Phân loại và dự đoán hạn mức thẻ tín dụng dựa trên kỹ thuật phân lớp đa nhãn

GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO
TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ TP.HCM
---------------------------

CAO ANH KHOA

PHÂN LOẠI VÀ DỰ ĐOÁN HẠN MỨC
THẺ TÍN DỤNG DỰA TRÊN KỸ THUẬT
PHÂN LỚP ĐA NHÃN
LUẬN VĂN THẠC SĨ
Chuyên ngành: Công nghệ thông tin
Mã số ngành: 60480201

TP. Hồ Chí Minh, tháng 11 năm 2017


2

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO
TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ TP.HCM
---------------------------

CAO ANH KHOA

PHÂN LOẠI VÀ DỰ ĐOÁN HẠN MỨC
THẺ TÍN DỤNG DỰA TRÊN KỸ THUẬT
PHÂN LỚP ĐA NHÃN

LUẬN VĂN THẠC SĨ
Chuyên ngành: Công nghệ thông tin
Mã số ngành: 60480201

CÁN BỘ HƯỚNG DẪN KHOA HỌC: TS. NGUYỄN THỊ THÚY LOAN

TP. Hồ Chí Minh, tháng 11 năm 2017


3

CÔNG TRÌNH ĐƯỢC HOÀN THÀNH TẠI
TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ TP.HCM

Cán bộ hướng dẫn khoa học: TS. Nguyễn Thị Thúy Loan

Luận văn Thạc sĩ được bảo vệ tại Trường Đại học Công nghệ TP.HCM ngày 19
tháng 11 năm 2017.
Thành phần Hội đồng đánh giá Luận văn Thạc sĩ gồm:
TT

Họ và tên

Chức danh Hội đồng

1

PGS.TS. Vũ Đức Lung

Chủ tịch

2

PGS.TS. Võ Đình Bảy

Phản biện 1

3

TS. Vũ Thanh Hiền

Phản biện 2

4

TS. Cao Tùng Anh

Ủy viên

5

TS. Văn Thiên Hoàng

Ủy viên, Thư ký

Xác nhận của Chủ tịch Hội đồng đánh giá Luận văn sau khi Luận văn đã được
sửa chữa (nếu có).
Chủ tịch Hội đồng đánh giá LV


4

TRƯỜNG ĐH CÔNG NGHỆ TP. HCM

CỘNG HÒA XÃ HỘI CHỦ NGHĨA VIỆT NAM

PHÒNG QLKH – ĐTSĐH

Độc lập – Tự do – Hạnh phúc
TP. HCM, ngày … tháng

năm 2017

NHIỆM VỤ LUẬN VĂN THẠC SĨ

Họ tên học viên:

Cao Anh Khoa

Giới tính:

Nam

Ngày, tháng, năm sinh:

10/05/1984

Nơi sinh:

Đắk Lắk

Chuyên ngành:

Công nghệ thông tin

MSHV:

1541860036

I.

Tên đề tài
Phân loại và dự đoán hạn mức thẻ tín dụng dựa trên kỹ thuật phân lớp đa nhãn.

II.

Nhiệm vụ và nội dung
Nhiệm vụ: tìm hiểu các giải pháp về phân lớp đa nhãn như: giải thuật Naïve Bayes,

AdaBoost, kNN và tiến hành áp dụng chạy thực nghiệm trên CSDL thực tế, chứa các thông
tin liên quan đến danh sách các khách hàng đăng ký sử dụng thẻ tín dụng trong 03 tháng đầu
năm 2015 tại Trung tâm thẻ ngân hàng Vietcombank. Dựa trên các thuộc tính về thông tin
và tình trạng đăng ký sử dụng thẻ tín dụng giúp chúng ta phân loại được các loại thẻ tín dụng
dựa trên một số thuộc tính khác nhau và có thể dự đoán hạn mức trước khi thẻ được phát
hành.
Nội dung: nghiên cứu, tìm hiểu các phương pháp phân loại đa nhãn, phân tích, chuẩn
hóa, làm sạch CSDL. Sau đó tiến hành chạy thực nghiệm trên các phương pháp phân loại
đa nhãn khác nhau để có kết quả. Từ đó so sánh, đánh giá, rút ra kết luận và chọn thuật toán
tối ưu nhất để cài đặt, tính toán trên CSDL mẫu.


5

III.

Ngày giao nhiệm vụ: 15/03/2017

IV.

Ngày hoàn thành nhiệm vụ: ...................................................................................

V.

Cán bộ hướng dẫn: TS. Nguyễn Thị Thúy Loan.

