Прогнозирование набора банковских продуктов потенциального клиента

Задача прогнозирования предпочтений покупателя была актуальна в том или ином виде с момента появления хозяйственных взаимоотношений между людьми. Сегодня решение задачи прогнозирования спроса позволяет продавцу производить и поставлять необходимое количество товаров или услуг, предлагать каждому покупателю релевантные товары и тем самым максимизировать прибыль. Объектом изучения работы является спрос на банковские продукты для бизнеса в России. В исследовании используются различные методы прогнозирования лучшего набора продуктов для клиентов из малого и среднего бизнеса. Решение этой задачи позволит банку уже на этапе продажи делать клиентам наиболее релевантные продуктовые предложения. Предложенная модель состоит из двух шагов. Сначала выполняется кластеризация всех компаний по наборам их банковских продуктов. Затем кластер каждой компании предсказывается по открытой информации с помощью решающих деревьев. Модель может стать основой для специализации под задачи и продукты любого банка, для этого будет достаточно обучить ее на наборе признаков и продуктов его клиентов. Дополнение обучающей выборки данными о клиентах других банков позволит лучше изучить особенности поведения и потребности малого и среднего бизнеса в России.