Quản lý rủi ro là một bài toán có tầm quan trọng hàng đầu trong các tổ chức, doanh nghiệp. Việc giải quyết bài toán này sẽ gặp nhiều thách thức vì nó phụ thuộc vào rất nhiều yếu tố. Hai bước quan trọng của bài toán quản lý rủi ro là nhận diện rủi ro và phân tích rủi ro. Trong thực tế, người ta thường sử dụng các phương pháp truyền thống như điều tra, phỏng vấn để nhận diện và phân tích rủi ro. Cách làm này không những làm mất rất nhiều thời gian, công sức mà còn chưa tận dụng triệt để nguồn dữ liệu có sẵn. Gần đây, đã xuất hiện một số nghiên cứu trên thế giới sử dụng các kỹ thuật của ngành khoa học máy tính để hỗ trợ cho việc nhận diện và phân tích rủi ro. Tuy nhiên, hầu hết các công trình này chỉ sử dụng các kỹ thuật có sẵn mà chưa có sự phát triển hoặc cải tiến chúng để cho phù hợp hơn với bài toán vì thế mà hiệu quả cũng chưa cao. Thế mạnh của các kỹ thuật khám phá tri thức của ngành khoa học máy tính là tìm kiếm thông tin, tri thức nằm tiềm ẩn trong dữ liệu lớn. Nhằm tận dụng thế mạnh đó, luận án đã nghiên cứu, phát triển và ứng dụng các kỹ thuật khám phá tri thức vào các bước nhận diện rủi ro và phân tích rủi ro. Đầu tiên, luận án đề xuất một framework dựa trên các kỹ thuật khám phá tri thức để làm cơ sở định hướng chung cho việc xây dựng các phương pháp nhận diện và phân tích rủi ro. Tiếp theo, dựa trên framework này phát triển hai phương pháp nhận diện và phân tích rủi ro rõ và mờ. Nhằm hỗ trợ cho việc xây dựng các phương pháp nhận diện và phân tích rủi ro được tốt hơn, luận án cũng nghiên cứu phát triển hai thuật toán FCM-E và FCM-R và tích hợp chúng vào để xây dựng các phương pháp này. Trong đó, thuật toán FCM-R vừa có khả năng tự động xác định số cụm thích hợp của tập dữ liệu, vừa có khả năng xếp hạng các cụm thu được theo độ đo mức độ rủi ro nên sẽ là công cụ rất tốt cho việc phân tích rủi ro. Tiến hành thực nghiệm các phương pháp đã phát triển trong luận án trên các tập dữ liệu chuẩn đã được công bố và các tập dữ liệu thực tế của doanh nghiệp cho thấy các phương pháp này thật sự có hiệu quả.
