Khai Thác Và Phân Tích Dữ Liệu Nhằm 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 Trong Giao Dịch 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)
• 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. Giảm bớt dữ liệu. Lựa chọn dữ liệu
• 3.13. Tìm hiểu dữ liệu. Lựa chọn thuật toán
• 3.14. Lựa chọn công cụ
• 3.15. Xây dựng mô hình phân lớp
• 3.16. Lựa chọn dữ liệu & thuộc tính
• 3.17. Mô hình Cây quyết định J48
• 3.17.1. Xây dựng cây
• 3.17.2. Tham số thuật toán J48 trên Weka
• 3.17.3. Tham số dữ liệu training
• 3.17.4. Thực nghiệm dữ liệu với J48 trên Weka
• 3.17.5. Đánh giá các lần chạy thực nghiệm với thuật toán J48
• 3.18. Phân lớp Naive Bayes
• 3.18.1. Cấu hình tham số thuật toán Naive Bayes
• 3.18.2. Đánh giá các lần chạy thực nghiệm thuật toán Naive Bayes
• 3.19. Đánh giá mô hình. So sánh kết quả các lần chạy giữa 2 thuật toán
• 3.20. Đánh giá lần chạy J48 đạt tỷ lệ phân lớp đúng cao nhất
• 3.21. Đánh giá lần chạy Navie đạt tỷ lệ dữ liệu tập huấn 55%
• 3.22. 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 Tín Dụng Giá Trị Tiềm Năng

Khai thác dữ liệu (KPDL) trong lĩnh vực tín dụng là quá trình khám phá, phân tích và trích xuất thông tin hữu ích từ lượng lớn dữ liệu liên quan đến các giao dịch tín dụng. Mục tiêu chính là xác định các mẫu, xu hướng và mối quan hệ ẩn, từ đó hỗ trợ việc ra quyết định trong quản lý rủi ro, phát hiện gian lận và tối ưu hóa quy trình tín dụng. KPDL tín dụng giúp các tổ chức tài chính hiểu rõ hơn về khách hàng, dự đoán khả năng trả nợ và đưa ra các chính sách tín dụng phù hợp. Theo tài liệu, khai phá dữ liệu cho phép doanh nghiệp dự đoán xu hướng tương lai. Việc ứng dụng các công cụ khai phá dữ liệu tín dụng hiệu quả giúp các tổ chức tài chính xây dựng mô hình rủi ro tín dụng và đưa ra các quyết định chính xác hơn, giảm thiểu rủi ro tín dụng và tăng cường lợi nhuận.

1.1. Lợi Ích Của Khai Thác Dữ Liệu Trong Ngành Tín Dụng

Khai thác dữ liệu mang lại nhiều lợi ích cho ngành tín dụng. Nó cho phép các ngân hàng và tổ chức tài chính cải thiện khả năng dự đoán rủi ro, giảm thiểu nợ xấu, và đưa ra các quyết định cho vay thông minh hơn. Phân tích hành vi khách hàng thông qua dữ liệu lớn trong tín dụng giúp các tổ chức này hiểu rõ hơn về nhu cầu và khả năng tài chính của khách hàng, từ đó cung cấp các sản phẩm và dịch vụ phù hợp. Ngoài ra, KPDL còn giúp phát hiện gian lận tín dụng, tối ưu hóa quy trình tín dụng và nâng cao hiệu quả hoạt động.

1.2. Quy Trình Khai Thác Dữ Liệu Các Bước Quan Trọng

Quy trình khai thác dữ liệu bao gồm nhiều bước quan trọng, từ thu thập và làm sạch dữ liệu đến xây dựng mô hình và đánh giá kết quả. Đầu tiên, cần xác định rõ mục tiêu kinh doanh và các vấn đề cần giải quyết. Sau đó, thu thập dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau, bao gồm hệ thống quản lý khách hàng, lịch sử giao dịch và thông tin tín dụng. Tiếp theo, làm sạch và tiền xử lý dữ liệu để loại bỏ các giá trị thiếu và nhiễu. Cuối cùng, xây dựng mô hình bằng các thuật toán khai thác dữ liệu và đánh giá hiệu quả của mô hình.

