Luận văn Thạc sĩ Tài chính ngân hàng: Ứng dụng công nghệ trí tuệ nhân tạo trong hoạt động quản trị rủi ro tín dụng tại Ngân hàng Thương mại cổ phần Công Thương Việt Nam

Chia sẻ: _ _ | Ngày: | Loại File: PDF | Số trang:97

Thêm vào BST

Báo xấu

39
lượt xem 21
download

Download Vui lòng tải xuống để xem tài liệu đầy đủ

Luận văn Thạc sĩ Tài chính ngân hàng "Ứng dụng công nghệ trí tuệ nhân tạo trong hoạt động quản trị rủi ro tín dụng tại Ngân hàng Thương mại cổ phần Công Thương Việt Nam" đánh giá tổng thể về mặt lý luận cũng như thực tiễn công nghệ trí tuệ nhân tạo trong quản trị rủi ro tín dụng từ đó đưa ra giải pháp nhằm ứng dụng công nghệ trí tuệ nhân tạo trong quản trị rủi ro tín dụng tại Ngân hàng thương mại cổ phần Công Thương Việt Nam.

Chủ đề:

Bình luận(0) Đăng nhập để gửi bình luận!

Lưu

Nội dung Text: Luận văn Thạc sĩ Tài chính ngân hàng: Ứng dụng công nghệ trí tuệ nhân tạo trong hoạt động quản trị rủi ro tín dụng tại Ngân hàng Thương mại cổ phần Công Thương Việt Nam

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO NGÂN HÀNG NHÀ NƯỚC VIỆT NAM TRƯỜNG ĐẠI HỌC NGÂN HÀNG THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH LÊ HUỲNH ỨNG DỤNG CÔNG NGHỆ TRÍ TUỆ NHÂN TẠO TRONG HOẠT ĐỘNG QUẢN TRỊ RỦI RO TÍN DỤNG TẠI NGÂN HÀNG THƯƠNG MẠI CỔ PHẦN CÔNG THƯƠNG VIỆT NAM LUẬN VĂN THẠC SĨ Chuyên ngành: Tài Chính Ngân Hàng Mã số chuyên ngành: 8.34.02.01 Thành phố Hồ Chí Minh- Năm 2022
BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO NGÂN HÀNG NHÀ NƯỚC VIỆT NAM TRƯỜNG ĐẠI HỌC NGÂN HÀNG THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH LÊ HUỲNH ỨNG DỤNG CÔNG NGHỆ TRÍ TUỆ NHÂN TẠO TRONG HOẠT ĐỘNG QUẢN TRỊ RỦI RO TÍN DỤNG TẠI NGÂN HÀNG THƯƠNG MẠI CỔ PHẦN CÔNG THƯƠNG VIỆT NAM LUẬN VĂN THẠC SĨ Chuyên ngành: Tài Chính Ngân Hàng Mã số chuyên ngành: 8.34.02.01 NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC: TS. NGUYỄN THỊ HỒNG VINH Thành phố Hồ Chí Minh- Năm 2022
i LỜI CAM ĐOAN Tôi cam đoan đây là công trình nghiên cứu khoa học độc lập của riêng Tôi, các số liệu được sử dụng phân tích trong luận văn có nguồn gốc rõ ràng, đã được công bố theo quy định. Các kết quả nghiên cứu trong luận văn là do Tôi tự tìm hiểu, phân tích, một cách trung thực, khách quan và phù hợp với thực tiễn tại Ngân hàng thương mại cổ phần Công Thương Việt Nam và của Việt Nam. Các kết quả này chưa từng được công bố trong bất kỳ luận văn nào. Tác giả
ii LỜI CẢM ƠN Lời nói đầu tiên xin được giới thiệu Tôi là Lê Huỳnh, học viên lớp CH22B1. Tôi xin chân thành gửi lời cảm ơn đến toàn thể quý Thầy Cô Trường Đại Học Ngân Hàng Thành Phố Hồ Chí Minh, xin gửi lời cảm ơn đến giáo viên chủ nhiệm đã tạo kiện tốt nhất cho Tôi trong quá trình học tập tại trường, xin gửi lời cảm ơn đến toàn thể tất cả các thành viên lớp CH22B1 đã gắn bó với nhau rất thân thiết như gia đình và chưa bao giờ Tôi thấy có lớp học nào lại đoàn kết, hòa đồng, vui vẻ như lớp CH22B1. Đặc biệt, Tôi xin gửi lời cảm ơn đến Cô Tiến sĩ Nguyễn Thị Hồng Vinh đã hướng dẫn Tôi rất nhiệt tình, chân thành từ lúc được phân công làm giáo viên hướng dẫn với đề tài: “Ứng dụng công nghệ trí tuệ nhân tạo trong hoạt động quản trị rủi ro tín dụng tại Ngân hàng Thương mại cổ phần Công Thương Việt Nam”, trong quá trình viết luận văn và cho đến khi hoàn thành. Tôi sẽ luôn ghi nhớ những cống hiến của quý Thầy Cô trong sự nghiệp trồng người, cái tâm với nghề. Cuối cùng, Tôi xin được chúc tất cả các Quý Thầy Cô nhà trường, giáo viên chủ nhiệm, tập thể lớp CH22B1 và đặc biệt là Cô Tiến sĩ Nguyễn Thị Hồng Vinh nhiều sức khỏe, thành công, hạnh phúc.
