bài tập lớn môn năng lực số áp dụng hệ thống hỗ trợ đưa ra quyết định trong lĩnh vực ngân hàng

Một trong nhữngmục tiêu chính của hỗ trợ quyết định bằng máy tính là tạo điều kiện thu hẹp khoảng cáchgiữa hiệu suất hiện tại và hiệu suất mong muốn của một tổ chức như được chỉ ra bởi m

BÀI TẬP LỚN MÔN NĂNG LỰC SỐ

Đề tài: Áp dụng hệ thống hỗ trợ đưa ra quyết định trong

lĩnh vực ngân hàng

Thành viên nhóm 6:

 Cao Thảo Anh Dương Thuỳ Dương Tạ Quang Minh

 Nguyễn Thị Nguyệt Mỹ Phạm Thu Trang

Giảng viên hướng dẫn: Lê Cẩm Tú

Hà Nội, ngày 29 tháng 12 năm 2022

Tên đề tài: Áp dụng hệ thống hỗ trợ đưa ra quyết định trong lĩnh vực ngân hàngTỉ lệ phần trăm (%) đóng góp của thành viên nhóm 6

Lời mở đầu

Trong cuộc sống có rất nhiều sự lựa chọn cho con người, từ học hành đến côngviệc, từ mua sắm đến giải trí Về sự lựa chọn, một điều đáng mừng là chúng ta có khánhiều lựa chọn có thể khiến cuộc sống phong phú và đầy màu sắc nhưng thực chất lại rấtkhó để đưa ra quyết định từ những sự lựa chọn Nhiều khi chúng ta không biết cái nào làlựa chọn tốt nhất chỉ dựa trên kiến thức của riêng bản thân chúng ta.

Nếu quyết định không chỉ là những vấn đề nhỏ nhặt trong cuộc sống, mà còn liênquan đến công việc của chúng ta Ví dụ, chúng ta phải đưa ra lựa chọn để tối đa hóa lợiích hoặc là đạt được kết quả tốt hơn cho công ty, đặc biệt là trong lĩnh vực kinh doanh,đây sẽ là một thách thức thực sự đối với chúng ta.

Chúng ta đang đối mặt với sự phát triển nhanh chóng của thông tin Cách để đốiphó với lượng thông tin khổng lồ này là một bài toán hóc búa Nhiều loại hệ thống thôngtin đã cung cấp các phương án khác nhau để quản lý thông tin và dữ liệu, cũng như hỗ trợra quyết định được thiết kế để phục vụ cho yêu cầu của người ra quyết định.

Quyết định đánh dấu sự kết thúc cân nhắc và bắt đầu hành động Vì vậy, sự cânnhắc là rất quan trọng khi đưa ra quyết định Với một môi trường kinh doanh ngày càngtrở nên phức tạp, điều này đòi hỏi các tổ chức phải linh hoạt và đưa ra các quyết địnhchiến lược, chiến thuật và hoạt động thường xuyên và nhanh chóng Một trong nhữngmục tiêu chính của hỗ trợ quyết định bằng máy tính là tạo điều kiện thu hẹp khoảng cáchgiữa hiệu suất hiện tại và hiệu suất mong muốn của một tổ chức như được chỉ ra bởi mụctiêu cũng như chiến lược để đạt được chúng.

Khái niệm về hệ thống hỗ trợ đưa ra quyết định vẫn luôn góp mặt trong các ứngdụng chúng ta sử dụng hằng ngày nhưng gần như người Việt Nam chúng ta ít ai nhậnthức được giá trị của chương trình này Vậy nên nhóm 6 chúng em xin được trình bàychuyên sâu về hệ thống hỗ trợ dưa ra quyết định này trong lĩnh vực ngân hàng.

I Giới thiệu về hệ thống hỗ trợ đưa ra quyết định (Decision Support System – DSS)1 Đại cương về DSS

Ý nghĩa chính xác của Hệ thống hỗ trợ quyết định (DSS) rất khó xác định vì nó là mộtdiễn đạt mơ hồ Do đó, DSS thường được sử dụng như một thuật ngữ chung để mô tả bấtkỳ hệ thống ra quyết định dựa trên máy tính nào trong một tổ chức Điều này bao gồm hệthống hỗ trợ tiếp thị, tài chính và kế toán; hệ thống quản lý chuỗi cung ứng cho cửa hàng;và một số hệ thống chuyên gia để chẩn đoán và hỗ trợ sửa chữa sản phẩm

DSS được thiết kế, phát triển và sử dụng để hỗ trợ các hoạt động hỗ trợ ra quyết địnhtheo quy trình Những lợi ích tiềm năng của DSS có thể được suy ra là tăng hiệu quả cánhân; giải quyết vấn đề nhanh chóng; tạo điều kiện giao tiếp giữa các cá nhân; thúc đẩyhọc tập hoặc đào tạo; tăng cường kiểm soát về mặt tổ chức; tạo bằng chứng mới để hỗ trợcho một phán quyết; tạo lợi thế cạnh tranh so với đối thủ; khuyến khích khám phá; chothấy những cách tiếp cận mới để suy nghĩ một vấn đề.

Mặt khác, lĩnh vực tài chính đang phát triển nhanh chóng, với lượng lớn dữ liệu và thôngtin về doanh nghiệp Cần một hệ thống để quản lý thông tin nhận thông tin có giá trị đểcó được nhiều lợi nhuận và ít thua lỗ Tuy nhiên các hệ thống hiện tại đơn giản là khôngthể theo kịp nhu cầu ngày càng tăng giống như lĩnh vực ngân hàng Ngoài ngân hàng

truyền thống, nó còn thực hiện các giao dịch thương mại và đầu tư Nhu cầu phân tích dữliệu lịch sử để đưa ra quyết định thông minh hơn để có kết quả tốt hơn.

