เหตุผลที่องค์กรควรเลือกผู้เชี่ยวชาญ ด้านคณิตศาสตร์ประกันภัยให้คำนวณ ECL (General Approach)
- อาจารย์ทอมมี่ พิเชฐ เจียรมณีทวีสิน
- May 8
- 2 min read
Updated: May 8
ในปัจจุบัน หลายองค์กรเริ่มให้ความสำคัญกับการคำนวณ ECL (Expected Credit Loss) มากขึ้น โดยเฉพาะบริษัทที่ต้องจัดทำงบการเงินตามมาตรฐาน TFRS 9 เพราะตัวเลข ECL ไม่ได้เป็นเพียง “ตัวเลขในบัญชี” แต่สะท้อนถึงความเสี่ยงของธุรกิจในอนาคตโดยตรง
ECL คืออะไร?
ECL คือการประมาณการล่วงหน้าหรือการคาดการณ์ว่าธุรกิจจะสูญเสียเงินจากลูกหนี้มากเพียงใด โดยปกตินั้นจะรอให้ผิดนัดชำระจริงก่อน แต่ด้วยข้อปฏิบัติของ TFRS 9 นั้นมีการกำหนดให้ต้องประเมินและตั้งสำรองตามความเสี่ยงที่คาดว่าจะเกิดขึ้นล่วงหน้า ซึ่งวิธีหนึ่งที่ใช้กันอย่างแพร่หลายคือ General Approach ซึ่งจะมีการจำแนกลูกหนี้ออกเป็น 3 ระยะ (Stage) ตามระดับความเสี่ยง
Stage 1 : ลูกหนี้ปกติ คำนวณความเสี่ยง 12 เดือนข้างหน้า | Stage 2 : เริ่มมีสัญญาณเสี่ยง คำนวณตลอดอายุสัญญา | Stage 3 : ลูกหนี้มีปัญหา รับรู้เป็นหนี้เสียทันที |
จริงอยู่ที่แค่นี้ จะดูเหมือนไม่ซับซ้อน แต่ในทางปฏิบัติ การพิจารณาว่าลูกหนี้แต่ละรายอยู่ในระยะ (Stage) ใด และความเสี่ยงที่แท้จริงอยู่ที่เท่าไหร่ ต้องอาศัยโมเดลและการวิเคราะห์ข้อมูลในเชิงลึก ซึ่งล้วนต้องใช้ผู้เชี่ยวชาญด้าน Actuarial ที่มีทั้งประสบการณ์ และ องค์ความรู้เข้ามาช่วยประเมิน
แล้วคำถามสำคัญคือ “องค์กรควรคำนวณ ECL เอง หรือควรให้ผู้เชี่ยวชาญเข้ามาช่วย?”
โดยประเด็นนี้จะสะท้อนให้เห็นถึง เหตุผลสำคัญว่าทำไมการเลือกผู้เชี่ยวชาญด้านคณิตศาสตร์ประกันภัย (Actuarial) จึงเป็นทางเลือกที่หลายๆ องค์กรทั้งในประเทศไทยเองและต่างต่างประเทศนั้นเริ่มให้ความสนใจและให้ความสำคัญมากยิ่งขึ้น
6 เหตุผลที่ควรใช้ผู้เชี่ยวชาญด้านคณิตศาสตร์ประกันภัย
ต่อไปนี้คือ 6 เหตุผลว่าทำไมผู้เชี่ยวชาญถึงสามารถช่วยพิจารณาความเสี่ยงและยกระดับคุณภาพ ECL ได้อย่างชัดเจน
ECL คือโมเดลความเสี่ยง ไม่ใช่สูตรคำนวณทั่วไป
การคำนวณ ECL ไม่ใช่เพียงแค่สมการเส้นตรงที่นำเอาตัวเลขมาประกอบ (คูณ) กันตรงเท่านั้น แต่ยังคงต้องอ้างอิงโมเดล เช่น
PD (Probability of Default) → โอกาสที่ลูกหนี้จะผิดนัด
LGD (Loss Given Default) → ความเสียหายเมื่อผิดนัด
EAD (Exposure At Default) → ยอดหนี้คงค้างหรือมูลหนี้คงค้างในช่วงเวลานั้น
