KMITL Expo 2026 LogoKMITL 66th Anniversary Logo

โครงงาน การพัฒนาโมเดลทำนายลูกค้าที่มีแนวโน้มที่จะยกเลิกการใช้บริการ บัตรเครดิตของธนาคาร

รายละเอียด

รายงานฉบับนี้เป็นส่วนหนึ่งของการนำความรู้ที่ได้จากการศึกษาโมเดล Machine Learning และแนวทางการพัฒนาโมเดลทำนายลูกค้าที่มีแนวโน้มที่จะยกเลิกการใช้บริการบัตรเครดิตของธนาคารมาประยุกต์ใช้กับข้อมูลจริงในอุตสาหกรรมบัตรเครดิตของสถาบันทางการเงิน ผ่านการฝึกงานที่สถานประกอบการทางการเงินแห่งหนึ่ง ซึ่งผู้จัดทำได้ทำการพัฒนาโมเดลทำนายลูกค้าที่มีแนวโน้มที่จะยกเลิกการใช้บริการบัตรเครดิตของสถาบันทางการเงินจากข้อมูลลูกค้าจริงผ่านระบบที่สถานประกอบการใช้งาน ซึ่งมุ่งเน้นไปที่การสร้างโมเดลที่สามารถทำนายการเลิกใช้บริการของลูกค้าได้อย่างแม่นยำ โดยมีการเลือกฟีเจอร์ข้อมูลให้เหมาะสมกับโมเดลการทำนายและลักษณะเฉพาะของข้อมูลในอุตสาหกรรมบัตรเครดิต เพื่อโมเดลที่มีประสิทธิภาพและถูกต้องมากที่สุด โดยรายงานฉบับนี้ยังครอบคลุมถึงการนำโมเดลที่ได้เข้าไปเป็นส่วนหนึ่งของการการพัฒนาเว็บไซต์เพื่อช่วยให้แผนกอื่นๆที่เกี่ยวข้องสามารถใช้งานโมเดลทำนายได้อย่างสะดวก โดยผู้ใช้สามารถอัปโหลดข้อมูลสำหรับการทำนายและรับผลลัพธ์จากโมเดลได้ทันที นอกจากนี้ยังมีการสร้าง Dashboard เพื่อนำเสนอข้อมูลเชิงลึกที่เกิดจากการทำนายของโมเดล เช่น การระบุกลุ่มลูกค้าที่มีความเสี่ยงสูงในการเลิกใช้บริการ รวมถึงข้อมูลเชิงวิเคราะห์ที่มีความสำคัญต่อการตัดสินใจเชิงกลยุทธ์ ซึ่งจะช่วยสนับสนุนการวางแผนการตลาดและการรักษาลูกค้าในองค์กรได้อย่างมีประสิทธิภาพมากยิ่งขึ้น

วัตถุประสงค์

บัตรเครดิตเป็นบริการอย่างหนึ่งทางการเงิน ช่วยอำนวยความสะดวกแก่ผู้ใช้สามารถชำระค่าสินค้าและบริการโดยไม่ต้องใช้เงินสด ธนาคารทำหน้าที่เป็นตัวกลางในการชำระเงินให้กับร้านค้า และเรียกเก็บเงินจากผู้ใช้บัตรในภายหลัง บัตรเครดิตของแต่ละธนาคารจึงได้รับความนิยมอย่างรวดเร็วในประเทศไทย ส่งผลให้มีการแข่งขันสูง ธนาคารต้องพัฒนากลยุทธ์เพื่อดึงดูด และรักษาลูกค้าไว้ ในการทำธุรกิจ การสูญเสียลูกค้าถือเป็นปัญหาสำคัญที่ส่งผลกระทบต่อธุรกิจทุกประเภท โดยบัตรเครดิตของธนาคารถือเป็นอีกหนึ่งธุรกิจที่ได้รับผลกระทบจากการสูญเสียลูกค้าค่อนข้างมาก เนื่องจากการเติบโตมาจากผู้ใช้บัตรเป็นหลัก ส่งผลให้ลูกค้าบัตรเครดิตมีมูลค่าสูงและสามารถสร้างรายได้ให้กับธนาคารอย่างต่อเนื่อง ธนาคารจึงจำเป็นต้องหาแนวทางและวิธีป้องกันเพื่อรักษาไม่ให้ลูกค้ายกเลิกการใช้บริการ โดยการทำนายลักษณะลูกค้าที่มีแนวโน้มจะยกเลิกการใช้บริการบัตรเครดิตเป็นแนวทางหนึ่งที่สามารถช่วยธนาคารในการแก้ไขปัญหานี้ได้ การทำนายลักษณะลูกค้าที่กำลังจะยกเลิกการใช้บริการบัตรเครดิตสามารถทำได้โดยใช้ Machine Learning Model ซึ่งสามารถวิเคราะห์ข้อมูลจำนวนมากและหาความสัมพันธ์ของข้อมูลที่ซับซ้อน ทำให้องค์กรได้รับข้อมูลเชิงลึกที่เป็นประโยชน์ในการใช้วิเคราะห์และประกอบการตัดสินใจเพื่อหาแนวทางและกลยุทธ์ที่เหมาะสมที่สุดในการรักษาและป้องกันการสูญเสียลูกค้าเพื่อรักษารายได้และเสถียรภาพขององค์กรไว้

