Giới thiệu
Luận án này tập trung vào việc ứng dụng trí tuệ nhân tạo (AI) trong quản lý rủi ro tín dụng tại Ngân hàng Nông nghiệp và Phát triển Nông thôn Việt Nam (Agribank). Nghiên cứu này xuất phát từ xu hướng cách mạng công nghiệp 4.0, nơi AI ngày càng khẳng định vai trò tiên phong trong ngành ngân hàng, đặc biệt là lĩnh vực tín dụng. Việc phát triển mạnh mẽ của khoa học máy tính và sự gia tăng của dữ liệu đã thúc đẩy AI định hình tương lai của các ngân hàng.
Thực trạng cho thấy, Agribank là ngân hàng lớn nhất tại Việt Nam về tổng tài sản và số lượng khách hàng. Tuy nhiên, ngân hàng này đã từng đối mặt với nhiều vấn đề tiêu cực liên quan đến tín dụng, ảnh hưởng nghiêm trọng đến hoạt động kinh doanh và uy tín. Nhận thức được tầm quan trọng và tiềm năng của AI, cùng với định hướng chiến lược quốc gia về nghiên cứu, phát triển và ứng dụng AI đến năm 2030, luận án đề xuất các giải pháp ứng dụng AI để nâng cao hiệu quả quản lý rủi ro tín dụng tại Agribank.
Mục tiêu chính của luận án là hệ thống hóa cơ sở lý thuyết về AI trong quản lý rủi ro tín dụng, đánh giá thực trạng quản lý rủi ro tín dụng tại Agribank, từ đó đề xuất các điều kiện và giải pháp để ứng dụng AI. Nghiên cứu cũng tập trung vào việc xây dựng mô hình đánh giá rủi ro tín dụng theo phương pháp tiên tiến của Basel II, sử dụng các mô hình AI như Cây quyết định (DT) và Mạng nơ-ron (NN). Dữ liệu được thu thập trong giai đoạn 2009-2014 để xây dựng mô hình, và phạm vi nghiên cứu bao gồm giai đoạn 2009-2021.
Ngành:
Tài chính - Ngân hàng
Tóm tắt nội dung tài liệu:
Luận án nghiên cứu về việc ứng dụng trí tuệ nhân tạo (AI) trong quản lý rủi ro tín dụng tại Ngân hàng Nông nghiệp và Phát triển Nông thôn Việt Nam (Agribank). Luận án đi sâu vào:
- Hệ thống hóa cơ sở lý thuyết về AI trong quản lý rủi ro tín dụng.
- Đánh giá thực trạng quản lý rủi ro tín dụng tại Agribank, xác định các điều kiện và giải pháp cho việc ứng dụng AI.
- Xây dựng mô hình đánh giá rủi ro tín dụng bằng AI theo phương pháp tiên tiến của Basel II tại Agribank, bao gồm các mô hình PD, LGD, EAD.
- Đề xuất các giải pháp và khuyến nghị nhằm ứng dụng hiệu quả mô hình AI trong quản lý rủi ro tín dụng tại Agribank.
Nghiên cứu sử dụng các phương pháp thống kê, phân tích, tổng hợp, khảo sát và phương pháp định lượng với các mô hình AI như Cây quyết định (DT) và Mạng nơ-ron (NN).
Mục lục chi tiết:
- Chương 1: Tổng quan nghiên cứu về trí tuệ nhân tạo trong quản lý rủi ro tín dụng
- Chương 2: Cơ sở lý thuyết về ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong quản lý rủi ro tín dụng
- Chương 3: Hiện trạng quản lý rủi ro tín dụng tại Ngân hàng Nông nghiệp và Phát triển Nông thôn Việt Nam
- Chương 4: Ứng dụng trí tuệ nhân tạo để xây dựng mô hình đo lường rủi ro tín dụng tại Ngân hàng Nông nghiệp và Phát triển Nông thôn Việt Nam
- Chương 5: Giải pháp 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