یکی ﺍﺯ نگرانی‌ﻫﺎی ﻋﻤﺪۀ ﺍﻗﺘﺼﺎﺩی ﺑﺴﯿﺎﺭی ﺍﺯ ﺷﺮکتﻫﺎ ﺍﺯ ﺟﻤﻠﻪ ﺑﺎنکﻫﺎ ریزش مشتری است ﻭ ﺑﺎنکﻫﺎ ﺗﻮﺟﻪ ﺧﻮﺩ ﺭﺍ ﺑﺮ ﺣﻔﻆ ﻣﺸﺘﺮی ﻣﺘﻤﺮکز کرده‌اند، ﺯیرﺍ ﻫﺰینهﻫﺎی ﺟﺬﺏ یک ﻣﺸﺘﺮی ﺟﺪید ﺑﺴﯿﺎﺭ ﺑﯿﺸﺘﺮ ﺍﺯ ﻫﺰینهﻫﺎی نگهداری یک مشتری ﺍﺳﺖ. بنابراین، پیش‌بینی و الگوپردازی ریزش مشتریان دو دغدغه اقتصادی مهم برای بسیاری از شرکت‌هاست. روش‌های مختلف یادگیری ماشین، برای این اهداف پیشنهاد شده‌اند، اما انتخاب بهترین مدل برای انجام این دو امر، به دلیل وابستگی زیاد به ویژگی‌های ذاتی داده‌های ریزش، کار ساده‌ای نیست. ﺩﺭ ﺍین مقاله، چندین ﺭﻭﺵ یادگیری ﻣﺎﺷﯿﻦ ﺑﺎ رویکردهای مختلف ﺑﺎﺯﻧﻤﻮﻧﻪگیری ﺑﺮﺍی ﻣﺘﻌﺎﺩﻝﺳﺎﺯی ﺩﺍﺩﻩﻫﺎ، ﺭﻭی ﺩﺍﺩﻩﻫﺎی ﺑﺎنک پیاده‌ﺳﺎﺯی ﺷﺪﻩ ﺍﺳﺖ.  ارزیابی‌ها که براساس معیار سطح زیر منحنی و ﻧﺮﺥ ﻣﺜﺒﺖ ﺩﺭﺳﺖ گزارش شده‌اند، تأثیر روش‌های متعادل‌سازی و عملکرد روش‌های مختلف یادگیری ماشین را بررسی می‌کند. در این مطالعه، مناسب‌ترین روش‌ها در زمینه ریزش به همراه یک فرآیند مؤثر مبتنی بر رویکرد ترکیبی و خوشه‌بندی معرفی شده است. این روش‌ها می‌تواند به خدمات بازاریابی یا منابع انسانی در درک الگوهای رفتاری مشتریان و احتمال ریزش آن‌ها کمک کند.