CÁN BỘ HƯỚNG DẪN
(Họ tên và chữ ký)

KHOA QUẢN LÝ CHUYÊN NGÀNH
(Họ tên và chữ ký)


6

LỜI CAM ĐOAN

Tôi xin cam đoan đây là công trình nghiên cứu của riêng tôi. Các số liệu, kết quả
nêu trong Luận văn là trung thực và chưa từng được ai công bố trong bất kỳ công trình
nào khác. Trong quá trình thực hiện Luận văn, tôi đã thực hiện nghiêm túc các quy tắc
đạo đức nghiên cứu, các kết quả được trình bày trong Luận văn là sản phẩm nghiên cứu,
đánh giá của riêng cá nhân tôi và tất cả các tài liệu tham khảo được sử dụng trong Luận
văn đều được trích dẫn tường minh, theo đúng quy định.
Tôi xin cam đoan và hoàn toàn chịu trách nhiệm về tính trung thực của số liệu và

các nội dung khác trong Luận văn của mình.

Học viên thực hiện Luận văn

Cao Anh Khoa


7

LỜI CẢM ƠN
Trước hết tôi xin gửi lời cảm ơn đến tất cả Quý thầy cô trong trường Đại học
Công Nghệ TP. Hồ Chí Minh đã giảng dạy, chỉ bảo, cung cấp kiến thức và hướng dẫn
tận tình cho tôi trong suốt thời gian học tập tại trường. Đặc biệt là cô TS. Nguyễn Thị
Thúy Loan, người đã hướng dẫn, chỉ bảo tận tình cho tôi trong suốt quá trình thực hiện
Luận văn và thầy trưởng Khoa Công nghệ thông tin: PGS. TS. Võ Đình Bảy đã truyền
cảm hứng cho tôi để giúp tôi định hướng và chọn đề tài này.
Kế đến tôi cũng xin gửi lời cảm ơn đến một số anh chị tại Trung tâm Thẻ
Vietcombank Hội Sở, người đã tận tình chỉ bảo, truyền đạt những kiến thức bổ ích về
nghiệp vụ, quy trình phát hành thẻ của ngân hàng.
Ngoài ra, tôi cũng xin gửi lời cảm ơn đến tập thể các anh, chị trong tập thể lớp
Cao học Công nghệ thông tin, đợt 2, năm 2015 đã giúp đỡ tôi trong suốt quá trình học
tập, nghiên cứu. Cùng nhau trải qua biết bao nhiêu kỷ niệm vui, đẹp trong quá trình học
tập tại đây.
Sau cùng con cũng xin gửi lời cảm ơn gia đình, ba mẹ đã giúp tạo điều kiện, giúp
con có thêm thời gian để chú tâm, hoàn thành luận văn này.
Một lần nữa tôi xin gửi lời cảm ơn chân thành đến tất cả mọi người.
TP. Hồ Chí Minh, ngày 21 tháng 08 năm 2017
Học viên thực hiện Luận văn

Cao Anh Khoa

8

TÓM TẮT
Đề tài này tập trung vào việc nghiên cứu các kỹ thuật phân lớp đa nhãn, các thuật
toán dùng để phân lớp đa nhãn phổ biến như: Naïve Bayes, AdaBoost và k láng giềng
gần nhất (kNN). Ngoài ra, cũng tìm hiểu và trình bày thêm các quy trình, nghiệp vụ của
ngân hàng để phân loại thẻ tín dụng.
Ngoài ra, tôi cũng tìm hiểu các tham số dùng làm cơ sở để đánh giá các số liệu
trong quá trình thực nghiệm. Sau đó áp dụng các thuật toán này vào cơ sở dữ liệu của
ngân hàng để chạy thực nghiệm bởi phần mềm weka. Dựa trên kết quả thực nghiệm, tiến
hành phân tích, so sánh độ chính xác giữa các thuật toán. Từ đó chọn ra một thuật toán
có độ chính xác cao nhất để áp dụng vào bài toán của mình.
Cuối cùng dựa vào thuật toán đã có ở trên, tiến hành tính toán để có được kết quả
phân loại thẻ tín dụng từ thông tin của khách hàng mới. Đồng thời cũng tìm hiểu thêm
hướng nào đó để cải thiện độ chính xác cao hơn nữa khi áp dụng vào để tài của mình.


9

ABSTRACT

This thesis is focused on study the multi-label classification methods, the recent
algorithms are used to multi-label classification such as: Naive Bayes, AdaBoost, and kNearest Neighbors. Furthermore, I also investigate and present additional the processes,
the professional knowledge of the bank in order to classify the credit cards.
In addition, I study the parameters used to evaluate all the metrics during the
experiment progress. After that, to apply the algorithms into the database of bank to do
experiments by the Weka software. Base on this result, I compare the accuracy between
the other algorithms and base on this to choose the algorithm with the best accuracy to

apply into my problem.
Finally, base on the algorithms above I compute and get the result of credit card
classification from the new customers’ information. I also try to study more to find out
the way which I can improve the accuracy after applying it into my thesis.


