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    數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在相互保險(xiǎn)中的應(yīng)用

    2021-07-13 08:12:28郭耘慧江西省工業(yè)和信息化研究院江西省南昌市330036
    江西通信科技 2021年2期
    關(guān)鍵詞:投保保險(xiǎn)公司數(shù)據(jù)挖掘

    郭耘慧 江西省工業(yè)和信息化研究院 江西省南昌市 330036

    高杰 江西財(cái)經(jīng)大學(xué)現(xiàn)代經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院 江西省南昌市 330013

    0 引言

    改革開放以來,特別是在中國正式加入世貿(mào)組織以來,我國的保險(xiǎn)行業(yè)進(jìn)入到了飛速發(fā)展時(shí)期,加上人口基數(shù)紅利期的到來,老百姓對自身健康的日益重視,保險(xiǎn)業(yè)這個(gè)關(guān)系到國計(jì)民生的朝陽產(chǎn)業(yè),受到了巨大的關(guān)注。市場主體不斷增加,同時(shí)也面臨越來越多的挑戰(zhàn)和競爭,數(shù)據(jù)處理成為很多保險(xiǎn)公司最亟待解決的問題,如何能夠通過可靠有效專業(yè)的方式來對數(shù)據(jù)進(jìn)行處理,為管理決策服務(wù),成為了許多保險(xiǎn)企業(yè)的迫切需要。很多保險(xiǎn)公司在多年的發(fā)展之下已經(jīng)累積了很多老客戶營銷數(shù)據(jù),這其中很多客戶每年都會(huì)為保險(xiǎn)公司增加大批的加保保費(fèi)收入,同時(shí),拓展新客戶的難度和所需花費(fèi)的成本都比開發(fā)老客戶要大得多,客戶資源爭奪戰(zhàn)也逐漸發(fā)展成為保險(xiǎn)業(yè)的競爭焦點(diǎn)。

    因此對經(jīng)營相互保險(xiǎn)等產(chǎn)品的相關(guān)保險(xiǎn)公司而言,通過相關(guān)數(shù)據(jù)挖掘工具自主發(fā)現(xiàn)海量數(shù)據(jù)庫中潛藏著的某些規(guī)律,為精確發(fā)現(xiàn)并且定位客戶投保的趨勢提供了很大幫助。同時(shí)給出了更為科學(xué)的支持理論以及決策方法,增強(qiáng)了企業(yè)在決策方面的科學(xué)性和有效性,直接降低了商業(yè)成本。相互保險(xiǎn)在我國的保險(xiǎn)行業(yè)中占有很少的市場份額,在市場競爭逐漸激烈的今天,保險(xiǎn)企業(yè)必須要學(xué)會(huì)不斷地挖掘自身潛力,提升客戶服務(wù)品質(zhì)。在相互保險(xiǎn)行業(yè)中通過應(yīng)用數(shù)據(jù)挖掘這一技術(shù)能夠更加有效的發(fā)現(xiàn)潛藏在客戶投保信息中有價(jià)值的規(guī)律,通過對客戶投保過的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,挖掘出相關(guān)信息,對客戶下一步的投保進(jìn)行預(yù)測,從而進(jìn)行交叉銷售,改善服務(wù)質(zhì)量,并且提高保險(xiǎn)企業(yè)的盈利水平。因此,采用數(shù)據(jù)挖掘中的關(guān)聯(lián)規(guī)則技術(shù)對相互保險(xiǎn)產(chǎn)品的交叉銷售進(jìn)行研究,通過分析投??蛻舻臍v史數(shù)據(jù)來預(yù)測相關(guān)客戶下一步將會(huì)購買什么產(chǎn)品,從而更好的采取有針對性的銷售策略,提高相關(guān)保險(xiǎn)產(chǎn)品的銷售量,達(dá)到為企業(yè)提高贏利的目的。

    1 相互保險(xiǎn)

    1.1 相互保險(xiǎn)簡介

    相互保險(xiǎn)是當(dāng)今世界保險(xiǎn)市場上最主要的形式之一,它是指由一些對同一危險(xiǎn)有某種保障要求的人所組成的組織,以互相幫助為目的,實(shí)行“共享收益,共攤風(fēng)險(xiǎn)”。集團(tuán)成員交納保費(fèi)形成基金,發(fā)生災(zāi)害損失時(shí)用這筆基金來彌補(bǔ)災(zāi)害損失。相互保險(xiǎn)組織沒有外部股東,由全體投保人共同所有,不存在投保人與保險(xiǎn)人之間的利益沖突。從國際上看,相互保險(xiǎn)組織具有以下三個(gè)獨(dú)特優(yōu)勢:一是投保人和保險(xiǎn)人利益一致,能夠較好地實(shí)現(xiàn)以客戶利益為中心,并由客戶參與管理,從而有效避免保險(xiǎn)人不當(dāng)經(jīng)營和被保險(xiǎn)人欺詐所導(dǎo)致的道德風(fēng)險(xiǎn)。二是展業(yè)費(fèi)用較低,核災(zāi)定損準(zhǔn)確度較高,可以有效降低經(jīng)營成本,為會(huì)員提供更經(jīng)濟(jì)的保險(xiǎn)服務(wù)。三是由于沒有股東盈利壓力,其資產(chǎn)和盈余都用于被保險(xiǎn)人的福利和保障,可以發(fā)展有利于被保險(xiǎn)人長期利益的險(xiǎn)種。

