TS. Phạm Tuấn Anh

Trường Đại học Thương mại

Nguyễn Thị Thúy Hà

Ngân hàng Thương mại cổ phần Sài Gòn - Hà Nội (SHB)

Tóm tắt

Sự trỗi dậy của kinh tế số và các dự án đổi mới sáng tạo đặt ra thách thức cho mô hình thẩm định tín dụng truyền thống của các ngân hàng thương mại. Nghiên cứu này phân tích sâu các tình huống thực tiễn về thẩm định tài sản số làm tài sản đảm bảo hoặc cơ sở đánh giá dòng tiền, nhằm nhận diện các bất cập, rủi ro tín dụng tiềm tàng và mâu thuẫn pháp lý. Sử dụng phương pháp phân tích tình huống định tính, kết hợp tổng quan tài liệu và đối sánh quy định pháp lý, nghiên cứu chỉ ra 3 nhóm vấn đề chính: (1) Khủng hoảng tiêu chuẩn định giá tài sản số; (2) Xung đột và khoảng trống trong khung pháp lý; (3) Sự xuất hiện của các hình thái rủi ro tín dụng mới. Từ đó, nghiên cứu đề xuất một số bài học kinh nghiệm và khuyến nghị cho các ngân hàng thương mại Việt Nam trong việc xây dựng khung thẩm định và quản trị rủi ro phù hợp, đồng thời gợi mở hướng hoàn thiện chính sách cho các nhà quản lý.

Từ khóa: Tài sản số, rủi ro tín dụng, cho vay đổi mới sáng tạo, ngân hàng thương mại

Summary

The development of the digital economy and innovation-driven projects poses significant challenges to the traditional credit appraisal models of commercial banks. This study conducts an in-depth analysis of practical cases involving the appraisal of digital assets used either as collateral or as a basis for cash-flow assessment, with the aim of identifying shortcomings, potential credit risks, and legal inconsistencies. Employing a qualitative case analysis approach, supplemented by a comprehensive literature review and legal benchmarking, the study highlights three major issues: (1) the crisis of digital asset valuation standards; (2) conflicts and gaps within the legal framework; and (3) the emergence of new forms of credit risk. Building on these findings, the paper proposes practical lessons and recommendations for Vietnamese commercial banks to develop appropriate appraisal and risk-management frameworks, while also offering policy implications for regulators.

Keywords: Digital assets, credit risk, innovation lending, commercial bank

GIỚI THIỆU

Sự phát triển nhanh chóng của kinh tế số trên toàn cầu đã tạo ra một thế hệ doanh nghiệp mới - những doanh nghiệp mà giá trị không còn nằm chủ yếu ở tài sản hữu hình như nhà xưởng, máy móc, mà tập trung vào các tài sản vô hình và tài sản số. Các dự án đổi mới sáng tạo (ĐMST) dựa trên nền tảng công nghệ chuỗi khối (Blockchain), trí tuệ nhân tạo (AI), hay Internet vạn vật (IoT) sở hữu những tài sản cốt lõi là dữ liệu người dùng, thuật toán, bằng sáng chế, và các loại token kỹ thuật số. Đối với hệ thống ngân hàng thương mại (NHTM), đây vừa là cơ hội tiếp cận một phân khúc khách hàng tăng trưởng cao, vừa là một thách thức to lớn đối với mô hình thẩm định tín dụng truyền thống vốn được xây dựng dựa trên việc phân tích báo cáo tài chính quá khứ và giá trị thanh lý của tài sản bảo đảm hữu hình.

Mặc dù đã có nhiều nghiên cứu về quản trị rủi ro tín dụng và định giá tài sản, nhưng các công trình trước đây thường tập trung vào các mô hình rủi ro chung hoặc định giá các loại tài sản truyền thống. Hiện còn thiếu các nghiên cứu thực chứng chuyên sâu, đặc biệt là thông qua phương pháp nghiên cứu tình huống, về quá trình thẩm định giá trị và rủi ro của tài sản số trong bối cảnh cấp tín dụng của NHTM, nhất là tại các thị trường mới nổi với khung pháp lý đang trong giai đoạn hình thành như Việt Nam.

