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증권 금융 상품 거래 고객의 이탈 예측 및 원인 추론
A Securities Company's Customer Churn Prediction Model and Causal Inference with SHAP Value 원문보기

The journal of Bigdata = 한국빅데이터학회지, v.5 no.2, 2020년, pp.215 - 229  

나광택 (데이터애널리틱스랩) ,  이진영 (데이터애널리틱스랩) ,  김은찬 (데이터애널리틱스랩) ,  이효찬 (데이터애널리틱스랩)

초록
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산업 분야를 막론하고 머신러닝의 관심이 매우 높아지고 있으나, 머신러닝이 지닌 설명 불가능성은 여전히 문제로 남아있어 적극적인 업무 적용에 어려움이 있다. 본고에서는 증권사 금융 고객을 대상으로 이탈예측 모델 개발 사례를 소개하고 SHAP Value 기법을 사용하여 설명 가능한 머신러닝 모델 개발 시도와 해석 가능성 도출에 대한 연구 결과를 소개한다. 총 6가지 고객이탈 모델을 비교 분석하였으며, SHAP Value와 고객의 자산 변화에 따른 유형 분류 및 데이터 분석을 통해 고객 이탈 원인을 추론한다. 본 연구 결과를 토대로, 향후 마케팅 담당자의 실제 고객 마케팅 수행에 있어 원인 추론이 가능한 이탈 예측 결괏값을 사용하고 고객별 마케팅 여부를 점검하는 등의 종합적 판단 지표로 활용할 수 있을 것으로 판단된다.

Abstract AI-Helper 아이콘AI-Helper

The interest in machine learning is growing in all industries, but it is difficult to apply it to real-world tasks because of inexplicability. This paper introduces a case of developing a financial customer churn prediction model for a securities company, and introduces the research results on an at...

주제어

참고문헌 (26)

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  26. DUMITRACHE, A., NASTU, A. A., & STANCU, S. Churn Prediction in Telecommunication Industry: Model Interpretability. 

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