EN: Independent Studies

Permanent URI for this collection

https://hdl.handle.net/20.500.14437/8785

Browse

Now showing 1 - 5 of 8

การทําเหมืองข้อมูลเพื่อพยากรณ์โอกาสลูกค้ามีหนี้ค้างชําระ
(University of the Thai Chamber of Commerce, 2020)
ธนาวุฒิ ระลึกมูล
;
สุวรรณี อัศวกุลชัย
;
;
มหาวิทยาลัยหอการค้าไทย. สาขาวิชาวิศวกรรมคอมพิวเตอร์และเทคโนโลยีการเงิน.
;
มหาวิทยาลัยหอการค้าไทย. คณะบริหารธุรกิจ.
;
มหาวิทยาลัยหอการค้าไทย. คณะวิศวกรรมศาสตร์.
ธนาคารเพื่อการเกษตรและสหกรณ์การเกษตร (ธ.ก.ส.) มีวิสัยทัศน์ว่า “เป็นธนาคารพัฒนาชนบทที่ยั่งยืน มุ่งสนับสนุนการพัฒนาเศรษฐกิจฐานราก เพื่อยกระดับคุณภาพชีวิตของคนในชนบท” ภาระหนี้สินเป็นปัญหาอย่างหนึ่งที่ส่งผลต่อคุณภาพชีวิตของครัวเรือนเกษตรกรที่เป็นลูกค้าของธ.ก.ส. การที่เกษตรกรที่เป็นลูกค้าไม่สามารถส่งชําระหนี้คืนให้กับธ.ก.ส.ได้ ไม่ว่าจะมาจากสาเหตุใดก็ตามล้วนส่งผลต่อการดําเนินงานของธ.ก.ส.และยังอาจจะส่งผลต่อภาพลักษณ์ความน่าเชื่อถือในการดูแลคุณภาพชีวิตของเกษตรกรด้วย ทั้งนี้ หากสามารถคาดการณ์ได้อย่างแม่นยําหรือใกล้เคียงความเป็นจริงว่าลูกค้าคนใดมีโอกาสที่จะเป็นหนี้ค้างชําระ ก็จะช่วยให้สามารถป้องกันหรือแก้ไขก่อนที่จะเป็นหนี้ค้างชําระได้ ดังนั้น ในบทความนี้ได้ประยุกต์ใช้เหมืองข้อมูลในการพยากรณ์โอกาสลูกค้ามีหนี้ค้างชําระ ซึ่งคาดว่าจะเป็นประโยชน์สําหรับใช้ป้องกันและแก้ไขปัญหาหนี้ค้างชําระต่อไป วัตถุประสงค์ของการศึกษาครั้งนี้จึงศึกษาปัจจัยที่ทําให้ลูกค้ามีหนี้ค้างชําระ และประยุกต์การทําเหมืองข้อมูลมาใช้ในการพยากรณ์โอกาสลูกค้ามีหนี้ค้างชําระ ดําเนินงานการศึกษาโดยใช้แนวทางของกระบวนการ CRISP-DM ผู้วิจัยเลือกกลุ่มตัวอย่างเกษตรกรรายย่อยมาจํานวน 860 คน ทําการจัดชุดข้อมูลเป็น 3 ชุด เลือกกลุ่มตัวอย่างมาร้อยละ 70 80 และ 90 ของจํานวนกลุ่มตัวอย่างที่มี 860 คน เป็นชุดข้อมูลสําหรับฝึกสอน (Training set) กันข้อมูลส่วนหนึ่งไว้สําหรับเป็นชุดทดสอบ (Test set) 86 คน ไม่ซ้ำกับชุดฝึกสอน แต่ใช้สําหรับทดสอบกับชุดฝึกสอนทุกชุด ทําการสร้างแอตทริบิวต์ขึ้นมาใหม่ อีก 28 แอตทริบิวต์ สําหรับใช้เป็นปัจจัยในการพยากรณ์ ใช้วิธีการ One Hot Encoding แปลงแอตทริบิวต์ข้อมูลที่เป็น Nominal Number และใช้หลักการของ Max-Min Nomalization ปรับบรรทัดฐานข้อมูลที่มีช่วงแตกต่างกันมาก ใช้โปรแกรม WEKA Version 3.8.5 ช่วยในการสร้างและวิเคราะห์แบบจําลอง ใช้เทคนิคการสร้างแบบจําลอง 3 เทคนิค ไดแก่ Decision