10

MỤC LỤC
Chương 1. GIỚI THIỆU ............................................................................................... 18
1. 1. Đặt vấn đề .......................................................................................................... 18
1. 2. Tổng quan về thẻ và quy trình phát hành thẻ tín dụng tại ngân hàng ................ 20
1. 2. 1. Khái niệm ................................................................................................... 20
1. 2. 2. Đặc điểm cấu tạo của thẻ ........................................................................... 21
1. 2. 3. Phân loại thẻ ............................................................................................... 21
1. 2. 4. Quy trình phát hành và thanh toán thẻ tại ngân hàng ................................ 25
1. 3. Lý do chọn đề tài ................................................................................................ 30
1. 4. Mục đích ............................................................................................................. 30
1. 5. Đối tượng ........................................................................................................... 31
1. 6. Phương pháp nghiên cứu.................................................................................... 31
1. 7. Phạm vi nghiên cứu ............................................................................................ 31
1. 8. Ý nghĩa thực tiễn ................................................................................................ 32
Chương 2. TỔNG QUAN VỀ LĨNH VỰC NGHIÊN CỨU ........................................ 33
2. 1. Tổng quan ........................................................................................................... 33
2. 2. Ngoài nước ......................................................................................................... 35
2. 3. Trong nước ......................................................................................................... 38
Chương 3. CƠ SỞ LÝ THUYẾT VỀ PHÂN LOẠI ĐA NHÃN.................................. 39
3. 1. Khái niệm về phân loại ...................................................................................... 39
3. 2. Khái niệm về phân loại đa nhãn ......................................................................... 39
3. 3. Khái niệm về dự đoán ........................................................................................ 39

3. 4. Quá trình phân loại ............................................................................................. 40
3. 4. 1. Bước học .................................................................................................... 40
3. 4. 2. Bước phân loại ........................................................................................... 41
3. 5. Một số khung học phổ biến ................................................................................ 42
3. 6. Các phương pháp phân loại đa nhãn .................................................................. 44


11

3. 6. 1. Phương pháp chuyển đối vấn đề ................................................................ 44
3. 6. 2. Phương pháp thích nghi thuật toán ............................................................ 46
3. 7. Các thuật toán thông dụng dùng trong phân loại đa nhãn .................................. 47
3. 7. 1. Thuật toán Naïve Bayes ............................................................................. 47
3. 7. 2. Thuật toán kNN .......................................................................................... 51
3. 7. 3. Thuật toán AdaBoost ................................................................................. 57
3. 8. Các loại số liệu dùng để đánh giá ...................................................................... 59
3. 8. 1. TP Rate ....................................................................................................... 60
3. 8. 2. FP Rate ....................................................................................................... 60
3. 8. 3. Precision ..................................................................................................... 60
3. 8. 4. Recall.......................................................................................................... 60
3. 8. 5. F-Measure .................................................................................................. 60
3. 8. 6. MCC ........................................................................................................... 61
3. 8. 7. ROC Area ................................................................................................... 61
3. 8. 8. PRC Area ................................................................................................... 61
3. 8. 9. Accuracy .................................................................................................... 62
Chương 4. SỬ DỤNG PHÂN LỚP ĐA NHÃN ĐỂ PHÂN LOẠI VÀ DỰ ĐOÁN
HẠN MỨC THẺ TÍN DỤNG ........................................................................................ 63
4. 1. Bước làm sạch dữ liệu ........................................................................................ 64
4. 2. So sánh độ chính xác giữa bộ thuộc tính cũ và mới........................................... 65
4. 3. Thực nghiệm bằng tay ........................................................................................ 69

4. 4. Thực nghiệm bằng chương trình ........................................................................ 73
4. 5. Nhận xét ............................................................................................................. 75
4. 5. 1. Độ tuổi thanh niên (từ 16 → 37 tuổi)......................................................... 75
4. 5. 2. Độ tuổi trung niên (từ 38 → 49 tuổi) ......................................................... 76
4. 5. 3. Độ tuổi lớn tuổi (từ 50 → 59 tuổi) ............................................................. 77
4. 5. 4. Độ tuổi cao niên (từ 60 trở đi) ................................................................... 79
4. 5. 5. Giới tính ..................................................................................................... 80
4. 5. 6. Trung bình các thuộc tính .......................................................................... 83


12

4. 5. 7. Vùng giá trị k làm cho kết quả phân loại bị ảnh hưởng rõ ràng nhất ......... 84
4. 5. 8. Thuộc tính ảnh hưởng đến kết quả phân loại nhiều nhất ........................... 85
Chương 5. THỰC NGHIỆM, ĐÁNH GIÁ KẾT QUẢ ................................................ 87
5. 1. Môi trường và các công cụ chạy thực nghiệm ................................................... 87
5. 1. 1. Cấu hình phần cứng ................................................................................... 87
5. 1. 2. Các công cụ dùng để chạy thực nghiệm .................................................... 87
5. 1. 3. Thông tin tùy chọn dùng để chạy thực nghiệm .......................................... 88
5. 2. Mô tả cơ sở dữ liệu............................................................................................. 89
5. 3. Thông tin chi tiết từng thuộc tính ....................................................................... 92
5. 3. 1. Thuộc tính CIF ........................................................................................... 92
5. 3. 2. Thuộc tính CUST_AGE ............................................................................. 92
5. 3. 3. Thuộc tính CUST_GENDER ..................................................................... 93
5. 3. 4. Thuộc tính ISSUE_DATE ......................................................................... 93
5. 3. 5. Thuộc tính CUST_EMP_NAME ............................................................... 93
5. 3. 6. Thuộc tính CUST_JOB_TITLE ................................................................. 94
5. 3. 7. Thuộc tính CUST_CRLIMIT..................................................................... 94
5. 3. 8. Thuộc tính CUST_ANN_SALAR ............................................................. 95
5. 3. 9. Thuộc tính CARD_PRODUCT ................................................................. 95

