Bối cảnh và vấn đề nghiên cứu
Trong hệ thống tài chính, hoạt động ngân hàng giữ vai trò huyết mạch luân chuyển vốn trong nền kinh tế nhưng luôn tiềm ẩn rủi ro, đặc biệt là rủi ro tín dụng – lĩnh vực mang lại nguồn thu nhập chủ yếu cho các ngân hàng thương mại. Sự bất ổn của một định chế tín dụng có thể tạo ra hiệu ứng dây chuyền tiêu cực; điển hình là cuộc khủng hoảng tài chính toàn cầu năm 2008 bắt nguồn từ công tác quản trị rủi ro yếu kém đối với các khoản vay dưới chuẩn tại Mỹ. Đối với mảng ngân hàng bán lẻ, sản phẩm cho vay tín chấp tiêu dùng (cho vay không có tài sản bảo đảm) mang mức độ rủi ro cao, đòi hỏi tổ chức tín dụng phải có công cụ phân loại, đánh giá điều kiện khách hàng chính xác nhằm phát hiện và ngăn ngừa nguy cơ mất vốn.
Xuất phát từ yêu cầu thực tiễn đó, khóa luận tốt nghiệp của tác giả Nguyễn Thị Thùy Trang (ngành Hệ thống thông tin quản lý, Học viện Ngân hàng, 2015) tập trung vào việc nghiên cứu và ứng dụng kỹ thuật cây quyết định để hỗ trợ công tác phân loại, xếp hạng khách hàng vay tín chấp tại Ngân hàng TMCP Kỹ thương Việt Nam (Techcombank).
Mục tiêu và nhiệm vụ nghiên cứu của đề tài bao gồm:
- Làm rõ cơ sở lý thuyết về rủi ro tín dụng và nghiệp vụ xếp hạng tín dụng trong hoạt động của ngân hàng thương mại.
- Nghiên cứu thuật toán cây quyết định (trọng tâm là thuật toán ID3) trong khai phá dữ liệu.
- Ứng dụng thuật toán cây quyết định trên phần mềm WEKA để xây dựng mô hình xếp hạng khách hàng cá nhân vay tín chấp tiêu dùng từ tập dữ liệu thực tế tại Techcombank.
Đối tượng và phạm vi nghiên cứu:
- Đối tượng nghiên cứu: Rủi ro tín dụng và công tác quản lý rủi ro tín dụng trong ngân hàng thương mại.
- Phạm vi nghiên cứu: Đề tài giới hạn trong phạm vi nghiên cứu rủi ro tín dụng cá nhân đối với sản phẩm vay tín chấp tiêu dùng tại Techcombank; áp dụng thuật toán khai phá dữ liệu ID3 để phân loại khách hàng dựa trên dữ liệu lưu trữ của ngân hàng. Dữ liệu và thực nghiệm được tiến hành trong năm 2015.
Cơ sở lý thuyết và phương pháp
Khóa luận kết hợp giữa khung lý thuyết nghiệp vụ ngân hàng và kỹ thuật khai phá dữ liệu (Data Mining):
-
Khung lý thuyết nghiệp vụ tín dụng và xếp hạng tín dụng:
- Quy trình tín dụng căn bản gồm 6 bước: Lập hồ sơ $\rightarrow$ Phân tích tín dụng $\rightarrow$ Quyết định và ký hợp đồng tín dụng $\rightarrow$ Giải ngân $\rightarrow$ Giám sát tín dụng $\rightarrow$ Thanh lý hợp đồng tín dụng.
- Xếp hạng tín dụng (XHTD): Đánh giá mức độ rủi ro, khả năng trả nợ và ý thức của người vay; gồm 3 bước: Thu thập thông tin $\rightarrow$ Phân tích mô hình để kết luận mức xếp hạng $\rightarrow$ Theo dõi và điều chỉnh.
- Hệ thống xếp hạng tín dụng cá nhân vay tín chấp tiêu dùng của Techcombank gồm 4 nhóm chỉ tiêu: Nhóm tình hình tài chính/thu nhập; Nhóm ảnh hưởng đến khả năng thu hồi nợ; Nhóm tác động chi tiêu; Nhóm thông tin bổ sung.