II. Thách Thức Trong Quản Lý Rủi Ro Tín Dụng Truyền Thống

Quản lý rủi ro tín dụng truyền thống thường dựa vào kinh nghiệm của các chuyên gia và các mô hình thống kê đơn giản. Tuy nhiên, phương pháp này có nhiều hạn chế, đặc biệt là trong bối cảnh dữ liệu ngày càng lớn và phức tạp. Các mô hình truyền thống thường không đủ khả năng để nắm bắt các mối quan hệ phi tuyến tính và các yếu tố tiềm ẩn có thể ảnh hưởng đến khả năng trả nợ của khách hàng. Thêm vào đó, quy trình thẩm định tín dụng thường tốn nhiều thời gian và công sức, phụ thuộc nhiều vào đánh giá chủ quan của cán bộ tín dụng. Theo tài liệu, quy trình xét duyệt cho vay gặp nhiều vấn đề như chất lượng thẩm định phụ thuộc vào trình độ chuyên môn của cán bộ tín dụng. Vì vậy, cần có một phương pháp quản lý rủi ro tín dụng hiệu quả hơn, dựa trên khai thác dữ liệu và học máy.

2.1. Hạn Chế Của Mô Hình Chấm Điểm Tín Dụng Hiện Tại

Mô hình chấm điểm tín dụng hiện tại có một số hạn chế. Chất lượng thẩm định phụ thuộc vào trình độ của cán bộ tín dụng. NHTM sử dụng mô hình này sẽ phải bỏ ra nhiều nguồn lực và thời gian để thẩm định thông tin khách hàng. Mô hình chưa có khả năng dự báo được rủi ro mà mới chỉ đánh giá được phần nào rủi ro nhờ điểm xếp hạng (dựa trên thông tin hiện có của hệ thống).

2.2. Sự Phụ Thuộc Vào Đánh Giá Chủ Quan Của Chuyên Gia

Trong các hệ thống quản lý rủi ro tín dụng truyền thống, đánh giá chủ quan của các chuyên gia đóng vai trò quan trọng. Mặc dù kinh nghiệm của các chuyên gia là vô giá, nhưng nó cũng có thể dẫn đến sự thiên vị và thiếu nhất quán trong việc đánh giá rủi ro. Hơn nữa, việc đánh giá thủ công tốn nhiều thời gian và không thể xử lý được lượng lớn dữ liệu một cách hiệu quả. Việc khai thác dữ liệu có thể giúp giảm thiểu sự phụ thuộc vào đánh giá chủ quan và cung cấp một phương pháp đánh giá rủi ro khách quan hơn.

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

Khai thác dữ liệu cung cấp nhiều phương pháp hiệu quả để quản lý rủi ro tín dụng. Các thuật toán học máy trong tín dụng, chẳng hạn như cây quyết định, hồi quy logistic và mạng nơ-ron, có thể được sử dụng để xây dựng các mô hình dự đoán khả năng trả nợ của khách hàng. Các mô hình này có thể tận dụng lượng lớn dữ liệu lịch sử để xác định các yếu tố quan trọng ảnh hưởng đến rủi ro tín dụng và đưa ra các dự đoán chính xác hơn so với các phương pháp truyền thống. Ngoài ra, khai thác dữ liệu còn có thể được sử dụng để phát hiện gian lận tín dụng và phân loại khách hàng theo mức độ rủi ro.

3.1. Sử Dụng Học Máy Để Dự Đoán Khả Năng Vỡ Nợ

Học máy là một công cụ mạnh mẽ để dự đoán khả năng vỡ nợ của khách hàng. Các thuật toán học máy có thể học từ dữ liệu lịch sử và xác định các yếu tố quan trọng ảnh hưởng đến khả năng trả nợ. Ví dụ, các mô hình có thể xem xét các yếu tố như lịch sử tín dụng, thu nhập, nghề nghiệp, và tình trạng tài sản để đánh giá rủi ro của một khoản vay. Các mô hình học máy có thể được huấn luyện để dự đoán khả năng vỡ nợ của khách hàng với độ chính xác cao, giúp các ngân hàng và tổ chức tài chính đưa ra các quyết định cho vay tốt hơn.

