43 trang 6 lượt tải

Bài tập lớn: Áp dụng hệ thống hỗ trợ đưa ra quyết định trong lĩnh vực ngân hàng môn Năng lực số ứng dụng | Học viện Ngân hàng

12

Ý nghĩa chính xác của Hệ thống hỗ trợ quyết định (DSS) rất khó xác định vì nó là một diễn đạt mơ hồ. Do đó, DSS thường được sử dụng như một thuật ngữ chung để mô tả bất kỳ hệ thống ra quyết định dựa trên máy tính nào trong một tổ chức. Tài liệu được sưu tầm gồm 43 trang, giúp các bạn nắm vững kiến thức, rèn luyện kỹ năng và đạt được kết quả tốt trong học tập. Mời các bạn đón xem!

Môn: Năng lực số ứng dụng 174 tài liệu

Trường: Học viện Ngân hàng 2.3 K tài liệu

Tác giả:

Profile

My Lữ

4 tuần trước
Tải xuống
Báo cáo
Danh sách Quiz
Tải xuống
/43
BÀI TẬP LỚN MÔN NĂNG LỰC SỐ
Đề tài: Áp dụng hệ thống hỗ trợ đưa ra quyết định trong
lĩnh vực ngân hàng
Thành viên nhóm 6:
Cao Thảo Anh
Dương Thuỳ Dương
Tạ Quang Minh
Nguyễn Thị Nguyệt Mỹ
Phạm Thu Trang
Giảng viên hướng dẫn: Lê Cẩm Tú
Hà Nội, ngày 29 tháng 12 năm 2022
Tên đề tài: Áp dụng hệ thống hỗ trợ đưa ra quyết định trong lĩnh vực ngân hàng
Tỉ lệ phần trăm (%) đóng góp của thành viên nhóm 6
STT Họ và tên Tỉ lệ đóng góp (%) Chữ
1 Cao Thảo Anh 20%
2 Dương Thuỳ Dương 20%
3 Tạ Quang Minh 20%
4 Nguyễn Thị Nguyệt Mỹ 20%
5 Phạm Thu Trang 20%
Giảng viên hướng dẫn: Lê Cẩm Tú
Lời mở đầu
Trong cuộc sống có rất nhiều sự lựa chọn cho con người, từ học hành đến công
việc, từ mua sắm đến giải trí. Về sự lựa chọn, một điều đáng mừng là chúng ta có khá
nhiều lựa chọn có thể khiến cuộc sống phong phú và đầy màu sắc nhưng thực chất lại rất
khó để đưa ra quyết định từ những sự lựa chọn. Nhiều khi chúng ta không biết cái nào là
lựa chọn tốt nhất chỉ dựa trên kiến thức của riêng bản thân chúng ta.
Nếu quyết định không chỉ là những vấn đề nhỏ nhặt trong cuộc sống, mà còn liên
quan đến công việc của chúng ta. Ví dụ, chúng ta phải đưa ra lựa chọn để tối đa hóa lợi
ích hoặc là đạt được kết quả tốt hơn cho công ty, đặc biệt là trong lĩnh vực kinh doanh,
đây sẽ là một thách thức thực sự đối với chúng ta.
Chúng ta đang đối mặt với sự phát triển nhanh chóng của thông tin.. Cách để đối
phó với lượng thông tin khổng lồ này là một bài toán hóc búa. Nhiều loại hệ thống thông
tin đã cung cấp các phương án khác nhau để quản lý thông tin và dữ liệu, cũng như hỗ trợ
ra quyết định được thiết kế để phục vụ cho yêu cầu của người ra quyết định.
Quyết định đánh dấu sự kết thúc cân nhắc và bắt đầu hành động. Vì vậy, sự cân
nhắc là rất quan trọng khi đưa ra quyết định. Với một môi trường kinh doanh ngày càng
trở nên phức tạp, điều này đòi hỏi các tổ chức phải linh hoạt và đưa ra các quyết định
chiến lược, chiến thuật và hoạt động thường xuyên và nhanh chóng. Một trong những
mục tiêu chính của hỗ trợ quyết định bằng máy tính là tạo điều kiện thu hẹp khoảng cách
giữa hiệu suất hiện tại và hiệu suất mong muốn của một tổ chức như được chỉ ra bởi mục
tiêu cũng như chiến lược để đạt được chúng.
Khái niệm về hệ thống hỗ trợ đưa ra quyết định vẫn luôn góp mặt trong các ứng
dụng chúng ta sử dụng hằng ngày nhưng gần như người Việt Nam chúng ta ít ai nhận
thức được giá trị của chương trình này. Vậy nên nhóm 6 chúng em xin được trình bày
chuyên sâu về hệ thống hỗ trợ dưa ra quyết định này trong lĩnh vực ngân hàng.
I. Giới thiệu về hệ thống hỗ trợ đưa ra quyết định (Decision Support System – DSS)
1. Đại cương về DSS
Ý nghĩa chính xác của Hệ thống hỗ trợ quyết định (DSS) rất khó xác định vì nó là một
diễn đạt mơ hồ. Do đó, DSS thường được sử dụng như một thuật ngữ chung để mô tả bất
kỳ hệ thống ra quyết định dựa trên máy tính nào trong một tổ chức. Điều này bao gồm hệ
thống hỗ trợ tiếp thị, tài chính và kế toán; hệ thống quản lý chuỗi cung ứng cho cửa hàng;
và một số hệ thống chuyên gia để chẩn đoán và hỗ trợ sửa chữa sản phẩm.
DSS được thiết kế, phát triển và sử dụng để hỗ trợ các hoạt động hỗ trợ ra quyết định
theo quy trình. Những lợi ích tiềm năng của DSS có thể được suy ra là tăng hiệu quả cá
nhân; giải quyết vấn đề nhanh chóng; tạo điều kiện giao tiếp giữa các cá nhân; thúc đẩy
học tập hoặc đào tạo; tăng cường kiểm soát về mặt tổ chức; tạo bằng chứng mới để hỗ trợ
cho một phán quyết; tạo lợi thế cạnh tranh so với đối thủ; khuyến khích khám phá; cho
thấy những cách tiếp cận mới để suy nghĩ một vấn đề.
Mặt khác, lĩnh vực tài chính đang phát triển nhanh chóng, với lượng lớn dữ liệu và thông
tin về doanh nghiệp. Cần một hệ thống để quản lý thông tin nhận thông tin có giá trị để
có được nhiều lợi nhuận và ít thua lỗ. Tuy nhiên các hệ thống hiện tại đơn giản là không
thể theo kịp nhu cầu ngày càng tăng giống như lĩnh vực ngân hàng. Ngoài ngân hàng
truyền thống, nó còn thực hiện các giao dịch thương mại và đầu tư. Nhu cầu phân tích dữ
liệu lịch sử để đưa ra quyết định thông minh hơn để có kết quả tốt hơn.
Đặc biệt, Trí tuệ doanh nghiệp (Business Intelligence) đầu tư nhiều hơn vào ngân hàng và
dịch vụ tài chính. Trí tuệ doanh nghiệp là thuật ngữ chung kết hợp kiến thức, công cụ, cơ
sở dữ liệu, công cụ phân tích, ứng dụng và phương pháp luận. Bằng cách phân tích dữ
liệu lịch sử và hiện tại, kịch bản và hiệu suất, những người ra quyết định có được những
hiểu biết có giá trị giúp họ đưa ra quyết định sáng suốt hơn và tốt hơn. Những người ra
quyết định có thể tìm thấy nhu cầu và thông tin liên quan từ các hệ thống hiện có và nhận
câu trả lời dựa trên dữ liệu tổng hợp, khác nhau mà không cần đợi tải lên dữ liệu hàng
ngày hoặc hàng tháng. Với sự phát triển của Internet, kinh doanh trực tuyến cũng đang
phát triển và các kỹ thuật DSS trực tuyến được sử dụng rộng rãi trong môi trường ngày
nay. Xử lý phân tích dựa trên web và xử lý giao dịch trực tuyến là hai công cụ được sử
dụng rộng rãi trong ngân hàng.
Mặc dù việc ra quyết định được hỗ trợ bởi nhiều hệ thống khác nhau, nhưng chúng ta
phải thừa nhận rằng việc đưa ra các quyết định, chiến lược và chiến thuật đúng đắn với
những hiểu biết cần thiết để tối đa hóa lợi nhuận, giảm thiểu rủi ro và duy trì tính cạnh
tranh trên thị trường ngày càng trở nên khó khăn và đang trở thành một thách thức đối
với những người ra quyết định.
2) DSS dưới góc độ tin học
Khoa học máy tính thông tin là khoa học về thông tin và thực hành xử lý thông tin. Kỹ
thuật hệ thống thông tin nghiên cứu tin học liên quan đến cấu trúc, thuật toán, hành vi,
tương tác của các hệ thống tự nhiên và nhân tạo lưu trữ, xử lý, truy cập và giao tiếp thông
tin.
Hệ thống hỗ trợ ra quyết định là một hệ thống thông tin mà từ đó thông tin được thu thập,
được tổ chức và phân tích để tạo thuận lợi cho việc ra quyết định. Trong lĩnh vực kinh
doanh, tổ chức được hưởng lợi từ các hệ thống hỗ trợ ra quyết định vì DSS có thể giúp xử
lý dữ liệu kinh doanh và cải thiện phản hồi. Công nghệ thông tin được sử dụng để xử lý
dữ liệu kinh doanh và hỗ trợ các quyết định kinh doanh.
3) Các vấn đề liên quan
Trong ngành tài chính, ngân hàng đặc biệt là ngân hàng thương mại là thành phần lớn
nhất và quan trọng nhất. Nguồn thông tin phong phú cho hoạt động ngân hàng trong xã
hội hiện đại khiến thật khó để đưa ra các quyết định kinh doanh đúng đắn. Sự cạnh tranh
giữa các ngân hàng Việt Nam vẫn luôn “nóng”, việc tin học hóa công việc hàng ngày của
các ngân hàng chưa đáp ứng được nhu cầu phát triển kinh doanh của ngân hàng, vì vậy
ngân hàng cần có những điều chỉnh, phản ứng và ra quyết định kịp thời để đảm bảo hoạt
động và mở rộng kinh doanh.
Ngày càng có nhiều ngân hàng ở Việt Nam nhận ra rằng họ cần tận dụng tối đa các nguồn
tài nguyên sẵn có và tìm mối liên hệ sâu sắc giữa dữ liệu để đảm bảo tính ổn định và hiệu
quả, phát triển hoạt động kinh doanh và giảm thiểu rủi ro. Công việc cơ bản của DSS có
thể được mô tả như sau: Nó thu thập dữ liệu liên quan để thao tác và sau đó phân tích để
tìm mối quan hệ giữa các biến và sự kiện, sau đó lập mô hình vấn đề và giải quyết vấn đề.
DSS hoạt động như thế nào trong ngân hàng? Những lợi thế và bất lợi của DSS đối với
ngân hàng là gì? Các lĩnh vực tương lai của DSS trong ngành tài chính là gì?
4) Mục đích nghiên cứu
Mục đích nghiên cứu của chúng em là tìm hiểu ứng dụng của DSS tại các ngân hàng thế
giới nói chung và Việt Nam nói riêng. Hệ thống hỗ trợ ra quyết định được sử dụng như
thế nào trong các ngân hàng, cách thức hoạt động của DSS tại các ngân hàng thế giới.
DSS đổi mới mang lại cho các ngân hàng và ngành ngân hàng trên thế giới. Sau khi
nghiên cứu và xem xét tài liệu, chúng em đã đặt ra được một câu hỏi nghiên cứu.:
- DSS được áp dụng như thế nào tại các ngân hàng trên toàn thế giới?
- Các loại DSS nào được sử dụng trong các ngân hàng thế giới và chúng hoạt
động như thế nào?
- DSS sẽ mang lại những cải tiến và hạn chế gì cho các ngân hàng?
