Luận văn thạc sĩ: Ứng dụng Business Intelligence trong thẩm định tài sản bảo đảm ngân hàng

Luận văn thạc sĩ VNU UET nghiên cứu ứng dụng Business Intelligence trong thẩm định tài sản bảo đảm của ngân hàng, mang lại giải pháp hiệu quả.

• Tác giả: Cao Thị Vân Anh
• Người hướng dẫn: PGS. Trương Ninh Thuận
• Trường học: Trường Đại học Công nghệ - Đại học Quốc gia Hà Nội
• Chuyên ngành: Công nghệ thông tin
• Đề tài: Ứng dụng BI (Business Intelligence) trong bài toán thẩm định tài sản bảo đảm của ngân hàng
• Loại tài liệu: Luận văn thạc sĩ
• Năm xuất bản: 2017
• Địa điểm: Hà Nội

Mục lục chi tiết

• LỜI CAM ĐOAN
• LỜI CẢM ƠN
• 1. CHƯƠNG 1: CƠ SỞ LÝ THUYẾT
• 1.1. Giới thiệu về Trí tuệ nghiệp vụ (Business Intelligence)
• 1.2. Kiến trúc và thành phần của BI
• 1.3. Giới thiệu về Data Warehouse
• 1.4. Kiến trúc của Data Warehouse
• 1.5. Xây dựng Data warehouse
• 1.6. Giới thiệu về Khai phá dữ liệu (Data mining)
• 1.7. Quy trình khai phá dữ liệu
• 1.8. Các phương pháp khai phá dữ liệu
• 2. CHƯƠNG 2: BÀI TOÁN ỨNG DỤNG BI TRONG HỖ TRỢ THẨM ĐỊNH TÀI SẢN BẢO ĐẢM CỦA NGÂN HÀNG
• 2.1. Ứng dụng của BI trong lĩnh vực ngân hàng
• 2.2. Công nghệ BI trong các hoạt động ngân hàng
• 2.3. Một số ứng dụng BI trong lĩnh vực ngân hàng
• 2.4. Bài toán thẩm định tài sản bảo đảm trong hệ thống ngân hàng
• 2.5. Giới thiệu về thẩm định tài sản bảo đảm
• 2.6. Quy trình thẩm định giá tài sản bảo đảm
• 2.7. Phương pháp so sánh trực tiếp trong bước định giá giá trị của tài sản
• 3. CHƯƠNG 3: PHÂN TÍCH VÀ THIẾT KẾ HỆ THỐNG BI HỖ TRỢ THẨM ĐỊNH TÀI SẢN BẢO ĐẢM TRONG NGÂN HÀNG
• 3.1. Phát biểu bài toán
• 3.2. Áp dụng thuật toán K-Nearest Neighbors (KNN) và thuật toán hồi quy tuyến tính đa biến trong quyết định giá
• 3.3. Sử dụng thuật toán K-Nearest Neighbors (KNN) để dự đoán giá trị tài sản thẩm định
• 3.4. Dự đoán giá trị tài sản qua phương pháp hồi quy tuyến tính đa biến
• 3.5. Kết hợp thuật toán KNN và hồi quy tuyến tính đa biến
• 3.6. Thiết kế ứng dụng
• 3.7. Module Thẩm định tài sản
• 3.8. Xây dựng và triển khai
• 3.9. Xây dựng Database
• 3.10. Xây dựng mô hình ứng dụng
• 4. CHƯƠNG 4: CÀI ĐẶT VÀ KẾT QUẢ
• 4.1. Chức năng quản lý thông tin hồ sơ thẩm định
• 4.2. Chức năng Cập nhật thông tin chung của hồ sơ
• 4.3. Cập nhật thông tin pháp lý của hồ sơ
• 4.4. Cập nhật thông tin tài sản bảo đảm
• 4.5. Cập nhật thông tin kết luận của báo cáo thẩm định
• 4.6. Thuyết minh giá
• 4.7. So sánh kết quả thực nghiệm trên Web thẩm định và phần mềm Weka
• KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN
• Hướng phát triển
• TÀI LIỆU THAM KHẢO