Vì vậy, nghiên cứu này được thực hiện nhằm làm rõ các vấn đề thực tiễn thông qua việc phân tích sâu những tình huống tiêu biểu trên thế giới và suy rộng ra bối cảnh Việt Nam. Về mặt học thuật, nghiên cứu cung cấp bằng chứng thực tiễn về một vấn đề mới, bổ sung vào hệ thống lý luận về quản trị rủi ro tín dụng trong kỷ nguyên số. Về mặt thực tiễn, nghiên cứu cung cấp những bài học và khuyến nghị hữu ích cho các nhà quản trị ngân hàng và các nhà hoạch định chính sách tại Việt Nam.

TỔNG QUAN LÝ THUYẾT VÀ PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU

Tổng quan lý thuyết

Lý thuyết về thông tin bất đối xứng, đặc biệt là các vấn đề về lựa chọn đối nghịch (adverse selection) và rủi ro đạo đức (moral hazard) (Akerlof, 1970), là nền tảng để thấu hiểu những thách thức trong việc cho vay các dự án ĐMST. Những dự án này có mức độ rủi ro cao và tính minh bạch thấp, khiến ngân hàng gặp khó khăn trong việc phân biệt giữa các dự án tiềm năng và các dự án kém chất lượng. Vấn đề này càng trở nên trầm trọng hơn khi tài sản của dự án là các tài sản số phức tạp.

Các mô hình định giá tài sản truyền thống như chiết khấu dòng tiền (DCF) hay phân tích so sánh tỏ ra kém hiệu quả với tài sản số do sự biến động cực đoan và thiếu vắng dòng tiền ổn định. Các mô hình mới hơn như tỷ lệ NVT (Network Value to Transactions Ratio) hay mô hình quyền chọn thực (real options) đã được đề xuất, nhưng vẫn chưa được chuẩn hóa và chấp nhận rộng rãi. Trong khi đó, quản trị rủi ro tín dụng hiện đại đang dần ứng dụng AI và học máy (Machine Learning) để xây dựng các mô hình chấm điểm tín dụng phi truyền thống, song việc áp dụng cho các doanh nghiệp số vẫn đối mặt với thách thức về chất lượng dữ liệu và tính diễn giải của mô hình.

Tài sản số, trong bối cảnh tài chính, có thể được định nghĩa là các tài sản tồn tại dưới dạng kỹ thuật số trên một sổ cái phân tán hoặc một hệ thống tương tự, đi kèm với các quyền lợi nhất định. Chúng có thể được phân loại thành nhiều dạng với đặc tính rủi ro khác nhau, từ tiền mã hóa (như Bitcoin), token chứng khoán, token tiện ích (ví dụ như token FTT của sàn FTX), đến các tài sản ít biến động hơn như token hóa bất động sản hay quyền sở hữu trí tuệ.

Về cơ sở pháp lý, có sự khác biệt lớn giữa các quốc gia. Liên minh Châu Âu đã đi tiên phong với Quy định về Thị trường Tài sản Mã hóa (MiCA), tạo ra một khung pháp lý toàn diện. Tại Mỹ, các cơ quan như Ủy ban Chứng khoán và Giao dịch (SEC) và Văn phòng Kiểm soát Tiền tệ (OCC) đã có những động thái công nhận và quản lý tài sản số theo các quy định hiện hành, điển hình là việc cấp giấy phép ngân hàng quốc gia cho Anchorage Digital (OCC, 2021). Ngược lại, tại Việt Nam, khung pháp lý cho tài sản số vẫn còn là một "vùng xám mờ". Mặc dù Bộ luật Dân sự 2015 có định nghĩa về "tài sản", việc áp dụng cho tài sản số vẫn chưa rõ ràng. Các quy định về giao dịch bảo đảm và hoạt động cấp tín dụng của các tổ chức tín dụng hiện chưa có điều khoản cụ thể nào công nhận và hướng dẫn việc nhận thế chấp bằng tài sản số, tạo ra một rào cản pháp lý lớn (Mai, 2022).

