Ứng dụng khoa học dữ liệu vào việc phân tích hồ sơ khách hàng và phê duyệt khoản vay

Abstract

Lĩnh vực tín dụng và cho vay đóng vai trò vô cùng quan trọng trong nền kinh tế hiện đại. Các tổ chức tín dụng không chỉ hỗ trợ cá nhân và doanh nghiệp tiếp cận các nguồn vốn cần thiết mà còn đóng góp vào sự phát triển của xã hội thông qua việc kích thích tiêu dùng và đầu tư. Tuy nhiên, một trong những thách thức lớn nhất mà các tổ chức tín dụng phải đối mặt chính là rủi ro tín dụng – nguy cơ khách hàng không trả được nợ đúng hạn, dẫn đến nợ xấu và thậm chí mất vốn. Với sự phát triển của công nghệ và khoa học dữ liệu, các tổ chức tín dụng ngày nay có thể sử dụng dữ liệu để phân tích hồ sơ khách hàng, đánh giá rủi ro và phê duyệt khoản vay một cách hiệu quả hơn. Nhận thấy tầm quan trọng của việc ứng dụng các công cụ phân tích dữ liệu trong lĩnh vực này, nhóm thực hiện đồ án đã chọn đề tài “Ứng dụng khoa học dữ liệu vào việc phân tích hồ sơ khách hàng và phê duyệt khoản vay” nhằm phân tích hồ sơ khách hàng bằng các kỹ thuật khoa học dữ liệu giúp tổ chức tín dụng nắm bắt sâu hơn về hành vi tài chính của khách hàng, đánh giá hiệu quả khả năng thanh toán, đồng thời phát hiện kịp thời các dấu hiệu rủi ro tiềm ẩn. Bài dự án bao gồm 4 chương: Chương 1: Tổng quan về đề tài. Giới thiệu về dự án. Chương này sẽ trình bày lý do chọn đề tài, mục tiêu và đối tượng nghiên cứu cũng như phương pháp thực hiện đề tài. Chương 2: Cơ sở lý thuyết. Giới thiệu về khoa học dữ liệu và các công cụ sử dụng chính như Orange, Excel. Mô tả các phương pháp phù hợp như phân lớp, phân cụm nhằm tối ưu hóa quy trình đánh giá hồ sơ khách hàng. Chương 3: Quy trình thực hiện và kết quả. Áp dụng các thuật toán phân tích vào bộ dữ liệu từ Kaggle. Trình bày quy trình thực hiện và kết quả dự báo. Chương 4: Kết luận và khuyến nghị. Tóm tắt kết quả đạt được, đánh giá hiệu quả của các phương pháp áp dụng. Tìm ra hạn chế của nghiên cứu, từ đó đề xuất cải tiến và đưa ra định hướng phát triển nhằm nâng cao chất lượng phân tích và phê duyệt khoản vay.