iii TÓM TẮT LUẬN VĂN 1. Tiêu đề: “Ứng dụng công nghệ trí tuệ nhân tạo trong hoạt động quản trị rủi ro tín dụng tại Ngân hàng Thương mại cổ phần Công Thương Việt Nam” 2. Nội dung Ngành ngân hàng là một trong những ngành trụ cột đóng vai trò vô cùng quan trọng trong hoạt động cung ứng vốn cho nền kinh tế và là công cụ để Ngân hàng Nhà Nước điều hành chính sách tiền tệ. Ngày nay, các công nghệ được xác định là nền tưởng của tương lai như: Điện toán đám mây, dữ liệu lớn, khai phá dữ liệu, trí tuệ nhân tạo, Blockchain đã có những hiệu quả vượt trội khi giải phóng sức lao động của con người, tốc độ xử lý nhanh, quy mô lớn, cắt giảm chi phí, tăng lợi nhuận. Do đó đề tài “Ứng dụng công nghệ trí tuệ nhân tạo trong hoạt động quản trị rủi ro tín dụng tại Ngân hàng Thương mại cổ phần Công Thương Việt Nam” là một trong những chủ đề rất mới hiện nay, khi hoạt động tín dụng là hoạt động mang lại lợi nhuận chủ yếu cho ngân hàng và công tác quản trị rủi ro tín dụng luôn là công tác thiết yếu của mỗi ngân hàng đặc biệt là ứng dụng công nghệ hiện đại vào quản trị rủi ro tín dụng. Mục tiêu của nghiên cứu này là nhằm đánh giá thực trạng triển khai hệ thống cảnh báo sớm rủi ro tín dụng và khả năng ứng dụng công nghệ trí tuệ nhân tạo trong hoạt động quản trị rủi ro tín dụng tại Ngân hàng TMCP Công Thương Việt Nam, từ đó đề xuất các giải pháp nhằm hoàn thiện hệ thống. Các phương pháp được Tác giả sử dụng là phương pháp phân tích, thống kê mô tả, phỏng vấn các nhà quản lý để phân tích những khó khăn, thách thức trong việc ứng dụng trí tuệ nhân tạo vào hoạt động quản trị rủi ro tín dụng tại Ngân hàng TMCP Công Thương Việt Nam. Thông qua nghiên cứu này Tác giả muốn làm rõ thực trạng hoạt động quản trị rủi ro tín dụng tại VietinBank, đề xuất các biện pháp nhằm hoàn thiện khả năng ứng dụng công nghệ trí tuệ nhân tạo vào hoạt động quản trị rủi ro tín dụng. Đồng thời, Tác giả muốn góp phần đưa ra những lý luận khoa học và những hoạt động thực tiễn để giúp ngân hàng TMCP Công Thương Việt Nam phát triển bền vững, hiệu quả. 3. Từ khóa: Trí tuệ nhân tạo, hệ thống cảnh báo sớm, quản trị rủi ro tín dụng.
iv THESIS SUMMARY 1. Title: "Application of artificial intelligence technology in credit risk management activities at Joint Stock Commercial Bank for Industry and Trade of Vietnam". 2. Content: The banking industry is one of the pillar industries that play an extremely important role in the supply of capital to the economy and is a tool for the State Bank to administer monetary policy. Today, technologies that are identified as the ideals of the future such as: Cloud computing, big data, data mining, artificial intelligence, Blockchain have had outstanding effects when unleashing energy. Human labor, fast processing speed, large scale, cut costs, increase profits. Therefore, the topic "Application of artificial intelligence technology in credit risk management at Joint Stock Commercial Bank for Industry and Trade of Vietnam" is one of the very new topics today, when credit is the main profit-making activity for the bank and credit risk management is always an essential task of every bank, especially the application of modern technology to credit risk management. The objective of this study is to evaluate the status of the implementation of the credit risk early warning system and the applicability of artificial intelligence technology in credit risk management activities at Vietnam Joint Stock Commercial Bank for Industry and Trade, then proposed solutions to improve the system. The methods used by the author are analytical methods, descriptive statistics, and interviews with managers to analyze difficulties and challenges in applying artificial intelligence to credit risk management activities. used at Vietnam Joint Stock Commercial Bank for Industry and Trade. Through this study, the author wants to clarify the current status of credit risk management activities at VietinBank, propose measures to improve the application of artificial intelligence technology to credit risk management activities. . At the same time, the author wants to contribute to giving scientific theories and practical activities to help Vietnam Joint Stock Commercial Bank for Industry and Trade to develop sustainably and effectively. 4. Keywords: Artificial intelligence, early warning system, credit risk management.
v DANH MỤC CÁC CHỮ VIẾT TẮT TIẾNG VIỆT Từ viết tắt Cụm từ tiếng Việt Agribank Ngân hàng Nông Nghiệp và Phát Triển Nông Thôn Việt Nam Basel Hiệp ước Basel CAR Tỷ lệ an toàn vốn CNTT Công nghệ thông tin CPDP Chi phí dự phòng HĐKD Hoạt động kinh doanh NXB Nhà xuất bản TMCP Thương mại cổ phần TPHCM Thành phố Hồ Chí Minh VietinBank Ngân hàng thương mại cổ phần Công Thương Việt Nam VNĐ Việt Nam đồng
vi DANH MỤC CÁC CHỮ VIẾT TẮT TIẾNG ANH Từ viết tắt Cụm từ tiếng Anh Cụm từ tiếng Việt AI Artificial intelligence Trí tuệ nhân tạo AML Anti-money laundering Phòng chóng rửa tiền ANN Artificial neural network Mạng thần kinh nhân tạo CIC Credit information Center Trung tâm tín dụng quốc gia DL Deep learning Học sâu EL Expected loss Tổn thất có thể ước tính EWS Early warning system Hệ thống cảnh báo sớm Fintech Finanal technology Công ty công nghệ tài chính GDP Gross domestic product Tổng sản phẩm quốc nội KNN K-Nearest neighbor Thuật toán K láng giềng gần KYC Know your customer Định danh khách hàng điện tử LGD Loss given default Tỷ trọng tổn thất ước tính ML Machine learning Machine Learning PD Probability of default Xuất suất vỡ nợ ROA Return on assets Lợi nhuận ròng trên tổng tài sản ROE Return on equity Lợi nhuận ròng trên trên vốn chủ
vii MỤC LỤC PHẦN MỞ ĐẦU ................................................................................................... 1 1. LÝ DO CHỌN ĐỀ TÀI ................................................................................... 1 2. MỤC TIÊU CỦA ĐỀ TÀI ............................................................................... 2 2.1. Mục tiêu tổng quát ........................................................................................ 2 2.2. Mục tiêu cụ thể ............................................................................................. 2 3. CÂU HỎI NGHIÊN CỨU ............................................................................... 3 4. ĐỐI TƯỢNG VÀ PHẠM VI NGHIÊN CỨU ............................................... 3 4.1. Đối tượng nghiên cứu ................................................................................... 3 4.2. Phạm vi nghiên cứu ...................................................................................... 3 5. PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU................................................................... 3 6. TỔNG QUAN VỀ NGHIÊN CỨU ................................................................. 4 6.1. Tình hình nghiên cứu trên thế giới ............................................................... 4 6.2. Tình hình nghiên cứu trong nước ................................................................. 6 6.3. Khoảng trống nghiên cứu ............................................................................. 7 7. KẾT CẤU LUẬN VĂN ................................................................................... 7 CHƯƠNG 1: CƠ SỞ LÝ LUẬN VỀ ỨNG DỤNG CÔNG NGHỆ TRÍ TUỆ NHÂN TẠO TRONG QUẢN TRỊ RỦI RO TÍN DỤNG ................................. 8 1.1. Quản trị rủi ro tín dụng .............................................................................. 8 1.1.1. Rủi ro tín dụng ........................................................................................ 8 1.1.2. Quản trị rủi ro tín dụng .........................................................................13 1.2. Công nghệ trí tuệ nhân tạo .......................................................................17 1.2.1. Khái niệm ..............................................................................................17 1.2.2. Trí tuệ nhân tạo trong quản trị rủi ro tín dụng ......................................19 1.2.3. Các kỹ thuật ..........................................................................................21 1.2.4. Các thuật toán phân lớp ........................................................................21 1.3. Hệ thống cảnh báo sớm .............................................................................24 1.3.1. Khái niệm ..............................................................................................24 1.3.2. Mục đích của hệ thống cảnh báo sớm rủi ro tín dụng ..........................24 1.3.3. Cấu trúc của hệ hống cảnh báo sớm .....................................................25 1.4. Kinh nghiệm về nghiêm cứu và ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong quản trị rủi ro tín dụng ................................................................................................29 1.4.1. Kinh nghiệm của các ngân hàng trên thế giới ......................................29
