CHƯƠNG 2 : CƠ SỞ LÝ LUẬN
B. PHÂN TÍCH DỮ LIỆU BIG DATA
4.2. Thông tin giao dịch khách hàng
4.2.4. Thông tin giao dịch phân theo gian lận
Kết quả như được chỉ ra ở biểu đồ 4.15 cho thấy nhóm khách hàng được xem có tính gian lận cao (YES_GIANLAN+++) có hạn mức bình qn trên 80 triệu đồng.. Trong khi đó nhóm khách hàng được xếp vào gian lận vừa (YES_GIANLAN++) có hạn mức cao nhất 120 triệu đồng. Có một lưu ý cho thấy, nhóm khách hàng được xếp vào nhóm có gian lận thường có thời gian tham gia dịch vụ lâu nhất tại SCB từ 65-81 tháng (biểu đồ 4.15). Điều này có thể cho thấy, những khách hàng này có thể là những nhóm khách hàng cũ. Một khi kinh nghiệm của khách hàng càng nhiều trong giao dịch, có thể chỉ ra những phát sinh trong gian lận từ nhân viên trong xét duyệt hồ sơ hoặc từ khách hàng trong khai báo thông tin và hồ sơ tiếp cận dịch vụ vay vốn cũng như dịch vụ thẻ tại SCB.
Biểu đồ 4.14: Hạn mức sử dụng theo nhóm khách hàng
Kết quả GIAN LẬN Tần suất Tỷ lệ NO-GIANLAN+++ 2,255 64.0% YES_GIANLAN+++ 676 19.2% YES_GIANLAN++ 7 0.2% YES_GIANLAN+ 585 16.6%
Biểu đồ 4.15: Nhóm khách hàng xếp loại theo
Ghi chú:
LIFETIME: thời gian tham gia dịch vụ
KQ_GIAN_LAN: Kết quả khách hàng được xếp theo nhóm gian lận
Tóm tắt chương:
Kết quả phân tích dữ liệu của chương đã đem đến một bức tranh rõ nét về thông tin, đặc điểm tham gia dịch cụ của khách hàng, trong đó có chỉ ra đặc điểm nhân khẩu học và loại dịch vụ mà khách hàng tham gia. Nhiều hơn sự mong đợi trong phân tích, kết quả đã chỉ ra tỷ lệ khách hàng được đưa vào nhóm mà phía ngân hàng SCB cần quan tâm hơn để kiểm soát về rủi ro trong gian lận chiếm đến 36%. Tỷ lệ có thể nói cịn khá cao. Nên phía SCB cần lưu ý hơn hướng đến chỉnh đốn trong nội bộ và kiểm soát kỷ hơn về lịch sử giao dịch của khách hàng.
Có thể nói, một khi khách hàng có thời gian tham gia dịch vụ lâu hơn, dường như được dự báo có tính gian lận cao hơn, đặc biệt là nhóm khách hàng có thời gian tham gia dịch vụ từ >65 - 81 tháng và xảy ra ở những khách hàng có hạn mức cao trong tiếp cận dịch vụ tín dụng và thẻ.