Tree j48, Support Vector Machine (SVM) และ Naïve Bayes และทําการวัดประสิทธิภาพแบบจําลองโดยใช้วิธี 10-fold cross-validation ผลการศึกษา พบว่า แบบจําลองที่ใช้ข้อมูลจากเกษตรกรรายย่อย ที่ใช้ชุดทดสอบจํานวน 688 คน (80% จากจํานวน 860 คน) โดยใช้เทคนิค Support Vector Machine (SVM) ซึ่งใช้ฟังก์ชั่นเคอร์เนลแบบเชิงเส้น (Linear kernel) ได้ผลลัพธ์ที่ดีที่สุด เมื่อทดสอบด้วยชุดทดสอบ 86 คน โดยมีค่า Accuracy, Kappa statistic และ ROC Area เท่ากับ 81.3953% 0.4452 และ 0.774 ตามลําดับ
72 191
การศึกษาปัจจัยที่มีผลต่อการต่ออายุกรมธรรม์การฝากเงินสงเคราะห์ชีวิตแบบคุ้มครองสินเชื่อ กรณีศึกษา ธนาคารเพื่อการเกษตรและสหกรณ์การเกษตร สาขาโซ่พิสัย จังหวัดบึงกาฬ
(University of the Thai Chamber of Commerce (UTCC), 2020)
กัมปนาท ศรีมาลา
;
วัศวี แสนศรีมหาชัย
;
;
มหาวิทยาลัยหอการค้าไทย. สาขาวิชาวิศวกรรมคอมพิวเตอร์และเทคโนโลยีการเงิน.
;
มหาวิทยาลัยหอการค้าไทย. คณะบริหารธุรกิจ.
;
มหาวิทยาลัยหอการค้าไทย. คณะวิศวกรรมศาสตร์.
กรมธรรม์การฝากเงินสงเคราะห์ชีวิตแบบคุ้มครองสินเชื่อ ถือเป็นผลิตภัณฑ์ทางการเงินสำคัญของ ธ.ก.ส. ถูกออกแบบขึ้นมาโดยมีวัตถุประสงค์ เพื่อเป็นหลักประกันแบบคุ้มครองสินเชื่อให้กับลูกค้าผู้กู้ ลูกหนี้ร่วม และคู่สมรส ยามเสียชีวิตก่อนวัยอันควร เพื่อบรรเทาความเดือดร้อนแก่ครอบครัวเกษตรกร อีกทั้ง ธ.ก.ส. ยังวางเป้าหมายในการสร้างโอกาสการเติบโตทางธุรกิจ ด้วยการเพิ่มส่วนแบ่งทางการตลาดและแสวงหารายได้เพิ่มให้กับธนาคารอย่างยั่งยืนในระยะยาว อย่างไรก็ตามจากข้อมูลสถิติย้อนหลังของ ธ.ก.ส. สาขาโซ่พิสัย จังหวัดบึงกาฬ พบว่า รายได้จากผลิตภัณฑ์การฝากเงินสงเคราะห์ชีวิตแบบคุ้มครองสินเชื่อลดลงทุกปี ทำให้เกิดปัญหารายได้ลดลงและส่งผลกระทบต่อผลการดำเนินงานของสาขาและรายได้ผลิตภัณฑ์เงินฝากสงเคราะห์ชีวิต ภาพรวมของธนาคารไม่เป็นไปตามตัวชี้วัด (KPIs) จากปัญหาข้างต้น ผู้จัดทำจึงมีแนวคิดในการศึกษาสาเหตุหรือปัจจัยที่มีผลต่อการตัดสินใจต่ออายุกรมธรรม์ โดยการศึกษาครั้งนี้ ผู้จัดทำได้สร้างแบบสอบถามเพื่อสำรวจความคิดเห็นจากประชากร จำนวน 304 ราย ซึ่งเป็นลูกค้าที่ครบกำหนดต่ออายุกรมธรรม์ผลิตภัณฑ์เงินฝากสงเคราะห์ชีวิตมอบรัก ๑/๑ โดยวิธีการวิเคราะห์ข้อมูลเน้นการใช้สถิติพรรณนา (descriptive statistics) จำนวนร้อยละ ค่าเฉลี่ยการรับรู้ (mean) ส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐาน (standard deviation; SD) และการวิเคราะห์การถดถอยพหุคูณตามลำดับความสำคัญของตัวแปร (Multiple Regression Analysis) ทั้งนี้ผลการศึกษาพบว่า ทัศนคติของลูกค้าต่อเงินฝากสงเคราะห์ชีวิตอยู่ในระดับที่ดีมากที่สุด และลูกค้าคิดว่าการส่งเสริมให้ลูกค้าธนาคาร (ประชาชน) สามารถเข้าถึงบริการการฝากเงินสงเคราะห์ชีวิตแบบคุ้มครองสินเชื่อเป็นสิ่งที่ดี โดยปัจจัยส่วนผสมทางการตลาด (4P) ที่มีอิทธิพลต่อการเลือกตัดสินใจเลือกต่ออายุกรมธรรม์ฯ มากที่สุด ได้แก่ ปัจจัยด้านช่องทางการจำหน่าย (Place) ด้วยค่าสัมประสิทธิ์การถดถอยการพยากรณ์เท่ากับ 0.356 ที่ระดับความมีนัยสำคัญทางสถิติ 0.05
54 243
การยอมรับการใช้บริการ Mobile Banking ในกลุ่มลูกค้าเกษตรกรผู้สูงอายุ บริบทธนาคารเพื่อการเกษตรและสหกรณ์การเกษตร
(University of the Thai Chamber of Commerce, 2021)
ปิยะนันท์ จันทร์ตรี
;
กาญจนา กาญจนสุนทร
;
;
มหาวิทยาลัยหอการค้าไทย. สาขาวิชาวิศวกรรมคอมพิวเตอร์และเทคโนโลยีการเงิน.
;
มหาวิทยาลัยหอการค้าไทย. คณะบริหารธุรกิจ.
;
มหาวิทยาลัยหอการค้าไทย. คณะวิศวกรรมศาสตร์.
การศึกษาครั้งนี้ มีวัตถุประสงค์เพื่อศึกษาลักษณะทางปัจจัยที่ส่งผลต่อการยอมรับการใช้งาน Mobile Banking ในกลุ่มลูกค้าของธนาคารเพื่อการเกษตรและสหกรณ์การเกษตร (ธ.ก.ส.) ในเขตกรุงเทพมหานคร เฉพาะปีบัญชี 2564 จำแนกตามปัจจัยแรงจูงใจในการใช้งาน ปัจจัยการเข้าถึงและการใช้งาน และปัจจัยความพึงพอใจในการใช้บริการ Mobile Banking โดยใช้แบบสอบถามเป็นเครื่องมือในการเก็บข้อมูลจากกลุ่มตัวอย่าง 400 คน ทำการวิเคราะห์ข้อมูลทางสถิติ โดยใช้ ความถี่ ร้อยละ ส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐาน และการวิเคราะห์ข้อมูลโดยการสร้างแบบจำลองการเรียนรู้แบบมีผู้สอน (Supervised Learning) วิเคราะห์ผ่านโปรแกรม Weka (Waikato Environment for Knowledge Analysis) เพื่อกลุ่มข้อมูลหาความสัมพันธ์จากการทำนายผลของผู้ที่ใช้งาน Mobile Banking เพื่อหาความสำคัญของปัจจัยที่ส่งผลต่อการตัดสินใจใช้งาน Mobile Banking ผลการศึกษา พบว่าปัจจัยในการยอมรับการใช้บริการ มีระดับการยอมรับการใช้งานในด้านการประหยัดเวลาในการทำธุรกรรมโดยไม่ต้องไปที่สาขาของธนาคารอยู่ในระดับมาก การเข้าถึงและการใช้งานในกลุ่มผู้ตอบแบบสอบถามทั้งหมด มีการเข้าถึงและการใช้งานฟังก์ชั่นในการโอนเงินจากบัญชี ธ.ก.ส. ไปยังธนาคารอื่นอยู่ในระดับมากที่สุด และมีความพึงพอใจในผลิตภัณฑ์ในด้านขั้นตอนการใช้งานในการทำธุรกรรมง่ายต่อการใช้งานอยู่ในระดับมาก โดยในกลุ่มที่มีอายุน้อยกว่า 60 ปี ที่มีการใช้งาน Mobile Banking พบว่า มีระดับการยอมรับการใช้งานในด้านการประหยัดเวลาในการทำธุรกรรมโดยไม่ต้องไปที่สาขาของธนาคาร อยู่ในระดับมากที่สุด มีการเข้าถึงและการใช้งานในการโอนเงินจากบัญชี ธ.ก.ส. ไปยังธนาคารอื่นอยู่ในระดับมากที่สุด และส่วนใหญ่มีความพึงพอใจในผลิตภัณฑ์ในด้านขั้นตอนการใช้งานในการทำธุรกรรมง่ายต่อการใช้งานอยู่ในระดับมาก และกลุ่มที่มีอายุตั้งแต่ 60 ปีขึ้นไป พบว่ามีระดับการยอมรับการใช้งานในด้านการประหยัดเวลาในการทำธุรกรรมโดยไม่ต้องไปที่สาขาของธนาคารอยู่ในระดับมากที่สุด มีการเข้าถึงและการใช้งานเพื่อตรวจสอบยอดเงินเคลื่อนไหวในบัญชี ธ.ก.ส. อยู่ในระดับมากที่สุด และส่วนใหญ่มีความพึงพอใจในผลิตภัณฑ์ ธ.ก.ส. A-Mobile ในด้านขั้นตอนการใช้งานในการทำธุรกรรมง่ายต่อการใช้งานอยู่ในระดับมากที่สุด ข้อเสนอแนะจากงานการศึกษานี้คือ ธนาคารควรพัฒนา ปรับปรุง ผลิตภัณฑ์ให้ตรงกับความต้องการของลูกค้ามากที่สุดตามปัจจัยที่ได้วิเคราะห์ในการศึกษาครั้งนี้ เพื่อที่จะสามารถดึงดูดกลุ่มลูกค้าให้มาใช้บริการ ธ.ก.ส. A-Mobile และสามารถดึงลูกค้าใหม่ใช้บริการผลิตภัณฑ์กับทางธนาคารมากที่สุด
48 134
เทคโนโลยีการบริหารพื้นที่ทำงานแบบชีวิตวิถีใหม่
(University of the Thai Chamber of Commerce (UTCC), 2021)
สิริกร บุญภาย
;
สุวรรณี อัศวกุลชัย
;
;
มหาวิทยาลัยหอการค้าไทย. สาขาวิชาวิศวกรรมคอมพิวเตอร์และเทคโนโลยีการเงิน.
;
มหาวิทยาลัยหอการค้าไทย. คณะบริหารธุรกิจ.
;
มหาวิทยาลัยหอการค้าไทย. คณะวิศวกรรมศาสตร์.
งานวิจัยนี้มีวัตถุประสงค์ เพื่อประยุกต์เทคโนโลยีต่างๆ ในการบริหารจัดการพื้นที่ของธนาคารเพื่อการเกษตรและสหกรณ์การเกษตรสำนักงานใหญ่ อาคารทาวเวอร์ เพื่อรองรับชีวิตวิถีใหม่ ในการศึกษาครั้งนี้แบ่งเป็น 3 ส่วน ได้แก่ 1. การวิเคราะห์ปัจจัยที่มีผลต่อการบริการจัดการพื้นที่ และแสดงผลด้วยภาพ (data visualization) ด้วย Power BI 2. การออกแบบแปลนพื้นที่ใหม่ โดยใช้โปรแกรม AutoCAD และ 3. การเสนอแนะแนวทางการบริหารจัดการพื้นที่ทำงานแบบชีวิตวิถีใหม่ ผลจากการศึกษา 1. ปัจจัยที่มีผลต่อการบริการจัดการพื้นที่ ได้แก่ ปริมาณการใช้ไฟฟ้า ค่าไฟฟ้า จำนวนพนักงานในแต่ละส่วนงาน พบว่า ปริมาณการใช้ไฟฟ้าช่วงก่อนและหลังโควิดไม่มีความแตกต่างกันอย่างมีนัยสำคัญทางสถิติ เนื่องจากระบบไฟถูกจัดเป็นโซน ระบบปรับอากาศแบบรวมศูนย์และลดจำนวนพนักงาน แต่มาทำงานกระจายทุกโซน ทำให้ค่าไฟฟ้าไม่ลดลง 2. การออกแบบแปลนพื้นที่ใหม่ แบ่งโซนการทำงาน ทำให้ลดพื้นที่ทำงานลง 6 ชั้น และค่าไฟฟ้าลดลงร้อยละ 22.18 และ 3. แนวทางการบริหารจัดการพื้นที่ทำงานแบบชีวิตวิถีใหม่ มี 2 แนวทาง ได้แก่ 1. พื้นที่ที่ปิด ไม่นำไปใช้ประโยชน์ แต่ก็ต้องเสียค่าบริหารจัดการเพิ่มขึ้นร้อยละ 57.63 และ 2. พื้นที่ที่ปิด ปรับเป็น co-working space ให้เช่า เพื่อสร้างนวัตกรรมด้านเทคโนโลยีการเงิน เสียค่าบริหารจัดการเพิ่มขึ้น ร้อยละ 147.64 แต่ได้ค่าเช่า ทั้งนี้แนวทางที่ 2 มีระยะเวลาคืนทุน 2.5 ปี และได้ผลตอบแทนมากกว่าแนวทางที่ 1 กล่าวโดยสรุป การบริหารจัดการพื้นที่ของธนาคารเพื่อการเกษตรและสหกรณ์การเกษตร สำนักงานใหญ่ อาคารทาวเวอร์ เพื่อรองรับชีวิตวิถีใหม่ โดยใช้เทคโนโลยีทำให้วิเคราะห์ข้อมูลเชิงลึก ช่วยสนับสนุนการตัดสินใจสำหรับผู้บริหาร การศึกษาขั้นต่อไป คือ การขยายผลการศึกษาไปยังอาคารคอมพิวเตอร์ และอาคารโพเดียม
26 143
การประยุกต์เหมืองข้อมูลเพื่อพยากรณ์ปัจจัยที่ทําให้เกิดหนี้ค้าง ภายใต้การให้บริการด้านสินเชื่อโครงการสินเชื่อดิจิทัล (Digital Lending)
(University of the Thai Chamber of Commerce, 2021)
นพมาศ บุญปั้น
;
สุวรรณี อัศวกุลชัย
;
;
มหาวิทยาลัยหอการค้าไทย. สาขาวิชาวิศวกรรมคอมพิวเตอร์และเทคโนโลยีการเงิน.
;
มหาวิทยาลัยหอการค้าไทย. คณะบริหารธุรกิจ.
;
มหาวิทยาลัยหอการค้าไทย. คณะวิศวกรรมศาสตร์.
การศึกษาครั้งนี้ มีวัตถุประสงค์เพื่อศึกษาปัจจัยที่ทำให้เกิดปัญหาหนี้ค้าง (NPL) ผ่านโครงการพัฒนาระบบสินเชื่อดิจิทัล (Digital Lending) ในกลุ่มลูกค้าของธนาคารเพื่อการเกษตรและสหกรณ์การเกษตร (ธ.ก.ส.) จังหวัดลพบุรี และเพื่อประยุกต์เหมืองข้อมูลในการอนุมัติสินเชื่อในการแก้ไขปัญหาการจ่ายเงินกู้ โดยเก็บรวบรวมข้อมูลของลูกค้าเงินกู้ที่เข้าร่วมโครงการสินเชื่อฉุกเฉินที่มีอยู่ในระบบสารสนเทศของธนาคารเพื่อการเกษตรและสหกรณ์การเกษตร จังหวัดลพบุรี จำนวน 9,002 ราย จากการที่ลูกค้ากรอกข้อมูลส่วนตัวลงใน Line Official ของ ธ.ก.ส. เพื่อสมัครสินเชื่อฉุกเฉิน ทำการวิเคราะห์ข้อมูลโดยการสร้างแบบจำลองการเรียนรู้ผ่านโปรแกรม Weka เพื่อหาความสำคัญของปัจจัยที่ส่งผลให้เกิดปัญหาหนี้ค้าง (NPL) ผลการศึกษา จากการทดลองใช้ตัวแบบพยากรณ์ จำนวน 3 แบบ ได้แก่ เทคนิคต้นไม้ตัดสินใจ (Decision Tree), เทคนิคเบย์อย่างง่าย (Naïve Bayesain classifier) และเทคนิคซัพพอร์ตเวกเตอร์เเมชชีน (Support vector machine; SVM) พบว่า เทคนิคต้นไม้ตัดสินใจ (Decision Tree) มีค่าความถูกต้องในการทำนาย (Correctly Classified Instances) มากที่สุด
50 163

Browse

Recent Submissions