình của Cù & ctg (2024), Deng & ctg (2021) và Cheng & Qu (2020), đã chỉ ra mối quan hệ nghịch chiều rõ rệt giữa khả năng sinh lời và rủi ro tín dụng. Cụ thể, tại các ngân hàng có hiệu quả kinh doanh thấp, việc thẩm định tín dụng, đánh giá tài sản bảo đảm và kiểm soát cam kết của khách hàng vay vốn thường gặp khó khăn, dẫn tới tỷ lệ nợ xấu và Quản trị rủi ro gia tăng. Ngược lại, ở những ngân hàng có khả năng sinh lời cao, chính sách thận trọng hơn thường được áp dụng, đồng thời việc tham gia vào các khoản vay rủi ro cao bị hạn chế nhằm bảo vệ lợi nhuận và duy trì sự ổn định tài chính. Điều này cho thấy khả năng sinh lời đóng vai trò then chốt trong việc giảm thiểu Quản trị rủi ro và nâng cao hiệu quả quản trị rủi ro của các tổ chức tín dụng.

Đòn bẩy tài chính Luận văn: Tác động của FinTech đến rủi ro tín dụng tại các NH.

Quy mô vốn chủ sở hữu, thường được thể hiện qua tỷ lệ vốn chủ sở hữu trên tổng tài sản, là một chỉ số quan trọng phản ánh sức mạnh tài chính cũng như mức độ sử dụng đòn bẩy của ngân hàng. Chỉ số này cung cấp dữ liệu thiết yếu cho các nhà quản lý và nhà đầu tư nhằm đánh giá năng lực tài trợ và mức độ an toàn vốn của tổ chức tín dụng. Khi vốn chủ sở hữu gia tăng, khả năng chịu đựng rủi ro của ngân hàng cũng được cải thiện, từ đó tạo điều kiện để ngân hàng thực hiện hoạt động cấp tín dụng một cách thận trọng hơn. Các nghiên cứu của Guo & ctg (2021), Deng & ctg (2021) và Cheng & Qu (2020) chỉ ra rằng tỷ lệ vốn hóa cao thường giúp giảm Quản trị rủi ro bằng cách hạn chế mức độ mở rộng cho vay quá mức, từ đó giảm nguy cơ nợ xấu gia tăng. Ngược lại, các ngân hàng có tỷ lệ đòn bẩy thấp thường mở rộng danh mục cho vay mà không đảm bảo nguồn vốn đủ mạnh, dẫn đến nguy cơ Quản trị rủi ro cao hơn (Cù & ctg 2024; Buchak & ctg, 2018). Điều này cho thấy quy mô vốn chủ sở hữu đóng một vai trò quyết định trong việc kiểm soát và hạn chế Quản trị rủi ro trong hoạt động ngân hàng.

2.2.3. Các cách đo lường rủi ro tín dụng

2.2.3.1 Tỷ lệ nợ xấu trên tổng dư nợ

Các ngân hàng thương mại Việt Nam căn cứ vào quy định tại Thông tư số 31/2024/TT-NHNN ngày 30/06/2024 của Thống đốc Ngân hàn nhà nước Quy định về phân loại tài sản có trong hoạt động của ngân hàng thương mại, tổ chức tín dụng phi ngân hàng, chi nhánh ngân hàng nước ngoài để phân loại các nhóm nợ như sau:

Hình 2.2: Phân loại nhóm nợ ngân hàng thương mại

Nợ nhóm 1 (Nợ đủ tiêu chuẩn): Đây là các khoản nợ mà ngân hàng hoặc tổ chức tín dụng phi ngân hàng đánh giá có khả năng thu hồi đầy đủ cả gốc và lãi đúng hạn. Đồng thời, các cam kết ngoại bảng của khách hàng cũng được đánh giá là có khả năng thực hiện đầy đủ theo thỏa thuận.

Nợ nhóm 2 (Nợ cần chú ý): Bao gồm các khoản nợ được đánh giá có khả năng thu hồi đầy đủ cả gốc và lãi, nhưng xuất hiện dấu hiệu suy giảm khả năng trả nợ của khách hàng. Các cam kết ngoại bảng liên quan cũng được cho là có thể thực hiện, tuy nhiên có những dấu hiệu giảm sút về khả năng thực hiện đúng cam kết.

Nợ nhóm 3 (Nợ dưới tiêu chuẩn) bao gồm những khoản nợ mà ngân hàng hoặc tổ chức tín dụng phi ngân hàng đánh giá khó có thể thu hồi đầy đủ cả gốc lẫn lãi khi đến hạn. Các khoản này được coi là tiềm ẩn rủi ro tổn thất, đồng thời các cam kết ngoại bảng từ phía khách hàng cũng được nhận định là khó thực hiện trọn vẹn theo thỏa thuận.

Nợ nhóm 4 (Nợ nghi ngờ) là các khoản nợ được đánh giá có nguy cơ tổn thất cao. Những cam kết ngoại bảng liên quan đến các khoản nợ này thường được xem là gần như không thể được thực hiện đầy đủ.

Nợ nhóm 5 (Nợ có khả năng mất vốn) bao gồm các khoản nợ được xác định là không còn khả năng thu hồi, tiềm ẩn nguy cơ mất vốn hoàn toàn. Đồng thời, các cam kết ngoại bảng của khách hàng đối với những khoản nợ này cũng không thể được thực hiện theo đúng thỏa thuận. Luận văn: Tác động của FinTech đến rủi ro tín dụng tại các NH.

Tổng hợp lại, các tổ chức tín dụng (TCTD) phân loại nợ thành năm nhóm chính: nợ đủ tiêu chuẩn (nhóm 1), nợ cần chú ý (nhóm 2), nợ dưới tiêu chuẩn (nhóm 3), nợ nghi ngờ (nhóm 4) và nợ có khả năng mất vốn (nhóm 5). Theo quy định của Ngân hàng Nhà nước, nợ xấu (Non-Performing Loan – NPL) bao gồm các khoản nợ thuộc nhóm 3, 4 và 5. Tỷ lệ nợ xấu là chỉ số then chốt phản ánh chất lượng danh mục tín dụng của các ngân hàng thương mại. Khi tỷ lệ này tăng cao, lợi nhuận của ngân hàng có thể giảm mạnh hoặc biến mất hoàn toàn. Nếu không được quản lý chặt chẽ, nợ xấu sẽ gây ảnh hưởng tiêu cực tới toàn bộ hệ thống tài chính và nền kinh tế Việt Nam. Theo các nghiên cứu thực nghiệm trước đây của Cheng & Qu (2020); Deng, Liu, & ctg, (2021); Guo & Shen (2016); Pang & ctg, (2023) công thức tính tỷ lệ nợ xấu như sau:

2.2.3.2. Tỷ lệ nợ quá hạn trên tổng dư nợ

Khách hàng được coi là quá hạn khi họ không trả đúng hạn một phần hoặc toàn bộ nợ gốc và/hoặc lãi theo thỏa thuận với ngân hàng hoặc tổ chức tín dụng phi ngân hàng, theo Điều 3 Thông tư số 31/2024/TT-NHNN ngày 30/6/2024. Khi khoản nợ quá hạn vượt quá 90 ngày, ngân hàng sẽ phân loại khoản nợ này vào nhóm nợ xấu, và tỷ lệ nợ quá hạn trên tổng dư nợ phản ánh trực tiếp mức độ rủi ro tín dụng (RRTD) của ngân hàng thương mại. Tỷ lệ nợ quá hạn tăng cao cho thấy khách hàng gặp khó khăn trong việc trả nợ, buộc ngân hàng phải giám sát chặt chẽ, đôn đốc thanh toán hoặc thực hiện các biện pháp thu hồi nợ quá hạn và nợ xấu. Thông tin về khoản vay cùng lịch sử tín dụng của khách hàng được lưu giữ và quản lý bởi Trung tâm Thông tin Tín dụng Quốc gia Việt Nam (CIC). Dữ liệu này giúp ngân hàng tiến hành đánh giá mức độ rủi ro tín dụng; đồng thời, nếu khách hàng có lịch sử tín dụng không tốt, việc tiếp cận vốn vay trong những giao dịch sau sẽ trở nên khó khăn hơn. Theo các nghiên cứu thực nghiệm trước đây của Cheng & Qu (2020); Deng, Liu, & ctg, (2021); Guo & Shen (2016); Pang & ctg, (2023) công thức tính tỷ lệ nợ xấu như sau: Luận văn: Tác động của FinTech đến rủi ro tín dụng tại các NH.

