Hỗ trợ quá trình phê duyệt tín dụng 

Theo TS Tô Hoài Nam, Phó chủ tịch Thường trực kiêm Tổng thư ký Hiệp hội Doanh nghiệp nhỏ và vừa Việt Nam, một trong những điểm nghẽn lớn nhất khi tiếp cận tín dụng của doanh nghiệp nhỏ và vừa là vấn đề về tài sản bảo đảm. Phần lớn tài sản của các doanh nghiệp này tồn tại dưới dạng nhà xưởng đi thuê, máy móc, hàng tồn kho, đơn hàng hoặc dòng tiền. Những tài sản đó có giá trị kinh tế, tạo ra dòng tiền, nhưng không đáp ứng tiêu chuẩn tài sản bảo đảm theo quy định của ngân hàng (yêu cầu tài sản hữu hình, pháp lý rõ ràng).

Vì vậy, vấn đề không nằm ở việc doanh nghiệp thiếu tài sản bảo đảm mà ở cách thức ghi nhận và định giá các loại tài sản này chưa thực sự phù hợp. Bên cạnh đó, nhiều doanh nghiệp nhỏ và vừa vận hành theo mô hình gia đình, quy mô nhỏ, hệ thống kế toán chủ yếu phục vụ mục đích thuế, chưa đáp ứng yêu cầu quản trị dẫn tới chưa đáp ứng yêu cầu về hệ thống báo cáo tài chính minh bạch, tiêu chuẩn thẩm định tín dụng của ngân hàng. 

 Khách hàng giao dịch tại Ngân hàng Thương mại Cổ phần Quân đội (MB). Ảnh: PHƯƠNG ANH

Để tăng khả năng tiếp cận vốn của doanh nghiệp nhỏ và vừa, TS Tô Hoài Nam đề xuất, thay vì đặt trọng tâm vào tài sản bảo đảm, cần chuyển sang đánh giá doanh nghiệp dựa trên dòng tiền và dữ liệu hoạt động kinh doanh. Đây là cách tiếp cận phù hợp hơn với đặc thù của doanh nghiệp nhỏ và vừa, vốn không mạnh về tài sản bảo đảm nhưng lại có khả năng tạo dòng tiền linh hoạt. Ngoài ra, cần xây dựng một hệ sinh thái hỗ trợ đồng bộ cho doanh nghiệp nhỏ và vừa, hình thành hệ thống dữ liệu dùng chung, có khả năng kết nối và truy xuất giữa các cơ quan, tổ chức. Từ đó giúp nâng cao hiệu quả đánh giá, giảm chi phí thông tin và hỗ trợ quá trình ra quyết định phê duyệt tín dụng của các ngân hàng.

Số hóa quy trình vay vốn

Hiện nay, với sự trợ giúp của các doanh nghiệp cung cấp phần mềm quản lý bán hàng và giải pháp tài chính số, các doanh nghiệp nhỏ, hộ kinh doanh có cơ hội để tiếp cận vốn từ ngân hàng mà không cần tài sản bảo đảm. Việc số hóa các thông tin liên quan đến doanh thu, dòng tiền, đơn hàng cũng giúp doanh nghiệp dễ dàng chứng minh nguồn trả nợ với ngân hàng để nhanh chóng được duyệt hồ sơ vay vốn.

 Khách hàng giao dịch tại Ngân hàng Thương mại Cổ phần Quân đội (MB). Ảnh: PHƯƠNG ANH

Trao đổi với phóng viên, bà Nguyễn Thị Ngoan, Phó tổng giám đốc Tập đoàn MISA cho biết, đối với doanh nghiệp nhỏ và hộ kinh doanh, việc tiếp cận được vốn rất khó khăn và mất nhiều thời gian nếu không có tài sản bảo đảm. Bởi các ngân hàng luôn có tiêu chí cho vay nhất định và quan tâm đến độ rủi ro nên đòi hỏi cần phải có tài sản bảo đảm cho khoản vay. Chính vì vậy, MISA mong muốn giúp các doanh nghiệp nhỏ và hộ kinh doanh kết nối được với ngân hàng để có thể vay vốn một cách nhanh nhất dựa trên những dữ liệu thực tế nhằm đánh giá nhu cầu và năng lực tài chính của khách hàng. 

