Chuyên Đề Thực Tập: Ứng Dụng Machine Learning Đánh Giá Khả Năng Vỡ Nợ Của Khách Hàng Cá Nhân Tại Ngân Hàng Thương Mại

• Tác giả: Nguyễn Thị Trang Nhung
• Người hướng dẫn: PGS. TS Nguyễn Thị Minh
• Trường học: Trường Đại học Kinh tế Quốc dân
• Chuyên ngành: Toán Kinh tế
• Đề tài: Ứng Dụng Machine Learning Đánh Giá Khả Năng Vỡ Nợ Khách Hàng Cá Nhân Tại Ngân Hàng
• Loại tài liệu: chuyên đề thực tập chuyên ngành
• Năm xuất bản: 2021
• Địa điểm: Hà Nội

• LỜI CẢM ƠN
• 1. CHƯƠNG 1: CƠ SỞ LÝ LUẬN VÀ TỔNG QUAN NGHIÊN CỨU
• 1.1. Tín dụng của ngân hàng thương mại
• 1.1.1. Tín dụng ngân hàng là gì?
• 1.1.2. Đặc điểm và vai trò của tín dụng ngân hàng
• 1.1.3. Các hình thức tín dụng của ngân hàng thương mại
• 1.1.4. Tín dụng đối với khách hàng cá nhân của ngân hàng thương mại
• 1.2. Tổng quan nghiên cứu
• 1.2.1. Các nghiên cứu ở nước ngoài
• 1.2.2. Các nghiên cứu tại Việt Nam
• 1.2.3. Thực trạng đánh giá khả năng vỡ nợ của khách hàng cá nhân tại các ngân hàng thương mại
• 2. CHƯƠNG 2: PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU CỦA CHUYÊN ĐỀ
• 2.1. Giới thiệu về Machine Learning
• 2.2. Một số phương pháp Machine Learning phục vụ cho nghiên cứu
• 2.2.1. Mô hình hồi quy Logistic
• 2.2.2. Mô hình Support Vector Machine (SVM)
• 2.2.3. Thuật toán rừng ngẫu nhiên (Random Forest)
• 3. CHƯƠNG 3: ỨNG DỤNG MACHINE LEARNING ĐỂ DỰ BÁO KHẢ NĂNG VỠ NỢ CỦA KHÁCH HÀNG TẠI NGÂN HÀNG THƯƠNG MẠI
• 3.1. Số liệu và biến
• 3.1.1. Biến số sử dụng
• 3.1.2. Thống kê mô tả dữ liệu
• 3.2. Kết quả ước lượng sử dụng Machine Learning
• 3.2.1. Kết quả ước lượng sử dụng mô hình hồi quy Logistic
• 3.2.2. Kết quả ước lượng sử dụng Support Vector Machine
• 3.2.3. Kết quả ước lượng sử dụng Random Forest
• 3.2.4. So sánh và đánh giá kết quả
• 4. CHƯƠNG 4: KẾT LUẬN VÀ KHUYẾN NGHỊ
• TÀI LIỆU THAM KHẢO
• PHỤ LỤC

I. Giới thiệu về ứng dụng Machine Learning trong đánh giá khả năng vỡ nợ

Ứng dụng Machine Learning vào việc đánh giá khả năng vỡ nợ của khách hàng cá nhân tại ngân hàng đang trở thành xu hướng quan trọng trong lĩnh vực tài chính. Với sự phát triển của khoa học dữ liệu, các mô hình dự đoán dựa trên Machine Learning giúp ngân hàng tối ưu hóa quy trình đánh giá rủi ro tín dụng. Phân tích dữ liệu từ các biến số như thu nhập, lịch sử tín dụng, và thông tin cá nhân khác, các mô hình như hồi quy Logistic, Support Vector Machine (SVM), và Random Forest được sử dụng để dự đoán khả năng vỡ nợ. Những mô hình này không chỉ cải thiện độ chính xác mà còn giảm thiểu rủi ro tín dụng, giúp ngân hàng đưa ra quyết định cho vay hiệu quả hơn.

1.1. Tầm quan trọng của Machine Learning trong tài chính

Machine Learning đóng vai trò quan trọng trong việc xử lý lượng lớn dữ liệu tài chính, giúp ngân hàng phân tích và dự đoán khả năng vỡ nợ của khách hàng. Các mô hình này cho phép ngân hàng xác định các yếu tố ảnh hưởng đến rủi ro tín dụng, từ đó đưa ra các chiến lược quản lý rủi ro hiệu quả. Ví dụ, Random Forest có khả năng xử lý dữ liệu phức tạp và đa chiều, trong khi SVM phù hợp với các bài toán phân loại có độ chính xác cao.

1.2. Các thách thức trong đánh giá khả năng vỡ nợ

Một trong những thách thức lớn là việc thu thập và xử lý dữ liệu từ khách hàng cá nhân. Dữ liệu không đầy đủ hoặc không chính xác có thể dẫn đến kết quả dự đoán sai lệch. Ngoài ra, việc lựa chọn mô hình phù hợp cũng là vấn đề quan trọng. Mỗi mô hình có ưu nhược điểm riêng, ví dụ, hồi quy Logistic dễ triển khai nhưng có thể không hiệu quả với dữ liệu phi tuyến tính.

II. Phương pháp nghiên cứu và mô hình dự đoán

Nghiên cứu sử dụng các phương pháp Machine Learning để phân tích và dự đoán khả năng vỡ nợ của khách hàng cá nhân. Các mô hình được áp dụng bao gồm hồi quy Logistic, Support Vector Machine (SVM), và Random Forest. Mỗi mô hình được đánh giá dựa trên độ chính xác, độ nhạy và độ đặc hiệu. Dữ liệu được thu thập từ các ngân hàng thương mại, bao gồm thông tin về thu nhập, lịch sử tín dụng, và các yếu tố nhân khẩu học khác. Kết quả nghiên cứu cho thấy Random Forest đạt hiệu suất cao nhất trong việc dự đoán khả năng vỡ nợ.

2.1. Mô hình hồi quy Logistic

Hồi quy Logistic là mô hình đơn giản và dễ triển khai, phù hợp với các bài toán phân loại nhị phân. Tuy nhiên, mô hình này có hạn chế khi xử lý dữ liệu phi tuyến tính và đa chiều. Kết quả nghiên cứu cho thấy độ chính xác của mô hình này ở mức trung bình, phù hợp với các trường hợp dữ liệu đơn giản.

2.2. Mô hình Support Vector Machine SVM

SVM là mô hình mạnh mẽ trong việc phân loại dữ liệu phức tạp, đặc biệt khi có sự phân tách rõ ràng giữa các lớp. Tuy nhiên, mô hình này đòi hỏi nhiều tài nguyên tính toán và thời gian huấn luyện. Kết quả nghiên cứu cho thấy SVM đạt độ chính xác cao hơn so với hồi quy Logistic.

2.3. Mô hình Random Forest

Random Forest là mô hình hiệu quả nhất trong nghiên cứu này, với khả năng xử lý dữ liệu đa chiều và phức tạp. Mô hình này cũng có khả năng giảm thiểu overfitting, giúp cải thiện độ chính xác trong dự đoán khả năng vỡ nợ. Kết quả nghiên cứu cho thấy Random Forest đạt độ chính xác cao nhất so với các mô hình khác.

III. Kết quả và ứng dụng thực tiễn

Kết quả nghiên cứu cho thấy Machine Learning có tiềm năng lớn trong việc đánh giá khả năng vỡ nợ của khách hàng cá nhân tại ngân hàng. Các mô hình như Random Forest và SVM đạt độ chính xác cao, giúp ngân hàng giảm thiểu rủi ro tín dụng. Nghiên cứu cũng đề xuất các giải pháp để cải thiện quy trình đánh giá rủi ro, bao gồm việc tích hợp thêm các biến số và cải thiện chất lượng dữ liệu. Những kết quả này có thể được áp dụng rộng rãi trong ngành tài chính, giúp các ngân hàng tối ưu hóa quy trình cho vay và quản lý rủi ro.

3.1. Đánh giá kết quả của các mô hình

Kết quả so sánh giữa các mô hình cho thấy Random Forest đạt độ chính xác cao nhất, tiếp theo là SVM và hồi quy Logistic. Điều này khẳng định hiệu quả của Machine Learning trong việc dự đoán khả năng vỡ nợ.

3.2. Ứng dụng thực tiễn trong ngân hàng

Các ngân hàng có thể áp dụng các mô hình này để cải thiện quy trình đánh giá rủi ro tín dụng. Việc sử dụng Machine Learning không chỉ giúp giảm thiểu rủi ro tín dụng mà còn tăng cường hiệu quả quản lý danh mục cho vay.