基于数据挖掘的保险客户风险—贡献评级管理

发布时间：2018-11-05 18:59

【摘要】：保险公司的经营特性决定其成本与收益主要源于理赔支出与保费收入,也从而决定了保户风险、贡献分析是保险公司成本-收益管理的重要部分。数据挖掘方法从投保人意愿透露的特征信息入手,从风险与贡献的双重角度提取客户特征,实现客户细分,使企业得以通过评级管理等手段实现其风险控制及利润最大化要求。本文采用罗吉斯回归、CHAID模型、CART模型以及Aprior算法等方法对台湾某知名保险公司21年间客户特征、客户保单、理赔信息等资料进行综合挖掘,以获得具备风险及贡献指向性的客户特征变量,基于精确性与增益度进行模型比较,获取挖掘结果,构建客户风险-贡献特征矩阵,进而提出相应的保险公司管理策略。
[Abstract]:The operating characteristics of the insurance company determine its cost and income mainly from claim expenses and premium income, and thus determine the risk of the insured. The contribution analysis is an important part of the cost-income management of the insurance company. The method of data mining starts with the characteristic information that the policyholder will reveal, extracts the customer feature from the angle of risk and contribution, realizes the customer segmentation, and enables the enterprise to realize its risk control and profit maximization through the means of rating management and so on. This paper uses the methods of Rogge regression, CHAID model, CART model and Aprior algorithm to comprehensively excavate the data of a well-known insurance company in Taiwan for 21 years, such as customer characteristics, customer policies, claim information, etc. In order to obtain customer characteristic variables with risk and contribution directivity, model comparison based on accuracy and gain is carried out, mining results are obtained, customer risk-contribution characteristic matrix is constructed, and corresponding insurance company management strategy is put forward.
【作者单位】： 厦门大学经济学院;
【分类号】：F840.3;F224

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本文编号：2313060