Phân tích khả năng thanh toán nợ trong Dịch vụ tài chính & ngân hàng thông qua học máy

Abstract

Đề tài phân tích khả năng thanh toán nợ trong dịch vụ tài chính và ngân hàng là một trong những đề tài quan trọng cũng như thiết thực trong đời sống hiện nay, trong giai đoạn kinh tế khó khăn, việc vay nợ đang hết sức phổ biến. Để đánh giá và dự đoán khả năng thanh toán nợ của khách hàng, nhóm chúng em đã ứng dụng học máy kết hợp với kiến thức môn Khoa học Dữ liệu cũng như các kiến thức trong lĩnh vực tài chính- ngân hàng này nhằm mang lại hiệu quả cao hơn so với các phương pháp truyền thống nhờ khả năng phân tích lượng lớn dữ liệu, phát hiện các mô hình phức tạp, và dự đoán chính xác hơn từ mô hình học máy Orange và Excel. Cụ thể, nhóm chúng em đã ứng dụng phân lớp và phân cụm,... với các phương pháp như Logistic Regression, Cây quyết định, SVM, Test and Score… với mục đích phân tích “ khả năng thanh toán nợ của khách hàng”. Nghiên cứu đã thể hiện ra các yếu tố tác động đến khả năng thanh toán nợ của các khách hàng, cũng như đặc thù của các nhóm khách hàng gặp khó khăn trong thanh toán nợ, từ đó có thể giúp các ngân hàng, tổ chức tài chính điều chỉnh hạn mức vay cũng như đưa ra các biện pháp phù hợp, giúp các tổ chức tài chính nâng cao hiệu suất trong việc quản lý rủi ro và tối ưu hóa quy trình cho vay.