摘要

本文探讨了在竞争激烈的金融环境中，金融机构如何通过数据驱动的LSTM模型来理解和预测客户的目标和行为。文章介绍了两种模型：一种是基本的LSTM模型，另一种是结合了状态空间图嵌入的LSTM模型。这两种模型都利用了由Borrajo和Veloso提出的域独立模拟器生成的半合成客户行为数据集。研究结果表明，这两种模型在预测客户目标和行为方面都表现出了有效性，尤其是结合了图嵌入的LSTM模型，其在准确性和效率上都有显著提升。

原理

本文的核心在于利用LSTM网络来捕捉客户交互中的时间序列模式，并通过引入状态空间图嵌入来增强模型对数据集中特征间关系和依赖性的理解。LSTM模型通过其内部的记忆单元，能够有效地处理和预测时间序列数据中的长期依赖关系。而状态空间图嵌入则通过构建一个图结构，其中节点代表状态特征，边代表状态间的转换，从而使模型能够更全面地理解客户在不同银行接口间的导航和操作。这种结合了LSTM和图嵌入的方法，不仅提高了预测的准确性，还增强了模型在复杂现实世界环境中的鲁棒性和可扩展性。

流程

研究首先使用Borrajo和Veloso的模拟器生成半合成数据集，该数据集包含了客户与多种银行接口（如网站、移动应用、ATM等）的交互记录。接着，通过预处理步骤，将这些交互记录转换为LSTM模型可接受的输入格式，包括时间序列和动作序列。模型训练阶段，LSTM和GNN+LSTM模型被用来学习这些序列数据中的模式。实验结果显示，GNN+LSTM模型在预测客户目标、类型和未来行为方面均优于传统的LSTM模型。例如，在预测客户目标时，GNN+LSTM模型的准确率达到了77%，而LSTM模型为71%。

应用

这项研究为金融机构提供了一个强大的工具，用以预测和理解客户的行为和需求。通过准确预测客户的目标和行为，金融机构可以更有效地设计个性化服务，提高客户满意度和忠诚度。此外，这种方法还可以帮助金融机构优化资源分配，减少不必要的营销成本，并在竞争激烈的市场中保持领先地位。未来，该技术还可以扩展到其他服务行业，如零售、电信等，以提升客户体验和业务效率。