Tóm tắt Luận văn Ứng dụng BI (Business intelligence) trong bài toán thẩm định tài sản bảo đảm của ngân hàng

ĐẠI HỌC QUỐC GIA HÀ NỘI TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ CAO THỊ VÂN ANH ỨNG DỤNG BI (BUSINESS INTELLIGENCE) TRONG BÀI TOÁN THẨM ĐỊNH TÀI SẢN BẢO ĐẢM CỦA NGÂN HÀNG Chuyên ngành: Kỹ thuật phần mềm Mã số: 60480103 TÓM TẮT LUẬN VĂN THẠC SĨ CÔNG NGHỆ THÔNG TIN NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC: PGS. TS. TRƯƠNG NINH THUẬN Hà Nội – 2017 1 MỞ ĐẦU Lý do chọn đề tài Ngân hàng là tổ chức hoạt động mang tính chất lợi nhuận. Mọi hoạt động 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. Quá trình thẩm định giá phải trải qua rất nhiều bước,hồ sơ thẩm định được luân chuyển qua nhiều phòng ban. Trong đó việc báo cáo thẩm định giá là một khâu khá là phức tạp và cần phải được tính toán cẩn thận 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. 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. Dùng phương pháp K láng giềng gần nhất để tìm ra được các TSSS . Và dùng phương pháp hồi quy tuyến tính đa biến hỗ trợ đưa ra quyết định về mức giá thẩm định TSBĐ. 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 dồi dào trong hệ thống phần mềm 2 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 xây dựng hệ thống BI hỗ trợ thẩm định tài sản bảo đảm trong ngân hàng. - Chương 3: Phân tích và thiết kế hệ thống BI hỗ trợ thẩm định tài sản bảo đảm trong ngân hàng. - Chương 4: Cài đặt và kết quả. Chương này sẽ trình bày cách cấu hình, cài đặt và kết quả xây dựng hệ thống thẩm định tài sản bảo đảm. - Kết luận và hướng phát triển. 3 CHƯƠNG 1: CƠ SỞ LÝ THUYẾT 1.1. Giới thiệu về Trí tuệ nghiệp vụ (Business Intelligence) 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. [8] 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 1-1, mặc dù vẫn tồn tại sự khác biệt dựa trên đặc thù của từng ngữ cảnh cụ thể. Hình 1- 1: Chu kỳ của phân tích BI [8] - Phân tích: 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. - Nhận thức: 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. - Quyết định: Tri thức thu được là kết quả của pha nhận thức được chuyển thành các quyết định và thứ tự hành động. - Đánh giá: 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. 1.2. Giới thiệu về Data Warehouse Data Warehouse (DW) là nơi lưu trữ dữ liệu có giá trị cho việc xây dựng các kiến trúc BI và các hệ thống hỗ trợ quyết định. Một định nghĩa DW thể hiện toàn bộ các Phân tích Nhận Đánh giá Quyết định 4 hoạt động liên quan đến nhau, tham gia vào việc thiết kế, phát triển và sử dụng một DW. [8] Các kiến trúc tham chiếu của một kho dữ liệu được thể hiện như sau [8]: Hình 1- 2: Kiến trúc và các tính năng của một kho dữ liệu [8] - Kho dữ liệu kết hợp với các metadata chứa dữ liệu và các chức năng cho phép dữ liệu được truy cập, hình tượng hóa và cập nhật. - Các ứng dụng thu thập dữ liệu từ hệ thống nghiệp vụ, chuẩn