ขณะเดียวกันผู้เชี่ยวชาญด้าน Actuarial หรือนักคณิตศาสตร์ประกันภัย มีพื้นฐานสร้างโมเดลและวิเคราะห์ความเสี่ยงเหล่านี้โดยตรง ทำให้ผลลัพธ์นั้นมีความเหมาะสมและครอบคลุมความเสี่ยงได้มากกว่า
ให้และส่งเสริมคุณค่าจากข้อมูลที่มีอยู่แล้ว
การคำนวณ ECL ที่มีคุณภาพ ไม่ได้ขึ้นอยู่กับสูตรการคำนวณเพียงอย่างเดียว แต่ขึ้นอยู่กับว่า “เราใช้ข้อมูลที่มีอยู่ได้ดีแค่ไหน” ซึ่งข้อมูลที่องค์กรส่วนใหญ่มักมีอยู่แล้ว เช่น
ประวัติการชำระเงินของลูกหนี้ (จ่ายตรง / จ่ายช้า / ค้างชำระ)
อายุหนี้ (ค้างกี่วัน)
ประเภทลูกค้า หรืออุตสาหกรรม
รวมถึงปัจจัยภายนอก เช่น แนวโน้มเศรษฐกิจ
แต่ปัญหาหลัก ๆ คือ หลายองค์กรมีข้อมูลเหล่านี้ครบ แต่ยังไม่ได้ถูกนำมาใช้ให้เกิดประโยชน์จริง บางครั้งข้อมูลกระจัดกระจาย อยู่คนละระบบ หรือไม่มีการนำมาวิเคราะห์ต่อ ตรงนี้เองที่ผู้เชี่ยวชาญจึงเข้ามามีบทบาทสำคัญเพราะจะช่วย
ช่วยคัดเลือกว่าข้อมูลไหน “ควรใช้จริง” ไม่ใช่ใช้ทุกอย่างแบบไม่จำเป็น
ช่วยจัดโครงสร้างข้อมูลให้พร้อมใช้งาน เช่น แยกกลุ่มลูกหนี้ หรือจัดทำตารางอายุหนี้ (Aging)
นำข้อมูลเหล่านั้นไปสร้างเป็นโมเดล เพื่อคำนวณความเสี่ยงได้อย่างเป็นระบบ
ผลลัพธ์คือ ตัวเลข ECL ที่ได้จะไม่ใช่แค่ตัวเลขตามสูตรอีกต่อไป แต่เป็นตัวเลขที่ “มีที่มา” ที่สามารถสะท้อนพฤติกรรมลูกหนี้หรือกลุ่มลูกค้าของธุรกิจได้เหมาะสมมากยิ่งขึ้น
ช่วยให้การแบ่งระยะ (Stage) แม่นยำขึ้น
ใน General Approach การแบ่ง Stage เป็นเรื่องสำคัญมาก เพราะ Stage มีผลโดยตรงกับ ECL ดังนั้นถ้ามีการจัด Stage ที่ผิดไปจากระดับความเสี่ยงที่ควรจะเป็น เช่น ลูกหนี้ควรอยู่ Stage 2 แต่ยังอยู่ Stage 1 จะส่งผลให้ทำให้มูลค่าของสำรองนั้นไม่เพียงพอหรือต่ำเกินไป
ซึ่งผู้เชี่ยวชาญสามารถช่วยออกแบบและพิจารณาเกณฑ์ในการแบ่ง Stage ได้อย่างเหมาะสมกับธุรกิจจริง
รองรับการตรวจสอบจากผู้สอบบัญชี
หนึ่งในปัญหาที่หลายองค์กรพบเจอคือ “ผู้สอบบัญชีมักจะถามถึงที่มาของตัวเลข แต่หลายครั้งที่องค์กรไม่สามารถอธิบายได้อย่างชัดเจน” แต่หากให้ผู้เชี่ยวชาญเข้ามาช่วย ผลลัพธ์นั้นจะไม่ได้มีแค่ตัวเลข ECL ที่ประเมินออกมาเท่านั้น แต่จะมาพร้อมกับ1. เอกสารอธิบายโมเดลอย่างเป็นระบบ2. สมมติฐานที่ชัดเจนและมีเหตุผลรองรับ3. วิธีการคำนวณที่สามารถตรวจสอบย้อนกลับได้ (Audit Trail)
สิ่งเหล่านี้ช่วยให้องค์กรสามารถอธิบายที่มาของตัวเลขได้อย่างมั่นใจ เมื่อต้องเผชิญกับการตรวจสอบจากผู้สอบบัญชี ซึ่งช่วยลดโอกาสในการถูกตั้งข้อสังเกต และช่วยให้กระบวนการตรวจสอบและสอบทาน (Audit) นั้นเป็นไปอย่างราบรื่น