2.2.3.3. Tỷ lệ nợ có khả năng mất vốn trên tổng dư nợ

Các khoản nợ thuộc nhóm 5 (nợ có khả năng mất vốn) là những khoản mà tổ chức tín dụng hoặc chi nhánh ngân hàng nước ngoài đánh giá là không thể thu hồi, tiềm ẩn nguy cơ mất vốn, cùng với các cam kết ngoại bảng mà khách hàng không thể thực hiện đầy đủ. Theo điểm đ, khoản 1, Điều 10 Thông tư 31/2024/TT-NHNN ngày 30/06/2024, các khoản nợ này được xác định là nợ quá hạn từ 360 ngày trở lên. Ngân hàng phải trích lập dự phòng 100% cho nợ nhóm 5, do đó các ngân hàng thương mại thường chủ động kiểm soát tỷ lệ nợ có khả năng mất vốn trên tổng dư nợ ở mức an toàn, không vượt quá 1%. Theo các nghiên cứu thực nghiệm trước đây của Cheng & Qu (2020); Deng, Liu, & ctg, (2021); Guo & Shen (2016); Pang & ctg, (2023) công thức tính tỷ lệ nợ xấu như sau:

2.2.3.4. Tỷ lệ dự phòng Quản trị rủi ro

Số tiền được trích lập bởi các tổ chức tín dụng và chi nhánh ngân hàng nước ngoài nhằm đối phó với các rủi ro tiềm ẩn liên quan đến khoản nợ được gọi là dự phòng rủi ro. Theo khoản 4, Điều 3 Nghị định 86/2024/NĐ-CP ngày 11/7/2024, quy định về mức trích, phương pháp lập dự phòng rủi ro và việc sử dụng dự phòng để xử lý rủi ro trong hoạt động của các tổ chức tín dụng và chi nhánh ngân hàng nước ngoài, dự phòng được tính bằng tỷ lệ dự phòng Quản trị rủi ro nhân với dư nợ tín dụng của từng khoản vay, sau khi đã trừ đi giá trị tài sản bảo đảm. Dự phòng Quản trị rủi ro gồm hai loại: dự phòng cụ thể, được trích lập cho từng khoản nợ nhằm phòng ngừa rủi ro phát sinh trên khoản đó, và dự phòng chung, dành cho những rủi ro tiềm ẩn nhưng chưa xác định được rõ ràng tại thời điểm trích lập dự phòng cụ thể (theo Điều 16 Thông tư 31/2024/TT-NHNN và Thông tư 11/2021/TT-NHNN ngày 30/7/2021). Tỷ lệ trích lập dự phòng chung áp dụng cho các khoản nợ nhóm 1 đến nhóm 4 là 0,75% trên tổng dư nợ của các nhóm tại thời điểm lập dự phòng. Ngược lại, tỷ lệ dự phòng cụ thể được xác định theo từng nhóm nợ: nhóm 1 (nợ đủ tiêu chuẩn) 0%; nhóm 2 (nợ cần chú ý) 5%; nhóm 3 (nợ dưới tiêu chuẩn) 20%; nhóm 4 (nợ nghi ngờ) 50%; và nhóm 5 (nợ có khả năng mất vốn) 100%. Để theo dõi và đánh giá chất lượng danh mục tín dụng, các ngân hàng thương mại thường sử dụng chỉ tiêu tỷ lệ dự phòng Quản trị rủi ro, được tính theo công thức:

Công thức này là chỉ số phổ biến trong nhiều nghiên cứu thực nghiệm về quản lý Quản trị rủi ro, cho phép đánh giá mức độ dự phòng so với tổng dư nợ cho vay của ngân hàng (Cheng & Qu, 2020; Deng, Liu, & ctg 2021; Guo & Shen, 2016; Pang & ctg 2023). Việc phân loại nợ và trích lập dự phòng phải được các ngân hàng thực hiện ít nhất hàng tháng, theo quy định tại Thông tư 31/2024/TT-NHNN và Thông tư 11/2021/TT-NHNN, nhằm đảm bảo quản lý Quản trị rủi ro được chính xác và kịp thời.

2.2.3.5. Hệ số khả năng bù đắp khoản cho vay bị mất Luận văn: Tác động của FinTech đến rủi ro tín dụng tại các NH.

Chỉ số này ánh khả năng của ngân hàng thương mại trong việc khắc phục tổn thất phát sinh các khoản vay có nguy cơ mất vốn thông qua nguồn dự phòng Quản trị rủi ro đã trích lập.

Nếu hệ số này nhỏ hơn 1 (< 1), tức là rủi ro không thể được ngân hàng bù đắp đầy đủ từ các khoản dự phòng hiện có, đồng nghĩa với việc nguồn dự phòng chưa đủ để bao phủ tổn thất toàn bộ các khoản nợ nhóm 5 (nợ có khả năng mất vốn).
Tỷ lệ này phản ánh khả năng của nguồn vốn dự phòng ngân hàng trong việc bù đắp toàn bộ các khoản nợ xấu thuộc nhóm 5.

Trong thực tế, các ngân hàng thương mại rất quan tâm đến tỷ lệ này bởi vì:

Dự phòng rủi ro tín dụng tác động trực tiếp đến lợi nhuận và dòng tiền từ các hoạt động kinh doanh.
Nó tác động đến khả năng trích lập quỹ dự phòng, khả năng chi trả cổ tức cho cổ đông.
Đồng thời ảnh hưởng đến vốn chủ sở hữu và tỷ lệ an toàn vốn của ngân hàng.
Từ đó, hệ số này còn ảnh hưởng gián tiếp đến giá cổ phiếu và cách thị trường đánh giá tình hình tài chính của ngân hàng.

Việc không trích lập đầy đủ dự phòng rủi ro để bù đắp cho các khoản nợ xấu có thể gây ra thiếu hụt vốn, làm tăng nguy cơ về thanh khoản và ảnh hưởng tiêu cực tới khả năng vận hành cũng như sự ổn định của ngân hàng. Trong lĩnh vực ngân hàng và quản lý rủi ro tín dụng, chỉ tiêu này thường được xem là thước đo quan trọng để đánh giá năng lực xử lý nợ xấu của các tổ chức tín dụng (Cheng & Qu, 2020; Deng Liu & ctg, 2021; Guo & ctg, 2021; Pang & ctg, 2023). Việc duy trì hệ số dự phòng ở mức hợp lý giúp ngân hàng củng cố khả năng bảo vệ tài sản, đồng thời giảm thiểu tác động tiêu cực từ các khoản vay có nguy cơ mất vốn.

2.2.3.6. Hệ số khả năng bù đắp Quản trị rủi ro

Hệ số khả năng bù đắp Quản trị rủi ro là mức độ bảo vệ của ngân hàng đối với các khoản nợ xấu được phản ánh qua nguồn dự phòng rủi ro đã được trích lập. Cụ thể, hệ số này cho biết: Luận văn: Tác động của FinTech đến rủi ro tín dụng tại các NH.

Mỗi 1 đồng nợ quá hạn, ngân hàng có thể bù đắp bằng bao nhiêu đồng dự phòng rủi ro.
Khi hệ số lớn hơn 1 (>1), điều này chứng tỏ ngân hàng đã trích lập dự phòng đầy đủ, thậm chí vượt mức, đảm bảo khả năng bù đắp toàn bộ rủi ro tín dụng phát sinh từ các khoản nợ xấu.

Nói cách khác, nguồn dự phòng hiện tại được đánh giá là đủ để bảo vệ vốn của ngân hàng và hạn chế thiệt hại tài chính từ các khoản vay khó thu hồi. Đây là một chỉ tiêu quan trọng, thường được áp dụng trong các nghiên cứu nhằm đánh giá năng lực tài chính và khả năng quản lý rủi ro của tổ chức tín dụng (Cheng & Qu, 2020; Deng Liu & ctg, 2021; Guo & ctg, 2021; Pang & ctg, 2023). Việc duy trì hệ số này ở mức hợp lý sẽ giúp ngân hàng gia tăng năng lực ứng phó với các rủi ro tín dụng tiềm ẩn.

