Le vice-gouverneur de la Banque d'État, Pham Tien Dung, a assisté au séminaire et a prononcé un discours.
Gestion des risques avec les nouvelles technologies
S'exprimant à l'ouverture du séminaire, le Dr Nguyen Quoc Hung, vice-président et secrétaire général de l'Association bancaire, a déclaré que dans le contexte d'une économie connaissant de nombreuses fluctuations, assurer la sécurité du crédit et améliorer l'efficacité de la gestion des risques deviennent de plus en plus des facteurs clés dans les opérations des établissements de crédit, en particulier des banques commerciales.
Dans le même temps, le fort développement de la technologie, en particulier de l’intelligence artificielle (IA), de l’apprentissage automatique et de l’analyse des mégadonnées, ouvre de nouvelles opportunités pour optimiser le processus de notation de crédit, augmenter la précision de l’évaluation des risques et ainsi améliorer la qualité des portefeuilles de crédit.
« Au fil des années, nous avons assisté au fort développement des outils de gestion du risque de crédit, depuis la création de systèmes internes de notation de crédit jusqu'à l'application de normes de gestion avancées selon Bâle II et Bâle III », a partagé le Dr Nguyen Quoc Hung.
La Banque d'État du Vietnam a également publié de nombreuses réglementations relatives au système de notation de crédit interne, la plus récente étant la circulaire 31/2024/TT-NHNN du 30 juin 2024 réglementant la classification des actifs dans les opérations des banques commerciales et des établissements de crédit non bancaires, la circulaire n° 14/2025/TT-NHNN du 30 juin 2025 réglementant les ratios de fonds propres des banques commerciales et des succursales de banques étrangères.
En conséquence, les établissements de crédit doivent mettre en place un système interne de notation de crédit pour évaluer leurs clients, servant de base à l'approbation des crédits, à la gestion de la qualité du crédit et aux politiques de provisionnement des risques adaptées à leur périmètre d'activité. Jusqu'à présent, les grands établissements de crédit disposaient généralement de leur propre système interne de notation de crédit.
Cependant, le Dr Nguyen Quoc Hung a également admis franchement que les modèles actuels de notation et de notation de crédit des établissements de crédit présentent encore certaines lacunes : les données financières de nombreux clients n'ont pas été divulguées publiquement, de manière transparente et claire (à l'exception des sociétés publiques), alors qu'il n'y a pas beaucoup de systèmes d'information de données connectés pour une vérification directe, des données importantes telles que les données fiscales, les données d'assurance sociale, les données douanières, les données de télécommunications, etc. n'ont pas été exploitées, ce qui conduit à des résultats de notation et de classement incomplets et inexacts.
Les systèmes internes de notation de crédit de certains nouveaux établissements de crédit utilisent des données traditionnelles, mais n’utilisent pas encore de données non traditionnelles pour évaluer les clients.
Parallèlement à cela, chaque établissement de crédit construit et calibre actuellement son modèle interne de notation de crédit selon ses propres méthodologies et se base principalement sur les caractéristiques des clients de ces établissements de crédit. Il est donc possible que pour un client qui effectue des transactions de crédit dans de nombreux établissements de crédit, les résultats de notation et de notation de crédit de chaque établissement de crédit soient différents et incohérents ; en cas de différences importantes, cela peut provoquer des réactions négatives de la part des clients.
D'autre part, le CIC et les sociétés d'information sur le crédit disposent également de leur propre système interne de notation de crédit, qui facture des frais pour l'utilisation des résultats de notation et de classement en fonction d'un certain nombre de critères sur l'historique des transactions de crédit, les paiements d'impôts, etc., de sorte que les résultats sont différents des résultats de notation des établissements de crédit, ce qui conduit un client à avoir de nombreux résultats de notation différents...
« La transformation de l'économie numérique, l'évolution des comportements de consommation et la diversification des types de crédit ont créé des besoins urgents. Il est donc nécessaire de disposer de nouvelles méthodes et de nouveaux outils pour évaluer les risques avec plus de rapidité et de fiabilité. L'application de modèles de notation de crédit modernes, basés sur de nouvelles plateformes technologiques, aide non seulement les établissements de crédit à prendre des décisions de crédit plus précises, mais contribue également à améliorer leur compétitivité et à s'adapter aux exigences de gestion de plus en plus strictes des organismes de surveillance », a déclaré le Dr Nguyen Quoc Hung.
La tendance est irréversible.
S'exprimant lors du séminaire, le vice-gouverneur de la Banque d'État du Vietnam, Pham Tien Dung, a affirmé que la notation de crédit, la gestion des risques et l'évaluation des clients sur les plateformes numériques sont des tendances irréversibles dans les activités bancaires actuelles.
Soulignant le rôle des données non financières, le vice-gouverneur a déclaré que dans de nombreux pays, l'octroi de prêts ne dépend plus entièrement de l'historique de crédit, mais des flux de trésorerie réels, des habitudes de consommation, voire des données de déplacement et de mobilité des personnes. Le Vietnam peut pleinement accéder à cette tendance s'il dispose d'un système de données performant et d'un mécanisme de partage adapté.
Selon le vice-gouverneur, au Vietnam, la transformation numérique n'est plus une simple recommandation, mais une orientation constante du Parti et du gouvernement. La résolution n° 57-NQ/TW du Politburo stipule clairement : « La transformation numérique est un moteur décisif du développement socio-économique dans la nouvelle ère. » Par conséquent, toutes les organisations, tous les individus et toutes les entreprises, tant publics que privés, doivent donner la priorité à la transformation numérique et à l'application des technologies.
Affirmant que le secteur bancaire n'est pas en dehors de cette tendance, le vice-gouverneur a souligné que les banques donnent toujours la priorité à la transformation numérique et à la réduction des coûts, réduisant ainsi les taux d'intérêt et améliorant l'accès au crédit via les canaux en ligne.
Selon le vice-gouverneur, pour mettre en œuvre le prêt en ligne, il est indispensable de disposer d'un système de notation de crédit, de gestion des risques et de classement des entreprises en ligne. C'est pourquoi la Banque d'État a publié la circulaire 12/2024/TT-NHNN autorisant le prêt en ligne, bien que le plafond actuel ne soit que de 100 millions de VND. Cependant, cette question est à l'étude afin d'être adaptée aux pratiques futures, notamment pour les prêts garantis par des livrets d'épargne.
Du côté du CIC, le vice-gouverneur a également déclaré que pour soutenir efficacement le processus de transformation numérique, le CIC doit changer radicalement son approche, passant d'un fournisseur de données brutes à un fournisseur de produits de crédit complets, contribuant ainsi à accroître l'efficacité et la fiabilité de l'évaluation du crédit.
Enfin, dans son rôle de gestionnaire de l’État, le Vice-Gouverneur a affirmé que la Banque d’État s’engage à continuer d’accompagner les établissements de crédit dans le parcours de numérisation des activités de crédit.
Source : https://nhandan.vn/ung-dung-mo-hinh-xep-hang-tin-dung-hien-dai-post897521.html
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