-
Cơ sở lý thuyết khai phá dữ liệu và cây quyết định:
- Quy trình khám phá tri thức từ dữ liệu (KDD) gồm 6 giai đoạn: Gom dữ liệu (Gathering) $\rightarrow$ Trích lọc dữ liệu (Selection) $\rightarrow$ Làm sạch, tiền xử lý và chuẩn bị dữ liệu (Cleansing, Pre-processing, Preparation) $\rightarrow$ Chuyển đổi dữ liệu (Transformation) $\rightarrow$ Phát hiện và trích mẫu dữ liệu (Pattern Extraction and Discovery) $\rightarrow$ Đánh giá kết quả mẫu (Evaluation of Result).
- Cây quyết định (Decision Tree): Cấu trúc phân cấp gồm nút gốc (root node), các nút nội bộ (internal nodes), các nhánh (branches) và nút lá (leaf nodes).
- Thuật toán ID3 (Iterative Dichotomiser 3 của J.R. Quinlan): Sử dụng thước đo Entropy và Lượng thông tin thu thêm (Information Gain - $IG$) dựa trên lý thuyết thông tin của Claude Shannon để chọn thuộc tính phân nhánh tối ưu theo phương pháp tìm kiếm tham lam (greedy search) từ trên xuống dưới.
- Thuật toán C4.5: Cải tiến từ ID3 để xử lý thuộc tính liên tục, dữ liệu thiếu/nhiễu và sinh luật If-Then rút gọn.
-
Phương pháp nghiên cứu thực tế:
- Phương pháp phân tích - tổng hợp tài liệu chuyên ngành về quản trị rủi ro tín dụng và thuật toán học máy.
- Phương pháp thực nghiệm mô hình hóa: Thu thập dữ liệu thực tế, thực hiện tiền xử lý dữ liệu (chọn thuộc tính, lọc mẫu, rời rạc hóa dữ liệu - Discretization) và chạy mô hình phân lớp trên công cụ WEKA (Waikato Environment for Knowledge Analysis).
-
Nguồn dữ liệu:
- Tập dữ liệu gồm 672 bản ghi (hồ sơ khách hàng cá nhân xin cấp tín chấp tiêu dùng tại Techcombank), ban đầu lưu trữ dưới định dạng Excel và chuyển đổi sang tệp định dạng
.csv và .arff phục vụ thử nghiệm.
Nội dung chính theo từng chương
Chương I: Giới thiệu về khai phá dữ liệu
Chương I trình bày tổng quan về kỹ thuật khai phá dữ liệu, nghiệp vụ tín dụng ngân hàng và hệ thống xếp hạng tín dụng đang vận hành tại Techcombank.
- Khái quát khai phá dữ liệu: Định nghĩa khái niệm khai phá dữ liệu (KPDL) – quá trình "đãi cát tìm vàng" nhằm phát hiện các mẫu tri thức ẩn trong cơ sở dữ liệu lớn. Phân loại kỹ thuật KPDL thành hai nhóm: KPDL mô tả (phân nhóm, tổng hợp hóa, phát hiện độ lệch, luật kết hợp) và KPDL dự đoán (phân lớp, hồi quy).
- Quy trình phân lớp dữ liệu: Trình bày 2 bước cốt lõi gồm xây dựng mô hình từ tập mẫu huấn luyện và ước lượng độ chính xác của mô hình trên tập kiểm tra trước khi dự đoán nhãn lớp cho dữ liệu mới. Giới thiệu các phương pháp phân lớp phổ biến: Cây quyết định, K-láng giềng gần nhất (k-NN), Mạng Nơ-ron, Giải thuật di truyền, Mạng Bayesian, Tập thô và Tập mờ.
- Nghiệp vụ tín dụng tại Techcombank: Giới thiệu tổng quan Techcombank (thành lập năm 1993 với số vốn ban đầu 20 tỷ đồng). Phân tích hệ thống chấm điểm tín dụng cá nhân vay tín chấp gồm 20 tiêu chí đánh giá thuộc 4 nhóm chỉ tiêu chính.
