Trí tuệ nghiệp vụ và các ứng dụng ngân hàng

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƢỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA HÀ NỘI Nguyễn Xuân Thịnh TRÍ TUỆ NGHIỆP VỤ VÀ CÁC ỨNG DỤNG NGÂN HÀNG LUẬN VĂN THẠC SĨ KỸ THUẬT CÔNG NGHỆ THÔNG TIN NGƢỜI HƢỚNG DẪN KHOA HỌC TS Vũ Thị Hƣơng Giang Hà Nội – Năm 2015 MỤC LỤC LỜI CAM ĐOAN iii LỜI CẢM ƠN iv DANH MỤC CÁC KÝ HIỆU, CÁC CHỮ VIẾT TẮT v DANH MỤC CÁC HÌNH vi DANH MỤC CÁC BẢNG vii MỞ ĐẦU .1 CHƢƠNG TỔNG QUAN .2 1.1 Bài toán xét duyệt hồ sơ tín dụng thẻ FLC 1.1.1 Giới thiệu sản phẩm thẻ tín dụng FLC .2 1.1.2 Quy trình nghiệp vụ xử lý hồ sơ tín dụng khách hàng FLC 1.1.3 Hiện trạng cách thức xét duyệt hồ sơ tín dụng khách hàng .5 1.2 Giải pháp trí tuệ nghiệp vụ ứng dụng lĩnh vực ngân hàng 11 1.2.1 Trí tuệ nghiệp vụ (Business Intelligence – BI) 11 1.2.1.1 Khái niệm BI [1] .11 1.2.1.2 Mục tiêu nhiệm vụ BI 11 1.2.1.3 Kiến trúc thành phần BI [1] 12 1.2.1.4 Kho liệu (Datawarehouse) 13 1.2.1.5 Xử lý liệu trực tuyến (OLAP)[4] .15 1.2.1.6 Khai phá liệu(Data mining) [1] 16 1.2.2 Ứng dụng BI lĩnh vực ngân hàng 20 1.2.2.1 Môi trƣờng hoạt động ngân hàng công nghệ BI [2] 20 1.2.2.2 Một số ứng dụng BI lĩnh vực ngân hàng [2] 22 1.3 Mục tiêu luận văn .25 1.4 Định hƣớng giải pháp .26 1.4.1 Cách tiếp cận 26 1.4.2 Mô hình ứng dụng BI vào toán xét duyệt hồ sơ tín dụng FLC 28 CHƢƠNG MÔ HÌNH XÂY DỰNG CÂY QUYẾT ĐỊNH 30 2.1 Mô hình liệu 30 i 2.1.1 Dữ liệu nguồn 30 2.1.1.1 Mô hình khai thác liệu .30 2.1.1.2 Dữ liệu hồ sơ tín dụng khách hàng FLC 30 2.1.1.3 Dữ liệu thông tin trả nợ thẻ .33 2.1.2 Mô hình liệu đa chiều 33 2.2 Mô hình xây dựng định 35 2.2.1 Mô hình định 35 2.2.2 Giải thuật C4.5 xây dựng định 37 2.2.3 Entropy đo độ tập huấn luyện 38 2.2.4 Độ lợi thông tin – Information Gain (Gain) 39 2.2.5 Đo tỷ suất lợi ích Gain Ratio thuộc tính 39 2.2.6 Cơ chế xử lý thuộc tính số (thuộc tính liên tục) 40 2.2.7 Triển khai giải thuật C4.5 xây dựng định 41 2.2.8 Cắt tỉa định 52 2.3 Xây dựng tập luật .57 CHƢƠNG XÂY DỰNG ỨNG DỤNG WEB HỖ TRỢ RA QUYẾT ĐỊNH XÉT DUYỆT HỒ SƠ TÍN DỤNG FLC 59 3.1 Phân tích yêu cầu ứng dụng 59 3.2 Thiết kế ứng dụng .60 3.2.1 Mô hình liệu 60 3.2.2 Thiết kế bảng liệu 61 3.2.3 Thiết kế chức ứng dụng 68 3.2.3.1 Mô hình chức 68 3.2.3.2 Mô hình xây dựng ứng dụng 70 3.3 Cài đặt ứng dụng .71 3.4 Giới thiệu chức ứng dụng 71 3.5 Kết thử nghiệm 76 KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ 78 TÀI LIỆU THAM KHẢO 80 ii LỜI CAM ĐOAN Tôi Nguyễn Xuân Thịnh, học viên lớp 12BCNTT2, Trƣờng Đại học Bách khoa Hà nội xin cam kết Luận văn công trình nghiên cứu thân dƣới hƣớng dẫn khoa học TS Vũ Thị Hƣơng Giang, Viện Công nghệ thông tin Truyền thông, Trƣờng Đại học Bách khoa Hà nội Các kết Luận văn trung thực không chép từ công trình khác Hà Nội, ngày 15 tháng 09 năm 2015 Học viên : Nguyễn Xuân Thịnh Lớp iii : 12BCNTT2 LỜI CẢM ƠN Tôi xin gửi lời cảm ơn sâu sắc tới TS Vũ Thị Hƣơng Giang, Bộ môn Công nghệ phần mềm, Viện Công nghệ Thông tin Truyền thông, Đại học Bách khoa Hà nội động viên tận tình hƣớng dẫn suốt trình thực luận văn Những ý kiến quý báu TS định hƣớng góp phần lớn tạo nên kết đề tài Xin trân trọng cảm ơn tập thể thầy, cô giáo Trƣờng Đại học Bách khoa Hà nội nói chung Viện Công nghệ Thông tin Truyền thông nói riêng tận tình giảng dạy, truyền đạt cho kiến thức suốt trình học tập trƣờng Cuối cùng, xin chân thành cảm ơn bạn bè, ngƣời thân gia đình hết lòng giúp đỡ, hỗ trợ trình nghiên cứu thực luận văn iv DANH MỤC CÁC KÝ HIỆU, CÁC CHỮ VIẾT TẮT Ký hiệu viết tắt Diễn giải BI Business Intelligence FLC Fix Limit Card VRB Vietnam - Russia Joint Venture Bank OLAP On-Line Analysis Processing OLTP On-Line Transaction Processing CSDL Cơ Sở Dữ Liệu ETL Extract – Transform - Load v DANH MỤC CÁC HÌNH Hình 1: Sản phẩm thẻ FLC Hình 2: Quy trình xét duyệt hồ sơ tín dụng Ngân hàng Việt-Nga Hình 3: Kiến trúc hệ thống trí tuệ nghiệp vụ .12 Hình 4: Lƣợc đồ hình 14 Hình 5: Lƣợc đồ hình tuyết 15 Hình 6: Khai phá liệu ngữ cảnh BI .17 Hình 7: Các pha qui trình khai phá liệu .18 Hình 8: Các bƣớc quy trình xét duyệt hồ sơ FLC 25 Hình 9: Mô hình ứng dụng trí tuệ nghiệp vụ 28 Hình 10: Mô hình khai thác liệu 30 Hình 11: Lƣợc đồ hình thông tin phát hành thẻ 34 Hình 12: Thông tin trả nợ thẻ 34 Hình 13: Mô hình xây dựng định .35 Hình 14: Cây định mức 45 Hình 15: Cây định mức 47 Hình 16: Triển khai định nút C 49 Hình 17: Cây định sau triển khai tiếp nút E 50 Hình 18: Cây định hoàn chỉnh 52 Hình 19: Cây trƣớc cắt tỉa 55 Hình 20: Cây sau cắt tỉa 57 Hình 21: Lƣợc đồ liệu hồ sơ khách hàng .60 Hình 22: Lƣợc đồ liệu thông tin trả nợ thẻ 61 Hình 23: Mô hình chức ứng dụng 68 Hình 24: Mô hình xây dựng ứng dụng 70 Hình 25: Mô hình định .72 Hình 26: Màn hình xét duyệt hồ sơ tín dụng khách hàng 73 Hình 27: Màn hình tra cứu danh mục .74 Hình 28: Màn hình liệu xét duyệt lịch sử 75 vi DANH MỤC CÁC BẢNG Bảng 1: Tiêu chí tính điểm hồ sơ tín dụng khách hàng 10 Bảng 2: Bảng thông tin định danh khách hàng 31 Bảng 3: Bảng thông tin chấm điểm tín dụng 32 Bảng 4: Bảng thông tin phân lớp hồ sơ .33 Bảng 5: Bảng thông tin trả nợ thẻ .33 Bảng 6: Bảng liệu mẫu huấn luyện 42 Bảng 7: Bảng kiện liệu HoSoKH_FACT .62 Bảng 8: Bảng chiều ViTriCongTac_DIM 63 Bảng 9: Bảng chiều LoaiHinhCongTyLamViec_DIM .63 Bảng 10: Bảng chiều TinhTrangHonNhan_DIM 63 Bảng 11: Bảng chiều LoaiHinhCuTru_DIM 64 Bảng 12: Bảng chiều NgheNghiep_DIM 64 Bảng 13: Bảng chiều TinhTrangCV_DIM 64 Bảng 14: Bảng chiều LinhVucKinhDoanhCty_DIM 65 Bảng 15: Bảng chiều TrinhDo_DIM 65 Bảng 16: Bảng chiều HinhThucTraLuong_DIM 65 Bảng 17: Bảng chiều DoTuoiCon_DIM 65 Bảng 18: Bảng chiều ThoiGian_DIM 66 Bảng 19: Bảng kiện liệu ThongTinTraNo_FACT 66 Bảng 20: Bảng liệu định Nut .67 Bảng 21: Kết phân lớp tập huấn luyện .76 Bảng 22: Kết thử nghiệm với hồ sơ khách hàng 76 Bảng 23: Kết thử nghiệm phân lớp khách hàng không đủ điểm tín dụng 77 vii MỞ ĐẦU Tín dụng bán lẻ ngày trở nên quan trọng Ngân hàng, sản phẩm thẻ tín dụng sản phẩm bán lẻ đem lại doanh thu, lợi nhuận tiềm nhu cầu toán qua thẻ tín dụng có xu hƣớng ngày tăng Nhƣng với vấn đề nợ xấu từ tín dụng thẻ phát sinh nhiều hợp đồng tín dụng hầu hết tài sản đảm bảo, chủ yếu dựa chữ “tín” với khách hàng Mặc dù nợ xấu phát sinh từ hình thức thẻ tín dụng ảnh hƣởng lớn tới kết kinh doanh Ngân hàng, nhƣng Ngân hàng không ngừng cho vay, cấp tín dụng mới, nghiệp vụ chính, cốt yếu Ngân hàng Ngân hàng cần tìm kiếm đƣợc nhiều khách hàng, tìm đƣợc phải lựa chọn đƣợc khách hàng tốt để bán sản phẩm thẻ tín dụng Có thể nói quy trình bán hàng khâu xét duyệt hồ sơ khách hàng để định phê duyệt từ chối cấp tín dụng yếu tố then chốt định lựa chọn đắn, mang khách hàng tốt, đem lại lợi nhuận cho Ngân hàng Vậy vấn đề đặt gì? Đó việc phải hoàn thiện quy trình xét duyệt, lựa chọn khách hàng để giải ngân, cấp tín dụng Ngân hàng mong muốn tìm đƣợc giải pháp để giải toán này, số giải pháp ứng dụng trí tuệ nghiệp vụ hứa hẹn đem lại hiệu Trí tuệ nghiệp vụ (Business Intelligence – BI) giải pháp công nghệ khai thác liệu từ nguồn liệu khác (Excel, CSDL quan hệ, file text, ), từ hệ thống tác nghiệp khác (Core Banking, Card System, CRM…), thông qua mô hình toán học, kỹ thuật khai phá liệu (data mining) để xử lý thành thông tin hữu ích nhằm hỗ trợ định kinh doanh hiệu Qua phân tích trên, tác giả đến định lựa chọn ứng dụng giải pháp BI vào giải toán hỗ trợ định phê duyệt hồ sơ tín dụng khách hàng ngân hàng Liên doanh Việt - Nga CHƢƠNG TỔNG QUAN Chƣơng trình bày vấn đề sau:  Bài toán xét duyệt hồ sơ tín dụng thẻ FLC  Giải pháp trí tuệ nghiệp vụ ứng dụng lĩnh vực ngân hàng  Mục tiêu luận văn  Định hƣớng giải pháp 1.1 Bài toán xét duyệt hồ sơ tín dụng thẻ FLC 1.1.1 Giới thiệu sản phẩm thẻ tín dụng FLC Hình 1: Sản phẩm thẻ FLC - Sản phẩm thẻ tín dụng hạn mức thấp (Fix Limit Card – FLC) Ngân hàng Liên doanh Việt – Nga loại sản phẩm tín dụng Ngân hàng Hạn mức tín dụng sản phẩm FLC theo quy định Ngân STT Tên trƣờng Ý nghĩa Kiểu liệu Ghi Lớp nút Char(1) Lop nút ThuocTinhTach Thuộc tính tách Nvarchar(50) GiaTriThuocTinh Giá trị thuộc tính Nvarchar(200) tách SoMauLopYes Số mẫu đƣợc cấp float tín dụng 10 SoMauLopNo Số mẫu không đƣợc float cấp tín dụng 11 Error Lỗi tĩnh nút float 12 E Lỗi nut float 13 BackUpError Lỗi Backup nut float 14 IsCutted Trạng thái cắt tỉa Char(1) Y: Nút bị cắt bỏ cắt tỉa cây; N: Không bị cắt Bảng 20: Bảng liệu định Nut 67 3.2.3 Thiết kế chức ứng dụng 3.2.3.1 Mô hình chức Ứng dụng gồm nhóm chức năng: ETL, khai phá liệu hỗ trợ định đƣợc mô tả nhƣ hình sau: Hình 23: Mô hình chức ứng dụng - Nhóm chức ETL (Extract, Transform and Load) thực việc trích rút, chuyển đổi nạp liệu vào kho liệu ứng dụng: o ETL liệu xét duyệt tín dụng lịch sử từ hệ thống Quản lý phát hành thẻ o ETL liệu toán nợ thẻ từ hệ thống quản lý giao dịch thẻ o Tiền xử lý liệu: thực tiền cập nhật trạng thái cấp tín dụng lịch sử theo liệu toán nợ thẻ, khách hàng phát sinh trả nợ chậm không toán nợ thẻ thông tin cấp tín dụng khách hàng đƣợc cập nhật “N” tức “không đƣợc cấp tín dụng” 68 - Nhóm chức Khai phá liệu thực khai phá tri thức liệu lịch sử qua tiền xử lý, gồm chức sau: o Xây dựng dựng định theo giải thuật C4.5 o Cắt tỉa định để tối ƣu giảm lỗi - Nhóm chức hỗ trợ định cung cấp thông tin, phƣơng án xử lý hỗ trợ cán nghiệp vụ định Cụ thể nhƣ sau: o Tra cứu liệu: liệu xét duyệt hồ sơ tín dụng khách hàng lịch sử, liệu toán nợ thẻ danh mục nhƣ danh mục hình thức trả lƣơng, loại hình cƣ trú, tình trạng công việc, loại hình công ty làm việc,… o Xét duyệt (phân lớp) hồ sơ khách hàng Dựa theo tập luật xây dựng đƣợc từ định, ứng dụng thực phân lớp hồ sơ khách hàng đƣa kết phƣơng án xét duyệt để hỗ trợ cán định tín dụng o Lƣu trữ, xuất liệu kết xét duyệt để cán nghiệp vụ khai thác 69 3.2.3.2 Mô hình xây dựng ứng dụng Phần mềm đƣợc xây dựng theo kiến trúc lớp nhƣ mô hình sau: Xét duyệt (phân lớp) hồ sơ KH ETL Huấn luyện định C4.5 Algorithm Lớp ứng dụng Truy vấn thông tin hồ sơ tín dụng, trả nợ thẻ Duyệt định Data access Entites Lớp xử lý logic nghiệp vụ Lớp giao tiếp CSDL Hình 24: Mô hình xây dựng ứng dụng - Lớp ứng dụng: Lớp lớp ứng dụng, làm nhiệm vụ xử lý tƣơng tác ngƣời sử dụng, hiển thị liệu - Lớp xử lý logic nghiệp vụ: Là lớp thực xử lý nghiệp vụ nhƣ: xử lý xây dựng định theo thuật toán C4.5; duyệt để phân lớp hồ sơ - Lớp giao tiếp CSDL: Là lớp làm nhiệm vụ truy xuất, thêm mới, chỉnh sửa, xóa liệu CSDL ứng dụng theo yêu cầu xử lý logic nghiệp vụ 70 3.3 Cài đặt ứng dụng a) Yêu cầu phần cứng - CPU: 2.5 GHz - RAM: 2GB - HD: 50GB - Network: 56Kbps b) Yêu cầu phần mềm - Hệ điều hành Windows Server 2008/2012 - Net Framework 4.5 - SQL Server 2008 - Webserver IIS 7.5 3.4 Giới thiệu chức ứng dụng a) Chức ETL - Chức ETL (ETL Service) dịch vụ chạy hệ điều hành (Windows service) - Định kỳ theo thời gian ETLService thực trích rút, chuyển đổi nạp liệu vào kho liệu ứng dụng đồng thời thực tiền xử lý liệu b) Khai phá liệu - Triển khai giải thuật C4.5 xây dựng định từ nguồn liệu tiền xử lý - Tối ƣu hóa giảm thiểu lỗi cách cắt tỉa theo chiến thuật hậu cắt tỉa - Để thể trực quan định xây dựng đƣợc, chƣơng trình cho phép hiển thị định dƣới dạng “cây phân cấp” nhƣ hình sau: 71 Hình 25: Mô hình định c) Hỗ trợ định - Xét duyệt hồ sơ mới: Ứng dụng thực duyệt định để phân lớp hồ sơ tín dụng khách hàng mới, hình xét duyệt nhƣ sau: 72 Hình 26: Màn hình xét duyệt hồ sơ tín dụng khách hàng - Truy vấn thông tin: Ngƣời sử dụng truy vấn thông tin để xem xét, nắm bắt thông tin liệu xét duyệt lịch sử, liệu toán nợ thẻ liệu danh mục (vị trí công tác, hình thức cƣ trú, nguồn thu nhập,…) 73 o Màn hình thông tin danh mục: Hình 27: Màn hình tra cứu danh mục 74 o Màn hình liệu lịch sử xét duyệt nhƣ sau: Hình 28: Màn hình liệu xét duyệt lịch sử 75 3.5 Kết thử nghiệm - Thực huấn luyện định tập liệu thực tế với thông tin nhƣ sau: o Số mẫu huấn luyện: 2397 hồ sơ khách hàng o Số thuộc tính xét duyệt: 20 - Thử nghiệm 1: Thực thử nghiệm phân lớp với tập liệu 2397 hồ sơ khách hàng sử dụng để huấn luyện xây dựng định Kết thu đƣợc nhƣ sau: Kết Đồng ý cấp tín dụng 1434 Không đồng ý 963 Bảng 21: Kết phân lớp tập huấn luyện  Vậy ứng dụng phân lớp cho tập liệu sử dụng để huấn luyện định - Thử nghiệm 2: Thực phân lớp 200 hồ sơ khách hàng Kết thu đƣợc nhƣ bảng sau: Cách thức Ứng dụng BI Đồng ý cấp tín dụng 120 83 Không đồng ý 80 117 Bảng 22: Kết thử nghiệm với hồ sơ khách hàng  Vậy từ việc học liệu lịch sử, giải pháp BI từ chối nhiều cách thức 37 hồ sơ tín dụng thẻ FLC có khả phát sinh nợ xấu 76 - Thử nghiệm 3: Thử nghiệm phân lớp cho 80 hồ sơ khách hàng có kết “Không đồng ý” – tức bị từ chối cấp tín dụng theo “cách thức tại” thực thử nghiệm Kết thu đƣợc nhƣ sau: Kết Đồng ý cấp tín dụng Không đồng ý 80 Bảng 23: Kết thử nghiệm phân lớp khách hàng không đủ điểm tín dụng  Vậy khách hàng không đủ điểm tín dụng (tính theo cách thức tại) kết phân lớp ứng dụng cho kết không cấp tín dụng cho khách hàng 77 KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ Luận văn thực nghiên cứu, thử nghiệm giải pháp công nghệ BI áp dụng vào toán hỗ trợ định phê duyệt hồ sơ tín dụng khách hàng sử dụng sản phẩm thẻ tín dụng FLC Ngân hàng Liên doanh Việt – Nga nhằm mục đích giảm thiểu rủi ro phát sinh nợ xấu Tổng kết lại, luận văn hoành thành đƣợc nhiệm vụ sau: Về mặt lý thuyết - Phân tích trạng nghiệp vụ xét duyệt hồ sơ tín dụng khách hàng mở thẻ tín dụng FLC ngân hàng Liên doanh Việt - Nga - Tìm hiểu giải pháp trí tuệ nghiệp vụ BI ứng dụng lĩnh vực tài ngân hàng Về mặt thực nghiệm - Đề xuất ứng dụng giải pháp BI vào việc khai thác liệu phê duyệt lịch sử liệu sử dụng sản phẩm (các giao dịch trả nợ thẻ, ) để giải toán hỗ trợ định phê duyệt hồ sơ tín dụng khách hàng Hƣớng tiếp cận giải toán khai phá liệu sử dụng giải thuật C4.5 xây dựng mô hình định (Decision Tree) để hỗ trợ định xét duyệt hồ sơ tín dụng khách hàng - Xây dựng ứng dụng Web thử nghiệm giải pháp Các vấn đề tồn - Luận văn tập trung vào giải toán quan trọng nghiệp vụ thẻ xét duyệt hồ sơ tín dụng khách hàng mà chƣa trọng phát triển chức khác hỗ trợ cán nghiệp vụ nâng cao hiệu tác nghiệp khác nhƣ: chức báo cáo, phân tích liệu đa chiều Kiến nghị Kết nghiên cứu luận văn bƣớc đầu giải pháp để Ngân hàng Liên doanh Việt - Nga nâng cao chất lƣợng tín dụng giảm rủi ro phát sinh nợ xấu Trong thời gian tới, để phát triển giải pháp hoàn thiện với mong 78 muốn hỗ trợ toàn diện quy trình nghiệp vụ thẻ FLC học viên định hƣớng triển khai số công việc sau: - Nghiên cứu ứng dụng giải thuật C5.0, cải tiến giải thuật C4.5 để giảm tỉ lệ lỗi, nâng cao hiệu xuất tăng cƣờng độ tối ƣu cho việc xét duyệt hồ sơ tín dụng khách hàng - Bổ sung thêm tính báo cáo thông minh để hỗ trợ công tác điều hành, tác nghiệp cán nghiệp vụ quản lý 79 TÀI LIỆU THAM KHẢO [1] Carlo Vercellis (2009), “Business Intelligence: Data Mining and Optimization for Decision Making”, Wiley, UK [2] Curko K (2007), Business Intelligence and Business Process Management in Banking Operations, “Information Technology Interfaces, 2007 ITI 2007 29th International Conference”, pp.57-62 [3] David Loshin (2012), “Business Intelligence: the savvy manager’s guide”, Morgan Kaufmann, USA [4] Erik Thomsen (2002), “OLAP Solution: Building Multidimensional Information Systems”, Wiley, UK [5] Gaurav L Agrawal, Hitesh Gupta (2013), Optimization of C4.5 Decision Tree Algorithm for Data Mining Application, “International Journal of Emerging Technology and Advanced Engineering”, vol 3, Issue [6] Gazdic T., Kascelan L (2013), Model of the business intelligence system for credit risk analysis, “Information & Communication Technology Electronics & Microelectronics (MIPRO)”, pp.1155 - 1160 [7] Jiawei Han, Micheline Kamber (2006), “Data mining: Concepts and Techniques”, Morgan Kaufmann, USA [8] Ken Withee (2010), “Microsoft Business Intelligence for Dummies”, Wiley, USA [9] Martin A., Lakshmi, T.M., Prasanna Venkatesan, V (2012), An analysis on business intelligence models to improve business performance “Advances in Engineering, Science and Management (ICAESM)”, vol., no., pp.503,508, 30-31 [10] Sonal Patil et al (2015), Efficient Processing of Decision Tree Using ID3 & improved C4.5 Algorithm, “(IJCSIT) International Journal of Computer Science and Information Technologies”, vol 6, no.2, pp 1956-1961 80 [11] Surajit Chaudhuri, Umeshwar Dayal, Vivek Narasayya (2011), An Overview of Business Intelligence Technology, “Communications of the ACM”, 54(8), pp 88-98 [12] Vicki L Sauter (2010), “Decision Support Systems for Business Intelligence”, Wiley, UK [13] Yuli Vasilliev (2010), “Oracle Business Intelligence: The Condensed Guide to Analysis and Reporting”, Packt Publishing 81 ... dụng FLC Vậy giải pháp Trí tuệ nghiệp vụ gì? Mô hình ứng dụng cho toán sao? Tác giả trình bày chi tiết phần chƣơng viết 1.2 Giải pháp trí tuệ nghiệp vụ ứng dụng lĩnh vực ngân hàng 1.2.1 Trí tuệ. .. khách hàng để giải ngân, cấp tín dụng Ngân hàng mong muốn tìm đƣợc giải pháp để giải toán này, số giải pháp ứng dụng trí tuệ nghiệp vụ hứa hẹn đem lại hiệu Trí tuệ nghiệp vụ (Business Intelligence... tín dụng FLC .2 1.1.2 Quy trình nghiệp vụ xử lý hồ sơ tín dụng khách hàng FLC 1.1.3 Hiện trạng cách thức xét duyệt hồ sơ tín dụng khách hàng .5 1.2 Giải pháp trí tuệ nghiệp vụ ứng dụng