1
a) Tên Đề tài: Ứng dụng công nghệ AI và Big Data trong quản trị rủi ro tín dụng tại Việt Nam
Mã số: ĐTNH.020/20
b) Tổ chức chủ trì thực hiện: Trường Đại học Ngân hàng TP.HCM.
c) Chủ nhiệm và người tham gia chính:
- Chủ nhiệm: TS. Nguyễn Thị Hồng Vinh, Trưởng Bộ Môn khoa Kinh tế Quốc tế, Trường Đại học Ngân hàng TP. Hồ Chí Minh.
- Thư ký: TS. Nguyễn Minh Sáng, Giảng viên khoa Kinh tế Quốc tế, Trường Đại học Ngân hàng TP. Hồ Chí Minh.
- Thành viên tham gia:
d) Các chủ đề nghiên cứu chính:
- Tổng quan lý thuyết về cơ sở ứng dụng công nghệ AI và Big Data trong quản trị rủi ro tín dụng (QTRRTD);
- Thực trạng quản trị rủi ro tín dụng và ứng dụng công nghệ trong quản trị rủi ro tín dụng của các ngân hàng thương mại Việt Nam hiện nay.
- Đánh giá khả năng ứng dụng AI và Big Data của các NHTM Việt Nam, thử nghiệm ứng dụng các thuật toán AI và Big Data trong đánh giá rủi ro tín dụng của các NHTM Việt Nam.
- Đề xuất các giải pháp liên quan đến việc ứng dụng AI và Big Data đối với các NHTM Việt Nam, khuyến nghị về khung pháp lý và các quy định của Ngân hàng Nhà nước Việt Nam về ứng dụng AI và Big Data trong QTRRTD tại Việt Nam.
đ) Thời gian bắt đầu và thời gian kết thúc:
- Thời gian bắt đầu: Tháng 12/2020
- Thời gian kết thúc: Tháng 4/2022
e) Kinh phí thực hiện: 180 triệu đồng.
g) Kết quả thực hiện: Giỏi
h) Mô tả tóm tắt:
Nhằm mục tiêu đánh giá khả năng ứng dụng công nghệ AI và Big Data trong QTRRTD, từ đó, đề xuất các giải pháp và khuyến nghị liên quan đến việc ứng dụng AI và Big Data đối với các NHTM Việt Nam, đề tài ĐTNH.020/20 đã triển khai các nội dung nghiên cứu cụ thể như sau:
Đối với tổng quan lý thuyết về cơ sở ứng dụng công nghệ AI và Big Data trong quản trị rủi ro tín dụng, nhóm nghiên cứu tổng hợp các vấn đề tổng quan về quản trị rủi ro tín dụng; tổng quan về AI và Big Data; vai trò, các mô hình ứng dụng AI và Big Data trong quản trị rủi ro tín dụng; sự khác biệt giữa các mô hình đo lường rủi ro truyền thống và mô hình sử dụng AI và Big Data; Lý thuyết về đánh giá khả năng ứng dụng mô hình AI và Big Data trong quản trị rủi ro tín dụng. Nhóm nghiên cứu cũng cung cấp thông tin tổng quan về ứng dụng AI và Big Data trong lĩnh vực ngân hàng, phân tích kinh nghiệm ứng dụng AI và Big Data trong quản trị rủi ro tín dụng tại Mỹ, Trung Quốc, từ đó rút ra một số bài học về ứng dụng AI và BD trong QTRRTD đối với các NHTM Việt Nam trong một số nội dung như quản lý dữ liệu, quy trình; phân tích nâng cao; kiến trúc dữ liệu; hệ sinh thái bên ngoài; chiến lược và nguồn nhân lực và trực quan hóa qua Dashboard. Nhóm nghiên cứu cũng làm rõ kinh nghiệm của các nước trong việc xây dựng khung pháp lý liên quan đến ứng dụng AI và Big Data trong quản trị rủi ro tín dụng.
Nội dung thực trạng quản trị rủi ro tín dụng và ứng dụng công nghệ trong quản trị rủi ro tín dụng tại Việt Nam được làm rõ qua phân tích thực trạng hoạt động quản trị rủi ro tín dụng, các mô hình quản trị rủi ro tín dụng của các ngân hàng, tình hình/các giai đoạn ứng dụng AI và Big Data trong quản trị rủi ro tín dụng, thực trạng các quy định pháp lý cũng như nhận thức về ứng dụng công nghệ trong hoạt động quản trị rủi ro tín dụng tại Việt Nam. Kết quả nghiên cứu chỉ ra đa số các NHTM Việt Nam đang trong giai đoạn lên kế hoạch và nghiên cứu xem xét việc ứng dụng AI và Big data nhưng hầu hết chưa sẵn sàng về nguồn lực để ứng dụng AI và Big data trong QTRRTD.
Để đánh giá khả năng ứng dụng AI và Big Data của các NHTM Việt Nam, nhóm nghiên cứu đã thử nghiệm ứng dụng AI và Big Data trong đánh giá rủi ro tín dụng so với phương pháp truyền thống tại các NHTM Việt Nam thông qua sử dụng bộ dữ liệu 555 mẫu hợp đồng tín dụng từ một NHTM ngẫu nhiên tại Việt Nam, thực hiện đánh giá khả năng ứng dụng AI và Big Data trong QTRRTD dựa trên 7 tiêu chí là quản lý dữ liệu, quy trình, phân tích nâng cao, kiến trúc dữ liệu, hệ sinh thái bên ngoài, chiến lược và nguồn nhân lực, và trực quan hóa của các NHTM Việt Nam. Qua đó, nhóm nghiên cứu đưa ra những thuận lợi và khó khăn trong việc ứng dụng AI và Big Data trong QTRRTD của các NHTM Việt Nam. Cụ thể, Việt Nam có thuận lợi về nhận thức về tầm quan trọng của việc việc ứng dụng AI và BD trong QTRRTD của các NHTM Việt Nam, có nhu cầu tiếp cận tài chính toàn diện của cá nhân và doanh nghiệp tại Việt Nam lớn, có cơ sở khách hàng rộng lớn cũng như kinh nghiệm về quản lý rủi ro tín dụng của các NHTM Việt Nam. Bên cạnh đó, Việt Nam còn một số khó khăn như: Các NHTM Việt Nam thiếu một chiến lược rõ ràng cho ứng dụng AI và Big Data trong QTRRTD; Hệ thống công nghệ cốt lõi cần phải giải quyết một số vấn đề trước khi có thể triển khai các công nghệ AI trên quy mô lớn, cơ sở hạ tầng công nghệ thiếu một thiết kế tổng thể về dữ liệu; nguồn nhân lực đáp ứng yêu cầu về ứng dụng AI và Big Data trong QTRRTD khan hiếm; khuôn khổ pháp lý chưa hoàn thiện đầy đủ cho việc ứng dụng công nghệ trong QTRRTD hay vấn đề an ninh mạng...
Trên cơ sở phân tích lý thuyết, đánh giá thực trạng và khả năng ứng dụng AI và Big Data trong quản trị rủi ro tín dụng của các NHTM, nhóm nghiên cứu đề xuất quy trình và các giải pháp liên quan đến việc ứng dụng AI và Big Data đối với các NHTM Việt Nam. Nhóm nghiên cứu cũng đưa ra một số khuyến nghị đối với Ngân hàng Nhà nước Việt Nam trong xây dựng khung pháp lý, trong hỗ trợ các NHTM thông qua cung cấp, quản lý cơ sở dữ liệu số và phát triển nguồn nhân lực công nghệ thông qua đào tạo cũng như tăng cường giám sát các hoạt động ứng dụng công nghệ AI và Big Data của các NHTM.