Luận văn Thạc sĩ Kinh tế: Ứng dụng big data phân tích lỗ hổng tín dụng cho vay và giải pháp hạn chế – Trường hợp của Ngân hàng TMCP Sài Gòn

Ứng Dụng Big Data Phân Tích Lỗ Hổng Tín Dụng Cho Vay Và Giải Pháp Hạn Chế: Trường Hợp Của Ngân Hàng Tmcp Sài Gòn (Scb)

Tác giả: Lê Văn Phú

Lĩnh vực: Thạc sĩ Kinh tế

Nội dung tài liệu:

Luận văn này nghiên cứu về việc ứng dụng Big Data để phân tích và nhận diện các lỗ hổng trong hoạt động tín dụng, đồng thời đề xuất giải pháp hạn chế. Nghiên cứu tập trung vào trường hợp của Ngân hàng Thương mại Cổ phần Sài Gòn (SCB), sử dụng thuật toán C5.0 trên dữ liệu giao dịch của 2.572 khách hàng có lịch sử giao dịch trên 12 tháng để đưa ra dự báo chính xác hơn. Luận văn cũng xem xét các tiêu chí đánh giá hồ sơ tín dụng của ngân hàng, chỉ ra những lỗ hổng tiềm ẩn có thể phát sinh từ phía khách hàng hoặc nhân viên. Kết quả nghiên cứu được kỳ vọng sẽ đóng góp vào việc xây dựng các giải pháp giảm thiểu rủi ro trong gian lận cho cả nhân viên và khách hàng.

Mục lục chi tiết:

• TRANG PHỤ BÌA
• LỜI CAM ĐOAN
• MỤC LỤC
• DANH MỤC CÁC KÝ HIỆU, CÁC CHỮ VIẾT TẮT
• DANH MỤC CÁC BẢNG BIỂU
• DANH MỤC CÁC BIỂU ĐỒ
• TÓM TẮT
• ABSTRACT
• MỞ ĐẦU
• CHƯƠNG 1: GIỚI THIỆU TỔNG QUAN VỀ ĐỀ TÀI NGHIÊN CỨU
• CHƯƠNG 2: CƠ SỞ LÝ LUẬN
• CHƯƠNG 3: ỨNG DỤNG BIG DATA TẠI SCB VÀ KẾT QUẢ PHÂN TÍCH DỮ LIỆU
• CHƯƠNG 4: KẾT LUẬN VÀ XÂY DỰNG CHIẾN LƯỢC
• TÀI LIỆU THAM KHẢO