Phương pháp nghiên cứu

Nghiên cứu này sử dụng phương pháp nghiên cứu định tính, với thiết kế nghiên cứu tình huống đa chiều (multiple case study research) (Yin, 2018) cho phép đi sâu phân tích các hiện tượng phức tạp trong bối cảnh thực tế, đặc biệt phù hợp để khám phá các vấn đề mới nổi như thẩm định tài sản số.

Các tình huống được lựa chọn dựa trên tiêu chí về tính điển hình, mức độ ảnh hưởng và sự sẵn có của dữ liệu công khai, nhằm bao quát các khía cạnh khác nhau của vấn đề. Cụ thể, nghiên cứu lựa chọn 3 nhóm tình huống: (1) Nhóm thất bại điển hình (Silvergate Bank, Celsius Network) để phân tích các hình thái rủi ro cực đoan; (2) Nhóm mô hình tiên phong thành công (SEBA Bank ở Thụy Sĩ, Anchorage Digital Bank ở Mỹ) để nghiên cứu các thông lệ tốt nhất trong môi trường được quản lý; và (3) Nhóm bối cảnh Việt Nam (thương vụ của MoMo, phân tích giả định với FPT và BKAV) để suy rộng và nhận diện các rào cản đặc thù.

Dữ liệu được thu thập chủ yếu từ các nguồn thứ cấp, bao gồm báo cáo tài chính, thông cáo báo chí, hồ sơ tòa án (trong các vụ phá sản), các bài báo phân tích chuyên sâu từ các hãng thông tấn tài chính uy tín (Bloomberg, Reuters, The Wall Street Journal) và báo cáo của các tổ chức tư vấn. Kỹ thuật phân tích dữ liệu được sử dụng là phân tích nội dung (content analysis) và phân tích theo chủ đề (thematic analysis) để xác định, phân tích và báo cáo các mẫu hình (chủ đề) cốt lõi từ dữ liệu thu thập được.

KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU

Rủi ro hệ thống từ sự sụp đổ của các mô hình không được kiểm soát

Sự sụp đổ của các nền tảng tài chính số lớn trong năm 2022 đã phơi bày những rủi ro chí mạng khi hoạt động trong môi trường thiếu giám sát. Trường hợp của Celsius Network là một ví dụ kinh điển về ảo ảnh định giá và mất cân đối thanh khoản. Báo cáo điều tra sau phá sản cho thấy Celsius đã chi ít nhất 558 triệu USD để mua lại CEL, token do chính mình phát hành, nhằm thao túng giá và thổi phồng giá trị tài sản trên bảng cân đối kế toán (Examiner’s Report, 2023). Vòng lặp tự thân này tạo ra một sự giàu có trên giấy tờ, che giấu một lỗ hổng tài chính thực tế lên tới 1,2 tỷ USD. Nguyên nhân cốt lõi của sự sụp đổ là sự kết hợp của việc thẩm định tín dụng yếu kém (cấp khoản vay hơn 2 tỷ USD không được thế chấp đầy đủ cho Three Arrows Capital) và rủi ro thanh khoản nghiêm trọng, khi Celsius dùng tiền gửi ngắn hạn của khách hàng để đầu tư vào các tài sản phái sinh dài hạn, kém thanh khoản như stETH (Shifflett và Ostroff, 2022). Bài học rút ra là việc sử dụng một tài sản tự tạo, thanh khoản thấp làm cốt lõi cho bảng cân đối kế toán và quản trị rủi ro là một công thức dẫn đến thảm họa.