5. 4. Kết quả theo từng thuật toán .............................................................................. 96
5. 4. 1. Thuật toán Naïve Bayes ............................................................................. 96
5. 4. 2. Trên thuật toán AdaBoost .......................................................................... 98
5. 4. 3. Trên thuật toán kNN ................................................................................ 100
5. 5. So sánh đánh giá kết quả .................................................................................. 102
5. 5. 1. Trọng số trung bình trên tất cả các số liệu ............................................... 102
5. 5. 2. Biểu đồ so sánh trọng số trung bình giữa các thuật toán ......................... 103
5. 5. 3. Biểu đồ so sánh độ chính xác giữa các thuật toán ................................... 103
5. 5. 4. Nhận xét ................................................................................................... 104
Chương 6. KẾT LUẬN ............................................................................................... 104
6. 1. Kết luận ............................................................................................................ 104


13

6. 2. Hướng phát triển .............................................................................................. 105
TÀI LIỆU THAM KHẢO ............................................................................................ 106


14

DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT

STT

Từ viết tắt

Nội dung

1

ATM

Automated Teller Machine

2

POS

Point of Sale

3

MMAC

4

AAM

Algorithm Adaptation Methods

5

PTM

Problem Transformation Methods

6

BCP

Binary Classification Problems

7

LP

Label PowerSet

8

BR

Binary Relevance

9

CC

Classifier Chain

10

MLkNN

11

BPNN

Back Propagation Neural Network

12

FW

Four-class pairWise classification

13

RAkEL

14

HL

Hamming Loss

15

FM

F-Measure

16

kNN

K-Nearest Neighbors

17

SVM

Support Vector Machine

18

DAG

Direct Acyclic Graph

19

ELM

Extreme Learning Machine

20

NB

Naive Bayesian

21

B2C

Business to Customer

22

MLL

Multi-label Learning

23

CSDL

Cơ sở dữ liệu

Multi-class Multi-label Associative Classification

Multi-label k-Nearest Neighbors

RAndom k-labELsets


15

24

NHNN

25

TTKDTM

26

NHPH

27

CVV

Ngân hàng nhà nước
Thanh toán không dùng tiền mặt
Ngân hàng phát hành
Card Verification Value

DANH MỤC CÁC BẢNG
Bảng 3.1 Danh sách các loại thẻ trong cơ sở dữ liệu mẫu ............................................. 43
Bảng 3.2 Bảng dữ liệu minh họa cho phương pháp chuyển đổi vấn đề ........................ 45
Bảng 3.3 Bảng dữ liệu được chuyển đổi bằng phương pháp PT1 ................................. 46
Bảng 3.4 Bảng dữ liệu được chuyển đổi bằng phương pháp PT2 ................................. 46
Bảng 3.5 Bảng dữ liệu huấn luyện mẫu minh họa phương pháp Naïve Bayes ............. 49
Bảng 3.6 Bảng dữ liệu minh họa cho phương pháp kNN ............................................. 53
Bảng 3.7 Bảng kết quả sau khi tính khoảng cách Euclidean ......................................... 54
Bảng 4.1 Bảng kết quả so sánh giữa bộ thuộc tính cũ và thuộc tính mới ..................... 65
Bảng 4.2 Bảng dữ liệu huấn luyện mẫu dùng để tính toán ............................................ 66
Bảng 4.3 Bảng liệt kê các nhãn của thuộc tính CARD_PRODUCT ............................. 68
Bảng 4.4 Bảng thông tin đối tượng cần được dự đoán .................................................. 69
Bảng 4.5 Bảng kết quả tính khoảng cách giữa các đối tượng trong bộ huấn luyện ...... 69
Bảng 4.6 Bảng kết quả phân loại thẻ và dự đoán hạn mức của thẻ ............................... 72
Bảng 4.7 Kết quả dự đoán phân loại thẻ theo độ tuổi thanh niên .................................. 75
Bảng 4.8 Kết quả dự đoán phân loại thẻ theo độ tuổi trung niên .................................. 77
Bảng 4.9 Kết quả dự đoán phân loại thẻ theo độ tuổi lớn tuổi ...................................... 78
Bảng 4.10 Kết quả dự đoán phân loại thẻ theo độ tuổi cao niên ................................... 79
Bảng 4.11 Kết quả dự đoán phân loại thẻ theo giới tính nữ .......................................... 81

