Xây dựng ứng dụng

6. Cấu trúc của luận văn

3.1. Xây dựng ứng dụng

Để có được một hợp đồng cho thuê, nhân viên kinh doanh phải trải qua các bước sau:

Bước 1: Thu thập thông tin của khách hàng, trong bước này nhân viên phải thu thập và xác minh đầy đủ thông tin của khách hàng.

Bước 2: Phân tích, thẩm định khách hàng. Đây được xem là bước quan trọng nhất trong quy trình. Bước này tốn rất nhiều thời gian cho ngân hàng, đòi hỏi nhân viên phải phân tích, đánh giá một cách chính xác đối với khách hàng từ những thông tin được cung cấp ở bước trên.

Bước 3: Dự kiến lợi ích mà ngân hàng đạt được từ hợp đồng cho thuê này. Bước 4: Phân tích, thẩm định phương án vay vốn. Nhân viên kinh doanh tiến hành phân tích, đánh giá phương án vay vốn của khách hàng.

Bước 5: Trong vài trường hợp đặc biệt và có thõa thuận với khách hàng, có thể áp dụng biện pháp bảo đảm tiền vay bằng tài sản. Lúc này khách hàng sẽ phải bảo đảm khoản vay của mình bằng tài sản hiện có, việc này nhằm giúp cho công ty có thể tránh nợ xấu xảy ra.

Bước 6: Lập tờ trình thẩm định cho thuê. Bước 7: Phê duyệt cho thuê hợp đồng.

Hình 3.1: Quy trình đánh giá khách hàng cho thuê

Từ quy trình ở Hình 3.1, có thể nói việc phân tích, đánh giá khách hàng chiếm vai trò khá quan trọng trong quy trình. Nó ảnh hưởng trực tiếp đến lợi ích, nguồn vốn, và khả năng thu hồi vốn của công ty.

Tuy nhiên, công việc này tốn rất nhiều thời gian của công ty, đôi khi nó không mang lại hiệu quả như mong muốn. Việc đánh giá này không phải nhân viên nào cũng đều có thể làm được mà đòi hỏi nhân viên phải có tầm nhìn, và kinh nghiệm trong lĩnh vực chuyên môn của mình để có thể đưa ra đánh giá một cách hiệu quả, chính xác nhất.

Chính vì vậy, hệ thống dự đoán nhóm nợ của khách hàng sẽ giúp cho việc đánh giá này một cách chính xác, nhanh chóng nhất. Hệ thống phải có chức năng giải quyết được vấn đề này.

3.1.1. Chức năng hệ thống

Hệ thống xây dựng đáp ứng được các chức năng cơ bản sau :

3.1.1.1. Lấy dữ liệu khách hàng từ hệ thống Oracle ERP của công ty

Chức năng này cho phép người dùng có thể tích hợp dữ liệu online với hệ thống ERP Oracle đang vận hành tại công ty.

Thu thập

Hồ sơ khách hàng Kiểm tra

Yêu cầu khách hàng bổ sung

Không đầy đủ

Xác minh

thông tin t hẩm định khách hàng Phân tích,

Dự kiến lợi ích cho Công ty

Phân tích, thẩm định phương án cho thuê

Biện pháp cầm cố tài sản nếu bắt buộc Lập tờ trình thẩm định

cho thuê Phê duyệt vốn cho thuê

Ứng dụng sẽ lấy toàn bộ dữ liệu và thông tin khách hàng khu vực Tỉnh Bình Định.

3.1.1.2. Xây dựng thuật toán Naive Bayes và dự đoán nhóm nợ khách hàng

Đây là chức năng quan trọng nhất của hệ thống. Nó sẽ phân tích dữ liệu, đánh giá dự đoán khách hàng thuộc Nhóm 1, 2, 3, 4, hay 5.

Thuật toán Naive Bayes sẽ đưa ra kết quả dự đoán dựa trên tập dữ liệu đã được huấn luyện trước đó.

Dựa vào kết quả này, nhân viên kinh doanh sẽ đánh giá được khách hàng và từ đó có đề xuất quyết định cho thuê hay không cho ban lãnh đạo.

3.1.1.3. Lưu trữ tiến trình giải ngân khách hàng

Đây là chức năng mở rộng của hệ thống, giúp cho người dùng sao lưu lại tiến trình từ lúc dự đoán tới lúc hình thành hợp đồng cho thuê. Thông qua 04 bước chính:

- Sau khi hệ thống dự đoán nhóm nợ khách hàng, nhân viên kinh doanh có thể trình kết quả dự đoán lên cho trưởng phòng kinh doanh, bao gồm nhóm nợ và chi tiết kết quả dự đoán cùng thông tin khách hàng.

- Trường phòng kinh doanh sau khi đăng nhập vô hệ thống, sẽ thấy được tất cả khách hàng mà nhân viên kinh doanh đã trình lên, sau đó phê duyệt khách hàng này. Tiếp theo, trưởng phòng kinh doanh trình ý kiến của mình lên cho Giám đốc công ty.

- Giám đốc công ty đăng nhập vô hệ thống sẽ thấy các khách hàng mà Trưởng phòng kinh doanh đã trình lên, sau đó phê duyệt ý kiến của mình. Kết quả phê duyệt được cập nhật cho cả trưởng phòng kinh doanh và nhân viên kinh doanh.

- Cuối cùng, nhân viên kinh doanh đăng nhập vào hệ thống, trong menu danh sách khách hàng đã trình, sẽ kiểm tra được trạng thái duyệt của lãnh đạo đối với từng khách hàng. Nếu đồng ý, nhân viên có thể in hợp đồng từ hệ thống.

3.1.2. Kiến trúc tổng thể của hệ thống

Từ những chức năng vừa phân tích trên, tôi sẽ tổ chức kiến trúc tổng thể của hệ thống như sau:

Kiến trúc của hệ thống bao gồm 3 phần: (xem Hình 3.2)

-Phần 1: Đầu vào của hệ thống là tập dữ liệu khách hàng được lấy đồng bộ với hệ thống ERP Oracle và dùng dữ liệu này để huấn luyện cho thuật toán. Sau khi huấn luyện xong, ta có thể sử dụng file Excel chứa danh sách khách hàng cần dự đoán để dự đoán nhóm nợ những khách hàng này.

-Phần 2: Đây là phần cốt lõi của hệ thống. Nó bao gồm lớp giao diện (User Interface Layer) để tương tác với người sử dụng, lớp phân tích dữ liệu (Data Analysing Layer) - dùng thuật toán phân lớp Naive Bayes để dự đoán nhóm nợ khách hàng có thể xảy ra.

-Phần 3: Đầu ra của hệ thống là kết quả của thuộc tính phân lớp, dự đoán nhóm nợ khách hàng. Từ đó đề xuất lên ban lãnh đạo công ty.

Hình 3.2: Kiến trúc tổng thể của hệ thống

Dữ liệu đầu vào

-Dữ liệu huấn luyện lấy trực tiếp từ ERP Oracle - File danh sách khách hàng cần dự đoán Hệ thống dự đoán nhóm nợ - Dữ liệu đầu ra Giao diện

người dùng Phân tích dữ liệu

Kết quả dự đoán nhóm nợ của khách hàng dựa vào dữ liệu huấn luyện.

3.1.3. Đặc tả chi tiết các thành phần

3.1.3.1. Dữ liệu đầu vào (Input)

- Tập dữ liệu huấn luyện được lấy trực tiếp từ hệ thống ERP Oracle, sau đó được lưu dưới dạng file Excel. Gồm các thông tin về khách hàng tại VLC như Bảng 3.1 bên dưới.

- Tập file excel gồm danh sách những khách hàng cần dự đoán. File này phải được lấy và làm theo mẫu có sẵn (Hình 3.3).

Bảng 3.1:Bảng thông tin dữ liệu huấn luyện

STT Thông tin Chú thích

Ngành nghề Thông tư 21 Buôn bán, công nghiệp chế tạo, khai khoáng, nông nghiệp, xây dựng, vận tải kho bãi....

Ngành nghề theo Quy Định 337

Hoạt động chuyên môn khoa học công nghê, bán lẻ, hoạt động sản xuất, hoạt động tài chính...

3 Loại tài sản thuê Dây chuyển sản xuất, máy móc thiết bị, vận tải đường sông, biển, bộ...

4 Nhóm thành phân kinh tế Doanh nghiệp, hợp tác xã, hộ sản xuất kinh doanh, đối tượng khác.

5 Loại khách hàng Nội ngành, ngoại ngành. 6 Quy mô doanh nghiệp Vừa và nhỏ, khác. 7 Khách hàng thuộc khu công

nghiệp, chế xuất

True , False (1,0)

Loại hình doanh nghiệp Công ty nhà nước, công ty cổ phần, doanh nghiệp tư nhân, hợp tác xã, loại hình khác...

Bảng dữ liệu này đã được sàng lọc và loại bỏ các thuộc tính không cần thiết cũng như không ảnh hưởng tới quá trình phân tích và đánh giá của thuật toán Naive Bayes như: Họ tên, mã số thuế (doanh nghiệp), số CMND (cá nhân), ngày tháng năm sinh, vốn đăng ký kinh doanh của doanh nghiệp, nơi ở, nơi đăng ký kinh doanh...

Dữ liệu huấn luyện được thu thập từ hơn 2000 khách hàng thuê tại công ty cho thuê tài chính Vietinbank khu vực Tỉnh Bình Định.

Hình 3.3: Mẫu danh sách những khách hàng cần dự đoán 3.1.3.2. Dữ liệu đầu ra (Output)

Dữ liệu đầu ra là kết quả dự đoán nhóm nợ của khách hàng. Gồm: - Chi tiết kết quả tính xác suất dựa trên tập dữ liệu huấn luyện. - Nhóm nợ dự đoán khách hàng sẽ rơi vào: 1, 2, 3, 4, 5.

3.2. Thử nghiệm ứng dụng 3.2.1. Thử nghiệm 1

3.2.1.1. Dữ liệu thử nghiệm

Bảng 3.2: Thông tin nhóm nợ khách hàng tại VLC

Trong đó:

 Trường Ngành nghề TT21 có các thuộc tính: Hoạt động dịch vụ khác, Xây dựng, vận tải kho bãi.

 Trường Ngành nghề 337 có các thuộc tính: Hoạt động dịch vụ, vận tải đường thủy, vận tải đường sắt - đường bộ - đường ống.

 Trường Loại tài sản có các thuộc tính: Dây chuyền sản xuất, vận tải đường sông, vận tải đường thủy, vận tải đường bộ, tài sản khác.

 Trường Nhóm thành phần kinh tế: Doanh nghiệp.

 Trường Loại khách hàng có các thuộc tính: Nội ngành, ngoại ngành.

 Trường Quy mô doanh nghiệp có các thuộc tính: Vừa và nhỏ, khác.

 Trường Khách hàng thuộc khu công nghiệp, sản xuất có các thuộc tính: True (1), false (0).

 Trường Loại hình doanh nghiệp có các thuộc tính: Doanh nghiệp tư nhân, Công ty trách nhiệm hữu hạn, Công ty cổ phần khác, Công ty nhà nước.

 Trường Nhóm nợ có các thuộc tính: Nhóm 1 (N1), Nhóm 2 (N2), Nhóm 3 (N3), Nhóm 4 (N4), Nhóm 5 (N5). Đây là trường có các tính phân lớp ta cần dự đoán nhóm nợ khách hàng.

+ Ở dòng đầu tiên ta có: Ngành nghề TT21 = Hoạt động dịch vụ khác,

Ngành nghề 337 = Hoạt động dịch vụ, Loại tài sản = Dây chuyền sản xuất,

Nhóm thành phần kinh tế = Doanh nghiệp , Loại khách hàng = ngoại ngành, Quy mô doanh nghiệp = Vừa và nhỏ, Khách hàng thuộc khu công nghiệp, sản xuất = False (0), Loại hình doanh nghiệp = Doanh nghiệp tư nhân thì sẽ rơi vào nhóm 5 (N5).

+...

+ Tương tự dòng thứ 14 ta có: Ngành nghề TT21 = Vận tải kho bài, Ngành nghề 337 = Vận tải đường sắt - đường bộ - đường ống, Loại tài sản = Vận tải đường bộ, Nhóm thành phần kinh tế = Doanh nghiệp , Loại khách hàng = ngoại ngành, Quy mô doanh nghiệp = Vừa và nhỏ, Khách hàng thuộc khu công nghiệp, sản xuất = False (0), Loại hình doanh nghiệp =

Công ty TNHH khác, thì sẽ rơi vào nhóm 3 (N3).

Trường hợp thông tin khách hàng mới như sau: Ngành nghề TT21 = Vận tải kho bãi, Ngành nghề 337 = Hoạt động dịch vụ cá nhân khác, Loại tài sản = Vận tải đường bộ, Nhóm thành phần kinh tế = Doanh nghiệp , Loại khách hàng = ngoại ngành, Quy mô doanh nghiệp = Vừa và nhỏ, Khách hàng thuộc khu công nghiệp, sản xuất = False (0), Loại hình doanh nghiệp = Doanh nghiệp tư nhân, thì sẽ rơi vào nhóm nào?

3.2.1.2. Kết quả thử nghiệm 1 trên hệ thống

Hình 3.5(c)

Hình 3.5(e)

Dựa vào Hình 3.5(a, b, c, d, e, f) ta thấy kết quả thử nghiệm 1 không có hệ số Laplace.

Để giải quyết trường hợp có xác suất bằng 0. Ta áp dụng công thức Laplace (1.6) vào hệ thống (Hình 3.6). Lúc này hệ thống cho ra kết quả thử nghiệm như Hình 3.7.