Tương tự, sự sụp đổ của Silvergate Bank, một ngân hàng được cấp phép, cho thấy bài học về rủi ro tập trung. Silvergate phụ thuộc nặng nề vào tiền gửi chi phí thấp từ một số ít khách hàng lớn trong ngành crypto, đặc biệt là hệ sinh thái FTX/Alameda (Brooks, 2022). Khi FTX sụp đổ vào cuối năm 2022, một cuộc rút tiền hàng loạt đã diễn ra. Lượng tiền gửi từ khách hàng tài sản số đã giảm mạnh 68%, từ 11,9 tỷ USD xuống chỉ còn 3.8 tỷ USD chỉ trong một quý (Silvergate Bank, 2023). Để đáp ứng nhu cầu này, Silvergate buộc phải bán tháo các trái phiếu chính phủ trong danh mục đầu tư, gây ra khoản lỗ thực tế 718 triệu USD, xóa sạch lợi nhuận tích lũy trong nhiều năm (Son, 2023). Nguyên nhân sâu xa là do mô hình kinh doanh của Silvergate đã vi phạm nguyên tắc cơ bản về đa dạng hóa, đặt cược toàn bộ sự tồn tại của mình vào một ngành công nghiệp duy nhất có tính tương quan cao và biến động cực đoan.

Các mô hình tiên phong hoạt động tro.ng khuôn khổ pháp lý rõ ràng

Ngược lại với các mô hình thất bại, một số ngân hàng tiên phong đã chứng minh rằng việc cho vay thế chấp bằng tài sản số có thể được thực hiện một cách an toàn dưới sự giám sát chặt chẽ. SEBA Bank, được cấp phép bởi FINMA (Thụy Sĩ), đã xây dựng một quy trình quản trị rủi ro nghiêm ngặt. Họ áp dụng tỷ lệ LTV rất thấp (thường dưới 60%), định giá lại tài sản thế chấp (BTC, ETH) liên tục, và sử dụng hệ thống thanh lý tự động khi giá trị tài sản giảm xuống dưới ngưỡng an toàn (PwC, 2020). Thành công của SEBA được củng cố bởi khung pháp lý rõ ràng của Thụy Sĩ, vốn áp dụng nguyên tắc "cùng rủi ro, cùng quy tắc" và "trung lập về công nghệ" (FINMA, 2021). Quy trình thẩm định của họ không chỉ dừng ở tài sản mà còn bao gồm cả việc sử dụng các công cụ phân tích chuỗi khối để đảm bảo nguồn gốc trong sạch của tài sản (KYC/AML).

Tại Mỹ, Anchorage Digital Bank đã trở thành ngân hàng tài sản số đầu tiên nhận được giấy phép hoạt động từ OCC. Lá thư chấp thuận của OCC nêu rõ các điều kiện nghiêm ngặt, yêu cầu Anchorage phải duy trì các khuôn khổ quản trị rủi ro, vốn và thanh khoản tương đương các ngân hàng truyền thống (OCC, 2021). Mô hình của Anchorage dựa trên nền tảng lưu ký cấp tổ chức, đảm bảo tài sản thế chấp được bảo vệ bởi công nghệ bảo mật tiên tiến và được tách biệt hoàn toàn, không bị cho vay lại (rehypothecation) (Diogo, 2022). Bài học từ 2 trường hợp này là sự kết hợp giữa công nghệ quản trị rủi ro (hệ thống margin call tự động, lưu ký an toàn) và một khung pháp lý minh bạch là điều kiện tiên quyết để xây dựng một mô hình cho vay dựa trên tài sản số bền vững.

Suy rộng ra bối cảnh Việt Nam: Khoảng cách giữa tiềm năng và thực tiễn

Tại Việt Nam, các NHTM gần như đứng ngoài cuộc chơi tài trợ cho các dự án ĐMST. Thương vụ huy động 200 triệu USD của MoMo vào năm 2021 là một minh chứng. Các quỹ đầu tư mạo hiểm định giá MoMo dựa trên các tài sản vô hình như quy mô 31 triệu người dùng, kho dữ liệu giao dịch và hiệu ứng mạng lưới. Tuy nhiên, nếu MoMo tiếp cận một NHTM Việt Nam, các tài sản này gần như không có giá trị dưới lăng kính thẩm định truyền thống.

