ỨNG DỤNG PHÂN TÍCH DỮ LIỆU LỚN VÀ TRÍ TUỆ NHÂN TẠO TRONG TỐI ƯU HÓA QUẢN TRỊ RỦI RO TÍN DỤNG TẠI CÁC NGÂN HÀNG SỐ Ở VIỆT NAM
DOI:
https://doi.org/10.59266/houjs.2025.689Từ khóa:
AI tín dụng, big Data ngân hàng, chấm điểm tín dụng, chuyển đổi số ngân hàng quản trị rủi roTóm tắt
Bài viết phân tích vai trò của dữ liệu lớn và trí tuệ nhân tạo trong tối ưu hóa quản trị rủi ro tín dụng tại các ngân hàng số ở Việt Nam. Trên cơ sở nghiên cứu định tính kết hợp phân tích điển hình và so sánh kinh nghiệm quốc tế với thực tiễn triển khai tại TPBank, Techcombank và VPBank, bài viết đề xuất mô hình ứng dụng Big Data trong ba giai đoạn: tiền phê duyệt, giám sát khoản vay và xử lý nợ xấu. Kết quả cho thấy việc tích hợp dữ liệu truyền thống và phi truyền thống cùng mô hình học máy và phân tích thời gian thực giúp nhận diện sớm rủi ro, theo dõi hành vi tín dụng linh hoạt và xử lý nợ xấu hiệu quả hơn. Nghiên cứu cũng nhấn mạnh vai trò của hạ tầng dữ liệu, năng lực phân tích và khung pháp lý thử nghiệm trong thúc đẩy đổi mới sáng tạo tài chính, đồng thời coi mô hình và kiến nghị đề xuất là cơ sở tham khảo cho các ngân hàng Việt Nam trong quá trình chuyển đổi số và nâng cao năng lực cạnh tranh trong nền kinh tế dữ liệu.
Tài liệu tham khảo
[1]. Bank of England. (2024). Artificial intelligence in UK financial services - 2024. Bank of England. https://www. bankofengland.co.uk/report/2024/ artificial-intelligence-in-uk-financial- services-2024
[2]. Basel Committee on Banking Supervision. (2017). Basel III: Finalising post-crisis reforms. Bank for International Settlements. https://www. bis.org/bcbs/publ/d424.htm
[3]. DBS Bank. (2023). DBS’ AI-powered digital transformation. https://www.dbs.com/artificial-intelligence-machine-learning/artificial-intelligence/dbs-ai-powered-digital- transformation.html
[4]. Doan, V. T., Hoang, T. N. A., & Phung, T. L. (2024). The impact of digital transformation on credit risk of commercial banks in Vietnam. Banking Academy of Vietnam. https:// doi.org/https://doi.org/10.59276/ JEBS.2024.06.2628
[5]. FiinGroup. (2024). Vietnam banking report 2024: Empowering sustainability. https://fiingroup.vn/ upload/docs/Vietnam-Banking-Report- 2024-DEMO.pdf
[6]. Ha, M. S., & Nguyen, T. L. (2022). Digital transformation in banking: A case from Vietnam. In I. T. Damian (Ed.), Smart Cities in Asia (SpringerBriefs in Geography). Springer. https://doi.org/ https://doi.org/10.1007/978-981-19- 1701-1_9
[7]. Hoque, M. E., Rahman, M. M., Nguyen, H. N., & Tran, Q. H. (2024). Does digital transformation reduce bank’s risk taking? Evidence from Vietnamese commercial banks. Emerging Markets Review. https://www.researchgate.net/ publication/381070559
[8]. iTnews Asia. (2024). DBS Bank leverages data to raise operational efficiency and customer engagement. Retrieved November 12, 2024, from https://www.itnews.asia/news/dbs-bank-leverages-data-to-raise-operational-efficiency-and-customer-engagement-613036
[9]. Karami, A., & Igbokwe, C. (2025). The impact of big data characteristics on credit risk assessment. International Journal of Data Science and Analytics. https://link.springer.com/10.1007/ s41060-025-00753-8
[10]. Lainez, N. J. (2021). The prospects and dangers of algorithmic credit scoring in Vietnam: Regulating a legal blindspot. ISEAS - Yusof Ishak Institute. https://www.iseas.edu.sg/wp-content/ uploads/2021/01/ISEASEWP2021- 1Lainez.pdf
[11]. Liu, Y., Abdul Rahman, A., Imna Mohd Amin, S., et al. (2025). Navigating fintech and banking risks: Insights from a systematic review. Nature Humanities and Social Sciences Communications, 12, 717. https://www.nature.com/ articles/s41599-025-05055-9
[12]. Mustapha, F. G., Nguyen, V. L., & Le, H. T. (2025). Credit risk prediction in Vietnamese commercial banks with an explainable AI framework using XGBoost. ResearchGate. https://www.researchgate.net/publication/391727253
[13]. Nahar, J., Rahaman, M. A., Alauddin, M., & Rozony, F. Z. (2024). Big data in credit risk management: A systematic review of transformative practices and future directions. International Journal of Management Information Systems and Data Science, 1(4), 68-79. https://www.researchgate.net/ publication/383884871
[14]. Nguyen, N. B., & Nguyen, H. D. (2024). Impacts of digital transformation and Basel III implementation on the credit risk level of Vietnamese commercial banks. International Journal of Financial Studies, 12(3), 91. https:// doi.org/https://doi.org/10.3390/ ijfs12030091
[15]. Nobanee, H. Z., Shanti, H., Aldhanhani, A., Alblooshi, E., & Alali, E. (2022). Big data and credit risk assessment: A bibliometric review, current streams, and directions for future research. Cogent Economics & Finance, 10(1), 2132638. https://doi.org/https://doi.org/10.1080/23322039.2022.2132638
[16]. Rose, C. (2025, January 13). AI: Driving smarter, faster credit risk decisions for banks. https://www.cedar-rose.com/ blog/ai-driving-smarter-faster-credit- risk-decisions-for-banks
[17]. Thuy, N. T. H., Ha, N. T. V., Trung, N. N., Binh, V. T. T., Hang, N. T., & Binh, V. T. (2025). Comparing the effectiveness of machine learning and deep learning models in student credit scoring: A case study in Vietnam. Risks, 13(5), 99. https://doi.org/https://www. mdpi.com/2227-9091/13/5/99
[18]. Vietnam News. (2025). Data is crucial for banking industry to move to new development phase. Retrieved June 2025, from https://vietnamnews.vn/ economy/1721185/data-is-crucial-for- banking-industry-to-move-to-new- development-phase.html
[19]. Xu, Y., Mohsein bt Abdul Mohsin, A., & Yang, F. (2025). Market concentration, digital transformation, and bank credit risk in China: Evidence from GMM estimation. Nature Humanities and Social Sciences Communications., 12, 990. https://www.nature.com/articles/ s41599-025-05319-4
