Порівняння методів пояснюваного ШІ для утримання телеком-абонентів

DOI: 10.31673/2412-9070.2026.318114

Анотація

У статті розглядається порівняльний аналіз методів пояснюваного штучного інтелекту (XAI) для прогнозування відтоку абонентів телекомунікаційних компаній. Відтік абонентів є контрактною подією, що передується поведінковими сигналами за 14–30 днів до розірвання договору або переходу через механізм MNP, утворюючи передвідтоковий поведінковий профіль. Розроблено тривісну класифікаційну схему TCC-XAI (Telecom Customer Churn XAI Framework) за вимірами гранулярності пояснення (D1), залежності від моделі (D2) та практичної застосовності (D3) із четвертим телеком-специфічним виміром темпоральної обізнаності. За схемою систематизовано дев'ять XAI-методів та проведено їх порівняльний аналіз за вірністю, стабільністю та застосовністю. Показано, що TreeSHAP домінує на дескриптивно-діагностичному рівні, тоді як DiCEML є єдиним підтвердженим прескриптивним методом на телекомунікаційних даних. Виявлено три структурні дослідницькі прогалини: відсутність бенчмаркінгу стабільності SHAP проти LIME на великомасштабних даних; відсутність XAI-аналізу з диференціацією за типом пакету послуг; відсутність бенчмаркінгу EBM на задачі відтоку. Запропоновано тришаровий операційний конвеєр TCC-XAI для телекомунікаційних операторів. Наукова новизна полягає у розробці першої спеціалізованої схеми TCC-XAI, що одночасно враховує гранулярність, залежність від моделі, практичну застосовність та телеком-специфічну темпоральність, а також у встановленні багатосервісної прогалини як ключового невирішеного питання. Практичне значення результатів полягає у можливості поетапного впровадження XAI-систем відповідно до операційної зрілості оператора, забезпечення вимог статті 22 GDPR та підвищення ефективності команд утримання клієнтів завдяки переходу до прескриптивних пояснень.

Ключові слова: пояснюваний штучний інтелект, відтік абонентів, SHAP, LIME, контрфактуальне пояснення; абонент.