ĐÓNG GÓP MỚI CỦA LUẬN ÁN TIẾN SĨ
Tên luận án tiến sĩ: Ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong quản lý rủi ro tín dụng tại Ngân hàng Nông nghiệp và Phát triển nông thôn Việt Nam
Chuyên ngành: Tài chính – Ngân hàng
Mã số chuyên ngành: 9340201
Nghiên cứu sinh: Nguyễn Tiến Hưng
Người hướng dẫn thứ nhất: TS. Bùi Tín Nghị
Người hướng dẫn thứ hai: PGS.TS. Nguyễn Đức Trung
Trên cơ sở kế thừa các nghiên cứu trong và ngoài nước về ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong quản lý rủi ro tín dụng tại các ngân hàng thương mại, luận án đã có những đống góp về mặt lý luận, thực tiễn và giải pháp như sau:
1. Những đóng góp mới về mặt lý luận
Luận án đã hệ thống hóa cơ sở lý luận về trí tuệ nhân tạo trong quản lý rủi ro tín dụng. Các mô hình trí tuệ nhân tạo được phân tích, làm rõ theo các bước của quản lý rủi ro tín dụng bao gồm: nhận diện, đo lường, sử dụng công cụ quản lý và báo cáo, giám sát. Luận án cũng đồng thời đưa ra khung lý thuyết để xây dựng, điều kiện ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong quản lý rủi ro tín dụng tại ngân hàng thương mại. Đây là cơ sở để tiến hành mô hình trí tuệ nhân tạo thực nghiệm và đưa ra các giải pháp kiến nghị khi áp dụng tại Ngân hàng Nông nghiệp và Phát triển nông thôn Việt Nam.
2. Những đóng góp mới về mặt thực tiễn
Một là, luận án đã sử dụng phương pháp khảo sát đối với lãnh đạo và nhân viên để đánh giá thực trạng quản lý rủi ro tín dụng tại Ngân hàng Nông nghiệp và Phát triển nông thôn Việt Nam. Nội dung khảo sát tập trung vào các bước trong quy trình quản lý rủi ro tín dụng để tạo cơ sở cho việc đánh giá các điều kiện ứng dụng trí tuệ nhân tạo tại ngân hàng này.
Hai là, luận án đã sử dụng trí tuệ nhân tạo xây dựng mô hình đo lường rủi ro tín
dụng dựa theo dữ liệu thực tế tại Ngân hàng Nông nghiệp và Phát triển nông thôn Việt Nam. Các mô hình đo lường rủi ro tín dụng được thiết kế theo cách tiếp cận nâng cao (AIRB) của Basel II mà trong đó trí tuệ nhân tạo được áp dụng triệt để trong việc xác định xác suất vỡ nợ (PD), tỷ lệ tổn thất khi vỡ nợ (LGD) và dư nợ tại thời điểm vỡ nợ (EAD). Thêm vào đó, luận án cũng đưa ra sự so sánh để đánh giá hiệu quả giữa các mô hình đo lường rủi ro tín dụng được xây dựng dựa trên trí tuệ nhân tạo và các kĩ thuật truyền thống.
Ba là, luận án đã đề xuất hệ thống giải pháp và kiến nghị để ứng dụng mô hình trítuệ nhân tạo vào hoạt động quản lý rủi ro tín dụng trên hai khía cạnh chính là quy trình xây dựng, áp dụng các mô hình này trong thực tế và hoàn thiện các điều kiện hỗ trợ ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong quản lý rủi ro tín dụng tại Ngân hàng Nông nghiệp và Phát triển nông thôn Việt Nam.