Ngay cả với các tập đoàn công nghệ lớn như FPT hay BKAV, việc huy động một khoản vay dự án để tài trợ R&D, với tài sản bảo đảm là các bằng sáng chế hay mã nguồn sẽ hình thành trong tương lai, cũng đối mặt với những "điểm nghẽn" không thể vượt qua. Cụ thể là:

- Điểm nghẽn về thể chế: Hệ thống pháp luật Việt Nam, đặc biệt là các quy định về giao dịch bảo đảm, chưa có cơ chế hiệu quả để đăng ký và xử lý tài sản vô hình như quyền sở hữu trí tuệ. Việc định giá sở hữu trí tuệ thiếu các tổ chức định giá chuyên nghiệp và được công nhận, khiến mọi con số trở nên thiếu cơ sở pháp lý vững chắc trước hội đồng tín dụng và các cơ quan thanh tra. Thị trường mua bán sở hữu trí tuệ thứ cấp gần như không tồn tại, khiến cho việc "thanh lý" tài sản này khi xảy ra vỡ nợ là bất khả thi.

- Điểm nghẽn trong tư duy quản trị thẩm định: Văn hóa quản trị rủi ro của các NHTM Việt Nam mang nặng tính "tránh rủi ro" (risk avoidance) hơn là "quản lý rủi ro" (risk management). Chuyên viên tín dụng được đánh giá dựa trên tỷ lệ nợ xấu, tạo ra một động lực mạnh mẽ để từ chối các khoản vay không có tài sản bảo đảm hữu hình, dễ thanh lý. Có một sự "bất đối xứng về lợi ích": nếu khoản vay cho dự án R&D thành công, lợi ích của ngân hàng chỉ là phần lãi suất cố định; nhưng nếu thất bại, tổn thất và trách nhiệm giải trình lại rất lớn. Tư duy "path dependency" (phụ thuộc vào lối mòn) khiến các ngân hàng tiếp tục dựa vào các mô hình thẩm định đã quen thuộc trong nhiều thập kỷ, không có khả năng và động lực để xây dựng các năng lực mới để đánh giá các dự án ĐMST.

KẾT LUẬN VÀ HÀM Ý

Kết luận

Từ việc phân tích các tình huống trên, 3 nhóm vấn đề chính trong việc thẩm định tài sản số cho mục đích cấp tín dụng đã được làm rõ gồm: (i) Khủng hoảng về tiêu chuẩn định giá, khi việc áp dụng phương pháp định giá theo giá thị trường cho các tài sản biến động, thanh khoản thấp và dễ bị thao túng có thể dẫn đến hậu quả tai hại; (ii) Khoảng trống và xung đột pháp lý, tạo ra một sân chơi không bình đẳng giữa các mô hình không được kiểm soát và các tổ chức tiên phong tuân thủ quy định; (ii) Sự xuất hiện của các hình thái rủi ro tín dụng mới như rủi ro tập trung vào hệ sinh thái, rủi ro thanh khoản do mất cân đối kỳ hạn giữa tài sản số và nợ phải trả và rủi ro công nghệ.

Sự đối sánh giữa các mô hình quốc tế và thực trạng tại Việt Nam cho thấy một sự khác biệt cốt lõi. Trong khi các khu vực pháp lý tiên tiến đang chủ động xây dựng các khuôn khổ để quản lý rủi ro và khuyến khích đổi mới, thì Việt Nam vẫn đang trong trạng thái "bỏ ngỏ". Nguyên nhân sâu xa đến từ sự khác biệt về mức độ phát triển của thị trường vốn và sự chưa sẵn sàng của hệ thống pháp luật.

