Dự đoán tình trạng rời bỏ khách hàng trong ngành ngân hàng với các thuật toán EKI để thích ứng với thị trường Việt Nam

Tóm tắt

Với sự phát triển không ngừng của công nghệ, một nhánh của trí tuệ nhân tạo được gọi là học máy đã xuất hiện. Đây là một trong những kỹ thuật có tiềm năng đáng kể và đóng vai trò quan trọng trong các lĩnh vực chuyển đổi số, tài chính, ngân hàng trong việc xác định khách hàng tiềm năng và giảm thiểu rủi ro có thể dẫn đến mất khách hàng. Bài viết này sẽ thảo luận về việc sử dụng cơ sở dữ liệu được thu thập từ dữ liệu thống kê từ các ngân hàng có tên Churn_Modeling, áp dụng thuật toán BernoulliNB kết hợp với phương pháp học máy gia tăng để xử lý dữ liệu phát trực tuyến nhằm phân tích và dự đoán tỷ lệ rời bỏ của khách hàng tại ngân hàng. Điều này nhằm mục đích cung cấp các giải pháp kịp thời để giữ chân khách hàng. Kết quả thực nghiệm cho thấy sự kết hợp này mang lại kết quả tốt và đã được triển khai trong việc phát triển nền tảng điện tử nguyên mẫu.