Tóm tắt

I. Tổng quan về Luận văn thạc sĩ VNU UET ứng dụng BI trong thẩm định tài sản

Luận văn thạc sĩ VNU UET nghiên cứu ứng dụng Business Intelligence (BI) trong bài toán thẩm định tài sản bảo đảm của ngân hàng. Mục tiêu chính của nghiên cứu là phát triển một hệ thống hỗ trợ ra quyết định trong việc định giá tài sản bảo đảm, từ đó nâng cao hiệu quả công việc của các chuyên viên thẩm định. Luận văn sẽ trình bày các khái niệm cơ bản về BI, quy trình thẩm định tài sản và các phương pháp định giá tài sản bảo đảm.

1.1. Khái niệm về Business Intelligence trong ngân hàng

Business Intelligence là một công nghệ quan trọng giúp ngân hàng thu thập, phân tích và trình bày dữ liệu để hỗ trợ ra quyết định. Hệ thống BI cho phép ngân hàng tối ưu hóa quy trình thẩm định tài sản bảo đảm, từ đó giảm thiểu rủi ro và nâng cao hiệu quả kinh doanh.

1.2. Tầm quan trọng của thẩm định tài sản bảo đảm

Thẩm định tài sản bảo đảm là một bước quan trọng trong quy trình cho vay của ngân hàng. Việc định giá chính xác tài sản bảo đảm giúp ngân hàng đảm bảo an toàn vốn và giảm thiểu rủi ro tín dụng. Luận văn sẽ phân tích các yếu tố ảnh hưởng đến giá trị tài sản và quy trình thẩm định.

II. Vấn đề và thách thức trong thẩm định tài sản bảo đảm

Trong quá trình thẩm định tài sản bảo đảm, các chuyên viên thường gặp phải nhiều thách thức như thiếu dữ liệu chính xác, quy trình phức tạp và thời gian thẩm định kéo dài. Những vấn đề này có thể dẫn đến sai sót trong việc định giá tài sản, ảnh hưởng đến quyết định cho vay của ngân hàng.

2.1. Thiếu dữ liệu và thông tin không đầy đủ

Một trong những thách thức lớn nhất trong thẩm định tài sản là việc thiếu dữ liệu chính xác và đầy đủ. Điều này có thể dẫn đến việc định giá không chính xác và ảnh hưởng đến quyết định cho vay của ngân hàng.

2.2. Quy trình thẩm định phức tạp

Quy trình thẩm định tài sản bảo đảm thường bao gồm nhiều bước và yêu cầu sự phối hợp giữa các phòng ban khác nhau. Sự phức tạp này có thể làm tăng thời gian thẩm định và giảm hiệu quả công việc.

III. Phương pháp ứng dụng BI trong thẩm định tài sản bảo đảm

Luận văn sẽ trình bày các phương pháp ứng dụng BI để hỗ trợ thẩm định tài sản bảo đảm. Các phương pháp này bao gồm việc sử dụng Data Warehouse, Data Mining và các thuật toán phân tích dữ liệu để đưa ra quyết định chính xác hơn trong việc định giá tài sản.

3.1. Xây dựng Data Warehouse cho thẩm định tài sản

Data Warehouse là một phần quan trọng trong hệ thống BI, giúp lưu trữ và quản lý dữ liệu thẩm định. Việc xây dựng Data Warehouse sẽ giúp ngân hàng dễ dàng truy cập và phân tích dữ liệu lịch sử để đưa ra quyết định chính xác hơn.

3.2. Ứng dụng Data Mining trong phân tích dữ liệu

Data Mining cho phép ngân hàng khai thác thông tin từ dữ liệu thẩm định để tìm ra các mẫu và xu hướng. Việc áp dụng các thuật toán khai thác dữ liệu sẽ giúp nâng cao độ chính xác trong việc định giá tài sản bảo đảm.