Hình 3.7(a)

Hình 3.7(c)

Hình 3.7(e)

Hình 3.7(f)

3.2.1.3. Dự đoán khách hàng trên hệ thống

a. Kết quả dự đoán khách hàng mới thuộc nhóm nào khi không có hệ số Laplace

Hình 3.8: Kết quả dự đoán thử nghiệm 1 khi không có hệ số Laplace

Vậy khách hàng mới sẽ được dự đoán rơi vào nhóm 2 với kết quả tính được 0.00118

b. Kết quả dự đoán khách hàng mới thuộc nhóm nào khi có hệ số Laplace bằng 1

Hình 3.9: Kết quả dự đoán thử nghiệm 1 khi hệ số Laplace bằng 1

Vậy khách hàng mới sẽ được dự đoán rơi vào nhóm 5 với kết quả tính được 0.00069

Với kết quả trên khách hàng thuộc nhóm 5 đúng với dữ liệu thực tại VietinBank. Như vậy ta thấy được kết quả thay đổi khác hẳn giữa việc có áp dụng hệ số và không sử dụng hệ số Laplace. Trong trường hợp này thì việc áp dụng hệ số laplace bằng 1 cho ta kết quả khách hàng thuộc nhóm 5 đúng theo dữ liệu ban đầu của mang ra thử nghiệm.

3.2.2. Thử nghiệm 2

3.2.2.1. Dữ liệu thử nghiệm (Danh sách khách hàng thực tại VLC)

Đầu tiên hệ thống sẽ lấy dữ liệu trực tiếp từ hệ thống OrVLCe ERP đang vận hành tại VLC (hình 3.10):

Hình 3.10: Màn hình lấy dữ liệu khách hàng từ Oracle ERP 3.2.2.2. Kết quả thử nghiệm

Ta tiến hành lấy 100 khách hàng từ hệ thống OrVLCe ERP ta đã kết xuất ra làm dữ liệu học cho chương trình và 5 khách hàng thuộc năm nhóm khác để tiến dự đoán và kiểm tra chứng kết quả.

Ta có dữ liệu 5 khách hàng cụ thể như sau:

- KH1 = (Ngành nghề TT21 = Hoạt động kinh doanh bất động sản, Ngành nghề 337 = Hoạt động dịch vụ cá nhân khác, Loại tài sản = Dây chuyền sản xuất, Nhóm thành phần kinh tế = Doanh nghiệp , Loại khách hàng = nội ngành, Quy mô doanh nghiệp = Vừa và nhỏ, Khách hàng thuộc khu công nghiệp, sản xuất = False (0), Loại hình doanh nghiệp = Doanh nghiệp tư nhân)

- KH2 = (Ngành nghề TT21 = Hoạt động dịch vụ khác, Ngành nghề 337 = Sản xuất hóa chất và sản phẩm hoá chất, Loại tài sản = Máy móc thiết bị,

Nhóm thành phần kinh tế = Hộ SXKD, Loại khách hàng = ngoại ngành,

Quy mô doanh nghiệp = Vừa và nhỏ, Khách hàng thuộc khu công nghiệp, sản xuất = False (0), Loại hình doanh nghiệp = Công ty cổ phần khác)

- KH3 = (Ngành nghề TT21 = Máy Hoạt động dịch vụ khác, Ngành nghề 337 = Hoạt động dịch vụ phục vụ cá nhân khác, Loại tài sản = Tài sản khác,

Nhóm thành phần kinh tế = Doanh Nghiệp, Loại khách hàng = ngoại ngành, Quy mô doanh nghiệp = Vừa và nhỏ, Khách hàng thuộc khu công nghiệp, sản xuất = False (0), Loại hình doanh nghiệp = Công ty trách nhiệm hữu hạn khác)

- KH4 = (Ngành nghề TT21 = Xây dựng, Ngành nghề 337 = Xây dựng công trình kỹ thuật dân dụng, Loại tài sản = Tài sản khác, Nhóm thành phần kinh tế = Doanh Nghiệp, Loại khách hàng = ngoại ngành, Quy mô doanh nghiệp = Khác, Khách hàng thuộc khu công nghiệp, sản xuất = False (0),

Loại hình doanh nghiệp = Công ty cổ phần khác)

- KH5 = (Ngành nghề TT21 = Vận tải kho bãi, Ngành nghề 337 = Vận tải đường thuỷ, Loại tài sản = Vận tải đường sông, Nhóm thành phần kinh tế

= Doanh Nghiệp, Loại khách hàng = ngoại ngành, Quy mô doanh nghiệp = Khác, Khách hàng thuộc khu công nghiệp, sản xuất = False (0), Loại hình doanh nghiệp = Doanh nghiệp tư nhân)

Hình 3.11: Màn hình dữ liệu 100 khách hàng không có hệ số Laplace

Ta tiến hành dự đoán năm khách hàng với tập huấn luận khi chưa có hệ số laplace ta được kết quả:

Hình 3.13: Kết quả dự đoán 5 khách hàng khi không có hệ số Laplace.

Nhìn kết quả ta thấy khách hàng KH1, KH2, KH5 sẽ rơi vào nhóm N1;

Quy trình cho thuê tài chính

Nhận xét và đánh giá kết quả