Bảng 1: Thang điểm xếp hạng tín dụng khách hàng cá nhân tại Techcombank
| STT |
Điểm số đạt được |
Loại xếp hạng |
Năng lực tín dụng |
| 1 |
$\ge 290$ |
AAA |
Năng lực trả nợ rất tốt, rủi ro mất vốn thấp |
| 2 |
Từ 260 đến 290 |
AA |
Năng lực trả nợ tốt |
| 3 |
Từ 230 đến 260 |
A |
Năng lực tín dụng khá |
| 4 |
Từ 205 đến 230 |
BBB |
Năng lực tín dụng trung bình khá |
| 5 |
Từ 175 đến 205 |
BB |
Năng lực tín dụng trung bình, khả năng trả nợ bị ảnh hưởng bởi yếu tố bên ngoài |
| 6 |
Từ 145 đến 175 |
B |
Năng lực tín dụng trung bình |
| 7 |
Từ 120 đến 145 |
CCC |
Năng lực tín dụng yếu, khả năng mất vốn cao |
| 8 |
Từ 90 đến 120 |
CC |
Năng lực tín dụng kém, khả năng mất vốn rất cao |
| 9 |
$< 90$ |
C |
Năng lực tín dụng kém, cần đặc biệt chú ý |
Bảng 2: Mức phán quyết cho vay và hạn mức tín dụng theo từng loại xếp hạng
| STT |
Loại XHTD |
Hạn mức ứng trước tài khoản (tháng lương) |
Hạn mức các sản phẩm cho vay tín chấp tiêu dùng khác (tháng lương) |
| 1 |
AAA |
5 |
12 |
| 2 |
AA |
4 |
10 |
| 3 |
A |
3 |
9 |
| 4 |
BBB |
2 |
6 |
| 5 |
BB |
0 |
0 |
| 6 |
B |
0 |
0 |
| 7 |
CCC |
0 |
0 |
| 8 |
CC |
0 |
0 |
| 9 |
C |
0 |
0 |
Chương II: Tổng quan về cây quyết định
Chương II tập trung làm rõ cấu trúc, nguyên lý hoạt động, quy trình xây dựng cây quyết định và giải thuật ID3 toán học.
- Đặc điểm mô hình: Cây quyết định là mô hình hộp trắng (white-box), cho phép giải thích các điều kiện phân lớp bằng logic Boolean, tiền xử lý đơn giản, có khả năng xử lý cả dữ liệu số và dữ liệu định danh (nominal).
- Quy trình xây dựng cây: Bao gồm xử lý dữ liệu (lọc thuộc tính, lọc mẫu, chuyển đổi, rời rạc hóa), tạo cây đệ quy, áp dụng tiêu chuẩn tách (Splitting criterion), tiêu chuẩn dừng (Stopping criteria) và kỹ thuật tỉa cây (Pruning - sử dụng nguyên lý độ dài mô tả ngắn nhất MDL hoặc ngưỡng $IG$).
- Toán học thuật toán ID3:
- Bảng quyết định $DT = (U, C \cup {d})$, với $U$ là tập mẫu, $C$ là tập thuộc tính điều kiện, $d$ là thuộc tính quyết định có $k$ nhãn lớp.
- Entropy của tập mẫu $U$:
$$Entropy(U) = -\sum_{i=1}^{k} p_i \log_2(p_i)$$
(trong đó $p_i$ là tỷ lệ đối tượng mang nhãn lớp $i$).
- Lượng thông tin thu thêm (Information Gain - $IG$) khi phân hoạch theo thuộc tính $c$:
$$IG(U, c) = Entropy(U) - \sum_{v \in V_c} \frac{|U_v|}{|U|} Entropy(U_v)$$
(trong đó $V_c$ là tập giá trị của thuộc tính $c$, $U_v$ là tập mẫu có thuộc tính $c = v$). Thuộc tính có $IG$ cực đại sẽ được chọn làm nút phân tách.
