slide trí tuệ nhân tạo trong kinh doanh

BANKING ACADEMY
MANAGEMENT INFORMATION SYSTEMS

Hà Nội – 2020


NỘI DUNG
1. TỔNG QUAN VỀ XẾP HẠNG TÍN DỤNG
2. CÁC PHƯƠNG PHÁP XHTD TRUYỀN THỐNG
3. XẾP HẠNG TÍN DỤNG DỰA TRÊN AI

4. KẾT LUẬN

5/19/2021

Credit Scoring

2


1. TỔNG QUAN VỀ XẾP HẠNG TÍN DỤNG

❖Khái niệm XHTD KH vay vốn của NHTM
CƠ SỞ NÀO ĐỂ NGÂN
HÀNG CÓ THỂ CHO
KHÁCH HÀNG VAY MỘT
KHOẢN TIỀN LỚN?
TẠI SAO SIÊU THỊ CĨ
THỂ “TIN TƯỞNG” CHO
KHÁCH HÀNG MUA SẢN
PHẨM MÀ KHƠNG CẦN

TRẢ TIỀN TRƯỚC?
5/19/2021

Credit Scoring

3


1. TỔNG QUAN VỀ XẾP HẠNG TÍN DỤNG

❖Khái niệm XHTD KH vay vốn của NHTM

Quyết định
cấp tín dụng

Thơng tin

Hệ thống XHTD nội bộ
(đánh giá khả năng trả nợ,
mức độ rủi ro của khoản vay)

Xây dựng
CSKH

Khách hàng

5/19/2021

Quản lý rủi ro

Credit Scoring

4


1. TỔNG QUAN VỀ XẾP HẠNG TÍN DỤNG

❖Xếp hạng tín dụng vs Chấm điểm tín dụng
➢ Bản chất giống nhau
➢ Khác biệt ở cách thức biểu diễn kết quả:
▪ Xếp hạng tín dụng: sử dụng chữ cái

(VD: AAA,

BB, C) → dễ hiểu.

▪ Chấm điểm tín dụng: sử dụng con số (VD: 80, 95)
→ chính xác hơn.

▪ Muốn xếp hạng, trước hết cần chấm điểm!!!
5/19/2021

Credit Scoring

5


1. TỔNG QUAN VỀ XẾP HẠNG TÍN DỤNG

❖Vai trị của xếp hạng tín dụng

➢Đối với NHTM
▪ Cơ sở lựa chọn khách hàng
▪ Cơ sở để phân loại nợ và trích lập DPRR
▪ Cơ sở xây dựng chính sách KH và TD
▪ Cơ sở xây dựng danh mục tín dụng
➢Đối với khách hàng được xếp hạng
▪ Có được sự đánh giá khách quan từ bên ngoài
▪ Làm cơ sở để xây dựng chính sách phát triển
▪ Cơ hội để quảng bá hình ảnh
▪ Dễ dàng tiếp cận và thu hút nguồn vốn
5/19/2021

Credit Scoring

6


2. CÁC PHƯƠNG PHÁP XHTD TRUYỀN THỐNG
PHƯƠNG PHÁP
DỰA TRÊN KINH NGHIỆM

PHƯƠNG PHÁP
ĐỊNH LƯỢNG

• Sử dụng bảng hỏi

•

•

5/19/2021

CÁC NHTM/TCTD
ĐANG XẾP
Mơ hình định tính
HẠNG TÍN DỤNG
K/H NHƯ THẾ
Phương pháp chunNÀO?
gia

Credit Scoring

• Mơ hình điểm số Z

• Mơ hình logistic

7


2. CÁC PHƯƠNG PHÁP XHTD TRUYỀN THỐNG

❖Phương pháp chuyên gia

Xây dựng
bộ chỉ tiêu

Thu thập
thơng tin

Đánh giá

cho điểm

Kết quả
xếp hạng

Kiểm sốt, đánh giá, hỗ trợ của Ban Chuyên gia

5/19/2021

Credit Scoring

8


2. CÁC PHƯƠNG PHÁP XHTD TRUYỀN THỐNG

❖Mơ hình thẻ điểm (Score card)
Nhóm chỉ tiêu ảnh hưởng đến tài chính, thu nhập
Đơn vị tính: Điểm
Chỉ tiêu

STT

Điểm tối đa

Điểm tối thiểu

1

Thu nhập của khách hàng

10

1

2

Chênh lệch thu nhập và chi tiêu hàng tháng

10

1

3

Tuổi tác

4

1

4

Trình độ học vấn

4

0

Nhóm chỉ tiêu ảnh hưởng đến khả năng thu hồi nợ

Đơn vị tính: Điểm
Chỉ tiêu

STT

Điểm tối đa

Điểm tối thiểu

1

Giá trị tài sản đang sở hữu

8

1

2

Giá trị các khoản nợ của khách hàng

4

0

3

Uy tín của khách hàng trong trong giao dịch tín dụng

2

0

4

Quan hệ với NH

1

0

5/19/2021

Credit Scoring

9


2. CÁC PHƯƠNG PHÁP XHTD TRUYỀN THỐNG
Nhóm thơng tin bổ sung
Đơn vị tính: Điểm
Chỉ tiêu

STT

Điểm tối đa

Điểm tối thiểu

1

Tình trạng hôn nhân

3

1

2

Số người sống phụ thuộc

4

0

3

Nơi cư trú

3

1

4

Thời gian cư trú

2

1

5

Phương tiện đi lại

4

1

6

Phương tiện thông tin

1

0

7

Các đánh giá nhận xét của CBTD

3

-3

Tổng hợp kết quả xếp hạng
Điểm số đạt được

Loại

Trên 60

AA

Trên 50 đến 60

A

Năng lực tín dụng tốt

Trên 40 đến 50

BB

Năng lực tín dụng khá

5/19/2021

Diễn giải
Năng lực tín dụng rất tốt

Điểm số đạt được

Loại

Diễn giải

Trên 30 đến 40

B

Năng lực tín dụng trung bình

Dưới 30

C

Năng lực tín dụng kém

Credit Scoring

10


2. CÁC PHƯƠNG PHÁP XHTD TRUYỀN THỐNG

❖Mơ hình thẻ điểm (Score card)
➢Ưu điểm: dễ dàng sử dụng.
➢Nhược điểm:

▪ Thiếu tính khách quan.
▪ Các chỉ tiêu và vai trò

(trọng số tương ứng) của

mỗi chỉ tiêu bị cố định.
▪ Phụ thuộc sự trung thực khai báo của khách hàng.
▪ Phụ thuộc khả năng dự báo và trình độ phân tích
của cán bộ tín dụng.
→ Từ chối sai!!!

5/19/2021

Credit Scoring

11


2. CÁC PHƯƠNG PHÁP XHTD TRUYỀN THỐNG

❖Phương pháp định lượng theo mơ hình điểm Z
➢Mơ hình tính điểm 𝑍 = 𝑎1 𝑋1 + 𝑎2 𝑋2 + ⋯ + 𝑎𝑘 𝑋𝑘
▪𝑋𝑖 là các chỉ tiêu được tính tốn từ báo cáo TC
VD: Lợi nhuận giữ lại/Tổng tài sản

▪𝑎𝑖 là các hệ số cố định
Vùng nguy hiểm

Vùng an toàn

Vùng cảnh báo

𝒛𝟏

𝑧2

Z- score

❑Ưu điểm: dễ dàng sử dụng, đã dự báo chính xác 95%
trong vòng 1 năm và 70% trong vòng 2 năm tại Mỹ.

❑Nhược điểm: chỉ dùng để phân loại KH, 𝑎𝑖 và 𝑋𝑖 “bất
biến”, chỉ sử dụng dữ liệu báo cáo tài chính.
5/19/2021

Credit Scoring

12


2. CÁC PHƯƠNG PHÁP XHTD TRUYỀN THỐNG

❖Phương pháp định lượng theo mơ hình logistic
➢Mơ hình xác suất khách hàng 𝑋 = (𝑋1 , . . , 𝑋𝑘 ) có rủi
ro tín dụng được tính bằng cơng thức:

𝒆𝜷𝟎 +𝜷𝟏 𝑿𝟏 +𝜷𝟐 𝑿𝟐+⋯+𝜷𝒌 𝑿𝒌
𝒑=
𝟏 + 𝒆𝜷𝟎 +𝜷𝟏 𝑿𝟏 +𝜷𝟐 𝑿𝟐 +⋯+𝜷𝒌 𝑿𝒌
▪ Biến phụ thuộc 𝑝 ∈ (0,1): quy đổi sang hạng mức
▪ Các biến độc lập 𝑋1 ,…,𝑋𝑘 là các nhân tố ảnh
hưởng đến khách hàng. VD: thu nhập, tuổi

▪ 𝛽0 ,…,𝛽𝑘 là các hệ số được “ước lượng” từ phân
tích tập dữ liệu khách hàng sẵn có của NH

5/19/2021

Credit Scoring

13

2. CÁC PHƯƠNG PHÁP XHTD TRUYỀN THỐNG

❖Phương pháp định lượng theo mơ hình logistic
➢Ưu điểm:
▪ Dễ dàng sử dụng
▪ Dễ dàng hiệu chỉnh hoặc thêm bớt các biến.
➢Nhược điểm:
▪ Cần lượng dữ liệu đủ lớn
▪ Chỉ tính tốn được dữ liệu định lượng
▪ Phụ thuộc vào khả năng dự báo và trình độ phân
tích của cán bộ tín dụng.

5/19/2021

Credit Scoring

14


2. CÁC PHƯƠNG PHÁP XHTD TRUYỀN THỐNG
Tỷ lệ từ chối sai
cịn cao

Bị phụ thuộc
vào CBTD

PHƯƠNG PHÁP
XHTD TRUYỀN

THỐNG CHƯA LÀM
ĐƯỢC!

Khơng chính
xác: dữ liệu
thiếu, khơng
đúng, chưa
cập nhật,
khác loại

Khơng chính xác
nếu ít dữ liệu mẫu
5/19/2021

Credit Scoring

15


3. XẾP HẠNG TÍN DỤNG DỰA TRÊN AI
Tăng cường
thơng tin

CBTD không
cần đào tạo
đặc biệt

Nâng cao CLDV
&Tăng lợi thế
cạnh tranh

5/19/2021

Giảm tỷ lệ từ
chối sai: tăng tỉ
lệ chấp nhận

XHTD DỰA TRÊN AI
LÀM ĐƯỢC GÌ?

Làm việc được
với nhiều
nguồn dữ liệu
Credit Scoring

Tăng tốc thời
gian xét duyệt
& Giảm chi phí

Khả năng xử
lý dữ liệu
khuyết thiếu

Số hóa các dịch
vụ tài chính
16


3. XẾP HẠNG TÍN DỤNG DỰA TRÊN AI
Khơng
q chú

trọng
vào lịch
sử TD

Sử dụng
các kỹ
thuật học
nâng cao
5/19/2021

VÌ SAO
XHTD
DỰA
TRÊN AI
LÀM
ĐƯỢC?

Credit Scoring

Xử lý
được
nhiều
loại DL
17


3. XẾP HẠNG TÍN DỤNG DỰA TRÊN AI

❖Quy trình thực hiện

Nguồn dữ liệu

(1)
Dữ liệu huấn luyện

Dữ liệu kiểm thử

(2)
(4)

Lựa chọn kỹ thuật học

(3)
Xây dựng MH XHTD
dựa trên kỹ thuật học

(4)

Đánh giá mơ hình

(5)
Thơng tin khách
hàng cần XHTD
5/19/2021

Triển khai MH XHTD
Credit Scoring

Kết quả XHTD
của khách hàng

18


3. XẾP HẠNG TÍN DỤNG DỰA TRÊN AI

❖Mơ tả bài tốn XHTD sử dụng Random Forest
Thuộc tính
Khách hàng 1

...
Khách hàng n

𝑨𝟏

...

𝑨𝒎

Hạng

𝑨𝟏𝟏

...

𝑨𝟏𝒎

𝑳𝟏

...

...

...

...

𝑨𝒏𝟏

...

𝑨𝒏𝒎

𝑳𝒏

Random Forest

5/19/2021

Khách hàng mới
𝑿 = (𝑿𝟏 , … , 𝑿𝒌 )

Credit Scoring

Hạng tín dụng
của khách hàng X

19


3. XẾP HẠNG TÍN DỤNG DỰA TRÊN AI

❖Xây dựng MH XHTD sử dụng Random Forest
❑ Bước 1: Chia dữ liệu thành 2 tập
Thuộc tính
Khách hàng 1
...
Khách hàng n

𝑨𝟏

...

𝑨𝒎

Hạng

𝑨𝟏𝟏

...

𝑨𝟏𝒎

𝑳𝟏

...

...

...

...

𝑨𝒏𝟏

...

𝑨𝒏𝒎

𝑳𝒏

Tập kiểm thử

Tập huấn luyện
Thuộc tính

𝑨𝟏

...

𝑨𝒎

Hạng

Khách hàng 1

𝑨𝟏𝟏

...

𝑨𝟏𝒎

𝑳𝟏

...

...

...

...

...

Khách hàng t

𝑨𝒕𝟏

...

𝑨𝒕𝒎

𝑳𝒕

5/19/2021

Tập dữ liệu

Thuộc tính

𝑨𝟏

Khách hàng t+1 𝑨(𝒕+𝟏)𝟏
...
Khách hàng n
Credit Scoring

...

𝑨𝒎

... 𝑨(𝒕+𝟏)𝒎

Hạng
𝑳𝒕+𝟏

...

...

...

...

𝑨𝒏𝟏

...

𝑨𝒏𝒎

𝑳𝒏

20


3. XẾP HẠNG TÍN DỤNG DỰA TRÊN AI

❖Xây dựng MH XHTD sử dụng Random Forest
❑ Bước 2: tạo N tập huấn luyện con
Thuộc tính
Khách hàng 1
...
Khách hàng t

𝑨𝟏

...

𝑨𝒎

Hạng

𝑨𝟏𝟏

...

𝑨𝟏𝒎

𝑳𝟏

...

...

...

...

𝑨𝒕𝟏

...

𝑨𝒕𝒎

𝑳𝒕

...

Tập huấn luyện 1

Tập dữ liệu
huấn luyện

Tập huấn luyện N

Thuộc tính

𝑨𝟏

...

𝑨𝒌

Hạng

Thuộc tính

𝑨′𝟏

...

𝑨′𝒌

Hạng

Khách hàng 1

𝑨𝟏𝟏

...

𝑨𝟏𝒌

𝑳𝟏

Khách hàng 1

𝑨′𝟏𝟏

...

𝑨′𝟏𝒌

𝑳𝟏

...

...

...

...

...

...

...

...

...

...

Khách hàng t

𝑨𝒕𝟏

...

𝑨𝒕𝒌

𝑳𝒕

Khách hàng t

𝑨′𝒕𝟏

...

𝑨′𝒕𝒌

𝑳𝒕

5/19/2021

Credit Scoring

21


3. XẾP HẠNG TÍN DỤNG DỰA TRÊN AI

❖Xây dựng MH XHTD sử dụng Random Forest
❑ Bước 3: xây dựng cây QĐ từ mỗi tập huấn luyện con
Ở mỗi mức, chọn
thuộc tính “tốt
nhất” dựa trên
các chỉ số như:
Information Gain,
GainRatio,...

....................................................

Là các thuộc tính được lựa chọn

Là các giá trị thuộc tính phân lớp
5/19/2021

Credit Scoring

22


3. XẾP HẠNG TÍN DỤNG DỰA TRÊN AI

❖Xây dựng MH XHTD sử dụng Random Forest
❑ VD: chọn 3 thuộc tính (Tuổi, T/T kết hôn,Thu nhập)
Tuổi
[18-35]

[>55]

[36-55]

B

Thu
nhập

TT

K/H
Đã K/H

Độc thân
Cao
A

B

5/19/2021

Credit Scoring

A

Thấp
C

23


3. XẾP HẠNG TÍN DỤNG DỰA TRÊN AI

❖Xây dựng MH XHTD sử dụng Random Forest
❑ Bước 1: Chia dữ liệu thành 2 tập
❑ Bước 2: tạo N tập huấn luyện con
❑ Bước 3: xây dựng cây QĐ từ mỗi tập huấn luyện con

5/19/2021

Credit Scoring

24


3. XẾP HẠNG TÍN DỤNG DỰA TRÊN AI

❖Đánh giá và sử dụng MH XHTD
Thuộc tính

𝑨𝟏

Khách hàng t+1

𝑨(𝒕+𝟏)𝟏

...

...

...

...

...

𝑨𝒏𝟏

...

𝑨𝒏𝒎

𝑳𝒏

Khách hàng n

...

𝑨𝒎

Hạng

... 𝑨

𝒕+𝟏 𝒎

𝑳𝒕+𝟏

Tập kiểm thử

Khách hàng mới
(𝑿𝟏 , … , 𝑿𝒌 )

5/19/2021

Credit Scoring

25