Học máy

Học máy (Machine Learning) là gì?

Học máy là phân nhánh của trí tuệ nhân tạo (AI) cho phép hệ thống máy tính tự động học hỏi và cải thiện hiệu suất từ dữ liệu mà không cần lập trình tường minh cho từng trường hợp. Trong ngân hàng, học máy giúp phân tích rủi ro tín dụng, phát hiện giao dịch bất thường và cá nhân hóa dịch vụ khách hàng dựa trên hành vi sử dụng.

Đặc điểm chính

• Ba loại chính: Học có giám sát (Supervised), học không giám sát (Unsupervised) và học tăng cường (Reinforcement Learning).
• Thuật toán phổ biến: Hồi quy logistic, cây quyết định, Random Forest, SVM, K-means và mạng thần kinh.
• Cải thiện liên tục: Mô hình tự điều chỉnh tham số khi nhận thêm dữ liệu mới, nâng cao độ chính xác theo thời gian.
• Yêu cầu dữ liệu chất lượng: Hiệu quả phụ thuộc vào tính chính xác, đầy đủ và sạch của dữ liệu đầu vào.

Ví dụ trong ngân hàng Việt Nam

Vietcombank triển khai mô hình học máy trong chấm điểm tín dụng (Credit Scoring) cá nhân, giúp rút ngắn thời gian phê duyệt khoản vay từ 24 giờ xuống còn 5 phút với độ chính xác 92%. Theo Quyết định 127/QĐ-NHNN năm 2018 về Đề án ngân hàng số và Nghị định 13/2023/NĐ-CP về bảo vệ dữ liệu cá nhân, các ngân hàng được phép ứng dụng học máy nhưng phải đảm bảo minh bạch thuật toán và bảo vệ quyền dữ liệu của khách hàng.