Nghiên Cứu Ứng Dụng Học Máy Trong Dự Báo Khả Năng Rời Bỏ Dịch Vụ Thẻ Tín Dụng

• Tác giả: Phạm Thị Ngọc Bích
• Người hướng dẫn: THS. Nguyễn Thị Thu Trang
• Trường học: Trường Đại Học Kinh Tế Quốc Dân
• Chuyên ngành: Toán Kinh Tế
• Đề tài: Dự Báo Khả Năng Rời Bỏ Dịch Vụ Thẻ Tín Dụng Bằng Học Máy
• Loại tài liệu: chuyên đề thực tập
• Năm xuất bản: 2022
• Địa điểm: Hà Nội

• LỜI CAM ĐOAN
• LỜI CẢM ƠN
• 1. CHƯƠNG 1: CƠ SỞ LÝ LUẬN VA TỔNG QUAN NGHIÊN CỨU
• 1.1. Dịch vụ thẻ tín dụng
• 1.2. Đặc điểm chung của thẻ tín dụng
• 1.3. Những rủi ro khi sử dụng thẻ tín dụng
• 1.4. Sự rời bỏ của khách hàng
• 1.5. Các yếu tố ảnh hưởng đến khả năng rời bỏ dịch vụ thẻ tín dụng
• 1.6. Tổng quan nghiên cứu
• 2. CHƯƠNG 2: PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
• 2.1. Phương pháp Machine Learning
• 2.2. Kỹ thuật SMOTE
• 2.3. Hồi quy Logistic
• 2.4. Dự báo kết hợp
• 2.5. Đánh giá hiệu suất
• 3. CHƯƠNG 3: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VÀ THẢO LUẬN
• 3.1. Dữ liệu và trực quan hóa dữ liệu
• 3.2. Thống kê mô tả dữ liệu
• 3.3. Kết quả bài toán dự báo khách hàng rời bỏ dịch vụ thẻ tín dụng
• 3.3.1. Mô hình Random Forest
• 3.3.2. Hồi quy Logistic
• 3.3.3. Dự báo tổng hợp
• 3.3.4. Đánh giá phương pháp
• 3.4. Hạn chế của chuyên đề
• 3.5. Chính sách khuyến nghị
• TÀI LIỆU THAM KHẢO

I. Tổng Quan Về Dự Báo Khả Năng Rời Bỏ Dịch Vụ Thẻ Tín Dụng

Dự báo khả năng rời bỏ dịch vụ thẻ tín dụng là một vấn đề quan trọng trong ngành ngân hàng. Việc hiểu rõ lý do khách hàng rời bỏ giúp các ngân hàng xây dựng chiến lược giữ chân hiệu quả. Theo nghiên cứu của Kenny, việc cải thiện tỷ lệ giữ chân khách hàng có thể tăng lợi nhuận từ 25% đến 80%. Do đó, việc áp dụng các phương pháp học máy để dự đoán khả năng rời bỏ là cần thiết.

1.1. Khái Niệm Dự Báo Khả Năng Rời Bỏ

Dự báo khả năng rời bỏ là quá trình sử dụng dữ liệu để xác định khả năng khách hàng sẽ ngừng sử dụng dịch vụ. Các yếu tố như tâm lý, hành vi và dữ liệu giao dịch đều ảnh hưởng đến quyết định này.

1.2. Tầm Quan Trọng Của Dự Báo Trong Ngành Ngân Hàng

Dự báo khả năng rời bỏ giúp ngân hàng nhận diện khách hàng có nguy cơ cao, từ đó có biện pháp giữ chân phù hợp. Điều này không chỉ giảm thiểu tổn thất mà còn tối ưu hóa chi phí marketing.

II. Vấn Đề Và Thách Thức Trong Dự Báo Khả Năng Rời Bỏ

Mặc dù có nhiều lợi ích, việc dự báo khả năng rời bỏ cũng gặp phải nhiều thách thức. Một trong những vấn đề chính là dữ liệu không đầy đủ hoặc không chính xác. Ngoài ra, sự thay đổi trong hành vi khách hàng cũng làm cho việc dự đoán trở nên khó khăn hơn.

