Ứng dụng bi Business intelligence trong bài toán thẩm định tài sản bảo đảm của ngân hàng

DANH MỤC HÌNH VẼ

Hình 1- 1: Các thành phần chính trong một hệ thống BI [13] 5

Hình 1- 2: Chu kỳ của phân tích BI [13] 6

Hình 1- 3: Các pha phát triển một hệ thống BI [13] 8

Hình 1- 4: Kiến trúc và các tính năng của một kho dữ liệu [13] 10

Hình 1- 5: Quy trình khai phá dữ liệu[13] 14

Hình 2- 1: Quy trình thẩm định tài sản bào đảm trong ngân hàng [6] 23

Hình 3- 1: Dữ liệu thẩm định thông tin BĐS 29

Hình 3- 2: Dữ liệu thẩm định BĐS qua tiền xử lý 30

Có thể bạn quan tâm!

Xem toàn bộ 103 trang tài liệu này.

Hình 3- 3: Kết quả trích chọn thuộc tính sử dụng weka 31

Hình 3- 4:Kết quả phân tích hồi quy tuyến tính ví dụ thẩm định đất 36

Hình 3- 5: Mô hình thiết kế ứng dụng thẩm định tài sản bảo đảm 39

Hình 3- 6: Biểu đồ Use Case module Thẩm định tài sản 41

Hình 3- 7:Lược đồ dữ liệu thông tin hồ sơ thẩm định 56

Hình 3- 8: Lược đồ dữ liệu thông tin tài sản BĐS- Đất 58

Hình 3- 9: Lược đồ dữ liệu thông tin báo cáo thẩm định tài sản bảo đảm 59

Hình 3- 10:Mô hình ứng dụng 60

Hình 4- 1: Chức năng Quản lý hồ sơ 64

Hình 4- 2: Cập nhật thông tin chung của hồ sơ. 64

Hình 4- 3: Cập nhật thông tin pháp lý của tài sản trong hồ sơ thẩm định 65

Hình 4- 4: Cập nhật thông tin tài sản bảo đảm - Bất động sản 66

Hình 4- 5: Kết luận của báo cáo thẩm định tài sản 67

Hình 4- 6: Thuyết minh giá 69

DANH MỤC BẢNG

Bảng 3- 1: Ví dụ số liệu mua bán tài sản đất 32

Bảng 3- 2: Tính toán và sắp xếp giá trị của tài sản theo khoảng cách tăng dần 34

Bảng 3- 3: Giá trị các tài sản so sánh. 37

Bảng 3- 4: So sánh hai phương pháp KNN và hồi quy tuyến tính đa biến 37

Bảng 4- 1: Kết quả thử nghiệm hai phương pháp 70

MỞ ĐẦU

Lý do chọn đề tài

Ngân hàng là tổ chức hoạt động mang tính chất lợi nhuận. Mọi hoạt động của ngân hàng đều hướng tới hiệu quả kinh tế, tìm cách phân tán và giảm thiểu rủi ro. Trong hoạt động cho vay hoặc cấp tín dụng ngân hàng đã có những biện pháp nhằm đảm bảo cho nguồn vốn của ngân hàng sinh lợi nhuận và an toàn. Tài sản đảm bảo là một trong những biện pháp đó. Tài sản bảo đảm của khách hàng có thể là: nhà đất, sạp chợ, phương tiện, công cụ, hàng hóa... Mức tiền khách hàng mong muốn vay hoặc quyết định cấp tín dụng có được chấp nhận hay không thông qua khâu định giá tài sản bảo đảm mà khách hàng đang có và muốn thế chấp.

Quá trình thẩm định giá phải trải qua rất nhiều bước và hồ sơ thẩm định sẽ được luân chuyển qua nhiều phòng ban, vị trí. Trong các bước thẩm định, việc báo cáo thẩm định giá là một khâu phức tạp và cần phải được tính toán cẩn thận. Cán bộ thẩm định phải nêu được giá trị thị trường hay phi thị trường của tài sản thẩm định. Sau đó tại phần lập luận để ra mức giá cuối cùng, cán bộ thẩm định phải tính toán tỷ lệ điều chỉnh phù hợp với mục đích thẩm định. Sẽ đơn giản hơn nếu có một công cụ hỗ trợ cán bộ đưa ra được mức giá có thể cho vay dựa trên các hồ sơ thẩm định trong lịch sử hay từ các nguồn dữ liệu được cập nhật thường xuyên trên thị trường.