Hàm ý

Từ những bài học này, có thể thấy, thay vì chờ đợi một khung pháp lý hoàn hảo, các NHTM Việt Nam nên chủ động theo đuổi cách tiếp cận "bắt đầu nhỏ, thử nghiệm nhanh", có thể thông qua việc tham gia vào các chương trình thử nghiệm có kiểm soát (regulatory sandbox) hoặc hợp tác với các công ty Fintech chuyên về định giá. Song song đó, việc đầu tư nâng cao năng lực nội bộ, xây dựng đội ngũ chuyên gia liên ngành (tài chính - công nghệ - luật) là yêu cầu cấp thiết. Quan trọng hơn, các NHTM cần chuyển đổi tư duy thẩm định, xây dựng một khung quản trị rủi ro đa chiều, không chỉ dựa vào tài sản bảo đảm mà phải thẩm định sâu về chất lượng mô hình kinh doanh, đội ngũ sáng lập, công nghệ lõi và tiềm năng thị trường của dự án.

Về phía các nhà hoạch định chính sách, đặc biệt là Ngân hàng Nhà nước, việc sớm nghiên cứu và xây dựng một khung pháp lý thử nghiệm cho việc cho vay dựa trên tài sản số và sở hữu trí tuệ là rất cần thiết. Việc ban hành các hướng dẫn bước đầu về phương pháp định giá, hạch toán và các yêu cầu về quản trị rủi ro đối với các loại tài sản này sẽ tạo ra hành lang pháp lý ban đầu, giúp các NHTM mạnh dạn hơn trong việc tài trợ cho ĐMST, qua đó khơi thông nguồn vốn tín dụng quan trọng cho các doanh nghiệp công nghệ Việt Nam.

Tài liệu tham khảo:

1. Akerlof, G. A. (1970). The Market for "Lemons": Quality Uncertainty and the Market Mechanism. The Quarterly Journal of Economics, 84(3), 488-500.

2. Diogo, D. (2022). Not your keys, not your coins: A new paradigm for crypto custody. Anchorage Digital Blog. https://www.anchorage.com/blog/not-your-keys-not-your-coins-a-new-paradigm-for-crypto-custody.

3. Examiner’s Report (2023). In re Celsius Network LLC, et al., No. 22-10964 (MG) (Bankr. S.D.N.Y.). Kroll. https://cases.stretto.com/public/x191/11749/CORRESPONDENCE/1174901312350000000095.pdf.

4. FINMA (2021). FINMA publishes guidance on staking. https://www.finma.ch/en/news/2021/02/20210216-mm-staking/.

5. Liên đoàn Thương mại và Công nghiệp Việt Nam (VCCI) (2023). Báo cáo thường niên Chỉ số Năng lực cạnh tranh cấp tỉnh (PCI) 2022.

6. Mai, N. T. H. (2022). Giao dịch bảo đảm bằng tài sản số tại Việt Nam - Thực trạng và giải pháp, Tạp chí Dân chủ và Pháp luật, số 9.

7. Office of the Comptroller of the Currency (OCC) (2021). OCC conditionally approves conversion of Anchorage Trust Company to a national trust bank, https://www.occ.gov/news-issuances/news-releases/2021/nr-occ-2021-6.html

8. PwC (2020). The rise of crypto assets: A study on the evolution of the crypto market and the opportunities for financial institutions. PricewaterhouseCoopers AG. https://www.pwc.ch/en/publications/2020/The-rise-of-crypto-assets.pdf

9. Shifflett, S., & Ostroff, C. (2022). Behind the Celsius meltdown: A crypto lender’s risky bets. The Wall Street Journal. https://www.wsj.com/articles/behind-the-celsius-meltdown-a-crypto-lenders-risky-bets-11658155353

10. Silvergate Bank (2023). Silvergate Capital Corporation provides fourth quarter 2022 business update, Press release. https://ir.silvergate.com/news/news-details/2023/Silvergate-Capital-Corporation-Provides-Fourth-Quarter-2022-Business-Update/default.aspx.

11. Son, H. (2023). How the swift collapse of Silvergate shook the crypto world. CNBC. https://www.cnbc.com/2023/03/09/how-the-swift-collapse-of-silvergate-shook-the-crypto-world.html

12. Yin, R. K. (2018). Case study research and applications: Design and methods (6th ed.). SAGE Publications.