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: Kỹ thuật phần mềm
• Đề tài: Khai Thác Dữ Liệu 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)
• 1.6. Ứng dụng của khai phá dữ liệu
• 1.7. Đề tài khai phá dữ liệu phân lớp rủi ro tín dụng
• 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
• 2.12.1. Phân lớp Cây quyết định
• 2.12.2. Thuật toán cây quyết định
• 2.12.3. Hoạt động của thuật toán Cây quyết định
• 2.12.4. Các biện pháp lựa chọn thuộc tính
• 2.12.5. Thông tin đạt được
• 2.12.6. Tỷ lệ tăng
• 2.12.7. Chỉ số Gini
• 2.12.8. Phân lớp Naive Bayes
• 2.12.9. Quy trình phân lớp
• 2.12.10. Phân lớp Naive Bayes là gì?
• 2.12.11. 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
• 3.14. Lựa chọn dữ liệu
• 3.15. Tìm hiểu dữ liệu
• 3.16. Lựa chọn thuật toán
• 3.17. Lựa chọn công cụ
• 3.18. Xây dựng mô hình phân lớp
• 3.18.1. Lựa chọn dữ liệu & thuộc tính
• 3.18.2. Mô hình Cây quyết định J48
• 3.18.3. Xây dựng cây
• 3.18.4. Tham số thuật toán J48 trên Weka
• 3.18.5. Tham số dữ liệu training
• 3.18.6. Thực nghiệm dữ liệu với J48 trên Weka
• 3.18.7. Đánh giá các lần chạy thực nghiệm với thuật toán J48
• 3.18.8. Phân lớp Naive Bayes
• 3.18.9. Cấu hình tham số thuật toán Naive Bayes
• 3.18.10. Đánh giá các lần chạy thực nghiệm thuật toán Naive Bayes
• 3.18.11. Đánh giá mô hình
• 3.18.12. So sánh kết quả các lần chạy giữa 2 thuật toán
• 3.18.13. Đánh giá lần chạy J48 đạt tỷ lệ phân lớp đúng cao nhất
• 3.18.14. Đánh giá lần chạy Navie đạt tỷ lệ dữ liệu tập huấn 55%
• 3.18.15. 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 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 giúp tối ưu hóa quy trình ra quyết định và nâng cao hiệu quả quản lý rủi ro. Các công cụ khai thác dữ liệu hiện đại cho phép phát hiện các mẫu và mối liên hệ trong dữ liệu, từ đó hỗ trợ việc đánh giá rủi ro tín dụng một cách chính xác hơn.

1.1. Khái niệm Khai Thác Dữ Liệu trong Quản Lý Rủi Ro

Khai thác dữ liệu trong quản lý rủi ro tín dụng là quá trình phân tích và xử lý dữ liệu để phát hiện các mẫu và xu hướng. Điều này giúp các ngân hàng có thể dự đoán khả năng trả nợ của khách hàng và phân loại rủi ro một cách hiệu quả.

1.2. Lợi ích của Khai Thác Dữ Liệu trong Tín Dụng

Việc khai thác dữ liệu mang lại nhiều lợi ích cho các ngân hàng, bao gồm khả năng 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 trong việc cấp tín dụng.

II. Vấn Đề và Thách Thức trong Quản Lý Rủi Ro Tín Dụng

Quản lý rủi ro tín dụng đối mặt với nhiều thách thức, bao gồm việc đánh giá chính xác khả năng trả nợ của khách hàng và phân loại rủi ro. Các ngân hàng thường gặp khó khăn trong việc thu thập và xử lý dữ liệu, dẫn đến việc ra quyết định không chính xác. Hơn nữa, sự thay đổi nhanh chóng của thị trường tài chính cũng tạo ra áp lực lớn cho các tổ chức trong việc cập nhật mô hình quản lý rủi ro.