Đặc biệt, Trí tuệ doanh nghiệp (Business Intelligence) đầu tư nhiều hơn vào ngân hàng vàdịch vụ tài chính Trí tuệ doanh nghiệp là thuật ngữ chung kết hợp kiến thức, công cụ, cơsở dữ liệu, công cụ phân tích, ứng dụng và phương pháp luận Bằng cách phân tích dữliệu lịch sử và hiện tại, kịch bản và hiệu suất, những người ra quyết định có được nhữnghiểu biết có giá trị giúp họ đưa ra quyết định sáng suốt hơn và tốt hơn Những người raquyết định có thể tìm thấy nhu cầu và thông tin liên quan từ các hệ thống hiện có và nhậncâu trả lời dựa trên dữ liệu tổng hợp, khác nhau mà không cần đợi tải lên dữ liệu hàngngày hoặc hàng tháng Với sự phát triển của Internet, kinh doanh trực tuyến cũng đangphát triển và các kỹ thuật DSS trực tuyến được sử dụng rộng rãi trong môi trường ngàynay Xử lý phân tích dựa trên web và xử lý giao dịch trực tuyến là hai công cụ được sửdụng rộng rãi trong ngân hàng.

Mặc dù việc ra quyết định được hỗ trợ bởi nhiều hệ thống khác nhau, nhưng chúng taphải thừa nhận rằng việc đưa ra các quyết định, chiến lược và chiến thuật đúng đắn vớinhững hiểu biết cần thiết để tối đa hóa lợi nhuận, giảm thiểu rủi ro và duy trì tính cạnhtranh trên thị trường ngày càng trở nên khó khăn và đang trở thành một thách thức đốivới những người ra quyết định.

2) DSS dưới góc độ tin học

Khoa học máy tính thông tin là khoa học về thông tin và thực hành xử lý thông tin Kỹthuật hệ thống thông tin nghiên cứu tin học liên quan đến cấu trúc, thuật toán, hành vi,tương tác của các hệ thống tự nhiên và nhân tạo lưu trữ, xử lý, truy cập và giao tiếp thôngtin

Hệ thống hỗ trợ ra quyết định là một hệ thống thông tin mà từ đó thông tin được thu thập,được tổ chức và phân tích để tạo thuận lợi cho việc ra quyết định Trong lĩnh vực kinhdoanh, tổ chức được hưởng lợi từ các hệ thống hỗ trợ ra quyết định vì DSS có thể giúp xửlý dữ liệu kinh doanh và cải thiện phản hồi Công nghệ thông tin được sử dụng để xử lýdữ liệu kinh doanh và hỗ trợ các quyết định kinh doanh.

3) Các vấn đề liên quan

Trong ngành tài chính, ngân hàng đặc biệt là ngân hàng thương mại là thành phần lớnnhất và quan trọng nhất Nguồn thông tin phong phú cho hoạt động ngân hàng trong xãhội hiện đại khiến thật khó để đưa ra các quyết định kinh doanh đúng đắn Sự cạnh tranhgiữa các ngân hàng Việt Nam vẫn luôn “nóng”, việc tin học hóa công việc hàng ngày củacác ngân hàng chưa đáp ứng được nhu cầu phát triển kinh doanh của ngân hàng, vì vậyngân hàng cần có những điều chỉnh, phản ứng và ra quyết định kịp thời để đảm bảo hoạtđộng và mở rộng kinh doanh.

Ngày càng có nhiều ngân hàng ở Việt Nam nhận ra rằng họ cần tận dụng tối đa các nguồntài nguyên sẵn có và tìm mối liên hệ sâu sắc giữa dữ liệu để đảm bảo tính ổn định và hiệuquả, phát triển hoạt động kinh doanh và giảm thiểu rủi ro Công việc cơ bản của DSS cóthể được mô tả như sau: Nó thu thập dữ liệu liên quan để thao tác và sau đó phân tích đểtìm mối quan hệ giữa các biến và sự kiện, sau đó lập mô hình vấn đề và giải quyết vấn đề.DSS hoạt động như thế nào trong ngân hàng? Những lợi thế và bất lợi của DSS đối vớingân hàng là gì? Các lĩnh vực tương lai của DSS trong ngành tài chính là gì?

4) Mục đích nghiên cứu

Mục đích nghiên cứu của chúng em là tìm hiểu ứng dụng của DSS tại các ngân hàng thếgiới nói chung và Việt Nam nói riêng Hệ thống hỗ trợ ra quyết định được sử dụng nhưthế nào trong các ngân hàng, cách thức hoạt động của DSS tại các ngân hàng thế giới.DSS đổi mới mang lại cho các ngân hàng và ngành ngân hàng trên thế giới Sau khinghiên cứu và xem xét tài liệu, chúng em đã đặt ra được một câu hỏi nghiên cứu.:

- DSS được áp dụng như thế nào tại các ngân hàng trên toàn thế giới? - Các loại DSS nào được sử dụng trong các ngân hàng thế giới và chúng hoạt

luận và xem xét thêm Và khoảng tài liệu liên quan đến hoạt động kinh doanh của cácngân hàng, và các tổ chức giữ các tài liệu liên quan như bí mật thương mại, việc thu thậpcác tài liệu liên quan là không dễ dàng và nhiều tài liệu là vô hình đối với người ngoài.