hóa dữ liệu về dạng dữ liệu đa chiều, nạp vào kho dữ liệu (ELT) hoặc các công cụ back-end cho phép dữ liệu được chiết xuất, chuyển đổi và tải vào kho dữ liệu. - Các ứng dụng BI và hệ thống ra quyết định như là các front-end, cho phép các nhà tri thức thực hiện các phân tích và trực quan hóa các kết quả. 1.3. Giới thiệu về Khai phá dữ liệu (Data mining) Các hoạt động khai phá dữ liệu là một quá trình lặp đi lặp lại nhằm phân tích các cơ sở dữ liệu lớn, với mục đích khai thác thông tin và tri thức một cách chính xác và hữu ích cho việc hỗ trợ ra quyết định và xử lý vấn đề. [8] Khai phá dữ liệu được thực hiện theo quy trình sau [8]: Hình 1- 3: Quy trình khai phá dữ liệu [8] Dữ liệu các hệ thống Dữ liệu Metadat Kho dữ liệu Xuất nhập Kinh doanh Đánh giá hiệu suất Công cụ ETL OLAP Cube đa chiều Phân tích thăm dò dữ liệu Phân tích chuỗi thời 5 - Định nghĩa các mục tiêu: Các phân tích khai phá dữ liệu được thực hiện trong những lĩnh vực ứng dụng nhất định và được mong đợi để cung cấp những tri thức cần thiết cho người ra quyết định. - Thu thập và tích hợp dữ: Dữ liệu có thể đến từ nhiều nguồn khác nhau, có thể là trong một cơ sở dữ liệu, một kho dữ liệu, thậm chí các dữ liệu từ các nguồn ứng dụng web. - Phân tích thăm dò: Một phân tích thăm dò sẽ được thực hiện với mục đích làm quen với các thông tin hiện có và thực hiện công việc làm sạch dữ liệu. - Lựa chọn các thuộc tính: Sự liên quan của các thuộc tính khác nhau được đánh giá trên mối quan hệ giữa các mục tiêu của phép phân tích. - Phát triển mô hình và xác: Thông thường việc đào tạo của các mô hình được thực hiện bằng cách sử dụng một mẫu của các bản nghi đã được chiết xuất từ tập dữ liệu ban đầu. Phần dữ liệu còn lại đánh giá độ chính xác dự đoán của mỗi mô hình đã được tạo ra. - Dự đoán và thông dịch dữ liệu: Mô hình đã được chọn trong số các mô hình được tạo ra trong suốt giai đoạn phát triển sẽ được cài đặt và sử dụng để đạt được các mục tiêu xác định ban đầu. 6 CHƯƠNG 2 BÀI TOÁN XÂY DỰNG HỆ THỐNG BI HỖ TRỢ THẨM ĐỊNH TÀI SẢN BẢO ĐẢM TRONG NGÂN HÀNG 2.1 Ứng dụng của BI trong lĩnh vực ngân hàng Lĩnh vực tài chính luôn phải thích ứng với những áp lực từ toàn cầu hóa, hội nhập, cạnh tranh mạnh mẽ, đổi mới thị trường và sản phẩm, hoàn thiện các quy trình nghiệp vụ và các xu hướng phát triển. Để đạt được thành công, các tổ chức tài chính cần phải: - Xem xét mọi khía cạnh liên quan đến khách hàng. - Xác định và duy trì khách hàng tiềm năng. - Thu hút khách hàng mới từ đối thủ cạnh tranh. - Đánh giá các sản phẩm và các tổ chức sản xuất một cách đúng đắn. - Xác định những nhu cầu và thị trường cho các sản phẩm mới. Một số ứng dụng BI trong lĩnh vực ngân hàng: - Quản trị rủi ro - Bán sản phẩm, dịch vụ tới khách hàng đang có - Duy trì lượng khách hàng hiện tại - Phân khúc khách hàng - Đánh giá việc kích hoạt sử dụng sản phẩm dịch vụ 2.2 Bài toán thẩm định tài sản bảo đảm trong hệ thống ngân