3.2. Ứng Dụng Phân Tích Hành Vi Khách Hàng Để Đánh Giá Rủi Ro

Phân tích hành vi khách hàng là một phương pháp quan trọng để đánh giá rủi ro tín dụng. Bằng cách phân tích dữ liệu về hành vi giao dịch, lịch sử thanh toán, và các tương tác khác của khách hàng với ngân hàng, có thể phát hiện ra các dấu hiệu cảnh báo sớm về khả năng vỡ nợ. Ví dụ, sự thay đổi đột ngột trong hành vi chi tiêu, việc thanh toán chậm trễ, hoặc việc sử dụng nhiều thẻ tín dụng cùng lúc có thể là dấu hiệu cho thấy khách hàng đang gặp khó khăn tài chính và có nguy cơ vỡ nợ.

IV. Phát Hiện Gian Lận Tín Dụng Với Khai Thác Dữ Liệu Hướng Dẫn

Gian lận tín dụng là một vấn đề nghiêm trọng đối với các tổ chức tài chính. Khai thác dữ liệu có thể được sử dụng để phát hiện các giao dịch gian lận bằng cách xác định các mẫu và hành vi bất thường. Các thuật toán phát hiện điểm dị thường và phân tích mạng xã hội có thể giúp phát hiện các giao dịch đáng ngờ và các đối tượng có liên quan đến gian lận. Việc phát hiện gian lận kịp thời có thể giúp các tổ chức tài chính giảm thiểu thiệt hại tài chính và bảo vệ khách hàng của họ. Theo tài liệu, kỹ thuật phân tích độ lệch là một ứng dụng quan trọng trong việc kiểm tra xác nhận thẻ tín dụng.

4.1. Sử Dụng Thuật Toán Phát Hiện Điểm Dị Thường Để Tìm Giao Dịch Lừa Đảo

Các thuật toán phát hiện điểm dị thường có thể được sử dụng để xác định các giao dịch bất thường so với hành vi thông thường của khách hàng. Ví dụ, một giao dịch có giá trị lớn, được thực hiện ở một địa điểm xa lạ, hoặc được thực hiện vào một thời điểm bất thường có thể là dấu hiệu của gian lận. Các thuật toán này có thể được huấn luyện để nhận diện các giao dịch đáng ngờ và cảnh báo cho các nhân viên an ninh để điều tra thêm.

4.2. Phân Tích Mạng Xã Hội Để Xác Định Các Tổ Chức Gian Lận

Phân tích mạng xã hội có thể được sử dụng để xác định các tổ chức và cá nhân có liên quan đến gian lận tín dụng. Bằng cách phân tích các mối quan hệ giữa các tài khoản, giao dịch và địa chỉ IP, có thể phát hiện ra các mạng lưới gian lận phức tạp. Các tổ chức tài chính có thể sử dụng thông tin này để ngăn chặn các hành vi gian lận và truy tố những kẻ phạm tội.

V. Ứng Dụng Thực Tiễn Vietinbank Và Quản Lý Rủi Ro Tín Dụng

Luận văn đã ứng dụng khai thác dữ liệu trên dữ liệu thực nghiệm của Ngân hàng Vietinbank để quản lý rủi ro tín dụng. Tác giả đã thực hiện các bước thu thập và phân tích dữ liệu, xây dựng mô hình phân lớp dự báo rủi ro, tích hợp Module Khai phá dữ liệu vào hệ thống Khảo sát tín dụng 360 độ của ngân hàng. Kết quả cho thấy, việc ứng dụng khai thác dữ liệu có thể cải thiện đáng kể hiệu quả quản lý rủi ro tín dụng. Mô hình quản lý rủi ro bằng phương pháp khai phá dữ liệu giúp phân loại rủi ro và dự đoán rủi ro.

5.1. Mô Hình Dữ Liệu Tại Core Vietinbank Tổng Quan

Mô hình dữ liệu tại Core Vietinbank đóng vai trò quan trọng trong việc thu thập và xử lý dữ liệu phục vụ cho các hoạt động tín dụng. Dữ liệu được thu thập từ nhiều nguồn khác nhau, bao gồm hệ thống quản lý khách hàng, lịch sử giao dịch, và thông tin từ các cơ quan tín dụng. Mô hình dữ liệu này được thiết kế để đảm bảo tính toàn vẹn, chính xác và bảo mật của dữ liệu.