- Ví dụ minh họa thuật toán ID3: Tác giả đưa ra tập dữ liệu thực nghiệm mẫu gồm 12 bản ghi với các thuộc tính: Tuổi, Học vấn, Tình trạng cư trú, Cơ cấu gia đình; biến quyết định nhận giá trị Có/Không (7 "Có", 5 "Không").
- Tính $Entropy(U) = -\frac{7}{12}\log_2(\frac{7}{12}) - \frac{5}{12}\log_2(\frac{5}{12}) = 0.9799$.
- Tính $IG(U, Tuổi) = 0.1162$; $IG(U, Học\ vấn) = 0.0753$; $IG(U, Tình\ trạng\ cư\ trú) = 0.0208$.
- Thực hiện phân nhánh đệ quy tại nút con $U_1$ (nhánh Thuê gồm 4 mẫu): $Entropy(U_1) = 1.0$, $IG(U_1, Tuổi) = 0.5$, $IG(U_1, Học\ vấn) = 0$, $IG(U_1, Cơ\ cấu\ gia\ đình) = 0.3113$, từ đó chọn thuộc tính Tuổi để phân tách tiếp thành các nút lá thuần nhất.
- Khái quát thuật toán C4.5: Phân tích điểm cải tiến của C4.5 so với ID3 về khả năng xử lý thuộc tính có giá trị liên tục, xử lý tập dữ liệu có giá trị bị thiếu (missing values) và khả năng chuyển đổi cây thành danh sách luật If-Then tối ưu.
Chương III: Ứng dụng cây quyết định để xếp hạng khách hàng cá nhân vay tín chấp tiêu dùng
Chương III trình bày bài toán thực nghiệm phân loại tín dụng khách hàng cá nhân bằng công cụ WEKA dựa trên dữ liệu thu thập tại Techcombank.
- Mô tả dữ liệu: Bộ dữ liệu gồm 672 bản ghi, bao gồm 20 thuộc tính điều kiện và 1 thuộc tính quyết định (
XH).
Bảng 3: Danh mục và định dạng các thuộc tính sử dụng trong tập dữ liệu
| STT |
Tên thuộc tính |
Kiểu dữ liệu |
Giá trị/Mã hóa |
Mô tả |
| 1 |
TN |
Numeric |
5000, 10000... |
Thu nhập của khách hàng (nghìn đồng) |
| 2 |
CL |
Numeric |
5000, 10000... |
Chênh lệch thu nhập và chi tiêu hàng tháng (nghìn đồng) |
| 3 |
Loai hinh cquan |
Nominal |
1, 2, 3, 4 |
Loại hình cơ quan làm việc của khách hàng |
| 4 |
vi tri cong tac |
Nominal |
1, 2, 3, 4 |
Vị trí công tác (Giám đốc/Vụ trưởng, Quản lý phòng, Chuyên viên, Khác) |
| 5 |
hinh thuc thanh toan luong |
Nominal |
1, 2, 3 |
Hình thức thanh toán lương (Tài khoản TCB, Tài khoản TCTD khác, Tiền mặt) |
| 6 |
xac nhan cquan |
Nominal |
1, 2, 3 |
Mức độ xác nhận của cơ quan công tác |
| 7 |
TN cua nhung nguoi khac trong GD |
Numeric |
5000, 10000... |
Thu nhập của người khác trong gia đình (nghìn đồng) |
| 8 |
Tong TS so huu |
Numeric |
1200000, 154000... |
Tổng tài sản sở hữu (nghìn đồng) |
| 9 |
Noi cu tru |
Nominal |
1, 2, 3, 4 |
Nơi cư trú (Nhà riêng $\ge 100m^2$, Nhà riêng $<100m^2$, Ở cùng bố mẹ, Đi thuê/ở nhờ) |
| 10 |
Thoi gian cong tac |
Numeric |
3, 5... |
Thời gian công tác tại cơ quan hiện tại (năm) |
| 11 |
Kinh nghiem cong tac |
