1. Diém tin dung khach hang:
Bài toán: Xác định và phân loại khách hàng thành các loại rủi ro tín dụng khác nhau (vi dụ: thấp, trung bình, cao) dựa trên lịch sử trả nợ vay và số dư tài khoản của họ. Từ đó, xác
định những đặc điểm ảnh hưởng đến việc xác định rủi ro.
client_id district_id gender age CreditRiskCategory
1 Male 53 Low Risk
1 Female 58 Low Risk
21 Female 59 High Risk
68 Male 36 Low Risk
16
CreditRiskCategory gender TotalClients Percentage
High Risk Female 40 54.05
High Risk Male 34 45.95
Low Risk Male 375 49.93
Low Risk Female 376 50.07
Medium Risk Female 1 50
Medium Risk Male 1 50
Hình 1l: Phân loại rủi ro tín dụng khách hàng.
Kết luận:
Rủi ro cao: khách hàng có số dư tài khoản âm và có các khoản vay chưa trả hoặc gap van dé.
Rui ro trung bình: khách hàng chỉ có một trong hai vấn đề: hoặc số dư tài khoản âm nhưng không có khoản vay gặp vấn đề, hoặc số dư tài khoản dương nhưng có khoản vay gặp vấn đề.
Rủi ro thấp: khách hàng có tình hình tài chính tốt với số dư dương và không có khoản vay chưa trả hay gặp vấn đề.
Phụ nữ chiếm tỷ lệ nhiều hơn một chút trong nhóm rủi ro cao trong khi nhóm rủi ro thấp gần như ngang nhau giữa các giới. Điều này có thê cho thấy rằng phụ nữ có thê phải đối mặt với các yêu tổ rủi ro cao hơn hoặc nhiều phụ nữ hơn đang ở trong tình huống tài chính rủi ro cao hơn.
Độ tuổi đa dạng, không xác định được khoảng tuôi nhất định cho từng loại rủi ro.
Đề xuât:
e_ Chiến lược tín dụng tùy chỉnh: Ngân hàng có thê áp dụng các chiến lược tín dụng khác nhau cho từng nhóm khách hàng rủi ro:
17
o Nhóm tủi ro thấp: Cung cấp điều kiện vay ưu đãi hơn (lãi suất thấp, thời hạn dài) nhằm khuyến khích họ tiếp tục sử dụng các sản phẩm tài chính của ngân hàng.
©_ Nhóm tủi ro trung bình: Áp dụng các điều kiện vay thận trọng hơn, yêu cầu đảm bảo tài sản hoặc các gói tín dụng đặc biệt với lãi suất vừa phải.
©_ Nhóm rủi ro cao: Hạn chế cho vay hoặc chỉ cung cấp tín dụng dưới hình thức bảo lãnh tai sản để giảm thiểu rủi ro cho ngân hàng.
e Chính sách tín dụng dựa trên giới tính: Ngân hàng có thể phát triển các gói tín dụng dành riêng cho phụ nữ, với các điều kiện vay linh hoạt hơn (lãi suất thấp hơn, thời gian trả góp dài hơn) đề hỗ trợ họ vượt qua những khó khăn về tài chính, đồng thời đảm bảo tỷ lệ nợ xấu giảm.
2. Marketing mục tiêu cho nhóm khách hàng có thu nhập cao:
Bài toán: Xác định tiềm năng của nhóm khách hàng có thu nhập cao nhưng không có khoản vay hiện tại hoặc những khách hàng có thu nhập cao và thường xuyên sử dụng các dịch vụ tài chính.
18
profile_type didrict_id customer_count avg_age male_count female_count percentage _of_tota
Frequent Financial | 1 611 70.9689 308 303 11.38
Frequent Financial | ? 46 70.4783 26 20 0.86
Frequent Financial | 8 58 68 1724 34 24 1,08
Frequent Financial | 10 55 75.6364 24 1 1.02
Frequent Finaneial L 14 40 69.45 16 25 0.76
Frequent F 26 48 71.0833 25 23 0.89
Frequent Financial | 39 46 66.5 22 24 0.46
Frequent Financial | 41 46 65 8261 18 27 0.86
Frequent Financial | 54 130 69 6615 72 68 242
Frequent Financial | 68 88 71.2273 46 42 1.64
Frequent Financial | 70 160 71.5188 80 80 2.98
Frequent Financial | rá 148 69 8243 9 69 2.76
High Income with Ne 1 2 645 1 0.04
High income with Nc 4 1 40 0 1 0.02
High Income with Ne 26 2 48 1 1 0.04
High Income with Nc 54 1 52 0 1 0.02
High Income with Nc 70 1 68 0 1 0.92
High Income with Nc 74 1 61 1 0 0.92
profile _type customer_count percentage_of_total
Frequent Financial 1476 27.49
High Income with Nc 8 0.15
Hình 2: Marketing mục tiêu cho nhóm khách hàng có thu nhập cao.
