Tối ưu hóa thu hồi nợ xấu cho các tổ chức tài chính bằng các phương pháp học máy

Tóm tắt

Quá trình thu hồi nợ là một trong những hoạt động quan trọng đối với các tổ chức tài chính không chỉ ở Việt Nam mà còn ở trên cả thế giới, nhằm giảm thiểu tổn thất tài chính do các khoản nợ xấu gây ra. Tuy nhiên, hiện tại với các phương pháp truyền thống trong lĩnh vực thu hồi nợ thường không hiệu quả do thiếu khả năng xử lý và phân tích dữ liệu lớn và phức tạp của khách hàng. Với sự phát triển của trí tuệ nhân tạo và học máy, việc sử dụng các mô hình trên đã mở ra nhiều cơ hội cho việc cải thiện thu hồi nợ. Trong luận văn này, tôi trình bày một phương pháp tiếp cận kết hợp giữa học máy và tối ưu hóa nhằm mục đích cải thiện quá trình và hiệu quả thu hồi nợ. Đầu tiên, chúng tôi phát triển một mô hình học máy nhằm dự đoán xác suất khách hàng sẽ trả nợ cho kỳ tiếp theo dựa trên những thông tin của khách hàng và nhân viên của thu hồi nợ. Sau đó, chúng tôi tiến hành áp dụng phương pháp tối ưu hóa, sử dụng lập trình tuyến tính để tối ưu hóa việc phân bổ thu hồi nợ cho khách hàng, với mục tiêu tối đa hóa số tiền thu hồi và đảm bảo sự công bằng trong phân công công việc. Kết quả thực nghiệm cho thấy phương pháp của tôi vượt trội hơn so với phương pháp truyền thống, và cũng giúp tôi ưu hóa nguồn lực thu hồi nợ và cải thiện hiệu quả thu hồi nợ cho các tổ chức tài chính. Mô hình này không chỉ có tiềm năng ứng dụng cao trong thực tiễn mà còn đảm bảo tính công bằng và tuân thủ các quy định pháp lý trong quá trình thu hồi nợ.