Numeric |
3, 5... |
Tổng kinh nghiệm công tác (năm) |
| 12 |
Loai HDLD |
Nominal |
1, 2, 3 |
Loại hợp đồng lao động (Không xác định thời hạn/biên chế, 1-3 năm, <6 tháng) |
| 13 |
Tuoi |
Numeric |
20, 25... |
Tuổi khách hàng (năm) |
| 14 |
Trinh do hoc van |
Nominal |
1, 2, 3, 4 |
Trình độ học vấn (Trên đại học, Đại học, Cao đẳng, Khác) |
| 15 |
Tinh trang hon nhan |
Nominal |
1, 2, 3 |
Tình trạng hôn nhân (Có gia đình, Độc thân, Đã ly dị/góa) |
| 16 |
So nguoi phu thuoc |
Numeric |
0, 1, 2... |
Số người phụ thuộc |
| 17 |
So nguoi khac co TN |
Numeric |
0, 1, 2... |
Số người khác trong gia đình có thu nhập |
| 18 |
Loai ho khau |
Nominal |
1, 2, 3 |
Loại hộ khẩu (Hộ khẩu/KT3 thành phố lớn, Thành phố khác có TCB, Khác) |
| 19 |
Phuong tien di lai |
Nominal |
1, 2, 3 |
Phương tiện đi lại (Ô tô con, Xe gắn máy, Phương tiện công cộng/khác) |
| 20 |
UY TIN GD |
Nominal |
1, 2, 3, 4 |
Uy tín giao dịch tại ngân hàng |
| 21 |
XH |
Nominal |
AAA, AA, A, BBB, BB, B, CCC, CC, C |
Nhãn lớp xếp hạng tín dụng |
- Quy trình tiền xử lý và rời rạc hóa trên phần mềm WEKA:
Do thuật toán ID3 yêu cầu dữ liệu đầu vào là các thuộc tính rời rạc (Nominal), tác giả sử dụng các bộ lọc
MathExpression và NumericToNominal trên tab Preprocess của WEKA để chuyển đổi các trường dữ liệu định lượng:
Bảng 4: Quy chuẩn rời rạc hóa các thuộc tính định lượng trên WEKA
| Thuộc tính |
Khoảng giá trị thực tế |
Nhãn mã hóa Nominal |
Thu nhập (TN) (nghìn đồng) |
$\ge 15.000$
$10.000 \le TN < 15.000$
$5.000 \le TN < 10.000$
$3.000 \le TN < 5.000$
$< 3.000$ |
1
2
3
4
5 |
Chênh lệch thu chi (CL) (nghìn đồng) |
$\ge 10.000$
$8.000 \le CL < 10.000$
$5.000 \le CL < 8.000$
$2.000 \le CL < 5.000$
$< 2.000$ |
1
2
3
4
5 |
Thu nhập người thân (TN cua nhung nguoi khac trong GD) (nghìn đồng) |
$\ge 10.000$
Từ 6.000 đến 10.000
Từ 3.000 đến 6.000
$< 3.000$ |
1
2
3
4 |
Tổng tài sản sở hữu (Tong TS so huu) (nghìn đồng) |
$> 500.000$
Từ 300.000 đến 500.000
Từ 100.000 đến 300.000
$< 100.000$ |
1
2
3
4 |
Thời gian công tác (Thoi gian cong tac) (năm) |
$\ge 10$
Từ 5 đến 10
Từ 3 đến 5
Từ 1 đến 3
$< 1$ |
1
2
3
4
5 |
Kinh nghiệm công tác (Kinh nghiem cong tac) (năm) |
$\ge 10$
Từ 5 đến 10
Từ 3 đến 5
Từ 1 đến 3
$< 1$ |
1
2
3
4
5 |
- Xây dựng mô hình và khai phá: Dữ liệu sau khi rời rạc hóa được đưa vào thuật toán phân lớp trên WEKA để sinh cây quyết định phân loại khách hàng theo các hạng mức tín dụng tương ứng, làm cơ sở đối chiếu với phương pháp chấm điểm thủ công truyền thống.
