客户流失描述了在特定时期内终止与企业的关系或减少客户参与度的情况。两种主要的业务营销策略在增加市场份额价值方面发挥着关键作用：获取新客户和保留现有客户。获取新客户的成本可能是保留现有客户的五到六倍，因此对有流失风险的客户进行投资是明智之举。流失模型的因果分析可以预测客户在未来是否会流失，并帮助企业识别流失的影响和可能的原因，进而利用这些知识来实施定制化的激励措施。本文提出了一种框架，该框架使用深度前馈神经网络进行分类，并结合高维稀疏数据上的序列模式挖掘方法。我们还提出了一种因果贝叶斯网络（Causal Bayesian Network），用于预测导致客户流失的原因概率。测试数据上的评估指标证实，XGBoost 和我们的深度学习模型优于以往的技术。实验分析确认，一些独立的因果变量，如超级保障贡献水平、账户增长和客户关系持续时间，被认定为导致客户流失的重要混淆因素，具有较高的可信度。本文提供了一个现实世界的客户流失分析案例，从当前状态推断到未来方向，涉及本地养老基金领域的应用。