2.1. Những Thách Thức Chính trong Đánh Giá Rủi Ro

Một trong những thách thức lớn nhất là sự phụ thuộc vào dữ liệu lịch sử. Nếu dữ liệu không đầy đủ hoặc không chính xác, việc đánh giá rủi ro sẽ không chính xác. Hơn nữa, sự thay đổi trong hành vi của khách hàng cũng có thể làm giảm hiệu quả của các mô hình dự đoán.

2.2. Ảnh Hưởng của Thị Trường Tài Chính đến Rủi Ro Tín Dụng

Thị trường tài chính biến động có thể ảnh hưởng đến khả năng trả nợ của khách hàng. Các yếu tố như lãi suất, tình hình kinh tế và chính sách tài chính đều có thể làm thay đổi mức độ rủi ro tín dụng. Do đó, các ngân hàng cần thường xuyên cập nhật và điều chỉnh mô hình quản lý rủi ro.

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

Có nhiều phương pháp khai thác dữ liệu được áp dụng trong quản lý rủi ro tín dụng. Các kỹ thuật như phân lớp, phân cụm và hồi quy được sử dụng để phân tích và dự đoán rủi ro. Việc lựa chọn phương pháp phù hợp sẽ giúp tối ưu hóa quy trình đánh giá và quản lý rủi ro tín dụng.

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. Các mô hình như cây quyết định và hồi quy logistic thường được sử dụng để dự đoán khả năng trả nợ của khách hàng dựa trên các đặc điểm của họ.

3.2. Kỹ Thuật Phân Cụm và Ứng Dụng của Nó

Kỹ thuật phân cụm giúp nhóm các khách hàng có đặc điểm tương đồng lại với nhau. Điều này giúp ngân hàng hiểu rõ hơn về hành vi của khách hàng và từ đó đưa ra các quyết định tín dụng phù hợp.

3.3. Hồi Quy và Dự Đoán Rủi Ro Tín Dụng

Hồi quy là một phương pháp quan trọng trong việc dự đoán rủi ro tín dụng. Các mô hình hồi quy logistic có thể giúp ngân hàng xác định xác suất khách hàng sẽ không trả nợ, từ đó đưa ra quyết định cho vay hợp lý.

IV. Ứng Dụng Thực Tiễn của Khai Thác Dữ Liệu trong Ngân Hàng

Khai thác dữ liệu đã được áp dụng rộng rãi trong ngành ngân hàng để quản lý rủi ro tín dụng. Các ngân hàng sử dụng các mô hình phân tích để đánh giá và dự đoán rủi ro từ các khoản vay. Việc áp dụng công nghệ khai thác dữ liệu không chỉ giúp nâng cao hiệu quả quản lý rủi ro mà còn cải thiện trải nghiệm khách hàng.

4.1. Các Mô Hình Dự Đoán Rủi Ro Tín Dụng Hiện Nay

Nhiều ngân hàng hiện nay đã áp dụng các mô hình dự đoán như cây quyết định và Naive Bayes để đánh giá rủi ro tín dụng. Những mô hình này giúp ngân hàng đưa ra quyết định cho vay chính xác hơn và giảm thiểu rủi ro.

4.2. Kết Quả Nghiên Cứu và Ứng Dụng Thực Tế

Nghiên cứu cho thấy việc áp dụng khai thác dữ liệu đã giúp các ngân hàng giảm tỷ lệ nợ xấu và nâng cao hiệu quả cho vay. Các ngân hàng có thể dự đoán chính xác hơn khả năng trả nợ của khách hàng, từ đó cải thiện lợi nhuận.

V. Kết Luận và 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 công nghệ và dữ liệu lớn, các ngân hàng sẽ có khả năng phân tích và dự đoán rủi ro một cách chính xác hơn. Việc áp dụng các công nghệ mới sẽ giúp tối ưu hóa quy trình cho vay và nâng cao hiệu quả quản lý rủi ro.

5.1. Xu Hướng Tương Lai trong Khai Thác Dữ Liệu

Trong tương lai, các ngân hàng sẽ tiếp tục đầu tư vào công nghệ khai thác dữ liệu để cải thiện khả năng dự đoán rủi ro. Sự phát triển của trí tuệ nhân tạo và học máy sẽ mở ra nhiều cơ hội mới trong việc quản lý rủi ro tín dụng.

5.2. Tầm Quan Trọng của Đổi Mới Công Nghệ

Đổi mới công nghệ sẽ là yếu tố quyết định trong việc nâng cao hiệu quả quản lý rủi ro tín dụng. Các ngân hàng cần phải cập nhật và áp dụng các công nghệ mới để duy trì tính cạnh tranh và đáp ứng nhu cầu của thị trường.

Tổng quan nghiên cứu

Hoạt động tín dụng trong ngành ngân hàng đóng vai trò then chốt trong phát triển kinh tế, với tổng dư nợ của một ngân hàng lớn như VietinBank tăng từ 333.356 tỷ đồng năm 2012 lên 790.688 tỷ đồng năm 2017, tương đương mức tăng 2,3 lần trong vòng 5 năm. Tuy nhiên, quản lý rủi ro tín dụng vẫn là thách thức lớn do phụ thuộc nhiều vào đánh giá chủ quan của cán bộ tín dụng và các mô hình chấm điểm truyền thống chưa đủ khả năng dự báo chính xác rủi ro. 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 khách hàng cá nhân thành nhóm nợ tốt hoặc nợ xấu, từ đó nâng cao hiệu quả quản lý rủi ro trong giao dịch tín dụng. Phạm vi nghiên cứu tập trung vào dữ liệu tín dụng khách hàng cá nhân của VietinBank trong giai đoạn 2012-2017. Nghiên cứu có ý nghĩa quan trọng trong việc giảm thiểu rủi ro mất vốn, nâng cao chất lượng tín dụng và hỗ trợ ra quyết định cho vay chính xác hơn, góp phần tăng cường sự ổn định và phát triển bền vững của ngân hàng.

Cơ sở lý thuyết và phương pháp nghiên cứu

Khung lý thuyết áp dụng

Luận văn dựa trên lý thuyết khai phá dữ liệu (Data Mining) với các kỹ thuật phân lớp, phân cụm, phân tích luật kết hợp và hồi quy. Trong đó, kỹ thuật phân lớp được sử dụng chủ đạo để dự báo rủi ro tín dụng, với các thuật toán chính gồm Cây quyết định (Decision Tree) và Naive Bayes. Cây quyết định là mô hình phân cấp, trực quan, giúp phân chia dữ liệu dựa trên các thuộc tính nhằm tối đa hóa thông tin đạt được hoặc giảm độ không tinh khiết (chỉ số Gini). Naive Bayes dựa trên xác suất có điều kiện, giả định các thuộc tính đầu vào độc lập, giúp phân loại nhanh và hiệu quả trên dữ liệu lớn. Các khái niệm chính bao gồm rủi ro tín dụng, phân loại nhóm nợ (tốt/xấu), các chỉ số đánh giá mô hình như độ chính xác (accuracy) và độ hồi tưởng (recall), cũng như các bước trong quy trình khai phá dữ liệu: tìm hiểu nghiệp vụ, chuẩn bị dữ liệu, xây dựng mô hình, kiểm thử và triển khai.

Phương pháp nghiên cứu

Nguồn dữ liệu chính được thu thập từ hệ thống Core Banking của VietinBank, bao gồm các bảng thông tin khách hàng (CIF_Info), hợp đồng vay (Loan_Info), giao dịch thanh toán (Loan_Trans) và các bảng liên quan đến tài sản đảm bảo, định mức vay. Cỡ mẫu dữ liệu tập trung vào khách hàng cá nhân với các khoản vay đa dạng về mục đích và nhóm nợ, trong đó có cả nợ tốt và nợ xấu. Phương pháp phân tích sử dụng công cụ Weka để thực hiện các thuật toán phân lớp C4.5 (J48) và Naive Bayes, đồng thời áp dụng các kỹ thuật làm sạch dữ liệu, xử lý giá trị thiếu, loại bỏ ngoại lệ và gom nhóm dữ liệu để giảm kích thước tập dữ liệu mà vẫn giữ nguyên tính đại diện. Timeline nghiên cứu bao gồm thu thập và xử lý dữ liệu, xây dựng và đánh giá mô hình phân lớp, so sánh kết quả giữa các thuật toán, và tích hợp mô hình vào hệ thống khảo sát tín dụng của ngân hàng.

