Chúng ta đang sống trong thế giới thừa thông tin thiếu tri thức – đó là nhận định của nhiều người trong thời đại bùng nổ thông tin hiện nay.
Sử dụng phương pháp khai phá tri thức từ dữ liệu để dự đoán rủi ro tín dụng là một phương pháp mới nhằm nâng cao chất lượng tín dụng của Ngân hàng.
Rủi ro tín dụng có thể được hiểu là nguy cơ một người đi vay không thể trả được gốc và/hoặc lãi đúng thời hạn quy định.
Hiện nay, để phòng ngừa rủi ro tín dụng, các chuyên gia Ngân hàng thực hiện các phương pháp thu thập, phân tích và đánh giá các thông tin về khách hàng, tài sản bảo đảm của khoản vay… Phương pháp truyền thống này có nhiều hạn chế do phụ thuộc vào trình độ, tâm lý và yếu tố chủ quan khác của các cán bộ thẩm định hồ sơ vay nợ của khách hàng. Chính vì vậy mà một công cụ trợ giúp thẩm định và ước đoán chất lượng tín dụng một cách khách quan dựa trên các cơ sở khoa học là hết sức có ý nghĩa và cần thiết. Việc đề xuất cho vay hay không dựa vào các luật quyết định (phân lớp) được xây dựng thông qua cây quyết định đã được nghiên cứu. Nhờ các luật quyết định này sẽ hỗ trợ cán bộ tín dụng có quyết định cho khách hàng vay hay không.
Trong phạm vi luận văn này tôi đã tập trung nghiên cứu đối với công tác tín dụng tiêu dùng của khách hàng với tập dữ liệu Bank_data. Dựa vào tập Bank_data sẽ xây dựng mô hình cây quyết định, từ cây quyết định rút ra các luật quyết định. Dựa vào các luật quyết định đó ta sẽ phân lớp được tập dữ liệu mới (dữ liệu về khách hàng xin vay tiêu dùng, nhưng chưa được phân lớp) và tập dữ liệu sau khi được phân lớp sẽ hỗ trợ cho các cán bộ tín dụng ra quyết định cho khách hàng vay hay không.