mở đầu là sự sụp đổ của hàng loạt các ngân hàng lớn, các định chế tài chính được coi là hùng mạnh nhất thế giới ở Mỹ. Sự phá sản của các ngân hàng này là do quản lý rủi ro kém trong giai đoạn trước mà cụ thể là những khoản vay dưới chuẩn. Vì vậy, quản lý rủi ro là hoạt động đặc biệt quan trọng, nhất là trong hoạt động tín dụng của ngân hàng. Phân loại khách hàng để biết được khách hàng có đủ điều kiện vay hay không là công tác cần thiết trong việc phát hiện và ngăn ngừa rủi ro có thể xảy ra.
Để quản tri ̣rủi ro tiń du ̣ng trong ngân hàng , có khá nhiều phương pháp. Mỗi phương pháp la ̣i có những ưu , nhươ ̣c điể m khác nhau. Tuy nhiê ̣n , sử du ̣ng cây quyế t đinh ̣ để tim ̀ ra các luâ ̣t phân lớp , từ đó phân loa ̣i khách hàng để quản tri ̣rủi ro vay vố n là công cụ vô cùng hiệu quả. Xuấ t phát từ tiń h cấ p thiế t và khả thi của vấ n đề nhóm đã cho ̣n đề tài “Ứng dụng cây quyế t đinh ̣ trong x ếp hạng khách hàng cá nhân vay tín chấp tiêu dùng tại ngân hàng kỹ thương Việt Nam Techcombank”.
Mục tiêu nghiên cứu Làm rõ rủi ro tín dụng , nghiên cứu về thuâ ̣t toán cây quyế t đinh ̣ áp du ̣ng vào viê ̣c xếp hạng khách hàng cá nhân vay tín ch ấp tiêu dùng tại Ngân hàng Kỹ thương Việt Nam Techcombank 3.Đối tƣợng và khách thể nghiên cứu Đối tượng nghiên cứu: rủi ro tín dụng và công tác quản lý rủi ro tín du ̣ng. Phạm vi nghiên cứu Nguyễn Thị Thùy Trang – K14HTTTB 1 Khóa luận tốt nghiệp Ứng dụng cây quyết định trong xếp hạng tín dụng khách hàng cá nhân vay tín chấp tiêu dùng tại ngân hàng kỹ thƣơng việt nam( techcombank) Đề tài giới ha ̣n vi ệc nghiên cứu rủi ro tín d ụng và công tác quản lý rủi ro tín du ̣ng sử du ̣ng thuâ ̣t toán khai phá dữ liê ̣u ID3 để phân loại khách hàng dựa trên dữ liệu ngân hàng. Phƣơng pháp nghiên cứu - Phân tích và tổng hợp các tài liệu về khai phá dữ liệu , thuâ ̣t toán ID 3, tìm hiểu mô hình dự báo. Trên cơ sở lý luận, các số liệu thực tế tổng hợp được, kết quả các mẫu điều tra tìm hiểu nguyên nhân rủi ro tín dụng và sử dụng cây quyết định xây dựng mô hình phòng ngừa rủi ro Nguyễn Thị Thùy Trang – K14HTTTB 2 Khóa luận tốt nghiệp Ứng dụng cây quyết định trong xếp hạng tín dụng khách hàng cá nhân vay tín chấp tiêu dùng tại ngân hàng kỹ thƣơng việt nam( techcombank) LỜI CẢM ƠN Trên thực tế không có sự thành công nào mà không gắn liền với những sự hỗ trợ, giúp đỡ dù ít hay nhiều, dù trực tiếp hay gián tiếp của người khác.
Trong suốt thời gian từ khi bắt đầu học tập ở giảng đường đại học đến nay, em đã nhận được rất nhiều sự quan tâm, giúp đỡ của quý Thầy Cô, gia đình và bạn bè. Với lòng biết ơn sâu sắc nhất, em xin gửi lời cảm ơn chân thành và sự tri ân sâu sắc đối với các thầy cô của trường Học viện Ngân hàng, đặc biệt là các thầy cô khoa Hệ thống thông tin quản lý đã cùng với tri thức và tâm huyết của mình để truyền đạt vốn kiến thức quý báu cho chúng em trong suốt thời gian học tập tại trường. Và em xin chân thành cám ơn cô giáo Giang Thị Thu Huyền đã nhiệt tình hướng dẫn em hoàn thành tốt khóa luận tốt nghiệp. Bước đầu đi vào thực tế, kiến thức của em còn hạn chế và còn nhiều bỡ ngỡ.
