NPL Predictor

Cơ sở tham chiếu công ty đại chúng (niêm yết)

Gồm 2 lớp dữ liệu công khai: (1) toàn bộ danh sách công ty niêm yết trên HOSE/HNX/UPCOM (~1300+ mã, từ cophieu68.vn) để nhận diện khi tên khách hàng trùng thẳng tên một DN niêm yết; (2) Ban lãnh đạo & Cổ đông lớn (từ cafef.vn) cho một danh sách mã "hạt giống" (~50 mã lớn) để nhận diện liên quan qua lãnh đạo/cổ đông cá nhân — có thể bổ sung thêm mã bên dưới.

Mã CK bổ sung (tuỳ chọn, cách nhau bởi dấu phẩy, vd: bcm, vgc, hag) Xây dựng / làm mới cơ sở tham chiếu

Làm giàu dữ liệu — phát hiện liên quan công ty đại chúng

Chọn 1 dataset đã tải lên có cột tên khách hàng/công ty, hệ thống sẽ so khớp với cơ sở tham chiếu ở trên và thêm 2 cột mới: Lien_Quan_Cong_Ty_Dai_Chung (Khong / Co_lien_quan / Chinh_la_DN_niem_yet) và Cong_Ty_Lien_Quan (mã CK). Kết quả được lưu thành dataset mới — dùng dataset đó để train/predict ở các trang khác.

Dataset Cột tên khách hàng / công ty Thêm cột từ tra cứu báo (cafef + vnexpress): số bài nhắc đến, số bài nhắc DN niêm yết, số ngày từ bài gần nhất. Chậm — mỗi tên duy nhất gọi 2 trang báo (~vài giây/tên), tối đa 150 tên duy nhất/lần. Tên trùng phổ biến có thể đếm nhầm bài của người khác. Làm giàu dữ liệu

Kết quả — dataset mới

Dataset ID mới:

Tra cứu OSINT 1 đối tượng cụ thể

Dùng khi thẩm định một khoản nợ xấu cụ thể (khác với "Làm giàu dữ liệu" ở trên vốn xử lý hàng loạt): tìm bài báo lịch sử + hiện tại trên cafef.vn và vnexpress.net nhắc đến tên cá nhân/công ty, tự phát hiện xem có công ty niêm yết nào được nhắc kèm không. Không tra được CCCD/SĐT — các nguồn công khai này không công bố dữ liệu cá nhân đó. Kết quả là gợi ý để người thẩm định đọc lại bài báo và tự đánh giá bản chất quan hệ, không tự suy ra % thu hồi.

Tên cá nhân / công ty cần tra cứu Tra cứu

Kết quả tra cứu