Lý thuyết đánh giá tín dụng thể nhân (P.1)
Bắt đầu từ thập kỷ 70, dự báo rủi ro tài chính đã trở thành một hướng phát triển
mạnh mẽ của mô hình hóa thống kê xác suất. Khi nhắc tới rủi ro tài chính gần như
ngay lập tức người ta liên tưởng tới hoạt động quản lý danh mục đầu tư, định giá
quyền chọn (option) và các công cụ tài chính khác. Công thức định giá quyền chọn
(option) Black-Scholes, bài viết về định giá trái phiếu công ty của Merton, là
những khái niệm quen thuộc.
Mặc dù không hề kém quan trọng, đặc biệt trong thực tiễn kinh doanh tài chính,
các ứng dụng dự báo rủi ro tài chính với các khoản vay thể nhân, tính điểm tín
dụng và hành vi, dường như chưa nhậ được sự quan tâm đúng mức. Lý thuyết về
lĩnh vực này tương đối hạn chế với số lượng ít ỏi công trình đánh giá tổng quan
như khảo sát các phương pháp định lượng trong quản lý tín dụng của Rosenberg
và Gleit; các phương pháp phân loại thống kê tín dụng thể nhân của Hand và
Henley; các công trình của Thomas về mô hình quản lý rủi ro tài chính, các
phương pháp phân loại tín dụng thể nhân, tổng quan về các phương pháp tính
điểm tín dụng và hành vi; sách về thống kê trong tài chính của Hand và Jacka;
sách về tính điểm tín dụng của Lewis; sách về tính điểm tín dụng và kiểm soát tín
dụng của Thomas, Crook, và Edelman, sách mô hình hóa rủi ro tín dụng Mays.
Kể tự khi ra đời, lý thuyết về tính điểm tín dụng ghi nhậ hai thành tựu quan trọng:
(1) thực sự tồn tại nhu cầu phát triển các kỹ thuật dự báo rủi ro của khách hàng
tương thích với biến đọng điều kiện kinh tế; và (2) mục đích tính điểm chuyển từ
việc xác định các khách hàng khả năng vỡ nợ cao sang tìm kiếm các khách hàng
có khả năng tạo ra lợi nhuận tốt nhất. Chất xúc tác quan trọng cho các phát triển
này chính là sự bùng nổ về thông tin của giao dịch của khách hàng.
Hai kỹ thuật đánh giá cơ bản hỗ trợ tổ chức tín dụng ra quyết định cấp tín dụng
cho khách hàng là tính điểm tín dụng và tính điểm hành vi. Để ra quyết định cấp
tín dụng cho khách hàng giao dịch lần đầu tiên, tổ chức tín dụng sử dụng kỹ thuật
tính điểm tín dụng. Các quyêtd định đối với khách hàng hiện tại (có tăng hạn mức
tín dụng không? áp dụng chính sách marketing nào? nếu khách hàng không trả nợ
đúng hẹn thì xử lý ra sao?) được đưa ra dựa trên điểm số về hành vi của khách
hàng.

vay tín dụng nhanh và chính xác, đảm bảo việc thu hồi tín dụng, và từ đó giảm
thiểu rui ro tín dụng.
Dễ dàng nhận thấy rằng chỉ cần mức độ đánh giá chính xác trong phân tích tín
dụng được tăng lên một tỷ lệ nhỏ cũng có thể giúp các ngân hàng hay các tổ chức
tài chính tránh được những khoản tổn thất lớn. Do đó, những mô hình phức tạp
trong các bài toán đánh giá rủi ro khách hàng ngày càng được phát triển và mở
rộng, cho phép các tổ chức tài chính quản lý hiệu quả hơn nguồn vốn kinh doanh
của mình.
Về bản chất, định mức tín nhiệm dựa trên cơ sở nhận biết những nhóm khách hàng
khác nhua trong một tổng thể, trong đó người ta không thể nhận diện được những
đặc điểm của các cá thể trong cùng một nhóm, mà chỉ có thể nhận biết được sự
khác nhau tương đối giữa các nhóm. Phương pháp phân nhóm trong một tập hợp
lần đầu tiên được Fisher giới thiej vào năm 1936, khi ông tiến hành phân biệt hai
đặc tính của cây Irit bằng cách tiến hành đo đạc kích thước bên ngoài của các cây
và phân biệt nguồn gốc của xương sọ bằng kích thước của chúng. David Duran
(1941) là người đầu tiên nhận biết được rằng kỹ thuật đó có thể được sử dụng để
phân biệt các khoản nợ xấu và tốt. Báo cáo của ông được trình bày trong một đề án
nghiên cứu với Cục Nghiên Cứu Kinh tế Quốc Gia Hoa Kỳ trước tiên không nhằm
mục đích dự báo. Cùng thời gian đó, các công ty bán hàng qua đơn đặt hàng và
các công ty cho vay mua nhà đã gặp rất nhiều khó khăn với hệ thống đánh giá độ
tín nhiệm khách hàng của họ. Các quyết định cho vay hay gửi đi hàng hóa cho
khách hàng chủ yếu được thực hiện bởi các chuyên viên đánh giá tín dụng trong
một thời gian dài. Tuy nhiên, những chuyên viên này được huy động phục vụ cho
quân đội trong thời gian chiến tranh, vì vậy nhu cầu thay thế nguồn lực này đã trở
nên cấp thiết hơn bao giờ hết. Một giải pháp tạm thời được sử dụng khi đó là các
công ty đã yêu cầu các chuyên viên của mình liệt kê những nguyên tắc cơ bản mà
họ sử dụng để ra các quyết định cho vay. Những nguyên tắc này sau đó được sử
dụng bởi những người kế nhiệm để đưa ra các quyết định tín dụng cho công ty,
đây chính là hình thức sơ khai của hệ thống này. Không lâu sau khi chiến tranh kết
thúc, các mô hình dựa trên những nguyên lý thống kê đã tỏ rõ được sức mạnh của

tín dụng đã được bổ sung bằng một loạt các hệ số điểm quan trọng khác n hư sự
phản hồi (khách hàng sẽ phản hồi một thư giới thiệu sản phẩm như thế nào), sử
dụng tín dụng được cấp (khách hàng sẽ sử dụng tín dụng được cấp như thế nào),
khả năng lưu giữ thói quen sử dụng (khách hàng sẽ tiếp tục sử dụng sản phẩm như
thế nào sau thời gian giới thiệu sản phẩm), sự trung thành (liệu khách hàng có
chuyển qua nhà cung cấp tín dụng khác không), và quản lý nợ (khách hàng có sử
dụng các khoản vay một cách thận trọng để giảm thiểu khả năng phá sản hay
không).