2.2.3.7. Hệ số an toàn vốn

Theo tiêu chuẩn Basel, CAR đảm bảo ngân hàng duy trì đủ vốn để bù đắp cho các tổn thất tiềm ẩn phát sinh từ rủi ro tín dụng và các loại rủi ro khác. Trong nhiều nghiên cứu thực nghiệm, CAR được sử dụng như một chỉ tiêu để đánh giá ảnh hưởng của vốn chủ sở hữu đối với rủi ro tín dụng và hiệu quả hoạt động của ngân hàng, điển hình như trong các nghiên cứu của Deng Liu & ctg (2021), Guo & ctg (2021) và Pang & ctg (2023). Kết quả nghiên cứu chỉ ra rằng CAR có mối quan hệ nghịch với Quản trị rủi ro tức là khi tỷ lệ CAR cao, ngân hàng có khả năng giảm thiểu Quản trị rủi ro và tăng cường sức chống chịu trước những biến động của nền kinh tế. Ngoài ra, khi áp dụng CAR, ngân hàng cần lưu ý một số định mức vốn cơ bản như sau:

Theo tiêu chuẩn Basel, CAR đảm bảo rằng ngân hàng duy trì vốn đủ để bù đắp các tổn thất tiềm ẩn từ rủi ro tín dụng và các rủi ro khác. Nhiều nghiên cứu thực nghiệm đã sử dụng CAR như một chỉ tiêu để đánh giá tác động của vốn chủ sở hữu đối với Quản trị rủi ro và hiệu quả hoạt động của ngân hàng, điển hình như nghiên cứu của Deng Liu & ctg (2021), Guo & ctg (2021) và Pang & ctg (2023). Kết quả nghiên cứu chỉ ra rằng CAR có mối quan hệ nghịch với Quản trị rủi ro; tức là khi tỷ lệ CAR cao, ngân hàng có khả năng giảm thiểu Quản trị rủi ro và tăng cường sức chống chịu trước những biến động của nền kinh tế. Ngoài ra, khi áp dụng CAR, ngân hàng cần lưu ý một số định mức vốn cơ bản như sau:

Hình 2.3: Phân loại nợ xấu tín dụng ngân hàng thương mại Luận văn: Tác động của FinTech đến rủi ro tín dụng tại các NH.

Phân loại tài sản theo mức độ rủi ro là một nội dung cốt lõi trong quy định về an toàn vốn của ngân hàng, được quy định trong khuôn khổ Hiệp ước Basel. Theo đó, các tài sản có trong bảng cân đối kế toán và một số cam kết ngoại bảng của ngân hàng được chia thành 5 nhóm RR, với trọng số RR dao động từ 0% đến 100%, tùy thuộc vào mức độ Quản trị rủi ro mà tài sản đó tiềm ẩn. Ví dụ, tài sản có độ rủi ro thấp như trái phiếu chính phủ thường được xếp vào nhóm có trọng số 0%, trong khi các khoản vay thương mại không có bảo đảm sẽ nằm trong nhóm 100%. Quy định này được áp dụng cho toàn bộ các ngân hàng thương mại trong phạm vi quốc gia, đồng thời phù hợp với chuẩn mực quốc tế tại các nước thành viên của Ủy ban Basel – nơi cam kết triển khai Hiệp ước nhằm đảm bảo sự an toàn và lành mạnh cho hệ thống tài chính toàn cầu. Mục tiêu chính của việc phân loại tài sản theo mức độ rủi ro là nhằm thiết lập một cơ sở thống nhất để tính toán mức vốn tối thiểu bắt buộc phải được ngân hàng duy trì qua đó giúp kiểm soát Quản trị rủi ro và tăng cường tính ổn định của hệ thống ngân hàng trong bối cảnh toàn cầu hóa và mức độ cạnh tranh trong ngành tài chính – ngân hàng được nâng cao. Hiệp ước Basel đã được điều chỉnh theo hướng phù hợp với xu hướng phát triển chung của các quốc gia qua từng giai đoạn. Basel II nhấn mạnh sự cần thiết trong việc áp dụng nhằm nâng cao công tác quản lý rủi ro trong hoạt động ngân hàng, đảm bảo an toàn và ổn định cho hệ thống tài chính. Đồng thời, Basel II thúc đẩy tính minh bạch, kỷ luật thị trường, tăng cường cạnh tranh lành mạnh trong lĩnh vực ngân hàng, đồng thời đáp ứng yêu cầu của quá trình toàn cầu hóa tài chính. Việc triển khai Basel II trở thành xu hướng tất yếu và bắt buộc đối với các ngân hàng thương mại tại Việt Nam theo chuẩn mực quốc tế nhằm bảo đảm an toàn cho hệ thống ngân hàng. Basel II giới thiệu một chuỗi cách tiếp cận phức tạp đối với quản lý rủi ro tín dụng, tập trung vào giám sát, kiểm soát và quản trị rủi ro. Cơ chế của Basel II dựa trên ba trụ cột chính (“three pillars”): (1) yêu cầu về vốn tối thiểu, (2) quá trình đánh giá và giám sát của cơ quan quản lý, và (3) công bố thông tin minh bạch. Trong đó, yêu cầu về vốn quy định tỷ lệ vốn tối thiểu là 8% theo Basel I, đồng thời cho phép các ngân hàng áp dụng những phương pháp tiên tiến hơn để tính toán rủi ro tín dụng, rủi ro thị trường và rủi ro hoạt động. Tuy nhiên, cơ quan quản lý có thể yêu cầu các ngân hàng duy trì tỷ lệ vốn tối thiểu > 8% dựa trên đánh giá rủi ro và cam thiệp sớm để ngăn ngừa rủi ro về vốn. Yêu cầu các ngân hàng công bố thông tin về cấu trúc vốn, quản lý rủi ro và tình hình tài chính nhằm tăng cường tính kỷ luật thị trường và minh bạch thông tin. Việc phân loại tài sản theo mức độ rủi ro là một yếu tố then chốt trong các quy định về an toàn vốn của ngân hàng, được xây dựng trên cơ sở khuôn khổ Hiệp ước Basel. Nguyên tắc này yêu cầu các tài sản được ghi nhận trên bảng cân đối kế toán cùng một số cam kết ngoại bảng phải được chia thành 5 nhóm rủi ro, với trọng số rủi ro từ 0% đến 100%, tùy thuộc vào mức độ rủi ro tín dụng tiềm ẩn. Chẳng hạn, các tài sản có mức rủi ro thấp như trái phiếu chính phủ thường được xếp vào nhóm 0%, trong khi các khoản vay thương mại không có bảo đảm được phân vào nhóm 100%. Quy định này được áp dụng cho tất cả các ngân hàng thương mại trong nước và phù hợp với tiêu chuẩn quốc tế của các thành viên Ủy ban Basel, nhằm đảm bảo tính ổn định và an toàn cho hệ thống tài chính toàn cầu.

Mục tiêu của việc phân loại tài sản là thiết lập một cơ sở chung để xác định mức vốn tối thiểu mà ngân hàng cần duy trì, từ đó kiểm soát rủi ro tín dụng và tăng cường ổn định của hệ thống ngân hàng trong bối cảnh hội nhập tài chính toàn cầu. Hiệp ước Basel liên tục được điều chỉnh để phù hợp với xu hướng phát triển của các quốc gia theo từng giai đoạn. Basel II đặc biệt nhấn mạnh vai trò của quản lý rủi ro trong hoạt động ngân hàng, nhằm nâng cao tính an toàn của hệ thống, đồng thời thúc đẩy minh bạch, kỷ luật thị trường và cạnh tranh lành mạnh. Việc triển khai Basel II là bắt buộc đối với các ngân hàng thương mại tại Việt Nam nhằm đảm bảo an toàn hệ thống theo tiêu chuẩn quốc tế. Basel II được xây dựng trên cơ chế ba trụ cột (“three pillars”), bao gồm: (1) yêu cầu về vốn tối thiểu, (2) quá trình đánh giá và giám sát từ phía cơ quan quản lý, và (3) công bố thông tin minh bạch. Về vốn, ngân hàng thương mại phải duy trì tỷ lệ vốn tối thiểu 8% theo Basel I, đồng thời được phép áp dụng các phương pháp tiên tiến để tính toán rủi ro tín dụng, rủi ro thị trường và rủi ro hoạt động. Cơ quan quản lý có quyền yêu cầu ngân hàng duy trì tỷ lệ vốn tối thiểu cao hơn 8% dựa trên đánh giá rủi ro và các biện pháp can thiệp sớm nhằm giảm thiểu rủi ro vốn. Ngoài ra, Basel II còn yêu cầu các ngân hàng công bố thông tin liên quan đến cấu trúc vốn, quản lý rủi ro và tình hình tài chính để tăng cường tính minh bạch và kỷ luật thị trường. Luận văn: Tác động của FinTech đến rủi ro tín dụng tại các NH.

Theo Hiệp ước Basel II, tổng tài sản đã được điều chỉnh rủi ro được xác định bằng cách cộng ba thành phần chính: (1) tổng tài sản điều chỉnh theo rủi ro tín dụng (RRTD); (2) nhu cầu vốn đối với rủi ro thị trường nhân với hệ số 12,5 (tương ứng với tỷ lệ vốn tối thiểu 8%); và (3) nhu cầu vốn đối với rủi ro hoạt động nhân với 12,5. Nói cách khác, mẫu số trong công thức tính tỷ lệ tổng vốn tối thiểu bao gồm tổng tài sản đã điều chỉnh theo Quản trị rủi ro cộng 12,5 lần vốn yêu cầu đối với rủi ro thị trường và rủi ro hoạt động. Trong đó, tỷ lệ an toàn vốn tối thiểu (Capital Adequacy Ratio – CAR) được duy trì ít nhất ở mức trên 8% để đảm bảo ngân hàng có khả năng chịu đựng rủi ro và bảo vệ an toàn vốn.

