基于LightGBM的银行客户流失预警模型研究

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近几年来,大数据、人工智能、云计算等科学技术迅速兴起,以支付宝、微信支付等为代表的消费金融和互联网金融逐渐占领市场,在此背景下客户对于金融服务与金融产品的选择也日益自由化和多样化,造成了客户对于传统的商业银行的依赖度和忠诚度逐渐降低,出现了大量的客户流失、银行金融产品购买率低等问题,商业银行面临着巨大的挑战。因此准确地预测客户资产变动情况并及时采取挽留措施是银行提高核心竞争力的重点。本文建立以树模型为基础的客户流失预警模型,预判客户资产变动情况,以便银行更好的针对潜在的资产流失客户采取及时的挽留措施,从而减少客户及资金流失,并以某商业银行客户的行为和资产信息数据为研究样本,进行实证分析。首先分析了银行在客户管理中防止客户流失的必要性以及客户管理的不足之处,同时介绍了利用数据挖掘技术建立客户流失预警模型的发展现状;接着对随机森林、XGBoost、Light GBM三种模型的理论和算法进行了介绍;然后阐述了客户的行为和资产信息数据预处理中的关键步骤,包括处理缺失值、特殊类型特征的转换、衍生变量挖掘等;最后将处理好的数据分别利用随机森林、XGBoost和Light GBM模型进行学习训练并调整模型参数,根据Kappa系数等评估指标最终选择了预测效果及运行效率均优的Light GBM作为最终的客户流失预警模型,并据此针对潜在的资产流失客户提出可行性意见与建议。
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