viii KẾT LUẬN CHƯƠNG 1 ...................................................................................31 CHƯƠNG 2: THỰC TRẠNG ỨNG DỤNG CÔNG NGHỆ TRÍ TUỆ NHÂN TẠO TRONG HOẠT ĐỘNG QUẢN TRỊ RỦI RO TÍN DỤNG TẠI NGÂN HÀNG THƯƠNG MẠI CỔ PHẦN CÔNG THƯƠNG VIỆT NAM ............32 2.1. Tổng quan về ngân hàng TMCP Công Thương Việt Nam ....................32 2.1.1. Quá trình hình thành và phát triển ........................................................32 2.1.2. Cơ cấu tổ chức ......................................................................................33 2.1.3. Kết quả kinh doanh trong giai đoạn từ năm 2016 đến 2021.................34 2.2. Thực trạng quản trị rủi ro tín dụng tại VietinBank...............................38 2.2.1. Thực trạng về mô hình quản trị rủi ro tín dụng ....................................38 2.2.2. Thực trạng quản trị rủi ro tín dụng tại VietinBank ...............................40 2.3. Đánh giá thực trạng quản trị rủi ro tín dụng tại VietinBank ...............51 2.3.1. Các mặt đạt được ..................................................................................51 2.3.2. Hạn chế .................................................................................................52 2.4. Ứng dụng công nghệ trí tuệ nhân tạo trong hoạt động quản trị rủi ro tín dụng tại VietinBank .......................................................................................54 2.4.1. Đề xuất mô hình ....................................................................................54 2.4.2. Dữ liệu đầu vào .....................................................................................55 2.4.3. Bộ chỉ tiêu cảnh báo sớm ......................................................................59 2.4.4. Thực trạng về biện pháp ứng xử ...........................................................65 2.4.5. Những mặt đạt được, hạn chế và nguyên nhân.....................................67 KẾT LUẬN CHƯƠNG 2 ...................................................................................72 CHƯƠNG 3: GIẢI PHÁP ỨNG DỤNG CÔNG NGHỆ TRÍ TUỆ NHÂN TẠO TRONG QUẢN TRỊ RỦI RO TÍN DỤNG TẠI NGÂN HÀNG THƯƠNG MẠI CỔ PHẦN CÔNG THƯƠNG VIỆT NAM .........................73 3.1. Định hướng về ứng dụng công nghệ trong quản trị rủi ro tín dụng trong hệ thống ngân hàng tại Việt Nam .........................................................................73 3.2. Định hướng phát triển hoạt động quản trị rủi ro tín dụng tạo VietinBank ..74 3.3. Giải pháp ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong quản trị rủi ro tín dụng ....75 3.3.1. Cơ cấu tổ chức quản lý .........................................................................75 3.3.2. Quy trình ứng dụng trí tuệ nhân tạo......................................................76 3.4. Các giải pháp hoàn thiện ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong quản trị rủi ro tín dụng.......................................................................................................78 3.4.1. Nguồn nhân lực .....................................................................................78
ix 3.4.2. Công nghệ thông tin..............................................................................80 3.5. Kiến nghị với Ngân hàng Nhà Nước ........................................................81 KẾT LUẬN CHƯƠNG 3 ...................................................................................82 TÀI LIỆU THAM KHẢO ................................................................................... I
x DANH MỤC BẢNG BIỂU Bảng 2.1: Quy mô nguồn vốn huy động trong giai đoạn 2016-2021.......................34 Bảng 2.2: Kết quả hoạt động kinh doanh trong giai đoạn từ năm 2016-2021 .........37 Bảng 2.3: Thẩm quyền phê duyệt tín dụng của Chi nhánh ......................................39 Bảng 2.4: Quy trình xếp hạng tín dụng khách hàng tại VietinBank ........................42 Bảng 2.5: Thang điểm xếp hạng tín dụng ................................................................45 Bảng 2.6: Hạng xác xuất khả năng vỡ nợ (PD)........................................................46 Bảng 2.7: Các lỗi phát sinh ......................................................................................47 Bảng 2.8: Bộ chỉ tiêu cảnh báo sớm được chiết suất từ hệ thống ............................60 Bảng 2.9: Ngưỡng cảnh báo sớm rủi ro tín dụng tự động ........................................61 Bảng 2.10: Bảng câu hỏi điều tra cảnh báo sớm đối với khách hàng doanh nghiệp62 Bảng 2.11: Ngưỡng cảnh báo sớm rủi ro tín dụng tự động ......................................64 Bảng 2.12: Hệ thống ma trận phân luồng khách hàng tại VietinBank .....................65