5.2. Xây Dựng Mô Hình Phân Lớp Rủi Ro Tín Dụng Tại Vietinbank

Trong luận văn, tác giả đã xây dựng mô hình phân lớp rủi ro tín dụng bằng cách sử dụng các thuật toán học máy. Mô hình này được huấn luyện trên dữ liệu lịch sử của Vietinbank và được sử dụng để dự đoán khả năng trả nợ của khách hàng. Kết quả cho thấy mô hình có khả năng dự đoán với độ chính xác cao, giúp Vietinbank đưa ra các quyết định cho vay tốt hơn và giảm thiểu rủi ro tín dụng.

VI. Tương Lai Của Khai Thác Dữ Liệu Trong Quản Lý Rủi Ro Tín Dụng

Khai thác dữ liệu sẽ tiếp tục đóng vai trò quan trọng trong quản lý rủi ro tín dụng trong tương lai. Với sự phát triển của dữ liệu lớn và trí tuệ nhân tạo trong tín dụng, các tổ chức tài chính sẽ có thể tận dụng các công nghệ mới để xây dựng các mô hình dự đoán rủi ro chính xác hơn và phát hiện gian lận hiệu quả hơn. Việc áp dụng artificial intelligence trong tín dụng và khai thác dữ liệu sẽ giúp các tổ chức tài chính đưa ra các quyết định cho vay thông minh hơn, giảm thiểu rủi ro tín dụng và tăng cường lợi nhuận. Đồng thời, cần chú trọng đến vấn đề bảo mật và đạo đức trong việc sử dụng dữ liệu.

6.1. Tích Hợp AI Và Machine Learning Để Tăng Cường Độ Chính Xác

Việc tích hợp AI và Machine Learning sẽ giúp tăng cường độ chính xác của các mô hình dự đoán rủi ro tín dụng. AI có thể được sử dụng để tự động hóa quá trình thu thập, phân tích và xử lý dữ liệu, trong khi Machine Learning có thể được sử dụng để xây dựng các mô hình dự đoán phức tạp hơn. Sự kết hợp giữa AI và Machine Learning sẽ giúp các tổ chức tài chính đưa ra các quyết định cho vay chính xác hơn và giảm thiểu rủi ro tín dụng.

6.2. Những Thách Thức Về Bảo Mật Và Đạo Đức Trong Sử Dụng Dữ Liệu

Việc sử dụng dữ liệu để quản lý rủi ro tín dụng đặt ra nhiều thách thức về bảo mật và đạo đức. Các tổ chức tài chính cần đảm bảo rằng dữ liệu khách hàng được bảo vệ an toàn và không bị lạm dụng. Đồng thời, cần tuân thủ các quy định về bảo vệ dữ liệu cá nhân và đảm bảo rằng việc sử dụng dữ liệu không gây ra sự phân biệt đối xử hoặc xâm phạm quyền riêng tư của khách hàng.

Tổng quan nghiên cứu

Hoạt động tín dụng trong ngành ngân hàng đóng vai trò trọng yếu, đặc biệt trong việc đánh giá và quản lý rủi ro tín dụng nhằm đảm bảo sự ổn định và phát triển bền vững của hệ thống tài chính. Tại Việt Nam, tổng dư nợ tín dụng của Ngân hàng TMCP Công Thương Việt Nam (VietinBank) đã tăng từ 333.356 tỷ đồng năm 2012 lên 790.688 tỷ đồng năm 2017, tương đương mức tăng gấp 2,3 lần trong vòng 5 năm. Tuy nhiên, công tác quản lý rủi ro tín dụng hiện nay vẫn còn nhiều hạn chế, như phụ thuộc nhiều vào kinh nghiệm và đánh giá chủ quan của cán bộ tín dụng, thiếu các công cụ hỗ trợ thẩm định hiệu quả và chưa có khả năng dự báo rủi ro chính xác.

Mục tiêu nghiên cứu của luận văn là ứng dụng khai phá dữ liệu để xây dựng mô hình phân lớp dự báo rủi ro tín dụng, giúp phân loại các khoản vay mới thành nhóm nợ tốt hoặc nợ xấu, từ đó hỗ trợ công tác quản lý rủi ro hiệu quả hơn. Phạm vi nghiên cứu tập trung vào nghiệp vụ cho vay tín dụng khách hàng cá nhân tại VietinBank trong giai đoạn 2012-2017. Nghiên cứu có ý nghĩa quan trọng trong việc nâng cao độ chính xác của đánh giá rủi ro, giảm thiểu tổn thất do nợ xấu và tăng cường hiệu quả hoạt động tín dụng của ngân hàng.

Cơ sở lý thuyết và phương pháp nghiên cứu

Khung lý thuyết áp dụng

Luận văn dựa trên các lý thuyết và mô hình sau:

• Khai phá dữ liệu (Data Mining): Quá trình phân tích và trích xuất các mẫu, luật ẩn trong tập dữ liệu lớn nhằm hỗ trợ ra quyết định. Các kỹ thuật khai phá dữ liệu phổ biến bao gồm phân lớp, phân cụm, phân tích luật kết hợp, hồi quy và phân tích chuỗi.

• Lý thuyết rủi ro tín dụng: Rủi ro tín dụng được định nghĩa là khoản lỗ tiềm ẩn khi khách hàng không trả nợ đúng hạn hoặc không thực hiện nghĩa vụ hợp đồng. Rủi ro này được phân loại thành các nhóm nợ từ đủ tiêu chuẩn đến có khả năng mất vốn, dựa trên thời gian quá hạn và khả năng thu hồi.

• Mô hình phân lớp dự báo rủi ro tín dụng: Sử dụng các thuật toán phân lớp như Cây quyết định (Decision Tree) và Naive Bayes để xây dựng mô hình dự báo phân loại khách hàng thành nhóm nợ tốt hoặc nợ xấu dựa trên các thuộc tính đặc trưng như nghề nghiệp, thu nhập, tuổi tác, mục đích vay, tài sản đảm bảo.

Các khái niệm chính bao gồm: entropy, độ lợi thông tin (Information Gain), tỷ lệ tăng (Gain Ratio), chỉ số Gini, xác suất có điều kiện, và ma trận nhầm lẫn (Confusion Matrix).

Phương pháp nghiên cứu

• Nguồn dữ liệu: Dữ liệu được thu thập từ hệ thống Core Banking của VietinBank, bao gồm các bảng thông tin khách hàng (CIF), hợp đồng vay, giao dịch thanh toán, định mức vay và tài sản đảm bảo. Tập dữ liệu gồm khoảng 29.684 bản ghi khách hàng cá nhân với các thông tin liên quan đến khoản vay và lịch sử trả nợ.

• Phương pháp phân tích: Sử dụng kỹ thuật khai phá dữ liệu với hai thuật toán phân lớp chính là Cây quyết định J48 (phiên bản của C4.5) và Naive Bayes. Dữ liệu được làm sạch, xử lý thiếu sót, loại bỏ ngoại lệ và chuyển đổi các thuộc tính số thành các miền giá trị rời rạc phù hợp với đặc tính dữ liệu.

• Timeline nghiên cứu: Quá trình nghiên cứu gồm các bước: thu thập và làm sạch dữ liệu, phân tích đặc trưng dữ liệu, xây dựng mô hình phân lớp trên tập huấn luyện (chiếm khoảng 55-90% dữ liệu), kiểm thử mô hình trên tập kiểm thử, đánh giá hiệu quả mô hình và tích hợp mô hình vào hệ thống khảo sát tín dụng 360o của VietinBank.

Kết quả nghiên cứu và thảo luận

Những phát hiện chính

1. Hiệu quả mô hình Cây quyết định J48: Qua 5 lần chạy thử với các tỷ lệ huấn luyện khác nhau, mô hình đạt tỷ lệ phân lớp đúng cao nhất là 82,00% khi sử dụng 55% dữ liệu cho huấn luyện. Mô hình có kích thước cây gồm 63 nút và 57 lá, thể hiện khả năng phân biệt tốt giữa nhóm nợ tốt và nợ xấu.

2. Hiệu quả mô hình Naive Bayes: Thuật toán này đạt tỷ lệ phân lớp đúng cao nhất là 73,95% với tỷ lệ huấn luyện 66%. Mặc dù thấp hơn so với J48, Naive Bayes vẫn cho kết quả ổn định và nhanh chóng trên tập dữ liệu lớn.

3. So sánh hai thuật toán: Mô hình J48 vượt trội hơn Naive Bayes với tỷ lệ phân lớp đúng cao hơn khoảng 8%. Điều này phù hợp với đặc tính dữ liệu rời rạc và có miền giá trị hữu hạn trong bài toán rủi ro tín dụng.

4. Đặc trưng dữ liệu quan trọng: Các thuộc tính như vị trí công tác, định mức được vay, giá trị tài sản đảm bảo, mục đích vay và tình trạng cư trú có độ lợi thông tin cao, đóng vai trò quan trọng trong việc phân loại rủi ro tín dụng.

Thảo luận kết quả

Kết quả cho thấy việc ứng dụng khai phá dữ liệu với thuật toán Cây quyết định J48 là phù hợp và hiệu quả trong việc dự báo rủi ro tín dụng khách hàng cá nhân tại VietinBank. Mô hình này không chỉ giúp phân loại chính xác các khoản vay thành nhóm nợ tốt và nợ xấu mà còn cung cấp các luật phân loại dễ hiểu, hỗ trợ cán bộ tín dụng trong việc ra quyết định.

So với phương pháp truyền thống dựa trên kinh nghiệm và đánh giá chủ quan, mô hình khai phá dữ liệu giảm thiểu sự phụ thuộc vào yếu tố con người, tăng tính khách quan và khả năng dự báo rủi ro. Kết quả cũng phù hợp với các nghiên cứu trong ngành tài chính ngân hàng, khẳng định tính ứng dụng của các thuật toán phân lớp trong quản lý rủi ro tín dụng.

Dữ liệu có thể được trình bày qua biểu đồ so sánh tỷ lệ phân lớp đúng giữa các thuật toán và các lần chạy thử với tỷ lệ huấn luyện khác nhau, cũng như bảng ma trận nhầm lẫn để đánh giá chi tiết hiệu suất mô hình.

Đề xuất và khuyến nghị

1. Triển khai rộng rãi mô hình phân lớp J48: Áp dụng mô hình phân lớp dự báo rủi ro tín dụng vào hệ thống quản lý tín dụng của VietinBank nhằm nâng cao hiệu quả đánh giá rủi ro, giảm thiểu nợ xấu. Thời gian thực hiện trong vòng 6-12 tháng, do phòng CNTT phối hợp với phòng quản lý rủi ro triển khai.

2. Phát triển thêm các thuật toán dự báo: Nghiên cứu và áp dụng các thuật toán khác như hồi quy logistic, mạng nơ-ron nhân tạo để so sánh và nâng cao độ chính xác dự báo. Thời gian nghiên cứu 12-18 tháng, do nhóm nghiên cứu khoa học và công nghệ thực hiện.

3. Cập nhật và làm sạch dữ liệu thường xuyên: Thiết lập quy trình thu thập, làm sạch và cập nhật dữ liệu khách hàng định kỳ để đảm bảo chất lượng dữ liệu đầu vào cho mô hình luôn chính xác và đầy đủ. Thực hiện liên tục, do bộ phận quản lý dữ liệu chịu trách nhiệm.

4. Đào tạo cán bộ tín dụng: Tổ chức các khóa đào tạo về khai phá dữ liệu và ứng dụng mô hình phân lớp cho cán bộ tín dụng nhằm nâng cao năng lực sử dụng công cụ hỗ trợ ra quyết định. Thời gian đào tạo định kỳ hàng năm, do phòng nhân sự phối hợp với phòng CNTT tổ chức.

Đối tượng nên tham khảo luận văn

1. Cán bộ quản lý rủi ro tín dụng tại các ngân hàng: Giúp hiểu rõ về ứng dụng khai phá dữ liệu trong phân loại rủi ro, từ đó cải tiến quy trình thẩm định và quản lý nợ xấu.

2. Chuyên gia công nghệ thông tin trong lĩnh vực tài chính: Cung cấp kiến thức về các thuật toán phân lớp, kỹ thuật khai phá dữ liệu và cách tích hợp mô hình vào hệ thống ngân hàng thực tế.

3. Nghiên cứu sinh và sinh viên ngành công nghệ thông tin, tài chính ngân hàng: Là tài liệu tham khảo quý giá về ứng dụng thực tiễn của khai phá dữ liệu trong quản lý rủi ro tín dụng.

4. Các nhà hoạch định chính sách và quản lý ngân hàng: Hỗ trợ xây dựng chính sách tín dụng dựa trên dữ liệu và mô hình dự báo rủi ro, nâng cao hiệu quả quản lý tài chính.

Câu hỏi thường gặp

1. Khai phá dữ liệu là gì và tại sao lại quan trọng trong quản lý rủi ro tín dụng?
   Khai phá dữ liệu là quá trình phân tích dữ liệu lớn để tìm ra các mẫu và luật ẩn giúp dự báo và ra quyết định. Trong quản lý rủi ro tín dụng, nó giúp phát hiện sớm các khoản vay có nguy cơ trở thành nợ xấu, từ đó giảm thiểu tổn thất cho ngân hàng.

2. Tại sao chọn thuật toán Cây quyết định J48 và Naive Bayes cho bài toán này?
   Hai thuật toán này phù hợp với dữ liệu rời rạc, dễ hiểu và triển khai. J48 cho kết quả phân lớp chính xác cao (82%), trong khi Naive Bayes nhanh và đơn giản, phù hợp với dữ liệu lớn.

3. Dữ liệu được chuẩn bị và xử lý như thế nào trước khi xây dựng mô hình?
   Dữ liệu được thu thập từ hệ thống Core Banking, làm sạch bằng cách loại bỏ ngoại lệ, xử lý giá trị thiếu, chuyển đổi các thuộc tính số thành miền giá trị rời rạc để phù hợp với thuật toán phân lớp.

4. Mô hình phân lớp có thể áp dụng cho các loại khách hàng khác ngoài cá nhân không?
   Mô hình hiện tập trung vào khách hàng cá nhân, tuy nhiên phương pháp và thuật toán có thể mở rộng để áp dụng cho khách hàng doanh nghiệp với điều chỉnh phù hợp về dữ liệu và đặc trưng.

5. Làm thế nào để tích hợp mô hình khai phá dữ liệu vào hệ thống ngân hàng hiện tại?
   Thông qua API của công cụ khai phá dữ liệu như Weka, mô hình được tích hợp vào hệ thống khảo sát tín dụng 360o của VietinBank, giúp cán bộ tín dụng truy cập và sử dụng trực tiếp trong quá trình thẩm định.

Kết luận

• Luận văn đã xây dựng thành công mô hình phân lớp dự báo rủi ro tín dụng khách hàng cá nhân tại VietinBank với tỷ lệ phân lớp đúng đạt 82% bằng thuật toán Cây quyết định J48.
• Mô hình giúp nâng cao tính khách quan và hiệu quả trong đánh giá rủi ro, giảm thiểu sự phụ thuộc vào kinh nghiệm cá nhân của cán bộ tín dụng.
• Đã tích hợp mô hình khai phá dữ liệu vào hệ thống khảo sát tín dụng 360o của VietinBank, tạo điều kiện thuận lợi cho ứng dụng thực tế.
• Đề xuất mở rộng nghiên cứu với các thuật toán khác và nâng cao chất lượng dữ liệu để cải thiện độ chính xác dự báo trong tương lai.
• Khuyến nghị triển khai mô hình rộng rãi, đào tạo cán bộ và xây dựng quy trình cập nhật dữ liệu thường xuyên nhằm tối ưu hóa quản lý rủi ro tín dụng.

Hành động tiếp theo là phối hợp các phòng ban tại VietinBank để triển khai mô hình vào quy trình thẩm định tín dụng, đồng thời nghiên cứu mở rộng ứng dụng khai phá dữ liệu trong các lĩnh vực tài chính khác nhằm nâng cao năng lực quản lý và cạnh tranh của ngân hàng.