II) Phương pháp nghiên cứu, tiếp cận đề tài “Áp dụng DSS trong lĩnh vực ngânhàng”

1) Quá trình nghiên cứu

Đây là quá trình nghiên cứu mà nhóm em đã theo dõi, bắt đầu từ việc chọn chủ đề mànhóm quan tâm Sau khi khảo sát, nhóm em quyết định thực hiện nghiên cứu của mình vềviệc áp dụng hệ thống DSS tại các ngân hàng Hai ngân hàng chúng em tập trung nghiêncứu là Ngân hàng công thương Trung Quốc (ICBC), Ngân hàng xây dựng Trung Quốc(ABC) Ngoài ra còn có gần 50 ngân hàng trong nước và nhiều ngân hàng nước ngoài cóchi nhánh ở Việt Nam và chất lượng của các ngân hàng đó là khác nhau Các ngân hàngsau đây đã chiếm thị phần lớn trong hệ thống các ngân hàng thương mại ở Việt Nam baogồm: NHTM cổ phần Ngoại thương Việt Nam (Vietcombank); NHTM cổ phần Côngthương Việt Nam (Vietinbank); NHTM cổ phần Đầu tư và Phát triển Việt Nam (BIDV);Ngân hàng Nông nghiệp và Phát triển Nông thôn Việt Nam (Argibank) Bước tiếp theo làthu thập dữ liệu, đọc các báo cáo và tạp chí ngân hàng cũng như kiểm tra tài liệu trựctuyến Trong quá trình này, có một công việc song song là kiểm tra độ tin cậy của dữ liệuvới sự trợ giúp của lý thuyết để hiểu sâu hơn về tình hình ứng dụng của hệ thống DSS tạicác ngân hàng Sau khi thu thập dữ liệu, nhóm em đã phân tích, giải thích tất cả dữ liệuvà bắt đầu công việc báo cáo của nhóm.

2) Phương pháp nghiên cứu

a) Nghiên cứu định tính và định lượng

Nghiên cứu định tính được sử dụng để khám phá và hiểu niềm tin, kinh nghiệm, thái độ,hành vi và tương tác của mọi người Các kỹ thuật nghiên cứu định tính đã được sử dụngtrong các dự án do các nhóm phát triển hướng dẫn để tìm hiểu thêm về quan điểm và kinhnghiệm.

Nghiên cứu định lượng đề cập đến việc điều tra thực nghiệm có hệ thống các thuộc tínhvà hiện tượng định lượng và các mối quan hệ của chúng, nó tạo ra dữ liệu số hoặc dữ liệucó thể được chuyển đổi thành số Mục tiêu của nghiên cứu định lượng là phát triển và sử

dụng các mô hình toán học, lý thuyết và giả thuyết liên quan đến các hiện tượng Cácphương pháp định tính chỉ tạo ra thông tin về các trường hợp cụ thể được nghiên cứu hơnchỉ là giả thuyết Các phương pháp định lượng được sử dụng để xác minh giả thuyết nàotrong số đó là đúng.

Trong nghiên cứu của nhóm, cả nghiên cứu định lượng và nghiên cứu định tính đều đượcsử dụng để cân nhắc về đặc điểm nghiên cứu Vì chủ đề nghiên cứu là ứng dụng của DSStrong lĩnh vực ngân hàng và dữ liệu thu thập được trong nghiên cứu có thể tạo ra các loạikết quả khác nhau Nghiên cứu định lượng được sử dụng để nghiên cứu các loại DSSđược sử dụng trong các ngân hàng khác nhau, còn nghiên cứu định tính để khám phá hiểubiết của mọi người về DSS tại các ngân hàng Nghiên cứu định tính quan trọng hơn vìnhóm em tập trung vào cách DSS ảnh hưởng đến người dùng trong ngân hàng, ví dụ nhưưu và nhược điểm mà nó mang lại cho ngân hàng và cách nó tạo điều kiện thuận lợi chocông việc của các nhân viên trong ngân hàng.

b) Nghiên cứu suy diễn và quy nạp

Nghiên cứu suy diễn là nghiên cứu từ tổng quát đến cụ thể Bắt đầu bằng việc nghĩ ra mộtlý thuyết về một chủ đề quan tâm, sau đó thu hẹp lý thuyết đó thành những giả thuyết cụthể hơn có thể được kiểm tra Nó có thể được thu hẹp hơn nữa khi người nghiên cứu thuthập các quan sát để giải quyết các giả thuyết Điều này cuối cùng dẫn đường cho nghiêncứu và làm cho nó có thể kiểm tra các giả thuyết bằng dữ liệu cụ thể - xác nhận của các lýthuyết ban đầu.

Lý thuyết

Giả thuyết

Quan sát

Xác nhận

Nghiên cứu quy nạp hoạt động theo cách khác, chuyển từ các quan sát cụ thể sang các lýthuyết và khái quát rộng hơn Nghiên cứu quy nạp bắt đầu với các quan sát và đo lườngcụ thể, sau đó phát hiện các quy luật, hình thành một số giả thuyết chưa hoàn thiện, vàcuối cùng kết thúc bằng việc phát triển một số kết luận và lý thuyết chung.

Nghiên cứu quy nạp được lựa chọn để thực hiện nghiên cứu của nhóm Như đã trình bàytrong phần kế hoạch nghiên cứu của mình, nhóm em bắt đầu nghiên cứu từ tìm hiểu tàiliệu để lấy kiến thức nền tảng, sau đó kết hợp và kiểm tra kết quả thu được từ phỏng vấnlý thuyết Sau quá trình này, nhóm em cần sắp xếp dữ liệu, hiểu toàn diện về DSS đượcsử dụng trong lĩnh vực ngân hàng và tạo ra phân tích, đánh giá cá nhân, và toàn bộ quátrình được thực hiện theo hướng dẫn của phương pháp quy nạp.

3) Thu thập dữ liệu a) Các loại dữ liệu

- Dữ liệu sơ cấp:

Dữ liệu nghiên cứu chính của nhóm là từ các trang web chính chủ, video phỏng vấn cácngân hàng Nguồn có thể cung cấp cho nhóm nhiều nhất thông tin không phải từ sách vởmà là những người làm việc với hệ thống mỗi ngày Vì vậy dữ liệu sơ cấp được thu thậptừ việc khảo sát tình hình trong ngân hàng.