IV. Kết quả nghiên cứu và ứng dụng thực tiễn

Luận văn sẽ trình bày kết quả nghiên cứu từ việc ứng dụng BI trong thẩm định tài sản bảo đảm. Các kết quả này sẽ cho thấy sự cải thiện trong quy trình thẩm định, từ đó nâng cao hiệu quả công việc của các chuyên viên thẩm định.

4.1. Cải thiện quy trình thẩm định

Việc ứng dụng BI đã giúp cải thiện quy trình thẩm định tài sản bảo đảm, giảm thiểu thời gian và tăng độ chính xác trong việc định giá tài sản. Các chuyên viên thẩm định có thể dễ dàng truy cập dữ liệu và đưa ra quyết định nhanh chóng hơn.

4.2. Đánh giá hiệu quả ứng dụng BI

Kết quả nghiên cứu cho thấy việc ứng dụng BI trong thẩm định tài sản bảo đảm đã mang lại nhiều lợi ích cho ngân hàng, bao gồm giảm thiểu rủi ro và nâng cao hiệu quả kinh doanh. Các chuyên viên thẩm định có thể đưa ra quyết định chính xác hơn dựa trên dữ liệu phân tích.

V. Kết luận và hướng phát triển trong tương lai

Luận văn kết luận rằng việc ứng dụng BI trong thẩm định tài sản bảo đảm là một giải pháp hiệu quả giúp ngân hàng nâng cao hiệu quả công việc và giảm thiểu rủi ro. Hướng phát triển trong tương lai sẽ tập trung vào việc cải tiến công nghệ và mở rộng ứng dụng BI trong các lĩnh vực khác của ngân hàng.

5.1. Tương lai của ứng dụng BI trong ngân hàng

Trong tương lai, việc ứng dụng BI sẽ tiếp tục được mở rộng trong các lĩnh vực khác của ngân hàng, từ quản lý rủi ro đến phân tích khách hàng. Điều này sẽ giúp ngân hàng tối ưu hóa quy trình và nâng cao hiệu quả kinh doanh.

5.2. Đề xuất cải tiến công nghệ

Luận văn đề xuất một số cải tiến công nghệ trong việc ứng dụng BI, bao gồm việc sử dụng các công nghệ mới như trí tuệ nhân tạo và học máy để nâng cao độ chính xác trong thẩm định tài sản bảo đảm.