Kết quả nghiên cứu và thảo luận

Những phát hiện chính

1. Tăng trưởng dư nợ và cơ cấu tín dụng ổn định: Tổng dư nợ VietinBank tăng 2,3 lần từ 2012 đến 2017, với tỷ trọng cho vay trung và dài hạn tăng từ 28% lên 32%, cho thấy sự phát triển bền vững của hoạt động tín dụng.

2. Hiệu quả mô hình phân lớp Cây quyết định: Thuật toán J48 đạt tỷ lệ phân lớp đúng cao nhất, với độ chính xác trên 85% trong việc phân loại khách hàng vào nhóm nợ tốt hoặc nợ xấu, vượt trội hơn so với Naive Bayes đạt khoảng 80%.

3. Tính khả thi của mô hình dự báo rủi ro: Mô hình phân lớp dựa trên các thuộc tính như nghề nghiệp, thu nhập, tình trạng cư trú, mục đích vay và định mức được vay có thể dự báo chính xác khả năng rơi vào nhóm nợ xấu với tỷ lệ dự báo đúng trên 75%.

4. So sánh thuật toán: Cây quyết định có ưu thế về tính trực quan và khả năng xử lý dữ liệu rời rạc, trong khi Naive Bayes nhanh hơn nhưng kém chính xác hơn do giả định độc lập có điều kiện không hoàn toàn phù hợp với dữ liệu thực tế.

Thảo luận kết quả

Nguyên nhân chính của hiệu quả cao của thuật toán cây quyết định là khả năng xử lý các thuộc tính rời rạc và phi tuyến tính, phù hợp với đặc điểm dữ liệu tín dụng cá nhân. Kết quả này tương đồng với các nghiên cứu trong ngành tài chính ngân hàng, cho thấy mô hình cây quyết định là công cụ hữu hiệu trong quản lý rủi ro tín dụng. Việc mô hình dự báo rủi ro giúp giảm thiểu sự phụ thuộc vào đánh giá chủ quan của cán bộ tín dụng, nâng cao độ tin cậy và tính khách quan trong quyết định cho vay. Dữ liệu có thể được trình bày qua biểu đồ so sánh tỷ lệ phân lớp đúng giữa các thuật toán và bảng phân bố nhóm nợ theo các thuộc tính chính, giúp trực quan hóa hiệu quả mô hình. Tuy nhiên, hạn chế của nghiên cứu là dữ liệu tập trung vào một ngân hàng và khách hàng cá nhân, chưa mở rộng sang các đối tượng doanh nghiệp hoặc các ngân hàng khác.

Đề xuất và khuyến nghị

1. Triển khai rộng rãi mô hình phân lớp Cây quyết định: Áp dụng mô hình vào quy trình thẩm định tín dụng tại các chi nhánh VietinBank nhằm nâng cao độ chính xác dự báo rủi ro, giảm thiểu nợ xấu trong vòng 12 tháng tới.

2. Phát triển hệ thống hỗ trợ quyết định tự động: Tích hợp mô hình khai phá dữ liệu vào hệ thống quản lý tín dụng hiện có để tự động phân loại khách hàng, giúp cán bộ tín dụng tiết kiệm thời gian và tăng tính khách quan trong đánh giá.

3. Đào tạo nhân sự về khai phá dữ liệu và phân tích rủi ro: Tổ chức các khóa đào tạo chuyên sâu cho cán bộ tín dụng và IT trong ngân hàng về ứng dụng khai phá dữ liệu, nâng cao năng lực vận hành và khai thác mô hình trong 6 tháng tới.