xi DANH MỤC SƠ ĐỒ, ĐỒ THỊ, BIỂU ĐỒ, HÌNH VẼ Sơ đồ 2.1: Cơ cấu tổ chức của VietinBank (Nguồn: Báo cáo thường niênVietinBank) ..................................................................................................................................33 Biểu đồ 2.1: Dư nợ tín dụng và tốc độ tăng trưởng trong giai đoạn 2016-2021 ......36 Biểu đồ 2.2 Thu nhập từ hoạt động dịch vụ trong giai đoạn năm 2016-2021 .........36 Hình 1.1: Mô hình quản trị rủi ro tín dụng “Nguồn: Accenture (2014)” .................15 Hình 1.2: Mô hình quản lý rủi ro tín dụng ..............................................................16 Hình 1.3: Mối quan hệ giữa AI, Machine Learning và Deep Learning ...................17 Hình 1.4: Ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong ngân hàng (Latimore, 2018) .................18 Hình 1.5: Trí tuệ nhân tạo trong quản trị rủi ro tín dụng..........................................20
1 PHẦN MỞ ĐẦU 1. LÝ DO CHỌN ĐỀ TÀI Trong hoạt động của ngân hàng thì hoạt động tín dụng vẫn mang tính cốt lõi và và chiếm tỷ trọng cao trong tổng lợi nhuận hàng năm của tất cả các Ngân hàng thương mại. Bên cạnh đó, Ngân hàng là tổ chức kinh tế hoạt động khá đặc thù trong lĩnh vực tài chính- tiền tệ kinh doanh tiền với mục tiêu chính vì lợi nhuận, đây là lĩnh vực vô cùng đa dạng, phức tạp, nhạy cảm và tiềm ẩn rất nhiều các rủi ro liên quan mật thiết đến tất cả các cá nhân, tổ chức, các ngành nghề trong nền kinh tế. Các ngân hàng được ví như là mạch máu của toàn bộ nền kinh tế bởi bất kỳ sự biến động được gây ra bởi hệ thống ngân hàng cũng ảnh hưởng đến toàn bộ nền kinh tế. Do ngân hàng đóng vai trò là trung gian nhận tiền gửi từ các cá nhân, hộ gia đình, tổ chức và cung cấp các dịch vụ ngân hàng cho nền kinh tế. Do đó, vấn đề đặt ra của các ngân hàng thương mại là phải thực hiện hoạt động quản trị rủi ro trong công tác tín dụng đạt được hiệu quả, mang tính toàn diện và có hệ thống. Trải qua gần 35 năm hình thành và phát triển. Trên chặn đường đó, Ngân hàng thương mại cổ phần Công Thương Việt Nam đã đạt được nhiều thành tựu đáng chú ý, đặc biệt phải kể đến là hoạt động quản trị tín dụng. Tính đến ngày 31/12/2021, VietinBank luôn duy trì vị trí là một trong những ngân hàng đứng đầu toàn hệ thống Ngân hàng thương mại cổ phần tại Việt Nam với các chỉ số nổi bật như sau: Tỷ lệ an toàn vốn (CAR) theo tiêu chuẩn Basel II đạt 25,91%, tỷ lệ nợ xấu thấp chỉ ở mức 1,41%; tổng dư nợ tín dụng đạt 1.141.454 tỷ đồng tăng 434.576 tỷ đồng so với thời điểm 31/12/2016. Với tầm nhìn và thực hiện những chính sách đúng đắn của Ban lãnh đạo đã giúp VietinBank đạt được các mục tiêu, chiến lược đã đề ra và chất lượng nợ vẫn đạt theo quy định của Ngân hàng nhà nước, chuẩn mực quốc tế và nằm trong sự kiểm soát của ngân hàng. Nhưng, tỷ lệ nợ xấu của VietinBank trong giai đoạn 2016-2021 có nhiều biến động và tại 31/12/2021 nợ xấu đạt 14.300 tỷ đồng. Do đó, Chúng ta cần nhìn nhận nghiêm túc trong hoạt động quản trị tín dụng của VietinBank còn tồn đọng những hạn chế cần phải khắc phục.
2 Hiện nay, cuộc cách mạng công nghệ số đã và đang tạo ra sự siêu kết nói trên quy mô toàn cầu, nên chính vì điều đó mà các tổ chức buộc phải ứng dụng công nghệ mới vào hoạt động kinh doanh đặc biệt là trong lĩnh vực ngân hàng. Đây là ngành đặc thù với nguồn dữ liệu khổng lồ, hệ thống cơ sở hạ tầng công nghệ thông tin phức tạp, có mối liên hệ chặt chẽ với nền kinh tế nên đòi hỏi tốc độ xử lý nhanh tiết kiệm chi phí, hoạt động quản trị rủi ro tín dụng hiệu quả nên công nghệ trí tuệ nhân tạo được xem là nền tảng của tương lai đang được nghiên cứu và triển khai tại VietinBank. Công nghệ trí tuệ nhân tạo với nhiều ứng dụng đa dạng mang tính chất đột phá vì nó được huấn luyện để nó có thể học tập và thực hiện như con người. Chính vì những lý do đã được phân tích như trên, nên việc lựa chọn đề tài “Ứng dụng công nghệ trí tuệ nhân tạo trong hoạt động quản trị rủi ro tín dụng tại Ngân hàng thương mại cổ phần Công thương Việt Nam” là hoàn toàn phù hợp về mặt lý luận khoa học cũng như về thực tế đang được triển khai tại VietinBank. Bài luận văn này sẽ tập trung phân tích về hoạt động quản trị rủi ro tín dụng tại VietinBank thông việc ứng dụng công nghệ trí tuệ nhân tạo vào hệ thống cảnh báo sớm rủi ro tín dụng (EWS) để kiểm soát các khoản tín dụng sau vay và là cơ sở đưa các các cảnh báo về quyết định cấp tín dụng. 2. MỤC TIÊU CỦA ĐỀ TÀI 2.1. Mục tiêu tổng quát Luận văn đánh giá tổng thể về mặt lý luận cũng như thực tiễn công nghệ trí tuệ nhân tạo trong quản trị rủi ro tín dụng từ đó đưa ra giải pháp nhằm ứng dụng công nghệ trí tuệ nhân tạo trong quản trị rủi ro tín dụng tại Ngân hàng thương mại cổ phần Công Thương Việt Nam. 2.2. Mục tiêu cụ thể Thứ nhất, khái quát hóa cơ sở lý luận về ứng dụng công nghệ trí tuệ nhân tạo trong quản trị rủi ro tín dụng Thứ hai, đánh giá thực trạng ứng dụng công nghệ trí tuệ nhân tạo trong hoạt động quản trị rủi ro tín dụng tại Ngân hàng thương mại cổ phần Công Thương Việt Nam.