Lý thuyết

o Các bài báo khoa học

o Tài liệu nội bộ của các ngân hàng như tạp chí và bản báo cáoo Sách

o Tìm kiếm các nguồn chính thống trên Internet

b) Nghiên cứu thực nghiệm

Theo tham khảo và điều tra, có một lượng email lớn được gửi đến bộ phận hỗ trợ CNTTcủa các ngân hàng với nhiều chi nhánh khác nhau để hỏi về cách dùng và tính ứng dụngcủa DSS và đã nhận được rất nhiều phản hồi từ chối tiết lộ thông tin liên quan vì đó làquyền riêng tư của ngân hàng Cũng có một số phản hồi về vấn đề này nhưng thông tinchưa đủ hữu ích Còn có rất nhiều khảo sát dành cho nhân viên ngân hàng ở các ngânhàng lớn

c) Nghiên cứu lý thuyết

Các tài liệu liên quan đến ngân hàng chủ yếu từ các tạp chí do ngân hàng đó xuất bản, sauđó nhóm dùng nó để phân tích các hệ thống ngân hàng đó với hệ thống DSS Để cải tiếnhơn trong tương lai, các ngân hàng cần nghiên cứu điện toán đám mây, bảo mật máy tínhvà hệ thống phân tán Nhóm cũng đã kiểm tra các tài liệu từ cơ sở dữ liệu và tài liệu từthư viện làm nguồn tài liệu của mình.

III Nghiên cứu lý thuyết1 Các ý chính a Khái niệm

Hệ hỗ trợ quyết định trong tiếng Anh gọi là Decision Support System, viết tắt là DSS.

Hệ hỗ trợ quyết định (DSS) là một chương trình vi tính được sử dụng để hỗ trợ đưa ra

các quyết định, phán đoán và chiều hướng hành động của một tổ chức hoặc một doanhnghiệp DSS sẽ sàng lọc và phân tích lượng dữ liệu khổng lồ, tổng hợp thông tin mộtcách toàn diện mà có thể được sử dụng để giải quyết các vấn đề và trong quá trình raquyết định.

Thông tin thường được sử dụng trong DSS bao gồm doanh số bán hàng mục tiêu, số liệubán hàng trong các khoảng thời gian khác nhau, dữ liệu hàng tồn kho hoặc các hoạt độngliên quan khác.

DSS thu thập dữ liệu, phân tích và tổng hợp dữ liệu đó thành các báo cáo có ý nghĩa, báocáo thông tin tổng quát Điều này phân biệt DSS như một ứng dụng thông tin với các ứngdụng hoạt động thông thường có chức năng duy nhất là thu thập dữ liệu.

DSS có thể hoàn toàn được vi tính hóa hoặc điều khiển bởi con người Trong một sốtrường hợp, cả hai có thể được kết hợp Một hệ thống lý tưởng phân tích thông tin và thựcsự đưa ra quyết định cho người dùng Ít nhất, người dùng có thể đưa ra quyết định sángsuốt hơn nhanh hơn.

DSS là một hệ thống tương tác dựa trên máy tính giúp người ra quyết định sử dụng dữliệu và mô hình để giải quyết các vấn đề phi cấu trúc:

- DSS kết hợp trí tuệ con người và sức mạnh máy tính để cải thiện chất lượng củaviệc ra quyết định Đây là những hệ thống dựa trên máy tính hỗ trợ người ra quyếtđịnh giải quyết các vấn đề bán cấu trúc.

- DSS là một tập hợp các kỹ thuật dựa trên mô hình xử lý dữ liệu và phán đoán củacon người để hỗ trợ các nhà quản lý đưa ra quyết định.

Nhu cầu về DSS: Một nghiên cứu về các công ty lớn trong những năm 1980 và 1990 chothấy:

- Kinh tế thiếu ổn định;

- Khó theo dõi, giám sát hoạt động vận hành của doanh nghiệp;

- Cạnh tranh gay gắt, khốc liệt;

- Bộ phận IT quá bận rộn để xử lí, giải quyết được các yêu cầu quản lý;

- Cần phân tích lợi nhuận, hiệu quả và thông tin chính xác, mới, kịp thời và cậpnhật;

- Chi phí vận hành thấp hơn;

- Xu hướng, thói quen tính toán của người dùng.

Từ đó người ta phát triển lên hệ thống DSS giúp con người trình bày thông tin dễ dàng,lập trình, theo dõi và giám sát mọi hoạt động kinh doanh, phân tích thuận lợi, khó khănđưa ra hướng giải quyết phù hợp và hiệu quả.

b Đặc điểm

DSS được sử dụng để trình bày thông tin theo cách dễ hiểu cho khách hàng DSS rất hữuích vì nó có thể được lập trình để tạo các loại báo cáo khác nhau dựa trên thông số kỹthuật của bạn.

Khi công nghệ tiến bộ, việc phân tích dữ liệu không còn bị giới hạn trong các máy tínhlớn, cồng kềnh Vì DSS về cơ bản là một ứng dụng nên nó có thể được tải trên hầu hếtcác hệ thống máy tính, cho dù là máy tính để bàn hay máy tính xách tay Một số ứngdụng DSS cũng có sẵn trên thiết bị di động

Tính linh hoạt của các hệ thống hỗ trợ ra quyết định cực kỳ có lợi cho những người dùngluôn di chuyển Kết quả là thông tin chất lượng cao có sẵn ở mọi nơi và hỗ trợ ra quyếtđịnh tốt nhất cho công ty và khách hàng của bạn, dù đang di chuyển hay tại chính nơi đó,tại chỗ.

Hệ thống hỗ trợ đưa ra quyết định, giúp cải thiện tốc độ tính toán; cải thiện năng suất củacác bên liên quan; cải thiện các kỹ thuật lưu trữ, truy xuất và trao đổi dữ liệu nhanh chóngvà tiết kiệm trong và ngoài tổ chức; nâng cao chất lượng ra quyết định; nâng cao năng lựccạnh tranh của tổ chức; khắc phục khả năng hạn chế của con người trong việc xử lý vàlưu trữ thông tin.

