17/05/2025
Khóa học: PHÂN TÍCH & QUẢN TRỊ RỦI RO DANH MỤC TÍN DỤNG
1. Học viên được tiếp cận Bộ Data mô phỏng quy trình Phân tích và quản trị rủi ro tín dụng chuẩn báo cáo NGÂN HÀNG NHÀ NƯỚC theo thông tư hiện hành, thông qua các bộ dữ liệu mô phỏng như:
+ Bộ data về phê duyệt hồ sơ tín dụng.
+ Bộ data về thu hồi nợ.
+ Bộ data về quản trị tín dụng và phân tích nhóm nợ.
+ Bộ data về khách hàng và sản phẩm vay vốn, loan, card.
2. Được nhận các yêu cầu về xây dựng báo cáo phân tích tín dụng thực tế khi danh mục tín dụng xấu đi do Dư nợ xấu, Nợ trễ hạn và Nợ quá hạn tăng và tác động đến danh mục sản phẩm cho vay của Bank bao gồm: Card, Loan, v.v..
3. Được đào tạo nghiệp vụ tín dụng dựa trên dữ liệu mô phỏng của Bank và Fintech Companies.
4. Được tiếp cận các chỉ số rủi ro tín dụng được áp dụng vào phân tích rủi ro tín dụng.
5. Được ứng dụng SQL, POWERBI và PYTHON vào nghiệp vụ Bank. Cụ thể sử dụng SQL kết hợp với Excel để phân tích dữ liệu, sử dụng POWERBI để xây dựng Dashboard và sử dụng PYTHON để tự động hóa toàn bộ công việc thủ công như gửi email, tách file, thu thập dữ liệu, tạo conditional formatting hàng loạt để gửi đến chi nhánh, phòng giao dịch, vân vân..
Những lợi ích khi tham gia khóa học Phân tích và quản trị rủi ro tín dụng, như sau:
1. Được đào tạo, chỉ dẫn nghiệp vụ Bank.
2. Được training tiếp xúc với dữ liệu mô phỏng sát với thực tế đi làm ở Bank.
3. Được chỉ dẫn sửa CV, luyện tập phỏng vấn, nâng cấp kinh nghiệm sớm khi vẫn còn là sinh viên dành cho tất cả học viên khi tham gia khóa học.
4. Đóng vai trò như 1 mentor của học viên từ học đến lúc đi làm.
Nội dung chính của khóa Phân tích và quản trị rủi ro tín dụng sắp tới bao gồm.
1. Phân tích các chỉ sổ rủi ro tín dụng của tập khách hàng Cá Nhân và Doanh Nghiệp trước và sau giải ngân sẽ có Performance như thế nào ? Ảnh hưởng đến danh mục tín dụng ra sao ?
2. Đề xuất siết chặt việc cho vay dựa trên các yếu tố gì: NPL tăng quá cao ? Vintage đang xấu đi từ MOB mấy 30MOB3, 30MOB6, 90MOB3.
3. Sẽ tăng doanh số giải ngân cho Tập khách hàng có hành vi trả nợ đúng hạn ở nhóm MOB nào ?
4. Tỷ lệ Roll Forward, Roll Back, Roll Stay, Was-is, Lag coin incident như thế nào ?
5. Phân loại nhóm nợ theo Bucket Size như thế nào ?
6. Các segmentation nào của customer profile đang ảnh hưởng đến danh mục.
7. Phân tích các chỉ số về Thu hồi nợ như: Recovery Rate, RPC, PTP.
Và nhiều bài học phân tích khác được training trong khoá học.