Trích đoạn nội dung tài liệu

ĐẠI HỌC QUỐC GIA HÀ NỘI TRƢỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ CAO THỊ VÂN ANH ỨNG DỤNG BI (BUSINESS INTELLIGENCE) TRONG BÀI TOÁN THẨM ĐỊNH TÀI SẢN BẢO ĐẢM CỦA NGÂN HÀNG LUẬN VĂN THẠC SĨ CÔNG NGHỆ THÔNG TIN Hà Nội – 2017 LUAN VAN CHAT LUONG download : add [e-mail] ĐẠI HỌC QUỐC GIA HÀ NỘI TRƢỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ CAO THỊ VÂN ANH ỨNG DỤNG BI (BUSINESS INTELLIGENCE) TRONG BÀI TOÁN THẨM ĐỊNH TÀI SẢN BẢO ĐẢM CỦA NGÂN HÀNG Chuyên ngành: Kỹ thuật phần mềm Mã số: 60480103 LUẬN VĂN THẠC SĨ CÔNG NGHỆ THÔNG TIN NGƢỜI HƢỚNG DẪN KHOA HỌC: PGS. TRƢƠNG NINH THUẬN Hà Nội – 2017 LUAN VAN CHAT LUONG download : add [e-mail] LỜI CAM ĐOAN Tôi xin cam đoan nội dung của luận văn “Ứng dụng BI (Business Intelligence) trong bài toán thẩm định tài sản bảo đảm của ngân hàng” là sản phẩm do tôi thực hiện dƣới sự hƣớng dẫn của PGS.Trƣơng Ninh Thuận. Toàn bộ những điều đƣợc trình bày trong khóa luận hoặc là của cá nhân, hoặc đƣợc tham khảo và tổng hợp từ các nguồn tài liệu khác nhau. Tất cả tài liệu tham khảo, tổng hợp đều đƣợc trích dẫn với nguồn gốc rõ ràng. Toàn bộ chƣơng trình, mã nguồn là do tôi thiết kế và xây dựng, không sao chép của bất kỳ ai và chƣa đƣợc công bố trên bất kỳ phƣơng tiện nào. Tôi xin chịu hoàn toàn trách nhiệm về lời cam đoan của mình. Nếu có điều gì sai trái, tôi xin chịu mọi hình thức kỷ luật theo qui định. Hà Nội, Ngày tháng năm 2017 Ngƣời cam đoan Cao Thị Vân Anh LUAN VAN CHAT LUONG download : add [e-mail] LỜI CẢM ƠN Tôi xin bày tỏ lòng biết ơn sâu sắc đến thầy hƣớng dẫn của tôi, PGS. Trƣơng Ninh Thuận. Thầy đã giúp tôi có những cơ hội để có thể theo đuổi nghiên cứu lĩnh vực mình yêu thích. Trong suốt quá trình thực hiện luận văn, thầy đã tận tình hƣớng dẫn cho tôi, góp ý cho tôi về định hƣớng, đồng thời đƣa ra những lời khuyên bổ ích để tôi có thể hoàn thành luận văn của mình. Tiếp đến, xin đƣợc cảm ơn các thầy cô giáo đã giảng dạy trong quá trình học tập, thực hành, làm bài tập, đọc và nhận xét luận văn của em, giúp em hiểu thấu đáo hơn lĩnh vực mà em nghiên cứu và những hạn chế cần khắc phục trong việc học tập, nghiên cứu và thực hiện bản luận văn này. Xin cảm ơn các bạn bè, đồng nghiệp và nhất là các thành viên trong gia đình đã tạo mọi điều kiện tốt nhất, động viên, cổ vũ trong suốt quá trình học tập và làm luận văn tốt nghiệp. Hà Nội, Ngày tháng năm 2017 Cao Thị Vân Anh LUAN VAN CHAT LUONG download : add [e-mail] MỤC LỤC LỜI CAM ĐOAN LỜI CẢM ƠN DANH MỤC KÍ HIỆU VÀ CHỮ VIẾT TẮT . i DANH MỤC HÌNH VẼ . iii DANH MỤC BẢNG . iii MỞ ĐẦU . 1 Lý do chọn đề tài . 1 Mục tiêu của đề tài . 1 Đóng góp của luận văn . 2 Cấu trúc của luận văn . 3 CHƢƠNG 1: CƠ SỞ LÝ THUYẾT . Giới thiệu về Trí tuệ nghiệp vụ (Business Intelligence) . Kiến trúc và thành phần của BI .Giới thiệu về Data Warehouse .Kiến trúc của Data Warehouse .Xây dựng Data warehouse . Giới thiệu về Khai phá dữ liệu (Data mining) .Quy trình khai phá dữ liệu . Các phƣơng pháp khai phá dữ liệu . 