银行作为信息密集型金融服务机构,为客户提供专业的金融产品和服务,但是,银行同业整体运作经营模式基本类似,产品本质在监管政策下基本趋同。在这种背景下,客户成为各银行争相争取的资源,结合银行对应目标市场定位,获取、维护优质客户成为银行的经营的核心目标。随着我国金融政策的推动和支持,各类经济实体不断发展,在国内总人口相对稳定的条件下,客户对于投资渠道和方向的选择日益增多,银行业尤其是城市商业银行在客户中的市场被逐渐挤占,如何获取更多的优质目标客户和维系挽留已有的存量客户成为各银行以及城市商业银行亟待解决的核心问题之一。另外,在互联网金融飞速发展的冲击下,虽然银行在逐步拓展业务范围和目标客户群体,但是收效甚微,客户流失倾向加剧,城市商业银行对于客户流失预警、挽回流失客户的需求更显紧迫和重要。为解决A银行零售客户资产流失问题,挽回流失资产,本文基于A银行零售客户基础数据,结合业务营销场景需求,抽象出解决个人客户流失问题的问题模型,在客户标签体系的基础上,通过特征工程处理出适用于A银行个人客户流失预警模型的数据特征,使用Light GBM算法构建了适用于A银行有效价值客户的流失预警模型,并选取某地区某支行进行对比测试,对模型实例效果进行了分析,说明该模型的应用效果。本文首先介绍了国内学术界在客户流失领域的有关工作情况,并进行了各领域研究成果情况的汇总。接着从模型相关理论、用户流失理论两个方面,对本文研究中涉及的有关理论问题进行了详尽介绍,为后文进行A银行客户流失风险预警模型的建立,奠定了扎实的理论基础。然后本文对基于A银行的业务基础数据的特征工程进行了重点介绍,在前期特征工程相关工作的基础上,对A银行零售客户流失预警模型的构建进行了说明。基于A银行的业务问题背景、客户相关信息、数据体系,抽象出解决个人客户流失问题的问题模型,并根据问题特征,选择了有效价值客户作为本文的研究对象,确定了客户流失的定义。通过A银行各业务系统的数据采集,基于客户基本信息进行客户标签体系的构建,在客户标签体系的基础上,通过特征工程处理出适用于A银行个人客户流失预警模型的数据特征,并将其用于A银行个人客户流失预警模型的构建。最后介绍了流失预警模型在不同应用场景的应用,包括客户流失跟踪实例效果、对外接口的提供、营销策略的制定建议。