So với Basel I, Basel II đã được thiết kế nhằm nâng cao quản lý rủi ro và xây dựng một khung giải pháp toàn diện cho nhiều loại rủi ro như rủi ro hệ thống, chiến lược, uy tín, thanh khoản và pháp lý, đồng thời nhấn mạnh việc công bố thông tin minh bạch về rủi ro và vốn. Tuy nhiên, kinh nghiệm từ khủng hoảng tài chính 2007–2008 cho thấy Basel II vẫn chưa đủ khả năng phòng ngừa rủi ro hệ thống và quản lý thanh khoản, dẫn đến yêu cầu thắt chặt hơn các quy định về vốn và thanh khoản. Basel III được đưa ra nhằm đáp ứng những yêu cầu này thông qua việc quy định vốn tối thiểu, đệm vốn bảo toàn và chống chu kỳ, cùng với việc yêu cầu ngân hàng tiến hành đánh giá an toàn vốn và công bố rõ ràng thông tin liên quan đến rủi ro, vốn và quản trị để tăng cường kỷ luật thị trường. Basel IV tiếp tục được cải tiến bằng cách nâng cao yêu cầu vốn, hoàn thiện phương pháp tính toán rủi ro tín dụng, áp dụng tiêu chuẩn mới cho rủi ro thị trường và rủi ro hoạt động, đồng thời tăng cường vai trò của kiểm toán nội bộ và quản trị rủi ro, đặc biệt trước các rủi ro về công nghệ, môi trường và uy tín. Tổng thể, Basel II–IV đều hướng tới mục tiêu nâng cao mức độ an toàn, củng cố ổn định và gia tăng khả năng chống chịu của hệ thống ngân hàng. Tại Việt Nam, quá trình áp dụng Basel từ Basel I đến nay đã góp phần cải thiện quản trị rủi ro, đảm bảo an toàn vốn và tăng cường sự ổn định của hệ thống ngân hàng, mặc dù vẫn tồn tại nhiều thách thức liên quan đến nguồn vốn và công bố thông tin.

2.3. Cơ sở lý thuyết Luận văn: Tác động của FinTech đến rủi ro tín dụng tại các NH.

Các lý thuyết nền tảng liên quan cần được vận dụng để xem xét khi đánh giá tác động của FinTech và các ngân hàng, từ đó phân tích và giải thích ảnh hưởng của công nghệ tài chính (FinTech) đối với khả năng nâng cao hiệu quả quản lý rủi ro tín dụng tại các ngân hàng thương mại

2.3.1. Theo lý thuyết chi phí giao dịch

Lý thuyết chi phí giao dịch, khởi xướng bởi Ronald Coase (1937) và được phát triển bởi Oliver Williamson (1985), cho rằng mọi giao dịch thông qua cơ chế thị trường đều phát sinh chi phí. Những chi phí này không chỉ liên quan đến giá cả hàng hóa hay dịch vụ, mà còn bao gồm chi phí tìm kiếm đối tác, thương lượng, ký kết hợp đồng, theo dõi việc thực hiện và xử lý các vi phạm. Theo lý thuyết này, sự tồn tại và cấu trúc tổ chức của doanh nghiệp, bao gồm cả ngân hàng, được giải thích bởi khả năng tối ưu hóa tổng chi phí giao dịch; một tổ chức hiệu quả là tổ chức thiết kế và vận hành cơ cấu sao cho chi phí giao dịch tổng thể đạt mức thấp nhất. Trong bối cảnh FinTech phát triển, lý thuyết chi phí giao dịch trở nên đặc biệt phù hợp để phân tích tác động của công nghệ đối với ngân hàng. FinTech không chỉ là đổi mới công nghệ mà còn là công cụ giúp ngân hàng giảm chi phí giao dịch truyền thống và nâng cao hiệu quả hoạt động. Việc số hóa quy trình giúp ngân hàng cải thiện lợi nhuận nhờ giảm chi phí vận hành và mở rộng khả năng tiếp cận khách hàng (Kenneth C. Laudon, 2021). Đồng thời, thời gian xử lý giao dịch được rút ngắn nhờ FinTech, tăng tính minh bạch và an toàn, qua đó giảm chi phí trung gian và chi phí đại diện. Điều này tương thích với quan điểm của Supervision (2018), cho rằng công nghệ tài chính hoạt động như chất xúc tác nâng cao hiệu quả hệ thống tài chính mà không làm phát sinh chi phí tỷ lệ thuận với quy mô. Hơn nữa, FinTech góp phần giảm chi phí đại diện trong mối quan hệ ủy thác giữa ngân hàng và khách hàng bằng cách tăng cường giám sát, minh bạch thông tin và hạn chế xung đột lợi ích. Nhờ các nền tảng trí tuệ nhân tạo (AI), công nghệ blockchain và dữ liệu lớn (Big Data), ngân hàng có thể kiểm soát hành vi và rủi ro tín dụng của khách hàng tốt hơn, từ đó đưa ra quyết định cấp tín dụng chính xác và hiệu quả hơn. Tóm lại, lý thuyết chi phí giao dịch củng cố lý do ứng dụng FinTech trong ngân hàng, bởi FinTech giúp tái cấu trúc hoạt động, giảm chi phí, tối ưu hiệu quả và năng lực cạnh tranh được cải thiện trong bối cảnh tài chính số hóa.

2.3.2. Theo lý thuyết hành vi người tiêu dùng Luận văn: Tác động của FinTech đến rủi ro tín dụng tại các NH.

Khi nhu cầu của người tiêu dùng được thỏa mãn phù hợp với khả năng cung ứng của thị trường, các dịch vụ truyền thống có thể bị thay thế bởi những giải pháp mới, linh hoạt và hiệu quả hơn (Aaker & Kell, 1982). Trong bối cảnh này, công nghệ tài chính (FinTech) nổi lên như một hình thức dịch vụ thay thế, dần chiếm lĩnh vai trò của các dịch vụ ngân hàng truyền thống. Tuy nhiên, sự chuyển đổi này chỉ diễn ra khi người tiêu dùng cảm thấy tin tưởng vào công nghệ mới. Buskens (2020) đã chỉ ra rằng niềm tin đóng vai trò then chốt trong việc khuyến khích người dùng chấp nhận và sử dụng các công nghệ mới, bao gồm cả FinTech. Một ví dụ rõ nét về vai trò của niềm tin là việc bảo đảm dữ liệu cá nhân và quyền riêng tư, yếu tố ảnh hưởng trực tiếp đến quyết định lựa chọn sử dụng dịch vụ của người tiêu dùng. Stewart, H., & Jürjens, J. (2018) nhấn mạnh rằng các công ty FinTech phải đảm bảo tính minh bạch và mức độ bảo mật cao trong quá trình thiết kế và cung cấp sản phẩm nhằm xây dựng lòng tin nơi khách hàng. Trong bối cảnh số lượng doanh nghiệp FinTech đang gia tăng nhanh chóng trên toàn cầu – và đặc biệt là tại thị trường Việt Nam – các lý thuyết tiêu dùng tiếp tục khẳng định rằng FinTech đang trở thành đối thủ cạnh tranh đáng kể, thậm chí có thể thay thế dần vai trò của các ngân hàng truyền thống trong việc cung cấp dịch vụ tài chính. Tóm lại, lý thuyết này sẽ ủng hộ cho chiều hướng FinTech từng bước thay thế các dịch vụ ngân hàng truyền thống, với điều kiện cốt lõi là người tiêu dùng cảm thấy tin tưởng vào công nghệ và giá trị mà FinTech mang lại.