hàng 2.2.1. Giới thiệu về thẩm định tài sản bảo đảm Theo khoản 7, điều 3, NĐ 163/2006/CP, tài sản bảo đảm (TSBĐ) là tài sản thuộc quyền sở hữu của bên bảo đảm dùng để bảo đảm thực hiện nghĩa vụ dân sự đối với bên nhận bảo đảm. Thẩm định tài sản bảo đảm là việc mà ngân hàng sử dụng các công cụ và phương tiện kĩ thuật nhằm đánh giá được giá trị của tài sản bảo đảm mà khách hàng dùng để bảo đảm cho khoản vay của mình. [1] 2.2.2. Quy trình thẩm định giá tài sản bảo đảm Quy trình thẩm định giá tài sản bảo đảm được mô tả theo sơ đồ sau [3]: 7 Hình 2- 1: Quy trình thẩm định tài sản bào đảm trong ngân hàng [3] Diễn giải quy trình thẩm định giá tài sản bảo đảm như sau: - Bước 1: Nộp hồ sơ Tài sản bảo đảm - Bước 2: Kiểm tra hồ sơ khách hàng - Bước 3: Phân loại luồng thẩm định tài sản bảo đảm - Bước 4: Lập và kiểm soát Giấy đề nghị thẩm định TSBĐ. - Bước 5: Tiếp nhận và kiểm soát Giấy đề nghị thẩm định TSBĐ. - Bước 6: Phân công cán bộ thẩm định TSBĐ - Bước 7: Xem xét HS TSBĐ - Bước 8: Bổ sung thông tin HS TSBĐ nếu thiếu. - Bước 9: Thẩm định TSBĐ, lập Báo cáo thẩm định. - Bước 10: Ký duyệt Báo cáo thẩm định/ Phiếu phê duyệt giá trị TSBĐ. - Bước 11: Chuyển Báo cáo thẩm định/ Phiếu phê duyệt giá trị TSBĐ về ĐVKD. - Bước 12: Nhận kết quả và lưu hồ sơ. 8 2.3.3. Phương pháp so sánh trực tiếp trong bước định giá giá trị của tài sản Phương pháp so sánh trực tiếp là phương pháp thẩm định giá dựa trên cơ sở phân tích mức giá của các tài sản tương tự với tài sản cần định giá đã giao dịch thành công hoặc đang mua, bán trên thị trường vào thời điểm thẩm định giá. Các bước thực hiện khi áp dụng phương pháp so sánh như sau [4]: - Bước 1: Nghiên cứu thị trường để có thông tin về giá giao dịch, giá niêm yết hoặc giá chào bán và các yếu tố so sánh của những tài sản tương tự với tài sản cần định giá - Bước 2: Thu thập, kiểm tra thông tin, số liệu về các yếu tố so sánh từ các tài sản cùng loại hoặc tương tự ,đã giao dịch thành công hoặc đang mua, bán trên thị trường. - Bước 3: Lựa chọn đơn vị so sánh chuẩn và xây dựng bảng phân tích, so sánh đối với mỗi đơn vị so sánh chuẩn. - Bước 4: Phân tích, xác định các yếu tố khác biệt giữa TSSS và tài sản cần định giá từ đó thực hiện điều chỉnh giá của các TSSS. - Bước 5: Phân tích tổng hợp các mức giá chỉ dẫn của các TSSS, rút ra mức giá chỉ dẫn đại diện để ước tính và xác định mức giá của tài sản cần thẩm định. 9 CHƯƠNG 3: PHÂN TÍCH VÀ THIẾT KẾ HỆ THỐNG BI HỖ TRỢ THẨM ĐỊNH TÀI SẢN BẢO ĐẢM TRONG NGÂN HÀNG 3.1 Phát biểu bài toán Trong phương pháp so sánh của quy trình thẩm định. Cần xác định các yếu tố ảnh hưởng đến giá trị của tài sản thẩm định - Nhà ở, đất ở: Tình trạng pháp lý,các điều khoản về tài chính,thời hạn giao đất, địa điểm, địa thế, hình dáng, chiều rộng mặt tiền, chiều sâu lô đất, hướng, quy hoạch, đặc điểm tài sản trên đất.. - Cửa hàng, chợ, siêu thị, khu thương mại:Giá bán, thuê, vị trí, khả năng sinh lời, thời gian kinh doanh, chiều rộng, điều kiện bán - Hàng hóa: Chất lượng, tình trạng bảo quản, lô hàng và nguồn gốc xuất xứ, chiều dài, chiều rộng, độ dày, hình thức đóng gói - Xe: Giấy tờ pháp lý, tên xe đánh giá,dung tích động cơ, nhiên liệu, số chỗ ngồi/Tải trọng, nước sản xuất, số km đã chạy Khi sử dụng phương pháp so sánh trong lập báo cáo thẩm định tài sản, chuyên viên thẩm định cần xác định được các TSSS gần tương đồng với TSTĐ và xác định giá trị của tài sản bảo đảm dựa trên các tỷ lệ điều chỉnh giá ở mỗi yếu tố so sánh. 3.2. Áp dụng thuật toán K-Nearest Neighbors (KNN) và thuật toán hồi quy tuyến tính đa biến trong quyết định giá Luận văn sẽ kết hợp KNN và hồi quy tuyến tính đa biến vào trong bài toán ước lượng giá tài sản bằng phương pháp so sánh: - Sau khi có thông tin các yếu tố cần quan tâm của tài sản. Sử dụng phương pháp K láng giềng để xác định k tài sản có nhiều yếu tố gần giống nhất với tài sản cần thẩm định. Sau đó chọn 3 tài sản gần giống nhất trong k tài sản vừa tìm được. - Với tập k tài sản vừa tìm được ta đã có được một tập dữ liệu không có nhiễu. Sử dụng phương pháp hồi quy tuyến tính đa biến để lập ra phương trình hồi quy. Mỗi biến là một yếu tố cần so sánh. Các hệ số hồi quy tìm được tương đương với tỷ lệ điều chỉnh giá của tài sản. Nó có thể là tăng hoặc giảm. 10 - Áp dụng mô hình hồi quy vừa tìm được để tính giá trị ước lượng của 3 tài sản so sánh. Giá trị trung bình của 3 tài sản so sánh này là giá trị của tài sản thẩm định. Như vậy, với sự kết hợp của hai phương pháp này trong bài toán định giá tài sản thẩm định gần như giải quyết được các bước trong phương pháp so sánh thực tế mà nhân viên thẩm định cần phải thực hiện. 3.3. Thiết kế ứng dụng Theo mô tả của bài toán thẩm định tài sản như đã trình bày ở mục 2. Hệ thống hỗ trợ thẩm định tài sản bảo đảm trong ngân hàng sẽ được thiết kế thành hai module: Module ETL và module thẩm định tài sản bảo đảm. Hình 3- 1: Mô hình thiết kế ứng dụng thẩm định tài sản bảo đảm 3.3.1. Module ETL Nhóm chức năng ETL (Extract, Transform and Load) thực hiện việc trích rút, chuyển đổi và nạp dữ liệu vào kho dữ liệu của ứng dụng: - Xây dựng một core service để đọc các file báo cáo thẩm định. Các file báo cáo thẩm định được gửi về từ các ngân hàng dữ liệu của các chi nhánh của ngân hàng. Từ các file dữ liệu báo cáo ngân hàng mua từ các đối tác, ngân hàng khác. - Ngoài ra chương trình cho phép người dùng phân tích các file báo cáo thẩm định người dùng đã thu thập được vào trong Database, thông qua các chức năng import hoặc thêm mới trực tiếp từ các form nhập liệu. - Tiền xử lý dữ liệu: Dữ liệu được đọc từ các file sẽ được trích xuất, tiền xử lý để thỏa mãn với cấu trúc cơ sở dữ liệu được xây dựng ở kho dữ liệu. - Xây dựng một job định kỳ ETL các dữ liệu báo cáo thẩm định đã hoàn thành trong chương trình Thẩm định tài sản. Hệ thống thẩm định giá Module ETL Service phân tích file báo cáo