- Xu hướng tương lai của DSS trong ngân hàng và công nghệ mới
Hệ thống hỗ trợ ra quyết định là một lĩnh vực khá rộng bao gồm nhiều ngành và rất khó
xác định rõ ràng. Vì vậy, chúng em tập trung vào phần ứng dụng đã giúp bộ phận tài
chính, đặc biệt là các ngân hàng thương mại. Ở một số khu vực, nó là , gây khó khăn cho
việc xác định xem nó có nằm trong DSS hay không. Trong luận án này, chúng em sử
dụng định nghĩa rộng về DSS, có nghĩa là hệ thống có khả năng cung cấp quyết định chứ
không chỉ cung cấp hỗ trợ ra quyết định, đề xuất chưa hoàn thành. Điều này cần phải thảo
luận và xem xét thêm. Và khoảng tài liệu liên quan đến hoạt động kinh doanh của các
ngân hàng, và các tổ chức giữ các tài liệu liên quan như bí mật thương mại, việc thu thập
các tài liệu liên quan là không dễ dàng và nhiều tài liệu là vô hình đối với người ngoài.
II) Phương pháp nghiên cứu, tiếp cận đề tài “Áp dụng DSS trong lĩnh vực ngân
hàng”
1) Quá trình nghiên cứu
Đây là quá trình nghiên cứu mà nhóm em đã theo dõi, bắt đầu từ việc chọn chủ đề mà
nhóm quan tâm. Sau khi khảo sát, nhóm em quyết định thực hiện nghiên cứu của mình về
việc áp dụng hệ thống DSS tại các ngân hàng. Hai ngân hàng chúng em tập trung nghiên
cứu là Ngân hàng công thương Trung Quốc (ICBC), Ngân hàng xây dựng Trung Quốc
(ABC). Ngoài ra còn có gần 50 ngân hàng trong nước và nhiều ngân hàng nước ngoài có
chi nhánh ở Việt Nam và chất lượng của các ngân hàng đó là khác nhau. Các ngân hàng
sau đây đã chiếm thị phần lớn trong hệ thống các ngân hàng thương mại ở Việt Nam bao
gồm: NHTM cổ phần Ngoại thương Việt Nam (Vietcombank); NHTM cổ phần Công
thương Việt Nam (Vietinbank); NHTM cổ phần Đầu tư và Phát triển Việt Nam (BIDV);
Ngân hàng Nông nghiệp và Phát triển Nông thôn Việt Nam (Argibank). Bước tiếp theo là
thu thập dữ liệu, đọc các báo cáo và tạp chí ngân hàng cũng như kiểm tra tài liệu trực
tuyến. Trong quá trình này, có một công việc song song là kiểm tra độ tin cậy của dữ liệu
với sự trợ giúp của lý thuyết để hiểu sâu hơn về tình hình ứng dụng của hệ thống DSS tại
các ngân hàng. Sau khi thu thập dữ liệu, nhóm em đã phân tích, giải thích tất cả dữ liệu
và bắt đầu công việc báo cáo của nhóm.
2) Phương pháp nghiên cứu
a) Nghiên cứu định tính và định lượng
Nghiên cứu định tính được sử dụng để khám phá và hiểu niềm tin, kinh nghiệm, thái độ,
hành vi và tương tác của mọi người. Các kỹ thuật nghiên cứu định tính đã được sử dụng
trong các dự án do các nhóm phát triển hướng dẫn để tìm hiểu thêm về quan điểm và kinh
nghiệm.
Nghiên cứu định lượng đề cập đến việc điều tra thực nghiệm có hệ thống các thuộc tính
và hiện tượng định lượng và các mối quan hệ của chúng, nó tạo ra dữ liệu số hoặc dữ liệu
có thể được chuyển đổi thành số. Mục tiêu của nghiên cứu định lượng là phát triển và sử
dụng các mô hình toán học, lý thuyết và giả thuyết liên quan đến các hiện tượng. Các
phương pháp định tính chỉ tạo ra thông tin về các trường hợp cụ thể được nghiên cứu hơn
chỉ là giả thuyết. Các phương pháp định lượng được sử dụng để xác minh giả thuyết nào
trong số đó là đúng.
Trong nghiên cứu của nhóm, cả nghiên cứu định lượng và nghiên cứu định tính đều được
sử dụng để cân nhắc về đặc điểm nghiên cứu. Vì chủ đề nghiên cứu là ứng dụng của DSS
trong lĩnh vực ngân hàng và dữ liệu thu thập được trong nghiên cứu có thể tạo ra các loại
kết quả khác nhau. Nghiên cứu định lượng được sử dụng để nghiên cứu các loại DSS
được sử dụng trong các ngân hàng khác nhau, còn nghiên cứu định tính để khám phá hiểu
biết của mọi người về DSS tại các ngân hàng. Nghiên cứu định tính quan trọng hơn vì
nhóm em tập trung vào cách DSS ảnh hưởng đến người dùng trong ngân hàng, ví dụ như
ưu và nhược điểm mà nó mang lại cho ngân hàng và cách nó tạo điều kiện thuận lợi cho
công việc của các nhân viên trong ngân hàng.
b) Nghiên cứu suy diễn và quy nạp
Nghiên cứu suy diễn là nghiên cứu từ tổng quát đến cụ thể. Bắt đầu bằng việc nghĩ ra một
lý thuyết về một chủ đề quan tâm, sau đó thu hẹp lý thuyết đó thành những giả thuyết cụ
thể hơn có thể được kiểm tra. Nó có thể được thu hẹp hơn nữa khi người nghiên cứu thu
thập các quan sát để giải quyết các giả thuyết. Điều này cuối cùng dẫn đường cho nghiên
cứu và làm cho nó có thể kiểm tra các giả thuyết bằng dữ liệu cụ thể - xác nhận của các lý
thuyết ban đầu.
Lý
thuyết
Giả
thuyết
Quan
sát
Xác
nhận
Nghiên cứu quy nạp hoạt động theo cách khác, chuyển từ các quan sát cụ thể sang các lý
thuyết và khái quát rộng hơn. Nghiên cứu quy nạp bắt đầu với các quan sát và đo lường
cụ thể, sau đó phát hiện các quy luật, hình thành một số giả thuyết chưa hoàn thiện, và
cuối cùng kết thúc bằng việc phát triển một số kết luận và lý thuyết chung.
Nghiên cứu quy nạp được lựa chọn để thực hiện nghiên cứu của nhóm. Như đã trình bày
trong phần kế hoạch nghiên cứu của mình, nhóm em bắt đầu nghiên cứu từ tìm hiểu tài
liệu để lấy kiến thức nền tảng, sau đó kết hợp và kiểm tra kết quả thu được từ phỏng vấn
lý thuyết. Sau quá trình này, nhóm em cần sắp xếp dữ liệu, hiểu toàn diện về DSS được
sử dụng trong lĩnh vực ngân hàng và tạo ra phân tích, đánh giá cá nhân, và toàn bộ quá
trình được thực hiện theo hướng dẫn của phương pháp quy nạp.
3) Thu thập dữ liệu
a) Các loại dữ liệu
- Dữ liệu sơ cấp:
Dữ liệu nghiên cứu chính của nhóm là từ các trang web chính chủ, video phỏng vấn các
ngân hàng. Nguồn có thể cung cấp cho nhóm nhiều nhất thông tin không phải từ sách vở
mà là những người làm việc với hệ thống mỗi ngày. Vì vậy dữ liệu sơ cấp được thu thập
từ việc khảo sát tình hình trong ngân hàng.
- Dữ liệu thứ cấp
Các dữ liệu thứ cấp được sử dụng để nghiên cứu:
Quan sát
Quy luật
Giả
thuyết
Lý
thuyết
oCác bài báo khoa học
oTài liệu nội bộ của các ngân hàng như tạp chí và bản báo cáo
oSách
oTìm kiếm các nguồn chính thống trên Internet
b) Nghiên cứu thực nghiệm
Theo tham khảo và điều tra, có một lượng email lớn được gửi đến bộ phận hỗ trợ CNTT
của các ngân hàng với nhiều chi nhánh khác nhau để hỏi về cách dùng và tính ứng dụng
của DSS và đã nhận được rất nhiều phản hồi từ chối tiết lộ thông tin liên quan vì đó là
quyền riêng tư của ngân hàng. Cũng có một số phản hồi về vấn đề này nhưng thông tin
chưa đủ hữu ích. Còn có rất nhiều khảo sát dành cho nhân viên ngân hàng ở các ngân
hàng lớn.
c) Nghiên cứu lý thuyết
Các tài liệu liên quan đến ngân hàng chủ yếu từ các tạp chí do ngân hàng đó xuất bản, sau
đó nhóm dùng nó để phân tích các hệ thống ngân hàng đó với hệ thống DSS. Để cải tiến
hơn trong tương lai, các ngân hàng cần nghiên cứu điện toán đám mây, bảo mật máy tính
và hệ thống phân tán. Nhóm cũng đã kiểm tra các tài liệu từ cơ sở dữ liệu và tài liệu từ
thư viện làm nguồn tài liệu của mình.
III. Nghiên cứu lý thuyết
1. Các ý chính
a. Khái niệm
Hệ hỗ trợ quyết định Decision Support System, DSS trong tiếng Anh gọi là viết tắt là .
Hệ hỗ trợ quyết định (DSS) là một chương trình vi tính được sử dụng để hỗ trợ đưa ra
các quyết định, phán đoán và chiều hướng hành động của một tổ chức hoặc một doanh
nghiệp. DSS sẽ sàng lọc và phân tích lượng dữ liệu khổng lồ, tổng hợp thông tin một
cách toàn diện mà có thể được sử dụng để giải quyết các vấn đề và trong quá trình ra
quyết định.
Thông tin thường được sử dụng trong DSS bao gồm doanh số bán hàng mục tiêu, số liệu
bán hàng trong các khoảng thời gian khác nhau, dữ liệu hàng tồn kho hoặc các hoạt động
liên quan khác.
DSS thu thập dữ liệu, phân tích và tổng hợp dữ liệu đó thành các báo cáo có ý nghĩa, báo
cáo thông tin tổng quát. Điều này phân biệt DSS như một ứng dụng thông tin với các ứng
dụng hoạt động thông thường có chức năng duy nhất là thu thập dữ liệu.
DSS có thể hoàn toàn được vi tính hóa hoặc điều khiển bởi con người. Trong một số
trường hợp, cả hai có thể được kết hợp. Một hệ thống lý tưởng phân tích thông tin và thực
sự đưa ra quyết định cho người dùng. Ít nhất, người dùng có thể đưa ra quyết định sáng
suốt hơn nhanh hơn.
DSS là một hệ thống tương tác dựa trên máy tính giúp người ra quyết định sử dụng dữ
liệu và mô hình để giải quyết các vấn đề phi cấu trúc:
- DSS kết hợp trí tuệ con người và sức mạnh máy tính để cải thiện chất lượng của
việc ra quyết định. Đây là những hệ thống dựa trên máy tính hỗ trợ người ra quyết
định giải quyết các vấn đề bán cấu trúc.
- DSS là một tập hợp các kỹ thuật dựa trên mô hình xử lý dữ liệu và phán đoán của
con người để hỗ trợ các nhà quản lý đưa ra quyết định.
Nhu cầu về DSS: Một nghiên cứu về các công ty lớn trong những năm 1980 và 1990 cho
thấy:
-Kinh tế thiếu ổn định;
-Khó theo dõi, giám sát hoạt động vận hành của doanh nghiệp;
-Cạnh tranh gay gắt, khốc liệt;
-Bộ phận IT quá bận rộn để xử lí, giải quyết được các yêu cầu quản lý;
-Cần phân tích lợi nhuận, hiệu quả và thông tin chính xác, mới, kịp thời và cập
nhật;
-Chi phí vận hành thấp hơn;
-Xu hướng, thói quen tính toán của người dùng.
Từ đó người ta phát triển lên hệ thống DSS giúp con người trình bày thông tin dễ dàng,
lập trình, theo dõi và giám sát mọi hoạt động kinh doanh, phân tích thuận lợi, khó khăn
đưa ra hướng giải quyết phù hợp và hiệu quả.
b. Đặc điểm
DSS được sử dụng để trình bày thông tin theo cách dễ hiểu cho khách hàng. DSS rất hữu
ích vì nó có thể được lập trình để tạo các loại báo cáo khác nhau dựa trên thông số kỹ
thuật của bạn.
Khi công nghệ tiến bộ, việc phân tích dữ liệu không còn bị giới hạn trong các máy tính
lớn, cồng kềnh. Vì DSS về cơ bản là một ứng dụng nên nó có thể được tải trên hầu hết
các hệ thống máy tính, cho dù là máy tính để bàn hay máy tính xách tay. Một số ứng
dụng DSS cũng có sẵn trên thiết bị di động.
Tính linh hoạt của các hệ thống hỗ trợ ra quyết định cực kỳ có lợi cho những người dùng
luôn di chuyển. Kết quả là thông tin chất lượng cao có sẵn ở mọi nơi và hỗ trợ ra quyết
định tốt nhất cho công ty và khách hàng của bạn, dù đang di chuyển hay tại chính nơi đó,
tại chỗ.
Hệ thống hỗ trợ đưa ra quyết định, giúp cải thiện tốc độ tính toán; cải thiện năng suất của
các bên liên quan; cải thiện các kỹ thuật lưu trữ, truy xuất và trao đổi dữ liệu nhanh chóng
và tiết kiệm trong và ngoài tổ chức; nâng cao chất lượng ra quyết định; nâng cao năng lực
cạnh tranh của tổ chức; khắc phục khả năng hạn chế của con người trong việc xử lý và
lưu trữ thông tin.
2. Lĩnh vực và các đối tượng liên quan
Hệ thống hỗ trợ ra quyết định được ứng dụng trong nhiều lĩnh vực hoạt động của các tổ
chức. Trước đây, các HTTT trợ giúp ra quyết định hướng đến các nhà quản lý cấp cao,
còn ngày nay bắt đầu nhằm vào đối tượng là các nhà quản lý cấp trung. Một HTTT hỗ trợ
ra quyết định được tổ chức hiệu quả nếu có khả năng phục vụ nhiều cấp quản lý khác
nhau:
- Đối với các nhà quản lý cấp cao: DSS hỗ trợ ban hành các quyết định chiến
lược nhằm xác định các mục tiêu, các nguồn lực và các chính sách dài hạn của
tổ chức. Vấn đề then chốt ở đây là dự đoán được tương lai của tổ chức và môi
trường mà tổ chức đang hoạt động trong đó.
- Đối với các nhà quản lý cấp trung: DSS hỗ trợ ban hành các quyết định mang
tính chiến thuật để giải quyết các vấn đề như phân bổ nguồn lực một cách hiệu
quả và xác định cách thức tổ chức thực hiện các nhiệm vụ một cách tốt nhất.
Việc điều khiển quá trình này yêu cầu mối liên hệ chặt chẽ với những người
thực hiện nhiệm vụ cụ thể nào đó của tổ chức.
- Đối với cấp chuyên gia: DSS giúp đánh giá các sáng kiến về sản phẩm và dịch
vụ mới cũng như cơ hội để truyền kiến thức mới; cách thức để phân phối thông
tin hiệu quả trong tổ chức…
- Đối với cấp tác nghiệp: DSS tạo ra các quyết định liên quan đến các hoạt động
cụ thể, chẳng hạn như xác định bộ phận, cá nhân thực hiện nhiệm vụ, thời gian
hoàn thành nhiệm vụ, tiêu chuẩn sử dụng các nguồn lực và đánh giá các kết
quả đạt được…
Một số ví dụ về các hệ thống DSS:
- Hệ thống xác định giá và tuyến bay của của các hãng hàng không (American
Airlines, Vietnam Airlines…)
- Hệ thống điều khiển tàu và tuyến đi của Southern Railway
- Hệ thống phân tích hợp đồng cho Bộ Quốc phòng Mỹ
- Hệ thống định giá bán sản phẩm của Kmart…
3. Các nghiên cứu trước
Từ những năm 1960, các công ty lớn phải đối mặt với chi phí xây dựng hệ thống thông
tin quy mô lớn, vì vậy Hệ thống thông tin quản lý đã được phát triển để giảm chi phí và
nâng cao hiệu quả. Loại hệ thống thông tin mới này trên thực tế đã trở thành DSS hướng
mô hình thực tế. Đó là một bước khởi đầu quan trọng để tích hợp các hệ thống hỗ trợ trên
các hệ thống máy tính tương tác để hỗ trợ các nhà quản lý đưa ra quyết định quan trọng.
Vào cuối những năm 1970, các hệ thống thông tin tương tác đã sử dụng dữ liệu và mô
hình để cho phép các nhà quản lý phân tích các vấn đề ở mọi cấp độ trong một tổ chức.
Dữ liệu có thể là tài liệu đa chiều và không có cấu trúc. Ngoài ra, các nhà nghiên cứu Trí
tuệ nhân tạo đã làm việc trên các hệ thống chuyên gia quản lý và kinh doanh vào đầu năm
1980. Bắt đầu từ khoảng năm 1990, kho dữ liệu và xử lý phân tích trực tuyến (OLAP) bắt
đầu mở rộng lĩnh vực của DSS. Trong khoảng thời gian từ cuối thế kỷ 20 đến đầu thế kỷ
21, các ứng dụng phân tích dựa trên Web mới đã được giới thiệu. Toàn bộ quá trình phát
triển của DSS có thể được mô tả như.
Thuật ngữ DSS có thể được sử dụng như một thuật ngữ chung cho bất kỳ hệ thống máy
tính nào. Tuy nhiên, nói chung, hệ thống hỗ trợ ra quyết định là một hoặc nhiều người ra
quyết định hỗ trợ việc ra quyết định bằng cách cung cấp một bộ công cụ được tổ chức để
tạo cấu trúc cho một số phần của quy trình ra quyết định trong bối cảnh. Có thể được
định nghĩa là một hệ thống dưới sự kiểm soát của Hiệu quả của quá trình ra quyết định
cải thiện kết quả ra quyết định.
Ngày nay, DSS được ứng dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực như hệ thống hỗ trợ ra quyết
định lâm sàng cho chẩn đoán y tế, sản xuất nông nghiệp, kinh tế, kinh doanh và quản lý.
Hệ thống hỗ trợ ra quyết định của ngân hàng là lĩnh vực nghiên cứu chính.
5. Ra quyết định
a. Các bước đưa ra quyết định
Theo khung hỗ trợ ra quyết định có bốn giai đoạn của quá trình ra quyết định.
- Nhận định: Tìm kiếm các tình huống dẫn đến việc phải ra quyết định, nhận dạng các
vấn đề, nhu cầu, cơ hội, rủi ro…
- Thiết kế : Phân tích các hướng tiếp cận để giải quyết vấn đề, đáp ứng các nhu cầu, tận
dụng các cơ hội , hạn chế các rủi ro..
- Lựa chọn : Cân nhắc và đánh giá từng giải pháp, đo lường hậu quả của từng giải pháp
và chọn giải pháp tối ưu.
- Tiến hành ra quyết định : Thực hiện giải pháp được chọn, theo dõi kết quả và điều chỉnh
khi thấy cần thiết
Mối quan hệ giữa chúng được thể hiện như hình dưới đây. Và nó không bao gồm các
quyết định phi cấu trúc.
Quá trình bắt đầu với giai đoạn trí tuệ thông minh, trí thông minh liên quan đến việc tìm
kiếm các điều kiện cần quyết định. Trong giai đoạn thiết kế, một mô hình được xây dựng
và sau đó được xác nhận, và các tiêu chí được xác định theo nguyên tắc lựa chọn để đánh
giá các chuỗi hành động thay thế mà được xác định. Giai đoạn lựa chọn bao gồm việc lựa
chọn một giải pháp được đề xuất cho mô hình, được thử nghiệm để xác định khả năng tồn
tại của nó. Và giai đoạn cuối cùng là triển khai thực hiện triển khai thực hiện các phán
quyết. Khi nó thành công, nó có nghĩa là một vấn đề thực sự đã được giải quyết. Nhưng
thất bại dẫn đến trở lại một giai đoạn trước đó của quá trình.
b. Sơ đồ hệ thống đưa ra quyết định.
6. Thành phần cơ bản của DSS
a. Cấu trúc
Mô hình tổng quát của DSS được biểu diễn trong hình dưới. Một hệ thống hỗ trợ ra quyết
định bao gồm 5 thành phần cơ bản:
– Phần cứng và hệ thống truyền thông: hệ thống các máy tính được nối mạng để có thể
trao đổi các mô hình phần mềm và các số liệu với các hệ thống hỗ trợ ra quyết định khác.
– Nhân lực: bao gồm các nhà quản lý sử dụng hệ thống, các lập trình viên và các kỹ thuật
viên quản lý hệ thống.
– CSDL: bao gồm dữ liệu (hiện tại hoặc quá khứ) từ CSDL của các tổ chức kinh tế, ngân
hàng dữ liệu bên ngoài, CSDL nội bộ riêng cho các nhà quản lý. Hệ thống DSS bảo đảm
tính toàn vẹn của dữ liệu, bản thân nó không tạo ra hoặc cập nhật dữ liệu mà chỉ tổ chức
dữ liệu lại theo cách mà từng cá nhân hoặc từng nhóm nhận thấy là phù hợp để tạo quyết
định dựa trên tình trạng thực tế. CSDL của mô hình này thường đã được tổng hợp và lưu
trữ đặc biệt cho mục đích sử dụng riêng của hệ thống DSS do hai nguyên nhân: tổ chức
cần bảo vệ CSDL của tổ chức, chống sự phá hoại từ những thay đổi đột ngột hoặc không
thích hợp; nếu tự rà soát CSDL lớn của tổ chức thì đó sẽ là một quá trình chậm chạp và
tốn kém.
– Mô hình: tổng thể các mô hình phân tích và toán học sử dụng trong quá trình ra quyết
định như mô hình thống kê, mô hình dự báo, mô hình điều hành, mô hình lập kế hoạch.
Mỗi mô hình là một sự mô tả các yếu tố hoặc các mối quan hệ của một hiện tượng nào
đó, ví dụ như mô hình phân tích hồi quy, phân tích độ nhạy, phân tích tình huống, tìm
điểm hoà vốn, mô hình bài toán quy hoạch tuyến tính… Mỗi hệ thống DSS được xây
dựng cho một tập hợp các mục đích khác nhau và sẽ tạo ra một tập hợp các mô hình phụ
thuộc theo mục đích mà nó hướng tới.
– Phần mềm: bao gồm các module để quản lý CSDL, các mô hình thông qua quyết định
và các chế độ hội thoại giữa người sử dụng với hệ thống. Hệ thống phần mềm DSS cho
phép người sử dụng có thể can thiệp vào CSDL và cơ sở mô hình của hệ thống một cách
dễ dàng. Hệ thống phần mềm DSS cung cấp các biểu đồ dễ sử dụng và các giao diện linh
hoạt, cho phép cả các nhà quản lý không có kinh nghiệm sử dụng máy tính cũng có thể
tiếp cận hệ thống một cách dễ dàng.
b. Lợi thế và giới hạn
Phần này sẽ trình bày những ưu điểm và nhược điểm của DSS. Nó cho thấy những điểm
mạnh và điểm yếu chung của DSS được chia sẻ bởi DSS ở các khu vực khác nhau. Tạo
điều kiện hỗ trợ đưa ra quyết định bằng cách tin học hóa quá trình quyết định, tạo thuận
lợi cho việc hỗ trợ ra quyết định.
(1) Tính toán nhanh
Cập nhật kịp thời có nghĩa là hiệu quả. Nó cho thấy phản ứng nhanh chóng cao. Quyết
định kịp thời là rất quan trọng ví dụ trong nhiều tình huống như một bác sĩ trong phòng
cấp cứu hay một nhà giao dịch chứng khoán trên sàn giao dịch đều cần phản ứng nhanh
chóng kịp thời. Nó cũng làm giảm chi phí tính toán phức tạp. Với một chiếc máy tính,
máy tính có thể đánh giá hàng ngàn lựa chọn thay thế chỉ trong vài giây.
(2) Cải thiện giao tiếp và hợp tác
Dù người ra quyết định và tài liệu, dữ liệu ở đâu, dữ liệu vẫn có thể được thu thập và
được truyền đạt thông qua các công cụ dựa trên web và được cung cấp cho những người
ra quyết định.
(3) Cải thiện quản lý dữ liệu
Có nhiều định dạng dữ liệu khác nhau như văn bản, âm thanh, đồ họa và video. Và số
lượng của chúng rất lớn. Tất cả chúng sẽ được lưu trữ trong cơ sở dữ liệu ở bất cứ đâu
trong địa phương và thậm chí bên ngoài tổ chức. Máy tính có thể tìm kiếm, lưu trữ và
truyền các thông tin một cách nhanh chóng, an toàn, bảo mật và minh bạch.
(4) Chất lượng hỗ trợ
Thông qua các hệ thống phân tích rủi ro và chuyên môn, các quyết định có chất lượng
cao cũng như giảm chi phí xử lý.
(5) Hỗ trợ nhanh nhẹn
Các tổ chức phải có khả năng thay đổi chiến lược của mình để đương đầu với sự cạnh
tranh gay gắt. Do đó, họ cần nhanh chóng thay đổi phương thức hoạt động, xây dựng các
quy trình và đổi mới để thích ứng với môi trường thay đổi. Động cơ tri thức của DSS sẽ
hỗ trợ mọi người có những quyết định đúng đắn.
Tuy nhiên DSS vẫn còn tồn tại một số hạn chế cần cải thiện.
(1) Giới hạn nhận thức:
Các nhà quản lý hoặc những người ra quyết định khác có trình độ nhận thức và nền tảng
khác nhau. Kinh nghiệm cá nhân của họ sẽ ảnh hưởng đến kết quả của các quyết định
cuối cùng. Hơn nữa, chuyên gia các hệ thống không ngừng học hỏi để cung cấp các đề
xuất tốt hơn.
(2) Thu thập dữ liệu
Do hầu hết các cơ sở dữ liệu được phân phối trên khắp thế giới, rất khó để thu thập tất cả
các thông tin đồng thời đảm bảo tính chính xác, an toàn và bảo mật của thông tin.
7. DSS trong các Ngân hàng
Ứng dụng DSS trong lĩnh vực ngân hàng là một lĩnh vực quan trọng và thành công của
DSS. Có hai lý do cho việc sử dụng rộng rãi DSS trong lĩnh vực tài chính. Một là hầu hết
các hoạt động, vấn đề trong ngân hàng đều có cấu trúc chặt chẽ với các quy trình ra quyết
định chính thức và được tiêu chuẩn hóa, ngay cả ở cấp quản lý hoặc cấp chiến lược cũng
mang tính hình thức và tiêu chuẩn. Thứ hai, các tổ chức tài chính muốn kiếm nhiều lợi
nhuận hơn và giảm đặt vào may rủi, giảm thiểu rủi ro. Chính vì vậy, việc họ yêu cầu phân
tích chính xác hơn về tình hình và giảm thiểu rủi ro là rất cần thiết. Họ không chỉ tập
trung vào lợi nhuận hiện tại mà còn cả các kế hoạch và chiến lược dài hạn.
a. Sự phát triển của DSS
Trước đây, hầu hết các ngân hàng đều sử dụng DSS như minh họa trong hình 3.4, hai cơ
sở hỗ trợ ra quyết định hệ thống chứa Cơ sở dữ liệu, Cơ sở mô hình và tương ứng với Hệ
thống quản lý như Hệ thống quản lý cơ sở dữ liệu và Hệ thống quản lý cơ sở mô hình.
ban quản lý hệ thống chứa giao diện người dùng để giao tiếp với người dùng hệ thống.
Ngày nay, hệ thống hỗ trợ quyết định ba cơ sở đã được phát triển. Nó chứa Cơ sở dữ liệu,
Cơ sở mô hình và Cơ sở tri thức. Đôi khi nó còn được gọi là DSS bốn cơ sở với Đường
cơ sở. Tuy nhiên sau khi nghiên cứu tài liệu cho thấy ngày nay Cơ sở phương pháp
thường được kết hợp với Cơ sở tri thức. Trong các chương tiếp theo,thuật ngữ ba cơ sở
DSS sẽ được sử dụng khi nghiên cứu.
Hệ thống quản lý tương ứng với ba cơ sở DSS bao gồm Quản lý cơ sở dữ liệu; Hệ thống
quản lý cơ sở hệ thống và mô hình và Hệ thống quản lý cơ sở tri thức. Hệ thống quản lý
chứa giao diện người dùng để giao tiếp với người dùng hệ thống.
So sánh với hệ thống hỗ trợ ra quyết định hai cơ sở, hệ thống hỗ trợ ra quyết định ba cơ
sở có hỗ trợ từ Cơ sở tri thức. Trong khi DSS được đưa vào ngành ngân hàng, hệ thống
hỗ trợ ra quyết định hai cơ sở đã từng phổ biến. Tuy nhiên, với sự phát triển của công
nghệ và nhu cầu ngày càng tăng của hoạt động kinh doanh của ngân hàng, Cơ sở tri thức
đã trở thành một yếu tố thiết yếu của DSS phục vụ trong ngành ngân hàng. Cơ sở tri thức
và công cụ suy luận có thể cung cấp tri thức hỗ trợ lưu trữ các quy tắc kinh doanh và
cung cấp kiến thức chứng minh các quy tắc kinh doanh ấy. Và quan trọng nhất, nó cung
cấp cho DSS khả năng học hỏi từ quá trình ra quyết định. Hệ thống hỗ trợ ra quyết định
ba cơ sở ngày càng trở nên quan trọng đối với ngành ngân hàng.
b. Tình hình các ngân hàng khi sử dụng DSS
Trong hoạt động ngân hàng, DSS đã được áp dụng theo sáu cách khác nhau: Phân tích,
Quản lý tín dụng, Lập kế hoạch và Quản lý tổng thể, Quản lý thẻ ngân hàng, Quản lý hệ
thống, Quản lý khách hàng và Quản lý rủi ro.
Dữ liệu từ hệ thống kinh doanh của ngân hàng được lưu trữ trong Đa chiều cơ sở dữ liệu.
Và sau đó tùy theo mục đích khác nhau mà dữ liệu sẽ được tách thành các mô hình khác
nhau. Sau khi phân tích dữ liệu và khai thác mối quan hệ hữu ích mới, các báo cáo đã
được truyền vào bảy bộ phận của ngân hàng.
(1) Phân tích kế toán
i. Báo cáo kinh doanh: Tạo báo cáo kinh doanh liên quan đến bộ phận kế toán;
ii. Phân tích trực tuyến: Truy vấn các sao kê chi tiết của tài khoản nội bộ liên quan đến bộ
phận kế toán; nó thống kê về số dư của các đối tượng khác nhau, số tiền thực tế và số dư
trung bình. Một chức năng khác là truy cập dữ liệu về tình hình nhận hoặc trả lãi cho tiền
gửi và khoản vay; nó truy vấn chi tiết lãi lỗ trong quá khứ; và cuối cùng là phân tích
những điều kiện kinh doanh của các tổ chức.
(2) Quản lý tín dụng
Nó bao gồm quản lý khách hàng, quản lý hợp đồng, quản lý tài khoản, tài chính doanh
nghiệp, báo cáo kinh doanh và phân tích trực tuyến. Có nhiều yếu tố có thể gây ra rủi ro,
vì vậy các hệ thống cần dự đoán tỷ lệ rủi ro có thể xảy ra và sau đó giảm thiểu rủi ro. Một
cơ chế phòng ngừa rủi ro đáo hạn nên được xây dựng để đạt được sự cân bằng tối ưu giữa
rủi ro và lợi nhuận.
(3) Kế hoạch và Quản lý tổng thể
Nó quản lý dữ liệu hết hạn (để theo kịp thời gian đáo hạn của dữ liệu tiền gửi và khoản
vay), báo cáo kinh doanh và phân tích trực tuyến
(4)Quản lý thẻ ngân hàng
Thích hợp cho điều tra kinh doanh, khảo sát, nghiên cứu khách hàng, nghiên cứu tổ chức
phát hành thẻ và các tình huống thấu chi. Phân loại khách hàng và dự đoán hiệu quả
marketing giúp nâng cao hiệu quả marketing cũng như giảm chi phí marketing. Hệ thống
có thể dự báo xác suất giả mạo của khách hàng đối với ngân hàng. Giảm thiểu rủi ro hiệu
quả chi phí cho các khoản nợ khó đòi và các khoản phí thấu chi xấu khác.
(5) Quản lý hệ thống
i. Quản lý người dùng: Phần này dành cho quản trị viên hệ thống và có thể được sử dụng
để thêm, xóa người dùng, thiết lập và sửa đổi quyền của người dùng;
ii. Bảo trì dữ liệu: Quá trình khởi động nền, trích xuất dữ liệu từ cơ sở dữ liệu của giao
dịch hệ thống, xử lý dữ liệu và tải dữ liệu vào Kho dữ liệu DSS.
iii. Dữ liệu chuẩn: cung cấp cho người quản trị hệ thống các thông số liên quan được sử
dụng cho duy trì các dịch vụ ngân hàng, chẳng hạn như từ điển chủ đề và thông tin thể
chế.
(6) Quản lý khách hàng
i. Phân loại khách hàng: Thông tin khách hàng được thu thập từ mọi khía cạnh, và hệ
thống nghiên cứu chuyên sâu các đặc điểm hành vi chi phí của khách hàng, sau đó phân
loại hiệu quả khách hàng để xác định khách hàng tiềm năng và có giá trị. Nó sẽ tối đa hóa
lợi ích của khách hàng đồng thời giảm thiểu rủi ro cho ngân hàng.
ii. Phân tích khách hàng rời bỏ: Các hệ thống thực hiện phân tích sâu về hành vi của
người tiêu dùng và phân tích các lý do khiến khách hàng rời bỏ và dự đoán khả năng mất
khách hàng, để hướng dẫn nhân viên ngân hàng chăm sóc và giữ chân khách hàng một
cách hiệu quả.
iii. Nâng cao giá trị của khách hàng: Thông qua việc tìm ra các quy luật về mối quan hệ
giữa các kênh, sản phẩm và khách hàng, tìm kiếm và lựa chọn những sản phẩm và dịch
vụ khả thi nhất mà có thể được nhóm lại với nhau để bán (còn được gọi là cung cấp dịch
vụ bổ sung). Nó cung cấp cho khách hàng nhiều dịch vụ bổ sung tốt hơn, từ đó tăng thu
nhập cũng như nâng cao tỷ suất lợi nhuận trên mỗi khách hàng.
iv. Phân tích vòng đời khách hàng: Bằng cách đánh giá vị trí của khách hàng trong vòng
đời, hiểu sâu sắc về giá trị khách hàng, nhắm mục tiêu thích hợp để thực hiện mối quan
hệ khách hàng quản lý và hoạt động marketing.
(7) Quản lý rủi ro
Nó là một bộ hoàn chỉnh của quản lý rủi ro. Bước đầu tiên là xác định rủi ro; bước thứ
hai là đánh giá rủi ro và xác định mức độ rủi ro và kế hoạch ứng phó; và bước cuối cùng
là giám sát đặt vào may rủi. Hệ thống xuất báo cáo cuối cùng cho người quản lý và người
quản lý đưa ra quyết định phù hợp quyết định để giảm tỷ lệ rủi ro và tránh tổn thất bất
ngờ.
c. Đặc điểm DSS trong ngân hàng
Mặc dù có sự khác biệt giữa các phòng ban khác nhau trong một ngân hàng,tuy vậy các
phòng ban vẫn có rất nhiều các đặc điểm chung.
(1) Áp dụng công nghệ tiên tiến trong mô hình kho dữ liệu ngành tài chính, kết hợp với
máy chủ cơ sở dữ liệu, máy chủ đa chiều và công cụ truy vấn người dùng, nhằm cung cấp
các giải pháp hỗ trợ ra quyết định toàn diện, liên hoàn.
(2) Hệ thống dựa trên yêu cầu của khách hàng và tính khả thi cao của hệ thống là cần
thiết. DSS phải đáp ứng nhu cầu của người dùng.
(3) Tính bảo mật của quyền riêng tư được xem xét ở hai khía cạnh, tính bảo mật thao
tác, tính toàn vẹn và bảo mật của dữ liệu.
(4) Hệ thống phổ biến và di động, đảm bảo các ứng dụng có thể được áp dụng cho
nhiều nền tảng hoặc hệ điều hành khác nhau. Thông số hệ thống được thiết lập tốt. Khi
môi trường hoạt động thay đổi, hiếm khi các tham số liên kết có thể được điều chỉnh mà
không sửa đổi toàn bộ chương trình.

Tài liệu khác của Học viện Ngân hàng

Preview text:

BÀI TẬP LỚN MÔN NĂNG LỰC SỐ
Đề tài: Áp dụng hệ thống hỗ trợ đưa ra quyết định trong lĩnh vực ngân hàng Thành viên nhóm 6: Cao Thảo Anh Dương Thuỳ Dương Tạ Quang Minh
Nguyễn Thị Nguyệt Mỹ Phạm Thu Trang
Giảng viên hướng dẫn: Lê Cẩm Tú
Hà Nội, ngày 29 tháng 12 năm 2022
Tên đề tài: Áp dụng hệ thống hỗ trợ đưa ra quyết định trong lĩnh vực ngân hàng
Tỉ lệ phần trăm (%) đóng góp của thành viên nhóm 6 STT Họ và tên
Tỉ lệ đóng góp (%) Chữ 1 Cao Thảo Anh 20% 2 Dương Thuỳ Dương 20% 3 Tạ Quang Minh 20% 4 Nguyễn Thị Nguyệt Mỹ 20% 5 Phạm Thu Trang 20%
Giảng viên hướng dẫn: Lê Cẩm Tú Lời mở đầu
Trong cuộc sống có rất nhiều sự lựa chọn cho con người, từ học hành đến công
việc, từ mua sắm đến giải trí. Về sự lựa chọn, một điều đáng mừng là chúng ta có khá
nhiều lựa chọn có thể khiến cuộc sống phong phú và đầy màu sắc nhưng thực chất lại rất
khó để đưa ra quyết định từ những sự lựa chọn. Nhiều khi chúng ta không biết cái nào là
lựa chọn tốt nhất chỉ dựa trên kiến thức của riêng bản thân chúng ta.
Nếu quyết định không chỉ là những vấn đề nhỏ nhặt trong cuộc sống, mà còn liên
quan đến công việc của chúng ta. Ví dụ, chúng ta phải đưa ra lựa chọn để tối đa hóa lợi
ích hoặc là đạt được kết quả tốt hơn cho công ty, đặc biệt là trong lĩnh vực kinh doanh,
đây sẽ là một thách thức thực sự đối với chúng ta.
Chúng ta đang đối mặt với sự phát triển nhanh chóng của thông tin.. Cách để đối
phó với lượng thông tin khổng lồ này là một bài toán hóc búa. Nhiều loại hệ thống thông
tin đã cung cấp các phương án khác nhau để quản lý thông tin và dữ liệu, cũng như hỗ trợ
ra quyết định được thiết kế để phục vụ cho yêu cầu của người ra quyết định.
Quyết định đánh dấu sự kết thúc cân nhắc và bắt đầu hành động. Vì vậy, sự cân
nhắc là rất quan trọng khi đưa ra quyết định. Với một môi trường kinh doanh ngày càng
trở nên phức tạp, điều này đòi hỏi các tổ chức phải linh hoạt và đưa ra các quyết định
chiến lược, chiến thuật và hoạt động thường xuyên và nhanh chóng. Một trong những
mục tiêu chính của hỗ trợ quyết định bằng máy tính là tạo điều kiện thu hẹp khoảng cách
giữa hiệu suất hiện tại và hiệu suất mong muốn của một tổ chức như được chỉ ra bởi mục
tiêu cũng như chiến lược để đạt được chúng.
Khái niệm về hệ thống hỗ trợ đưa ra quyết định vẫn luôn góp mặt trong các ứng
dụng chúng ta sử dụng hằng ngày nhưng gần như người Việt Nam chúng ta ít ai nhận
thức được giá trị của chương trình này. Vậy nên nhóm 6 chúng em xin được trình bày
chuyên sâu về hệ thống hỗ trợ dưa ra quyết định này trong lĩnh vực ngân hàng.
I. Giới thiệu về hệ thống hỗ trợ đưa ra quyết định (Decision Support System – DSS)
1. Đại cương về DSS
Ý nghĩa chính xác của Hệ thống hỗ trợ quyết định (DSS) rất khó xác định vì nó là một
diễn đạt mơ hồ. Do đó, DSS thường được sử dụng như một thuật ngữ chung để mô tả bất
kỳ hệ thống ra quyết định dựa trên máy tính nào trong một tổ chức. Điều này bao gồm hệ
thống hỗ trợ tiếp thị, tài chính và kế toán; hệ thống quản lý chuỗi cung ứng cho cửa hàng;
và một số hệ thống chuyên gia để chẩn đoán và hỗ trợ sửa chữa sản phẩm.
DSS được thiết kế, phát triển và sử dụng để hỗ trợ các hoạt động hỗ trợ ra quyết định
theo quy trình. Những lợi ích tiềm năng của DSS có thể được suy ra là tăng hiệu quả cá
nhân; giải quyết vấn đề nhanh chóng; tạo điều kiện giao tiếp giữa các cá nhân; thúc đẩy
học tập hoặc đào tạo; tăng cường kiểm soát về mặt tổ chức; tạo bằng chứng mới để hỗ trợ
cho một phán quyết; tạo lợi thế cạnh tranh so với đối thủ; khuyến khích khám phá; cho
thấy những cách tiếp cận mới để suy nghĩ một vấn đề.
Mặt khác, lĩnh vực tài chính đang phát triển nhanh chóng, với lượng lớn dữ liệu và thông
tin về doanh nghiệp. Cần một hệ thống để quản lý thông tin nhận thông tin có giá trị để
có được nhiều lợi nhuận và ít thua lỗ. Tuy nhiên các hệ thống hiện tại đơn giản là không
thể theo kịp nhu cầu ngày càng tăng giống như lĩnh vực ngân hàng. Ngoài ngân hàng
truyền thống, nó còn thực hiện các giao dịch thương mại và đầu tư. Nhu cầu phân tích dữ
liệu lịch sử để đưa ra quyết định thông minh hơn để có kết quả tốt hơn.
Đặc biệt, Trí tuệ doanh nghiệp (Business Intelligence) đầu tư nhiều hơn vào ngân hàng và
dịch vụ tài chính. Trí tuệ doanh nghiệp là thuật ngữ chung kết hợp kiến thức, công cụ, cơ
sở dữ liệu, công cụ phân tích, ứng dụng và phương pháp luận. Bằng cách phân tích dữ
liệu lịch sử và hiện tại, kịch bản và hiệu suất, những người ra quyết định có được những
hiểu biết có giá trị giúp họ đưa ra quyết định sáng suốt hơn và tốt hơn. Những người ra
quyết định có thể tìm thấy nhu cầu và thông tin liên quan từ các hệ thống hiện có và nhận
câu trả lời dựa trên dữ liệu tổng hợp, khác nhau mà không cần đợi tải lên dữ liệu hàng
ngày hoặc hàng tháng. Với sự phát triển của Internet, kinh doanh trực tuyến cũng đang
phát triển và các kỹ thuật DSS trực tuyến được sử dụng rộng rãi trong môi trường ngày
nay. Xử lý phân tích dựa trên web và xử lý giao dịch trực tuyến là hai công cụ được sử
dụng rộng rãi trong ngân hàng.
Mặc dù việc ra quyết định được hỗ trợ bởi nhiều hệ thống khác nhau, nhưng chúng ta
phải thừa nhận rằng việc đưa ra các quyết định, chiến lược và chiến thuật đúng đắn với
những hiểu biết cần thiết để tối đa hóa lợi nhuận, giảm thiểu rủi ro và duy trì tính cạnh
tranh trên thị trường ngày càng trở nên khó khăn và đang trở thành một thách thức đối
với những người ra quyết định.
2) DSS dưới góc độ tin học
Khoa học máy tính thông tin là khoa học về thông tin và thực hành xử lý thông tin. Kỹ
thuật hệ thống thông tin nghiên cứu tin học liên quan đến cấu trúc, thuật toán, hành vi,
tương tác của các hệ thống tự nhiên và nhân tạo lưu trữ, xử lý, truy cập và giao tiếp thông tin.
Hệ thống hỗ trợ ra quyết định là một hệ thống thông tin mà từ đó thông tin được thu thập,
được tổ chức và phân tích để tạo thuận lợi cho việc ra quyết định. Trong lĩnh vực kinh
doanh, tổ chức được hưởng lợi từ các hệ thống hỗ trợ ra quyết định vì DSS có thể giúp xử
lý dữ liệu kinh doanh và cải thiện phản hồi. Công nghệ thông tin được sử dụng để xử lý
dữ liệu kinh doanh và hỗ trợ các quyết định kinh doanh.
3) Các vấn đề liên quan
Trong ngành tài chính, ngân hàng đặc biệt là ngân hàng thương mại là thành phần lớn
nhất và quan trọng nhất. Nguồn thông tin phong phú cho hoạt động ngân hàng trong xã
hội hiện đại khiến thật khó để đưa ra các quyết định kinh doanh đúng đắn. Sự cạnh tranh
giữa các ngân hàng Việt Nam vẫn luôn “nóng”, việc tin học hóa công việc hàng ngày của
các ngân hàng chưa đáp ứng được nhu cầu phát triển kinh doanh của ngân hàng, vì vậy
ngân hàng cần có những điều chỉnh, phản ứng và ra quyết định kịp thời để đảm bảo hoạt
động và mở rộng kinh doanh.
Ngày càng có nhiều ngân hàng ở Việt Nam nhận ra rằng họ cần tận dụng tối đa các nguồn
tài nguyên sẵn có và tìm mối liên hệ sâu sắc giữa dữ liệu để đảm bảo tính ổn định và hiệu
quả, phát triển hoạt động kinh doanh và giảm thiểu rủi ro. Công việc cơ bản của DSS có
thể được mô tả như sau: Nó thu thập dữ liệu liên quan để thao tác và sau đó phân tích để
tìm mối quan hệ giữa các biến và sự kiện, sau đó lập mô hình vấn đề và giải quyết vấn đề.
DSS hoạt động như thế nào trong ngân hàng? Những lợi thế và bất lợi của DSS đối với
ngân hàng là gì? Các lĩnh vực tương lai của DSS trong ngành tài chính là gì?
4) Mục đích nghiên cứu
Mục đích nghiên cứu của chúng em là tìm hiểu ứng dụng của DSS tại các ngân hàng thế
giới nói chung và Việt Nam nói riêng. Hệ thống hỗ trợ ra quyết định được sử dụng như
thế nào trong các ngân hàng, cách thức hoạt động của DSS tại các ngân hàng thế giới.
DSS đổi mới mang lại cho các ngân hàng và ngành ngân hàng trên thế giới. Sau khi
nghiên cứu và xem xét tài liệu, chúng em đã đặt ra được một câu hỏi nghiên cứu.:
- DSS được áp dụng như thế nào tại các ngân hàng trên toàn thế giới?
- Các loại DSS nào được sử dụng trong các ngân hàng thế giới và chúng hoạt động như thế nào?
- DSS sẽ mang lại những cải tiến và hạn chế gì cho các ngân hàng?
- Xu hướng tương lai của DSS trong ngân hàng và công nghệ mới
Hệ thống hỗ trợ ra quyết định là một lĩnh vực khá rộng bao gồm nhiều ngành và rất khó
xác định rõ ràng. Vì vậy, chúng em tập trung vào phần ứng dụng đã giúp bộ phận tài
chính, đặc biệt là các ngân hàng thương mại. Ở một số khu vực, nó là , gây khó khăn cho
việc xác định xem nó có nằm trong DSS hay không. Trong luận án này, chúng em sử
dụng định nghĩa rộng về DSS, có nghĩa là hệ thống có khả năng cung cấp quyết định chứ
không chỉ cung cấp hỗ trợ ra quyết định, đề xuất chưa hoàn thành. Điều này cần phải thảo
luận và xem xét thêm. Và khoảng tài liệu liên quan đến hoạt động kinh doanh của các
ngân hàng, và các tổ chức giữ các tài liệu liên quan như bí mật thương mại, việc thu thập
các tài liệu liên quan là không dễ dàng và nhiều tài liệu là vô hình đối với người ngoài.
II) Phương pháp nghiên cứu, tiếp cận đề tài “Áp dụng DSS trong lĩnh vực ngân hàng”
1) Quá trình nghiên cứu
Đây là quá trình nghiên cứu mà nhóm em đã theo dõi, bắt đầu từ việc chọn chủ đề mà
nhóm quan tâm. Sau khi khảo sát, nhóm em quyết định thực hiện nghiên cứu của mình về
việc áp dụng hệ thống DSS tại các ngân hàng. Hai ngân hàng chúng em tập trung nghiên
cứu là Ngân hàng công thương Trung Quốc (ICBC), Ngân hàng xây dựng Trung Quốc
(ABC). Ngoài ra còn có gần 50 ngân hàng trong nước và nhiều ngân hàng nước ngoài có
chi nhánh ở Việt Nam và chất lượng của các ngân hàng đó là khác nhau. Các ngân hàng
sau đây đã chiếm thị phần lớn trong hệ thống các ngân hàng thương mại ở Việt Nam bao
gồm: NHTM cổ phần Ngoại thương Việt Nam (Vietcombank); NHTM cổ phần Công
thương Việt Nam (Vietinbank); NHTM cổ phần Đầu tư và Phát triển Việt Nam (BIDV);
Ngân hàng Nông nghiệp và Phát triển Nông thôn Việt Nam (Argibank). Bước tiếp theo là
thu thập dữ liệu, đọc các báo cáo và tạp chí ngân hàng cũng như kiểm tra tài liệu trực
tuyến. Trong quá trình này, có một công việc song song là kiểm tra độ tin cậy của dữ liệu
với sự trợ giúp của lý thuyết để hiểu sâu hơn về tình hình ứng dụng của hệ thống DSS tại
các ngân hàng. Sau khi thu thập dữ liệu, nhóm em đã phân tích, giải thích tất cả dữ liệu
và bắt đầu công việc báo cáo của nhóm.
2) Phương pháp nghiên cứu
a) Nghiên cứu định tính và định lượng
Nghiên cứu định tính được sử dụng để khám phá và hiểu niềm tin, kinh nghiệm, thái độ,
hành vi và tương tác của mọi người. Các kỹ thuật nghiên cứu định tính đã được sử dụng
trong các dự án do các nhóm phát triển hướng dẫn để tìm hiểu thêm về quan điểm và kinh nghiệm.
Nghiên cứu định lượng đề cập đến việc điều tra thực nghiệm có hệ thống các thuộc tính
và hiện tượng định lượng và các mối quan hệ của chúng, nó tạo ra dữ liệu số hoặc dữ liệu
có thể được chuyển đổi thành số. Mục tiêu của nghiên cứu định lượng là phát triển và sử
dụng các mô hình toán học, lý thuyết và giả thuyết liên quan đến các hiện tượng. Các
phương pháp định tính chỉ tạo ra thông tin về các trường hợp cụ thể được nghiên cứu hơn
chỉ là giả thuyết. Các phương pháp định lượng được sử dụng để xác minh giả thuyết nào trong số đó là đúng.
Trong nghiên cứu của nhóm, cả nghiên cứu định lượng và nghiên cứu định tính đều được
sử dụng để cân nhắc về đặc điểm nghiên cứu. Vì chủ đề nghiên cứu là ứng dụng của DSS
trong lĩnh vực ngân hàng và dữ liệu thu thập được trong nghiên cứu có thể tạo ra các loại
kết quả khác nhau. Nghiên cứu định lượng được sử dụng để nghiên cứu các loại DSS
được sử dụng trong các ngân hàng khác nhau, còn nghiên cứu định tính để khám phá hiểu
biết của mọi người về DSS tại các ngân hàng. Nghiên cứu định tính quan trọng hơn vì
nhóm em tập trung vào cách DSS ảnh hưởng đến người dùng trong ngân hàng, ví dụ như
ưu và nhược điểm mà nó mang lại cho ngân hàng và cách nó tạo điều kiện thuận lợi cho
công việc của các nhân viên trong ngân hàng.
b) Nghiên cứu suy diễn và quy nạp
Nghiên cứu suy diễn là nghiên cứu từ tổng quát đến cụ thể. Bắt đầu bằng việc nghĩ ra một
lý thuyết về một chủ đề quan tâm, sau đó thu hẹp lý thuyết đó thành những giả thuyết cụ
thể hơn có thể được kiểm tra. Nó có thể được thu hẹp hơn nữa khi người nghiên cứu thu
thập các quan sát để giải quyết các giả thuyết. Điều này cuối cùng dẫn đường cho nghiên
cứu và làm cho nó có thể kiểm tra các giả thuyết bằng dữ liệu cụ thể - xác nhận của các lý thuyết ban đầu. Lý thuyết Giả thuyết Quan sát Xác nhận
Nghiên cứu quy nạp hoạt động theo cách khác, chuyển từ các quan sát cụ thể sang các lý
thuyết và khái quát rộng hơn. Nghiên cứu quy nạp bắt đầu với các quan sát và đo lường
cụ thể, sau đó phát hiện các quy luật, hình thành một số giả thuyết chưa hoàn thiện, và
cuối cùng kết thúc bằng việc phát triển một số kết luận và lý thuyết chung. Quan sát Quy luật Giả thuyết Lý thuyết
Nghiên cứu quy nạp được lựa chọn để thực hiện nghiên cứu của nhóm. Như đã trình bày
trong phần kế hoạch nghiên cứu của mình, nhóm em bắt đầu nghiên cứu từ tìm hiểu tài
liệu để lấy kiến thức nền tảng, sau đó kết hợp và kiểm tra kết quả thu được từ phỏng vấn
lý thuyết. Sau quá trình này, nhóm em cần sắp xếp dữ liệu, hiểu toàn diện về DSS được
sử dụng trong lĩnh vực ngân hàng và tạo ra phân tích, đánh giá cá nhân, và toàn bộ quá
trình được thực hiện theo hướng dẫn của phương pháp quy nạp.
3) Thu thập dữ liệu
a) Các loại dữ liệu - Dữ liệu sơ cấp:
Dữ liệu nghiên cứu chính của nhóm là từ các trang web chính chủ, video phỏng vấn các
ngân hàng. Nguồn có thể cung cấp cho nhóm nhiều nhất thông tin không phải từ sách vở
mà là những người làm việc với hệ thống mỗi ngày. Vì vậy dữ liệu sơ cấp được thu thập
từ việc khảo sát tình hình trong ngân hàng. - Dữ liệu thứ cấp
Các dữ liệu thứ cấp được sử dụng để nghiên cứu: oCác bài báo khoa học
oTài liệu nội bộ của các ngân hàng như tạp chí và bản báo cáo oSách
oTìm kiếm các nguồn chính thống trên Internet
b) Nghiên cứu thực nghiệm
Theo tham khảo và điều tra, có một lượng email lớn được gửi đến bộ phận hỗ trợ CNTT
của các ngân hàng với nhiều chi nhánh khác nhau để hỏi về cách dùng và tính ứng dụng
của DSS và đã nhận được rất nhiều phản hồi từ chối tiết lộ thông tin liên quan vì đó là
quyền riêng tư của ngân hàng. Cũng có một số phản hồi về vấn đề này nhưng thông tin
chưa đủ hữu ích. Còn có rất nhiều khảo sát dành cho nhân viên ngân hàng ở các ngân hàng lớn.
c) Nghiên cứu lý thuyết
Các tài liệu liên quan đến ngân hàng chủ yếu từ các tạp chí do ngân hàng đó xuất bản, sau
đó nhóm dùng nó để phân tích các hệ thống ngân hàng đó với hệ thống DSS. Để cải tiến
hơn trong tương lai, các ngân hàng cần nghiên cứu điện toán đám mây, bảo mật máy tính
và hệ thống phân tán. Nhóm cũng đã kiểm tra các tài liệu từ cơ sở dữ liệu và tài liệu từ
thư viện làm nguồn tài liệu của mình.
III. Nghiên cứu lý thuyết 1. Các ý chính a. Khái niệm
Hệ hỗ trợ quyết định trong tiếng Anh gọi là Decision Support System, viết tắt là DSS.
Hệ hỗ trợ quyết định (DSS) là một chương trình vi tính được sử dụng để hỗ trợ đưa ra
các quyết định, phán đoán và chiều hướng hành động của một tổ chức hoặc một doanh
nghiệp. DSS sẽ sàng lọc và phân tích lượng dữ liệu khổng lồ, tổng hợp thông tin một
cách toàn diện mà có thể được sử dụng để giải quyết các vấn đề và trong quá trình ra quyết định.
Thông tin thường được sử dụng trong DSS bao gồm doanh số bán hàng mục tiêu, số liệu
bán hàng trong các khoảng thời gian khác nhau, dữ liệu hàng tồn kho hoặc các hoạt động liên quan khác.
DSS thu thập dữ liệu, phân tích và tổng hợp dữ liệu đó thành các báo cáo có ý nghĩa, báo
cáo thông tin tổng quát. Điều này phân biệt DSS như một ứng dụng thông tin với các ứng
dụng hoạt động thông thường có chức năng duy nhất là thu thập dữ liệu.
DSS có thể hoàn toàn được vi tính hóa hoặc điều khiển bởi con người. Trong một số
trường hợp, cả hai có thể được kết hợp. Một hệ thống lý tưởng phân tích thông tin và thực
sự đưa ra quyết định cho người dùng. Ít nhất, người dùng có thể đưa ra quyết định sáng suốt hơn nhanh hơn.
DSS là một hệ thống tương tác dựa trên máy tính giúp người ra quyết định sử dụng dữ
liệu và mô hình để giải quyết các vấn đề phi cấu trúc:
- DSS kết hợp trí tuệ con người và sức mạnh máy tính để cải thiện chất lượng của
việc ra quyết định. Đây là những hệ thống dựa trên máy tính hỗ trợ người ra quyết
định giải quyết các vấn đề bán cấu trúc.
- DSS là một tập hợp các kỹ thuật dựa trên mô hình xử lý dữ liệu và phán đoán của
con người để hỗ trợ các nhà quản lý đưa ra quyết định.
Nhu cầu về DSS: Một nghiên cứu về các công ty lớn trong những năm 1980 và 1990 cho thấy:
-Kinh tế thiếu ổn định;
-Khó theo dõi, giám sát hoạt động vận hành của doanh nghiệp;
-Cạnh tranh gay gắt, khốc liệt;
-Bộ phận IT quá bận rộn để xử lí, giải quyết được các yêu cầu quản lý;
-Cần phân tích lợi nhuận, hiệu quả và thông tin chính xác, mới, kịp thời và cập nhật;
-Chi phí vận hành thấp hơn;
-Xu hướng, thói quen tính toán của người dùng.
Từ đó người ta phát triển lên hệ thống DSS giúp con người trình bày thông tin dễ dàng,
lập trình, theo dõi và giám sát mọi hoạt động kinh doanh, phân tích thuận lợi, khó khăn
đưa ra hướng giải quyết phù hợp và hiệu quả. b. Đặc điểm
DSS được sử dụng để trình bày thông tin theo cách dễ hiểu cho khách hàng. DSS rất hữu
ích vì nó có thể được lập trình để tạo các loại báo cáo khác nhau dựa trên thông số kỹ thuật của bạn.
Khi công nghệ tiến bộ, việc phân tích dữ liệu không còn bị giới hạn trong các máy tính
lớn, cồng kềnh. Vì DSS về cơ bản là một ứng dụng nên nó có thể được tải trên hầu hết
các hệ thống máy tính, cho dù là máy tính để bàn hay máy tính xách tay. Một số ứng
dụng DSS cũng có sẵn trên thiết bị di động.
Tính linh hoạt của các hệ thống hỗ trợ ra quyết định cực kỳ có lợi cho những người dùng
luôn di chuyển. Kết quả là thông tin chất lượng cao có sẵn ở mọi nơi và hỗ trợ ra quyết
định tốt nhất cho công ty và khách hàng của bạn, dù đang di chuyển hay tại chính nơi đó, tại chỗ.
Hệ thống hỗ trợ đưa ra quyết định, giúp cải thiện tốc độ tính toán; cải thiện năng suất của
các bên liên quan; cải thiện các kỹ thuật lưu trữ, truy xuất và trao đổi dữ liệu nhanh chóng
và tiết kiệm trong và ngoài tổ chức; nâng cao chất lượng ra quyết định; nâng cao năng lực
cạnh tranh của tổ chức; khắc phục khả năng hạn chế của con người trong việc xử lý và lưu trữ thông tin.
2. Lĩnh vực và các đối tượng liên quan
Hệ thống hỗ trợ ra quyết định được ứng dụng trong nhiều lĩnh vực hoạt động của các tổ
chức. Trước đây, các HTTT trợ giúp ra quyết định hướng đến các nhà quản lý cấp cao,
còn ngày nay bắt đầu nhằm vào đối tượng là các nhà quản lý cấp trung. Một HTTT hỗ trợ
ra quyết định được tổ chức hiệu quả nếu có khả năng phục vụ nhiều cấp quản lý khác nhau:
- Đối với các nhà quản lý cấp cao: DSS hỗ trợ ban hành các quyết định chiến
lược nhằm xác định các mục tiêu, các nguồn lực và các chính sách dài hạn của
tổ chức. Vấn đề then chốt ở đây là dự đoán được tương lai của tổ chức và môi
trường mà tổ chức đang hoạt động trong đó.
- Đối với các nhà quản lý cấp trung: DSS hỗ trợ ban hành các quyết định mang
tính chiến thuật để giải quyết các vấn đề như phân bổ nguồn lực một cách hiệu
quả và xác định cách thức tổ chức thực hiện các nhiệm vụ một cách tốt nhất.
Việc điều khiển quá trình này yêu cầu mối liên hệ chặt chẽ với những người
thực hiện nhiệm vụ cụ thể nào đó của tổ chức.
- Đối với cấp chuyên gia: DSS giúp đánh giá các sáng kiến về sản phẩm và dịch
vụ mới cũng như cơ hội để truyền kiến thức mới; cách thức để phân phối thông
tin hiệu quả trong tổ chức…
- Đối với cấp tác nghiệp: DSS tạo ra các quyết định liên quan đến các hoạt động
cụ thể, chẳng hạn như xác định bộ phận, cá nhân thực hiện nhiệm vụ, thời gian
hoàn thành nhiệm vụ, tiêu chuẩn sử dụng các nguồn lực và đánh giá các kết quả đạt được…
Một số ví dụ về các hệ thống DSS:
- Hệ thống xác định giá và tuyến bay của của các hãng hàng không (American Airlines, Vietnam Airlines…)
- Hệ thống điều khiển tàu và tuyến đi của Southern Railway
- Hệ thống phân tích hợp đồng cho Bộ Quốc phòng Mỹ
- Hệ thống định giá bán sản phẩm của Kmart…
3. Các nghiên cứu trước
Từ những năm 1960, các công ty lớn phải đối mặt với chi phí xây dựng hệ thống thông
tin quy mô lớn, vì vậy Hệ thống thông tin quản lý đã được phát triển để giảm chi phí và
nâng cao hiệu quả. Loại hệ thống thông tin mới này trên thực tế đã trở thành DSS hướng
mô hình thực tế. Đó là một bước khởi đầu quan trọng để tích hợp các hệ thống hỗ trợ trên
các hệ thống máy tính tương tác để hỗ trợ các nhà quản lý đưa ra quyết định quan trọng.
Vào cuối những năm 1970, các hệ thống thông tin tương tác đã sử dụng dữ liệu và mô
hình để cho phép các nhà quản lý phân tích các vấn đề ở mọi cấp độ trong một tổ chức.
Dữ liệu có thể là tài liệu đa chiều và không có cấu trúc. Ngoài ra, các nhà nghiên cứu Trí
tuệ nhân tạo đã làm việc trên các hệ thống chuyên gia quản lý và kinh doanh vào đầu năm
1980. Bắt đầu từ khoảng năm 1990, kho dữ liệu và xử lý phân tích trực tuyến (OLAP) bắt
đầu mở rộng lĩnh vực của DSS. Trong khoảng thời gian từ cuối thế kỷ 20 đến đầu thế kỷ
21, các ứng dụng phân tích dựa trên Web mới đã được giới thiệu. Toàn bộ quá trình phát
triển của DSS có thể được mô tả như.
Thuật ngữ DSS có thể được sử dụng như một thuật ngữ chung cho bất kỳ hệ thống máy
tính nào. Tuy nhiên, nói chung, hệ thống hỗ trợ ra quyết định là một hoặc nhiều người ra
quyết định hỗ trợ việc ra quyết định bằng cách cung cấp một bộ công cụ được tổ chức để
tạo cấu trúc cho một số phần của quy trình ra quyết định trong bối cảnh. Có thể được
định nghĩa là một hệ thống dưới sự kiểm soát của Hiệu quả của quá trình ra quyết định
cải thiện kết quả ra quyết định.
Ngày nay, DSS được ứng dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực như hệ thống hỗ trợ ra quyết
định lâm sàng cho chẩn đoán y tế, sản xuất nông nghiệp, kinh tế, kinh doanh và quản lý.
Hệ thống hỗ trợ ra quyết định của ngân hàng là lĩnh vực nghiên cứu chính. 5. Ra quyết định
a. Các bước đưa ra quyết định
Theo khung hỗ trợ ra quyết định có bốn giai đoạn của quá trình ra quyết định.
- Nhận định: Tìm kiếm các tình huống dẫn đến việc phải ra quyết định, nhận dạng các
vấn đề, nhu cầu, cơ hội, rủi ro…
- Thiết kế : Phân tích các hướng tiếp cận để giải quyết vấn đề, đáp ứng các nhu cầu, tận
dụng các cơ hội , hạn chế các rủi ro..
- Lựa chọn : Cân nhắc và đánh giá từng giải pháp, đo lường hậu quả của từng giải pháp
và chọn giải pháp tối ưu.
- Tiến hành ra quyết định : Thực hiện giải pháp được chọn, theo dõi kết quả và điều chỉnh khi thấy cần thiết
Mối quan hệ giữa chúng được thể hiện như hình dưới đây. Và nó không bao gồm các
quyết định phi cấu trúc.
Quá trình bắt đầu với giai đoạn trí tuệ thông minh, trí thông minh liên quan đến việc tìm
kiếm các điều kiện cần quyết định. Trong giai đoạn thiết kế, một mô hình được xây dựng
và sau đó được xác nhận, và các tiêu chí được xác định theo nguyên tắc lựa chọn để đánh
giá các chuỗi hành động thay thế mà được xác định. Giai đoạn lựa chọn bao gồm việc lựa
chọn một giải pháp được đề xuất cho mô hình, được thử nghiệm để xác định khả năng tồn
tại của nó. Và giai đoạn cuối cùng là triển khai thực hiện triển khai thực hiện các phán
quyết. Khi nó thành công, nó có nghĩa là một vấn đề thực sự đã được giải quyết. Nhưng
thất bại dẫn đến trở lại một giai đoạn trước đó của quá trình.
b. Sơ đồ hệ thống đưa ra quyết định.
6. Thành phần cơ bản của DSS a. Cấu trúc
Mô hình tổng quát của DSS được biểu diễn trong hình dưới. Một hệ thống hỗ trợ ra quyết
định bao gồm 5 thành phần cơ bản:
– Phần cứng và hệ thống truyền thông: hệ thống các máy tính được nối mạng để có thể
trao đổi các mô hình phần mềm và các số liệu với các hệ thống hỗ trợ ra quyết định khác.
– Nhân lực: bao gồm các nhà quản lý sử dụng hệ thống, các lập trình viên và các kỹ thuật viên quản lý hệ thống.
– CSDL: bao gồm dữ liệu (hiện tại hoặc quá khứ) từ CSDL của các tổ chức kinh tế, ngân
hàng dữ liệu bên ngoài, CSDL nội bộ riêng cho các nhà quản lý. Hệ thống DSS bảo đảm
tính toàn vẹn của dữ liệu, bản thân nó không tạo ra hoặc cập nhật dữ liệu mà chỉ tổ chức
dữ liệu lại theo cách mà từng cá nhân hoặc từng nhóm nhận thấy là phù hợp để tạo quyết
định dựa trên tình trạng thực tế. CSDL của mô hình này thường đã được tổng hợp và lưu
trữ đặc biệt cho mục đích sử dụng riêng của hệ thống DSS do hai nguyên nhân: tổ chức
cần bảo vệ CSDL của tổ chức, chống sự phá hoại từ những thay đổi đột ngột hoặc không
thích hợp; nếu tự rà soát CSDL lớn của tổ chức thì đó sẽ là một quá trình chậm chạp và tốn kém.
– Mô hình: tổng thể các mô hình phân tích và toán học sử dụng trong quá trình ra quyết
định như mô hình thống kê, mô hình dự báo, mô hình điều hành, mô hình lập kế hoạch.
Mỗi mô hình là một sự mô tả các yếu tố hoặc các mối quan hệ của một hiện tượng nào
đó, ví dụ như mô hình phân tích hồi quy, phân tích độ nhạy, phân tích tình huống, tìm
điểm hoà vốn, mô hình bài toán quy hoạch tuyến tính… Mỗi hệ thống DSS được xây
dựng cho một tập hợp các mục đích khác nhau và sẽ tạo ra một tập hợp các mô hình phụ
thuộc theo mục đích mà nó hướng tới.
– Phần mềm: bao gồm các module để quản lý CSDL, các mô hình thông qua quyết định
và các chế độ hội thoại giữa người sử dụng với hệ thống. Hệ thống phần mềm DSS cho
phép người sử dụng có thể can thiệp vào CSDL và cơ sở mô hình của hệ thống một cách
dễ dàng. Hệ thống phần mềm DSS cung cấp các biểu đồ dễ sử dụng và các giao diện linh
hoạt, cho phép cả các nhà quản lý không có kinh nghiệm sử dụng máy tính cũng có thể
tiếp cận hệ thống một cách dễ dàng.
b. Lợi thế và giới hạn
Phần này sẽ trình bày những ưu điểm và nhược điểm của DSS. Nó cho thấy những điểm
mạnh và điểm yếu chung của DSS được chia sẻ bởi DSS ở các khu vực khác nhau. Tạo
điều kiện hỗ trợ đưa ra quyết định bằng cách tin học hóa quá trình quyết định, tạo thuận
lợi cho việc hỗ trợ ra quyết định. (1) Tính toán nhanh
Cập nhật kịp thời có nghĩa là hiệu quả. Nó cho thấy phản ứng nhanh chóng cao. Quyết
định kịp thời là rất quan trọng ví dụ trong nhiều tình huống như một bác sĩ trong phòng
cấp cứu hay một nhà giao dịch chứng khoán trên sàn giao dịch đều cần phản ứng nhanh
chóng kịp thời. Nó cũng làm giảm chi phí tính toán phức tạp. Với một chiếc máy tính,
máy tính có thể đánh giá hàng ngàn lựa chọn thay thế chỉ trong vài giây.
(2) Cải thiện giao tiếp và hợp tác
Dù người ra quyết định và tài liệu, dữ liệu ở đâu, dữ liệu vẫn có thể được thu thập và
được truyền đạt thông qua các công cụ dựa trên web và được cung cấp cho những người ra quyết định.
(3) Cải thiện quản lý dữ liệu
Có nhiều định dạng dữ liệu khác nhau như văn bản, âm thanh, đồ họa và video. Và số
lượng của chúng rất lớn. Tất cả chúng sẽ được lưu trữ trong cơ sở dữ liệu ở bất cứ đâu
trong địa phương và thậm chí bên ngoài tổ chức. Máy tính có thể tìm kiếm, lưu trữ và
truyền các thông tin một cách nhanh chóng, an toàn, bảo mật và minh bạch.
(4) Chất lượng hỗ trợ
Thông qua các hệ thống phân tích rủi ro và chuyên môn, các quyết định có chất lượng
cao cũng như giảm chi phí xử lý. (5) Hỗ trợ nhanh nhẹn
Các tổ chức phải có khả năng thay đổi chiến lược của mình để đương đầu với sự cạnh
tranh gay gắt. Do đó, họ cần nhanh chóng thay đổi phương thức hoạt động, xây dựng các
quy trình và đổi mới để thích ứng với môi trường thay đổi. Động cơ tri thức của DSS sẽ
hỗ trợ mọi người có những quyết định đúng đắn.
Tuy nhiên DSS vẫn còn tồn tại một số hạn chế cần cải thiện.
(1) Giới hạn nhận thức:
Các nhà quản lý hoặc những người ra quyết định khác có trình độ nhận thức và nền tảng
khác nhau. Kinh nghiệm cá nhân của họ sẽ ảnh hưởng đến kết quả của các quyết định
cuối cùng. Hơn nữa, chuyên gia các hệ thống không ngừng học hỏi để cung cấp các đề xuất tốt hơn. (2) Thu thập dữ liệu
Do hầu hết các cơ sở dữ liệu được phân phối trên khắp thế giới, rất khó để thu thập tất cả
các thông tin đồng thời đảm bảo tính chính xác, an toàn và bảo mật của thông tin.
7. DSS trong các Ngân hàng
Ứng dụng DSS trong lĩnh vực ngân hàng là một lĩnh vực quan trọng và thành công của
DSS. Có hai lý do cho việc sử dụng rộng rãi DSS trong lĩnh vực tài chính. Một là hầu hết
các hoạt động, vấn đề trong ngân hàng đều có cấu trúc chặt chẽ với các quy trình ra quyết
định chính thức và được tiêu chuẩn hóa, ngay cả ở cấp quản lý hoặc cấp chiến lược cũng
mang tính hình thức và tiêu chuẩn. Thứ hai, các tổ chức tài chính muốn kiếm nhiều lợi
nhuận hơn và giảm đặt vào may rủi, giảm thiểu rủi ro. Chính vì vậy, việc họ yêu cầu phân
tích chính xác hơn về tình hình và giảm thiểu rủi ro là rất cần thiết. Họ không chỉ tập
trung vào lợi nhuận hiện tại mà còn cả các kế hoạch và chiến lược dài hạn.
a. Sự phát triển của DSS
Trước đây, hầu hết các ngân hàng đều sử dụng DSS như minh họa trong hình 3.4, hai cơ
sở hỗ trợ ra quyết định hệ thống chứa Cơ sở dữ liệu, Cơ sở mô hình và tương ứng với Hệ
thống quản lý như Hệ thống quản lý cơ sở dữ liệu và Hệ thống quản lý cơ sở mô hình.
ban quản lý hệ thống chứa giao diện người dùng để giao tiếp với người dùng hệ thống.
Ngày nay, hệ thống hỗ trợ quyết định ba cơ sở đã được phát triển. Nó chứa Cơ sở dữ liệu,
Cơ sở mô hình và Cơ sở tri thức. Đôi khi nó còn được gọi là DSS bốn cơ sở với Đường
cơ sở. Tuy nhiên sau khi nghiên cứu tài liệu cho thấy ngày nay Cơ sở phương pháp
thường được kết hợp với Cơ sở tri thức. Trong các chương tiếp theo,thuật ngữ ba cơ sở
DSS sẽ được sử dụng khi nghiên cứu.
Hệ thống quản lý tương ứng với ba cơ sở DSS bao gồm Quản lý cơ sở dữ liệu; Hệ thống
quản lý cơ sở hệ thống và mô hình và Hệ thống quản lý cơ sở tri thức. Hệ thống quản lý
chứa giao diện người dùng để giao tiếp với người dùng hệ thống.
So sánh với hệ thống hỗ trợ ra quyết định hai cơ sở, hệ thống hỗ trợ ra quyết định ba cơ
sở có hỗ trợ từ Cơ sở tri thức. Trong khi DSS được đưa vào ngành ngân hàng, hệ thống
hỗ trợ ra quyết định hai cơ sở đã từng phổ biến. Tuy nhiên, với sự phát triển của công
nghệ và nhu cầu ngày càng tăng của hoạt động kinh doanh của ngân hàng, Cơ sở tri thức
đã trở thành một yếu tố thiết yếu của DSS phục vụ trong ngành ngân hàng. Cơ sở tri thức
và công cụ suy luận có thể cung cấp tri thức hỗ trợ lưu trữ các quy tắc kinh doanh và
cung cấp kiến thức chứng minh các quy tắc kinh doanh ấy. Và quan trọng nhất, nó cung
cấp cho DSS khả năng học hỏi từ quá trình ra quyết định. Hệ thống hỗ trợ ra quyết định
ba cơ sở ngày càng trở nên quan trọng đối với ngành ngân hàng.
b. Tình hình các ngân hàng khi sử dụng DSS
Trong hoạt động ngân hàng, DSS đã được áp dụng theo sáu cách khác nhau: Phân tích,
Quản lý tín dụng, Lập kế hoạch và Quản lý tổng thể, Quản lý thẻ ngân hàng, Quản lý hệ
thống, Quản lý khách hàng và Quản lý rủi ro.
Dữ liệu từ hệ thống kinh doanh của ngân hàng được lưu trữ trong Đa chiều cơ sở dữ liệu.
Và sau đó tùy theo mục đích khác nhau mà dữ liệu sẽ được tách thành các mô hình khác
nhau. Sau khi phân tích dữ liệu và khai thác mối quan hệ hữu ích mới, các báo cáo đã
được truyền vào bảy bộ phận của ngân hàng. (1) Phân tích kế toán
i. Báo cáo kinh doanh: Tạo báo cáo kinh doanh liên quan đến bộ phận kế toán;
ii. Phân tích trực tuyến: Truy vấn các sao kê chi tiết của tài khoản nội bộ liên quan đến bộ
phận kế toán; nó thống kê về số dư của các đối tượng khác nhau, số tiền thực tế và số dư
trung bình. Một chức năng khác là truy cập dữ liệu về tình hình nhận hoặc trả lãi cho tiền
gửi và khoản vay; nó truy vấn chi tiết lãi lỗ trong quá khứ; và cuối cùng là phân tích
những điều kiện kinh doanh của các tổ chức.
(2) Quản lý tín dụng
Nó bao gồm quản lý khách hàng, quản lý hợp đồng, quản lý tài khoản, tài chính doanh
nghiệp, báo cáo kinh doanh và phân tích trực tuyến. Có nhiều yếu tố có thể gây ra rủi ro,
vì vậy các hệ thống cần dự đoán tỷ lệ rủi ro có thể xảy ra và sau đó giảm thiểu rủi ro. Một
cơ chế phòng ngừa rủi ro đáo hạn nên được xây dựng để đạt được sự cân bằng tối ưu giữa rủi ro và lợi nhuận.
(3) Kế hoạch và Quản lý tổng thể
Nó quản lý dữ liệu hết hạn (để theo kịp thời gian đáo hạn của dữ liệu tiền gửi và khoản
vay), báo cáo kinh doanh và phân tích trực tuyến
(4)Quản lý thẻ ngân hàng
Thích hợp cho điều tra kinh doanh, khảo sát, nghiên cứu khách hàng, nghiên cứu tổ chức
phát hành thẻ và các tình huống thấu chi. Phân loại khách hàng và dự đoán hiệu quả
marketing giúp nâng cao hiệu quả marketing cũng như giảm chi phí marketing. Hệ thống
có thể dự báo xác suất giả mạo của khách hàng đối với ngân hàng. Giảm thiểu rủi ro hiệu
quả chi phí cho các khoản nợ khó đòi và các khoản phí thấu chi xấu khác. (5) Quản lý hệ thống
i. Quản lý người dùng: Phần này dành cho quản trị viên hệ thống và có thể được sử dụng
để thêm, xóa người dùng, thiết lập và sửa đổi quyền của người dùng;
ii. Bảo trì dữ liệu: Quá trình khởi động nền, trích xuất dữ liệu từ cơ sở dữ liệu của giao
dịch hệ thống, xử lý dữ liệu và tải dữ liệu vào Kho dữ liệu DSS.
iii. Dữ liệu chuẩn: cung cấp cho người quản trị hệ thống các thông số liên quan được sử
dụng cho duy trì các dịch vụ ngân hàng, chẳng hạn như từ điển chủ đề và thông tin thể chế. (6) Quản lý khách hàng
i. Phân loại khách hàng: Thông tin khách hàng được thu thập từ mọi khía cạnh, và hệ
thống nghiên cứu chuyên sâu các đặc điểm hành vi chi phí của khách hàng, sau đó phân
loại hiệu quả khách hàng để xác định khách hàng tiềm năng và có giá trị. Nó sẽ tối đa hóa
lợi ích của khách hàng đồng thời giảm thiểu rủi ro cho ngân hàng.
ii. Phân tích khách hàng rời bỏ: Các hệ thống thực hiện phân tích sâu về hành vi của
người tiêu dùng và phân tích các lý do khiến khách hàng rời bỏ và dự đoán khả năng mất
khách hàng, để hướng dẫn nhân viên ngân hàng chăm sóc và giữ chân khách hàng một cách hiệu quả.
iii. Nâng cao giá trị của khách hàng: Thông qua việc tìm ra các quy luật về mối quan hệ
giữa các kênh, sản phẩm và khách hàng, tìm kiếm và lựa chọn những sản phẩm và dịch
vụ khả thi nhất mà có thể được nhóm lại với nhau để bán (còn được gọi là cung cấp dịch
vụ bổ sung). Nó cung cấp cho khách hàng nhiều dịch vụ bổ sung tốt hơn, từ đó tăng thu
nhập cũng như nâng cao tỷ suất lợi nhuận trên mỗi khách hàng.
iv. Phân tích vòng đời khách hàng: Bằng cách đánh giá vị trí của khách hàng trong vòng
đời, hiểu sâu sắc về giá trị khách hàng, nhắm mục tiêu thích hợp để thực hiện mối quan
hệ khách hàng quản lý và hoạt động marketing. (7) Quản lý rủi ro
Nó là một bộ hoàn chỉnh của quản lý rủi ro. Bước đầu tiên là xác định rủi ro; bước thứ
hai là đánh giá rủi ro và xác định mức độ rủi ro và kế hoạch ứng phó; và bước cuối cùng
là giám sát đặt vào may rủi. Hệ thống xuất báo cáo cuối cùng cho người quản lý và người
quản lý đưa ra quyết định phù hợp quyết định để giảm tỷ lệ rủi ro và tránh tổn thất bất ngờ.
c. Đặc điểm DSS trong ngân hàng
Mặc dù có sự khác biệt giữa các phòng ban khác nhau trong một ngân hàng,tuy vậy các
phòng ban vẫn có rất nhiều các đặc điểm chung.
(1) Áp dụng công nghệ tiên tiến trong mô hình kho dữ liệu ngành tài chính, kết hợp với
máy chủ cơ sở dữ liệu, máy chủ đa chiều và công cụ truy vấn người dùng, nhằm cung cấp
các giải pháp hỗ trợ ra quyết định toàn diện, liên hoàn.
(2) Hệ thống dựa trên yêu cầu của khách hàng và tính khả thi cao của hệ thống là cần
thiết. DSS phải đáp ứng nhu cầu của người dùng.
(3) Tính bảo mật của quyền riêng tư được xem xét ở hai khía cạnh, tính bảo mật thao
tác, tính toàn vẹn và bảo mật của dữ liệu.
(4) Hệ thống phổ biến và di động, đảm bảo các ứng dụng có thể được áp dụng cho
nhiều nền tảng hoặc hệ điều hành khác nhau. Thông số hệ thống được thiết lập tốt. Khi
môi trường hoạt động thay đổi, hiếm khi các tham số liên kết có thể được điều chỉnh mà
không sửa đổi toàn bộ chương trình.

Tài liệu liên quan: