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국내에서 신용카드는 대표적인 지불 수단으로 정착되었다. 정부의 신용카드 활성화 정책과 더불어 카드사용 회원 시장은 포화상태에 이르고 신용카드사 간의 회원 확보를 위한 경쟁은 신규 회원의 확보 못지 않게 회원의 이탈을 방지하는 것이 주요한 활동이 되었다. 이러한 활동에 도움이 될 수 있는 연구로 다양한 데이터마이닝 기법으로 이탈 예측이 연구된 바 있다. 본 연구는 회원 이탈에 영향을 주는 요인을 효과적으로 예측하기 위한 방법 중 하나로 베이지안 네트워크 (Bayesian Network)를 제안한다. 특히, 베이지안 네트워크의 일종인 일반 베이지안 네트워크 (General Bayesian Network)를 이용하여 회원의 이탈요인에 영향을 주는 변수들의 집합인 마코프 블랭킷 (Makov Blanket)을 도출할 수 있다면 민감도 분석을 통해 이탈에 영향을 주는 다양한 요인과 상황에 대한 효율적인 시뮬레이션이 가능할 것이다.