Xuất phát từ tình hình thực tế đó, luận văn nghiên cứu giải pháp công nghệ Trí tuệ nghiệp vụ (Business Intelligence - BI) để giải quyết bài toán hỗ trợ ra quyết định giá tài sản bảo đảm của ngân hàng.

Mục tiêu của đề tài

Trong khuôn khổ luận văn này, tôi nghiên cứu kiến thức về Data Warehouse, Data Mining, Trí tuệ nghiệp vụ để thiết kế và xây dựng một hệ thống thẩm định giá tài sản bảo đảm (TSBĐ). Trong đó luận văn sẽ tập trung vào các phương pháp hồi quy trong BI để giải quyết bài toán thuyết minh giá cho TSBĐ. Hỗ trợ nhân viên thẩm định khai thác dữ liệu lịch sử về thẩm định đã thành công được lưu trữ trong hệ thống ngân hàng trước đó, để tìm ra được các tài sản so sánh (TSSS) có các yếu tố tương đồng nhất với TSTĐ bằng phương pháp K láng giềng gần nhất. Và hỗ trợ đưa ra quyết định về mức giá thẩm định TSBĐ trong quá trình ước lượng giá trị tài sản từ tập các TSSS có các yếu tố tương đồng với TSTĐ đã được thẩm định trước đó bằng phương pháp hồi quy tuyến tính đa biến.

Phần mềm thẩm định tài sản bảo đảm sẽ hỗ trợ người dùng quản lý các hồ sơ thẩm định có liên quan đến mình. Xử lý và luân chuyển hồ sơ nhanh chóng, chính xác thông

tin giữa các bộ phận trong hệ thống thẩm định. Đặc biệt nó sẽ có ý nghĩa đối với các chuyên viên thẩm định chưa có nhiều kinh nghiệm. Họ sẽ có thể đưa ra tỷ lệ điều chỉnh giá và mức ước lượng giá chính xác hơn, dựa trên các thông tin phân tích từ nguồn dữ liệu đầy đủ trong hệ thống phần mềm…

Đóng góp của luận văn

Luận văn đã trình bày về quy trình thẩm định tài sản bảo đảm, các phương pháp định giá đối với từng loại tài sản và đưa ra một số các khó khăn của các chuyên viên thẩm định trong quá trình thu thập thông tin tài sản dùng để so sánh và ước lượng giá trị của tài sản thẩm định. Luận văn đã thiết kế một kho dữ liệu dùng để lưu trữ các thông tin của hồ sơ thẩm định. Dùng làm nguồn tài nguyên cho việc phân tích, định giá tài sản, tạo các báo cáo theo từng yêu cầu nghiệp vụ. Đồng thời đưa ra giải pháp kết hợp các phương pháp hồi quy: K láng giềng gần nhất và hồi quy tuyến tính đa biến vào khâu định giá tài sản thẩm định bằng phương pháp so sánh. Để đưa ra được một kết quả định giá chính xác và dễ dàng hơn đối với chuyên viên thẩm định.

Hệ thống thẩm định tài sản sẽ giúp người dùng giảm thiều thời gian tìm kiếm, thu thập và nâng cao kết quả phân tích, định giá tài sản. Đồng thời giúp công việc quản lý thông tin hồ sơ thẩm định, tài liệu liên quan đến hồ sơ một cách hiệu quả, dễ dàng. Xử lý hồ sơ một cách linh hoạt và thuận tiện hơn.