16

Bảng 4.12 Kết quả dự đoán phân loại thẻ theo giới tính nam ....................................... 82
Bảng 4.13 Kết quả dự đoán phân loại thẻ theo trung bình các thuộc tính..................... 83
Bảng 4.14 Kết quả dự đoán phân loại thẻ theo vùng giá trị k ....................................... 84
Bảng 4.15 Kết quả dự đoán phân loại thẻ theo thuộc tính ảnh hưởng nhất .................. 85
Bảng 5.1 Thông tin cấu hình phần cứng ........................................................................ 87
Bảng 5.2 Thông tin các công cụ dùng để chạy thực nghiệm ......................................... 87
Bảng 5.3 Bảng so sánh độ chính xác giữa các kiểu tùy chọn ........................................ 89
Bảng 5.4 Các trường trong cơ sở dữ liệu mẫu ............................................................... 90
Bảng 5.5 Thông tin thuộc tính CIF ................................................................................ 92
Bảng 5.6 Thông tin thuộc tính CUST_AGE.................................................................. 92
Bảng 5.7 Thông tin thuộc tính CUST_GENDER.......................................................... 93
Bảng 5.8 Thông tin thuộc tính ISSUE_DATE .............................................................. 93
Bảng 5.9 Thông tin thuộc tính CUST_EMP_NAME .................................................... 93
Bảng 5.10 Thông tin thuộc tính CUST_JOB_TITLE.................................................... 94
Bảng 5.11 Thông tin thuộc tính CUST_CRLIMIT ....................................................... 95
Bảng 5.12 Thông tin thuộc tính CUST_ANN_SALAR ................................................ 95
Bảng 5.13 Thông tin thuộc tính CARD_PRODUCT .................................................... 95
Bảng 5.14 Bảng kết quả phân loại của phương pháp Naïve Bayes ............................... 96
Bảng 5.15 Bảng kết quả phân loại của phương pháp AdaBoost ................................... 98
Bảng 5.16 Bảng kết quả phân loại của phương pháp kNN ......................................... 100
Bảng 5.17 Bảng so sánh trọng số trung bình giữa các thuật toán................................ 103

DANH MỤC CÁC BIỂU ĐỒ, ĐỒ THỊ
Biểu đồ 3.1 Biểu diễn trọng số trung bình các số liệu theo phương pháp Naïve Bayes51
Biểu đồ 3.2 Biểu diễn trọng số trung bình các số liệu theo phương pháp kNN ............ 56

17

Biểu đồ 3.3 Biểu diễn trọng số trung bình các số liệu theo phương pháp AdaBoost .... 59
Biểu đồ 5.1 Biểu diễn các số liệu của phương pháp Naïve Bayes ................................ 98
Biểu đồ 5.2 Biểu diễn các số liệu của phương pháp AdaBoost ................................... 100
Biểu đồ 5.3 Biểu diễn các số liệu của phương pháp kNN ........................................... 102
Biểu đồ 5.4 Biểu đồ so sánh trọng số trung bình giữa các thuật toán ......................... 103
Biểu đồ 5.5 Biểu đồ so sánh độ chính xác giữa các thuật toán ................................... 104

DANH MỤC CÁC HÌNH ẢNH

Hình 1.1 Cấu tạo của thẻ ............................................................................................... 21
Hình 1.2 Mẫu thẻ khắc chữ nổi ..................................................................................... 22
Hình 1.3 Mẫu thẻ có dải băng từ ................................................................................... 23
Hình 1.4 Mẫu thẻ thông minh........................................................................................ 23
Hình 1.5 Liệt kê các chủ thể tham gia vào quá trình phát hành và thanh toán thẻ........ 26
Hình 1.6 Quy trình phát hành thẻ .................................................................................. 27
Hình 1.7 Quy trình thanh toán thẻ ................................................................................. 29
Hình 3.1 Quá trình phân loại – bước học [25]............................................................... 40
Hình 3.2 Quá trình phân loại – bước phân loại [25] ..................................................... 41
Hình 3.3 Một số loại khung học phổ biến ..................................................................... 42
Hình 3.4 Hình minh họa về phân loại ........................................................................... 56
Hình 4.1 Màn hiển thị kết quả thực nghiệm với k = 3. ................................................. 73
Hình 4.2 Màn hiển thị kết quả thực nghiệm với k = 5. ................................................. 74
Hình 4.3 Màn hiển thị kết quả thực nghiệm với k = 7. ................................................. 74