2 Lĩnh vực và các đối tượng liên quan

Hệ thống hỗ trợ ra quyết định được ứng dụng trong nhiều lĩnh vực hoạt động của các tổchức Trước đây, các HTTT trợ giúp ra quyết định hướng đến các nhà quản lý cấp cao,còn ngày nay bắt đầu nhằm vào đối tượng là các nhà quản lý cấp trung Một HTTT hỗ trợra quyết định được tổ chức hiệu quả nếu có khả năng phục vụ nhiều cấp quản lý khácnhau:

- Đối với các nhà quản lý cấp cao: DSS hỗ trợ ban hành các quyết định chiếnlược nhằm xác định các mục tiêu, các nguồn lực và các chính sách dài hạn củatổ chức Vấn đề then chốt ở đây là dự đoán được tương lai của tổ chức và môitrường mà tổ chức đang hoạt động trong đó.

- Đối với các nhà quản lý cấp trung: DSS hỗ trợ ban hành các quyết định mangtính chiến thuật để giải quyết các vấn đề như phân bổ nguồn lực một cách hiệuquả và xác định cách thức tổ chức thực hiện các nhiệm vụ một cách tốt nhất.Việc điều khiển quá trình này yêu cầu mối liên hệ chặt chẽ với những ngườithực hiện nhiệm vụ cụ thể nào đó của tổ chức.

- Đối với cấp chuyên gia: DSS giúp đánh giá các sáng kiến về sản phẩm và dịchvụ mới cũng như cơ hội để truyền kiến thức mới; cách thức để phân phối thôngtin hiệu quả trong tổ chức…

- Đối với cấp tác nghiệp: DSS tạo ra các quyết định liên quan đến các hoạt độngcụ thể, chẳng hạn như xác định bộ phận, cá nhân thực hiện nhiệm vụ, thời gianhoàn thành nhiệm vụ, tiêu chuẩn sử dụng các nguồn lực và đánh giá các kếtquả đạt được…

3 Các nghiên cứu trước

Từ những năm 1960, các công ty lớn phải đối mặt với chi phí xây dựng hệ thống thôngtin quy mô lớn, vì vậy Hệ thống thông tin quản lý đã được phát triển để giảm chi phí vànâng cao hiệu quả Loại hệ thống thông tin mới này trên thực tế đã trở thành DSS hướngmô hình thực tế Đó là một bước khởi đầu quan trọng để tích hợp các hệ thống hỗ trợ trêncác hệ thống máy tính tương tác để hỗ trợ các nhà quản lý đưa ra quyết định quan trọng Vào cuối những năm 1970, các hệ thống thông tin tương tác đã sử dụng dữ liệu và môhình để cho phép các nhà quản lý phân tích các vấn đề ở mọi cấp độ trong một tổ chức.Dữ liệu có thể là tài liệu đa chiều và không có cấu trúc Ngoài ra, các nhà nghiên cứu Trítuệ nhân tạo đã làm việc trên các hệ thống chuyên gia quản lý và kinh doanh vào đầu năm1980 Bắt đầu từ khoảng năm 1990, kho dữ liệu và xử lý phân tích trực tuyến (OLAP) bắtđầu mở rộng lĩnh vực của DSS Trong khoảng thời gian từ cuối thế kỷ 20 đến đầu thế kỷ21, các ứng dụng phân tích dựa trên Web mới đã được giới thiệu Toàn bộ quá trình pháttriển của DSS có thể được mô tả như.

Thuật ngữ DSS có thể được sử dụng như một thuật ngữ chung cho bất kỳ hệ thống máytính nào Tuy nhiên, nói chung, hệ thống hỗ trợ ra quyết định là một hoặc nhiều người raquyết định hỗ trợ việc ra quyết định bằng cách cung cấp một bộ công cụ được tổ chức đểtạo cấu trúc cho một số phần của quy trình ra quyết định trong bối cảnh Có thể đượcđịnh nghĩa là một hệ thống dưới sự kiểm soát của Hiệu quả của quá trình ra quyết địnhcải thiện kết quả ra quyết định

Ngày nay, DSS được ứng dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực như hệ thống hỗ trợ ra quyếtđịnh lâm sàng cho chẩn đoán y tế, sản xuất nông nghiệp, kinh tế, kinh doanh và quản lý.Hệ thống hỗ trợ ra quyết định của ngân hàng là lĩnh vực nghiên cứu chính.

5 Ra quyết định

a Các bước đưa ra quyết định

Theo khung hỗ trợ ra quyết định có bốn giai đoạn của quá trình ra quyết định.

- Nhận định: Tìm kiếm các tình huống dẫn đến việc phải ra quyết định, nhận dạng cácvấn đề, nhu cầu, cơ hội, rủi ro…

- Thiết kế : Phân tích các hướng tiếp cận để giải quyết vấn đề, đáp ứng các nhu cầu, tậndụng các cơ hội , hạn chế các rủi ro

- Lựa chọn : Cân nhắc và đánh giá từng giải pháp, đo lường hậu quả của từng giải phápvà chọn giải pháp tối ưu.

- Tiến hành ra quyết định : Thực hiện giải pháp được chọn, theo dõi kết quả và điều chỉnhkhi thấy cần thiết

Mối quan hệ giữa chúng được thể hiện như hình dưới đây Và nó không bao gồm cácquyết định phi cấu trúc.

Quá trình bắt đầu với giai đoạn trí tuệ thông minh, trí thông minh liên quan đến việc tìmkiếm các điều kiện cần quyết định Trong giai đoạn thiết kế, một mô hình được xây dựng

và sau đó được xác nhận, và các tiêu chí được xác định theo nguyên tắc lựa chọn để đánhgiá các chuỗi hành động thay thế mà được xác định Giai đoạn lựa chọn bao gồm việc lựachọn một giải pháp được đề xuất cho mô hình, được thử nghiệm để xác định khả năng tồntại của nó Và giai đoạn cuối cùng là triển khai thực hiện triển khai thực hiện các phánquyết Khi nó thành công, nó có nghĩa là một vấn đề thực sự đã được giải quyết Nhưngthất bại dẫn đến trở lại một giai đoạn trước đó của quá trình.

b Sơ đồ hệ thống đưa ra quyết định.

