Áp dụng quy trình kinh doanh thông minh tại ngân hàng thương mại cổ phần ngoại thương việt nam khoá luận tốt nghiệp

Khóa luận tốt nghiệp phân tích quy trình kinh doanh thông minh tại ngân hàng thương mại cổ phần ngoại thương Việt Nam, nâng cao hiệu quả hoạt động.

• Tác giả: Phạm Thanh Tùng
• Người hướng dẫn: TS. Đinh Trọng Hiếu
• Trường học: Học viện Ngân hàng
• Chuyên ngành: Hệ thống thông tin
• Đề tài: Áp Dụng Quy Trình Kinh Doanh Thông Minh Tại Ngân Hàng Thương Mại Cổ Phần Ngoại Thương Việt Nam
• Loại tài liệu: khóa luận tốt nghiệp
• Năm xuất bản: 2018
• Địa điểm: Hà Nội

Mục lục chi tiết

• LỜI CẢM ƠN
• LỜI CAM KẾT
• 1. CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN BÀI TOÁN
• 1.1. Giới thiệu về đơn vị thực tập
• 1.2. Sự hình thành và phát triển
• 1.3. Bộ máy tổ chức hoạt động tín dụng
• 1.4. Quy trình tín dụng tại Ngân hàng thương mại cổ phần Ngoại thương Việt Nam
• 1.4.1. Các quy định của ngân hàng
• 1.4.2. Quy trình tín dụng
• 1.4.3. Diễn giải quá trình thực hiện
• 1.5. Thẩm định và xét duyệt tín dụng
• KẾT LUẬN CHƯƠNG 1
• 2. CHƯƠNG 2: KHAI PHÁ DỮ LIỆU VÀ KINH DOANH THÔNG MINH ỨNG DỤNG TRONG BÀI TOÁN PHÂN TÍCH KINH DOANH VÀ DỰ ĐOÁN MARKETING
• 2.1. Giới thiệu về khai phá dữ liệu và kinh doanh thông minh
• 2.1.1. Khái niệm khai phá dữ liệu
• 2.1.2. Ưu thế khai phá dữ liệu
• 2.1.3. Quy trình triển khai một dự án kinh doanh thông minh
• 2.2. Giới thiệu về bài toán áp dụng quy trình kinh doanh thông minh để tạo báo cáo thống kê kinh doanh thẻ AMEX và phân tích hành vi khách hàng phục vụ chiến lược marketing
• 2.2.1. Ai là người sử dụng BI (BI users) trong cơ quan/tổ chức/doanh nghiệp?
• 2.2.2. Xác định nghiệp vụ của từng bộ phận
• 2.2.2.1. Vai trò của Hội đồng quản trị
• 2.2.2.2. Vai trò của ban Tổng Giám đốc
• 2.2.2.3. Tổ chức hoạt động tín dụng Hội sở
• 2.2.2.4. Tổ chức hoạt động tín dụng tại chi nhánh
• 2.2.3. Xác định BI User của từng bộ phận
• 2.2.4. Phân tích nghiệp vụ của từng người sử dụng BI
• KẾT LUẬN CHƯƠNG 2
• 3. CHƯƠNG 3: ÁP DỤNG QUY TRÌNH KINH DOANH THÔNG MINH XÂY DỰNG BÁO CÁO TÍN DỤNG THƯỜNG NIÊN VÀ PHÂN TÍCH HÀNH VI KHÁCH HÀNG TRONG KHỐI TÍN DỤNG
• 3.1. Xây dựng kho dữ liệu
• 3.2. Trích lọc dữ liệu phù hợp với nhu cầu phân tích
• 3.2.1. Dữ liệu báo cáo tình hình mở thẻ năm 2017
• 3.2.2. Báo cáo kết quả hoạt động kinh doanh năm 2017
• 3.2.3. Báo cáo phân tích OLAP
• 3.3. Khai phá dữ liệu để phân tích hành vi khách hàng
• 3.3.1. Giới thiệu về bài toán phân tích hành vi khách hàng trong khối tín dụng AMEX tại Ngân hàng thương mại cổ phần Ngoại thương Việt Nam
• 3.3.2. Các bước thực hiện
• 3.3.3. Chuẩn bị dữ liệu và tiền xử lý dữ liệu
• 3.3.4. Đọc và diễn giải kết quả
• 3.3.5. Khuyến nghị về chiến lược marketing khối tín dụng AMEX tại Ngân hàng thương mại cổ phần Ngoại thương Việt Nam
• 3.4. Lên báo cáo kết quả hoạt động kinh doanh năm 2017 bằng SQL Server Reporting Service
• KẾT LUẬN CHƯƠNG 3
• TÀI LIỆU THAM KHẢO
• NHẬT KÝ THỰC TẬP
• DANH MỤC CÁC CHỮ VIẾT TẮT
• DANH MỤC BẢNG BIỂU
• DANH MỤC HÌNH VẼ

Tóm tắt

I. Tổng quan về quy trình kinh doanh thông minh tại ngân hàng

Quy trình kinh doanh thông minh là một yếu tố quan trọng trong việc nâng cao hiệu quả hoạt động của ngân hàng thương mại cổ phần Ngoại thương Việt Nam. Việc áp dụng quy trình này giúp ngân hàng tối ưu hóa các hoạt động, từ quản lý rủi ro đến cải thiện dịch vụ khách hàng. Đặc biệt, trong bối cảnh cạnh tranh ngày càng gia tăng, việc ứng dụng công nghệ thông tin và khai thác dữ liệu trở nên cần thiết hơn bao giờ hết.