    1.2 相互保險(xiǎn)發(fā)展現(xiàn)狀

    根據(jù)國際相互合作保險(xiǎn)組織聯(lián)盟(ICMIF)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù),截至2014年,全球相互保險(xiǎn)收入1.3萬億美元,占全球保險(xiǎn)市場總份額的27.1%,覆蓋9.2億人。中金公司之前發(fā)布的一份研報(bào)預(yù)計(jì),中國相互保險(xiǎn)市場前景廣闊,預(yù)計(jì)10年后相互保險(xiǎn)市場份額有望達(dá)到10%,市場空間達(dá)到7600億元左右。2015年1月,中國保監(jiān)會(huì)出臺(tái)《相互保險(xiǎn)組織監(jiān)管試行辦法》,正式對相互保險(xiǎn)公司這一組織機(jī)構(gòu)開閘,目前已經(jīng)有20多家機(jī)構(gòu)申請牌照。雖然能借力“互聯(lián)網(wǎng)+”,但相互保險(xiǎn)的發(fā)展仍面臨許多挑戰(zhàn)。

    2 數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)

    數(shù)據(jù)挖掘是人工智能和數(shù)據(jù)庫領(lǐng)域研究的熱點(diǎn)問題,所謂數(shù)據(jù)挖掘是指從數(shù)據(jù)庫的大量數(shù)據(jù)中揭示出隱含的、先前未知的并有潛在價(jià)值的信息的非平凡過程。數(shù)據(jù)挖掘是一種決策支持過程,它主要基于人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)、模式識別、統(tǒng)計(jì)學(xué)、數(shù)據(jù)庫、可視化技術(shù)等,高度自動(dòng)化地分析企業(yè)的數(shù)據(jù),作出歸納性的推理,從中挖掘出潛在的模式,幫助決策者調(diào)整市場策略,減少風(fēng)險(xiǎn),作出正確的決策。知識發(fā)現(xiàn)過程由以下三個(gè)階段組成:①數(shù)據(jù)準(zhǔn)備;②數(shù)據(jù)挖掘;③結(jié)果表達(dá)和解釋。數(shù)據(jù)挖掘可以與用戶或知識庫交互。

    數(shù)據(jù)挖掘是通過分析每個(gè)數(shù)據(jù),從大量數(shù)據(jù)中尋找其規(guī)律的技術(shù),主要有數(shù)據(jù)準(zhǔn)備、規(guī)律尋找和規(guī)律表示三個(gè)步驟。數(shù)據(jù)準(zhǔn)備是從相關(guān)的數(shù)據(jù)源中選取所需的數(shù)據(jù)并整合成用于數(shù)據(jù)挖掘的數(shù)據(jù)集;規(guī)律尋找是用某種方法將數(shù)據(jù)集所含的規(guī)律找出來;規(guī)律表示是盡可能以用戶可理解的方式(如可視化)將找出的規(guī)律表示出來。數(shù)據(jù)挖掘的任務(wù)有關(guān)聯(lián)分析、聚類分析、分類分析、異常分析、特異群組分析和演變分析等。

    2.1 數(shù)據(jù)準(zhǔn)備

    我們主要將Apriori算法應(yīng)用于相互保險(xiǎn)產(chǎn)品的交叉銷售中,用關(guān)聯(lián)分析方法相互保險(xiǎn)產(chǎn)品進(jìn)形行處理,隱藏于某些產(chǎn)品的相關(guān)性我們可以發(fā)現(xiàn)。所以選取了某個(gè)保險(xiǎn)公司的客戶投保記錄數(shù)據(jù)作為研究對象,選擇了其中投保險(xiǎn)種在兩種以上的客戶作為輸入樣本進(jìn)行相關(guān)性分析。下面我們用編號來表示各種險(xiǎn)種,如下表1所述。

    表1 險(xiǎn)種代碼編號

    收集到的客戶投保數(shù)據(jù)如下,見下表2。

    表2 客戶投保數(shù)據(jù)庫樣本

    如果一人同時(shí)投保了兩個(gè)險(xiǎn)種,如個(gè)人意外傷害保險(xiǎn)和重大疾病保險(xiǎn),則我們就可以表示成{I2,I5}的形式。