2.3.3. Lý thuyết lợi thế kinh tế nhờ quy mô Luận văn: Tác động của FinTech đến rủi ro tín dụng tại các NH.

Theo Wright (1936) khi sản lượng tăng, chi phí sản xuất đơn vị giảm – hiện tượng này gọi là hiệu ứng quy mô, giúp doanh nghiệp tối ưu chi phí trung bình và nâng cao lợi nhuận. Trong bối cảnh ngân hàng, đặc biệt các ngân hàng thương mại truyền thống đang trong giai đoạn chuyển đổi số, chi phí đầu tư ban đầu cho nhân lực, hạ tầng công nghệ và vốn cao khiến biên lợi nhuận ban đầu thấp. Tuy nhiên, FinTech mang lại cơ hội mở rộng quy mô hoạt động và thúc đẩy chuyển đổi số toàn diện, tập trung vào đổi mới sáng tạo, mở rộng khách hàng, tối ưu vận hành và nâng cao quản lý rủi ro. FinTech ảnh hưởng tích cực đến các ngân hàng thương mại qua nhiều khía cạnh: Phá bỏ giới hạn không gian và thời gian: Dịch vụ trực tuyến 24/7 có thể được ngân hàng cung cấp qua ứng dụng di động, internet banking và thanh toán điện tử, mở rộng tiếp cận khách hàng mà không phụ thuộc chi nhánh vật lý. Thu hút và giữ chân khách hàng: Nhờ AI và dữ liệu lớn, ngân hàng phân tích hành vi, nhu cầu và sở thích của khách, xây dựng chân dung khách hàng chi tiết, phân khúc chính xác và cá nhân hóa sản phẩm – dịch vụ, nâng cao trải nghiệm và lòng trung thành. Tối ưu chi phí vận hành: Mặc dù chi phí chuyển đổi số cao ban đầu, nhưng dài hạn FinTech giúp giảm chi phí biên trên mỗi khách hàng nhờ tích hợp nguồn lực, đơn giản hóa quy trình và tối ưu kênh phân phối. Nâng cao quản lý rủi ro: Việc ứng dụng AI, học máy và phân tích dữ liệu hỗ trợ ngân hàng trong việc phát hiện rủi ro sớm, thực hiện đánh giá toàn diện và xây dựng hệ thống kiểm soát hiệu quả, từ đó củng cố an toàn và tính bền vững của tài chính. Tóm lại, lý thuyết lợi thế kinh tế nhờ quy mô cho thấy việc áp dụng FinTech trong ngân hàng giúp mở rộng quy mô, giảm chi phí trung bình, tối ưu hóa hiệu quả vận hành và gia tăng lợi nhuận dài hạn.

2.3.4. Lý thuyết thông tin bất đối xứng

Lý thuyết thông tin bất cân xứng (Asymmetric Information Theory) do Akerlof khởi xướng vào năm 1970, được xây dựng nhằm lý giải mối quan hệ giữa chất lượng hàng hóa, hành vi của các chủ thể tham gia thị trường và quy mô thị trường trong bối cảnh thông tin không được phân bổ đồng đều. Theo lý thuyết này, trong các giao dịch kinh tế, người bán và người mua thường không nắm giữ mức độ thông tin ngang nhau về chất lượng hàng hóa hoặc đối tác giao dịch. Tình trạng chênh lệch thông tin này được gọi là thông tin bất cân xứng, và là nguyên nhân dẫn đến hiện tượng lựa chọn đối nghịch (adverse selection) và rủi ro đạo đức (moral hazard). Hệ quả là các chủ thể sở hữu hàng hóa hoặc dự án có chất lượng thấp có xu hướng tham gia thị trường nhiều hơn, trong khi các chủ thể có chất lượng cao dần rút lui, làm suy giảm chất lượng trung bình của hàng hóa cũng như thu hẹp quy mô thị trường. Đáng chú ý, thông tin bất cân xứng không chỉ gây tổn hại cho bên có ít thông tin mà trong nhiều trường hợp còn gây bất lợi cho chính bên có nhiều thông tin, đặc biệt là các chủ thể cung cấp sản phẩm hoặc dịch vụ có chất lượng tốt. Để giảm thiểu thông tin bất cân xứng, Spence (1973) đề xuất cơ chế phát tín hiệu (signaling), theo đó bên nắm giữ nhiều thông tin hơn có thể thực hiện các hoạt động tốn kém nhằm truyền tải thông tin về chất lượng của mình ra thị trường. Trong khi đó, Stiglitz (1975) đưa ra cơ chế sàng lọc (screening), cho phép bên có ít thông tin hơn thiết kế các công cụ hoặc điều kiện giao dịch nhằm buộc bên còn lại tự bộc lộ đặc điểm chất lượng của mình. Trên thực tế, thông tin bất cân xứng là vấn đề mang tính cấu trúc bởi so với người vay, ngân hàng thường gặp bất lợi trong việc tiếp cận đầy đủ và kịp thời thông tin về năng lực tài chính, mục đích sử dụng vốn và hành vi sau vay của khách hàng. Sự tồn tại của thông tin bất cân xứng trong hoạt động cho vay làm gia tăng lựa chọn đối nghịch và rủi ro đạo đức, qua đó trở thành một trong những nguyên nhân cốt lõi dẫn đến rủi ro tín dụng (RRTD). Truyền thống, các ngân hàng sử dụng các công cụ đánh giá tín dụng, sàng lọc và giám sát người vay nhằm hạn chế vấn đề này (Jaffee & Russell, 1976; Stiglitz & Weiss, 1981; Mishkin & Eakins, 2018). Luận văn: Tác động của FinTech đến rủi ro tín dụng tại các NH.

Sự phát triển của FinTech và các ứng dụng FinTech trong lĩnh vực ngân hàng đã mở ra một hướng tiếp cận mới trong việc giảm thiểu thông tin bất cân xứng và nâng cao hiệu quả quản trị Quản trị rủi ro. Thông qua việc khai thác dữ liệu lớn (big data), trí tuệ nhân tạo (AI), học máy (machine learning), công nghệ chuỗi khối (blockchain) và các nền tảng số, các ứng dụng FinTech cho phép ngân hàng thu thập, xử lý và phân tích thông tin của khách hàng theo thời gian thực với chi phí thấp hơn và độ chính xác cao hơn. Nhờ đó, FinTech giúp cải thiện khả năng sàng lọc trước khi cho vay và giám sát sau cho vay, qua đó làm giảm mức độ thông tin bất cân xứng giữa ngân hàng và người vay. Bên cạnh đó, FinTech còn giúp ngân hàng giải quyết sự đánh đổi giữa mục tiêu tập trung hóa và đa dạng hóa danh mục tín dụng. Cụ thể, việc ứng dụng FinTech cho phép ngân hàng tận dụng lợi thế thông tin và chuyên môn trong các phân khúc khách hàng trọng tâm, đồng thời sử dụng các nền tảng công nghệ để mở rộng phạm vi đánh giá và kiểm soát rủi ro đối với các khoản vay đa dạng hơn, từ đó giảm thiểu rủi ro tập trung của danh mục tín dụng. Tuy nhiên, việc ứng dụng FinTech cũng có thể làm nảy sinh những dạng thức mới của thông tin bất cân xứng. Sự chênh lệch về hiểu biết công nghệ, khả năng tiếp cận dữ liệu và mức độ minh bạch của các thuật toán giữa ngân hàng, công ty FinTech và khách hàng có thể dẫn đến rủi ro đạo đức hoặc hành vi cơ hội, gây tổn hại cho các bên tham gia. Do đó, mặc dù FinTech được kỳ vọng là giải pháp quan trọng giúp giảm thiểu thông tin bất cân xứng và nâng cao hiệu quả Quản trị rủi ro, nhưng để khai thác tối đa lợi ích và hạn chế rủi ro tiềm ẩn, cần có sự hoàn thiện đồng bộ về năng lực quản trị của các ngân hàng, cũng như vai trò giám sát và định hướng của các cơ quan quản lý nhà nước trong việc xây dựng khung pháp lý phù hợp cho các hoạt động FinTech trong lĩnh vực tín dụng.

2.4. Tổng quan các nghiên cứu liên quan Luận văn: Tác động của FinTech đến rủi ro tín dụng tại các NH.

2.4.1. Nghiên cứu nước ngoài

Guo & Shen (2016) phân tích ảnh hưởng của tài chính mạng (Internet Finance) đối với mức độ chấp nhận rủi ro của các ngân hàng thương mại tại Trung Quốc giai đoạn 2008–2014 bằng một mô hình phi tuyến, cho thấy xu hướng hình chữ U: mức độ chấp nhận rủi ro giảm trong giai đoạn đầu và tăng trở lại sau đó. Kết quả chỉ ra rằng, sự phát triển công nghệ tài chính có xu hướng nâng cao khả năng chấp nhận rủi ro của ngân hàng, nhưng tác động này không đồng đều giữa các ngân hàng. Sử dụng phương pháp ước lượng GMM, nghiên cứu còn phát hiện FinTech có thể giúp giảm Quản trị rủi ro; tuy nhiên, trong một số tình huống, sự phát triển quá nhanh của công nghệ tài chính có thể gây ra tác động tiêu cực đối với Quản trị rủi ro, đặc biệt khi các ngân hàng mở rộng cho vay mà thiếu cơ chế giám sát và quy định chặt chẽ. Tác động này rõ ràng hơn ở các ngân hàng nhỏ và vừa – nhóm thường tăng mức độ chấp nhận rủi ro nhiều hơn so với ngân hàng lớn do chịu áp lực cạnh tranh từ các công ty FinTech linh hoạt và đổi mới. Kết quả này làm nổi bật yêu cầu phải tăng cường giám sát sự phát triển của FinTech bởi các cơ quan quản lý nhằm đảm bảo ổn định của hệ thống tài chính quốc gia. Bên cạnh đó, các ngân hàng thương mại cần được xây dựng chiến lược cạnh tranh hiệu quả để thích nghi với môi trường tài chính thay đổi nhanh, nhất là khi các nền tảng tài chính trực tuyến ngày càng trở nên phổ biến.