สะท้อนความเสี่ยงของธุรกิจได้ “ใกล้ความจริง”
การประเมินผลขาดทุนด้านเครดิตหากใช้วิธีภาพใหญ่ ภาพกว้างหรือว่าง่ายเกินไป เช่น ตั้งค่าเผื่อแบบเหมารวม อาจทำให้ตัวเลข ECL “ไม่เหมาะสมกับระดับความเสี่ยงจริง” เพราะไม่ได้แยกความเสี่ยงของลูกหนี้แต่ละกลุ่มอย่างชัดเจน
ตั้งน้อยเกินไป → เสี่ยงในอนาคต เพราะอาจรับรู้ความเสียหายไม่ทัน
ตั้งมากเกินไป → กระทบกำไร และทำให้งบดูแย่กว่าความเป็นจริง
โดยผู้เชี่ยวชาญสามารถช่วยวิเคราะห์ข้อมูลเหล่านี้ และเลือกวิธีคำนวณที่เหมาะสม ทำให้ตัวเลข ECL อยู่ในระดับที่ “เหมาะสม” ไม่สูงหรือต่ำเกินไป และสะท้อนความเสี่ยงของธุรกิจได้ใกล้เคียงความเป็นจริงมากขึ้น
ไม่ใช่แค่ทำบัญชี แต่ช่วยวิเคราะห์ธุรกิจได้
ในหลายครั้งข้อดีที่คนส่วนใหญ่จะมองข้ามคือ ECL สามารถใช้เป็นเครื่องมือวิเคราะห์ธุรกิจได้ เช่น
ลูกหนี้กลุ่มไหนเสี่ยงสูง
เครดิตที่ให้ยาวเกินไปหรือไม่
อุตสาหกรรมไหนเริ่มมีปัญหา
เพราะการตัดสินใจที่ดี เริ่มจากข้อมูลที่ใช่
เมื่อมีโมเดล ECL ที่ออกแบบอย่างเหมาะสม สิ่งที่องค์กรจะได้ ไม่ใช่เพียงแค่ “ตัวเลขที่เหมาะสม” แต่คือความมั่นใจในการตัดสินใจในทุกระดับ
ไม่ว่าจะเป็นการบริหารเครดิตลูกค้า การตั้งนโยบายทางการเงิน หรือแม้แต่การวางแผนรับมือความเสี่ยงในอนาคต เพราะทุกอย่างล้วนต้องอาศัยข้อมูลที่เชื่อถือได้เป็นพื้นฐาน
และนี่คือเหตุผลที่หลายองค์กรในปัจจุบันเลือกให้ผู้เชี่ยวชาญเข้ามาดูแล เพราะนอกจากจะช่วยลดความคลาดเคลื่อนของตัวเลขแล้ว ยังช่วยให้ตัวเลขเหล่านั้น “สื่อความหมาย” และนำไปใช้ต่อได้จริงในเชิงธุรกิจ
ABS Valuation เรามีทีมที่เข้าใจทั้งด้านมาตรฐานบัญชี และมุมมองเชิงธุรกิจ เราพร้อมช่วยคุณออกแบบ ECL ที่เหมาะกับองค์กรของคุณโดยเฉพาะ
เขียนและเรียบเรียงโดย อาจารย์ทอมมี่ (พิเชฐ เจียรมณีทวีสิน)
FSA, FIA, FRM, FSAT, MBA, MScFE (Hons), B.Eng (Hons)
อดีตนายกสมาคมนักคณิตศาสตร์ประกันภัยแห่งประเทศไทย และอาจารย์บรรยายด้านการคำนวณผลประโยชน์พนักงานด้วยหลักคณิตศาสตร์ประกันภัย ตามมาตรฐานบัญชี ฉบับที่ 19 TAS19 IAS19
อาจารย์ทอมมี่ (พิเชฐ เจียรนณีทวีสิน) โทร: (+66) 82-899-7979 E-mail: tommy.pichet@actuarialbiz.com
คุณลักษณา ชัยวุฒิธร โทร: (+66) 81-071-4060 E-mail: abs.office@actuarialbiz.com
ขอสงวนสิทธิ์ของเนื้อหาในบทความ ไม่ให้นำไปใช้แสวงหาผลประโยชน์ใด ๆ ในเชิงพาณิชย์ นอกจากจะได้รับอนุญาตจากทางบริษัท ABS เท่านั้น