18

Chương 1. GIỚI THIỆU
1. 1. Đặt vấn đề
Nền kinh tế tại Việt Nam đang trong quá trình phát triển nhanh chóng, hiện đại.
Cùng với đó là sự bùng nổ, phát triển trong nhiều lĩnh vực khác như internet, điện tử,
viễn thông, lĩnh vực thanh toán điện tử,… Về lĩnh vực thanh toán điện tử phải kể đến vai
trò chính của Ngân hàng nhà nước cùng các ngân hàng thành viên trong nước và ngoài
nước có đầu tư kinh doanh tại thị trường Việt Nam, đã có những chính sách, vạch định
đường lối để định hướng theo đề xuất của Chính phủ nhằm hạn chế các giao dịch, thanh
toán dùng tiền mặt. Theo kết quả của buổi tọa đàm vào ngày 23 tháng 09 năm 2016 đã
được tổ chức bởi Hiệp hội Ngân hàng Việt Nam, cùng phối hợp với Ngân hàng Nhà
nước Việt Nam (NHNN) nhằm mục đích đánh giá, rà soát lại các hoạt động thanh toán
không dùng tiền mặt (TTKDTM) giai đoạn 2011-2015, kết quả đã có những bước phát
triển mạnh về cơ sở hạ tầng, công nghệ thanh toán, hành lang pháp lý, các phương tiện
và dịch vụ thanh toán điện tử. Cùng với sự quan tâm, chỉ đạo sát sao của Thủ tướng
Chính phủ thì một khi chính sách TTKDTM được khuyến khích và đưa vào sử dụng như
một phương thức thanh toán chính trong xã hội thì nó sẽ đem lại nhiều lợi ích để thúc
đẩy nền kinh tế phát triển bền vững, ví dụ như nó sẽ tạo ra sự minh bạch trong các khoản
chi tiêu và các giao dịch của Chính phủ, các đơn vị, tổ chức kinh doanh, các cá nhân,
giúp dòng tiền được lưu thông trơn tru và minh bạch hơn.
Phương thức thanh toán điện tử không dùng tiền mặt phổ biến hiện nay là dùng
thẻ ATM, tín dụng, các phương thức giao dịch thanh toán trực tuyến qua nhiều kênh
khác nhau như internet banking, ví điện tử, chuyển khoản trực tuyến,…Trong đó hình
thức thanh toán qua thẻ rất được phố biến vì quy trình phát hành thẻ bởi ngân hàng ngày
càng dễ dàng nhưng mang nhiều ưu điểm khác nhau. Do đó, việc sở hữu 01 chiếc thẻ
của ngân hàng hiện nay không còn quá xa lạ đối với người dân Việt Nam, nhất là một
phần bộ phận công nhân, viên chức, người đi làm trẻ,… nhưng phổ biến nhất vẫn là thẻ


19

ATM (thẻ ghi nợ nội địa hay còn được gọi là debit card) và thẻ tín dụng dùng để thanh
toán nội địa hoặc quốc tế, tùy thuộc vào điều kiện và nhu cầu sử dụng của từng người
mà có thể đăng ký sử dụng những loại thẻ khác nhau.
Thông thường khi bạn làm việc trong một cơ quan, tổ chức nào đó, thỉnh thoảng
phải đi công tác nước ngoài. Trong quá trình chuẩn bị các thủ tục cần thiết trước khi đi
công tác, ngoài những thủ tục như mua vé máy bay, xin thị thực nhập cảnh, đặt phòng
khách sạn,…thì bạn cũng cần phải tìm cách để đổi hoặc phải mua loại ngoại tệ của nước
mà bạn sắp đến, còn chắc chắn hơn nữa thì bạn đổi sang USD để sử dụng. Tuy nhiên, do
nhà nước quy định cấm đổi ngoại tệ tự do mà bạn phải vào ngân hàng mới đổi hoặc mua
được, với nhiều thủ tục rườm rà và quan trọng là thiếu an toàn khi bạn cầm tiền mặt trên
tay và cộng với việc bị hạn chế số lượng ngoại tệ mang theo người khi ra nước ngoài nên
đã làm cho không ít người đau đầu cho việc này trước khi xuất ngoại.
Ngày nay thẻ thanh toán quốc tế ra đời đã giúp giải quyết tốt các vấn đề trên vì
nó có thể chấp nhận và cho phép thực hiện giao dịch thanh toán bằng bất kỳ loại tiền tệ
nào và tại bất kỳ đâu trên thế giới. Bên cạnh đó, thẻ thanh toán quốc tế còn có thể được
sử dụng để rút tiền mặt tại các máy ATM, thanh toán quẹt thẻ tại các cửa hàng có đặt
máy POS, thanh toán trực tuyến tại tất cả các đại lý chấp nhận thẻ của các tổ chức quốc
tế như: Visa, Mastercard, JCB, Amex, Diners, Unionpay,… trên toàn cầu và thỉnh thoảng
lại còn được hưởng những chính sách ưu đãi, giảm giá khi thanh toán bởi các ngân hàng
phát hành thẻ. Chính vì vậy thẻ thanh toán quốc tế (thẻ tín dụng) chính là lựa chọn số
một hiện nay vì nó an toàn, hiệu quả và tiện lợi để cùng đồng hành với bạn trong mỗi
chuyến xuất ngoại.
Tuy nhiên đối với ngân hàng việc phát hành thẻ tín dụng trong thời gian qua có
rủi ro rất cao, mà đó chính là nguyên nhân dẫn đến nợ xấu của thẻ tín dụng ngày càng
gia tăng. Nguyên nhân một phần có thể do hiện nay để gia tăng thị phần, nhiều ngân
hàng bỏ tiền ra mua danh sách khách hàng từ nhiều nguồn hoặc từ các ngân hàng khác
nhau. Sau đó dựa trên danh sách thông tin này, họ cho nhân viên tiếp thị chào mời, cung