1.1. Khái niệm quy trình kinh doanh thông minh

Quy trình kinh doanh thông minh (Business Intelligence) là tập hợp các công cụ và phương pháp giúp tổ chức thu thập, phân tích và trình bày dữ liệu để hỗ trợ ra quyết định. Trong ngân hàng, quy trình này giúp tối ưu hóa quy trình làm việc và nâng cao trải nghiệm khách hàng.

1.2. Lợi ích của quy trình kinh doanh thông minh

Việc áp dụng quy trình kinh doanh thông minh mang lại nhiều lợi ích cho ngân hàng, bao gồm tăng cường khả năng phân tích dữ liệu, cải thiện quy trình ra quyết định và nâng cao hiệu quả hoạt động. Điều này không chỉ giúp ngân hàng tăng trưởng doanh thu mà còn giảm thiểu rủi ro trong hoạt động tín dụng.

II. Thách thức trong việc áp dụng quy trình kinh doanh thông minh

Mặc dù quy trình kinh doanh thông minh mang lại nhiều lợi ích, nhưng ngân hàng cũng phải đối mặt với nhiều thách thức trong quá trình triển khai. Những thách thức này bao gồm việc tích hợp dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau, đảm bảo tính chính xác của dữ liệu và đào tạo nhân viên sử dụng công nghệ mới.

2.1. Vấn đề tích hợp dữ liệu

Tích hợp dữ liệu từ nhiều hệ thống khác nhau là một thách thức lớn. Ngân hàng cần phải đảm bảo rằng dữ liệu được thu thập và xử lý một cách đồng nhất để phục vụ cho việc phân tích và ra quyết định.

2.2. Đảm bảo tính chính xác của dữ liệu

Tính chính xác của dữ liệu là yếu tố quyết định đến hiệu quả của quy trình kinh doanh thông minh. Ngân hàng cần có các biện pháp kiểm soát chất lượng dữ liệu để đảm bảo rằng thông tin được sử dụng là chính xác và đáng tin cậy.

III. Phương pháp áp dụng quy trình kinh doanh thông minh

Để áp dụng quy trình kinh doanh thông minh hiệu quả, ngân hàng cần thực hiện một số bước quan trọng. Những bước này bao gồm việc xác định mục tiêu, thu thập và phân tích dữ liệu, và triển khai các công cụ hỗ trợ ra quyết định.

3.1. Xác định mục tiêu và yêu cầu

Ngân hàng cần xác định rõ mục tiêu của việc áp dụng quy trình kinh doanh thông minh. Điều này giúp định hướng cho các hoạt động thu thập và phân tích dữ liệu, từ đó đưa ra các quyết định chính xác hơn.

3.2. Sử dụng công nghệ hiện đại

Việc áp dụng các công nghệ hiện đại như khai phá dữ liệu và phân tích dữ liệu lớn sẽ giúp ngân hàng tối ưu hóa quy trình kinh doanh. Các công cụ này cho phép ngân hàng phân tích dữ liệu một cách nhanh chóng và hiệu quả.

IV. Ứng dụng thực tiễn quy trình kinh doanh thông minh tại ngân hàng

Ngân hàng thương mại cổ phần Ngoại thương Việt Nam đã áp dụng quy trình kinh doanh thông minh trong nhiều lĩnh vực khác nhau. Những ứng dụng này không chỉ giúp cải thiện hiệu quả hoạt động mà còn nâng cao trải nghiệm của khách hàng.

4.1. Phân tích hành vi khách hàng

Ngân hàng đã sử dụng quy trình kinh doanh thông minh để phân tích hành vi của khách hàng, từ đó đưa ra các chiến lược marketing phù hợp. Việc này giúp ngân hàng tăng cường sự hài lòng của khách hàng và tăng trưởng doanh thu.

4.2. Quản lý rủi ro hiệu quả

Quy trình kinh doanh thông minh cũng giúp ngân hàng quản lý rủi ro hiệu quả hơn. Bằng cách phân tích dữ liệu tín dụng, ngân hàng có thể dự đoán và giảm thiểu các rủi ro tiềm ẩn trong hoạt động cho vay.

V. Kết luận và tương lai của quy trình kinh doanh thông minh

Quy trình kinh doanh thông minh sẽ tiếp tục đóng vai trò quan trọng trong sự phát triển của ngân hàng thương mại cổ phần Ngoại thương Việt Nam. Với sự phát triển của công nghệ, ngân hàng cần không ngừng cải tiến và áp dụng các giải pháp mới để nâng cao hiệu quả hoạt động.

5.1. Xu hướng phát triển trong tương lai

Trong tương lai, ngân hàng sẽ tiếp tục đầu tư vào công nghệ và quy trình kinh doanh thông minh để đáp ứng nhu cầu ngày càng cao của khách hàng. Việc này sẽ giúp ngân hàng duy trì vị thế cạnh tranh trên thị trường.

5.2. Tầm quan trọng của đào tạo nhân viên

Đào tạo nhân viên là yếu tố quan trọng để đảm bảo quy trình kinh doanh thông minh được triển khai hiệu quả. Ngân hàng cần chú trọng đến việc nâng cao kỹ năng và kiến thức cho nhân viên để họ có thể sử dụng công nghệ một cách hiệu quả.