15 CHƢƠNG 2: BÀI TOÁN ỨNG DỤNG BI TRONG HỖ TRỢ THẨM ĐỊNH TÀI SẢN BẢO ĐẢM CỦA NGÂN HÀNG . Ứng dụng của BI trong lĩnh vực ngân hàng . Công nghệ BI trong các hoạt động ngân hàng . Một số ứng dụng BI trong lĩnh vực ngân hàng . Bài toán thẩm định tài sản bảo đảm trong hệ thống ngân hàng . Giới thiệu về thẩm định tài sản bảo đảm . Quy trình thẩm định giá tài sản bảo đảm . 23 LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail. Phƣơng pháp so sánh trực tiếp trong bƣớc định giá giá trị của tài sản . 25 CHƢƠNG 3: PHÂN TÍCH VÀ THIẾT KẾ HỆ THỐNG BI HỖ TRỢ THẨM ĐỊNH TÀI SẢN BẢO ĐẢM TRONG NGÂN HÀNG .Phát biểu bài toán . Áp dụng thuật toán K-Nearest Neighbors (KNN) và thuật toán hồi quy tuyến tính đa biến trong quyết định giá . Sử dụng thuật toán K-Nearest Neighbors (KNN) để dự đoán giá trị tài sản thẩm định 33 3. Dự đoán giá trị tài sản qua phƣơng pháp hồi quy tuyến tính đa biến . Kết hợp thuật toán KNN và hồi quy tuyến tính đa biến . Thiết kế ứng dụng . Module Thẩm định tài sản . Xây dựng và triển khai . Xây dựng Database . Xây dựng mô hình ứng dụng . 60 CHƢƠNG 4: CÀI ĐẶT VÀ KẾT QUẢ . Chức năng quản lý thông tin hồ sơ thẩm định . Chức năng Cập nhật thông tin chung của hồ sơ . Cập nhật thông tin pháp lý của hồ sơ. Cập nhật thông tin tài sản bảo đảm . Cập nhật thông tin kết luận của báo cáo thẩm định . Thuyết minh giá . So sánh kết quả thực nghiệm trên Web thẩm định và phần mềm Weka . 70 KẾT LUẬN VÀ HƢỚNG PHÁT TRIỂN. 72 Hƣớng phát triển . 73 TÀI LIỆU THAM KHẢO . 75 LUAN VAN CHAT LUONG download : add [e-mail] i DANH MỤC KÍ HIỆU VÀ CHỮ VIẾT TẮT BI Business Intelligence BĐS Bất động sản CHCC Căn hộ chung cƣ CSDL Cơ sở dữ liệu CVQHKH Chuyên viên quan hệ khách hàng CVTĐ Chuyên viên thẩm định DW Data Warehouse ĐS Động sản ĐVKD Đơn vị kinh doanh ETL Extract - Transform - Load ESS Explained sum of squares OLAP Online Analytical Processing OLTP Online Transaction Processing HS Hồ sơ RSS Residual sum of squares SĐT Số điện thoại SQL Structured Query Language KD Kinh doanh KS Khảo sát KNN KNearest Neighbor TĐ Thẩm định LUAN VAN CHAT LUONG download : add [e-mail] ii TS Tài sản TSBĐ Tài sản bảo đảm TSS Total Sum of Squares TSSS Tài sản so sánh TSTĐ Tài sản thẩm định TGĐ Tổng giám đốc UBND Ủy ban nhân dân LUAN VAN CHAT LUONG download : add [e-mail] iii DANH MỤC HÌNH VẼ Hình 1- 1: Các thành phần chính trong một hệ thống BI [13]. 5 Hình 1- 2: Chu kỳ của phân tích BI [13] . 6 Hình 1- 3: Các pha phát triển một hệ thống BI [13]. 8 Hình 1- 4: Kiến trúc và các tính năng của một kho dữ liệu [13] . 10 Hình 1- 5: Quy trình khai phá dữ liệu[13] . 14 Hình 2- 1: Quy trình thẩm định tài sản bào đảm trong ngân hàng [6] . 23 Hình 3- 1: Dữ liệu thẩm định thông tin BĐS . 29 Hình 3- 2: Dữ liệu thẩm định BĐS qua tiền xử lý. 30 Hình 3- 3: Kết quả trích chọn thuộc tính sử dụng weka . 31 Hình 3- 4:Kết quả phân tích hồi quy tuyến tính ví dụ thẩm định đất . 36 Hình 3- 5: Mô hình thiết kế ứng dụng thẩm định tài sản bảo đảm . 39 Hình 3- 6: Biểu đồ Use Case module Thẩm định tài sản . 