6 Thành phần cơ bản của DSS

a Cấu trúc

Mô hình tổng quát của DSS được biểu diễn trong hình dưới Một hệ thống hỗ trợ ra quyếtđịnh bao gồm 5 thành phần cơ bản:

– Phần cứng và hệ thống truyền thông: hệ thống các máy tính được nối mạng để có thể

trao đổi các mô hình phần mềm và các số liệu với các hệ thống hỗ trợ ra quyết định khác.

– Nhân lực: bao gồm các nhà quản lý sử dụng hệ thống, các lập trình viên và các kỹ thuật

viên quản lý hệ thống.

– CSDL: bao gồm dữ liệu (hiện tại hoặc quá khứ) từ CSDL của các tổ chức kinh tế, ngân

hàng dữ liệu bên ngoài, CSDL nội bộ riêng cho các nhà quản lý Hệ thống DSS bảo đảmtính toàn vẹn của dữ liệu, bản thân nó không tạo ra hoặc cập nhật dữ liệu mà chỉ tổ chứcdữ liệu lại theo cách mà từng cá nhân hoặc từng nhóm nhận thấy là phù hợp để tạo quyết

định dựa trên tình trạng thực tế CSDL của mô hình này thường đã được tổng hợp và lưutrữ đặc biệt cho mục đích sử dụng riêng của hệ thống DSS do hai nguyên nhân: tổ chứccần bảo vệ CSDL của tổ chức, chống sự phá hoại từ những thay đổi đột ngột hoặc khôngthích hợp; nếu tự rà soát CSDL lớn của tổ chức thì đó sẽ là một quá trình chậm chạp vàtốn kém.

– Mô hình: tổng thể các mô hình phân tích và toán học sử dụng trong quá trình ra quyết

định như mô hình thống kê, mô hình dự báo, mô hình điều hành, mô hình lập kế hoạch.Mỗi mô hình là một sự mô tả các yếu tố hoặc các mối quan hệ của một hiện tượng nàođó, ví dụ như mô hình phân tích hồi quy, phân tích độ nhạy, phân tích tình huống, tìmđiểm hoà vốn, mô hình bài toán quy hoạch tuyến tính… Mỗi hệ thống DSS được xâydựng cho một tập hợp các mục đích khác nhau và sẽ tạo ra một tập hợp các mô hình phụthuộc theo mục đích mà nó hướng tới.

– Phần mềm: bao gồm các module để quản lý CSDL, các mô hình thông qua quyết định

và các chế độ hội thoại giữa người sử dụng với hệ thống Hệ thống phần mềm DSS chophép người sử dụng có thể can thiệp vào CSDL và cơ sở mô hình của hệ thống một cáchdễ dàng Hệ thống phần mềm DSS cung cấp các biểu đồ dễ sử dụng và các giao diện linhhoạt, cho phép cả các nhà quản lý không có kinh nghiệm sử dụng máy tính cũng có thểtiếp cận hệ thống một cách dễ dàng.

b Lợi thế và giới hạn

Phần này sẽ trình bày những ưu điểm và nhược điểm của DSS Nó cho thấy những điểmmạnh và điểm yếu chung của DSS được chia sẻ bởi DSS ở các khu vực khác nhau Tạo

điều kiện hỗ trợ đưa ra quyết định bằng cách tin học hóa quá trình quyết định, tạo thuậnlợi cho việc hỗ trợ ra quyết định.

(1) Tính toán nhanh

Cập nhật kịp thời có nghĩa là hiệu quả Nó cho thấy phản ứng nhanh chóng cao Quyếtđịnh kịp thời là rất quan trọng ví dụ trong nhiều tình huống như một bác sĩ trong phòngcấp cứu hay một nhà giao dịch chứng khoán trên sàn giao dịch đều cần phản ứng nhanhchóng kịp thời Nó cũng làm giảm chi phí tính toán phức tạp Với một chiếc máy tính,máy tính có thể đánh giá hàng ngàn lựa chọn thay thế chỉ trong vài giây.

(2) Cải thiện giao tiếp và hợp tác

Dù người ra quyết định và tài liệu, dữ liệu ở đâu, dữ liệu vẫn có thể được thu thập vàđược truyền đạt thông qua các công cụ dựa trên web và được cung cấp cho những ngườira quyết định.

(3) Cải thiện quản lý dữ liệu

Có nhiều định dạng dữ liệu khác nhau như văn bản, âm thanh, đồ họa và video Và sốlượng của chúng rất lớn Tất cả chúng sẽ được lưu trữ trong cơ sở dữ liệu ở bất cứ đâutrong địa phương và thậm chí bên ngoài tổ chức Máy tính có thể tìm kiếm, lưu trữ vàtruyền các thông tin một cách nhanh chóng, an toàn, bảo mật và minh bạch.

Tuy nhiên DSS vẫn còn tồn tại một số hạn chế cần cải thiện.

(1) Giới hạn nhận thức:

Các nhà quản lý hoặc những người ra quyết định khác có trình độ nhận thức và nền tảngkhác nhau Kinh nghiệm cá nhân của họ sẽ ảnh hưởng đến kết quả của các quyết địnhcuối cùng Hơn nữa, chuyên gia các hệ thống không ngừng học hỏi để cung cấp các đềxuất tốt hơn.

tích chính xác hơn về tình hình và giảm thiểu rủi ro là rất cần thiết Họ không chỉ tậptrung vào lợi nhuận hiện tại mà còn cả các kế hoạch và chiến lược dài hạn.

a Sự phát triển của DSS

Trước đây, hầu hết các ngân hàng đều sử dụng DSS như minh họa trong hình 3.4, hai cơsở hỗ trợ ra quyết định hệ thống chứa Cơ sở dữ liệu, Cơ sở mô hình và tương ứng với Hệthống quản lý như Hệ thống quản lý cơ sở dữ liệu và Hệ thống quản lý cơ sở mô hình.ban quản lý hệ thống chứa giao diện người dùng để giao tiếp với người dùng hệ thống.