20

cấp những ưu đãi, đưa ra hạn mức cao hơn, thậm chí phát hành thẻ miễn phí để lôi kéo
khách hàng mới về mình. Nhằm mục đích là hoàn thành chỉ tiêu được giao, còn về phần
nhân viên thì dùng mánh khóe khác nhau để hợp thức hóa hồ sơ. Từ đó dẫn đến tình
trạng phát hành thẻ không đúng đối tượng, việc cấp hạn mức sử dụng thì vượt mức cho
phép.
Cụ thể là tại Việt Nam đã có ngân hàng từng bị ôm nợ sau khi phát hành hàng
ngàn thẻ tín dụng cho các tài xế trong một doanh nghiệp kinh doanh Taxi. Quy định hạn
mức cho mỗi thẻ chỉ có 10 triệu đồng nhưng sau khi nhận được thẻ tín dụng, họ không
dùng trong việc thanh toán thẻ mà ngay lập trức đi rút toàn bộ số tiền có trong thẻ, sau
đó tiến hành hủy thẻ và trốn mất, ngân hàng không thu hồi được nợ (gốc, lãi và các khoản
phí phát sinh) khiến cho nguồn vốn của ngân hàng bị thất thoát, lợi nhuận thì giảm sút.
Sau sự cố này theo như lời của một vị giám đốc ngân hàng thì ngân hàng đã phải giải tán
trung tâm thẻ, điều chuyển nhân sự, cũng như đau đầu giải quyết một đống nợ xấu mà
nguyên nhân xuất phát từ việc phát hành thẻ không đúng đối tượng, việc cấp hạn mức
sử dụng chưa phù hợp [14].
Do đó, bài toán của các ngân hàng hiện nay đặt ra là tìm giải pháp để giúp phân
loại các loại thẻ tín dụng và dự đoán được hạn mức tín dụng được cấp cho khách hàng
mới sao cho phù hợp nhất. Mục đích chính là nhằm giảm thiểu rủi ro cho ngân hàng,
cũng như cho nền kinh tế.
1. 2. Tổng quan về thẻ và quy trình phát hành thẻ tín dụng tại ngân hàng
1. 2. 1. Khái niệm
Thẻ ngân hàng được làm bằng một miếng nhựa (plastic), có kích thước tiêu chuẩn
và thường là 8,5*5,5 cm, là công cụ hay phương tiện thanh toán hàng hóa, dịch vụ mà
không cần dùng tiền mặt. Nó ra đời dựa trên hình thức mua bán hàng hóa bán lẻ và phát
triển bền vững cho đến ngày nay, gắn liền với công nghệ tiên tiến trong lĩnh vực tài
chính, ngân hàng.


21

1. 2. 2. Đặc điểm cấu tạo của thẻ

Hình 1.1 Cấu tạo của thẻ
 Mặt trước của thẻ gồm:
 Nhãn hiệu thương mại của thẻ.
 Tên và logo của ngân hàng phát hành thẻ.
 Số thẻ, tên chủ thẻ, ngày hết hạn được in nổi.
 Con chip: dùng để thực hiện các giao dịch bằng thẻ chip.
 Mặt sau thẻ gồm:
 Dải băng từ chứa các thông tin về chủ thẻ mà nó đã được mã hóa như: số thẻ,
ngày hết hạn.
 Ô chữ ký dành cho chủ thẻ.
 Số CVV.
1. 2. 3. Phân loại thẻ
Thẻ là phương tiện thanh toán thông minh, hiện đại đang được sử dụng rộng rãi
và phổ biến trên toàn thế giới hiện nay, bao gồm nhiều loại thẻ dựa trên những tiêu chí
phân loại khác nhau, chủ yếu gồm các loại tiêu chí sau:


22

a) Công nghệ sản xuất
Công nghệ sản xuất thì tùy thuộc vào từng giai đoan, thời điểm công nghệ khác
nhau nhưng chủ yếu gồm ba công nghệ sau:
Thẻ được khắc chữ nổi (embossed card)
Là loại thẻ được phát hành đầu tiên, các thông tin cơ bản về chủ thẻ được khắc
nổi trên bề mặt của thẻ. Khi muốn thanh toán, chủ thẻ cà các thông tin này hóa đơn cần
thanh toán để thực hiện giao dịch, hình thức thanh toán này nhanh chóng bị lỗi thời bởi
tính bảo mật kém vì nó dễ bị làm giả.

