Nghiên cứu mô hình học máy dự đoán xác suất vỡ nợ của khách hàng doanh nghiệp tại ngân hàng thương mại cổ phần ở Việt Nam

Abstract

Dự đoán khả năng vỡ nợ của khách hàng trong tương lai sử dụng các công nghệ hiện đại đang là xu hướng phát triển trong các tổ chức tài chính nói chung và ngân hàng nói riêng. Điều này là cần thiết để các tổ chức tài chính có các hướng xử lý kịp thời như giảm thiểu rủi ro tín dụng, phân tích quy trình tín dụng, và tối ưu hóa danh mục tín dụng... Bài báo sử dụng các dữ liệu liên quan đến thông tin tín dụng, tài chính và đặc điểm của khách hàng doanh nghiệp tại ngân hàng để xây dựng mô hình máy học, từ đó tiến hành thử nghiệm đánh giá và lựa chọn ra một mô hình tốt nhất. Với kết quả này, ngân hàng có thể áp dụng mô hình vào thực tế để hỗ trợ quyết định kinh doanh, giúp tăng cường khả năng dự báo rủi ro tín dụng, nâng cao hiệu suất hoạt động của ngân hàng và giảm thiểu các tổn thất không mong muốn.