- Đăng nhập vào chương trình ứng dụng:
Hình 4.4: Màn hình đăng nhập ứng dụng.
Khi đăng nhập thành công, màn hình chính của chương trình như sau:
- Chức năng Quản lý hợp đồng vay vốn: Chọn menu [Menu\Client- Contract\Contract Management].
Để thực hiện tìm kiếm, nhấn nút [Search], khi đó màn hình tạo câu lệnh truy vấn sau hiện ra:
Hình 4.6: Màn hình tạo câu lệnh truy vấn.
Nhập các thông tin tìm kiếm theo tiêu chí rồi nhấn nút [OK]. Kết quả tìm kiếm như sau:
Hình 4.7: Màn hình quản lý các ca vay vốn tín dụng.
- Chức năng Quản lý tiêu chí đánh giá. Chọn menu [Menu\System\Criteria Management]
Hình 4.8: Màn hình cập nhật các tiêu chí đánh giá khách hàng.
- Chức năng Cập nhật thang điểm theo tiêu chí đánh giá. Chọn menu [Menu\System\Value of Criteria Management].
Hình 4.9: Màn hình khai báo thang điểm của mỗi tiêu chí đánh giá.
- Chức năng Cập nhật phương án đánh giá. Chọn menu [Menu\System\Plan Management]. Thực hiện tìm kiếm phương án đánh giá cần tìm & chọn nút [Edit] để chỉnh sửa thông tin.
Hình 4.10: Màn hình quản lý phương án đánh giá.
- Chức năng Đánh giá khoản vay khách hàng. Chọn menu [Menu\System\Contract Assessment Batch]
KẾT LUẬN
Trong luận văn này, chúng tôi đề xuất một phương pháp giải quyết đối với bài toán cho vay tín dụng dựa trên phương pháp lập luận theo tình huống (CBR). Với phương pháp này các khoản vay đã được đánh giá hay thẩm định trong quá khứ sẽ được lưu lại làm cơ sở tri thức để đánh giá cho các khoản vay mới trong tương lai. Ứng với một khoản vay mới, khoản vay sẽ được đặc tả dưới dạng một ca lập luận (bao gồm thông tin về khoản vay và thông tin về các tiêu chí đánh giá). Thông qua các công thức về độ đo tương tự, hệ thống sẽ tìm ra ca cho vay mẫu tương tự nhất đối với ca cho vay đang cần đánh giá. Lời giải hay phương pháp lập luận đối với ca cho vay mẫu sẽ được sử dụng để xác định lời giải đối với ca cho vay đang cần xét.
Trên cơ sở lời giải đề xuất đối với ca cho vay đang xét, cán bộ tín dụng sẽ có thêm các thông tin trong việc ra quyết định phê duyệt hay từ chối đối với ca cho vay đang thẩm định. Đối với ca cho vay mẫu sau khi được thẩm định, qua quá trình thời gian kiểm nghiệm thực tế (sau quá trình giải ngân, triển khai trong thực tế) sẽ được được đánh giá lại kết quả. Kết quả qua kiểm nghiệm thực tế sẽ được lưu lại làm dữ liệu mẫu cho cho các ca đánh giá sau này. Đối với hệ chuyên gia được xây dựng trên phương pháp lập luận theo tình huống CBR, khi số lượng dữ liệu mẫu tăng lên (có thêm nhiều trường hợp cụ thể) thì càng làm tăng độ chính xác của phương pháp khi đánh giá khoản vay mới.
Trên cơ sở phương pháp đánh giá đề xuất, chúng tôi đã tiến hành xây dựng một phần mềm ứng dụng với 20 ca lập luận mẫu để đánh giá hiệu quả của phương pháp này. Kết quả cho thấy phương pháp giải quyết bài toán cho vay tín dụng dựa trên phương pháp lập luận theo tình huống CBR cho kết quả đánh giá tốt hơn hẳn so với phương pháp giải quyết truyền thống.
Hướng nghiên cứu tiếp theo là hoàn thiện phương pháp đánh giá độ tượng tự, định nghĩa thêm tham số về ngưỡng đối với từng giá trị trong thang điểm của mỗi tiêu chí và thử nghiệm trên các dữ liệu cho vay tín dụng quy mô lớn và tiến tới áp dụng sản phẩm phần mềm này vào ứng dụng trong thực tế tại các ngân hàng của Việt Nam.
TÀI LIỆU THAM KHẢO Tiếng Việt:
[1]. ĐẶNG VĂN ĐỨC (2002); “Phân tích thiết kế Hướng đối tượng bằng UML”; Nhà xuất bản Giáo dục.
[2]. NGUYỄN VIỆT HÀ, PHẠM NGỌC HÙNG (2005); “Thu hẹp không gian tìm kiếm lời giải trong các hệ lập luận dựa trên luật sử dụng phương pháp lập luận theo tình huống”, Tạp chí Bưu chính Viễn Thông, số 15, trang 36-42.
[3]. NGÂN HÀNG NO&PTNT VIỆT NAM (2004); “Sổ tay tín dụng”; Nhà in Ngân hàng I, Số 10 Chùa Bộc, Đống Đa, Hà Nội.
[4]. NGÂN HÀNG TMCP XĂNG DẦU PETROLIMEX (2009); “Công văn số 606- 09/CV-TGĐ về việc đánh giá và báo cáo tình hình chấm điểm, xếp hạng tín dụng”.
[5]. NGÂN HÀNG TMCP XĂNG DẦU PETROLIMEX (2008); “Quyết định số 780- 08/QĐ-TGĐ về việc ban hành hệ thống chấm điểm tín dụng nội bộ đối với khách hàng cá nhân”.
[6]. NGÂN HÀNG TMCP XĂNG DẦU PETROLIMEX (2009); “Quyết định số 136- 09/QĐ-TGĐ về việc Ban hành quy định về Hướng dẫn chấm điểm và xếp hạng tín dụng đối với khách hàng doanh nghiệp”.
[7]. NGÂN HÀNG TMCP XĂNG DẦU PETROLIMEX(2009); “Bộ hồ sơ vay vốn khách hàng tín dụng cá nhân”.
[8]. TẠ QUANG TIẾN (2008); Báo cáo hội thảo Banking 2008: “Tóm lược kết quả dự án hiện đại hóa ngân hàng và hệ thống thanh toán”.
[9]. TRỊNH THỊ MAI HOA, VŨ THỊ DẬU, NGUYỄN THỊ THƯ (1999); “Giáo trình Kinh tế học Tiền tệ - Ngân hàng”; Nhà xuất bản Đại học Quốc gia Hà Nội.
Tiếng Anh: (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
[10]. AAMODT A., E. PLAZA (1994), “Case-Based Reasoning:Foundational Issues, Methodological Variations, and System Approaches”, AI Communications, IOS Press, Vol. 7: 1, pp. 39-59.
[11]. ADAMS J. B.(1976), “A probability model of medical reasoning and the MYCIN model”, Mathematical Biosciences, 32, pp. 177- 86.
[12]. AHA D.W., BRESLOW L.A. (2001), “Conversational casebased reasoning”, Applied Intelligence, Vol. 14, pp. 9-32.
[13]. ARIADNE TRAINING LIMITED (2001); “UML Applied - Object Oriented Analysis and Design using the UML”; www.ariadnetraining.co.uk
[14]. B. G. BUCHANAN, E. H. SHORTLIFFE (1984), “Rule-Based Expert Systems: The MYCIN Experiments of the Stanford Heuristic Programming Project”, MA:Addison-Wesley.
[15]. IAN WATSON UNIVERSITY OF SALFORD, U.K; “Applying Case-Based Reasoning: Techniques for Enterprise Systems”; Morgan Kaufmann Publishers, Inc. San Francisco, California.
[16]. MCDERMOTT J. (1980), “R1/XCON:a rule-based configurer of computer system domain”, In Proc. National Conference on Artifical Interlligence, pp. 269-71.
[17]. RIESBECK C. K., R. S. SCHANK (1989), “Inside Case-Based Reasoning”, Northvale, NJ: Lawrence Erlbaum Associates.
[18]. THOMAS R. R.(2003), “Knowledge Maintenance of Case-Based Reasoning Systems – The SIAM Methodology”, Volume 262 of Dissertationen zur K¨unstlichen Intelligenz. Akademische Verlagsgesellschaft Aka GmbH / IOS Press, Berlin, Germany.
PHỤ LỤC: MỘT SỐ CA SỬ DỤNG & MÃ CHƯƠNG TRÌNH