Ochenge (2023) đã tiến hành nghiên cứu nhằm làm rõ tác động của sự phát triển công nghệ tài chính (FinTech) tới hành vi chấp nhận rủi ro của các ngân hàng tại Kenya trong giai đoạn 2008–2021. Trong nghiên cứu này, chỉ số FinTech được xây dựng dựa trên phương pháp khai thác văn bản từ các báo cáo và tài liệu nội bộ của ngân hàng, tập trung vào tần suất xuất hiện của các từ khóa liên quan đến công nghệ tài chính. Kết quả phân tích cho thấy mối quan hệ giữa FinTech và hành vi chấp nhận rủi ro ở các ngân hàng có dạng hình chữ U. Cụ thể, ở giai đoạn đầu, sự phát triển của FinTech góp phần giảm mức độ chấp nhận rủi ro khi các ngân hàng vẫn còn thận trọng đối với công nghệ mới; tuy nhiên, khi công nghệ tài chính trở nên phổ biến và các công ty FinTech cạnh tranh gay gắt với ngân hàng truyền thống, các ngân hàng lại có xu hướng tăng mức độ chấp nhận rủi ro nhằm duy trì vị thế cạnh tranh. Bên cạnh đó, tác động của FinTech không được phân bố đồng đều giữa các ngân hàng, đặc biệt khi phân loại theo quy mô, với các ngân hàng nhỏ và vừa phản ứng khác biệt so với ngân hàng lớn trước sức ép cạnh tranh từ FinTech. Để giải quyết vấn đề nội sinh và độ trễ trong phản ứng của ngân hàng, phương pháp ước lượng GMM đã được lựa chọn thay cho OLS, vốn không phù hợp cho mô hình động. Dựa trên những kết quả này, Ochenge khuyến nghị rằng sự phát triển FinTech cần được thúc đẩy song song với việc tăng cường giám sát, xây dựng khung pháp lý thích hợp và nâng cao năng lực của nguồn nhân lực ngành ngân hàng, nhằm đảm bảo hoạt động an toàn và hiệu quả trong bối cảnh tài chính số ngày càng phức tạp.

Buchak & ctg (2018) đã tiến hành nghiên cứu nhằm làm rõ tác động của sự phát triển công nghệ tài chính (FinTech) đối với mức độ rủi ro trong hệ thống ngân hàng trong giai đoạn 2007–2015. Sử dụng phương pháp Pool OLS, nghiên cứu chỉ ra rằng các công ty FinTech có khả năng tận dụng các khoảng trống pháp lý để đạt hiệu quả hoạt động cao hơn so với ngân hàng truyền thống. Tuy nhiên, điều này cũng dẫn tới sự mở rộng nhanh chóng của các thực thể tài chính phi chính thức – hay còn gọi là “ngân hàng ngầm” – do thiếu cơ chế giám sát và điều chỉnh kịp thời từ phía cơ quan quản lý. Sự phát triển thiếu kiểm soát này vừa tạo sức ép cạnh tranh lớn đối với ngân hàng truyền thống, vừa làm gia tăng rủi ro hệ thống tài chính. Hơn nữa, nghiên cứu chỉ ra rằng cả FinTech và các tổ chức tài chính ngầm đều có khả năng làm gia tăng Quản trị rủi ro, bởi các công ty FinTech thường không chịu sự ràng buộc chặt chẽ của các quy định mà ngân hàng truyền thống phải tuân thủ, dẫn tới việc cung cấp sản phẩm tín dụng rủi ro cao mà thiếu kiểm soát hiệu quả. Những phát hiện này nhấn mạnh sự cần thiết cấp bách trong việc xây dựng một khuôn khổ pháp lý toàn diện và linh hoạt, vừa tạo điều kiện thúc đẩy đổi mới sáng tạo, vừa đảm bảo an toàn cho hệ thống tài chính. Luận văn: Tác động của FinTech đến rủi ro tín dụng tại các NH.

Cheng, M., & Qu, Y. (2020) nghiên cứu tác động của FinTech đối với Quản trị rủi ro tại các ngân hàng thương mại, tập trung vào hai khía cạnh chính. Thứ nhất, việc ứng dụng các công nghệ mới – bao gồm blockchain, điện toán đám mây và các công nghệ số tiên tiến – tạo ra hiệu ứng lan tỏa tích cực, giúp các ngân hàng nâng cao hiệu quả quản lý rủi ro. Bằng việc nâng cao năng lực kiểm soát nội bộ và củng cố công tác quản trị, FinTech đã được chứng minh góp phần giảm Quản trị rủi ro. Công nghệ tài chính cũng hỗ trợ ngân hàng trong việc đa dạng hóa hoạt động kinh doanh, từ đó giúp phân tán rủi ro và cải thiện tính ổn định của hoạt động tín dụng. Thêm vào đó, FinTech cải thiện mô hình quản trị nội bộ, đặc biệt trong công tác giám sát và kiểm soát Quản trị rủi ro, không chỉ nâng cao tính minh bạch mà còn tạo điều kiện cho ngân hàng triển khai các mô hình kinh doanh mới, phục vụ đa dạng các nhóm khách hàng và giảm sự phụ thuộc vào một nhóm tín dụng cụ thể, qua đó tiếp tục giảm Quản trị rủi ro. Nghiên cứu được thực hiện trên dữ liệu của 60 ngân hàng thương mại tại Trung Quốc trong giai đoạn 2008–2017, sử dụng phương pháp GMM để xử lý vấn đề nội sinh. Tỷ lệ nợ xấu (NPL) được dùng làm biến đại diện cho Quản trị rủi ro, trong khi chỉ số đo lường mức độ phát triển FinTech được xây dựng dựa trên tỷ lệ các khoản vay không hiệu quả. Kết quả thực nghiệm cho thấy FinTech đóng vai trò tích cực trong việc giảm Quản trị rủi ro tại các ngân hàng thương mại, với các công nghệ như trí tuệ nhân tạo (AI) và dữ liệu lớn (Big Data) hỗ trợ ngân hàng đánh giá chính xác hơn khả năng trả nợ của khách hàng, từ đó hạn chế các khoản vay khó thu hồi và nâng cao chất lượng danh mục tín dụng.

Nghiên cứu của Deng & ctg (2021) nhằm làm rõ ảnh hưởng của sự phát triển FinTech tới mức độ chấp nhận rủi ro của ngân hàng thông qua các cơ chế như biên độ lãi suất, năng lực quản lý nội bộ, mức độ cạnh tranh trong ngành ngân hàng và xu hướng tiết kiệm của người dân. Phân tích được thực hiện bằng mô hình hồi quy tuyến tính (OLS) dựa trên dữ liệu từ 155 ngân hàng vừa và nhỏ tại Bắc Kinh trong giai đoạn 2011–2016. Kết quả nghiên cứu cho thấy FinTech đóng vai trò quan trọng trong việc giảm mức độ chấp nhận rủi ro của ngân hàng, và tác động này vẫn giữ vững khi tiến hành các kiểm định độ tin cậy, bao gồm việc thay đổi biến đại diện cho rủi ro và chỉ số đo lường mức độ phát triển FinTech. Trên cơ sở đó, nhóm tác giả đề xuất rằng việc thúc đẩy FinTech cần được coi là một chiến lược then chốt để củng cố sự ổn định của hệ thống ngân hàng, đồng thời khuyến khích tích hợp các giải pháp FinTech vào quy trình quản trị và xây dựng một khung pháp lý linh hoạt nhằm thúc đẩy sự phát triển bền vững của FinTech trong lĩnh vực tài chính. Luận văn: Tác động của FinTech đến rủi ro tín dụng tại các NH.

Petrík (2023) đã tiến hành rà soát 47 công trình khoa học được công bố trong giai đoạn 2018–2022 nhằm phân tích tác động của FinTech đối với rủi ro hệ thống trong ngành ngân hàng. Từ số lượng này, ông chọn ra 20 nghiên cứu tiêu biểu để đánh giá sâu hơn mối quan hệ giữa FinTech và rủi ro hệ thống. Khác với các nghiên cứu thực nghiệm thường dùng kiểm định thống kê hoặc mô hình hồi quy, nghiên cứu này vận dụng phương pháp phân tích nội dung định tính, tổng hợp các quan điểm lý thuyết và chủ đề chính từ 20 bài báo được trích xuất từ cơ sở dữ liệu Web of Science. Kết quả chỉ ra rằng đa phần nghiên cứu đều ghi nhận mối quan hệ cùng chiều giữa sự phát triển FinTech và mức độ rủi ro hệ thống, cho thấy việc mở rộng công nghệ tài chính tiềm ẩn những thách thức đối với ổn định tài chính.