    下面我們對表2進(jìn)行處理,生成改進(jìn)的客戶投保數(shù)據(jù)庫樣本,如下表3。輸出下列關(guān)聯(lián)規(guī)則:

    表 3 改進(jìn)的客戶投保數(shù)據(jù)庫樣本

    圖1 頻繁集的產(chǎn)生過程

    2.2 關(guān)聯(lián)規(guī)則的度量描述

    經(jīng)常用于選擇關(guān)聯(lián)規(guī)則的度量有三個(gè)。第一,支持度(support),第二,置信度,第三,提升度。下面我們將分別對它們進(jìn)行介紹:

    (1)支持度是指事務(wù)集中既包含X又包含Y的事務(wù)數(shù)在所有事務(wù)數(shù)中所占的百分比。計(jì)算公式如下:

    support(X→Y)=P(XUY)

    (2)置信度是指事務(wù)集中含X也包含Y的事務(wù)數(shù)在包含X的事務(wù)數(shù)中所占的百分比。計(jì)算公式如下:

    confidence(X→Y)=P(Y/X)=P(XUY)/P(X)

    (3)提升度是指置信度與包Y的事務(wù)數(shù)所占百分比的比值。計(jì)算公式如下:

    其中,P(X)為包含X的事務(wù)數(shù)所占的百分比。

    2.3 結(jié)論分析

    由規(guī)則“I1,I2→I3”可以知道一般相互保險(xiǎn)客戶在購買個(gè)人定期壽險(xiǎn)和個(gè)人意外傷害保險(xiǎn)時(shí),同時(shí)選擇購買個(gè)人意外傷害醫(yī)療保險(xiǎn)的可能性比較大。

    由規(guī)則“I1,I3→I2”可以知道一般相互保險(xiǎn)客戶在購買個(gè)人定期壽險(xiǎn)和個(gè)人意外傷害醫(yī)療保險(xiǎn)時(shí),同時(shí)選擇購買個(gè)人意外傷害保險(xiǎn)的可能性比較大。

    根據(jù)上面的這些規(guī)則,相互保險(xiǎn)公司就可以制定出合理的相互保險(xiǎn)產(chǎn)品銷售匹配方案,例如將個(gè)人意外傷害保險(xiǎn)和個(gè)人意外傷害醫(yī)療保險(xiǎn)在一起對客戶進(jìn)行推薦。從而使公司更有針對性的向客戶推薦產(chǎn)品,增加成功銷售的概率,進(jìn)一步擴(kuò)大公司收益。另外,公司也可以據(jù)此做一些特定的郵件跟蹤服務(wù),進(jìn)而掌控更多客戶資源。通過對上面的模型進(jìn)行分析驗(yàn)證,可以看出,Apriori模型在相互保險(xiǎn)產(chǎn)品交叉銷售中應(yīng)用的優(yōu)良效果。隨著相互保險(xiǎn)公司客戶數(shù)據(jù)的不斷擴(kuò)大和完善,此模型也可以對后期的銷售工作起著一定的指導(dǎo)意義。但同時(shí)為了研究方便,選取的樣本數(shù)據(jù)較少,與實(shí)際應(yīng)用的效果可能存在著偏差,模型的訓(xùn)練結(jié)果也存在著一定的主觀性,這是在以后的研究過程中有待改善的地方。

    3 結(jié)束語

    隨著商業(yè)社會(huì)競爭愈演愈烈,相互保險(xiǎn)公司為了增強(qiáng)自身的實(shí)力,必然在客戶關(guān)系管理方面更加廣泛的應(yīng)用數(shù)據(jù)挖掘這一技術(shù)。相互保險(xiǎn)公司通過應(yīng)用數(shù)據(jù)挖掘這一技術(shù),相互保險(xiǎn)公司的歷史銷售數(shù)據(jù)進(jìn)行深層次分析,挖掘出隱含其中的有用信息,從而找準(zhǔn)客戶需求,對客戶進(jìn)行有針對性的銷售,提升企業(yè)的競爭能力和企業(yè)的盈利水平,已經(jīng)成為了未來的一種發(fā)展趨勢。數(shù)據(jù)挖掘中的關(guān)聯(lián)分析功能在推動(dòng)銷售預(yù)測的發(fā)展中有著重要意義,這一技術(shù)在未來必將廣泛應(yīng)用。同時(shí)這一技術(shù)在社會(huì)發(fā)展和技術(shù)人員的努力下,應(yīng)用效果必將越來越準(zhǔn)確,對相互保險(xiǎn)公司的發(fā)展也占據(jù)著越來越重要的地位。

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