หนึ่งมาตรฐานแต่ความเสี่ยงด้านเครดิตของสินทรัพย์แต่ละประเภทไม่เหมือนกัน เราเริ่มจากการทำความเข้าใจว่าองค์กรถือสินทรัพย์ประเภทใด มีข้อมูลลักษณะไหน และความเสี่ยงเกิดขึ้นจากอะไร ก่อนเลือกแนวทางและแบบจำลองที่เหมาะสม เพื่อให้ผลการประเมินสามารถนำไปใช้ประกอบการจัดทำงบการเงินได้อย่างเป็นระบบ 

​

ทำความเข้าใจ TFRS 9 และ Expected Credit Loss 

หัวใจของ Expected Credit Loss หรือ ECL คือการมองความเสียหายด้านเครดิต ก่อนที่การผิดนัดจะเกิดขึ้นจริง 

แทนที่จะรอให้ลูกหนี้ไม่สามารถชำระเงินแล้วจึงรับรู้ผลขาดทุน TFRS 9 กำหนดให้กิจการนำข้อมูลที่สมเหตุสมผลและสามารถสนับสนุนได้ ทั้งข้อมูลในอดีต สถานการณ์ปัจจุบัน และการคาดการณ์ภาวะเศรษฐกิจในอนาคต มาประกอบการประเมินความเสียหายที่อาจเกิดขึ้น  

​

พูดง่าย ๆ คือ Expected Credit Loss (ECL) พยายามตอบคำถามว่า “จากเงินที่เราคาดว่าจะได้รับในอนาคต มีส่วนใดที่มีความเสี่ยงว่าจะไม่ได้รับคืนครบถ้วน?” แต่คำตอบของคำถามนี้ไม่ได้คำนวณด้วยวิธีเดียวกันในทุกกรณี เพราะลูกหนี้การค้า เงินกู้ NPL และตราสารหนี้มีลักษณะความเสี่ยงแตกต่างกัน 

​

Expected Credit Loss (ECL) มี 4 รูปแบบที่ Prime Value Actuarial ให้บริการ

     1. Expected Credit Loss (ECL) สำหรับลูกหนี้การค้า (Accounts Receivable: AR) 

สำหรับธุรกิจที่ขายสินค้าหรือให้บริการโดยมีเครดิตเทอม ความเสี่ยงสำคัญคือ ลูกค้าจะชำระเงินครบและตรงเวลาหรือไม่ 

ลูกหนี้การค้าสามารถใช้ Simplified Approach ซึ่งเน้นการรับรู้ Lifetime ECL โดยไม่ต้องติดตาม Stage ในลักษณะเดียวกับ General Approach ในกรณีที่เข้าเงื่อนไขของมาตรฐาน  

​

การประเมินอาจนำข้อมูล เช่น อายุลูกหนี้ ประวัติการชำระ Loss Rate การค้างชำระ กลุ่มลูกค้า และ Forward-looking Information มาวิเคราะห์ร่วมกัน 

​

เหมาะสำหรับ: บริษัทที่มี Accounts Receivable จำนวนมาก ธุรกิจขายสินค้าและบริการ รวมถึงองค์กรที่ต้องการพัฒนา Provision Matrix หรือแบบจำลอง ECL จากข้อมูลลูกหนี้ของตนเอง 

​

    2. Expected Credit Loss (ECL) แบบ POCI สำหรับสินทรัพย์ที่มี Credit Impairment ตั้งแต่เริ่มต้น 

สินทรัพย์บางประเภทมีความเสี่ยงสูงตั้งแต่วันที่ซื้อ เช่น NPL หรือ Portfolio หนี้ที่บริษัทบริหารสินทรัพย์รับซื้อมาจากสถาบันการเงิน 

​

สินทรัพย์เหล่านี้อาจเข้าลักษณะ Purchased or Originated Credit-Impaired (POCI) ซึ่งมีหลักการแตกต่างจากสินทรัพย์ทั่วไป โดยให้ความสำคัญกับกระแสเงินสดที่คาดว่าจะเรียกเก็บได้ การเปลี่ยนแปลงของ Lifetime ECL และการใช้ Credit-adjusted Effective Interest Rate ตามข้อกำหนดที่เกี่ยวข้อง  

​

ดังนั้น คำถามสำคัญของ POCI จึงไม่ใช่เพียงว่า “ยอดหนี้ตามสัญญาเท่าไร” แต่คือ 

​

“จาก Portfolio ที่ซื้อมา บริษัทคาดว่าจะ Recover เงินกลับมาได้เท่าไร และเมื่อใด?” 

​

เหมาะสำหรับ: บริษัทบริหารสินทรัพย์ (AMC) ธุรกิจลงทุนใน NPL หรือองค์กรที่ถือสินทรัพย์ซึ่งมี Credit Impairment ตั้งแต่เริ่มรับรู้รายการ 

​

     3. Expected Credit Loss (ECL) แบบ General Approach สำหรับเงินให้กู้ยืมและสินทรัพย์ทางการเงินทั่วไป 

สำหรับสินทรัพย์ทางการเงินบางประเภท การประเมินต้องติดตามว่า ความเสี่ยงด้านเครดิตเปลี่ยนไปจากวันที่รับรู้รายการครั้งแรกมากน้อยเพียงใด 

