目前,机器学习模型在多方面取得了很好的成果,为各行各业提供了解决问题的有效办法。在金融领域,机器学习因其优异表现已经得到众多学者的关注,但是对于结构过于复杂的模型,却很难解释模型决策背后的逻辑,仅能得到模型预测结果,使得模型成为黑盒模型,严重阻碍了机器学习在金融领域的应用。基于此背景下,本文以金融领域中的银行业务为例,建立银行客户流失预警模型,旨在有效识别银行潜在流失客户,并通过模型可解释性分析,挖掘出模型决策背后的有效信息,为防止客户流失提供数据参考与建议。首先根据原始数据特点进行数据清洗,主要包括缺失值处理以及重复样本处理。之后先通过特征粗筛去除只起到标记作用以及无统计意义的特征,再利用Lasso CV与皮尔逊相关系数法进行特征选择,进一步提升数据质量。同时银行数据还存在严重的不平衡性,使用BORDERLINE-SMOTE算法使得训练集平衡。接下来进行建模前的数据挖掘工作,包括可视化数据的分布情况、特征自身的规律、特征与研究目标的规律。在建模与模型解释方面分为两部分,第一部分首先建立了LR、随机森林、XGboost、light GBM,四种自身可解释的模型,对四种模型的结果利用ACC、F1＿score、Precision、Recall四个指标进行对比,然后分析了四个模型对特征的重要性评价。但是这四种自身可解释模型在本文最关注的流失客户查全率（Recall）指标上只能达到60%左右,因此第二个部分建立了支持向量机与DNN两种黑盒模型,经过指标对比,DNN的效果最好,流失客户查全率（Recall）可达86%。之后利用三种与模型无关的的解释方法进行解释,首先利用Shapley值解释每个特征和实例是如何影响模型结果的;然后利用部分依赖图（PDP）解释几个重要特征对模型结果影响的边际效应;最后利用局部代理模型（Lime）对黑盒模型进行局部替代,从而解释模型是如何对单个样本进行决策的。本文在精准识别流失客户的基础上,从黑盒模型中挖掘出有用的信息,从而为银行业务人员进行客户挽留工作提供数据信息,及时挽留客户,提高银行的收益。