Khi khách hàng có nhu cầu vay vốn và đồng ý chuyển dữ liệu để ngân hàng xét duyệt vay vốn, thông qua nền tảng kết nối vay vốn MISA Lending, quy trình vay vốn được rút ngắn với 5 phút hoàn thiện hồ sơ, 1 ngày phê duyệt và không cần tài sản bảo đảm, cùng tỷ lệ vay vốn thành công đạt 36,2%, cao gấp 10 lần so với mô hình truyền thống. Đến nay, MISA Lending đã kết nối thành công với 16 ngân hàng, phục vụ cho cộng đồng khoảng 400.000 doanh nghiệp và hộ kinh doanh sử dụng hệ sinh thái MISA. Từ khi triển khai (năm 2024) đến nay, tổng hạn mức tín dụng được cấp đạt 23.860 tỷ đồng, tổng giải ngân đạt 40.090 tỷ đồng. Riêng năm 2025, MISA Lending tăng trưởng bứt phá với 10.675 tỷ đồng hạn mức tín dụng được cấp và 18.725 tỷ đồng được giải ngân. Con số giải ngân cao hơn hạn mức tín dụng được cấp cho thấy các khoản vay mang lại hiệu quả, khách hàng trả nợ xong lại tiếp tục tái vay vốn, nâng cao hiệu suất quay vòng vốn nhiều lần.

 Khách hàng giao dịch tại Ngân hàng Thương mại Cổ phần Quân đội (MB). Ảnh: PHƯƠNG ANH

Đối với Ngân hàng Thương mại Cổ phần Quân đội (MB), nguồn vốn chỉ thực sự tạo ra giá trị khi đến đúng thời điểm doanh nghiệp cần. Tuy nhiên, với nhiều doanh nghiệp nhỏ và vừa, thời gian chuẩn bị hồ sơ, xử lý chứng từ và đánh giá tín dụng vẫn có thể ảnh hưởng trực tiếp tới khả năng nắm bắt cơ hội kinh doanh. Do vậy, MB đã cung cấp BIZ MBBank-nền tảng ngân hàng số tích hợp trí tuệ nhân tạo (AI), dữ liệu lớn và tự động hóa để tối ưu nhiều khâu trong hành trình tài chính doanh nghiệp. Thay vì chỉ đánh giá doanh nghiệp dựa trên hồ sơ giấy và tài sản bảo đảm, hệ thống có thể phân tích thêm dòng tiền, lịch sử giao dịch, hóa đơn điện tử và những dữ liệu phản ánh hoạt động kinh doanh thực tế.

Thông qua BIZ MBBank, thời gian xử lý một số hành trình được rút ngắn 5 lần so với trước đây. Số lượng khách hàng sử dụng giải pháp tăng 2,5 lần, quy mô dư nợ tăng 3,5 lần, trong khi tỷ lệ nợ xấu được kiểm soát ở mức khoảng 0,9%. Kết quả này cho thấy ứng dụng công nghệ có thể đồng thời cải thiện tốc độ, trải nghiệm khách hàng và chất lượng quản trị rủi ro. Mục tiêu của MB là sử dụng AI để giảm những điểm nghẽn doanh nghiệp đang thực sự gặp phải. Khi thủ tục được rút ngắn và dữ liệu được khai thác hiệu quả, dòng vốn có thể đến với doanh nghiệp đúng thời điểm hơn. 

 

Còn tại Ngân hàng Thương mại Cổ phần Việt Nam Thịnh Vượng (VPBank), nhờ đẩy mạnh ứng dụng công nghệ, ngân hàng đã rút ngắn thời gian phê duyệt khoản vay xuống chỉ 1 phút đối với hồ sơ đủ điều kiện, giúp khách hàng nhanh chóng tiếp cận nguồn vốn. Ngoài ra, khách hàng cũng có thể lựa chọn giải pháp vay tín chấp (không cần tài sản bảo đảm) với lãi suất từ 10%/năm, hạn mức lên tới 2 tỷ đồng.

 Khách hàng giao dịch tại Ngân hàng Thương mại Cổ phần Quân đội (MB). Ảnh: PHƯƠNG ANH

Có thể khẳng định, việc bổ sung hình thức phê duyệt vay vốn dựa trên dòng tiền, lịch sử giao dịch, dữ liệu kinh doanh là một hướng đi mới, phù hợp với đặc thù của các doanh nghiệp nhỏ, hộ kinh doanh. Tuy nhiên, cần chú trọng đến năng lực thực sự của doanh nghiệp, hộ kinh doanh khi tiếp nhận nguồn vốn, bảo đảm sử dụng vốn đúng mục đích, khả năng trả nợ đúng hạn để hạn chế tối đa nợ xấu phát sinh. Từ đó đưa nguồn vốn đến đúng nơi cần thiết nhằm mở rộng hoạt động sản xuất-kinh doanh, góp phần phát triển kinh tế bền vững.