General Approach จึงแบ่งการพิจารณาออกเป็น 3 Stage ได้แก่

​

Stage       สถานะความเสี่ยง                                              ECL

Stage 1    ความเสี่ยงยังไม่ได้เพิ่มขึ้นอย่างมีนัยสำคัญ            12-month ECL

Stage 2    ความเสี่ยงเพิ่มขึ้นอย่างมีนัยสำคัญ                       Lifetime ECL

Stage 3    เกิด Credit Impairment แล้ว                             Lifetime ECL

​

แนวทางนี้ทำให้องค์กรต้องมองมากกว่าสถานะ “จ่ายหรือไม่จ่าย” แต่ต้องติดตาม การเปลี่ยนแปลงของ Credit Risk ตลอดอายุของสินทรัพย์  

เหมาะสำหรับ: เงินให้กู้ยืม ลูกหนี้ตามสัญญา และสินทรัพย์ทางการเงินที่ต้องติดตาม Significant Increase in Credit Risk หรือ SICR 

​

     4. Expected Credit Loss (ECL) สำหรับการลงทุนในตราสารหนี้ — Debt Instruments 

การลงทุนใน หุ้นกู้ พันธบัตร และตราสารหนี้ แม้ผู้ออกตราสารจะยังชำระดอกเบี้ยตามปกติ ก็ยังมีความเสี่ยงด้านเครดิตที่ต้องพิจารณา 

สำหรับตราสารหนี้ที่อยู่ในขอบเขตข้อกำหนดเรื่องการด้อยค่าของ TFRS 9 เช่น ตราสารหนี้บางประเภทที่วัดด้วย Amortised Cost หรือ FVOCI อาจต้องประเมิน ECL เพื่อสะท้อนโอกาสที่ผู้ออกตราสารจะไม่สามารถจ่ายกระแสเงินสดได้ตามสัญญา 

​

การวิเคราะห์อาจพิจารณา Credit Rating, Probability of Default, อายุคงเหลือของตราสาร, Recovery, Financial Condition ของผู้ออกตราสาร และสถานการณ์เศรษฐกิจ 

เหมาะสำหรับ: บริษัทที่ลงทุนในหุ้นกู้ พันธบัตร หรือ Debt Securities และต้องประเมินความเสี่ยงด้านเครดิตของ Portfolio การลงทุน 

 

Prime Value Actuarial ช่วยคุณอย่างไร? 

เราไม่ได้เริ่มต้นจากคำถามว่า “จะใช้สูตรอะไร?” แต่เริ่มจากคำถามว่า “สินทรัพย์นี้มีความเสี่ยงแบบไหน?” 

จากนั้นจึงพิจารณาโครงสร้างข้อมูล ประเภทสินทรัพย์ พฤติกรรมการชำระ ความเสี่ยงในการผิดนัด กระแสเงินสดที่คาดว่าจะได้รับ และข้อมูล Forward-looking เพื่อเลือกแนวทางการประเมินที่เหมาะสม 

​

กระบวนการสามารถครอบคลุมตั้งแต่ Data Review → Portfolio Segmentation → Model Selection & Development → Forward-looking Analysis → ECL Calculation → Reporting 

​

จึงสามารถรองรับทั้ง Portfolio ที่มีข้อมูลจำนวนมาก และกรณีที่ข้อมูลมีข้อจำกัดซึ่งต้องเลือกแนวทางการประเมินให้เหมาะสม 

​

ทำไมต้องเลือก Prime Value Actuarial? 

เลือก Model จากลักษณะความเสี่ยง ไม่ใช่ใช้วิธีเดียวกับทุกสินทรัพย์ 
ลูกหนี้การค้า NPL เงินกู้ และตราสารหนี้มีพฤติกรรมความเสี่ยงต่างกัน การประเมินจึงควรสะท้อนความแตกต่างนั้น 

เปลี่ยนข้อมูลให้เป็นสิ่งที่ใช้ตัดสินใจได้ 

เราไม่ได้มองข้อมูลเป็นเพียง Input สำหรับสูตร แต่พยายามทำความเข้าใจว่าข้อมูลกำลังบอกอะไรเกี่ยวกับพฤติกรรมและความเสี่ยงของ Portfolio 

เชื่อม Historical Data กับ Forward-looking อย่างเหมาะสม 

ข้อมูลเศรษฐกิจควรถูกนำมาใช้เมื่อมีความสัมพันธ์กับความเสี่ยงของสินทรัพย์ ไม่ใช่เพิ่มเข้าไปใน Model เพียงเพื่อให้มีองค์ประกอบ Forward-looking 

ผลการประเมินที่ชัดเจนและอธิบายได้ 

เราให้ความสำคัญกับที่มาของข้อมูล สมมติฐาน แนวทางการประเมิน และปัจจัยที่ทำให้ ECL เปลี่ยนแปลง เพื่อให้องค์กรสามารถนำผลลัพธ์ไปใช้งานต่อได้อย่างเป็นระบบ 

 

Expected Credit Loss (ECL) ที่ดีเริ่มจากการเข้าใจความเสี่ยงให้ถูกประเภท 

TFRS 9 ไม่ได้ต้องการเพียงตัวเลขค่าเผื่อปลายทาง แต่ต้องการให้ผลการประเมินสะท้อน ความเสี่ยงด้านเครดิตที่องค์กรกำลังเผชิญอยู่จริง 

ไม่ว่าจะเป็น ลูกหนี้การค้า สินทรัพย์ POCI เงินให้กู้ยืมแบบ General Approach หรือการลงทุนในตราสารหนี้ Prime Value Actuarial พร้อมช่วยเปลี่ยนข้อมูลด้านเครดิตที่ซับซ้อนให้เป็นผลการประเมินที่ชัดเจน เป็นระบบ และสอดคล้องกับลักษณะความเสี่ยงของแต่ละ Portfolio