Ngày nay, hệ thống hỗ trợ quyết định ba cơ sở đã được phát triển Nó chứa Cơ sở dữ liệu,Cơ sở mô hình và Cơ sở tri thức Đôi khi nó còn được gọi là DSS bốn cơ sở với Đườngcơ sở Tuy nhiên sau khi nghiên cứu tài liệu cho thấy ngày nay Cơ sở phương phápthường được kết hợp với Cơ sở tri thức Trong các chương tiếp theo,thuật ngữ ba cơ sởDSS sẽ được sử dụng khi nghiên cứu.

Hệ thống quản lý tương ứng với ba cơ sở DSS bao gồm Quản lý cơ sở dữ liệu; Hệ thốngquản lý cơ sở hệ thống và mô hình và Hệ thống quản lý cơ sở tri thức Hệ thống quản lýchứa giao diện người dùng để giao tiếp với người dùng hệ thống.

So sánh với hệ thống hỗ trợ ra quyết định hai cơ sở, hệ thống hỗ trợ ra quyết định ba cơsở có hỗ trợ từ Cơ sở tri thức Trong khi DSS được đưa vào ngành ngân hàng, hệ thống

hỗ trợ ra quyết định hai cơ sở đã từng phổ biến Tuy nhiên, với sự phát triển của côngnghệ và nhu cầu ngày càng tăng của hoạt động kinh doanh của ngân hàng, Cơ sở tri thứcđã trở thành một yếu tố thiết yếu của DSS phục vụ trong ngành ngân hàng Cơ sở tri thứcvà công cụ suy luận có thể cung cấp tri thức hỗ trợ lưu trữ các quy tắc kinh doanh vàcung cấp kiến thức chứng minh các quy tắc kinh doanh ấy Và quan trọng nhất, nó cungcấp cho DSS khả năng học hỏi từ quá trình ra quyết định Hệ thống hỗ trợ ra quyết địnhba cơ sở ngày càng trở nên quan trọng đối với ngành ngân hàng.

b Tình hình các ngân hàng khi sử dụng DSS

Trong hoạt động ngân hàng, DSS đã được áp dụng theo sáu cách khác nhau: Phân tích,Quản lý tín dụng, Lập kế hoạch và Quản lý tổng thể, Quản lý thẻ ngân hàng, Quản lý hệthống, Quản lý khách hàng và Quản lý rủi ro

Dữ liệu từ hệ thống kinh doanh của ngân hàng được lưu trữ trong Đa chiều cơ sở dữ liệu.Và sau đó tùy theo mục đích khác nhau mà dữ liệu sẽ được tách thành các mô hình khácnhau Sau khi phân tích dữ liệu và khai thác mối quan hệ hữu ích mới, các báo cáo đãđược truyền vào bảy bộ phận của ngân hàng.

(1) Phân tích kế toán

i Báo cáo kinh doanh: Tạo báo cáo kinh doanh liên quan đến bộ phận kế toán;

ii Phân tích trực tuyến: Truy vấn các sao kê chi tiết của tài khoản nội bộ liên quan đến bộphận kế toán; nó thống kê về số dư của các đối tượng khác nhau, số tiền thực tế và số dưtrung bình Một chức năng khác là truy cập dữ liệu về tình hình nhận hoặc trả lãi cho tiềngửi và khoản vay; nó truy vấn chi tiết lãi lỗ trong quá khứ; và cuối cùng là phân tíchnhững điều kiện kinh doanh của các tổ chức.

(2) Quản lý tín dụng

Nó bao gồm quản lý khách hàng, quản lý hợp đồng, quản lý tài khoản, tài chính doanhnghiệp, báo cáo kinh doanh và phân tích trực tuyến Có nhiều yếu tố có thể gây ra rủi ro,vì vậy các hệ thống cần dự đoán tỷ lệ rủi ro có thể xảy ra và sau đó giảm thiểu rủi ro Mộtcơ chế phòng ngừa rủi ro đáo hạn nên được xây dựng để đạt được sự cân bằng tối ưu giữarủi ro và lợi nhuận.

iii Dữ liệu chuẩn: cung cấp cho người quản trị hệ thống các thông số liên quan được sửdụng cho duy trì các dịch vụ ngân hàng, chẳng hạn như từ điển chủ đề và thông tin thểchế.

(6) Quản lý khách hàng

i Phân loại khách hàng: Thông tin khách hàng được thu thập từ mọi khía cạnh, và hệthống nghiên cứu chuyên sâu các đặc điểm hành vi chi phí của khách hàng, sau đó phânloại hiệu quả khách hàng để xác định khách hàng tiềm năng và có giá trị Nó sẽ tối đa hóalợi ích của khách hàng đồng thời giảm thiểu rủi ro cho ngân hàng.

ii Phân tích khách hàng rời bỏ: Các hệ thống thực hiện phân tích sâu về hành vi củangười tiêu dùng và phân tích các lý do khiến khách hàng rời bỏ và dự đoán khả năng mấtkhách hàng, để hướng dẫn nhân viên ngân hàng chăm sóc và giữ chân khách hàng mộtcách hiệu quả.

iii Nâng cao giá trị của khách hàng: Thông qua việc tìm ra các quy luật về mối quan hệgiữa các kênh, sản phẩm và khách hàng, tìm kiếm và lựa chọn những sản phẩm và dịchvụ khả thi nhất mà có thể được nhóm lại với nhau để bán (còn được gọi là cung cấp dịchvụ bổ sung) Nó cung cấp cho khách hàng nhiều dịch vụ bổ sung tốt hơn, từ đó tăng thunhập cũng như nâng cao tỷ suất lợi nhuận trên mỗi khách hàng.

iv Phân tích vòng đời khách hàng: Bằng cách đánh giá vị trí của khách hàng trong vòngđời, hiểu sâu sắc về giá trị khách hàng, nhắm mục tiêu thích hợp để thực hiện mối quanhệ khách hàng quản lý và hoạt động marketing.