Libda (2024) đã tiến hành nghiên cứu nhằm làm rõ tác động của FinTech tới công tác quản lý rủi ro tín dụng (RRTD) tại 16 ngân hàng thương mại ở Ai Cập trong giai đoạn 2018–2023. Nghiên cứu được thực hiện bằng mô hình hiệu ứng cố định (FEM) kết hợp với phần mềm STATA 14 để xử lý dữ liệu và kiểm định giả thuyết. FinTech được đo lường thông qua hai biến: (i) số dư thẻ tín dụng, phản ánh mức độ ứng dụng công nghệ tài chính từ phía khách hàng, và (ii) giá trị tài sản công nghệ, biểu thị quy mô đầu tư vào hạ tầng công nghệ của ngân hàng. Kết quả nghiên cứu chỉ ra rằng tác động của FinTech tới Quản trị rủi ro không đồng nhất: khi được đo bằng số dư thẻ tín dụng, FinTech có xu hướng giảm Quản trị rủi ro, trong khi đầu tư hạ tầng công nghệ nếu không được khai thác hiệu quả có thể dẫn đến gia tăng Quản trị rủi ro.

Mamiza Haq & ctg (2020) đã phân tích các yếu tố ảnh hưởng tới rủi ro ngân hàng tại châu Âu bằng mô hình FEM nhằm kiểm định tác động của từng yếu tố tới rủi ro. Hai biến phụ thuộc chính được chọn gồm tỷ lệ nợ xấu (NPL) và chỉ số Z-score, trong đó giá trị Z-score cao biểu thị mức rủi ro thấp và khả năng tránh phá sản cao hơn. Kết quả nghiên cứu cho thấy cả yếu tố nội tại của ngân hàng và điều kiện môi trường bên ngoài đều tác động đáng kể tới rủi ro, nhấn mạnh tầm quan trọng của việc quản lý đồng bộ các yếu tố này để đảm bảo ổn định hệ thống tài chính.

Guo & ctg (2021) áp dụng phương pháp GMM để đánh giá ảnh hưởng của sự phát triển FinTech tới mức độ cạnh tranh trên thị trường tín dụng và chất lượng tài sản ngân hàng. Chỉ số FinTech được đại diện bởi số lượng giao dịch và mức đầu tư vào công nghệ tài chính, trong khi các chỉ số chất lượng tài sản như NPL, dự phòng rủi ro tín dụng (LLP) và ROA được sử dụng làm biến phụ thuộc. Kết quả cho thấy FinTech thúc đẩy cạnh tranh tín dụng, buộc ngân hàng nâng cao chất lượng tài sản và cải thiện công tác quản lý rủi ro để duy trì lợi thế cạnh tranh. Luận văn: Tác động của FinTech đến rủi ro tín dụng tại các NH.

Okoli (2020) nghiên cứu mối quan hệ giữa ứng dụng FinTech và Quản trị rủi ro tại năm quốc gia BRICS (Brazil, Nga, Ấn Độ, Trung Quốc, Nam Phi) trong giai đoạn 1995–2018, sử dụng phương pháp GMM. Kết quả nghiên cứu cho thấy FinTech giúp cải thiện chất lượng tín dụng bằng cách giảm chi phí giao dịch và nâng cao hiệu quả đánh giá rủi ro, từ đó góp phần giảm tỷ lệ nợ xấu (NPL).

Pang & ctg (2023) đã khảo sát tác động của tài chính Internet tới mức độ chấp nhận Quản trị rủi ro của các ngân hàng thương mại đô thị tại Trung Quốc dựa trên dữ liệu của 62 ngân hàng trong giai đoạn 2011–2020, áp dụng hồi quy Pooled OLS. Kết quả chỉ ra rằng, mặc dù tài chính Internet thúc đẩy đổi mới trong ngành ngân hàng, nhưng đồng thời cũng làm gia tăng xu hướng mở rộng tín dụng rủi ro, đặc biệt trong trường hợp thiếu cơ chế kiểm soát hiệu quả và định hướng chính sách rõ ràng.

Ngoài việc nghiên cứu mối quan hệ giữa FinTech và Quản trị rủi ro, tác giả luận văn còn mở rộng phân tích bằng cách xem xét các phương pháp đo lường FinTech khác nhau. Các nghiên cứu thực nghiệm đều chỉ ra rằng FinTech có tác động tích cực đến hoạt động ngân hàng. Cụ thể, Huang & ctg (2020) sử dụng mô hình học máy và chứng minh rằng FinTech giúp giảm Quản trị rủi ro cho doanh nghiệp vừa và nhỏ nhờ khai thác dữ liệu phi truyền thống và mở rộng khả năng tiếp cận vốn. Dong & ctg (2020), áp dụng phương pháp GMM, chỉ ra rằng tài chính Internet cải thiện hiệu quả hoạt động ngân hàng thông qua việc tăng sinh lợi và nâng cao an toàn tài chính. Guo & Zhang (2023) sử dụng OLS và System GMM, xác nhận FinTech giúp tăng khả năng tạo thanh khoản nhờ mở rộng tiền gửi, giảm Quản trị rủi ro và cắt giảm chi phí vận hành. Nhìn chung, các nghiên cứu này đều cho thấy FinTech góp phần giảm rủi ro, nâng cao hiệu quả và thúc đẩy sự bền vững của hệ thống ngân hàng.

2.4.2. Nghiên cứu trong nước Luận văn: Tác động của FinTech đến rủi ro tín dụng tại các NH.

Trần, H. S., & ctg (2021) đã tiến hành nghiên cứu thực nghiệm trên phạm vi quốc tế nhằm làm rõ tác động của tín dụng dựa trên công nghệ tài chính (FinTech credit) tới rủi ro tín dụng (RRTD) trong hệ thống ngân hàng. Nghiên cứu khảo sát dữ liệu từ 72 quốc gia trong giai đoạn 2013–2018, trong đó biến phụ thuộc là mức độ Quản trị rủi ro của hệ thống ngân hàng thương mại quốc gia, được đo lường thông qua các hình thức huy động vốn cộng đồng (crowdfunding) như đầu tư vốn chủ sở hữu, quyên góp từ thiện, chia sẻ lợi nhuận, tài trợ bất động sản và quà tặng — tất cả đều được coi là dạng tín dụng thuộc FinTech. Biến độc lập chính là mức tín dụng FinTech, được đo bằng logarit tự nhiên của giá trị tín dụng FinTech bình quân đầu người (USD) tại từng quốc gia. Phương pháp Pooled OLS đã được sử dụng để kiểm định mối quan hệ giữa các biến. Kết quả nghiên cứu chỉ ra rằng tín dụng FinTech góp phần làm giảm Quản trị rủi ro thông qua việc hạ thấp tỷ lệ nợ xấu (NPL), chứng minh vai trò quan trọng của FinTech trong việc nâng cao khả năng đánh giá rủi ro bằng cách tận dụng dữ liệu lớn. Trên cơ sở này, nghiên cứu đề xuất các quốc gia thúc đẩy phát triển FinTech như một công cụ hỗ trợ quản lý Quản trị rủi ro, đồng thời áp dụng các công nghệ tiên tiến trong thẩm định tín dụng nhằm nâng cao độ chính xác trong đánh giá khả năng trả nợ, giảm nợ khó đòi và củng cố sự ổn định của hệ thống tài chính.

Cù & ctg (2024) đã chỉ ra rằng ứng dụng công nghệ thông tin và chuyển đổi số vừa đem lại lợi ích vừa tiềm ẩn rủi ro đối với ngân hàng. Nghiên cứu dựa trên dữ liệu từ 11 ngân hàng thương mại tại Việt Nam giai đoạn 2005–2020 nhằm đánh giá ảnh hưởng của việc áp dụng công nghệ thông tin tới việc giảm thiểu rủi ro hoạt động. Biến độc lập là “ICT Index” — phản ánh mức độ sẵn sàng phát triển và ứng dụng công nghệ thông tin và truyền thông, trong khi biến phụ thuộc là logarit tự nhiên của Z-score, chỉ số đo lường mức độ rủi ro của ngân hàng theo từng năm. Mô hình tác động cố định (FEM) được sử dụng để kiểm soát các yếu tố đặc thù từng ngân hàng. Kết quả nghiên cứu cho thấy mức độ rủi ro của ngân hàng chịu tác động đáng kể từ các yếu tố như quy mô ngân hàng và tỷ suất sinh lời trên tổng tài sản (ROA). Bên cạnh đó, cơ sở hạ tầng nhân lực chất lượng cao cùng với việc ứng dụng hiệu quả công nghệ thông tin nội bộ được nhận diện là yếu tố quan trọng giúp giảm rủi ro, nâng cao khả năng tự động hóa và cải thiện hiệu quả quản trị nội bộ. Luận văn: Tác động của FinTech đến rủi ro tín dụng tại các NH.