Trích xuất từ CSDL thẩm định Module Thẩm định tài sản Quản lý hồ sơ TĐ Lập hồ sơ TĐ Tạo báo cáo TĐ 11 3.3.2. Module Thẩm định tài sản Biểu đồ Use-Case tổng quát của module Thẩm định tài sản: Hình 3- 2: Biểu đồ Use Case module Thẩm định tài sản Chứa các tính năng liên quan đến quy trình thẩm định giá. Trong module này bao gồm các nhóm chức năng sau: Lập hồ sơ thẩm định giá, Tạo báo cáo thẩm định, Quản lý hồ sơ. Đối với mỗi một loại tài sản khác nhau sẽ có các thuộc tính đưa ra để định giá là khác nhau, và phương pháp định giá sẽ sử dụng cũng khác nhau. Vì vậy các hồ sơ thẩm định giá và báo cáo thẩm định là khác nhau theo từng loại tài sản. Như vậy, tài sản bảo đảm dùng để định giá bao gồm: Bất động sản là đất, căn hộ, sạp chợ, hàng hóa, xe, máy móc thiết bị 3.4. Triển khai 3.4.1. Xây dựng Database  Thông tin chung của hồ sơ thẩm định: 12 Hình 3- 3: Lược đồ dữ liệu thông tin hồ sơ thẩm định  Thông tin tài sản bảo đảm là Bất Động Sản - Đất: Hình 3-4: Lược đồ dữ liệu thông tin tài sản BĐS- Đất 13  Thông tin báo cáo thẩm định tài sản bảo đảm Hình 3- 5: Lược đồ dữ liệu thông tin báo cáo thẩm định tài sản bảo đảm 14 CHƯƠNG 4: CÀI ĐẶT VÀ KẾT QUẢ 4.1 Cài đặt Hệ thống yêu cầu cài đặt 2 server: - Server cài đặt ứng dụng: CPU: 2.5 GHz, RAM: 2GB, HD: 50GB. Hệ điều hành Linux, Server JBoss 4.2, Cài đặt jdk 1.7 - Server cài đặt database: CPU: 2.5 GHz, RAM: 8GB, HD: 1TB. Hệ điều hành Linux, Oracle 12c. 4.2. Kết quả 4.2.1. Chức năng quản lý thông tin hồ sơ thẩm định Chức năng cho phép người dùng quản lý các hồ sơ thẩm định được quyền quản lý. Hình 4- 1: Chức năng Quản lý hồ sơ 4.2.2. Chức năng Cập nhật thông tin chung của hồ sơ Khi chuyên viên thẩm định muốn tạo mới một hồ sơ thẩm định tài sản. Chuyên viên lựa chọn Thêm mới hồ sơ. Bước đầu chuyên viên cần phải nhập thông tin chung về hồ sơ. 15 Hình 4- 2: Cập nhật thông tin chung của hồ sơ 4.2.3. Cập nhật thông tin pháp lý của hồ sơ Sau bước cập nhật thông tin chung về hồ sơ. Chuyên viên cần khai báo đầy đủ thông tin pháp lý liên quan đến tài sản trong hồ sơ thẩm định. 16 Hình 4- 3: Cập nhật thông tin pháp lý của tài sản trong hồ sơ thẩm định 4.2.4. Cập nhật thông tin tài sản bảo đảm Chức năng yêu cầu chuyên viên cập nhật các thông tin tài sản bảo đảm cần được thẩm định trong hồ sơ. 17 Hình 4- 4: Cập nhật thông tin tài sản bảo đảm - Bất động sản 4.2.5. Thuyết minh giá Chức năng hỗ trợ người dùng ra quyết định giá cho tài sản. Với các yếu tố người dùng nhập vào để tìm kiếm. Hệ thống vận dụng thuật toán KNN để xác định 2 tập dữ liệu: 3 tài sản so sánh có các yếu tố tương đồng nhất với tài sản cần thẩm định và tất cả các tài sản có các yêu tố tương đồng nhất với các thông tin người dùng nhập vào. Hiển thị trực quan dưới dạng biểu đồ và bảng biểu giúp người dùng dễ đối sánh và 18 theo dõi. Ngoài ra, hệ thống tự động xây dựng mô hình hồi quy tuyến tính đa biến với các yếu tố cần quan tâm của tài sản, trên tập dữ liệu vừa tìm được của thuật toán KNN. Hình 4-5: Thuyết minh giá 19 KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN Kết luận Luận văn đã thực hiện nghiên cứu, thử nghiệm giải pháp công nghệ BI và áp dụng vào bài toán hỗ trợ ra quyết định trong thẩm định tài sản bảo đảm tai ngân hàng NBC nhằm mục đích xác định giá trị tài sản thẩm định một cách chính xác và tin cậy hơn, giảm thiểu thời gian thực hiện báo cáo định giá tài sản, từ đó giúp khâu thẩm định đơn giản và nhanh chóng hơn. Về mặt lý thuyết - Nghiên cứu về cơ sở lý thuyết và kiến trúc của Data warehouse. - Nghiên cứu về cơ sở lý thuyết về data mining và một số thuật toán sẽ được áp dụng trong bài toán thẩm định: K láng giềng gần nhất với phép tính khoảng cách Euclidean và Hồi quy tuyến tính đa biến. - Tìm hiểu về giải pháp trí tuệ nghiệp vụ BI và ứng dụng của nó trong lĩnh vực tài chính ngân hàng. - Phân tích hiện trạng nghiệp vụ bài toán thẩm định tài sản bảo đảm của ngân hàng NBC. Về mặt thực nghiệm - Để xuất ứng dụng giải pháp BI vào việc khai thác dữ liệu thẩm định tài sản bảo đảm của ngân hàng và liên ngân hàng, dữ liệu mua bán tài sản trên thi trường, để giải quyết bài toán hỗ trợ ra quyết định giá cho tài sản đảm bảo trong quá trình thẩm định duyệt hồ sơ vay tiền, tín dụng. Hướng tiếp cận giải quyết bài toán là kết hợp thuật toán K láng giềng gần nhất với phương pháp hồi quy tuyến tính để đưa ra được mô hình toán học tính toán giá trị tài sản dựa trên các hệ số điều chỉnh giá của mỗi yếu tố trong tài sản. - Thiết kế và xây dựng kho dữ liệu hồ sơ thẩm định tài sản. - Lập trình thuật toán KNN và mô hình quy tuyến tính đa biến phục vụ mục đích hỗ trợ quyết định giá trị tài sản đảm bảo. - Xây dựng ETL để thu thập và trích xuất thông tin từ các nguồn dữ liệu trong và ngoài hệ thống ngân hàng. 20 - Thiết kế và xây dựng ứng dụng Web thẩm định tài sản với loại tài sản là Bất Động Sản - Đất để thử nghiệm giải pháp. Hướng phát triển Kết quả nghiên cứu của luận văn có thể là bước đầu của một giải pháp mới để ngân hàng NBC nâng cao chất lượng thẩm định tài sản. Trong thời gian tới, để phát triển giải pháp hoàn thiện hơn và với mong muốn hỗ trợ toàn diện quy trình của nghiệp vụ thẩm định tài sản, học viên định hướng sẽ triển khai một số công việc sau: - Nghiên cứu và cải tiến thuật toán tìm ra K tài sản so sánh một cách hiệu quả hơn về thời gian thay thế thuật toán Euclidean. - Nghiên cứu và áp dụng các phương pháp dự báo mang lại kết quả ước tính cho giá trị TSTĐ một cách chính xác hơn, phù hợp với hầu hết các kiểu dữ liệu đầu vào khác nhau như: Các thuật toán của cây quyết định, mạng nerual Hoặc kết hợp một hoặc nhiều thuật toán khác để mang lại hiệu quả dự đoán hơn. - Xây dựng hoàn chỉnh ứng dụng với các loại tài sản khác Bất động sản là Đất. - Bổ sung thêm các tính năng báo cáo thông minh để hỗ trợ công tác điều hành, tác nghiệp của các cán bộ nghiệp vụ và quản lý.