Các tính năng và lợi ích của hệ thống thẩm định tài sản bảo đảm:

- Chức năng ETL: Chức năng thu thập, xử lý dữ liệu và lưu trữ các thông tin liên quan đến hồ sơ thẩm định vào trong kho dữ liệu. Làm nguồn tài nguyên hữu ích cho thuyết minh giá, tạo báo cáo. Thông qua: Import trực tiếp file hồ sơ thẩm định trên trang web. Hoặc service tự động download-select-convert-import file từ một thư mục lưu trữ file hồ sơ được thu thập về từ các hệ thống thẩm định giá của liên ngân hàng gửi về.

- Quản lý hồ sơ: Quản lý danh sách hồ sơ có liên quan đến người dùng, thuộc quyền quản lý của người dùng. Nhằm hỗ trợ người dùng theo dõi tiến trình xử lý của hồ sơ và lựa chọn các tính năng xử lý hồ sơ thuộc trách nhiệm và quyền của mình.

- Cập nhật thông tin hồ sơ: Khai báo các thông tin cơ bản của hồ sơ thẩm định. Bao gồm: Thông tin chung về tài sản bảo đảm, thông tin khách hàng, thông tin liên quan đến hồ sơ thẩm định, thông tin về thành phần thẩm định.

- Cập nhật danh sách tài sản thẩm định: Cập nhật các thông tin liên quan đến tài sản dùng để định giá và theo dõi danh sách tài sản được thẩm định để đưa vào làm tài sản bảo đảm trong mỗi hồ sơ thẩm định.

- Lập báo cáo thẩm định: Tạo báo cáo thẩm định cho tài sản. Lựa chọn phương pháp định giá phù hợp với tài sản để đưa ra được chi phí dự kiến cho tài sản.

- Thuyết minh giá: Cho người dùng tìm kiếm các tài sản so sánh có các yếu tố tương đồng nhất với các thông tin tài sản người dùng nhập. Khai thác dữ liệu thẩm định lịch sử để đưa ra được mô hình tuyến tính đa biến và giá gợi ý cho tài sản.

Cấu trúc của luận văn

Luận văn này sẽ được trình bày theo bố cục như sau:

- Mở đầu: Giới thiệu về đề tài, mục tiêu và tổ chức của luận văn.

- Chương 1: Cơ sở lý thuyết.

Chương này sẽ giới thiệu tổng quan về Business Intelligence, Data Warehouse, Data Mining.

- Chương 2: Bài toán ứng dụng BI trong hỗ trợ thẩm định tài sản bảo đảm của ngân hàng.

Chương này trình bày tổng quan về bài toán thẩm định tài sản bảo đảm trong ngân hàng. Giới thiệu giải pháp trí tuệ nghiệp vụ và ứng dụng trong lĩnh vực ngân hàng.

- Chương 3: Phân tích và thiết kế hệ thống BI hỗ trợ thẩm định tài sản bảo đảm trong ngân hàng.

Chương này phát biểu yêu cầu của bài toán trong phạm vị thực hiện của luận văn. Mô tả việc áp dụng các phương pháp hồi quy trong ước lượng giá trị tài sản. Thiết kế kho dữ liệu hồ sơ thẩm định.

- Chương 4: Cài đặt và kết quả.

Chương này sẽ trình bày cách cấu hình, cài đặt và kết quả xây dựng web thẩm định tài sản bảo đảm.

- Kết luận và hướng phát triển.

CHƯƠNG 1: CƠ SỞ LÝ THUYẾT

1.1. Giới thiệu về Trí tuệ nghiệp vụ (Business Intelligence)

1.1.1. Khái niệm

Trí tuệ nghiệp vụ (BI) là một giải pháp công nghệ khai thác dữ liệu từ các nguồn dữ liệu khác nhau, từ các hệ thống tác nghiệp khác nhau, thông qua các mô hình toán học, các kỹ thuật khai phá dữ liệu để xử lý thành các thông tin hữu ích nhằm hỗ trợ ra quyết định kinh doanh hiệu quả. [13]

Mục đích của hệ thống BI là biến đổi dữ liệu từ kho dữ liệu hoặc khối dữ liệu chủ đề thành các thông tin và tri thức hữu ích, thông qua các ứng dụng mô hình toán học và các thuật toán. Từ việc tổng hợp và phân tích thông tin tri thức, doanh nghiệp có thể đưa ra được các chiến lược, hành động hiệu quả. Việc áp dụng các hệ thống BI là một cách tiếp cận hợp lý và khoa học của các doanh nghiệp và các tổ chức phức tạp trong vấn đề quản lý. Ví dụ: Doanh nghiệp có thể dựa trên một bảng tính để dự đoán sự biến động của lãi suất ảnh hưởng đến ngân sách như thế nào. Điều này sẽ thúc đẩy họ tạo ra một thể hiện mới về các dòng phát triển của tài chính.

Cách tiếp cận điển hình của các nhà phân tích BI có thể được tóm tắt như sau:

- Bước 1: Cần xác định các mục tiêu của phân tích và các chỉ số sẽ được sử dụng để đánh giá các lựa chọn thay thế đã được xác định.

- Bước 2: Phát triển các mô tình toán học bằng cách khai thác các mối quan hệ giữa các biến điều khiển hệ thống, các tham số và các chỉ số đánh giá.

- Cuối cùng: Phân tích, đánh giá tính hiệu quả của hiệu suất được xác định bởi các biến điều khiển và các tham số thay đổi.

1.1.2. Kiến trúc và thành phần của BI

Kiến trúc của BI gồm 3 thành phần chính [13]:

- Nguồn dữ liệu (Data sources): Nguồn dữ liệu được thu thập, chuẩn hóa và tích hợp từ nhiều nguồn khác nhau, không đồng nhất về cách tổ chức và loại dữ liệu. Phần lớn dữ liệu được lấy từ các hệ thống hoạt động của doanh nghiệp, cũng có thể lấy từ tài liệu phi cấu trúc như thư điện tử và các dữ liệu từ các nhà cung cấp bên ngoài.

- Kho dữ liệu và khối dữ liệu chủ đề (Data warehouse/Data mart): Sử dụng các công cụ chiết xuất và chuyển đổi dữ liệu được biết đến như công cụ ETL, dữ liệu được tổ chức từ các nguồn khác nhau sẽ được lưu trữ trong các cơ sơ dữ liệu để cung cấp cho việc phân tích trong hệ thống trí tuệ nghiệp vụ.

- Các phương pháp luận của BI: Dữ liệu được trích xuất và sử dụng cho các mô hình toán học, các phương pháp phân tích. Nhằm hỗ trợ ra quyết định của doanh

nghiệp. Trong một hệ thống BI, một vài ứng dụng hỗ trợ ra quyết định sẽ được cài đặt như:

o Phân tích cube nhiều chiều.

o Phân tích dữ liệu thăm dò.

o Phân tích theo chuỗi thời gian.

o Các mô hình học máy quy nạp trong khai phá dữ liệu.

o Các mô hình tối ưu hóa.

Các thành phần chính trong một hệ thống BI được thể hiện như sau:

Quyết định

Tối ưu hóa

Khai phá dữ liệu

Thăm dò dữ liệu

Kho dữ liệu/khối dữ liệu

Nguồn dữ liệu

Dữ liệu từ các hệ thống, tài liệu và dữ liệu mở rộng

Hình 1- 1: Các thành phần chính trong một hệ thống BI [13]

- Các nguồn dữ liệu và kho dữ liệu/ khối dữ liệu: Là các thành phần chính trong hệ thống BI. Lưu trữ các thông tin hữu ích cho việc khai phá tri thức.

- Thăm dò dữ liệu (Data exploration): Bao gồm các công cụ thực hiện việc phân tích một cách bị động như: các hệ thống báo cáo, thống kê. Người ra quyết định đặt ra các giả thuyết hoặc các tiêu chí trích xuất dữ liệu, sau đó sử dụng công cụ để tìm ra câu trả lời.

- Khai phá dữ liệu (Data minning): Bao gồm các phương pháp luận trọng các hoạt động của BI, với mục đích là khai thác thông tin và tri thức từ dữ liệu: Các mô hình toán học để nhận dạng máy, học máy và các công cụ khai phá dữ liệu. Không giống như các công cụ được mô tả ở các tầng trước của kim tự tháp, các mô hình này thuộc loại chủ động hơn, không yêu cầu người ra quyết định xây dựng các giả thuyết và tiêu chí trước. Mục đích là mở rộng tri thức cho các chuyên gia ra quyết định. Các kỹ thuật có thể được dùng như: phân loại (classification), phân cụm (clustering), phát hiện luật kết hợp (association rule), dự đoán (prediction)…

- Tối ưu hóa (Optimization): Cho phép xác định giải pháp tốt nhất trong một tập các giải pháp đưa ra.

- Quyết định (Decisions): Sau khi đã lựa chọn phương án tốt nhất, người sử dụng sẽ đưa ra quyết định cuối cùng.

Khi đi từ dưới lên trên kim tự tháp, các hệ thống BI sẽ cần được cung cấc các công cụ hỗ trợ nâng cao hơn theo từng hoạt động. Thậm chí là thay đổi luật và quyền.

1.1.2.1 Chu kỳ của một phân tích BI

Mỗi phân tích BI sẽ theo một lĩnh vực ứng dụng riêng, phụ thuộc vào mục tiêu của người ra quyết định và các phương pháp phân tích có sẵn. Tuy nhiên, có thể đưa ra được một chu kỳ lý tưởng đặc trưng cho sự tiến hóa của một phân tích BI điển hình như hình 1-2, mặc dù vẫn tồn tại sự khác biệt dựa trên đặc thù của từng ngữ cảnh cụ thể.

Phân tích

Đánh giá

Nhận thức

Quyết định

Hình 1- 2: Chu kỳ của phân tích BI [13]

Phân tích (Analysis): Trong giai đoạn phân tích, cần phải nhận biết chính xác các vấn đề đang xảy ra. Người quyết định phải tạo một thể hiện ý tưởng của hiện tượng đang được phân tích, bằng cách xác định các nhân tố liên quan nhất. Trong giai đoạn này các phương pháp luận BI sẽ được sử dụng, cho phép các nhà quyết định thực hiện nhanh chóng các dò xét khác nhau, bằng việc đặt ra một số câu hỏi để thu được các phản hồi nhanh chóng thông qua các phương pháp tương tác.

Nhận thức (Insight): Trong giai đoạn thứ hai này cho phép các nhà ra quyết định hiểu một cách sâu và rõ ràng hơn các vấn đề hiện tại, thường ở mức độ nhân quả. Một mặt, việc khai thác tri thức có thể xảy ra theo trực giác của người ra quyết định, dựa trên kinh nghiệm của họ và có thể là trên các thông tin phi cấu trúc có sẵn. Mặt khác, các mô hình học máy quy nạp cũng có thể chứng minh là rất hữu ích trong giai đoạn phân tích này, đặc biệt áp dụng cho dữ liệu có cấu trúc.

Quyết định (Decision): Trong pha thứ ba, tri thức thu được là kết quả của pha nhận thức được chuyển thành các quyết định và thứ tự hành động. Các phương pháp luận BI cho phép pha phân tích và nhận thức thực hiện nhanh chóng để đưa ra được quyết định hiệu quả hơn và kịp thời phù hợp với các chiến lược ưu tiên của một tổ chức. Vì vậy tổng thời gian thực hiện của chu trình phân tích- quyết định- hành động- sửa đổi sẽ giảm và quá trình ra quyết định sẽ đạt chất lượng tốt hơn.

Đánh giá (Evaluation): Cuối cùng là pha thứ tư của chu trình BI liên quan đến phép đo hiệu suất và đánh giá. Các số liệu mở rộng không chỉ giới hạn trong các khía cạnh tài chính mà còn tính đến chỉ số hiệu suất được xác định theo phòng ban khác nhau của công ty.

1.1.2.2 Phát triển một hệ thống BI

Việc phát triển một hệ thống BI giống như là phát triển một dự án, với một mục tiêu cụ thể, thời gian phát triển và chi phí dự kiến, sử dụng và điều phối nguồn lực cần thiết để thực hiện kế hoạch. Hình 1-3 thể hiện một loại chu kỳ phát triển một hệ thống BI.