(7) Quản lý rủi ro

Nó là một bộ hoàn chỉnh của quản lý rủi ro Bước đầu tiên là xác định rủi ro; bước thứhai là đánh giá rủi ro và xác định mức độ rủi ro và kế hoạch ứng phó; và bước cuối cùnglà giám sát đặt vào may rủi Hệ thống xuất báo cáo cuối cùng cho người quản lý và ngườiquản lý đưa ra quyết định phù hợp quyết định để giảm tỷ lệ rủi ro và tránh tổn thất bấtngờ.

c Đặc điểm DSS trong ngân hàng

Mặc dù có sự khác biệt giữa các phòng ban khác nhau trong một ngân hàng,tuy vậy cácphòng ban vẫn có rất nhiều các đặc điểm chung.

(1) Áp dụng công nghệ tiên tiến trong mô hình kho dữ liệu ngành tài chính, kết hợp với

máy chủ cơ sở dữ liệu, máy chủ đa chiều và công cụ truy vấn người dùng, nhằm cung cấpcác giải pháp hỗ trợ ra quyết định toàn diện, liên hoàn.

(2) Hệ thống dựa trên yêu cầu của khách hàng và tính khả thi cao của hệ thống là cần

thiết DSS phải đáp ứng nhu cầu của người dùng.

(3) Tính bảo mật của quyền riêng tư được xem xét ở hai khía cạnh, tính bảo mật thao

tác, tính toàn vẹn và bảo mật của dữ liệu.

(4) Hệ thống phổ biến và di động, đảm bảo các ứng dụng có thể được áp dụng cho

nhiều nền tảng hoặc hệ điều hành khác nhau Thông số hệ thống được thiết lập tốt Khimôi trường hoạt động thay đổi, hiếm khi các tham số liên kết có thể được điều chỉnh màkhông sửa đổi toàn bộ chương trình.

(5) Hệ thống cần có khả năng mở rộng tốt Sau khi hệ thống được đưa vào hoạt động

vẫn có thể để thêm các tính năng mới Vì vậy, hãy giữ giao diện để tăng các chức năngmới Chức năng hệ thống được lắp ráp dưới dạng mô-đun; do đó thêm nhiều chức năngcó thể được thực hiện bởi thêm các mô-đun hoặc kết hợp một số mô-đun hiện có Cácmô-đun được tổng hợp bởi chức năng, thủ tục, lớp, v.v Vì vậy, việc thêm nhiều tính nănghơn cũng có thể đạt được bằng cách thêm một khối mã nhỏ hoặc kết hợp các khối mãhiện có Việc kiểm soát truy cập vào mô-đun đạt được bằng cách thiết lập các tham số.Nếu thêm nhiều mô hình, nó cũng cần thêm quyền thích hợp đối với thông tin điều khiểntrong tham chiếu của các mô-đun Nó không ảnh hưởng đến bất kỳ phân hệ nào kháctrong cấu trúc tổng thể của hệ thống.

(6) Bảo trì hệ thống Hệ thống yêu cầu chương trình có thể đọc được để bảo trì, đó là

một cấu trúc rõ ràng, nhận xét phù hợp Các hệ thống đã được tăng tính độc lập của cácmô-đun chương trình và nó chỉ cần xử lý một mô-đun duy nhất khi thực hiện bảo trì; toànbộ chương trình được hoàn thành bằng cách áp dụng một thông số kỹ thuật thiết kế thốngnhất, chẳng hạn như nhận xét, tên tệp, biến đặt tên toàn cục hoặc cục bộ, v.v.; nó chứa tàiliệu thiết kế ứng dụng, tài liệu người dùng và tài liệu bảo trì đầy đủ và rõ ràng; hơn nữahệ thống tham khảo cũng được thiết kế tốt

(7) Hiệu quả hệ thống Nhiều cách khác nhau được sử dụng để tối ưu hóa toàn bộ hệ

thống (Ví dụ: truyền dữ liệu được nén bằng thuật toán nén; mua lại mối quan hệ truyềndẫn giữa các dữ liệu; giảm số lượng truy vấn dữ liệu; sử dụng lưu trữ thủ tục như mộtphương pháp tiền xử lý, v.v…)

(8)Khả năng sử dụng hệ thống Nó chứa giao diện người dùng thân thiện và hoạt động

thuận tiện Hoạt động của thiết kế hệ thống luôn đứng trên quan điểm của người dùng Hệthống vận hành các tiêu chuẩn phải đơn giản, nhanh chóng, hiệu quả và dễ dàng nhận trợgiúp, v.v.

(9) Nguồn dữ liệu phong phú và toàn diện Nguồn dữ liệu không giới hạn quyền truy

cập dữ liệu kinh doanh trong ngân hàng, mà còn bao gồm luật pháp hoặc quy định quốcgia và chính trị như tiêu chuẩn pháp lý, thông tin tín dụng của khách hàng vay vốn Hệthống sẽ làm cho hỗ trợ quyết định khoa học hơn

(10) Khả năng báo cáo mạnh mẽ Hệ thống bao gồm chức năng lập các loại báo cáo.

(Ví dụ: báo cáo định dạng cố định thường là báo cáo chính thức tiêu chuẩn của ngânhàng) Tuy nhiên, nhân viên ngân hàng có thể tạo báo cáo theo nhu cầu riêng của họ Các ngân hàng có thể phản ánh hoạt động kinh tế thông qua chứng nhận kiểm tra, sổ ghitài khoản và phân tích dữ liệu kinh doanh và một loạt các quy trình Hơn nữa, ngân hàngcòn là một nhiệt kế của toàn bộ nền kinh tế quốc dân và phản ánh tình hình nền kinh tếquốc dân Một số hệ thống hỗ trợ quyết định thậm chí có thể tạo báo cáo như một kếhoạch đầu tư trong tương lai và điều này đã ý nghĩa to lớn đối với việc thực hiện các quyđịnh kinh doanh và kiểm soát kinh tế vĩ mô.

8 Phân loại

Hệ hỗ trợ ra quyết định được phân loại dựa trên nhiều tiêu chí Hiện nay, vẫn chưa có

cách phân loại thống nhất Sau đây là các cách phổ biến nhất: