Luận Văn Thạc Sĩ: Khai Thác và Phân Tích Dữ Liệu Quản Lý Rủi Ro Trong Giao Dịch Tín Dụng

• Tác giả: Phạm Trung Kiên
• Người hướng dẫn: TS. Trần Trọng Hiếu
• Trường học: Đại học Quốc gia Hà Nội
• Chuyên ngành: Công nghệ thông tin
• Đề tài: Khai Thác Dữ Liệu Để Quản Lý Rủi Ro Tín Dụng
• Loại tài liệu: luận văn thạc sĩ
• Năm xuất bản: 2019
• Địa điểm: Hà Nội

• LỜI CAM ĐOAN
• 1. CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN VỀ KHAI PHÁ DỮ LIỆU
• 1.1. Khai phá dữ liệu là gì?
• 1.2. Lợi ích của Khai phá dữ liệu
• 1.3. Các bước chính trong khai phá dữ liệu
• 1.4. Các kỹ thuật khai phá dữ liệu
• 1.5. Các thuật toán phân lớp
• 1.5.1. Rừng ngẫu nhiên - Random Forest
• 1.5.2. Hồi quy logistic - Logistic Regression
• 1.5.3. Cây quyết định - Decision tree
• 1.5.4. Phân lớp sác xuất - Navie Bayes
• 1.5.5. Máy véc-tơ hỗ trợ - Supper Vector Machine (SVM)
• 1.5.6. Stochastic Gradient Descent
• 1.5.7. Láng giềng gần nhất – (K-Nearest Neighbours)
• 2. CHƯƠNG 2: BÀI TOÁN PHÂN LỚP DỰ BÁO RỦI RO TÍN DỤNG
• 2.1. Lý thuyết rủi ro tín dụng
• 2.2. Khái niệm rủi ro tín dụng
• 2.3. Những nguyên nhân phát sinh rủi ro tín dụng
• 2.4. Phân loại nhóm nợ
• 2.5. Điều kiện vay vốn
• 2.6. Căn cứ xác định định mức cho vay
• 2.7. Đối tượng áp dụng
• 2.8. Mô hình lượng hóa rủi ro tín dụng cho khách hàng cá nhân
• 2.9. Phát biểu bài toán
• 2.10. Quy trình phân lớp xây dựng mô hình
• 2.11. Mô hình phân lớp dự báo rủi ro
• 2.12. Lựa chọn nghiên cứu thuật toán
• 2.13. Phân lớp Cây quyết định
• 2.13.1. Thuật toán cây quyết định
• 2.13.2. Hoạt động của thuật toán Cây quyết định
• 2.13.3. Các biện pháp lựa chọn thuộc tính
• 2.13.4. Thông tin đạt được
• 2.13.5. Tỷ lệ tăng
• 2.13.6. Chỉ số Gini
• 2.14. Phân lớp Naive Bayes
• 2.14.1. Quy trình phân lớp
• 2.14.2. Phân lớp Naive Bayes là gì?
• 2.14.3. Hoạt động của phân lớp Naive Bayes
• 3. CHƯƠNG 3: THỰC NGHIỆM TRÊN DỮ LIỆU VIETINBANK
• 3.1. Khảo sát hoạt động tín dụng của hệ thống Vietinbank
• 3.2. Tổng quan hoạt động tín dụng của Vietinbank
• 3.3. Các biện pháp quản trị nợ xấu đã được áp dụng tại VietinBank
• 3.4. Hệ thống xếp hạng tín dụng
• 3.5. Công tác dự báo nợ có khả năng chuyển xấu
• 3.6. Những tồn tại, hạn chế
• 3.7. Mô tả bài toán áp dụng KPDL hỗ trợ quản lý rủi ro tín dụng
• 3.8. Mô hình dữ liệu tại Core Vietinbank
• 3.9. Môi trường
• 3.10. Thu thập dữ liệu
• 3.11. Biến đổi dữ liệu, tính toán sinh ra các bảng
• 3.12. Làm sạch dữ liệu
• 3.13. Giảm bớt dữ liệu. Lựa chọn dữ liệu
• 3.14. Tìm hiểu dữ liệu. Lựa chọn thuật toán
• 3.15. Lựa chọn công cụ
• 3.16. Xây dựng mô hình phân lớp
• 3.16.1. Lựa chọn dữ liệu & thuộc tính
• 3.16.2. Mô hình Cây quyết định J48
• 3.16.2.1. Xây dựng cây
• 3.16.2.2. Tham số thuật toán J48 trên Weka
• 3.16.2.3. Tham số dữ liệu training
• 3.16.2.4. Thực nghiệm dữ liệu với J48 trên Weka
• 3.16.2.5. Đánh giá các lần chạy thực nghiệm với thuật toán J48
• 3.16.3. Phân lớp Naive Bayes
• 3.16.3.1. Cấu hình tham số thuật toán Naive Bayes
• 3.16.3.2. Đánh giá các lần chạy thực nghiệm thuật toán Naive Bayes
• 3.16.4. Đánh giá mô hình
• 3.16.5. So sánh kết quả các lần chạy giữa 2 thuật toán
• 3.16.6. Đánh giá lần chạy J48 đạt tỷ lệ phân lớp đúng cao nhất
• 3.16.7. Đánh giá lần chạy Navie đạt tỷ lệ dữ liệu tập huấn 55%
• 3.17. Triển khai tích hợp hệ thống Khai phá dữ liệu
• 4. CHƯƠNG 4: KẾT LUẬN
• 4.1. Các kết quả đã đạt được
• 4.2. Mục tiêu tương lai
• TÀI LIỆU THAM KHẢO

I. Tổng Quan Về Khai Thác Dữ Liệu Để Quản Lý Rủi Ro Tín Dụng

Khai thác dữ liệu là một quá trình quan trọng trong việc quản lý rủi ro tín dụng. Nó giúp các ngân hàng và tổ chức tài chính phân tích và dự đoán rủi ro từ các khoản vay. Việc áp dụng các kỹ thuật khai thác dữ liệu không chỉ giúp cải thiện độ chính xác trong việc đánh giá rủi ro mà còn tối ưu hóa quy trình cho vay. Các ngân hàng hiện nay đang ngày càng chú trọng đến việc ứng dụng công nghệ thông tin trong quản lý rủi ro tín dụng.

1.1. Khái Niệm Khai Thác Dữ Liệu Trong Tín Dụng

Khai thác dữ liệu trong tín dụng là quá trình phân tích và xử lý các tập dữ liệu lớn để tìm ra các mẫu và mối liên hệ. Điều này giúp các ngân hàng hiểu rõ hơn về hành vi của khách hàng và dự đoán khả năng trả nợ.

1.2. Lợi Ích Của Khai Thác Dữ Liệu Trong Quản Lý Rủi Ro

Khai thác dữ liệu mang lại nhiều lợi ích cho ngân hàng, bao gồm việc phát hiện rủi ro tiềm ẩn, tối ưu hóa quy trình cho vay và nâng cao trải nghiệm khách hàng. Các mô hình dự đoán giúp ngân hàng đưa ra quyết định chính xác hơn.

II. Vấn Đề Trong Quản Lý Rủi Ro Tín Dụng Hiện Nay

Quản lý rủi ro tín dụng đang đối mặt với nhiều thách thức. Các ngân hàng thường gặp khó khăn trong việc đánh giá chính xác khả năng trả nợ của khách hàng. Hệ thống chấm điểm tín dụng hiện tại còn nhiều hạn chế, phụ thuộc vào yếu tố con người và không thể dự đoán rủi ro một cách hiệu quả.

2.1. Những Hạn Chế Của Mô Hình Chấm Điểm Tín Dụng

Mô hình chấm điểm tín dụng hiện tại thường dựa vào thông tin lịch sử và không thể phản ánh đầy đủ tình hình tài chính hiện tại của khách hàng. Điều này dẫn đến việc đánh giá không chính xác.

2.2. Tác Động Của Rủi Ro Tín Dụng Đến Ngân Hàng

Rủi ro tín dụng không chỉ ảnh hưởng đến lợi nhuận của ngân hàng mà còn có thể gây ra những hệ lụy nghiêm trọng cho toàn bộ hệ thống tài chính. Việc quản lý rủi ro kém có thể dẫn đến khủng hoảng tài chính.

III. Phương Pháp Khai Thác Dữ Liệu Để Quản Lý Rủi Ro Tín Dụng

Có nhiều phương pháp khai thác dữ liệu có thể áp dụng để quản lý rủi ro tín dụng. Các kỹ thuật như phân lớp, hồi quy và phân tích chuỗi giúp ngân hàng dự đoán và phân loại rủi ro một cách hiệu quả.

3.1. Kỹ Thuật Phân Lớp Trong Quản Lý Rủi Ro

Kỹ thuật phân lớp giúp phân loại khách hàng thành các nhóm rủi ro khác nhau. Điều này cho phép ngân hàng đưa ra quyết định cho vay phù hợp hơn với từng nhóm khách hàng.

3.2. Mô Hình Hồi Quy Để Dự Đoán Rủi Ro

Mô hình hồi quy giúp ngân hàng dự đoán khả năng trả nợ của khách hàng dựa trên các yếu tố như thu nhập, lịch sử tín dụng và các thông tin khác. Điều này giúp cải thiện độ chính xác trong việc đánh giá rủi ro.

IV. Ứng Dụng Thực Tiễn Của Khai Thác Dữ Liệu Trong Ngân Hàng

Nhiều ngân hàng đã áp dụng thành công các phương pháp khai thác dữ liệu để quản lý rủi ro tín dụng. Các nghiên cứu cho thấy rằng việc sử dụng mô hình phân lớp và hồi quy đã giúp cải thiện đáng kể hiệu quả trong việc đánh giá rủi ro.

4.1. Nghiên Cứu Tại Vietinbank

Tại Vietinbank, việc áp dụng khai thác dữ liệu đã giúp ngân hàng cải thiện quy trình thẩm định tín dụng. Các mô hình phân lớp đã được triển khai để dự đoán khả năng trả nợ của khách hàng.

4.2. Kết Quả Đạt Được Từ Việc Khai Thác Dữ Liệu

Kết quả từ việc khai thác dữ liệu cho thấy tỷ lệ nợ xấu đã giảm đáng kể. Ngân hàng có thể đưa ra quyết định cho vay chính xác hơn, từ đó nâng cao hiệu quả kinh doanh.

V. Kết Luận Về Khai Thác Dữ Liệu Trong Quản Lý Rủi Ro Tín Dụng

Khai thác dữ liệu là một công cụ mạnh mẽ trong quản lý rủi ro tín dụng. Việc áp dụng các phương pháp khai thác dữ liệu không chỉ giúp ngân hàng cải thiện độ chính xác trong việc đánh giá rủi ro mà còn tối ưu hóa quy trình cho vay. Tương lai của ngành ngân hàng sẽ ngày càng phụ thuộc vào công nghệ thông tin và khai thác dữ liệu.

5.1. Tương Lai Của Khai Thác Dữ Liệu Trong Ngân Hàng

Tương lai của khai thác dữ liệu trong ngân hàng sẽ tiếp tục phát triển với sự hỗ trợ của công nghệ mới. Các ngân hàng sẽ ngày càng chú trọng đến việc ứng dụng trí tuệ nhân tạo và học máy trong quản lý rủi ro.

5.2. Những Thách Thức Cần Đối Mặt

Mặc dù có nhiều lợi ích, nhưng việc áp dụng khai thác dữ liệu cũng gặp phải nhiều thách thức như bảo mật dữ liệu và sự chấp nhận của khách hàng. Ngân hàng cần có các biện pháp để giải quyết những vấn đề này.