Kết quả và đóng góp
-
Kết quả đạt được:
- Hệ thống hóa bộ thuộc tính đánh giá rủi ro tín dụng tiêu dùng tại Techcombank gồm 20 chỉ tiêu phân loại chi tiết và bảng 9 hạng tín dụng kèm hạn mức phê duyệt cụ thể (từ hạng AAA được cấp tối đa 5 tháng lương ứng trước / 12 tháng lương tín chấp đến các hạng BB-C không được cấp hạn mức).
- Xây dựng quy trình chuẩn hóa và tiền xử lý dữ liệu cho 672 hồ sơ khách hàng vay tín chấp trên công cụ WEKA, thực hiện rời rạc hóa thành công các thuộc tính số liên tục (
TN, CL, Tong TS so huu, Thoi gian cong tac, Kinh nghiem cong tac, TN cua nhung nguoi khac trong GD) sang dạng định danh (Nominal).
- Minh họa chi tiết quy trình tính toán toán học của thuật toán ID3 qua công thức Entropy và $IG$ trên tập dữ liệu mẫu.
-
Giải pháp và kiến nghị của tác giả:
- Đề xuất ứng dụng mô hình cây quyết định vào công tác chấm điểm và xếp hạng tín dụng tại Techcombank nhằm hỗ trợ cán bộ tín dụng ra quyết định nhanh chóng, tăng tính khách quan và giảm thiểu sai sót chủ quan trong quá trình thẩm định hồ sơ vay vốn.
- Ứng dụng kỹ thuật khai phá dữ liệu để tự động hóa quy trình phân tích tín dụng từ các kho dữ liệu lớn sẵn có của ngân hàng thương mại.
-
Đóng góp của khóa luận:
- Kết hợp lý thuyết khai phá dữ liệu thuộc ngành Hệ thống thông tin quản lý với nghiệp vụ quản trị rủi ro tín dụng thực tế tại một ngân hàng thương mại cổ phần Việt Nam.
- Cung cấp tài liệu tham khảo có cấu trúc rõ ràng về phương pháp rời rạc hóa dữ liệu nghiệp vụ ngân hàng và ứng dụng phần mềm mã nguồn mở WEKA trong bài toán chấm điểm tín dụng cá nhân.
Hạn chế và hướng nghiên cứu tiếp
- Hạn chế:
- Quy mô dữ liệu thực nghiệm giới hạn trong 672 bản ghi thuộc sản phẩm cho vay tín chấp cá nhân tại Techcombank.
- Thuật toán ID3 thuần túy đòi hỏi toàn bộ thuộc tính phải được rời rạc hóa trước thủ công, làm tăng công đoạn tiền xử lý và có thể làm giảm bớt tính chi tiết của dữ liệu liên tục ban đầu.
- Hướng nghiên cứu tiếp:
- Mở rộng tập dữ liệu thực nghiệm với quy mô lớn hơn và mở rộng sang các dòng sản phẩm tín dụng khác (như vay thế chấp, phát hành thẻ tín dụng, tín dụng doanh nghiệp).
- Nghiên cứu và thử nghiệm so sánh với các thuật toán cây quyết định cải tiến như C4.5, CART hoặc các mô hình học máy khác (Mạng Nơ-ron, SVM, Random Forest) để tối ưu hóa khả năng xử lý dữ liệu liên tục và nâng cao độ chính xác phân lớp.
Giá trị tham khảo
Tài liệu này hữu ích cho:
- Sinh viên, học viên ngành Hệ thống thông tin quản lý, Công nghệ thông tin, Khoa học dữ liệu: Tham khảo quy trình xây dựng bài toán khai phá dữ liệu thực nghiệm; phương pháp sử dụng công cụ WEKA để xử lý dữ liệu và chạy thuật toán phân lớp.
- Sinh viên ngành Tài chính - Ngân hàng: Tham khảo khung tiêu chí chấm điểm, cách tính điểm và phân hạng tín dụng tiêu dùng thực tế tại ngân hàng thương mại (Techcombank).
- Phần nội dung đáng tham khảo nhất:
- Bảng mã hóa chi tiết 20 thuộc tính tín dụng cá nhân và các ngưỡng điểm đánh giá (Chương I & III).
- Phần diễn giải toán học từng bước tính toán Entropy và Information Gain của thuật toán ID3 (Chương II).