Nội dung chính

Bối cảnh và vấn đề nghiên cứu

Ngân hàng Thương mại Cổ phần Ngoại thương Việt Nam (Vietcombank) được thành lập và chính thức hoạt động từ ngày 01/04/1963, tiền thân là Cục Ngoại hối trực thuộc Ngân hàng Nhà nước Việt Nam. Sau khi hoàn thành cổ phần hóa vào năm 2008 và niêm yết cổ phiếu (mã VCB) tại Sở Giao dịch Chứng khoán TP.HCM năm 2009, Vietcombank đã phát triển thành ngân hàng đa năng. Trong mảng dịch vụ thẻ, Vietcombank trở thành thành viên chính thức của VISA và MasterCard từ năm 1996, đồng thời được tổ chức thẻ American Express (AMEX) và JCB cho phép độc quyền thanh toán tại Việt Nam. Tháng 3/2003, ngân hàng chính thức phát hành thẻ American Express VCB, đảm nhiệm song song vai trò ngân hàng phát hành và ngân hàng thanh toán chính thức của American Express.

Đến năm 2015, Vietcombank và Công ty TNHH Hệ thống Thông tin FPT (FIS) ký kết hợp đồng chuyển đổi hệ thống Core Banking của thẻ AMEX. Tại thời điểm tác giả thực tập tại FIS, đơn vị đang triển khai việc tích hợp kinh doanh thông minh (Business Intelligence - BI) và khai phá dữ liệu (Data Mining) trên nền tảng kho dữ liệu Core Banking thẻ AMEX. Thực tiễn vận hành và xử lý dữ liệu tại Vietcombank ghi nhận các vấn đề kỹ thuật và nghiệp vụ sau:

• Khối lượng dữ liệu giao dịch gia tăng nhanh chóng khiến tốc độ xử lý các truy vấn để tạo báo cáo kinh doanh bị chậm.
• Dữ liệu được tổ chức theo mô hình cơ sở dữ liệu quan hệ truyền thống, gây khó khăn và mất nhiều thời gian khi thực hiện các truy vấn nghiệp vụ phức tạp.
• Dữ liệu dùng cho báo cáo kết quả hoạt động kinh doanh là dữ liệu tác nghiệp thô chưa qua làm sạch, còn nhiều dư thừa, không tương thích với yêu cầu của hệ thống báo cáo và phân tích số liệu chuyên sâu.
• Sự tồn tại của nhiều hệ thống thông tin riêng lẻ dẫn đến tình trạng đa dạng về giao diện, sai khác về định dạng biểu mẫu dữ liệu, thông tin bị trùng lặp và thiếu tính nhất quán.
• Các phần mềm quản lý chỉ cung cấp các mẫu báo cáo định sẵn (báo cáo tĩnh), thiếu năng lực phân tích đa chiều (OLAP) để phục vụ quản trị điều hành.
• Thiếu các công cụ dự đoán xu hướng và hỗ trợ ra quyết định thông qua các giải thuật khai phá dữ liệu như luật kết hợp.

Nhằm giải quyết các bất cập trên, đề tài xác định 4 nhiệm vụ nghiên cứu cụ thể:

1. Tìm hiểu, phân tích, làm sạch dữ liệu và xây dựng kho dữ liệu thẻ AMEX cho Vietcombank; áp dụng công cụ SQL Server Integration Services (SSIS) để trích lọc dữ liệu đưa lên báo cáo.
2. Xây dựng các báo cáo ứng dụng giải thuật phân tích đa chiều (OLAP) phục vụ nhu cầu phân tích kinh doanh.
3. Sử dụng công cụ SQL Server Reporting Services (SSRS) để thiết kế các mẫu báo cáo quản trị và xuất dữ liệu sang các ứng dụng cho người dùng cuối.
4. Khai phá kho dữ liệu thẻ AMEX nhằm dự đoán xu hướng kinh doanh bằng công cụ SQL Server Analysis Services (SSAS) kết hợp giải thuật luật kết hợp (Association Rules).

Đối tượng nghiên cứu là quy trình kinh doanh thông minh, kho dữ liệu, kỹ thuật phân tích đa chiều và giải thuật khai phá dữ liệu ứng dụng trong quản trị tín dụng và kinh doanh thẻ tín dụng. Phạm vi không gian đặt tại khối tín dụng và mảng thẻ AMEX của Vietcombank, thực hiện phối hợp tại Công ty TNHH Hệ thống Thông tin FPT. Phạm vi thời gian nghiên cứu và tập dữ liệu phân tích tập trung vào các giao dịch, tài khoản và hồ sơ phát sinh trong năm 2017.

Cơ sở lý thuyết và phương pháp nghiên cứu

Khóa luận thiết lập nền tảng lý thuyết dựa trên các khái niệm về khai phá dữ liệu và quy trình kinh doanh thông minh:

