카드산업에서 휴면 고객 예측 리뷰
신용카드 고객의 월별 사용 금액 및 이용 업종 등 거래 이력을 시계열 데이터로 보고, 순환신경망(LSTM) 모델을 통해 미래에 거래가 중단될 ‘휴면 고객’을 예측하는 방법론을 제시한다. 논문 요약 연구 배경 고객의 이탈은 어느 날 갑자기 일어나지 않는다. 카드 명세서에 찍히는 숫자의…
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제품 개선 및 신제품 개발을 위한 시장분석 방법: 머신러닝 방법론을 중심으로 리뷰
신제품 개발의 성공 확률을 높이기 위해, 고객 리뷰 분석(텍스트 마이닝), 타겟 고객 정의(군집분석), 수요 예측 등 각 단계별로 활용할 수 있는 다양한 머신러닝 기반 시장 분석 기법들을 종합적으로 소개하는 리뷰 논문이다. 논문 요약 연구 배경 신제품의 95%가 시장에서 실패하는 시대,…
자동차 정비 산업에서의 고객 이탈 예측: 머신러닝 알고리즘을 기반으로 리뷰
자동차 정비 이력을 하나의 ‘시계열 데이터’로 간주하고, 순환신경망(LSTM)을 활용하여 다음 정비 주기에 방문하지 않을 ‘휴면/이탈’ 고객을 예측하는 새로운 접근법을 제시한다. 논문 요약 연구 배경 고객이 단순히 ‘오지 않는 것’을 어떻게 ‘이탈’로 정의하고 예측할 수 있을까? 이 연구는 구독 서비스가 아닌…
인공지능과 암호화폐의 보급이 은행에 미치는 영향 – 미국과 일본의 경험을 중심으로 – 리뷰
미국과 일본의 사례를 통해, 인공지능(AI)과 암호화폐(디파이)가 어떻게 전통 은행의 업무를 자동화하고 예대마진 비즈니스 모델을 위협하는지 분석하여, 한국 은행들의 대응 전략 방향을 제시한다. 논문 요약 연구 배경 전통 금융의 견고한 성벽에 ‘인공지능’과 ‘암호화폐’라는 두 개의 거대한 충격이 가해지고 있다. 하나는 성벽을…
인공지능 기반 고객 이탈 예측 기술 동향 및 발전방향 리뷰
고객 이탈 예측 기술이 전통적인 통계 모델에서 머신러닝, 딥러닝, 그리고 설명가능 AI(XAI)로 발전해 온 전체 기술적 흐름을 조망하고, 각 방법론의 특징과 미래 발전 방향을 제시하는 종합 보고서이다. 논문 요약 연구 배경 고객 이탈을 막기 위한 기업들의 전쟁에서, 인공지능은 어떤 무기들을…