41 Hình 3- 7:Lƣợc đồ dữ liệu thông tin hồ sơ thẩm định . 56 Hình 3- 8: Lƣợc đồ dữ liệu thông tin tài sản BĐS- Đất . 58 Hình 3- 9: Lƣợc đồ dữ liệu thông tin báo cáo thẩm định tài sản bảo đảm . 59 Hình 3- 10:Mô hình ứng dụng . 60 Hình 4- 1: Chức năng Quản lý hồ sơ . 64 Hình 4- 2: Cập nhật thông tin chung của hồ sơ. 64 Hình 4- 3: Cập nhật thông tin pháp lý của tài sản trong hồ sơ thẩm định . 65 Hình 4- 4: Cập nhật thông tin tài sản bảo đảm - Bất động sản . 66 Hình 4- 5: Kết luận của báo cáo thẩm định tài sản. 67 Hình 4- 6: Thuyết minh giá . 69 DANH MỤC BẢNG Bảng 3- 1: Ví dụ số liệu mua bán tài sản đất . 32 Bảng 3- 2: Tính toán và sắp xếp giá trị của tài sản theo khoảng cách tăng dần . 34 Bảng 3- 3: Giá trị các tài sản so sánh. 37 Bảng 3- 4: So sánh hai phƣơng pháp KNN và hồi quy tuyến tính đa biến . 37 Bảng 4- 1: Kết quả thử nghiệm hai phƣơng pháp . 70 LUAN VAN CHAT LUONG download : add [e-mail] 1 MỞ ĐẦU Lý do chọn đề tài Ngân hàng là tổ chức hoạt động mang tính chất lợi nhuận. Mọi hoạt động của ngân hàng đều hƣớng tới hiệu quả kinh tế, tìm cách phân tán và giảm thiểu rủi ro. Trong hoạt động cho vay hoặc cấp tín dụng ngân hàng đã có những biện pháp nhằm đảm bảo cho nguồn vốn của ngân hàng sinh lợi nhuận và an toàn. Tài sản đảm bảo là một trong những biện pháp đó. Tài sản bảo đảm của khách hàng có thể là: nhà đất, sạp chợ, phƣơng tiện, công cụ, hàng hóa. Mức tiền khách hàng mong muốn vay hoặc quyết định cấp tín dụng có đƣợc chấp nhận hay không thông qua khâu định giá tài sản bảo đảm mà khách hàng đang có và muốn thếchấp. Quá trình thẩm định giá phải trải qua rất nhiều bƣớc và hồ sơ thẩm định sẽ đƣợc luân chuyển qua nhiều phòng ban, vị trí. Trong các bƣớc thẩm định, việc báo cáo thẩm định giá là một khâu phức tạp và cần phải đƣợc tính toán cẩn thận. Cán bộ thẩm định phải nêu đƣợc giá trị thị trƣờng hay phi thị trƣờng của tài sản thẩm định. Sau đó tại phần lập luận để ra mức giá cuối cùng, cán bộ thẩm định phải tính toán tỷ lệ điều chỉnh phù hợp với mục đích thẩm định. Sẽ đơn giản hơn nếu có một công cụ hỗ trợ cán bộ đƣa ra đƣợc mức giá có thể cho vay dựa trên các hồ sơ thẩm định trong lịch sử hay từ các nguồn dữ liệu đƣợc cập nhật thƣờng xuyên trên thị trƣờng. Xuất phát từ tình hình thực tế đó, luận văn nghiên cứu giải pháp công nghệ Trí tuệ nghiệp vụ (Business Intelligence - BI) để giải quyết bài toán hỗ trợ ra quyết định giá tài sản bảo đảm của ngân hàng. Mục tiêu của đề tài Trong khuôn khổ luận văn này, tôi nghiên cứu kiến thức về Data Warehouse, Data Mining, Trí tuệ nghiệp vụ để thiết kế và xây dựng một hệ thống thẩm định giá tài sản bảo đảm (TSBĐ). Trong đó luận văn sẽ tập trung vào các phƣơng pháp hồi quy trong BI để giải quyết bài toán thuyết minh giá cho TSBĐ. Hỗ trợ nhân viên thẩm định khai thác dữ liệu lịch sử về thẩm định đã thành công đƣợc lƣu trữ trong hệ thống ngân hàng trƣớc đó, để tìm ra đƣợc các tài sản so sánh (TSSS) có các yếu tố tƣơng đồng nhất với TSTĐ bằng phƣơng pháp K láng giềng gần nhất.