Інтелектуальні системи для прогнозування у банківській сфері

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.advisorГуськова, Віра Геннадіївна
dc.contributor.authorМіщенко, Антон Сергійович
dc.date.accessioned2026-02-02T11:33:43Z
dc.date.available2026-02-02T11:33:43Z
dc.date.issued2025
dc.description.abstractТемою роботи є розроблення інтелектуальної системи аналітики портфеля клієнтів банку, яка поєднує сегментацію та прогнозування ключових поведінкових подій. Об’єктом дослідження є процес підтримки прийняття рішень у банківських установах під час прогнозування взяття ключових продуктів. Предметом дослідження є методи машинного навчання для сегментації клієнтів, оцінки їхніх ймовірностей взаємодії з банківськими продуктами та побудови персоналізованих рекомендацій. Метою роботи є створення аналітичного інструментарію, який дозволяє автоматично сегментувати клієнтів, будувати моделі прогнозування їхньої поведінки та формувати дані для таргетованих маркетингових кампаній. Актуальність роботи зумовлена стрімким переходом банків до персоналізованого маркетингу, необхідністю оптимізації витрат на залучення клієнтів та підвищення точності прогнозів. У результаті роботи було створено повний машинно-навчальний пайплайн, що включає попередню обробку даних, сегментацію клієнтів, а також побудову моделей прогнозування. Розроблена система формує сегментовані клієнтські бази з оцінкою ймовірності відкриття депозиту чи кредиту, що дозволяє використовувати її як інтелектуальний модуль для підготовки маркетингових кампаній та підвищення ефективності роботи банку.
dc.description.abstractotherThe topic of the thesis is the development of an intelligent analytics system for a bank’s client portfolio that integrates segmentation and prediction of key behavioral events. The object of the study is the decision-support process in banking institutions during forecasting of customer uptake of core financial products. The subject of the study is the set of machine learning methods for client segmentation, assessment of their probability of interacting with banking products, and the construction of personalized recommendations. The purpose of the thesis is to create an analytical toolkit that enables automatic segmentation of clients, development of behavioral prediction models, and generation of data for targeted marketing campaigns. The relevance of the research is driven by the rapid shift of banks toward personalized marketing, the need to optimize customer acquisition costs, and the growing demand for higher accuracy of predictive models. As a result of the work, a complete machine-learning pipeline was developed, including data preprocessing, client segmentation, and the construction of prediction models. The developed system generates segmented customer datasets with estimated probabilities of opening a deposit or applying for a credit product, which enables its use as an intelligent module for preparing marketing campaigns and increasing the bank’s operational efficiency.
dc.format.extent109 с.
dc.identifier.citationМіщенко, А. С. Інтелектуальні системи для прогнозування у банківській сфері : магістерська дис. : 124 Системний аналіз / Міщенко Антон Сергійович. – Київ, 2025. – 109 с.
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/78587
dc.language.isouk
dc.publisherКПІ ім. Ігоря Сікорського
dc.publisher.placeКиїв
dc.subjectсегментація клієнтів
dc.subjectмашинне навчання
dc.subjectпрогнозування поведінки
dc.subjectбанківський маркетинг
dc.subjectrandom forest
dc.subjectdata leakage.
dc.subjectGMM
dc.subject.udc004.021:004.8, 336.71
dc.titleІнтелектуальні системи для прогнозування у банківській сфері
dc.typeMaster Thesis

Файли

Контейнер файлів
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз
Назва:
Mishchenko_magistr.pdf
Розмір:
2.07 MB
Формат:
Adobe Portable Document Format
Завантажити
Ліцензійна угода
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз недоступний
Назва:
license.txt
Розмір:
8.98 KB
Формат:
Item-specific license agreed upon to submission
Опис:
Завантажити

Зібрання

Магістерські роботи (ММСА)
Магістерські роботи