Bài tiểu luận: Nghiên cứu các dữ liệu từ khách hàng làm mục tiêu đánh giá và dự báo các khách hàng đã hoặc chưa đăng ký tiền gửi có kỳ hạn

Trong bối cảnh kinh tế toàn cầu chịu ảnh hưởng sâu rộng từ đại dịch COVID-19, ngành ngân hàng đối mặt với nhiều thách thức, từ chi phí hoạt động tăng cao đến áp lực giảm doanh thu. Nguồn huy động vốn chủ yếu như tiền gửi có kỳ hạn trở nên cực kỳ quan trọng đối với sự ổn định và phát triển của các tổ chức tài chính. Việc tối ưu hóa chiến lược tiếp cận khách hàng để thu hút tiền gửi có kỳ hạn là một vấn đề cấp thiết, đòi hỏi các phương pháp hiệu quả và tiết kiệm chi phí. Nghiên cứu này nhằm mục đích giải quyết thách thức đó bằng cách ứng dụng các kỹ thuật khai phá dữ liệu và phân lớp dữ liệu để dự báo khả năng khách hàng đăng ký tiền gửi có kỳ hạn, từ đó cung cấp cơ sở vững chắc cho việc ra quyết định tiếp thị mục tiêu và nâng cao hiệu quả hoạt động ngân hàng.

Các chuyên gia phân tích dữ liệu, nhà khoa học dữ liệu, nhà quản lý trong lĩnh vực ngân hàng và tài chính, và các nhà nghiên cứu quan tâm đến ứng dụng học máy trong kinh doanh.

Nghiên cứu này tập trung vào việc phát triển một hệ thống dự báo khách hàng có tiềm năng đăng ký tiền gửi có kỳ hạn, dựa trên dữ liệu thu thập từ các chiến dịch tiếp thị trực tiếp qua điện thoại của một ngân hàng. Với mục tiêu tối ưu hóa chiến lược tiếp thị và giảm thiểu chi phí trong bối cảnh kinh tế khó khăn, công trình này sử dụng các phương pháp khai phá dữ liệu và phân lớp dữ liệu tiên tiến. Cụ thể, nghiên cứu tiến hành phân tích và so sánh hiệu quả của nhiều mô hình học máy phổ biến như Hồi quy Logistic, Cây quyết định (Decision Tree), Máy vector hỗ trợ (Support Vector Machine), và Mạng nơ-ron (Neural Network). Quy trình nghiên cứu bao gồm các bước từ làm sạch, tích hợp, chuyển đổi dữ liệu đến khai thác và đánh giá mô hình bằng phần mềm Orange và ngôn ngữ lập trình Python. Các kết quả thực nghiệm sẽ được phân tích kỹ lưỡng để đánh giá khả năng dự báo của từng mô hình. Giá trị ứng dụng của nghiên cứu nằm ở việc cung cấp cho các ngân hàng một công cụ mạnh mẽ để nhận diện chính xác đối tượng khách hàng tiềm năng, từ đó cải thiện hiệu quả tiếp thị, tối ưu hóa việc phân bổ nguồn lực và gia tăng doanh thu từ tiền gửi có kỳ hạn. Nghiên cứu này mang hàm ý quan trọng trong việc thúc đẩy ứng dụng khoa học dữ liệu vào lĩnh vực tài chính ngân hàng để đưa ra các quyết định kinh doanh thông minh và bền vững hơn.