2.1. Dữ Liệu Không Đầy Đủ Và Không Chính Xác

Dữ liệu không đầy đủ có thể dẫn đến những dự đoán sai lệch. Việc thu thập và xử lý dữ liệu chính xác là rất quan trọng để đảm bảo độ tin cậy của mô hình dự báo.

2.2. Sự Thay Đổi Trong Hành Vi Khách Hàng

Hành vi khách hàng có thể thay đổi theo thời gian do nhiều yếu tố như kinh tế, xã hội. Điều này tạo ra thách thức lớn cho các mô hình dự báo, yêu cầu cập nhật thường xuyên.

III. Phương Pháp Dự Báo Khả Năng Rời Bỏ Dịch Vụ Thẻ Tín Dụng

Có nhiều phương pháp khác nhau để dự báo khả năng rời bỏ dịch vụ thẻ tín dụng. Các phương pháp này bao gồm hồi quy logistic, rừng ngẫu nhiên và SVM. Mỗi phương pháp có ưu điểm và nhược điểm riêng, và việc lựa chọn phương pháp phù hợp là rất quan trọng.

3.1. Hồi Quy Logistic Trong Dự Báo

Hồi quy logistic là một trong những phương pháp phổ biến nhất để dự đoán khả năng rời bỏ. Phương pháp này giúp xác định mối quan hệ giữa các yếu tố ảnh hưởng và khả năng rời bỏ của khách hàng.

3.2. Mô Hình Rừng Ngẫu Nhiên

Mô hình rừng ngẫu nhiên sử dụng nhiều cây quyết định để cải thiện độ chính xác của dự đoán. Phương pháp này có khả năng xử lý dữ liệu lớn và phức tạp, giúp tăng cường hiệu quả dự báo.

3.3. SVM Trong Dự Đoán Khách Hàng Rời Bỏ

SVM (Support Vector Machine) là một phương pháp học máy mạnh mẽ, có khả năng phân loại tốt các nhóm khách hàng. Phương pháp này giúp xác định ranh giới giữa các nhóm khách hàng có khả năng rời bỏ và không rời bỏ.

IV. Ứng Dụng Thực Tiễn Của Dự Báo Khả Năng Rời Bỏ

Việc áp dụng các mô hình dự báo không chỉ giúp ngân hàng nhận diện khách hàng có nguy cơ rời bỏ mà còn cung cấp thông tin để cải thiện dịch vụ. Các ngân hàng có thể sử dụng thông tin này để điều chỉnh chiến lược marketing và chăm sóc khách hàng.

4.1. Tăng Cường Chất Lượng Dịch Vụ

Dựa trên kết quả dự báo, ngân hàng có thể cải thiện chất lượng dịch vụ để giữ chân khách hàng. Việc lắng nghe phản hồi từ khách hàng cũng là một yếu tố quan trọng.

4.2. Chiến Lược Marketing Đích Danh

Các ngân hàng có thể phát triển các chiến lược marketing nhắm đến nhóm khách hàng có nguy cơ cao. Điều này giúp tối ưu hóa chi phí và tăng hiệu quả của các chiến dịch.

V. Kết Luận Về Dự Báo Khả Năng Rời Bỏ Dịch Vụ Thẻ Tín Dụng

Dự báo khả năng rời bỏ dịch vụ thẻ tín dụng là một công cụ quan trọng giúp ngân hàng duy trì lợi nhuận và phát triển bền vững. Việc áp dụng các phương pháp học máy trong dự báo không chỉ giúp nhận diện khách hàng có nguy cơ mà còn cung cấp thông tin để cải thiện dịch vụ.

5.1. Tương Lai Của Dự Báo Trong Ngành Ngân Hàng

Trong tương lai, việc áp dụng công nghệ học máy sẽ ngày càng trở nên phổ biến trong ngành ngân hàng. Các ngân hàng cần đầu tư vào công nghệ và dữ liệu để nâng cao khả năng dự báo.

5.2. Khuyến Nghị Đối Với Các Ngân Hàng

Các ngân hàng nên xây dựng hệ thống quản lý dữ liệu hiệu quả và thường xuyên cập nhật mô hình dự báo. Điều này sẽ giúp họ duy trì sự cạnh tranh và giữ chân khách hàng tốt hơn.