首页 | 本学科首页   官方微博 | 高级检索  
     

基于数据挖掘的保险客户风险—贡献评级管理
作者姓名:刘晓葳
作者单位:厦门大学经济学院
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。

关 键 词:数据挖掘  保险  风险-贡献特征矩阵  分类评级
本文献已被 CNKI 等数据库收录!
点击此处可从《保险研究》浏览原始摘要信息
点击此处可从《保险研究》下载全文
设为首页 | 免责声明 | 关于勤云 | 加入收藏

Copyright©北京勤云科技发展有限公司  京ICP备09084417号