Kết luận:
e Tỉ lệ khách hàng: Số lượng khách hàng có thu nhập cao thường xuyên sử dụng dich vu (Frequent Financial User) chiém khoảng 1⁄4 tông số khách hàng của ngân hàng, cụ thể là 27.49%. Trong khi đó khách hàng có thu nhập tốt nhưng chưa vay von lan nao (High Income with No Current Loan) chiém tỉ lệ rất nhỏ, chỉ 0.15%
trong tong số khách hàng. Điều này chứng tỏ lượng khách hàng ngân hàng phục vụ thường xuyên là những người có mức thu nhập trung bình, chưa có nhiều sản phẩm hướng đến đối tượng có mức lương cao.
19
e©_ Dặc điểm khách hàng: Khách hàng thuộc nhóm Frequent Financial User có độ tuổi trung bình từ 68 đến 76, chủ yếu là người lớn tuổi, và tỷ lệ nam/nữ tương đối cân bằng. Khách hàng thuộc nhóm High Income with No Current Loan đều là người có độ tuổi khá cao (từ 48 đến 84). Nhìn chung, đa số khách hàng có thu nhập cao đều ở độ tuôi khá cao, hưu trí.
e Sự phân bố khách hang: Frequent Financial User phan bé réng rai 6 nhiều quận, với số lượng khách hàng và tỷ lệ phần trăm trong tông số khách hàng khác nhau.
High Income with No Current Loan có số lượng khách hàng rất nhỏ và không có sự phân bé rong rai.
Dé xuat:
e Frequent Financial User là nhóm khách hàng trung thành có tiềm năng lớn. Ngân hàng nên tập trung vào việc phát triển sản phẩm và dịch vụ cho nhóm này. Có thể
triển khai các chương trình khuyến mãi, ưu đãi đặc biệt, chương trình hậu mãi tri ân
khách hàng hoặc dịch vụ khách hàng cao cấp đề giữ chân khách hàng và khuyến khích họ sử dụng dịch vụ cho vay.
® Mặc dù High Income with No Current Loan chiém ty 1é rất nhỏ, đây là nhóm khách hàng có thu nhập cao và có khả năng vay vốn lớn. Ngân hàng nên có những chiến lược đặc biệt để tiếp cận và thuyết phục nhóm này, như cung cấp các sản phâm vay ưu tiên hoặc ưu đãi cho khách hàng mới.
® Ngoài ra, ngân hàng có thể phân tích thêm để hiểu nhu cầu và thói quen tài chính của nhóm tuôi khá cao các nhóm khách hàng này, từ đó thiết kế các sản phẩm vay phù hợp với đặc điểm và nhu cầu của họ, cũng như nghiên cứu các khu vực có tỷ lệ khách hàng cao để mở rộng hoạt động marketing và phát triển dich vu.
3. Phan tich danh muc cho vay:
Bài toán: Phân tích hiệu suất danh mục cho vay của ngân hàng trên các khu vực và phân khúc khách hàng khác nhau thông qua tỷ lệ thành công và tỷ lệ vỡ nợ theo các nhóm khu vực khác nhau. Từ đó, xác định các yếu tô ảnh hưởng đến hiệu suất cho vay.
20
Hình 3: Phân tích danh mục cho vay.
Kết luận:
e Có sự chênh lệch đáng kê về số lượng khoản vay và tông số tiền cho vay giữa các khu vực, tuy nhiên số tiền trung bình cho vay trên mỗi khoản vay tương đối bằng nhau.
®_ Tỉ lệ nợ xấu trung bình trên toàn hệ thống ngân hàng là 15%, nhưng có những khu vực tỉ lệ này cao bất thường, xap xi 30%.
®_ Độ tuôi trung bình của khách hàng vay trên toàn vùng là khoảng 39-44 tuôi, với sự phân bồ giới tính tương đối cân bằng ở hầu hết các vùng, ngoại trừ east Bohemia có tỷ lệ nữ khách hàng thấp hơn, west Bohemia có tỷ lệ khách hàng nữ cao hơn.
