Chức năng ra quyết định với dữ liệu tuơng ứng:
- Nếu dữ liệu hợp lệ theo từng nhánh cây quyết định trả về kết quả “Yes”, khi nhấn nút Dự ĐỐN RỦI RO, chuơng trình sẽ cho ra thơng báo: “Khách hàng này có thể cho vay”.
- Nếu dữ liệu hợp lệ theo từng nhánh cây quyết định trả về kết quả “Nơ”, khi nhấn nút Dự ĐOÁN RỦI RO, chuơng trình sẽ cho ra thơng báo “Khách hàng này có thể có rủi ro”
Khóa luận tơt nghiệp Xây dựng module Dự đốn rủi ro trong quy trình cho vay đồng tài trợ tại Ngân hàng Á Châu
Hình 32. Chương trình thơng báo “Khách hàng này có thể có rủi ro”
Hình 34. Chương trình thơng báo dự án này có thể có thể có rủi ro
3.2.3 Nhận xét, đánh giá khi triển khai module
-I- Module đuợc triển khai dễ dàng, dễ sử dụng
-I- Hoạt động ổn định, hiển thị kết quả nhanh chóng và rất thuận tiện
-I- Với bộ dữ liệu thực nghiệm, hệ thống đã xử lý và cho ra đuợc những quyết định tuơng đối chính xác và phù hợp. Đặc biệt là rút ngắn đuợc thời gian xử lý hồ sơ. Truớc đây khi chua có module, chuyên viên ngân hàng cần tiến hành thẩm định hồ sơ khách hàng vs dự án thủ công, đôi khi đắn đo quyết định mất rất nhiều thời gian cho chính nhân viên và khách hàng thì hiện giờ module sẽ là một kênh đáng tin cậy để chuyên viên ngân hàng có thể tham khảo.
-I- Tại buớc 6 của quy trình cho vay đồng tài trợ, hội đồng thẩm định dự án bao gồm nhiều ngân hàng thành viên cùng tham gia cho vay hợp vốn tiến hành thẩm định. Khi thẩm định không tránh khỏi những quan điểm trái chiều bởi đơi khi mỗi ngân hàng lại có một quan điểm cá nhân riêng thì module dự đốn rủi ro có thể giúp các ngân hàng giải quyết ổn thỏa những mâu thuẫn và đemlại kết quả chính xác, khả quan.
Khóa luận tốt nghiệp Xây dựng module Dự đoán rủi ro trong quy trình cho vay đồng tài trợ tại Ngân hàng Á Châu
KẾT LUẬN CHƯƠNG 3
Ở chương này, khóa luận đã sử dụng hai bộ dữ liệu DulieuKH.xls và DulieuDA.xls tiến hành thực nghiệm với công cụ Rapidminer. Dựa vào các luật được sinh ra từ cây quyết định có tính khả thi và hợp lý khóa luận đã phát triển module Dự đốn rủi ro CVĐTT vào hệ thống Ngân hàng Á Châu.
KẾT LUẬN
1 Đánh giá kết quả
-I- Ket quả đạt được
Đã tiến hành phân tích, tìm hiểu được quy trình cho vay đồng tài trợ tại Ngân hàng Á Châu
Áp dụng và triển khai được cây quyết định, thuật toán ID3 vào bài toán phù hợp với yêu cầu bài toán và giải quyết được bài toán.
Xây dựng được module dự đoán rủi ro vào trong phân hệ cho vay đồng tài trợ -I- Nhận xét
- Ưu điểm
Giao diện module gần gũi, rõ ràng và các chức năng thể hiện đầy đủ giúp người dùng thao tác thuận tiện, dễ dàng
Quá trình xử lý để đưa ra quyết định rất nhanh chóng và trực quan Kết quả đưa ra rất phù hợp với yêu cầu bài toán
- Nhược điểm
Hệ thống chưa xử lý được, đáp ứng việc hỗ trợ ra quyết định cho nhiều khách hàng/dự án cùng một thời điểm.
Chưa xây dựng được chức năng hiển thị cây quyết định trên giao diện.
2 Phạm vi ứng dụng
Module được xây dựng chủ yếu để phục vụ cho mảng nghiệp vụ cấp tín dụng nói chung và cho vay đồng tài trợ nói riêng tại Ngân hàng Á Châu. Chương trình có thể phát triển, mở rộng và triển khai ở các ngân hàng khác.
3 Hướng phát triển
-I- Nâng cao độ chính xác hơn, khai qt hóa được tất cả các trường hợp có thể xảy ra khi cho vay đồng tài trợ
-I- Xây dựng được chức năng hiển thị cây quyết định trên giao diện module
-I- Xây dựng hệ thống có thể chạy được trên mơi trường mạng, để phát triển và triển khai rộng hơn như một hệ thống tập trung và thống nhất cho ngành ngân hàng
TÀI LIỆU THAM KHẢO Tài liệu Tiếng Việt
[1] Bùi Thị Hồng Nhung (2016) - Slide bài giảng “Khai phá dữ liệu”
[2] Bộ mơn Ngân hàng thuơng mại (2015) - Giáo trình “Tài trợ dự án đầu tu” [3] Phạm Phuơng Thủy (2017) - Tài liệu phân tích nghiệp vụ phân hệ Cho vay đồng tài trợ
[4] Thông tu 286 của Ngân hàng nhà nuớc 286/2002/QĐ-NHNN ngày 03/04/2002 quyết định về việc ban hành quy chế đồng tài trợ của các tổ chức tín dụng
[5] Tom Mitchell (1997) - Machine Learning [6] Ferruzza (2015) - Data Mining
[7] Parsaye (2000) - Internet Commerce and Software Agents: Cases, Technologies, and Opportunities
Tài liệu website
[5] Ngân hàng nhà nuớc Việt Nam http://www.sbv.gov.vn/ [6] Web Data Mining http://www.web-datamining.net/