4. Mở rộng nghiên cứu và cập nhật dữ liệu liên tục: Thu thập thêm dữ liệu từ các phân khúc khách hàng khác và cập nhật mô hình định kỳ để đảm bảo tính chính xác và phù hợp với biến động thị trường, thực hiện hàng năm.

Đối tượng nên tham khảo luận văn

1. Cán bộ quản lý tín dụng ngân hàng: Nghiên cứu giúp nâng cao hiệu quả đánh giá rủi ro, giảm thiểu nợ xấu và cải thiện quy trình phê duyệt cho vay.

2. Chuyên gia phân tích dữ liệu và khoa học dữ liệu: Cung cấp ví dụ thực tiễn về ứng dụng thuật toán phân lớp trong lĩnh vực tài chính ngân hàng, hỗ trợ phát triển các mô hình dự báo.

3. Nhà nghiên cứu và sinh viên ngành công nghệ thông tin, tài chính: Tài liệu tham khảo về khai phá dữ liệu, thuật toán phân lớp và ứng dụng trong quản lý rủi ro tín dụng.

4. Các tổ chức tài chính và ngân hàng khác: Tham khảo mô hình và phương pháp để áp dụng tương tự trong quản lý rủi ro tín dụng, nâng cao năng lực cạnh tranh và quản trị rủi ro.

Câu hỏi thường gặp

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

2. Tại sao chọn thuật toán Cây quyết định và Naive Bayes cho bài toán này?
   Cây quyết định phù hợp với dữ liệu rời rạc và dễ giải thích, còn Naive Bayes nhanh và hiệu quả trên dữ liệu lớn. Cả hai đều có ưu điểm phù hợp với đặc điểm dữ liệu tín dụng cá nhân và giúp xây dựng mô hình phân lớp chính xác.

3. Mô hình phân lớp dự báo rủi ro tín dụng có thể áp dụng cho những loại khách hàng nào?
   Mô hình tập trung vào khách hàng cá nhân với các khoản vay đa dạng như bất động sản, mua ô tô, kinh doanh hộ cá thể và tiêu dùng cá nhân, giúp phân loại nợ tốt và nợ xấu hiệu quả.

4. Làm thế nào để đảm bảo dữ liệu đầu vào cho mô hình là chính xác và đầy đủ?
   Cần thực hiện các bước làm sạch dữ liệu như loại bỏ ngoại lệ, xử lý giá trị thiếu, gom nhóm dữ liệu và kiểm tra logic dữ liệu để đảm bảo chất lượng và tính đại diện của dữ liệu đầu vào.

5. Mô hình này có thể giúp ngân hàng giảm thiểu rủi ro như thế nào?
   Bằng cách dự báo chính xác khả năng rơi vào nhóm nợ xấu, ngân hàng có thể điều chỉnh chính sách cho vay, tăng cường giám sát và đưa ra quyết định thận trọng hơn, từ đó giảm thiểu tổn thất do nợ xấu.

Kết luận

• Ứng dụng khai phá dữ liệu giúp xây dựng mô hình phân lớp dự báo rủi ro tín dụng với độ chính xác trên 85% cho khách hàng cá nhân tại VietinBank.
• Thuật toán Cây quyết định (J48) vượt trội hơn Naive Bayes về độ chính xác và tính trực quan trong phân loại rủi ro.
• Mô hình hỗ trợ giảm thiểu sự phụ thuộc vào đánh giá chủ quan, nâng cao hiệu quả quản lý rủi ro tín dụng.
• Kết quả nghiên cứu phù hợp với thực tiễn hoạt động tín dụng và có thể triển khai tích hợp vào hệ thống ngân hàng.
• Đề xuất triển khai mô hình rộng rãi, đào tạo nhân sự và cập nhật dữ liệu liên tục để nâng cao hiệu quả quản lý rủi ro trong tương lai.

Hành động tiếp theo là phối hợp với các phòng ban liên quan để triển khai mô hình vào quy trình thẩm định tín dụng, đồng thời tổ chức đào tạo và đánh giá hiệu quả ứng dụng thực tế nhằm tối ưu hóa quản lý rủi ro tín dụng.