Đề xuất:
e© Tăng cường kiểm soát rủi ro và quản lý nợ xấu:
©_ Tập trung vào việc cải thiện quy trình đánh giá tín dụng và quản lý rủi ro tại các vùng có tý lệ nợ xấu cao. Cân nhắc việc tăng cường các biện pháp đảm bảo vay hoặc yêu cầu thông tin tài chính chi tiết hơn từ khách hàng để giảm
thiểu rủi ro nợ xấu.
©_ Ngân hàng có thê triển khai các chương trình hỗ trợ tài chính hoặc tư vẫn quản lý tài chính đề giúp khách hàng cải thiện tình hình tài chính và duy trì khả năng thanh toán.
e©_ Dánh giá lại chiến lược cho vay tại các vùng: Xem xét điều chỉnh các chiến lược cho vay cho các vùng có tổng số khoản vay thấp. Bên cạnh đó, cần tập trung vào
21
các vùng có tý lệ thành công cao. Có thê xem xét việc tăng cường quảng bá các sản phẩm vay và dịch vụ tài chính tại các vùng này.
e© Tối ưu hóa sản phẩm vay dựa trên nhu cầu khách hàng: Dựa trên dữ liệu độ tuổi khách hàng và giới tính, ngân hàng có thê cân nhắc phát triển các sản phẩm vay phù hợp với nhu cầu cụ thê của các nhóm khách hàng khác nhau.
4. Theo dõi việc trả nợ vay:
Bài toán: Theo dõi và cải thiện ty lệ hoàn trả khoản vay, xác định những khách hàng thường xuyên thanh toán trễ hoặc không thanh toán. Từ đó, xây dựng các chiến lược dé cai thiện tý lệ hoàn trả, chăng hạn nhự nhắc nhở tự động hoặc đàm phán lại các kế hoạch thanh toán.
account_id missed_count late_count risk_level recommended_mea: future_loan_plan
2 42 0 High Risk payment plan reneg: high rate, short durat
19 22 0 Medium Risk auto reminder dightly higher rate, s
25 3 0 Low Risk NULL lower rate, other ince
38 1 0 Low Risk NULL lower rate, other ince
Hinh 4: Theo dõi việc trả nợ vay và đề xuất giải pháp.
Kết luận:
e© Rủúi ro cao: khách hàng bỏ lỡ nhiều hơn 30 lần thanh toán hoặc có khoản vay bị trễ
ngày đáo hạn trên l0 ngày.
e© Rủi ro trung bình: khách hàng bỏ lỡ từ 11 đến 30 lần thanh toán hoặc có khoản
vay bị trễ ngày đáo hạn không quá 10 ngày.
e© Rủi ro thấp: khách hàng bỏ lỡ từ I đến 10 lần thanh toán và không thanh toán trễ
ngày đáo hạn.
e Tat ca các tài khoan déu cé ‘late count’ là 0, mặc dù có những khoản thanh toán bị nhỡ, nhưng không có khoản nào thanh toán trễ.
22
®_ Mội số tài khoản liên tục bỏ lỡ các đợt thanh toán khoản vay thuộc nhóm Hiph risk va Medium risk.
De xuat:
®_ Một số phương pháp giúp cải thiện tình hình thanh toán:
© High risk: đàm phán lại lịch thanh toán (cung cấp các tùy chọn thanh toán linh hoạt hoặc gia hạn thời hạn nêu cần) và đưa vào hệ thống nhắc nhở thanh toán tự động.
Medium risk: đưa vào hệ thống nhắc nhở thanh toán tự động.
Cải thiện hệ thống theo dõi lịch trình thanh toán nợ của khách hàng, kịp thời nhắc nhở khi quá hạn thanh toán từ 4 ngày trở lên.
e®_ Điều chỉnh kế hoạch cho vay tương lai cho các khách hàng có rủi ro trong việc thanh toán:
© High risk: lãi suất cao hơn, thời hạn vay ngắn, yêu cầu có tai san thé chap cho khoản vay và phải theo dõi lịch thanh toán chặt chẽ. Xét duyệt kỹ hơn và áp dụng các biện pháp theo dõi đặc biệt, nhắc nhở thường xuyên hoặc cân nhắc không tiếp tục cho vay nếu rủi ro quá cao.