Do vậy, không tránh khỏi những thiếu sót là điều chắc chắn, em rất mong nhận được những ý kiến đóng góp quý báu của quý Thầy Cô để kiến thức của em trong lĩnh vực này được hoàn thiện hơn. Hà Nội, ngày 18 tháng 05 năm 2015 Trân trọng! Sinh viên : Nguyễn Thị Thùy Trang Nguyễn Thị Thùy Trang – K14HTTTB 3 Khóa luận tốt nghiệp Ứng dụng cây quyết định trong xếp hạng tín dụng khách hàng cá nhân vay tín chấp tiêu dùng tại ngân hàng kỹ thƣơng việt nam( techcombank) CHƢƠNG I GIỚI THIỆU VỀ KHAI PHÁ DỮ LIỆU 1.1 Sơ lƣợc về khai phá dữ liệu 1.1 Khái niệm: Khai phá dữ liệu (Data Mining) là một khái niệm ra đời vào những năm cuối của thập kỷ 1980. Nó là quá trình khám phá thông tin ẩn được tìm thấy trong các cơ sở dữ liệu và có thể xem như là một bước trong quá trình khám phá tri thức. Nó bao hàm một loạt các kỹ thuật nhằm phát hiện ra các thông tin có giá trị tiềm ẩn trong các tập dữ liệu lớn.
Để hình dung về vấn đề này, một ví dụ hay được sử dụng là việc khai thác vàng từ đá và cát, KPDL được ví như công việc “Đãi cát tìm vàng” trong một tập hợp lớn các dữ liệu cho trước. Có nhiều thuật ngữ hiện được dung cũng có nghĩa tương tự với từ KPDL như Knowledge Mining (Khai phá tri thức), knowledge extraction (chắt lọc tri thức), data/patern analysis (phân tích dữ liệu/mẫu), data archaeology (khảo cổ dữ liệu), datadredging (nạo vét dữ liệu),… Khai phá dữ liệu (Data mining – DM) - khám phá tri thức từ dữ liệu: là việc tìm ra các mẫu hoặc các mô hình đang tồn tại trong cơ sở dữ liệu nhưng vẫn còn ẩn sau hàng loạt dữ liệu khổng lồ. Khám phá tri thức là quá trình nhận biết các mẫu hoặc các mô hình đã có được khi khai phá dữ liệu với các tính chất: đúng đắn, mới, có ích hay có thể hiểu được. Khai phá dữ liệu là một bước trong quy trình khám phá tri thức gồm có các thuật toán chấp nhận được để tìm ra các mẫu hoặc các mô hình trong dữ liệu.2 Mục đích của khai phá dữ liệu: Là chiết xuất được những thông tin có ích từ kho dữ liệu khổng lồ.
Đầu vào của quá trình là dữ liệu (tập hợp các sự vật, hiện tượng) còn đầu ra thường là những dự báo của các sự vật, hiện tượng mới. Nguyễn Thị Thùy Trang – K14HTTTB 4 Khóa luận tốt nghiệp Ứng dụng cây quyết định trong xếp hạng tín dụng khách hàng cá nhân vay tín chấp tiêu dùng tại ngân hàng kỹ thƣơng việt nam( techcombank) 1.3 Quy trình khai phá dữ liệu Hình 1. Các giai đoạn trong quá trình khai phá dữ liệu Giai đoạn 1: Gom dữ liệu (Gathering) Đây là bước tập hợp các dữ liệu được khai thác trong một cơ sở dữ liệu, một kho dữ liệu và thậm chí các dữ liệu từ các nguồn ứng dụng Web. Giai đoạn 2: Trích lọc dữ liệu (Selection) Ở giai đoạn này dữ liệu được lựa chọn hoặc phân chia theo một số tiêu chuẩn nào đó, ví dụ chọn tất cả những người có tuổi đời từ 25 – 35 và có trình độ đại học.