3 Thứ ba, đề xuất giải pháp nhằm hoàn thiện ứng dụng công nghệ trí tuệ nhân tạo vào việc quản trị tín dụng tại Ngân hàng thương mại cổ phần Công Thương Việt Nam. 3. CÂU HỎI NGHIÊN CỨU Câu hỏi thứ nhất: Thực trạng triển khai hệ thống cảnh báo sớm rủi ro tín dụng tại VietinBank như thế nào? Câu hỏi thứ hai: Thực trạng quản trị rủi ro tín dụng và khả năng ứng dụng công nghệ trí tuệ nhân tạo trong quản trị rủi ro tín dụng tạị VietinBank? Câu hỏi thứ ba: Các giải pháp để ứng dụng công nghệ trí tuệ nhân tạo trong quản trị rủi ro tín dụng tạị VietinBank? 4. ĐỐI TƯỢNG VÀ PHẠM VI NGHIÊN CỨU 4.1. Đối tượng nghiên cứu Công nghệ trí tuệ nhân tạo trong hoạt động quản trị rủi ro tín dụng tại ngân hàng TMCP Công thương Việt Nam. 4.2. Phạm vi nghiên cứu Phạm vi không gian: Ứng dụng công nghệ trí tuệ nhân tạo trong hoạt động quản trị rủi ro tín dụng tại ngân hàng thương mại cổ phần Công thương Việt Nam, trong đó chủ yếu tập trung Hệ thống cảnh báo sớm rủi ro tín dụng. Phạm vi thời gian: 2016- 2022. 5. PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU Phương pháp định tính thông qua phỏng vấn, phương pháp so sánh, phân tích, tổng hợp: Phương pháp phỏng vấn: Để đánh giá thực trạng ứng dụng công nghệ trí tuệ nhân tạo trong quản trị rủi ro tín dụng tại VietinBank thì tác giả đã phỏng vấn, xin ý kiến 5 nhà quản lý gồm: 01 Giám đốc trung tâm công nghệ thông tin, 02 phó Giám đốc trung tâm, 01 trưởng ban dự án dữ liệu lớn, 02 chuyên viên cao cấp Trung tâm công nghệ thông tin. Nội dung phỏng vấn: Thứ nhất, nhu cầu cho việc ứng dụng AI vào hệ thống EWS? Thứ hai, những khó khăn nào khi triển khai ứng dụng AI vào EWS từ đó Chi nhánh đưa ra các biện pháp ứng xử cho phù hợp?