Bên cạnh các nghiên cứu về mối quan hệ giữa FinTech và Quản trị rủi ro, tác giả luận văn đã mở rộng phạm vi phân tích bằng việc xem xét các phương pháp đo lường FinTech khác nhau. Đinh, T. T. H., & Nguyễn, H. T. (2021) đã áp dụng mô hình hồi quy tuyến tính đa biến trên dữ liệu của 31 ngân hàng thương mại trong giai đoạn 2006–2018 và nhận thấy sự phát triển của FinTech có ảnh hưởng tiêu cực tới hiệu quả hoạt động ngân hàng. Tương tự, Sang, T. M. (2024) sử dụng mô hình hồi quy đa biến theo phương pháp Pooled OLS với dữ liệu từ 27 ngân hàng giai đoạn 2018–2022, phát hiện rằng FinTech, Quản trị rủi ro và chi phí hoạt động có xu hướng làm giảm lợi nhuận, trong khi quy mô ngân hàng, nguồn vốn và tốc độ tăng trưởng kinh tế lại tác động tích cực đến kết quả hoạt động. Về mặt lý thuyết, mối quan hệ giữa FinTech và rủi ro tín dụng trong bối cảnh ngân hàng Việt Nam có thể được giải thích thông qua sự kết hợp của lý thuyết chi phí giao dịch do Ronald Coase (1937) khởi xướng và được Oliver Williamson (1985) phát triển và lý thuyết hành vi người tiêu dùng của Aaker & Kell (1982), theo đó công nghệ tài chính vừa có khả năng giảm bất cân xứng thông tin, chi phí giám sát và chi phí đại diện, vừa có thể làm gia tăng rủi ro nếu ngân hàng mở rộng tín dụng quá nhanh hoặc phụ thuộc vào dữ liệu đầu vào chưa hoàn chỉnh. Trong điều kiện hệ thống thông tin tín dụng và khung pháp lý tại Việt Nam còn đang hoàn thiện, vai trò của công nghệ trong quản trị rủi ro tín dụng không mang tính tự động mà phụ thuộc lớn vào năng lực tích hợp công nghệ vào quy trình thẩm định, giám sát và kiểm soát nội bộ của từng ngân hàng. Các bằng chứng thực nghiệm trong và ngoài nước cho thấy FinTech chỉ phát huy tác dụng giảm rủi ro tín dụng khi được kết hợp với các công cụ quản trị rủi ro hiện đại như chấm điểm tín dụng dựa trên dữ liệu lớn, cảnh báo sớm rủi ro và kiểm soát hậu vay, thay vì chỉ tập trung vào mở rộng quy mô cho vay. Trên cơ sở đó, tác giả không chỉ cung cấp thêm bằng chứng thực nghiệm về mối quan hệ giữa FinTech và rủi ro tín dụng trong bối cảnh Việt Nam, mà còn gợi mở khung phân tích cho các nghiên cứu tiếp theo, trong đó FinTech được xem xét như một nhân tố tác động có điều kiện, chịu ảnh hưởng của năng lực quản trị rủi ro, đặc điểm ngân hàng và môi trường thể chế, đồng thời khuyến nghị sử dụng các mô hình phân tích động và đa chiều để phản ánh đầy đủ bản chất phức tạp của mối quan hệ này.

Bảng 2.1: Các nghiên cứu thực nghiệm trong và ngoài nước về tác động của FinTech đến Quản trị rủi ro của các ngân hàng

2.5. Khoảng trống nghiên cứu Luận văn: Tác động của FinTech đến rủi ro tín dụng tại các NH.

Các nghiên cứu thực nghiệm trước đây đã chỉ ra sự đa dạng về khung thời gian nghiên cứu, số lượng ngân hàng được khảo sát, chỉ tiêu đo lường biến FinTech, cũng như sự khác biệt về chiều hướng tác động của FinTech tới Quản trị rủi ro tại các ngân hàng thương mại (NHTM) ở Việt Nam. Do đó, nghiên cứu này được tiến hành nhằm mục tiêu đánh giá ảnh hưởng của FinTech đối với Quản trị rủi ro tại 24 ngân hàng thương mại ở Việt Nam trong giai đoạn 2014–2024. Trước tiên, tác giả đã tiến hành xác định các khoảng trống nghiên cứu, đồng thời tổng hợp và đánh giá các công trình nghiên cứu trong và ngoài nước, qua đó nhận thấy mối quan hệ giữa FinTech và Quản trị rủi ro vẫn chưa được thống nhất và tồn tại nhiều khác biệt. Hơn nữa, nhiều nghiên cứu quốc tế chưa xét đến đầy đủ các biến kiểm soát liên quan đến các yếu tố vĩ mô của nền kinh tế. Ví dụ, nghiên cứu của Ardelia và Lubis (2023) chỉ ra rằng đại dịch COVID-19 đã ảnh hưởng sâu rộng đến hoạt động kinh tế toàn cầu, bao gồm cả Việt Nam; tuy nhiên, các nghiên cứu trong nước về tác động của đại dịch trong bối cảnh FinTech vẫn còn hạn chế. Ngoài ra, một số nghiên cứu đã cung cấp dữ liệu thực tiễn cập nhật về ảnh hưởng của FinTech đối với Quản trị rủi ro tại các ngân hàng thương mại ở Việt Nam. Mặc dù có nhiều công trình nghiên cứu quốc tế về vấn đề này, phần lớn dựa trên dữ liệu và bối cảnh kinh tế – chính trị của các quốc gia khác, khiến kết quả và khuyến nghị chưa thể áp dụng trực tiếp cho thực tiễn ngân hàng Việt Nam. Trong nước, mặc dù đã tồn tại nhiều nghiên cứu về các yếu tố tác động tới Quản trị rủi ro của ngân hàng thương mại, nhưng các phân tích chuyên sâu về tác động của FinTech vẫn còn hạn chế. Vì vậy, dựa trên dữ liệu được thu thập trong phạm vi và thời gian nghiên cứu cụ thể, kết hợp với việc lựa chọn cẩn trọng các biến phân tích, nghiên cứu này kỳ vọng sẽ cung cấp một cái nhìn toàn diện, tin cậy và đóng góp thiết thực vào việc nâng cao giá trị ứng dụng của các nghiên cứu về FinTech và Quản trị rủi ro tại Việt Nam.

KẾT LUẬN CHƯƠNG 2

Các lý thuyết nền tảng liên quan đã được tổng hợp nhằm làm cơ sở cho việc xác định các biến trong mô hình nghiên cứu, tập trung vào hai nội dung chính: công nghệ tài chính (FinTech) và rủi ro tín dụng (RRTD) trong các ngân hàng thương mại (NHTM).

Khái niệm và lý thuyết về FinTech được trình bày nhằm làm rõ vai trò ngày càng gia tăng của FinTech trong hoạt động ngân hàng hiện đại, đặc biệt trong quản trị rủi ro. Quản trị rủi ro được định nghĩa là nguy cơ khách hàng không thực hiện hoặc không hoàn thành nghĩa vụ thanh toán đúng hạn theo cam kết. Rủi ro này có thể phát sinh ở mọi giai đoạn của quá trình cấp tín dụng và nếu không được quản lý chặt chẽ, sẽ dẫn tới sự gia tăng tỷ lệ nợ xấu, từ đó tác động tiêu cực đến sự ổn định tài chính của ngân hàng và toàn bộ hệ thống kinh tế.

Trên cơ sở tổng quan các nghiên cứu trong và ngoài nước, các yếu tố vĩ mô như tăng trưởng GDP, lạm phát, lãi suất, cùng các yếu tố nội bộ của ngân hàng như quy mô, hiệu quả hoạt động và chất lượng tài sản, đã được xác định là có tác động quan trọng tới Quản trị rủi ro. Những đánh giá này tạo nền tảng quan trọng cho việc xây dựng mô hình nghiên cứu và lựa chọn biến phân tích trong các chương tiếp theo. Luận văn: Tác động của FinTech đến rủi ro tín dụng tại các NH.

XEM THÊM NỘI DUNG TIẾP THEO TẠI ĐÂY:

===>>> Luận văn: PPNC Tác động của FinTech đến rủi ro tín dụng tại NH

Dịch Vụ Viết Luận Văn 24/7 Chuyên cung cấp dịch vụ làm luận văn thạc sĩ, báo cáo tốt nghiệp, khóa luận tốt nghiệp, chuyên đề tốt nghiệp và Làm Tiểu Luận Môn luôn luôn uy tín hàng đầu. Dịch Vụ Viết Luận Văn 24/7 luôn đặt lợi ích của các bạn học viên là ưu tiên hàng đầu. Rất mong được hỗ trợ các bạn học viên khi làm bài tốt nghiệp. Hãy liên hệ ngay Dịch Vụ Viết Luận Văn qua Website: https://hotrovietluanvan.com/ – Hoặc Gmail: hotrovietluanvan24@gmail.com

Post Views: 8