I. Giới thiệu
Khóa luận tốt nghiệp 'Thử nghiệm phân loại khách hàng bằng phương pháp học máy' được thực hiện nhằm tìm hiểu và áp dụng các mô hình học máy trong việc phân loại khách hàng tại các tổ chức tín dụng. Khách hàng là một yếu tố quan trọng trong hoạt động của các tổ chức tài chính, và việc phân loại chính xác giúp giảm thiểu rủi ro tín dụng. Mô hình Gradient Boosting được lựa chọn vì tính hiệu quả và độ chính xác cao trong việc dự đoán khả năng trả nợ của khách hàng. Việc áp dụng các phương pháp học máy không chỉ giúp tối ưu hóa quy trình ra quyết định mà còn nâng cao hiệu quả kinh doanh của ngân hàng.
1.1. Lý do chọn đề tài
Nhu cầu tín dụng ngày càng tăng cao trong nền kinh tế hiện đại, dẫn đến việc các tổ chức tín dụng phải đối mặt với nhiều rủi ro. Việc phân loại khách hàng dựa trên các yếu tố như lịch sử tín dụng, thu nhập và khả năng thanh toán là rất cần thiết. Phân loại khách hàng giúp các tổ chức tín dụng đưa ra quyết định cho vay chính xác hơn, từ đó giảm thiểu tỷ lệ nợ xấu. Mô hình học máy, đặc biệt là học máy trong phân loại tín dụng, đã chứng minh được tính hiệu quả trong nhiều nghiên cứu trước đây.
II. Cơ sở lý thuyết
Rủi ro tín dụng là một trong những vấn đề lớn mà các tổ chức tín dụng phải đối mặt. Phân tích dữ liệu và thuật toán học máy đóng vai trò quan trọng trong việc đánh giá rủi ro này. Các mô hình như hồi quy Logistic và Gradient Boosting được sử dụng để phân loại khách hàng dựa trên các biến định tính và định lượng. Việc xây dựng mô hình phân loại không chỉ dựa vào dữ liệu lịch sử mà còn cần phải xem xét các yếu tố bên ngoài như tình hình kinh tế và chính trị. Đường cong ROC là một công cụ hữu ích để đánh giá độ chính xác của mô hình phân loại.
2.1. Rủi ro tín dụng
Rủi ro tín dụng được định nghĩa là khả năng không thu hồi được khoản vay từ khách hàng. Điều này có thể xảy ra do nhiều nguyên nhân, bao gồm khả năng tài chính yếu kém của khách hàng hoặc các yếu tố bên ngoài như khủng hoảng kinh tế. Việc phân loại khách hàng giúp các tổ chức tín dụng nhận diện được những khách hàng có khả năng trả nợ thấp, từ đó đưa ra các biện pháp phòng ngừa hiệu quả.
III. Phương pháp nghiên cứu
Nghiên cứu sử dụng bộ dữ liệu từ Lending Club với hơn 50,000 khách hàng để xây dựng mô hình phân loại. Các biến đầu vào bao gồm thông tin về thu nhập, lịch sử tín dụng và tình trạng tài chính. Phân tích dữ liệu được thực hiện để làm sạch và trực quan hóa dữ liệu, giúp tăng cường độ chính xác của mô hình. Mô hình Gradient Boosting được áp dụng để phân loại khách hàng, với mục tiêu tối ưu hóa quy trình cho vay và giảm thiểu rủi ro tín dụng.
3.1. Xây dựng mô hình
Mô hình được xây dựng dựa trên các biến định tính và định lượng. Việc tính toán Information Value và Weight of Evidence giúp đánh giá mức độ ảnh hưởng của từng biến đến khả năng trả nợ của khách hàng. Sau khi xây dựng mô hình, quá trình tinh chỉnh được thực hiện để cải thiện độ chính xác và hiệu suất của mô hình. Kết quả cho thấy mô hình Gradient Boosting có khả năng phân loại khách hàng tốt hơn so với các phương pháp truyền thống.
IV. Kết luận
Khóa luận đã chứng minh rằng việc áp dụng học máy trong phân loại khách hàng tại các tổ chức tín dụng là một phương pháp hiệu quả. Mô hình Gradient Boosting không chỉ giúp giảm thiểu rủi ro tín dụng mà còn tối ưu hóa quy trình cho vay. Kết quả nghiên cứu có thể được áp dụng rộng rãi trong ngành tài chính, giúp các tổ chức tín dụng nâng cao hiệu quả hoạt động và giảm thiểu tổn thất. Việc tiếp tục nghiên cứu và phát triển các mô hình học máy sẽ là xu hướng tất yếu trong tương lai.
4.1. Đề xuất
Cần tiếp tục nghiên cứu và cải tiến các mô hình học máy để nâng cao độ chính xác trong phân loại khách hàng. Việc kết hợp các yếu tố bên ngoài như tình hình kinh tế và chính trị vào mô hình sẽ giúp cải thiện khả năng dự đoán. Ngoài ra, các tổ chức tín dụng cũng nên đầu tư vào công nghệ và đào tạo nhân viên để nâng cao khả năng áp dụng các mô hình học máy trong thực tiễn.