4 Thứ ba, các giải pháp nào để hoàn thiện việc ứng dụng AI vào hệ thống cảnh báo sớm rủi ro tín dụng. Phương pháp thống kê, mô tả, so sánh, phân tích, tổng hợp: nhằm khái quát hóa, trực quan hóa và hệ thống hóa các vấn đề về quản trị rủi ro tín dụng, công nghệ trí tuệ nhân tạo và ứng dụng công nghệ trí tuệ nhân tạo trong hoạt động quản trị rủi ro tín dụng. Đồng thời, thực hiện so sánh, phân tích, tổng hợp số liệu từ các báo cáo thường niên của Vietinbank. 6. TỔNG QUAN VỀ NGHIÊN CỨU 6.1. Tình hình nghiên cứu trên thế giới Addo và cộng sự (2018) phân tích rủi ro tín dụng dựa trên mô hình Machine learning và Deep learning, họ kiểm tra tác động trong việc lựa chọn các mô hình trí tuệ nhân tạo và Machine Learning để xác định xác suất vỡ nợ của các doanh nghiệp. Họ cũng nghiên cứu đến sự ổn định của những mô hình này có liên quan đến sự chọn lựa của tập hợp con các biến được chọn bởi mô hình, họ xây dựng bộ phân loại nhị phân dựa trên mô hình Machine Learning và học sâu trên dữ liệu thực tế để từ đó dự đoán được xác suất các khoản vay vỡ nợ. Các tính năng của mô hình này chọn lọc và sau đó sử dụng để kiểm tra tính ổn định của bộ phân loại nhị phân, bằng cách so sánh hiệu suất của chúng trên dữ liệu riêng biệt. Họ quan sát thấy rằng, các mô hình dựa trên thuật toán phân lớp cây quyết định là ổn định hơn so với các mô hình dựa trên thuật toán mạng nơ-ron nhân tạo nhiều lớp. Chen và cộng sự (2016) đã nghiên cứu các loại mô hình trí tuệ nhân tạo để đánh giá rủi ro tín dụng, các mô hình trí tuệ nhân tạo đã được sử dụng rất đa dạng bao gồm: mô hình Machine Learning như mô hình dựa trên cây quyết định (DT), máy vectơ hỗ trợ (SVM), mô hình học sâu như mạng nơ-ron tri giác nhiều lớp (MLP). Bên cạnh đó, Tác giả cũng chỉ ra động lực thúc đẩy các ngân hàng thương mại ứng dụng trí tuệ nhân tạo vào hoạt động kinh doanh, nhưng nó cũng tồn tại các thách thức và rủi ro. Tsai và Wu (2008) nghiên cứu về khả năng kết hợp các mô hình mạng nơ-ron (MLP) hình thành mô hình Mulitple MLP (MMLP) để tăng hiệu quả trong phân loại nợ. Nguyên tắc đưa ra cho sự kết hợp đó là phân loại đầu ra của từng mô hình đơn lẻ
5 được tổng hợp thành đầu ra của mô hình kết hợp. Lựa chọn phân loại cuối cùng dựa trên kết quả phân loại tương tự của phần lớn các mô hình riêng lẻ. Nghiên cứu được thực hiện trên 03 bộ dữ liệu từ Đức, Úc và Nhật Bản. Mô hình kết hợp chỉ cho kết quả phân loại tổng thể tốt hơn so với mô hình đơn lẻ cho tập dữ liệu của Đức. Nghiên cứu cũng đưa ra sự so sánh giữa các mô hình theo tiêu chí tỷ lệ phân loại lỗi của các mô hình Nhưng, các lỗi này chưa được đánh giá theo chi phí phân loại lỗi để tăng tính thực tiễn trong so sánh giữa các mô hình. Witzany (2017) cũng có những cơ sở lý luận các mô hình rủi ro về danh mục tín dụng và mô hình CreditMetrics dựa trên sự bắt chước mô hình Monte Carlo, mô hình Creditrisk+ hình thành khung phân bổ tổn thất của danh mục mà nó hoàn toàn không thông qua mô hình Monte Carlo, mô hình Creditrisk+ để đưa vào các yếu tố vĩ mô để xác định xác xuất vỡ nợ. Edward (2004) đã nghiên cứu và nêu ra cấu trúc của hệ thống cảnh báo sớm rủi ro tín dụng: Nguồn dữ liệu đầu vào, các bộ chỉ tiêu để đưa ra cảnh báo sớm, cách thức để thực hiện đo lường rủi ro tín dụng, nguyên tắc phân loại rủi ro tương ứng với mức độ cảnh báo. Theo tác giả thì dữ liệu đầu vào phải đủ lớn gồm cả dữ liệu định tính và dữ liệu định lượng. Acenture (2014) thì nêu quan điểm nguồn dữ liệu: đối với khách hàng thuộc phân khúc doanh nghiệp thì phải sử dụng nguồn dữ liệu định lượng dựa trên các báo cáo tài chính, tài sản đảm bảo, còn đối với khách hàng thuộc phân khúc cá nhân thì sử dụng dữ liệu định tính. Theo nghiên cứu của Zhi-Yu và cộng sự (2011) đã sử dụng các phương pháp đo lường rủi ro tín dụng bằng những phương pháp thống kê hiện đại để xây dựng nên mô hình dự báo về rủi ro tín dụng nhằm mục đích phân khách hàng thành hai nhóm: Có tài sản bảo đảm và không có tài sản bảo đảm. Lợi ích của những mô hình cảnh báo sớm này là tiết kiệm được chi phí phân tích dữ liệu tín dụng, cơ sở để đưa ra quyết định cấp tín dụng cho khách hàng nhanh chóng, đảm bảo an toàn về vốn cho ngân hàng.
6 6.2. Tình hình nghiên cứu trong nước Hiện nay, đã có nhiều công trình nghiên cứu về hoạt động quản trị rủi ro tín dụng nhưng khá ít các nghiên cứu về việc ứng dụng công nghệ trí tuệ nhân vào quản trị rủi ro tín dụng Nguyễn Tiến Hưng (2022) cho rằng: “Ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong quản lý rủi ro tín dụng tại Ngân hàng Nông Nghiệp và Phát Triển Nông Thôn Việt Nam”. Nghiên đã làm rõ thực trạng quản trị rủi ro tín dụng cũng như sử dụng các mô hình trí tuệ nhân tạo: Mô hình cây quyết định (Decision tree), mô hình mạng nơ ron (Neural network) để đo lường rủi ro tín dụng dựa trên dữ liệu thực tế tại Ngân hàng Nông Nghiệp và Phát Triển Nông Thôn Việt Nam. Các mô hình được dùng để xác định xác suất vỡ nợ (PD), tỷ lệ tổn thất khi vỡ nợ (LGD), dư nợ tại thời điểm vỡ nợ (EAD) và nghiên cứu cũng đã đánh giá những ưu điểm vượt trội của các mô hình đo lường rủi ro tín dụng dựa trên trí tuệ nhân tạo so với các mô hình truyền thống.x Đỗ Thị Thu Hà (2020) cho rằng: “Hệ thống cảnh báo sớm rủi ro tín dụng tại các ngân hàng thương mại tại Việt Nam”, bài nghiên cứu này phân tích thực trạng hệ thống cảnh báo sớm với những thành công, hạn chế và nguyên nhân để từ đó đề xuất các giải pháp nhằm hoàn thiện hệ thống cảnh báo sớm rủi ro tín dụng tại các Ngân hàng thương mại tại Việt Nam bằng phương pháp phỏng vấn chuyên gia, khảo sát qua bảng câu hỏi, với các dữ liệu thực tế được cung cấp bởi các ngân hàng thương mại. Tạ Đình Long (2016) cho rằng: “Nâng cao năng lực quản trị quản trị rủi ro tín dụng tại Ngân hàng Nông nghiệp và Phát triển Nông thôn tại Việt Nam” bằng việc tổng hợp các phương pháp nghiên cứu dựa trên thực tiễn và lý luận, luận văn đã khái quát những lý luận về những rủi ro và quản trị rủi ro tín dụng tại các ngân hàng TMCP. Bên cạnh đó, luận văn cũng mô tả làm rõ những khái niệm về năng lực quản trị rủi ro và các tiêu chí để đánh giá; luận văn cũng đề cập chi tiết thực trạng hoạt động quản trị rủi ro và thực trạng quản trị rủi ro tín dụng tại Agribank trong giai đoạn từ năm 2007 đến năm 2014 về việc đáp ứng các tiêu chí đánh giá năng lực quản trị rủi ro tín dụng để từ đó đưa ra những kết quả đạt được, những hạn chế còn tồn đọng và nguyên nhân của các thực trạng năng lực quản trị rủi ro tín dụng tại Agribank. Từ
7 đó, tác giả đã đưa ra các giải pháp để nâng cao năng lực quản trị rủi ro tín dụng của Agribank đến năm 2020. 6.3. Khoảng trống nghiên cứu Trong hoạt động kinh doanh của ngân hàng thì công tác quản trị rủi ro tín dụng luôn được các ngân hàng chú trọng. Chính vì vậy, nhiều nhà nghiên cứu đã có các công trình, luận văn về quản trị rủi ro tín dụng được thực hiện sâu rộng và đa dạng về nội dung từ nhiều góc độ khác nhau. Sau khi nghiên cứu các luân văn có liên quan tác giả nhận định một số khoảng trống như sau: Thứ nhất, các nghiên cứu trong nước hiện nay có rất ít nghiên cứu đề cập về việc ứng dụng công nghệ trí tuệ nhân tạo trong hoạt động quản trị rủi ro tín dụng mà chỉ đề cập đến một góc độ của quản trị rủi ro tín dụng như: nguyên tắc quản trị, hình thức tổ chức quản trị, quy trình quản trị và phương pháp đo lường rủi ro tín dụng. Thứ hai, theo sự tìm hiểu của tác giả vẫn chưa có công trình nào nghiên cứu một cách toàn diện về việc ứng dụng công nghệ trí tuệ nhân tạo vào hệ thống cảnh báo sớm trong hoạt động quản trị rủi ro tín dụng tại Ngân hàng thương mại cổ phần Công Thương Việt Nam. 7. KẾT CẤU LUẬN VĂN Ngoài phần mở đầu, phần kết luận, danh mục tài liệu tham khảo, phụ lục, thì luận văn được kết cấu gồm 3 chương như sau: Chương 1: Cơ sở lý luận về ứng dụng công nghệ trí tuệ nhân tạo trong quản trị rủi ro tín dụng. Chương 2: Thực trạng ứng dụng công nghệ trí tuệ nhân tạo trong hoạt động quản trị rủi ro tín dụng tại Ngân hàng thương mại cổ phần công thương Việt Nam. Chương 3: Giải pháp ứng dụng công nghệ trí tuệ nhân tạo trong quản trị rủi ro tín dụng tại Ngân hàng thương mại cổ phần công thương Việt Nam.