A. KẾT LUẬN
Ứng dụng nguồn dữ liệu Big data phục vụ phân tích và xác định những gian lận trong hoạt động tín dụng là một việc dường như mới lạ trong nghiên cứu này. Sự mới lạ được thể hiện trong nghiên cứu là sử dụng thuật toán C5.0 trên 2.572 khách hàng đang tham gia giao dịch tại SCB. Những khách hàng trong nghiên cứu được chọn có thời gian tham gia dịch vụ từ trên 12 tháng trở lên. Điều này giúp việc hạn chế những thơng tin nhiễu đối với những khách hàng có thời gian tham gia dịch vụ dưới 12 tháng. Điều này có nghĩa là, một khi thời gian tham gia dịch vụ càng lâu, hành vi khách hàng được sử dụng trong phân tích, cho kết quả dự báo sẽ chính xác hơn. Qua thuật tốn sử dụng sau hai lần hướng đến xác định sự gian lận, kết quả đã cho ra trong dịch vụ ngân hàng của SCB có khoảng 36% khách hàng được đưa vào nhóm có tính gian lận, trong đó gian lận đến từ hai phía. Phía từ nhân viên, người trực tiếp thẩm định hồ sơ, hoặc vơ tình, hoặc có chủ đích thì vấn đề vấn cịn ở dấu chấm hỏi. Với tỷ lệ khách hàng được xem khơng có hàm ý về gian lận 64% tỷ lệ này thật sự vẫn chưa cao, nên phía SCB cần phải có nhiều việc phải đưa ra các giải pháp để kiểm soát.
Tuy nhiên, chúng ta cũng thừa biết rằng, các tiêu chí để xếp hạng hồ sơ của khách hàng đã được phía ngân hàng xây dựng theo một qui trình có đóng góp từ nhiều phía. Do vậy hồ sơ bị đánh giá lệch, cũng phải nói rằng, có trách nhiệm của nhân viên. Các lỗ hổng trong phân tích có thể bao gồm những nội dung tóm tắt trong các điểm chính như sau:
+ Thứ 01: khách hàng cố tình gian lận trong việc cung cấp hồ sơ ban đầu cho Ngân hàng, nhưng nhân viên tiếp nhận và cấp thẩm quyền cao nhất, duyệt sản phẩm dịch vụ đó, khơng phát hiện ra hồ sơ mang tính rủi ro cao hoặc trung bình từ khách hàng.
+ Thứ 02 : khách hàng cố tình gian lận trong việc cung cấp hồ sơ pháp lý ban đầu cho ngân hàng, kế hợp với nhân viên tiếp nhận thông đồng, dựa vào lỗ hổng của cấp thẩm
quyền cao nhất: như tin tưởng nhân viên cấp dưới, không xem kỷ hồ sơ khách hàng cung cấp, duyệt sản phẩm dịch vụ đó, khơng phát hiện ra hồ sơ mang tính rủi ro trung bình hoặc thấp từ khách hàng và nhân viên tiếp nhận.
+ Thứ 03 : khách hàng cố tình gian lận trong việc cung cấp hồ sơ ban đầu cho Ngân hàng, kế hợp với lãnh đạo cấp thẩm quyền cao nhất của sản phẩm dịch vụ đó thơng đồng, dựa vào chức vụ quyền hạng chỉ đạo làm sai trái qui định ban hành duyệt sản phẩm dịch vụ đó, phát hiện ra hồ sơ mang tính rủi ro thấp hoặc trung bình từ khách hàng và lãnh đạo cấp thẩm quyền phê duyệt sản phẩm đó.
+Thứ 04 : khách hàng cung cấp hồ sơ ban đầu cho ngân hàng, nhân viên tiếp nhận khách hàng, dựa vào lỗ hổng của cấp thẩm quyền cao nhất: như tin tưởng nhân viên cấp dưới, nhân viên cấp dưới sử dụng thông tin người khác không đúng như khách hàng cung cấp, qua mặt khách hàng và lãnh đạo, lãnh đạo khơng xem kỷ hồ sơ khách hàng cung cấp có dấu hiệu sai phạm, khơng đúng qui định sản phẩm ban hành, duyệt sản phẩm dịch vụ đó, khơng phát hiện ra hồ sơ mang tính rủi ro thấp từ nhân viên tiếp nhận.
Cho dù nhân viên có tài ba đi mấy, một khi chủ đích gian lận của khách hàng có thực hiện, điều này sẽ xảy ra là thường tình. Điều này có thể xảy ra một khi khách hàng vì lý do cần tiếp cận dịch vụ của ngân hàng, họ sẵn sàng làm lệch hồ sơ, hoặc gia hạn khơng trung thực tìm một ý định gian lận trong tăng điểm hồ sơ cho vay vốn, hoặc cho dịch vụ thẻ. Tuy nhiên để kiểm chứng điều này, lịch sử giao dịch của khách hàng sau 12 tháng mơ hình dự báo sẽ giúp chúng ta dự báo được những khách hàng thuộc nhóm trung thực/khơng gian lận và nhóm có gian lận.
Tóm lại kết quả nghiên cứu là một ý tưởng khá mới trong nghiên cứu, mơ hình được ứng dụng là áp dụng từ các phương pháp do các nghiên cứu trước thực hiện. Nghiên cứu này là một sự kế thừa thực tế, trên cơ sở đó áp dụng mơ hình Fraud vào số liệu thực tế của SCB. Kết quả nghiên cứu có một đóng góp cực kỳ quan trọng cho việc xây dựng các giải pháp giảm thiểu rủi ro trong gian lận cho phía nhân viên của cơng ty và từ phía khách hàng. Các giải pháp được nêu trong phần tiếp theo.