Medium risk: ap dung 1a suat cho vay cao hơn một chút, theo dõi lịch thanh
toán và có thê cung cấp dịch vụ tư vấn tài chính đề đề xuất lịch thanh toán linh hoạt hỗ trợ khách hàng trả nợ đúng hạn.
Low risk: áp dụng một số ưu đãi như giảm lãi suất hoặc tặng quà nếu khách hàng thanh toán đúng hạn để khuyến khích khách hàng tiếp tục thanh toán đúng hạn, đầy đủ.
5. Tối ưu hóa phê duyệt khoản vay:
Bài toán: Tối ưu hóa quy trình phê duyệt khoản vay bằng cách xác định các yếu tổ (ví dụ:
mức thu nhập, tình trạng việc làm, lịch sử tín dụng) tương quan với việc hoàn trả khoản vay thành công. Sử dụng những yếu tổ này đề tỉnh chỉnh các tiêu chí phê duyệt khoản vay.
23
loan _status numberofloan pct male clients mịn loan amount avg loan amount max loan amount
Unsuccesstul 76 46.05263 29448 205002 541200
Successful 751 49.93342 4980 146417.7364 590820
min_loan_duration avg_loan_duration max_loan_duration min_loan_payments avg_loan_payments max_loan_payments
12 37.7368 60 1671 5331.355263 9698
12 36.1119 60 304 4119.92277 9910
min_age avg_age max age min_salary avg_ salary max_salary
18 40.3289 63 8110 9354.0526 12541
13 40.0852 64 8110 9473.8842 12541
min_unemployment_ avg unemployment, max_unemployment min_crime_growth_r avg_crime growth_r max_crime_ growth_
-0.3484317374 24.86201434 48.2758688 -11.1753 3.81984459 26.0083
-6.070820693 27.14073113 98.46153987 -24.8682 4.71031102 27.8916
Hình 5: Các yếu tổ tương quan với việc hoàn trả khoản vay.
Kết luận:
® Tổng số khoản vay thành công là 751, trong khi số khoản vay không thành công là 76, điều này nhân mạnh rằng một tỷ lệ tương đôi nhỏ các khoản vay vỡ nợ.
e Các yếu tô chính ảnh hưởng đến khả năng hoàn trả thành công khoản vay: loan amount (số tiền vay), loan payment (khoản thanh toán nợ/lần).
©_ Việc phê duyệt các khoản vay lớn làm tăng nguy cơ vỡ nợ.
©_ Số tiền thanh toán lớn hơn có tỷ lệ vỡ nợ cao hơn.
® Ngoài ra có các yếu tô về khu vực:
e Mức lương trung bình: Khách hàng từ các quận có thu nhập cao hơn có nhiều khả năng trả nợ thành công hơn.
o_ Tỷ lệ thất nghiệp: Tỷ lệ tăng trưởng thất nghiệp trung bình cao hơn một chút đối với các khoản vay thành công (27,14%) so với các khoản vay không thành công (24,86%). Tuy nhiên, đối với các khoản vay thành công, tỷ lệ thất nghiệp có sự giảm xuống nhiều hơn (-6,07%) so với các khoản vay không thành công (-0,34%). Mặc dù các quận có tỷ lệ tăng trưởng thất nghiệp cao vẫn có các khoản vay thành công, nhưng sẽ an toàn hơn nếu ưu tiên các quận có tỷ lệ thất nghiệp đang giảm hoặc ôn định.
o Ty lệ tội phạm: Tỷ lệ tăng trưởng tội phạm trung bình tương tự giữa các khoản vay thành công (4,71%) và không thành công (3,82%), nhưng các khoản vay thành công có xu hướng xảy ra ở các quận có tỷ lệ tăng trưởng tội phạm thấp hon (-24,87% min_crime_growth_rate).
Đề xuất: Đề tôi ưu hóa tiêu chí phê duyệt các khoản vay:
6.
Áp dụng các tiêu chí chặt chế hơn đối với các khoản vay lớn hơn hoặc giới hạn mức
cho vay đối với một sô hồ sơ nhất định dé giảm thiêu rủi ro, đồng thời chú trọng
hơn vào thu nhập của khách hàng.
Cung cấp các kế hoạch trả nợ linh hoạt hoặc các khoản thanh toán hàng tháng nhỏ hơn.
Ưu tiên những người nộp đơn từ các khu vực có mức lương cao có thê làm giảm nguy co vo ng.
Thời hạn vay ngắn hơn có thể an toàn hơn, đặc biệt đối với những khách hàng có Tủi ro cao hơn.
Cần tính đến rủi ro cấp quận (tỷ lệ thất nghiệp và tội phạm tăng) đặc biệt đối với các khoản vay lớn hơn.
Cơ hội bán chéo (Cross-Selling) và bán thêm (Ủpselling):
Bài toán: Xác định lịch sử thanh toán và số dư tài khoản của khách hàng, phân loại các nhóm khách hàng có thể quan tâm đến các sản phẩm khác của ngân hàng. Từ đó, tập trung
25
chào bán sản phâm phù hợp với từng nhóm nhằm tăng doanh thu bán hàng và cung cấp dịch vụ.
client_id
2 3 12 20 24 29 32 33 41
account_id insurance_offer household_offer investment_offer credit_card_offer
2 NULL Offer home improver NULL Offer credit card
2 NULL Offer home improver NULL Offer credit card
9 NULL NULL NULL Offer credit card
15 NULL Offer home improver NULL Offer credit card
18 NULL NULL Offer investment proc Offer credit card 23 NULL Offer home improver Offer investment proc Offer credit card
26 NULL Offer home improver NULL Offer credit card
27 NULL Offer home improver NULL Offer credit card
33 NULL Offer home improver Offer investment proc NULL
Hinh 6: Co héi ban chéo (Cross-Selling) va ban thém (Upselling).
Kết luận:
e_ 615 khách hàng đã từng thanh toán bảo hiểm.
e 3999 khach hang đã từng thanh toán hộ gia đình.
e 1111 khách hàng có số dư trung bình của khách hàng > 50.000.
e_ 4477 khách hàng hiện không có thẻ tín dụng.
Đề xuât:
e Trong ngắn hạn:
o_ Upselling: Chào bán bảo hiểm nếu khách hàng đã từng thanh toán bảo hiểm.
o Cross-Selling:
Chào bán các khoản vay cai thiện nhà ở hoặc dịch vụ bat động sản nêu khách hàng đã từng thanh toán hộ gia đình.
Chao bán sản phẩm đầu tư nếu số dư trung bình của khách hàng >
50.000.
Chào bán thẻ tín dụng nêu khách hàng hiện không có thẻ tín dụng.
26
e©_ Trong dài hạn: Khai thác thêm những khách hàng tiềm năng chưa mua bảo hiểm.
Trong ngắn hạn không tập trung đây mạnh vì việc làm này đòi hỏi phải giáo dục (educate) thị trường, điều này được xem là một thách thức lớn.
7. Tác động của những thay đổi kinh tế - xã hội đến tình trạng vỡ nợ:
Bài toán: Đánh giá cách những thay đổi trong các chỉ sô kinh tế - xã hội (ví dụ: tỷ lệ thất
nghiệp, mức lương trung bình, tý lệ tội phạm) ảnh hưởng đến tình trạng vỡ nợ.
dist ame avg sla © fate total_loans total defaults detault_rate_percer
Sobol 6 2004 2 1 50
Brunta 8110 6.550000191 1079 6 3
Stralonlce 8547 3.640000105 1542 6
Domazlice 8620
Opava 9746 31.74000001 4433 6 3
Kutna Hors 8546 4.019999981 3120 9 3 33.3333
Berour 8980 2.210000038 2813 8 2 33.3333
Klatovy 8554 2.880000087 2218 3 ! 13 3333
Tabor )104 2.069999933 23⁄4 9.5714
Hình 7: lác động của các yếu tô kinh tế - xã hội đến tỷ lệ võ nợ.
Kết luận:
e Cac yéu tô kinh tế như mức lương trung bình và tỷ lệ thất nghiệp ảnh hưởng trực tiếp đến khả năng trả nợ.
®_ Yếu tô xã hội, cụ thể là tý lệ tội phạm, có mối tương quan đáng kế với tỷ lệ vỡ nợ cao hơn.
e© Những khu vực giàu có hơn với mức lương trung bình cao hơn thường có rủi ro vỡ nợ thấp hơn và ngược lại.
Đề xuất:
® Đưa ra lãi suất điều chỉnh theo rủi ro: Người vay ở những quận có nguy cơ cao sẽ phải chịu lãi suất cao hơn một chút đê bù đắp cho rủi ro vỡ nợ gia tang. Dua ra các ưu đãi như giảm lãi suât hoặc giảm gia cho người vay ở các quận có mức độ rủi
27