Feature Engineering

Feature Engineering là gì?

Feature Engineering (kỹ thuật tạo đặc trưng) là quá trình biến đổi, kết hợp dữ liệu thô thành các biến đầu vào (feature) có ý nghĩa hơn cho mô hình, giúp tăng độ chính xác dự báo và khả năng diễn giải. Đây là bước then chốt trong pipeline chấm điểm tín dụng và phát hiện gian lận tại các ngân hàng Việt Nam.

Đặc điểm

• Kỹ thuật phổ biến: biến đổi log/sqrt, one-hot encoding, tạo biến tỷ lệ, binning, xử lý missing value, trích xuất đặc trưng thời gian (recency, frequency, monetary).
• Tuân thủ pháp lý: biến đầu vào không được sử dụng thông tin vi phạm Luật Bảo vệ dữ liệu cá nhân 2023 và không phân biệt đối xử theo giới tính, dân tộc.
• Nguồn dữ liệu: CIC (Trung tâm Thông tin tín dụng NHNN), lịch sử giao dịch nội bảng, dữ liệu hành vi digital, thu nhập xác minh.
• Mục tiêu: tăng sức mạnh tách biệt (discriminative power) giữa nhóm nợ xấu nhóm 3–5 và nhóm đúng hạn nhóm 1–2.

Ví dụ

Tại ngân hàng Y, đội risk analytics tạo các đặc trưng từ dữ liệu thô khách hàng vay: DTI (Debt-to-Income = tổng nợ phải trả hàng tháng / thu nhập), tuổi tín dụng (Credit Age), tỷ lệ sử dụng hạn mức thẻ (Utilization Ratio), số lần trễ hạn 30 ngày trong 12 tháng (Delinquency_30_12m), biến động số dư tài khoản 6 tháng gần nhất. Các biến này làm đầu vào mô hình logistic regression chấm điểm theo Quyết định 2974/QĐ-NHNN. Kết quả, hệ số Gini tăng từ 28% lên 41%, hỗ trợ phân nhóm rủi ro phục vụ quyết định cho vay tuân thủ Thông tư 39/2016/TT-NHNN và Thông tư 41/2016/TT-NHNN về tín dụng tiêu dùng.