B. CÁC GIẢI PHÁP HẠN CHẾ LỖ HỔNG VÀ GIAN LẬN TRONG KINH DOANH KINH DOANH
Căn cứ vào kết quả phân tích từ mơ hình gian lận Fraud từ nguồn số liệu big data hiện có tại SCB, đề tài đã phát hiện ra hai lỗ hổng có thể tạo ra những gian lận trong hoạt động tín dụng tại SCB. Sự gian lận có thể xảy ra từ phía nhân viên tham gia trực tiếp thẩm định hồ sơ và gian lận đến từ chủ đích của khách hàng. Việc phân tích này là dựa vào số liệu hồ sơ gốc ban đầu do phía khách hàng cung cấp và dựa vào lịch sử tham gia giao dịch của khách hàng có trên 12 tháng tham gia dịch vụ tại SCB. Những gian lận
Xuất phát từ những kết quả đỏ. Nội dung bài viết sẽ đưa ra các giải pháp như sau.
(1) Giải pháp áp dụng đến các nhân viên tham gia trực tiếp thẩm định hồ sơ
Phía ngân hàng, cần hiệu chỉnh lại phương pháp hoặc qui trình trong đánh giá hồ sơ của khách hàng, trong đó cần nhắc nhỡ nhân viên phải thực hiện nghiêm túc qui trình thẩm định:
Tiếp nhận hồ sơ vay của khách hàng vay tín chấp Thẩm định vay Quyết định khoản vay Giải ngân/triển khai dịch vụ khách hàng
Để thực hiện qui trình trên đạt một chuẩn mực, nhân viên được tuyển dụng cho thẩm định cực kỳ quan trọng, điều này liên quan đến năng lực, kinh nghiệm, đặc biệt là tư duy nhận định vấn đề.
Đối với những khách hàng cũ, người nhân viên cũng nên có thơng tin tóm tắt lại lịch sử giao dịch của khách hàng trong quá khứ, điều này giúp việc đánh giá chính xác hơn.
(2) Giải pháp quan tâm trong kiểm soát, đánh giá hồ sơ, giám sát hành vi tham gia dịch vụ của khách hàng
Một khi tiếp nhận thơng tin hoặc các hồ sơ có liên quan, nhân niên nên bỏ qua các yếu tố quen biết. Phía khách hàng phải cung cấp các thông tin đầy đủ, giúp minh chứng tính pháp lý của cá nhân, các hợp đồng công việc, các nguồn thu có minh
chứng và hợp pháp. Tuy nhiên điều quan trọng hơn, hồ sơ của khách hàng cũng cần có sự lần tìm của người nhân viên đánh giá về lịch sử tín dụng của khách hàng, thái độ đi vay vốn của khách.
Đối với những khách hàng cũ, phía cơng ty cũng nên trích ngang ra hành vi tham gia dịch vụ của khách hàng trước đó, điều này giúp cho việc đánh giá chính xác hơn hạnh kiểm của khách hàng khi tham gia dịch vụ.
Do kết quả cho thấy, những khách hàng có thời gian tham gia dịch vụ lâu hơn (>65 – 81 tháng) và có hạn mức tín dụng và mức thẻ cao có tiềm ẩn gian lận lớn hơn. Trên cơ sở này, phái SCB cần có phân loại khách hàng theo các nhóm khác biệt, điều này giúp cho việc giám sát hành vi giao dịch, cũng như hồ sơ được tốt hơn, góp phần hạn chế rủi ro có thể xảy ra về thẩm định lệch hoặc không đúng. Điều này có thể làm mất đi lịng tin của khách hàng có qui mơ hoặc hạn mức lớn. Tuy nhiên cũng cần đề phòng trong việc chạy theo chỉ tiêu cho vay đối với các khách hàng có nhu cầu hạn mức lớn, ngân hàng có thể gặp những rủi ro khơng nhỏ nếu khơng có những đánh giá và nhận định đúng.
(3) Nâng cao năng lực nhân viên
Thưc hiện đào tạo lại cán bộ/nhân viên có liên quan về nghiệp vụ đánh giá, nghiệp vụ thẩm định hồ sơ và cách đánh giá hồ sơ quá khứ cũng như lịch sử giao dịch của khách hàng. Thêm vào đó, SCB cần tiêu chuẩn hố đội ngũ nhân viên trong tham gia vào quá trình đàm phán, hướng dẫn trực tiếp khách hàng.
Ngành ngân hàng cũng nhận thức được rằng thách thức trong quá trình hội nhập ngày càng lớn về công nghệ thông tin, big data và phương pháp khai thác dữ liệu lớn big data, điều này góp phần vào việc tận dụng cơ hội để phát triển, qua đó nâng cao vị thế, sức cạnh tranh của hệ thống ngân hàng trong thị trường cạnh tranh, đặc biệt có các đối thủ từ các ngân hàng quốc tế.
Cần làm việc với các nhà khoa học dữ liệu để tạo điểu kiện cho các nhân viên được đào tạo về kỹ năng khai phá dữ liệu hướng đến phân tích hành vi khách hàng dựa trên nguồn gốc kho dữ liệu data warehouse hiện có. Hoặc có thể mời các chuyên gia tư
vấn từ các trường/viện hoặc tổ chức có liên quan về khoa học dữ liệu để SCB có điều kiện hiểu thêm về giá trị dữ liệu hoặc những vấn đề cần đầu tư trong tương lai.