
تعداد نشریات | 163 |
تعداد شمارهها | 6,762 |
تعداد مقالات | 72,830 |
تعداد مشاهده مقاله | 131,665,121 |
تعداد دریافت فایل اصل مقاله | 103,433,791 |
پیشبینی ریزش مشتریان بانک با استفاده از یادگیری ماشین | ||
تحقیقات مالی | ||
دوره 27، شماره 2، 1404، صفحه 218-245 اصل مقاله (633.93 K) | ||
نوع مقاله: مقاله علمی پژوهشی | ||
شناسه دیجیتال (DOI): 10.22059/frj.2024.357770.1007453 | ||
نویسندگان | ||
محمدحسین محمودزاده1؛ محمدحسن شیرعلی شهرضا* 2؛ علی محدث خراسانی3 | ||
1کارشناسی ارشد، گروه مهندسی کامپیوتر، دانشکده ریاضی و علوم کامپیوتر، دانشگاه صنعتی امیرکبیر (پلی تکنیک تهران)، تهران، ایران. | ||
2استادیار، گروه آموزشی علوم کامپیوتر، دانشکده ریاضی و علوم کامپیوتر، دانشگاه صنعتی امیرکبیر (پلی تکنیک تهران)، تهران، ایران. | ||
3دانشیار، گروه علوم کامپیوتر، دانشکده ریاضی و علوم کامپیوتر،دانشگاه صنعتی امیرکبیر (پلی تکنیک تهران)، تهران، ایران. | ||
چکیده | ||
هدف: در بازارهای رقابتی، شرکتها روی برقراری روابط بلندمدت با مشتریان و تقویت وفاداری تمرکز دارند. بهعلت هزینههای سنگین جذب مشتری جدید، کسبوکارها روی نگهداری مشتریان موجود تمرکز میکنند. پیشبینی مشتریانی که احتمال رویگردانی آنها در آینده وجود دارد، بخش مهمی از راهبرد حفظ مشتری است. در این مقاله پیشبینی ریزش مشتری در صنعت بانکداری، روی دادگان واقعی مشتریان یکی از بانکهای بزرگ ایران انجام شده است. روش: در صنعت بانکداری، کاهش شدید میانگین مانده مؤثر یک مشتری در یک بازۀ زمانی نسبت به بازۀ زمانی قبلی، بهعنوان ریزش مشتری در نظر گرفته میشود. در این مقاله، ابتدا با پردازش حجم زیادی از تراکنشهای بانکی در یک بازۀ زمانی مشخص، ویژگیهای رفتاری متفاوت در سطوح مختلف برای مشتریان بهدست آمد؛ سپس برای پیشبینی ریزش، از الگوریتمهای پُراستفاده در یادگیری ماشین و روشهای یادگیری جمعی استفاده شد. در ادامه، با استفاده از روشهای یادگیری عمیق و واحدهای نوین آن، معماری مدل مدنظر ارائه شد. در نهایت، با انجام آزمایشهای جامع، عملکرد روشهای نام برده بررسی شد. یافتهها: این پژوهش در یکی از بانکهای بزرگ ایران اجرا شد و آزمایشها روی دادگان واقعی مشتریان بانک صورت پذیرفت. در این آزمایشها، از اطلاعات جمعیتشناختی و رفتار گذشته مشتریان بهره گرفته شد؛ اما از اطلاعات شخصی افراد استفاده نشد تا حریم خصوصی مشتریان حفظ شود. در آزمایشهای صورتگرفته، پیشبینی ریزش مشتری روی بازۀ زمانی یک ماهه انجام گرفت. بدین ترتیب دو بازۀ یکماهه متوالی مدنظر قرار گرفت و ویژگیهای رفتاری مشتریان، از بازۀ زمانی اول استخراج شد. متغیر هدف نیز از مقایسه میانگین مانده مؤثر در بازههای زمانی اول و دوم بهدست آمد. در صورتی که میانگین ماندۀ مؤثر یک مشتری، در بازۀ دوم نسبت به بازۀ اول با بیش از ۷۰درصد کاهش همراه بود، بهعنوان ریزش در نظر گرفته شد. در نتایج بهدستآمده الگوریتمهای یادگیری جمعی و همچنین مدلهای عمیق ارائهشده، عملکرد بهتری را نسبت به مدلهای مبنا نشان دادند. افزایش اندازۀ مجموعۀ آموزش در عملکرد بهتر مدلها مؤثر بود. مدل تقویت گرادیان با 8984/0 بیشترین مساحت زیر منحنی مشخصۀ عامل گیرنده نسبت به مجموعۀ اعتبارسنجی را بهدست آورد. نتیجهگیری: استخراج ویژگیهای رفتاری از تراکنشهای بانکی مشتریان و استفاده از روشهای یادگیری جمعی و همچنین مدلهای ارائهشده مبتنیبر یادگیری عمیق، در پیشبینی ریزش مشتری مؤثرند. پس از تحلیل رفتار و شناسایی مشتریان در شرف رویگردانی، پیشنهادهایی برای جلوگیری از ریزش و حفظ مشتری ارائه شد. برای نمونه، تفکیک مشتریان بر اساس سن، شغل، تحصیلات و غیره بهمنظور ارائه خدمات و تولید محصولات بانکی بر این مبنا، ایجاد تنوع در خدمات موجود، ارائۀ خدمات مورد نیاز مشتریان از طریق بسترهای مجازی و در صورت نیاز در محل فعالیت و زندگی مشتریان، تسهیل در ارائۀ خدمات مطلوب به مشتریان، افزایش اعتماد مشتریان از طریق ارائۀ کاربردیِ امن و همچنین، حفاظت از اطلاعات مشتریان، به حفظ مشتری کمک میکند. | ||
کلیدواژهها | ||
پیشبینی ریزش مشتری؛ بانکداری؛ یادگیری عمیق؛ یادگیری ماشین | ||
مراجع | ||
احمدی کوشا، آزاده؛ احمدی، فائق؛ رنجبر، محمدحسین و کردلوئی، حمیدرضا (1403). شناسایی شاخصهای اعتبارسنجی و رتبهبندی مشتریان در تسهیلات خُرد در بانک خاورمیانه. تحقیقات مالی، 26(2)، 415- 438.
احمدی سرتختی، فرشید؛ هژبر کیانی، کامبیز؛ حسینی، سید شمس الدین و معمارنژاد، عباس (1402). طراحی مدلی برای ارزیابی ریسک اعتباری مشتریان ضمانتنامههای صادر شده توسط صندوق ضمانت صادرات ایران با کمک مدل شبکۀ عصبی مصنوعی. تحقیقات مالی، 25(4)، 695- 716.
باجلان، سعید؛ فلاحپور، سعید و رئیسی، سارا (1403). بهینهسازی پرتفوی اعتباری بانکها با استفاده از رویکرد اکچوئری و شبکۀ عصبی مصنوعی. تحقیقات مالی، 26(3)، 710- 733.
رحیمی، سعیده؛ روستا، علی و آسایش، فرزاد (1403). ارزیابی ارتباط میان عوامل ارتقای توان رقابتپذیری خدمات ارزی مشتریان در صنعت بانکداری. تحقیقات مالی، 26(2)، 439- 462.
References Ahmad, A. K., Jafar, A., & Aljoumaa, K. (2019). Customer churn prediction in telecom using machine learning in big data platform. Journal of Big Data, 6(1), 1-24. Ahmadi Kousha, A., Ahmadi, F., Ranjbar, M. & Kordlouie, M. (2024). Validation Indicator Identification and Customer Ranking in Microloans: A Study at Middle East Bank in Iran. Financial Research Journal, 26(2), 399-423. (in Persian) Ahmadi Sartakhti, F., Hojabr Kiani, K., Hoseini, S. & Memarnejad, A. (2023). Designing a Model for Credit Risk Assessment of Customers for Guarantees Issued by the Export Guarantee Fund of Iran via Artificial Neural Network Model. Financial Research Journal, 25(4), 641- 660. (in Persian) Amin, A., Anwar, S., Adnan, A., Nawaz, M., Alawfi, K., Hussain, A. & Huang, K. (2017). Customer churn prediction in the telecommunication sector using a rough set approach. Neurocomputing, 237, 242-254. Ba, L. J., Kiros, J. R., & Hinton, G. E. (2016). Layer Normalization. arXiv preprint:1607.06450. Çelik, O. & Osmanoglu, U. O. (2019). Comparing to techniques used in customer churn analysis. Journal of Multidisciplinary Developments, 4(1), 30-38. De Caigny, A., Coussement, K. & De Bock, K. W. (2018). A new hybrid classification algorithm for customer churn prediction based on logistic regression and decision trees. European Journal of Operational Research, 269(2), 760-772. Domingos, E., Ojeme, B. & Daramola, O. (2021). Experimental analysis of hyperparameters for deep learning-based churn prediction in the banking sector. Computation, 9(3), 34. Halibas, A. S., Matthew, A. C., Pillai, I. G., Reazol, J. H., Delvo, E. G. & Reazol, L. B. (2019). Determining the Intervening Effects of Exploratory Data Analysis and Feature Engineering in Telecoms Customer Churn Modelling. 2019 4th MEC International Conference on Big Data and Smart City (ICBDSC), 1–7. He, K., Zhang, X., Ren, S. & Sun, J. (2016). Deep Residual Learning for Image Recognition. 2016 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), 770–778. Jain, H., Yadav, G. & Manoov, R. (2020). Churn prediction and retention in banking, telecom and IT sectors using machine learning techniques. In Advances in Machine Learning and Computational Intelligence: Proceedings of ICMLCI 2019 (pp. 137-156). Singapore: Springer Singapore. Karvana, K. G. M., Yazid, S., Syalim, A. & Mursanto, P. (2019, October). Customer churn analysis and prediction using data mining models in banking industry. In 2019 international workshop on big data and information security (IWBIS) (pp. 33-38). IEEE. Khan, Y., Shafiq, S., Naeem, A., Ahmed, S., Safwan, N. & Hussain, S. (2019). Customers churn prediction using artificial neural networks (ANN) in telecom industry. International journal of advanced computer science and applications, 10(9). Kingma, D. P. & Ba, J. (2015). Adam: A Method for Stochastic Optimization. In 3rd International Conference on Learning Representations, ICLR 2015, Conference Track Proceedings. Lalwani, P., Mishra, M. K., Chadha, J. S. & Sethi, P. (2022). Customer churn prediction system: a machine learning approach. Computing, 104, 271-294. Li, Y., Hou, B., Wu, Y., Zhao, D., Xie, A. & Zou, P. (2021). Giant fight: Customer churn prediction in traditional broadcast industry. Journal of Business Research, 131, 630-639. Pustokhina, I. V., Pustokhin, D. A., Nguyen, P. T., Elhoseny, M. & Shankar, K. (2023). Multi-objective rain optimization algorithm with WELM model for customer churn prediction in telecommunication sector. Complex & Intelligent Systems, 9, 3473–3485. Raeesi, S., Bajalan, S. & Fallahpour, S. (2024). Bank’s Credit Portfolio Optimization Using Actuarial Approach and Artificial Neural Networks. Financial Research Journal, 26(3), 710-733. (in Persian) Rahimi, S., Rousta, A. & Asayesh, F. (2024). Evaluating the Relationship between Factors Enhancing the Competitiveness of Customer Foreign Currency Services in the Banking Industry. Financial Research Journal, 26(2), 424-446. (in Persian) Rahman, M. & Kumar, V. (2020). Machine Learning Based Customer Churn Prediction in Banking. 2020 4th International Conference on Electronics, Communication and Aerospace Technology (ICECA), 1196–1201. Sayed, H., Abdel-Fattah, M. A. & Kholief, S. (2018). Predicting potential banking customer churn using apache spark ML and MLlib packages: a comparative study. International Journal of Advanced Computer Science and Applications, 9(11). Spanoudes, P. & Nguyen, T. (2017). Deep Learning in Customer Churn Prediction: Unsupervised Feature Learning on Abstract Company Independent Feature Vectors. Umayaparvathi, V., & Iyakutti, K. (2017). Automated feature selection and churn prediction using deep learning models. International Research Journal of Engineering and Technology (IRJET), 4(3), 1846-1854. Vafeiadis, T., Diamantaras, K. I., Sarigiannidis, G., & Chatzisavvas, K. C. (2015). A comparison of machine learning techniques for customer churn prediction. Simulation Modelling Practice and Theory, 55, 1–9. Vaswani, A., Shazeer, N., Parmar, N., Uszkoreit, J., Jones, L., Gomez, A. N., ... & Polosukhin, I. (2017). Attention is All you Need. In Advances in Neural Information Processing Systems 30: Annual Conference on Neural Information Processing Systems, pp. 5998–6008. Vijaya, J., & Sivasankar, E. (2019). An efficient system for customer churn prediction through particle swarm optimization based feature selection model with simulated annealing. Cluster Computing, 22, 10757-10768. | ||
آمار تعداد مشاهده مقاله: 14 تعداد دریافت فایل اصل مقاله: 15 |