Khai Thác Và Phân Tích Dữ Liệu Nhằm Quản Lý Rủi Ro Trong Giao Dịch Tín Dụng

Khai thác và phân tích dữ liệu nhằm quản lý rủi ro trong giao dịch tín dụng

Tác giả: Phạm Trung Kiên

Lĩnh vực: Công nghệ Thông tin (Chuyên ngành Kỹ thuật Phần mềm)

Nội dung tài liệu:

Luận văn này tập trung vào việc ứng dụng khai phá dữ liệu (KPDL) để hỗ trợ quản lý rủi ro trong hoạt động tín dụng, đặc biệt là phân loại và dự đoán rủi ro cho các khoản vay mới đối với khách hàng cá nhân. Nghiên cứu xuất phát từ thực tế hoạt động tín dụng tại các ngân hàng, nơi các mô hình chấm điểm truyền thống còn phụ thuộc vào yếu tố con người và có hạn chế trong việc dự báo rủi ro.

Luận văn đề xuất xây dựng mô hình phân lớp dựa trên phương pháp KPDL, sử dụng dữ liệu thực nghiệm từ Ngân hàng Vietinbank. Các thuật toán chính được nghiên cứu và áp dụng bao gồm Cây Quyết định (Decision Tree) và Naive Bayes. Quá trình nghiên cứu bao gồm việc thu thập, phân tích dữ liệu, xây dựng mô hình, và tích hợp vào hệ thống khảo sát tín dụng.

Kết quả nghiên cứu nhằm cung cấp một cơ sở tri thức để hỗ trợ công tác quản lý rủi ro tín dụng, dự đoán và phân loại nợ xấu, từ đó nâng cao hiệu quả hoạt động của ngân hàng.

Mục lục chi tiết:

• Chương 1: Tổng quan về Khai phá dữ liệu
• Chương 2: Bài toán phân lớp dự báo rủi ro tín dụng
• Chương 3: Thực nghiệm trên dữ liệu Vietinbank
• Chương 4: Kết luận