Hệ thống dự báo khách hàng rời bỏ dịch vụ ngân hàng trên nền tảng học máy

Các tác giả

  • Nguyễn Quốc Hùng
    Đại học Kinh tế Thành phố Hồ Chí Minh, Thành phố Hồ Chí Minh, Việt Nam
  • Lê Thành Trung
    Đại học Kinh tế Thành phố Hồ Chí Minh, Thành phố Hồ Chí Minh, Việt Nam
  • Nguyễn Thị Xuân Đào
    Đại học Kinh tế Thành phố Hồ Chí Minh, Thành phố Hồ Chí Minh, Việt Nam
  • Nguyễn Quang Trường
    Ngân hàng Quốc tế VIB, Thành phố Hồ Chí Minh, Việt Nam

DOI:

10.46223/HCMCOUJS.econ.vi.21.1.3474.2026

Từ khóa:

CRM; dữ liệu hành vi giao dịch; dự đoán rời bỏ; hành vi khách hàng; học máy; khách hàng rời bỏ; Random Forest; tài chính - ngân hàng

Phân loại JEL:

C45; G21; M31

Tóm tắt

Sự phát triển nhanh chóng của công nghệ số, đặc biệt là trí tuệ nhân tạo, đã làm thay đổi căn bản phương pháp phân tích và khai thác dữ liệu trong ngành ngân hàng. Tuy nhiên, các mô hình truyền thống vẫn chủ yếu dựa trên dữ liệu định danh tĩnh, chưa tận dụng hiệu quả dữ liệu hành vi giao dịch để dự báo rủi ro khách hàng rời bỏ dịch vụ. Nghiên cứu này đề xuất một mô hình học máy ứng dụng dữ liệu giao dịch tài khoản DEBIT nhằm dự đoán khả năng khách hàng ngừng sử dụng dịch vụ ngân hàng. Dữ liệu được thu thập từ hệ thống CASA của ba ngân hàng thương mại tại khu vực phía Nam, thông qua hợp tác chính thức phục vụ mục đích nghiên cứu học thuật và đảm bảo các nguyên tắc bảo mật thông tin. Trên cơ sở dữ liệu này, nhóm tác giả tiến hành huấn luyện và so sánh hiệu quả dự báo giữa các mô hình học máy phổ biến. Kết quả thực nghiệm cho thấy mô hình Random Forest đạt độ chính xác cao nhất (96%) và có tiềm năng ứng dụng vào hệ thống quản trị quan hệ khách hàng (CRM). Mô hình đề xuất giúp nhận diện sớm các khách hàng có nguy cơ rời bỏ dịch vụ, từ đó hỗ trợ ngân hàng xây dựng các chiến lược giữ chân phù hợp. Nghiên cứu góp phần bổ sung cơ sở thực nghiệm cho lĩnh vực phân tích hành vi khách hàng trên nền tảng học máy trong bối cảnh chuyển đổi số tại các tổ chức tài chính - ngân hàng

Tải xuống

Dữ liệu tải xuống chưa có sẵn.

Tài liệu tham khảo

Agarwal, V., Taware, S., Yadav, S. A., Gangodkar, D., Rao, A., & Srivastav, V. (2022). Customer-churn prediction using machine learning. 6th International Conference on Electronics, Communication and Aerospace Technology, Coimbatore, India, 1035-1040. https://doi.org/10.1109/ICECA55336.2022.10009093

Ashraf, R. (2024). Bank customer churn prediction using machine learning framework. Journal of Applied Finance & Banking, 14(4), 1-5. https://doi.org/10.47260/jafb/1445

Brownlow, J., Chu, C., Fu, B., Xu, G., Culbert, B., & Meng, Q. (2018). Cost-sensitive churn prediction in fund management services. In J. Pei, Y. Manolopoulos, S. Sadiq, & J. Li (Eds.), Database systems for advanced applications (pp. 776-788). Springer International Publishing. https://doi.org/10.1007/978-3-319-91458-9_49

Colgate, M. R., & Danaher, P. (2000). Implementing a customer relationship strategy: The asymmetric impact of poor versus excellent execution. Journal of the Academy of Marketing Science, 28(3), 375-387. https://doi.org/10.1177/0092070300283006

Chapman, P., Clinton, J., Kerber, R., Khabaza, T., Reinartz, T., Shearer, C., & Wirth, R. (1999). CRISP‑DM 1.0: Step‑by‑step data mining guide. CRISP‑DM Consortium. https://mineracaodedados.files.wordpress.com/2012/12/crisp-dm-1-0.pdf

Tải xuống

Ngày nộp: 05-06-2024
Ngày duyệt đăng: 31-07-2025
Ngày xuất bản: 07-09-2025

Thống kê truy cập

Trang tóm tắt: 1083
PDF: 396

Cách trích dẫn

Nguyễn, Q. H., Lê, T. T., Nguyễn, T. X. Đào, & Nguyễn, Q. T. (2025). Hệ thống dự báo khách hàng rời bỏ dịch vụ ngân hàng trên nền tảng học máy. Tạp Chí Khoa học Đại học Mở Thành phố Hồ Chí Minh - Kinh Tế Và Quản trị Kinh Doanh, 21(1), 73–89. https://doi.org/10.46223/HCMCOUJS.econ.vi.21.1.3474.2026

Các bài báo tương tự

Bạn cũng có thể bắt đầu một tìm kiếm tương tự nâng cao cho bài báo này.