Нейромережева система банківського маркетингу
Автор: Хміль Сергій Сергійович
Кваліфікаційний рівень: магістр
Спеціальність: Комп'ютерні технології та системи видавничо-поліграфічних виробництв
Інститут: Інститут комп'ютерних наук та інформаційних технологій
Форма навчання: денна
Навчальний рік: 2025-2026 н.р.
Мова захисту: українська
Анотація: У магістерській кваліфікаційній роботі розроблено нейромережеву систему банківського маркетингу, призначену для автоматизованого передбачення реакції клієнтів на маркетингові пропозиції та формування рекомендацій для підвищення ефективності комунікацій. Актуальність теми зумовлена необхідністю оптимізації контактів із клієнтами, зростанням обсягів даних у банківській сфері та поширенням персоналізованого підходу до маркетингових кампаній. У роботі проведено аналітичний огляд джерел щодо застосування машинного навчання в маркетингу, сформульовано об’єкт, предмет та мету дослідження, визначено основні проблеми обробки клієнтських даних, серед яких — дисбаланс класів, пропуски та складні нелінійні залежності. На основі набору Bank Marketing Dataset виконано повний цикл обробки даних у середовищі Orange Data Mining, побудовано моделі класифікації (Logistic Regression, Naive Bayes, Random Forest, MLP) та здійснено їх оцінювання. Найкращі результати продемонстрував алгоритм Random Forest, який забезпечив найвищі значення AUC, Recall та збалансованість класифікації. Розроблено архітектуру нейромережевої маркетингової системи, що включає модулі обробки даних, класифікаційного моделювання, оцінювання ймовірностей, рекомендацій та контролю ефективності. Запропоновано рекомендаційну логіку для сегментації клієнтів та автоматизованого прийняття рішень щодо включення клієнтів до маркетингових кампаній. Результати роботи підтверджують, що використання машинного навчання у банківському маркетингу значно підвищує конверсію кампаній, зменшує кількість неефективних контактів та сприяє побудові персоналізованих стратегій взаємодії з клієнтами.