Hình 1.2 Mẫu thẻ khắc chữ nổi
Thẻ có băng từ (magnetic stripe)
Phôi thẻ được phủ bằng một dải băng từ với 2 hoặc 3 dải để lưu những thông tin
của người sử dụng thẻ, ví dụ như: số thẻ, tên chủ thẻ, ngày hết hạn,…Công nghệ này
cũng bộc lộ những điểm yếu do tính bảo mật không cao. Do đó dễ dàng bị kẻ gian đọc
trộm thông tin và làm giả thẻ, thực hiện giao dịch để chiếm đoạt tài sản của chủ thẻ, ngân
hàng.


23

Hình 1.3 Mẫu thẻ có dải băng từ
Thẻ thông minh (thẻ chip hay smart card)
Phôi thẻ được sản xuất dựa trên các kỹ thuật vi xử lý hay trên chip điện tử, các
thông tin của chủ thẻ được lưu trong con chip này. Khi cần đọc hoặc cần trao đổi
thông tin thì thẻ cần phải trải qua nhiều bước xác minh bảo mật khác nhau thì mới có
thể đọc được các thông tin này. Do đó đây là loại công nghệ mới nhất của thẻ thanh
toán, vì nó mang tính bảo mật cao.

Hình 1.4 Mẫu thẻ thông minh
b) Phạm vi, lãnh thổ
Đối với yếu tố phạm vi, lãnh thổ của từng quốc gia, thông thường bao gồm hai
loại sau:


24

Thẻ nội địa
Là loại thẻ thường chỉ được sử dụng trong phạm vi của một quốc gia và loại

tiền tệ giao dịch là loại tiền tệ của quốc gia đó. Thông thường loại thẻ này là thẻ ghi
nợ của các ngân hàng thương mại, nó được phát hành và chỉ được sử dụng trên hệ
thống máy ATM, POS (Point of Sale) của ngân hàng đặt tại các đơn vị chấp nhận thẻ
trong nước.
Thẻ quốc tế
Là loại thẻ mà có thể được sử dụng để thanh toán được cả trong nước và quốc
tế. Để phát hành được loại thẻ này, tổ chức phát hành thẻ (thông thường là ngân hàng
phát hành thẻ) phải là thành viên của tổ chức thẻ quốc tế như: Visa, Mastercard, JCB,
Amex, Diners, Unionpay,… và phải tuân thủ chặt chẽ các qui định trong việc phát
hành và thanh toán thẻ do tổ chức đó qui định.
c) Hình thức thanh toán
Khi đề cập đến hình thức thanh toán thì cũng tùy vào trình độ phát triển và quá
trình áp dụng công nghệ của từng quốc gia khác nhau nhưng cũng chủ yếu gồm ba hình
thức thanh toán sau:
Thẻ tín dụng (credit card)
Là loại thẻ cho phép chủ thẻ thực hiện giao dịch trả trước với số tiền trong
phạm vi hạn mức tín dụng đã được ngân hàng cấp trước đó. Sau đó chủ thẻ chỉ phải
thanh toán ít nhất mức trả nợ tối thiểu khi đến hạn quy định (tùy theo mỗi ngân hàng
khác nhau mà mức phí trả nợ tối thiểu khác nhau, thông thường là 5% hay 10%) và
chủ thẻ sẽ chỉ phải trả lãi suất trên số tiền còn nợ.
Thẻ ghi nợ (debit card)
Là loại thẻ cho phép chủ thẻ thực hiện giao dịch trong phạm vi số tiền có trong
tài khoản, thẻ ghi nợ không có hạn mức tín dụng vì nó phụ thuộc vào số dư có trong


25

tài khoản của chủ thẻ. Tuy nhiên, hiện nay có một số tổ chức, ngân hàng muốn tạo
điều kiện cho chủ thẻ trong quá trình giao dịch, có thể cho phép chủ thẻ chi tiêu hoặc
rút tiền vượt quá số dư có trong tài khoản trong một khoảng thời gian nhất định, tùy

thuộc vào mức độ uy tín của khách hàng, hình thức này còn gọi là thấu chi.
Thẻ trả trước (prepaid card)
Là loại thẻ cho phép chủ thẻ thực hiện giao dịch trong phạm vi số tiền có trong
thẻ, thông qua hình thức nạp tiền vào thẻ từ ngân hàng hay từ đơn vị chấp nhận thẻ
được cấp quyền nạp tiền. Trong loại thẻ này gồm có 02 loại nữa là: thẻ trả trước định
danh và vô danh. Tùy theo quy định của từng ngân hàng mà hạn mức sử dụng của
thẻ định danh và vô danh khác nhau.
1. 2. 4. Quy trình phát hành và thanh toán thẻ tại ngân hàng
Quy trình phát hành thẻ và thanh toán thẻ tại mỗi ngân hàng thông thường được
qui định khác nhau do mỗi ngân hàng có yêu cầu và nghiệp vụ riêng nhưng chủ yếu cũng
gồm một số quy trình chuẩn, chung nhất như sau: