Giải pháp xây dựng hệ thống cảnh báo sớm rủi ro tín dụng khách hàng cá nhân tại Ngân hàng TMCP Xuất nhập khẩu Việt Nam

Abstract

Đề án "Giải pháp xây dựng hệ thống cảnh báo sớm rủi ro tín dụng khách hàng cá nhân tại Ngân hàng TMCP Xuất Nhập khẩu Việt Nam (Eximbank)" được lựa chọn do sự gia tăng rủi ro tín dụng mà đặc biệt là nợ quá hạn trong bối cảnh kinh tế biến động, ảnh hưởng đến hoạt động kinh doanh của ngân hàng. Động cơ nghiên cứu nhằm cải thiện khả năng quản lý rủi ro tín dụng, bảo vệ lợi ích của ngân hàng và khách hàng. Mục tiêu nghiên cứu là phát triển một hệ thống cảnh báo sớm sử dụng dữ liệu lớn và mô hình Machine Learning, giúp ngân hàng nhận diện, đánh giá và phòng ngừa rủi ro tín dụng từ khách hàng cá nhân đạt độ chính xác cao hơn. Đề tài giải quyết khoảng trống trong việc ứng dụng công nghệ và phân tích dữ liệu vào quản lý rủi ro tín dụng khi tích hợp vào các hệ thống quản lý của ngân hàng. Phương pháp nghiên cứu bao gồm phân tích dữ liệu, xây dựng mô hình dự đoán và khảo sát thực tiễn tại Eximbank. Cách tiếp cận kết hợp lý thuyết quản lý rủi ro tín dụng và công nghệ thông tin nhằm thiết kế hệ thống cảnh báo hiệu quả. Kết quả nghiên cứu cho thấy hệ thống đề xuất có khả năng nhận diện sớm rủi ro, giảm tỷ lệ nợ quá hạn và tối ưu hóa quy trình tín dụng. Kết luận cho thấy hệ thống này không chỉ mang lại lợi ích cho Eximbank mà còn có thể áp dụng cho các ngân hàng khác. Nghiên cứu mở ra hướng đi mới cho việc áp dụng công nghệ trong quản lý rủi ro tín dụng trong tương lai.