นวัตกรรมอื่น ๆ

“อีไควน์เนส”  ผลิตภัณฑ์ขนมสำหรับม้าแต่งกลิ่นผลไม้ไทยเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพในการย่อยอาหารของม้า

วิทยาลัยการจัดการนวัตกรรมและอุตสาหกรรม

“อีไควน์เนส” ผลิตภัณฑ์ขนมสำหรับม้าแต่งกลิ่นผลไม้ไทยเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพในการย่อยอาหารของม้า

งานวิจัยนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อพัฒนาผลิตภัณฑ์ขนมสำหรับม้าให้ตอบสนองความต้องการด้านโภชนาการและสุขภาพของม้า โดยใช้วัตถุดิบธรรมชาติที่มีประโยชน์ เช่น ข้าวโอ๊ต แป้งสาลี แป้งข้าวโพด และกากน้ำตาลออร์แกนิก ซึ่งอุดมไปด้วยไฟเบอร์ วิตามิน และแร่ธาตุที่จำเป็นสำหรับม้า อีกทั้งยังช่วยเสริมประสิทธิภาพระบบย่อยอาหาร ลดความเสี่ยงของอาการเสียดท้อง และให้พลังงานที่เหมาะสม ขนมได้รับการออกแบบให้มีรูปร่างที่เหมาะสมกับการกัดเคี้ยวของม้า และเพิ่มกลิ่นผลไม้ไทย เช่น สับปะรดและมะม่วง เพื่อดึงดูดความสนใจและช่วยให้ม้าบริโภคได้ง่ายขึ้น โดยมีกระบวนการผลิตที่เน้นความสะอาดและความปลอดภัยโดยเลือกใช้วัตถุดิบออร์แกนิกและปราศจากสารกันเสียที่เป็นอันตรายต่อม้า บรรจุภัณฑ์ถูกออกแบบให้สามารถรักษาคุณภาพของขนมได้นาน ป้องกันความชื้น และสะดวกต่อการใช้งานของผู้เลี้ยง นอกจากนี้ ขนมยังสามารถใช้เป็นรางวัลระหว่างการฝึกม้า ช่วยเสริมสร้างความสัมพันธ์ระหว่างม้ากับผู้เลี้ยง และลดความเครียดของม้าได้ ผลิตภัณฑ์นี้จึงเป็นทั้งขนมเพื่อสุขภาพและเครื่องมือช่วยฝึกที่มีประสิทธิภาพ เหมาะสำหรับม้าที่ต้องการอาหารเสริมที่มีคุณค่าทางโภชนาการสูง อีกทั้งยังเป็นทางเลือกใหม่สำหรับผู้เลี้ยงม้าที่ต้องการผลิตภัณฑ์ที่ปลอดภัยและมีคุณประโยชน์ต่อสุขภาพม้า

การตรวจสอบรอยร้าวกำแพง โดยใช้ Image Processing Techniques

คณะวิศวกรรมศาสตร์

การตรวจสอบรอยร้าวกำแพง โดยใช้ Image Processing Techniques

โครงการนี้มีเป้าหมายเพื่อ ตรวจจับและจำแนกประเภทของรอยร้าวบนผนัง โดยใช้ AI และการประมวลผลภาพ ผู้ใช้สามารถ อัปโหลดรูปภาพ และระบบจะ วิเคราะห์ประเภทและความรุนแรงของรอยร้าว โมเดลที่ใช้คือ ResNet-50 ซึ่งมีความแม่นยำ 70.59% การปรับแต่งข้อมูลและการเพิ่มข้อมูลช่วยให้การตรวจจับแม่นยำขึ้น เครื่องมือนี้ช่วย ป้องกันความเสียหายทางโครงสร้าง โดยให้คำแนะนำเบื้องต้นสำหรับการบำรุงรักษา

การประยุกต์ใช้เทคนิค Hydro priming ด้วยน้ำพลาสมาต่อคุณภาพความงอกของข้าวไรซ์เบอรี่

คณะเทคโนโลยีการเกษตร

การประยุกต์ใช้เทคนิค Hydro priming ด้วยน้ำพลาสมาต่อคุณภาพความงอกของข้าวไรซ์เบอรี่

การทดลองนี้จึงมีวัตถุประสงค์เพื่อศึกษาผลของน้ำที่ผ่านการฉายพลาสมาในเวลาที่แตกต่างกันต่อคุณภาพการงอกของเมล็ดพันธุ์ข้าวไรซ์เบอรี่ เพื่อเป็นการยกระดับคุณภาพความงอกของเมล็ดพันธุ์ข้าวไรซ์เบอรี่