CHẤM ĐIỂM TÍN DỤNG CÁ NHÂN TỪ DỮ LIỆU THAY THẾ: TRƯỜNG HỢP CÁC TỔ CHỨC TÍN DỤNG TẠI VIỆT NAM

Abstract

Bài viết phân tích tiềm năng ứng dụng dữ liệu thay thế trong việc đánh giá điểm tín dụng của khách hàng cá nhân tại các tổ chức tín dụng tại Việt Nam. Dữ liệu nghiên cứu từ cơ sở dữ liệu quốc gia về dân cư và lịch sử tín dụng từ các tổ chức tài chính tại Việt Nam được phân tích bằng phương pháp định lượng thông qua việc xây dựng mô hình hồi quy kết hợp với các thuật toán học máy. Kết quả thực nghiệm cho thấy việc tích hợp dữ liệu thay thế có thể cải thiện đáng kể khả năng dự báo điểm tín dụng, đồng thời mở rộng cơ hội tiếp cận dịch vụ tài chính cho người dân. Trên cơ sở đó, bài viết đưa ra những đóng góp cả về phương diện lý luận và thực tiễn, qua đó góp phần hoàn thiện khung đánh giá tín dụng cá nhân tại Việt Nam theo hướng hiện đại và toàn diện hơn.