• Khai phá dữ liệu (Data Mining) và Khám phá tri thức (KDD): Tác giả tiếp cận khai phá dữ liệu qua các định nghĩa của Tom M. Mitchell (1997), Parsaye (2000), Fayyad (2003) và Ferruzza (2015). Khai phá dữ liệu được định vị là một bước cốt lõi trong quy trình khám phá tri thức gồm 7 giai đoạn: (1) Gom dữ liệu, (2) Trích lọc dữ liệu, (3) Làm sạch, tiền xử lý và chuẩn bị trước dữ liệu, (4) Chuyển đổi dữ liệu, (5) Khai phá dữ liệu, (6) Ước lượng mẫu, (7) Biểu diễn tri thức. So với phương pháp học máy (Machine Learning) vốn phù hợp với tập dữ liệu đầy đủ và ít biến động, khai phá dữ liệu xử lý hiệu quả các bộ dữ liệu lớn, nhiều nhiễu hoặc biến đổi liên tục. So với phương pháp thống kê truyền thống, khai phá dữ liệu khắc phục được sự hạn chế khi xử lý cấu trúc dữ liệu phức tạp trong cơ sở dữ liệu lớn mà không phụ thuộc hoàn toàn vào các giả định ban đầu của người dùng.
• Kinh doanh thông minh (BI) và Kho dữ liệu (Data Warehouse): BI được xác định là quy trình và công nghệ giúp kiểm soát dữ liệu lớn, trích xuất tri thức hỗ trợ ra quyết định ở ba cấp quản lý: chiến lược, chiến thuật và tác nghiệp. Kiến trúc BI gắn liền với quy trình ETL (Extract - Trích xuất, Transform - Chuyển đổi và làm sạch, Load - Tải vào kho dữ liệu) và xây dựng các bảng tổng hợp (Build aggregates) để nâng cao tốc độ truy vấn.
• Quy trình triển khai dự án BI: Áp dụng mô hình 7 bước: (1) Xác định người dùng BI (BI Users), (2) Phân tích nghiệp vụ của BI User, (3) Khảo sát việc thu thập, tổ chức, lưu trữ dữ liệu hiện tại, (4) Đánh giá và xếp hạng nhu cầu phân tích, (5) Thiết kế báo cáo và biểu mẫu, (6) Triển khai phân tích, (7) Ra quyết định kinh doanh.
• Giải thuật luật kết hợp (Association Rules): Được dùng để tìm kiếm các mối tương quan, các hành vi tiêu dùng và thói quen sử dụng thẻ thường xuất hiện đồng thời trong tập dữ liệu giao dịch của khách hàng.

Về công nghệ và công cụ thực nghiệm, khóa luận sử dụng:

• Hệ quản trị cơ sở dữ liệu Oracle Database 11g2 làm nơi lưu trữ và quản lý kho dữ liệu thẻ AMEX, kết hợp ngôn ngữ PL/SQL cho các tiến trình xử lý nội bộ.
• SQL Server Integration Services (SSIS) thực hiện tiến trình trích xuất, chuyển đổi và nạp dữ liệu (ETL).
• SQL Server 2012 và SQL Server Analysis Services (SSAS) dùng để xây dựng các khối dữ liệu đa chiều (cubes), xử lý tính toán OLAP và chạy mô hình khai phá dữ liệu.
• SQL Server Reporting Services (SSRS) và Microsoft Excel phục vụ việc thiết kế báo cáo quản trị và trực quan hóa dữ liệu.
• Phần mềm ngân hàng lõi GLOBUS được nghiên cứu ở góc độ quy trình tác nghiệp tín dụng (hạch toán giải ngân, thu hồi nợ).

Phương pháp nghiên cứu thực tế bao gồm: phương pháp phân tích - tổng hợp tài liệu quy định nội bộ của ngân hàng để lập bản đồ quy trình tín dụng; phương pháp phân tích nghiệp vụ nhằm định hình chân dung BI User; phương pháp mô hình hóa dữ liệu đa chiều; và phương pháp thực nghiệm kỹ thuật trên tập dữ liệu thẻ AMEX năm 2017.

Nội dung chính theo từng chương

Chương 1: Tổng quan bài toán

Chương này tập trung mô tả cơ cấu tổ chức và phân tích chi tiết quy trình tín dụng tại Vietcombank:

• Cơ cấu và quy định hoạt động tín dụng: Vietcombank vận hành theo nguyên tắc phân tách độc lập giữa khâu thẩm định và khâu xét duyệt cho vay. Thẩm quyền phán quyết tín dụng được phân cấp rõ ràng theo các hạn mức ủy quyền nhằm kiểm soát rủi ro. Việc tính toán hạn mức tín dụng của chuyên viên khách hàng (CVKH) căn cứ trên hai phương pháp định mức:
  • Hạn mức theo thu nhập: $\text{Hạn mức tín dụng tối đa} = [\text{Thu nhập} - (\text{Chi phí} + \text{Các khoản nợ tín dụng})] \times 12\text{ tháng}$.
  • Hạn mức theo tài sản bảo đảm (TSĐB): $\text{Hạn mức tín dụng} = 70% \times \text{Giá trị định giá TSĐB}$ (dựa trên phiếu định giá của bộ phận thẩm định).
• Phân luồng thẩm quyền xét duyệt: Quy trình phân chia khoản vay thành 4 điều kiện kiểm soát:
  • Điều kiện 01: Thuộc thẩm quyền phê duyệt của Hội đồng tín dụng (HĐTD) chi nhánh, Ban Giám đốc chi nhánh hoặc chuyên viên tín dụng cao cấp được ủy quyền, không yêu cầu tái thẩm định.
  • Điều kiện 02: Thuộc thẩm quyền chi nhánh nhưng bắt buộc phải có ý kiến tái thẩm định của chuyên viên tái thẩm định (CV TTĐ).
  • Điều kiện 03: Khoản vay thuộc thẩm quyền xét duyệt của chuyên viên tín dụng cao cấp thuộc Khối Tín dụng & Quản trị rủi ro (TD & QTRR).
  • Điều kiện 04: Khoản vay quy mô lớn thuộc thẩm quyền phê duyệt của Ban Tổng Giám đốc, HĐTD Hội sở hoặc HĐTD Miền Nam.
• Trình tự nghiệp vụ: Khóa luận chi tiết hóa 3 giai đoạn nghiệp vụ:
  1. Thẩm định và xét duyệt: CVKH tiếp nhận hồ sơ pháp lý, hồ sơ phương án vay vốn, hồ sơ TSĐB; tra cứu dữ liệu Trung tâm Thông tin Tín dụng (CIC); chấm điểm xếp hạng khách hàng; lập báo cáo thẩm định theo mẫu MB-TDTE/01; chuyển lãnh đạo phòng kiểm soát (Kiểm soát 1); chuyển tái thẩm định độc lập và trình cấp phê duyệt có thẩm quyền.
  2. Thỏa thuận và ký hợp đồng: Lập thông báo tín dụng theo mẫu MB-TBTD/01; Ban Kiểm soát & Hỗ trợ kinh doanh (KS & HTKD) soạn thảo hợp đồng tín dụng, hợp đồng thế chấp/cầm cố; lãnh đạo phòng kiểm soát nội dung; Ban Giám đốc chi nhánh ký kết; Phòng Kế toán giao dịch & Kho quỹ (KTGD & KQ) mở tài khoản và cấp ID khách hàng.
  3. Giải ngân và quản lý nợ: Lập tờ trình giải ngân và khế ước nhận nợ; kiểm soát hồ sơ giải ngân; cán bộ Ban KS & HTKD hạch toán và phê duyệt trực tiếp trên hệ thống phần mềm GLOBUS; phòng KTGD & KQ thực hiện xuất tiền hoặc chuyển khoản. Hoạt động đôn đốc thu nợ tuân thủ lịch trình: gọi điện nhắc nợ lãi trước hạn 05 ngày; ngày 25 hàng tháng rà soát nợ chưa thu; gửi văn bản thông báo nợ đến hạn (mẫu MB-TDTE/03) trước hạn trả nợ gốc ít nhất 15 ngày. Thứ tự ưu tiên thu nợ trên hệ thống được xác định: thu nợ lãi trong hạn, thu nợ lãi quá hạn, thu nợ gốc và tất toán khoản vay.

Chương 2: Khai phá dữ liệu và kinh doanh thông minh ứng dụng trong bài toán phân tích kinh doanh và dự đoán marketing

Chương 2 chuyển hóa các vấn đề lý luận thành phương pháp triển khai dự án BI cụ thể cho Vietcombank:

• Phân loại vai trò người dùng BI (BI Users): Dựa trên sơ đồ tổ chức của Vietcombank, tác giả xác định nghiệp vụ và nhu cầu thông tin theo các cấp quản trị:
  • Cấp chiến lược (Hội đồng quản trị, Ban Tổng Giám đốc): Quản lý mục tiêu vĩ mô, phê duyệt chính sách và giới hạn tăng trưởng tín dụng, rà soát chiến lược rủi ro định kỳ; cần các báo cáo thống kê tổng hợp toàn hệ thống và dự báo xu hướng dài hạn.
  • Cấp chiến thuật (Giám đốc chi nhánh, Lãnh đạo Khối TD & QTRR): Giám sát, kiểm soát hoạt động cho vay, điều hành chỉ tiêu kinh doanh tại địa bàn; cần thông tin phân tích đa chiều về chất lượng danh mục, tỷ lệ nợ xấu, doanh số mở thẻ và mức độ hoàn thành kế hoạch.
  • Cấp tác nghiệp (CVKH, Chuyên viên tái thẩm định, Cán bộ KS & HTKD): Thực hiện các giao dịch lặp lại hàng ngày; cần các danh sách chi tiết về nợ đến hạn, thẻ chậm thanh toán, hạn mức khả dụng và thông tin phân loại khách hàng.
• Xác định bài toán thẻ AMEX: Nghiên cứu xác lập mô hình phân tích kinh doanh cho dòng thẻ tín dụng quốc tế AMEX. Dữ liệu đầu vào bao gồm các bảng dữ liệu về tài khoản, thông tin thẻ tín dụng, hồ sơ nhân khẩu học khách hàng và lịch sử giao dịch. Đầu ra là hệ thống báo cáo phân tích theo thời gian (tháng, quý, năm), không gian địa lý, nhóm sản phẩm, cơ cấu dư nợ, doanh thu, lợi nhuận và kết quả mô hình hóa hành vi khách hàng phục vụ chiến dịch tiếp thị.

Chương 3: Áp dụng quy trình kinh doanh thông minh xây dựng báo cáo tín dụng thường niên và phân tích hành vi khách hàng trong khối tín dụng

Chương này trình bày toàn bộ quá trình thực nghiệm kỹ thuật:

• Xây dựng kho dữ liệu thẻ AMEX trên Oracle Database 11g2: Dữ liệu nguồn được tích hợp và tổ chức thành các bảng chiều (Dimension tables) phục vụ mô hình đa chiều, bao gồm:
  • EGMIS_HIERARCHY: Bảng phân cấp tổ chức, chi nhánh, tập đoàn.
  • EGMIS_CACCP: Bảng thông tin tài khoản tín dụng thẻ.
  • EGMIS_TRANS: Bảng lưu trữ chi tiết các giao dịch phát sinh.
  • EGMIS_OLSHP: Bảng quan hệ chủ tài khoản và thẻ liên kết.
  • EGMIS_CID: Bảng định danh thông tin khách hàng.
  • EGMIS_MCC: Bảng mã ngành hàng, lĩnh vực chấp nhận thanh toán thẻ.
• Tiến trình ETL và trích lọc dữ liệu: Sử dụng PL/SQL và công cụ SSIS để liên kết bảng tài khoản, bảng thẻ và bảng khách hàng (thông qua CARD_NBR và CID). Dữ liệu được làm sạch, xử lý nợ xấu, tổng dư nợ và phân loại theo 3 nhóm chỉ số tài chính: Thanh toán sao kê, Doanh thu và Lợi nhuận thẻ. Dữ liệu giao dịch năm 2017 được trích xuất và phân nhóm theo địa phương, phân loại theo mục đích tiêu dùng nội địa và quốc tế.
• Xử lý khối đa chiều (OLAP) trên SSAS: Chuyển dữ liệu đã xử lý từ Oracle sang SQL Server 2012 để tối ưu hóa hiệu năng. SSAS được sử dụng để xây dựng khối dữ liệu OLAP, hỗ trợ các thao tác xoay chiều, đào sâu dữ liệu (drill-down). Báo cáo OLAP cho phép phân tích trực quan trực tiếp trên Excel các chỉ tiêu: số lượng giao dịch theo tỉnh/thành phố theo từng tháng, quý; tình hình mở thẻ mới năm 2017; biến động doanh thu và thanh toán sao kê theo từng dòng thẻ.
• Khai phá dữ liệu phân tích hành vi khách hàng:
  • Chuẩn bị dữ liệu: Dữ liệu nhân khẩu học (độ tuổi, thu nhập, tổng tài sản, tỷ lệ chi tiêu trên thu nhập) được trích xuất từ bảng khách hàng; dữ liệu hành vi (thói quen quẹt thẻ, mục đích giao dịch phổ biến, lịch sử chậm thanh toán, trạng thái phát sinh giao dịch trong tháng) được tổng hợp từ bảng tài khoản và bảng giao dịch.
  • Thuật toán: Ứng dụng giải thuật luật kết hợp (Association Rules) trong SSAS. Thiết lập tập dữ liệu huấn luyện (training) và kiểm thử (testing), cấu hình các ngưỡng hỗ trợ (support) và độ tin cậy (confidence) để lọc luật.
  • Kết quả khai phá: Mô hình trích xuất được các tập mẫu về hành vi tiêu dùng hay đi kèm với nhau, xác định nhóm khách hàng có tần suất thanh toán cao nhất ở các mục đích mua sắm cụ thể, cùng các điều kiện dẫn tới việc phát sinh nợ quá hạn hoặc chậm thanh toán sao kê.
• Báo cáo bằng SSRS: Thiết lập công cụ SQL Server Reporting Services để sinh các mẫu báo cáo kết quả hoạt động kinh doanh năm 2017 chuẩn hóa, cho phép người dùng cuối kết xuất dữ liệu linh hoạt sang định dạng Word và Excel.

Kết quả và đóng góp

Khóa luận đã hoàn thành việc xây dựng chuỗi giải pháp BI và khai phá dữ liệu ứng dụng trực tiếp vào mảng kinh doanh thẻ AMEX của Vietcombank, thể hiện qua các thành phần kỹ thuật sau:

Thành phần triển khai	Công nghệ / Nền tảng	Chức năng nghiệp vụ cụ thể
Kho dữ liệu (Data Warehouse)	Oracle Database 11g2, PL/SQL	Lưu trữ, tích hợp các bảng chiều (EGMIS_HIERARCHY, EGMIS_CACCP, EGMIS_TRANS, EGMIS_CID, EGMIS_MCC, EGMIS_OLSHP).
Tiến trình tích hợp (ETL)	SSIS, PL/SQL	Làm sạch, ghép nối dữ liệu tài khoản, khách hàng, thẻ; tính toán dư nợ, nợ xấu, nhóm doanh thu, chi phí năm 2017.
Mô hình phân tích (OLAP)	SQL Server 2012, SSAS, Excel	Xây dựng khối đa chiều phân tích số lượng giao dịch, doanh số, lợi nhuận theo tỉnh thành, theo tháng/quý.
Mô hình khai phá dữ liệu	SSAS (Association Rules)	Phát hiện luật kết hợp giữa đặc tính nhân khẩu học (thu nhập, tuổi) và hành vi chi tiêu thẻ AMEX.
Hệ thống báo cáo (Reporting)	SSRS	Tự động hóa kết xuất báo cáo kết quả kinh doanh năm 2017 sang các định dạng Word, Excel.

Về mặt đóng góp so với hiện trạng tác giả tự nêu:

• Khắc phục tình trạng xử lý chậm và thiếu linh hoạt của cơ sở dữ liệu quan hệ nghiệp vụ khi phải tạo báo cáo từ khối lượng dữ liệu giao dịch lớn.
• Giải quyết sự phân tán, không đồng nhất của dữ liệu thô bằng một kho dữ liệu thẻ tập trung, đã qua chuẩn hóa và làm sạch.
• Bổ sung năng lực phân tích dữ liệu đa chiều (OLAP) cho phép người quản lý đào sâu số liệu theo thời gian, địa bàn, thay thế cho các mẫu báo cáo tĩnh truyền thống.
• Chuyển đổi phương thức phân tích từ thống kê mô tả thụ động sang phân tích dự đoán hành vi khách hàng bằng luật kết hợp, cung cấp cơ sở dữ liệu cho bộ phận kinh doanh và marketing của Vietcombank xây dựng chính sách khách hàng.

Hạn chế và hướng nghiên cứu tiếp

Khóa luận chỉ ra một số điểm hạn chế gắn liền với phạm vi triển khai thực tế:

• Phạm vi dữ liệu thực nghiệm mới giới hạn trong năm 2017 và chỉ tập trung vào phân hệ kinh doanh thẻ tín dụng quốc tế AMEX của Vietcombank trong khuôn khổ dự án chuyển đổi Core Banking của FIS, chưa bao quát toàn bộ các mảng thẻ khác (như VISA, MasterCard, JCB) hoặc toàn bộ nghiệp vụ tín dụng chung của ngân hàng.
• Về mặt kỹ thuật khai phá dữ liệu, nghiên cứu mới chỉ dừng lại ở việc áp dụng giải thuật luật kết hợp (Association Rules) để tìm kiếm các tập hành vi liên kết, chưa kết hợp thử nghiệm các thuật toán phân cụm (Clustering) để phân khúc khách hàng tự động hoặc thuật toán phân lớp (Classification) để chấm điểm tín dụng và dự báo rủi ro vỡ nợ chi tiết.
• Tiến trình tích hợp dữ liệu vẫn phải thực hiện trung gian qua hai hệ quản trị khác nhau (lưu kho trên Oracle Database 11g2 nhưng trích xuất sang SQL Server 2012 để xử lý SSAS và SSRS), chưa đồng nhất trên một hạ tầng công nghệ duy nhất.

Hướng nghiên cứu tiếp theo mà tác giả định hướng bao gồm:

• Mở rộng kho dữ liệu để tích hợp toàn bộ các dòng sản phẩm thẻ quốc tế và dữ liệu cho vay khách hàng doanh nghiệp, cá nhân trên toàn hệ thống Vietcombank.
• Triển khai thêm các thuật toán khai phá dữ liệu nâng cao nhằm phát hiện sớm gian lận giao dịch thẻ và tự động hóa quy trình phân hạng tín dụng khách hàng.

Giá trị tham khảo

Tài liệu là nguồn tham khảo hữu ích cho sinh viên và học viên chuyên ngành Hệ thống Thông tin Quản lý (MIS), Công nghệ Thông tin ứng dụng trong Tài chính - Ngân hàng, cũng như các chuyên viên phân tích dữ liệu (Data Analyst, BI Specialist) trong lĩnh vực ngân hàng:

• Nghiệp vụ tín dụng ngân hàng: Cung cấp bức tranh thực tế về quy trình thẩm định, xét duyệt 4 điều kiện, hồ sơ pháp lý, công thức tính hạn mức tín dụng và quy trình hạch toán giải ngân, thu hồi nợ trên phần mềm Core Banking GLOBUS của một ngân hàng thương mại lớn.
• Phương pháp luận triển khai BI: Đưa ra phương pháp ánh xạ từ cơ cấu tổ chức và nhu cầu ra quyết định của các cấp quản trị (chiến lược, chiến thuật, tác nghiệp) thành danh mục báo cáo và kiến trúc kho dữ liệu.
• Kỹ thuật xây dựng Data Warehouse và Khai phá dữ liệu: Minh họa quy trình thực hành từ thiết kế bảng chiều trên Oracle, xây dựng luồng trích lọc ETL bằng SSIS, tạo lập cube OLAP đến việc chuẩn bị dữ liệu và cấu hình tham số cho giải thuật luật kết hợp trong SSAS.

Câu hỏi thường gặp

1. Khóa luận sử dụng các công cụ công nghệ cụ thể nào để xây dựng giải pháp BI và khai phá dữ liệu?
Khóa luận sử dụng hệ quản trị cơ sở dữ liệu Oracle Database 11g2 cùng ngôn ngữ PL/SQL để lưu trữ và quản lý kho dữ liệu thẻ AMEX; SQL Server Integration Services (SSIS) cho tiến trình ETL; SQL Server 2012 và SQL Server Analysis Services (SSAS) để xử lý khối đa chiều OLAP và chạy thuật toán khai phá dữ liệu; và SQL Server Reporting Services (SSRS) kết hợp Microsoft Excel để lập và xuất báo cáo.

2. Hạn mức tín dụng của khách hàng tại Vietcombank được xác định theo những công thức nào trong khóa luận?
Khóa luận nêu rõ hai công thức căn cứ:

• Dựa trên khả năng tài chính: $\text{Hạn mức tín dụng tối đa} = [\text{Thu nhập} - (\text{Chi phí} + \text{Các khoản nợ tín dụng})] \times 12\text{ tháng}$.
• Dựa trên tài sản bảo đảm: $\text{Hạn mức tín dụng} = 70% \times \text{Giá trị định giá TSĐB}$ (căn cứ vào phiếu định giá của Ban Thẩm định).

3. Khóa luận trích xuất những bảng chiều dữ liệu nào từ hệ thống để đưa vào kho dữ liệu thẻ AMEX?
Các bảng dữ liệu chiều chính được xây dựng bao gồm: EGMIS_HIERARCHY (phân cấp tổ chức/chi nhánh), EGMIS_CACCP (tài khoản thẻ), EGMIS_TRANS (giao dịch phát sinh), EGMIS_OLSHP (quan hệ chủ sở hữu thẻ), EGMIS_CID (thông tin khách hàng), và EGMIS_MCC (mã danh mục ngành hàng).

4. Giải thuật khai phá dữ liệu nào được sử dụng và nhằm mục đích gì trong bài toán thẻ AMEX?
Tác giả sử dụng giải thuật luật kết hợp (Association Rules) trên nền tảng SSAS. Mục đích là phân tích hành vi khách hàng thông qua việc liên kết các biến nhân khẩu học (độ tuổi, thu nhập, tài sản) với hành vi sử dụng thẻ (mục đích chi tiêu phổ biến nhất, thanh toán trong nước/quốc tế) và trạng thái thanh toán chậm, nhằm phục vụ công tác xây dựng chiến lược tiếp thị của ngân hàng.

5. Hệ thống phần mềm ngân hàng lõi nào được Vietcombank sử dụng trong quy trình tác nghiệp giải ngân và thu nợ tín dụng?
Khóa luận xác định hệ thống phần mềm GLOBUS được cán bộ Ban Kiểm soát & Hỗ trợ kinh doanh sử dụng để nhập số liệu, hạch toán, phê duyệt giải ngân và cung cấp lịch trả nợ để theo dõi, đôn đốc thu hồi nợ gốc và lãi vay.

Kết luận

Khóa luận tốt nghiệp của tác giả Phạm Thanh Tùng đã giải quyết bài toán ứng dụng quy trình kinh doanh thông minh và khai phá dữ liệu vào thực tiễn phân tích kinh doanh thẻ AMEX tại Vietcombank. Bằng việc kết hợp hệ quản trị Oracle Database 11g2, bộ công cụ Microsoft SQL Server (SSIS, SSAS, SSRS) và giải thuật luật kết hợp, nghiên cứu đã xây dựng thành công kho dữ liệu chuyên biệt, các khối phân tích đa chiều OLAP và các mô hình dự báo hành vi tiêu dùng từ tập dữ liệu năm 2017. Đề tài thể hiện rõ tính ứng dụng thực tiễn trong việc chuyển đổi dữ liệu tác nghiệp ngân hàng thành tri thức quản trị, hỗ trợ hiệu quả cho công tác điều hành và hoạch định chiến lược kinh doanh dịch vụ thẻ.

Trích đoạn nội dung tài liệu

CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN BÀI TOÁN 1.1 Giới thiệu về đơn vị thực tập 1.1 Sự hình thành và phát triển Ngân hàng Ngoại thương Việt Nam trước đây, nay là Ngân hàng TMCP Ngoại thương Việt Nam (Vietcombank) được thành lập và chính thức đi vào hoạt động ngày 01/4/1963 với tổ chức tiền thân là Cục Ngoại hối (trực thuộc Ngân hàng Nhà nước Việt Nam). Là ngân hàng thương mại nhà nước đầu tiên được Chính phủ lựa chọn thực hiện thí điểm cổ phần hoá, Vietcombank chính thức hoạt động với tư cách là một ngân hàng thương mại cổ phần vào ngày 02/6/2008 sau khi thực hiện thành công kế hoạch cổ phần hóa thông qua việc phát hành cổ phiếu lần đầu ra công chúng. Ngày 30/6/2009, cổ phiếu Vietcombank (mã chứng khoán VCB) chính thức được niêm yết tại Sở Giao dịch Chứng khoán TPHCM. Trải qua hơn 50 năm xây dựng và trưởng thành, Vietcombank đã có những đóng góp quan trọng cho sự ổn định và phát triển của kinh tế đất nước, phát huy tốt vai trò của một ngân hàng đối ngoại chủ lực, phục vụ hiệu quả cho phát triển kinh tế trong nước, đồng thời tạo những ảnh hưởng quan trọng đối với cộng đồng tài chính khu vực và toàn cầu.

Từ một ngân hàng chuyên doanh phục vụ kinh tế đối ngoại, Vietcombank ngày nay đã trở thành một ngân hàng đa năng, hoạt động đa lĩnh vực, cung cấp cho khách hàng đầy đủ các dịch vụ tài chính hàng đầu trong lĩnh vực thương mại quốc tế; trong các hoạt động truyền thống như kinh doanh vốn, huy động vốn, tín dụng, tài trợ dự án…cũng như mảng dịch vụ ngân hàng hiện đại: kinh doanh ngoại tệ và các công vụ phái sinh, dịch vụ thẻ, ngân hàng điện tử… Sở hữu hạ tầng kỹ thuật ngân hàng hiện đại, Vietcombank có nhiều lợi thế trong việc ứng dụng công nghệ tiên tiến vào xử lý tự động các dịch vụ ngân hàng, phát triển các sản phẩm, dịch vụ ngân hàng điện tử dựa trên nền tảng công nghệ cao. Không gian giao dịch công nghệ số (Digital lab) cùng các dịch vụ: VCB Internet Banking, VCB Money, SMS Banking, Phone Banking, … đã, đang và sẽ tiếp tục thu hút đông đảo khách hàng bằng sự tiện lợi, nhanh chóng, an toàn, hiệu quả, tạo thói quen thanh toán không dùng tiền mặt cho đông đảo khách hàng. Sau hơn nửa thế kỷ hoạt động trên thị trường, Vietcombank hiện là một trong những ngân hàng thương mại lớn nhất Việt Nam với trên 15.000 cán bộ nhân viên, hơn 500 Chi nhánh/Phòng Giao dịch/Văn phòng đại diện/Đơn vị thành viên trong và ngoài nước, gồm Trụ sở chính tại Hà Nội, 101 chi nhánh và 395 phòng giao dịch trên toàn quốc, 03 công ty con tại Việt Nam, 01 văn phòng đại diện tại Singapore, 01 Văn phòng đại diện tại Tp Hồ Chí Minh, 02 công ty con tại nước ngoài và 04 công ty liên doanh, liên kết. Bên cạnh đó, Vietcombank còn phát triển một hệ thống Autobank với hơn 2.407 máy ATM và trên 43.000 đơn vị chấp nhận Thẻ trên toàn quốc.

Hoạt động ngân Phạm Thanh Tùng – Lớp K17.HTTTA Page 5 Khóa luận tốt nghiệp hàng còn được hỗ trợ bởi mạng lưới hơn 1.726 ngân hàng đại lý tại 158 quốc gia và vùng lãnh thổ trên thế giới. Với bề dày hoạt động và đội ngũ cán bộ có năng lực, nhạy bén với môi trường kinh doanh hiện đại, mang tính hội nhập cao…Vietcombank luôn là sự lựa chọn hàng đầu của các tập đoàn, các doanh nghiệp lớn và của đông đảo khách hàng cá nhân. Luôn hướng đến các chuẩn mực quốc tế trong hoạt động, Vietcombank liên tục được các tổ chức uy tín trên thế giới bình chọn là “Ngân hàng tốt nhất Việt Nam”.