Predicting customer churn in banking with EKI's algorithms for adapting Vietnamese market

Trong bối cảnh kinh tế cạnh tranh cao và sự phát triển nhanh chóng của công nghệ, việc giữ chân khách hàng là yếu tố then chốt đối với các ngân hàng. Sự xuất hiện của học máy, một nhánh của trí tuệ nhân tạo, đã mang lại tiềm năng đáng kể trong việc xác định khách hàng tiềm năng và giảm thiểu rủi ro mất khách hàng, đặc biệt trong lĩnh vực tài chính và ngân hàng.

Mục tiêu chính của nghiên cứu là xây dựng một mô hình dự đoán tỷ lệ khách hàng rời bỏ trong ngành ngân hàng sử dụng thuật toán BernoulliNB và học máy gia tăng, nhằm cung cấp các giải pháp kịp thời để giữ chân khách hàng và nâng cao hiệu quả kinh doanh.

Nghiên cứu này tập trung vào việc giải quyết vấn đề tỷ lệ khách hàng rời bỏ trong ngành ngân hàng, một thách thức lớn ảnh hưởng đến lợi nhuận và tăng trưởng. Bài viết đề xuất và áp dụng thuật toán BernoulliNB kết hợp với phương pháp học máy gia tăng để xử lý dữ liệu phát trực tuyến và dự đoán tỷ lệ rời bỏ của khách hàng. Dữ liệu được sử dụng là cơ sở dữ liệu Churn_Modeling, thu thập từ các ngân hàng. Phương pháp nghiên cứu bao gồm việc khám phá các nền tảng lý thuyết, lịch sử cơ sở dữ liệu liên quan đến tỷ lệ rời bỏ, và các thuật toán dự đoán đã được áp dụng. Đặc biệt, nghiên cứu nhấn mạnh việc xử lý dữ liệu trong môi trường thay đổi liên tục thông qua học máy liên tục và khái niệm "trôi khái niệm" (concept drift), cho phép mô hình thích nghi với dữ liệu mới mà không cần huấn luyện lại từ đầu. Các thuật toán khác như MLPClassifier, Linear Discriminant Analysis, Decision Tree Classifier, ExtraTreeClassifier và GaussianNB cũng được so sánh hiệu suất bằng phương pháp cửa sổ trượt. Kết quả thực nghiệm cho thấy thuật toán BernoulliNB đạt hiệu suất cao nhất với độ chính xác trung bình 79.74% và độ chính xác ở bước cuối cùng là 80.90%, chứng tỏ khả năng phân loại rất tốt và ổn định. Các thuật toán Decision Tree và Extra Tree cũng cho thấy hiệu suất tốt, trong khi các thuật toán khác có hiệu suất thấp hơn. Nghiên cứu cũng đã triển khai một nền tảng điện tử nguyên mẫu, cho phép dự đoán tỷ lệ rời bỏ khách hàng và quản lý hệ thống. Việc ứng dụng này không chỉ giúp các ngân hàng xác định sớm khách hàng có nguy cơ rời đi để đưa ra các giải pháp giữ chân kịp thời mà còn góp phần thúc đẩy sự phát triển kinh tế và tạo môi trường cạnh tranh lành mạnh tại Việt Nam, đặc biệt khi dữ liệu được điều chỉnh để phù hợp với thị trường trong nước.