AI-DS Project_Dự án TTNT-KHDL
Việc áp dụng AI đang là xu hướng của các ngành công nghiệp, kinh doanh; sử dụng một mô hình AI để dự đoán việc khách hàng rời bỏ ngân hàng là khả thi và có thể mang lại nhiều lợi ích cho ngân hàng như độ chính xác, sự tối ưu…
-
Dự đoán chính xác: Mô hình AI có khả năng phân tích và xử lý lượng lớn dữ liệu từ các nguồn khác nhau. Bằng cách sử dụng các thuật toán học máy và mạng nơ-ron, mô hình AI có thể tìm ra các mẫu, xu hướng và thông tin ẩn trong dữ liệu để dự đoán khả năng khách hàng rời bỏ ngân hàng. Điều này giúp đưa ra dự đoán chính xác hơn và đáng tin cậy.
-
Xác định chính xác yếu tố ảnh hưởng: Một mô hình AI phức tạp có thể xác định các yếu tố quan trọng và ảnh hưởng nhất định đến quyết định của khách hàng. Các yếu tố này có thể bao gồm các chỉ số chất lượng dịch vụ, tương tác khách hàng, sản phẩm và giá cả, hoặc các yếu tố khác liên quan đến trải nghiệm khách hàng. Bằng cách hiểu rõ những yếu tố này, ngân hàng có thể tập trung vào việc cải thiện các khía cạnh quan trọng để giữ chân khách hàng.
-
Tiết kiệm thời gian và tài nguyên: Việc sử dụng mô hình AI tự động hóa quá trình dự đoán và phân tích dữ liệu, giúp tiết kiệm thời gian và tài nguyên của ngân hàng. Thay vì phải phân tích thủ công và xử lý dữ liệu lớn, mô hình AI có thể làm việc nhanh chóng và hiệu quả, giúp ngân hàng tập trung vào các hoạt động chiến lược và cải thiện chất lượng dịch vụ.
Mặc dù việc áp dụng trí tuệ nhân tạo (AI) để dự đoán việc khách hàng rời bỏ ngân hàng có thể mang lại nhiều lợi ích, nhưng cũng có một số điểm yếu cần được xem xét như: cần đầu tư nhiều tài chính, vấn đề đạo đức hoặc quyền riêng tư của khách hàng.
=> Với sự vượt trội về ưu điểm các ưu điểm nêu trên, sử dụng một mô hình AI để dự đoán việc khách hàng rời bỏ ngân hàng là rất khả thi và có cơ hội phát triển lớn trong tương lai.