Ứng dụng học máy trong phân loại rủi ro tín dụng khách hàng cá nhân tại các ngân hàng thương mại Việt Nam
Trong bối cảnh hoạt động tín dụng ngày càng mở rộng, việc ứng dụng học máy đang mở ra hướng tiếp cận mới trong nhận diện và phân loại rủi ro, song hiệu quả của từng mô hình và khả năng nhận diện các nhóm nợ rủi ro cần được kiểm chứng trên dữ liệu thực tế. Bài viết đánh giá khả năng ứng dụng các thuật toán học máy trong phân loại rủi ro tín dụng khách hàng cá nhân tại các ngân hàng thương mại (NHTM) Việt Nam; đồng thời khẳng định học máy có tiềm năng hỗ trợ thẩm định và cảnh báo sớm rủi ro tín dụng, nhưng cần được kết hợp với quy trình thẩm định và giám sát của ngân hàng.