Giai đoạn 3: Làm sạch, tiền xử lý và chuẩn bị trƣớc dữ liệu (Cleansing, Pre- processing and Preparation) Giai đoan thứ ba này là giai đoạn hay bị sao lãng, nhưng thực tế nó là một bước rất quan trọng trong quá trình khai phá dữ liệu. Một số lỗi thường mắc phải trong khi gom Nguyễn Thị Thùy Trang – K14HTTTB 5 Khóa luận tốt nghiệp Ứng dụng cây quyết định trong xếp hạng tín dụng khách hàng cá nhân vay tín chấp tiêu dùng tại ngân hàng kỹ thƣơng việt nam( techcombank) dữ liệu là tính không đủ chặt chẽ, logíc. Vì vậy, dữ liệu thường chứa các giá trị vô nghĩa và không có khả năng kết nối dữ liệu. Giai đoạn này sẽ tiến hành xử lý những dạng dữ liệu không chặt chẽ nói trên.
Những dữ liệu dạng này được xem như thông tin dư thừa, không có giá trị. Bởi vậy, đây là một quá trình rất quan trọng vì dữ liệu này nếu không được “làm sạch - tiền xử lý - chuẩn bị trước” thì sẽ gây nên những kết quả sai lệch nghiêm trọng. Giai đoạn 4: Chuyển đổi dữ liệu (Transformation) Dữ liệu sẽ được chuyển đổi phù hợp với mục đích khai thác. Giai đoạn 5: Phát hiện và trích mẫu dữ liệu (Pattern Extraction and Discovery) Ở giai đoạn này nhiều thuật toán khác nhau đã được sử dụng để trích ra các mẫu từ dữ liệu.
Thuật toán thường dùng là nguyên tắc phân loại, nguyên tắc kết hợp hoặc các mô hình dữ liệu tuần tự,. Giai đoạn 6: Đánh giá kết quả mẫu (Evaluation of Result) Đây là giai đoạn cuối trong quá trình khai phá dữ liệu. Ở giai đoạn này, các mẫu dữ liệu được chiết xuất ra bởi phần mềm khai phá dữ liệu. Không phải bất cứ mẫu dữ liệu nào cũng đều hữu ích, đôi khi nó còn bị sai lệch.
Vì vậy, cần phải ưu tiên những tiêu chuẩn đánh giá để chiết xuất ra các tri thức (Knowlege) cần chiết xuất ra.4 Ứng dụng của khai phá dữ liệu Trong thời đại xã hội thông tin như hiện nay, có hàng ngàn thông tin được cập nhật mỗi ngày nhưng không phải thông tin nào cũng là cần thiết. Nhưng việc nắm bắt được thông tin một cách kịp thời, chính xác lại tạo ra lợi thế cho con người đặc biệt là trong hoạt động sản xuất kinh doanh. Với lợi ích khai thác được thông tin ẩn trong kho dữ liệu khổng lồ, kỹ thuật khai phá dữ liệu được ứng dụng nhiều trong thực tế: Khai phá dữ liệu - Khám phá tri thức được sử dụng rất nhiều trong các lĩnh vực khoa học, kinh doanh, ., đặc biệt trong các ngành có CSDL lớn, phức tạp, chứa đựng nhiều tri thức như: - Bảo hiểm, tài chính và TTCK: ở đây Khai phá dữ liệu có nhiệm vụ phân tích tình hình tài chính và dự báo giá, chỉ số của các loại cổ phiếu trong thị trường Nguyễn Thị Thùy Trang – K14HTTTB 6 Khóa luận tốt nghiệp Ứng dụng cây quyết định trong xếp hạng tín dụng khách hàng cá nhân vay tín chấp tiêu dùng tại ngân hàng kỹ thƣơng việt nam( techcombank) chứng khoán. Danh mục vốn và giá, lãi suất, dữ liệu thẻ tín dụng, phát hiện các giao dịch gian lận,.
- Thống kê, phân tích dữ liệu và hỗ trợ ra quyết định: Dựa vào dữ liệu sẵn có, phân tích dự liệu để đưa ra những quyết định đúng lúc, có lợi nhất. - Điều trị y học và chăm sóc y tế: Một số thông tin về chuẩn đoán bệnh lưu trong các hệ thống quản lý bệnh viện, từ đó phân tích các mối liên hệ giữa triệu chứng bệnh, chuẩn đoán và phương pháp điều trị hợp lý. - Text Mining và Web Mining: Phân lớp văn bản và các trang Web, tóm tắt nội dung văn bản, .