- Quy trình tiền xử lý, rời rạc hóa biến liên tục bằng bộ lọc
MathExpression và NumericToNominal trên WEKA (Chương III).
Câu hỏi thường gặp
1. Khóa luận sử dụng tập dữ liệu thực nghiệm có quy mô bao nhiêu và gồm những thông tin gì?
Tập dữ liệu gồm 672 bản ghi hồ sơ khách hàng cá nhân vay tín chấp tiêu dùng tại Techcombank, được tổ chức thành 21 thuộc tính (gồm 20 thuộc tính điều kiện về tài chính, công tác, nhân khẩu học, uy tín giao dịch và 1 thuộc tính quyết định xếp hạng tín dụng XH).
2. Thang điểm xếp hạng tín dụng tại Techcombank trong văn bản chia khách hàng thành mấy bậc và hạn mức cho vay tối đa ra sao?
Hệ thống chia thành 9 bậc xếp hạng: AAA ($\ge 290$ điểm), AA (260–290), A (230–260), BBB (205–230), BB (175–205), B (145–175), CCC (120–145), CC (90–120), C ($< 90$). Khách hàng đạt hạng AAA có hạn mức ứng trước tài khoản tối đa là 5 tháng lương và hạn mức vay tín chấp khác là 12 tháng lương. Các khách hàng từ hạng BB trở xuống không được cấp hạn mức vay (hạn mức bằng 0).
3. Thuật toán ID3 lựa chọn thuộc tính phân chia dữ liệu tại mỗi nút dựa trên cơ sở toán học nào?
Thuật toán ID3 sử dụng độ đo Lượng thông tin thu thêm (Information Gain - $IG$), tính toán dựa trên mức độ giảm Entropy của tập dữ liệu khi phân hoạch theo một thuộc tính điều kiện cụ thể ($IG(U, c) = Entropy(U) - \sum \frac{|U_v|}{|U|} Entropy(U_v)$). Thuộc tính nào mang lại $IG$ lớn nhất sẽ được chọn để phân nhánh tại nút đó.
4. Vì sao tác giả phải thực hiện bước rời rạc hóa dữ liệu (Discretization) trong phần mềm WEKA trước khi chạy thuật toán ID3?
Do thuật toán ID3 về mặt lý thuyết chỉ chấp nhận các thuộc tính đầu vào có giá trị rời rạc (Nominal). Do đó, các thuộc tính định lượng số liên tục trong bộ dữ liệu của ngân hàng (như Thu nhập, Chênh lệch thu chi, Tổng tài sản, Thời gian công tác, Kinh nghiệm công tác) bắt buộc phải được chia khoảng và chuyển đổi sang dạng danh mục thông qua các bộ lọc MathExpression và NumericToNominal.
5. Khóa luận được thực hiện bởi ai, thuộc đơn vị đào tạo nào và sử dụng công cụ phần mềm nào?
Khóa luận do sinh viên Nguyễn Thị Thùy Trang (Lớp K14-HTTTB, Khoa Hệ thống thông tin quản lý, Học viện Ngân hàng) thực hiện năm 2015 dưới sự hướng dẫn của ThS. Giang Thị Thu Huyền; công cụ khai phá dữ liệu thực nghiệm chính là phần mềm WEKA.
Kết luận
Khóa luận tốt nghiệp của tác giả Nguyễn Thị Thùy Trang đã hệ thống hóa cơ sở lý luận về kỹ thuật cây quyết định trong khai phá dữ liệu và nghiệp vụ quản trị rủi ro tín dụng tại ngân hàng thương mại. Thông qua việc phân tích hệ thống chấm điểm tín dụng cá nhân của Techcombank, đề tài đã xây dựng quy trình tiền xử lý và rời rạc hóa bộ dữ liệu thực tế gồm 672 bản ghi trên phần mềm WEKA để ứng dụng thuật toán phân lớp ID3. Công trình là tài liệu tham khảo học thuật hữu ích cho việc kết hợp công nghệ thông tin và phân tích dữ liệu vào tối ưu hóa quy trình thẩm định tín dụng ngân hàng.
