Credit Risk Management with Artificial Intelligence

Mô tả Dự án: Xây dựng Hệ thống Chấm điểm Rủi ro Tín dụng bằng Trí tuệ Nhân tạo (AI Credit Scoring System)

1. Tên dự án

   Hệ thống Chấm điểm Rủi ro Tín dụng Thông minh ứng dụng Trí tuệ Nhân tạo.

2. Bối cảnh và Vấn đề Cần giải quyết

   Trong bối cảnh ngành ngân hàng Việt Nam năm 2025 đối mặt với nhiều thách thức, rủi ro tín dụng và nợ xấu gia tăng vẫn là vấn đề trọng yếu. Quy trình thẩm định tín dụng truyền thống, dù dựa trên kinh nghiệm của chuyên viên, vẫn còn phụ thuộc vào yếu tố con người, tốn nhiều thời gian và đôi khi thiếu nhất quán. Điều này dẫn đến nguy cơ bỏ lọt các rủi ro tiềm ẩn hoặc từ chối những khách hàng tốt, ảnh hưởng trực tiếp đến lợi nhuận và sự phát triển bền vững của ngân hàng.  

   Dự án này được đề xuất nhằm giải quyết bài toán trên bằng cách ứng dụng Trí tuệ Nhân tạo (AI) và Học máy (Machine Learning) để xây dựng một công cụ hỗ trợ ra quyết định mạnh mẽ, khách quan và hiệu quả.

3. Mục tiêu dự án

   Xây dựng mô hình dự báo chính xác: Phát triển một mô hình AI/ML có khả năng dự đoán xác suất vỡ nợ (Probability of Default - PD) của khách hàng cá nhân với độ chính xác cao.

   Tối ưu hóa quy trình thẩm định: Tự động hóa và rút ngắn thời gian đánh giá rủi ro, giúp ngân hàng ra quyết định cho vay nhanh chóng và nhất quán.

   Nâng cao năng lực quản trị rủi ro: Cung cấp một công cụ định lượng, dựa trên dữ liệu để nhận diện, đo lường và quản lý rủi ro tín dụng một cách chủ động.

   Tăng cường hiệu quả kinh doanh: Giảm thiểu tỷ lệ nợ xấu, tối ưu hóa danh mục cho vay và cải thiện trải nghiệm khách hàng.

4. Phạm vi Dự án

   Đối tượng: Tập trung vào các khách hàng cá nhân vay vốn tại ngân hàng. Dữ liệu: Sử dụng dữ liệu tín dụng đa dạng bao gồm thông tin nhân khẩu học, lịch sử tài chính, hành vi giao dịch, và dữ liệu từ các nguồn bên ngoài như Trung tâm Thông tin tín dụng Quốc gia (CIC).  

   Bài toán: Dự đoán khả năng khách hàng vỡ nợ trong vòng 12 tháng tới.

5. Phương pháp và Công nghệ Thực hiện

   Thu thập và Xử lý Dữ liệu: Tích hợp, làm sạch và chuẩn hóa dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau.

   Xây dựng Mô hình AI: Ngôn ngữ & Thư viện: Sử dụng Python làm ngôn ngữ chính cùng các thư viện chuyên dụng cho khoa học dữ liệu. Thuật toán: Áp dụng các thuật toán học máy tiên tiến như LightGBM, CatBoost, và Random Forest để xây dựng mô hình dự báo.

   Giải thích Mô hình (Explainable AI): Công nghệ: Tích hợp công nghệ SHAP để giải thích kết quả của mô hình, cung cấp các "lý do rủi ro" (reason codes) minh bạch, giúp người dùng hiểu rõ tại sao mô hình đưa ra quyết định đó.

   Triển khai Ứng dụng:

   Backend & API: Xây dựng API bằng FastAPI (Python) để hệ thống lõi của ngân hàng có thể giao tiếp và nhận kết quả chấm điểm theo thời gian thực.

   Frontend (Giao diện người dùng): Phát triển một giao diện WebApp thân thiện bằng React hoặc Flask, cho phép chuyên viên tín dụng tương tác dễ dàng.

   Vận hành: Đóng gói toàn bộ hệ thống bằng Docker để đảm bảo việc triển khai trên hạ tầng của ngân hàng diễn ra nhanh chóng, an toàn và nhất quán.

6. Sản phẩm Đầu ra

   Mô hình Chấm điểm Rủi ro Tín dụng: "Bộ não" AI đã được huấn luyện, có khả năng tính toán xác suất vỡ nợ (PD) cho từng khách hàng.

   API Tích hợp: Cổng giao tiếp cho phép các hệ thống khác (Core Banking, LOS) kết nối và sử dụng chức năng chấm điểm tự động.

   WebApp cho Chuyên viên Tín dụng: Một công cụ làm việc trực quan với các tính năng:

   • Nhập liệu thông minh (tích hợp OCR, tự động điền thông tin).

   • Hiển thị kết quả chấm điểm (điểm số PD, đèn tín hiệu Xanh/Vàng/Đỏ).

   • Bảng giải thích "Top 3 lý do rủi ro" để hỗ trợ thẩm định chuyên sâu.

7. Tác động và Lợi ích Kỳ vọng

   Về Vận hành: Giảm thời gian thẩm định hồ sơ, tăng năng suất của chuyên viên tín dụng, và chuẩn hóa quy trình phê duyệt trên toàn hệ thống.

   Về Tài chính: Giảm tỷ lệ nợ xấu thông qua việc sàng lọc rủi ro hiệu quả hơn, từ đó cải thiện lợi nhuận và chất lượng tài sản của ngân hàng.

   Về Chiến lược: Nâng cao năng lực cạnh tranh bằng việc ứng dụng công nghệ tiên tiến, tạo ra trải nghiệm vay vốn hiện đại, nhanh chóng cho khách hàng và củng cố nền tảng quản trị rủi ro vững chắc cho sự phát triển bền vững.