（金融学专业论文）数据挖掘在机动车辆保险中的应用.pdf

摘要摘要随着我国与国际市场接轨进程的加快，中国保险业迎来了前所未有的机遇与挑战。机动车辆保险以其广阔的发展空间和独特的经营方式在保险业的发展中异军突起，成为各家财产保险公司的龙头险种，是它们收入和盈利的主要来源。然而，多年以来机动车辆保险的赔付率一直居高不下，对财产保险公司的长期稳健经营造成了重大影响。本文以国内新兴财产保险公司的机动车辆保险业务为主要研究对象，探讨了新兴保险公司在信息化建设、尤其是数据仓库和数据挖掘系统建设不完善的情况下，如何结合公司经营的实际状况来利用先进的数据挖掘技术为降低车险赔付率和风险管理提供科学的决策依据。首先，本文从内外两个角度剖析了我国机动车辆保险市场面临的主要风险。其次，结合国内某新兴财产保险公司车险经营的实际情况，对公司车险业务进行了多角度分析，为下一步建立模型奠定了基础。再次，利用数据挖掘中的决策树模型和b p 神经网络模型从两个角度构建车险理赔费用的预测模型，并对二者的预测精度和效果进行了比较。最后采用数据挖掘技术中的关联规则理论，对超标理赔费用的各种特征进行分析。关键词：机动车辆保险数据挖掘神经网络决策树关联规则a b s t r a c ta b s t r a c ta sc h i n a se c o n o m i cr e f o r mi sd e e p e n i n ga n dt h ep r o c e s so fi n t e g r a t i o nw i t hi n t e r n a t i o n a lm a r k e ti ss p e e d i n g 叩，t h ec h i n e s ei n s u r a n c ei n d u s t r yf a c e su n p r e c e d e n t e dd e v e l o p m e n to p p o r t u n i t y ，b u ta l s of a c e sah u g ec h a l l e n g e i nt h ed e v e l o p m e n to ft h ei n s u r a n c ei n d u s t r y ，a u t oi n s u r a n c e ，w i t hb r o a ds p a c ef o rd e v e l o p m e n ta n du n i q u em o d e0 fo p e r a t i o n ，i si ns u d d e ne m e r g e n c ea st h el e a d i n gt y p eo fp r o p e r t yi n s u r a n c ec o m p a n i e s ，a n dt h es h a r eo fi t sb u s i n e s sh a sb e e na c c o u n t e df o ra b o u t6 0p e r c e n tt o7 0p e r c e n ti nt h ee n t i r ep r o p e r t ya n dc a s u a l t yi n s u r a n c em a r k e t ，s oa u t oi n s u r a n c eb e c o m e st h em a i ns o u r c eo fi n c o m ea n dp r o f i tf o ri n s u r a n c ec o m p a n i e s h o w e v e r , o v e rt h ey e a r st h ep a y m e n tr a t eo fa u t oi n s u r a n c eh a sb e e nh i l g h ，w h i c hh a sh a dag r e a ti m p a c tt ot h ec o m p a n y sl o n g t e r mv i a b i l i t yo fo p e r a t o r s t h es u b j e c to ft h i sp a p e ri st h ea u t oi n s u r a n c eb u s i n e s so fe m e r g i n gi n s u r a n c ec o m p a n i e s i nt h ec o n s t r u c t i o no fi n f o r m a t i o n ，p a r t i c u l a r l yd a t aw a r e h o u s i n ga n dm i n i n gt e c h n i q u e si m p e r f e c tc i r c u m s t a n c e s ，d i s c u s s i n gh o wt oc o m b i n et h ec o m p a n y sa c t u a lc o n d i t i o n st ou s eo fa d v a n c e dd a t am i n i n gt e c h n o l o g yt or e d u c et h er a t eo fa u t oi n s u r a n c ep a y m e n ta n dt op r o v i d es c i e n t i f i cb a s i sf o rd e c i s i o n - m a k i n gi nr i s km a n a g e m e n t t h e r e f o r e ，t h es o l u t i o nt ot h eo p e r a t i o n so ft h ei n s u r e ri so fg r e a tp r a c t i c a ls i g n i f i c a n c e f i r s t l y , f r o mt h ei n t e r n a la n de x t e r n a la s p e c t s ，t h i sp a p e ra n a l y z et h em a j o rr i s kf a c e dw i t hc h i n a sa u t oi n s u r a n c em a r k e t s e c o n d l y ，t a k i n gt h ea c t u a lb u s i n e s s s i t u a t i o no fan e wd o m e s t i cp r o p e r t yi n s u r a n c ec o m p a n i e si n t oa c c o u n t ，a na n a l y s i so ft h ea u t oi n s u r a n c eb u s i n e s si sm a d ef r o mv a r i o u sa n g l e s ，w h i c hl a i dt h ef o u n d a t i o nf o rt h en e x tp h a s eo fw o r k t h i r d l y , f r o mt w op e r s p e c t i v e s ，w eu s ed e c i s i o nt r e em o d e la n db pn e u r a ln e t w o r km o d e lt oc o n s t r u c t i o np r e d i c t i o nm o d e lo fa u t oi n s u r a n c ec l a i m sa n db o t ht h ep r e d i c t i o na c c u r a c ya n dr e s u l t sw e r ec o m p a r e d f i n a l l y , u s i n gd a t am i n i n gt e c h n o l o g yo fa s s o c i a t i o nr u l e st oa n a l y s i st h ev a r i o u sf e a t u r e so fo v e r c l a i m k e y w o r d ：a u t oi n s u r a n c ed a t am i n i n gn e u r a ln e t w o r kd e c i s i o nt r e ea s s o c i a t i o nr u l e西安电子科技大学学位论文独创性( 或创新性) 声明秉承学校严谨的学风和优良的科学道德，本人声明所呈交的论文是我个人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。尽我所知，除了文中特别加以标注和致谢中所罗列的内容以外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果；也不包含为获得西安电子科技大学或其它教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中做了明确的说明并表示了谢意。申请学位论文与资料若有不实之处，本人承担一切的法律责任。本人签名：篮茎盘日期型星丝西安电子科技大学关于论文使用授权的说明本人完全了解西安电子科技大学有关保留和使用学位论文的规定，即：研究生在校攻读学位期间论文工作的知识产权单位属西安电子科技大学。学校有权保留送交论文的复印件，允许查阅和借阅论文；学校可以公布论文的全部或部分内容，可以允许采用影印、缩印或其它复制手段保存论文。同时本人保证，毕业后结合学位论文研究课题再攥写的文章一律署名单位为西安电子科技大学。( 保密的论文在解密后遵守此规定)本学位论文属于保密，在一年解密后适用本授权书。本人签名：导师签名：日期塑塑：! ：垒日期圭! ! 茳! ：! 至第一章绪论第一章绪论1 1 研究背景随着我国加入w t o 进程的日益加快，根据w t o 相关协议1 1 j ，我国的金融、保险等行业逐步实现了对外开放，这意味着国内保险业将逐步全面地与国际保险体系接轨，更多的外资保险公司将直接与本土的保险公司展开竞争。截至2 0 0 7年9 月底，共有1 5 个国家、4 7 家外资保险公司在华设立了1 3 5 家总分支机构，同时又来自2 1 个国家和地区的1 4 0 家外国保险机构设立了2 0 0 家驻华代表机构1 2 l 。这为我国保险市场的发展提供了良好的机遇，但是对于我国本土的保险公司来说，也必须面对由此而带来的各种挑战。国外保险公司的竞争实力不仅体现在雄厚的资本实力、多样化的产品、规范的索赔评估和丰富的管理经验，而且体现在信息技术等先进手段在整个业务流程中的广泛应用。机动车辆保险( 以下简称“车险 ) 业务作为我国财产保险中的重要支柱，多年来一直占财产险业务收入的6 0 以上1 3 j 。2 0 0 6 年度前1 1 个月的统计数据显示，我国车险保费收入为1 0 0 8 7 2 亿元，占财产险公司业务比重为6 9 8 ，稳居产险业第一大险种【4 l 。在2 0 0 3 年以前，国内各保险公司的车险业务采用的是中国保险监督管理委员会( 保监会) 制定的统一的条款和费率体系，采用单一的营销方式，缺乏竞争力。为了使国内保险公司通过自我竞争先行成熟起来，以应对车险业务放开后，国外保险公司的挑战，我国推行了一系列车险改革措施。自2 0 0 1 年1 0月1 日起，我国开始在广东省进行机动车辆保险费率改革试点。2 0 0 2 年8 月，保监会发布了关于改革机动车辆保险条款费率管理制度的通知。中国保监会决定改革现行的车险条款费率管理制度。2 0 0 3 年1 月1 日起，在全国范围内实施新的车险条款费率管理制度。经过三个月过渡期，从4 月1 日起，各保险公司将全部按自行制定、经保监会批准的新车险条款、费率。目前，国内车险市场主要由中国人民保险集团、太平洋保险集团和平安保险集团所占领，2 0 0 6 年他们各自的市场份额分别为8 0 、1 1 和7 t 5 1 ，其余份额为华泰保险公司、天安保险公司、大众保险公司等产险公司所占有。随着市场经济的发展和道路交通的完善，机动车辆保险每年都以相当高的速度递增，而且人们投保意识也越来越强，加上国内不少省、市、区对投保第三者责任险采取了一些强制性手段，使得车险保源相对稳定，且不断扩大。在国内产险公司中，车险业务所占的比例低贝t j 4 0 ，高则9 0 ，这种业务结构在国内不少地区的产险公司中表现得更为突出。因此，车险成为了决定各产险公司成败的举足轻重的险种，也成了同业之间抢占市场与开展合作的重要领地。各产险公司纷纷投入精兵强将，甚至2一数据挖掘在机动车辆保险中的应用不惜任何代价来争取车险业务，尤其是新开业的公司一般都从机动车辆保险入手，打开缺口，挤入市场。然而，由于机动车辆保险出险频率高，核损工作量大，能否及时、合理、准确的赔付，不仅关系到保险公司的形象与声誉，而且直接影响保险公司的经营效益，使之成为一个典型的管理型险种。随着信息科技的发展，目前大部分的保险公司都具备了自己的数据库系统，可以高效地实现数据的录入、查询、统计等功能，并且也包含了一些联机事务处理( o n l i n et r a n s a c t i o np r o c e s s ，o l t p ) 功能，具有汇总、合并和聚集等功能，以及从不同的角度观察信息的能力，但是数据库系统只是一种验证式事务分析工具，不能解决深层次的分析，如数据分类、聚类和数据随时间变化的特征，无法及时发现数据中存在的关系和规则，无法根据现有的数据预测未来的发展趋势，缺乏挖掘数据背后隐藏的知识的手段，导致了“数据爆炸但知识贫乏 的现象。对于当前存在的海量信息数据，如何从中及时有效地发现有用的信息或知识、提高信息利用率呢? 现在迫切需要强有力的工具和技术来挖掘海量数据背后隐藏的知识或信息，应用于市场分析、风险控制、客户关系管理等领域。面对这些挑战，数据挖掘理论和技术应运而生，并显示出强大的生命力。数据挖掘的出现为自动和智能地把海量的数据转化为有用的信息和知识提供了手段。它把人们对数据的应用从低层次的简单查询，提升到从数据中挖掘知识，发现规律，为实际决策提供科学支持。1 2 1 国内外研究现状1 2 研究现状与意义在国外，数据挖掘技术在银行、保险、证券等客户数据密集型企业已经得到了广泛应用。美洲银行曾运用数据挖掘工具来分析哪些顾客会流向竞争者，而友邦、安泰等保险公司则利用数据挖掘工具致力于高利润顾客的发现和服务。同时，部分国外专家利用数据挖掘中的相关理论对保险经营中的具体问题作了深入研究，如：j i n l a nt i a n 、s u q i nz h a n g 等a t 6 l 利用数据挖掘中的决策树技术对保险公司的投资风险进行了挖掘；r a k e s h a g r a w a l 、j o h a n n e sg e h r k e 等人1 7 l 则利用聚类分析模型对车险业务中的多变量数据进行了分析；y ip e n g 、g a n gk o u 、a l a ns a b a t k a等人【8 】则利用分类技术对伤残保险的欺诈行为进行了探讨。然而，s u m a t h i 、s i v a n a n d a m 贝j j 在他们的大作i n t r o d u c t i o nt od a t am i n i n ga n di t sa p p l i c a t i o n s ) 1 9 l 中全面而详细地介绍了数据挖掘技术，并结合保险经营的实际情况做了分析。由于国内的机动车辆保险业务自1 9 8 0 年保险业恢复经营后才开始开展，因此起步较晚。但目前，随着中国金融保险行业的日益开放，中国的保险业也得到了第一章绪论3一巨大的发展，相关研究相继出现。熊正德、胡颖【扯1 3 j 等从加入w t o 后中国保险业面临的机遇和挑战等方面进行了研究，具有较强的现实意义。在机动车辆保险方面，黎爱群、高翔、张甲标等i 体1 5 j 定性地讨论了我国车险的规范性管理问题，指出了许多车险经营中存在的问题。王祝炜1 1 6 l 对机动车辆保险中骗保行为进行了分析，主要是探讨骗保手段、成因以及一些防范措施，但未能分析哪一类保户有较大可能骗保。晋波旧对车险市场的细分进行了研究，将投保车辆按业务来源不同划分为新保顾客、转保顾客、续保顾客，按使用人的性质划分为政府机关的行政用车、营业用车、私人用车。李爱琴【1 8 】把车险风险划分为决策风险、经营风险和道德风险，并针对各种风险提出了应对方案。然而，关于数据挖掘技术在机动车辆保险方面的研究，国内还很少有人进行针对性的深入研究，现有的研究多是对这些问题进行定性的分析。丁娟娟、姜延荣等【1 9 - 2 0 分析了建立机动车辆保险信息数据中心m i c c ) 的必然性、可行性以及必要性，提出了构建机动车辆保险信息数据中心( v l l c c ) 的基本框架。朱志国、孔立平等1 2 1 - 2 3 1 研究了保险行业实施客户关系管理( c r m ) 系统的必要性和可能性，同时，国内部分学者对数据挖掘的车险客户关系管理( c r m ) 系统进行了设计，针对客户风险、客户价值、投保行为分析、欺诈识别等四个商业主题进行了数据挖掘的流程和模型算法设计，对于保险公司数据分析工作具有较强的可借鉴性。在国内，许多单位也开始进行数据挖掘技术的研究和应用，但还没有看到数据挖掘技术在国内，尤其是在保险行业成功应用的案例。由于我国的机动车辆保险业务起步较晚，整体的经营管理经验较少，缺乏系统的管理规范，有些企业虽然积累了大量的数据，但数据的可用性较低，无法发挥应有的效用。所以，本文在对早期国外专家、学者的学术成果进行深入研究的基础上，借鉴其独特的分析方法并结合我国车险的研究现状，应用统计学和先进的数据挖掘技术对机动车辆保险业务进行研究，并建立各种数据挖掘模型，为保险公司的实际经营提供科学的决策依据。1 2 2 研究意义随着我国经济发展水平的日益提高，人民的生活质量也有了很大的提高，各种机动车辆开始走入寻常百姓之家。据津报网消息显示【2 4 l ：2 0 0 5 年，我国民用汽车保有量突破3 0 0 0 万辆，达到3 1 6 0 万辆，比2 0 0 1 年增长9 6 ，几乎翻了一番1 5 j 。同时，近几年来我国车险市场的保费收入也稳步增长，且增长比例稳中有升。2 0 0 0年以来，车险保费收入占财险保费收入比例一直维持在6 0 以上，使之成为各家财险公司的龙头业务【3 1 。然而，自2 0 0 0 年以来，车险赔付率也在直线上升，且有继续上升的趋势【3 l ，这给保险公司车险经营造成了巨大的阴影。尤其是国内的一4一数据挖掘在机动车辆保险中的应用些新兴财产保险公司，他们一般都从机动车辆保险入手，打开缺口，挤入市场。但由于刚刚起步，各个管理环节尚不完善，导致车险出险频率较高，车险赔付率居高不下，严重超出预定的赔付率上限。其直接结果是导致保险公司的赔付压力过大，支出超过预算，公司的盈利水平明显下降。车险“高保费、高赔付、低效益 的经营现状，对整体业务的健康、可持续发展产生了巨大的消极影响。因此，如何在机动车辆保险业务中加强经营管理，降低车险赔付率，既保持良好的发展速度又不断地提高自身的经济效益，是摆在产险公司，尤其是新兴财产保险公司面前的一个不得不面对的难题。故加强对机动车辆保险业务的研究工作，不仅对于经营管理有着极大的指导意义，而且对于发扬保险保障功能，维护社会稳定，构建和谐社会都有着非常重大的现实意义。为了更好地解决机动车辆保险业务现存的问题，适应车险业务发展的趋势，保险公司必须对于车险客户的相关信息进行深度分析，从而实施有效的经营管理。同时，考虑到车险业务海量的数据，应用数据仓库和数据挖掘技术具有更大的适用性和紧迫性。然而，目前市场上销售的数据挖掘工具具有通用性，在具体行业的应用中存在一定的局限性。此外，这类通用性数据挖掘工具对使用者的要求比较高，需要相关领域的专家或者专业人员的配合，才能达到使用目的，故很难推广应用。为了解决这一弊端，现在则趋向于开发针对具体行业应用的数据挖掘系统。本文以国内新兴财产保险公司为例，探讨在数据挖掘系统不完善的情况，如何利用数据挖掘中的核心技术对大量新业务数据进行挖掘，并从中发掘有价值的信息，为科学的承保和理赔等工作提供决策依据，增强企业的市场竞争能力。因此，本研究对车险经营企业而言有很强的理论和现实意义。1 3 1 研究的主要内容1 3 研究的主要内容与结构本文有如下七章构成，内容分别如下：第一章为绪论部分，简述了本课题的研究背景、国内外研究现状及现实意义，并阐明了研究的主要内容与文章结构。第二章主要分析了机动车辆保险经营中面临的各种风险。从内在和外在两个角度对机动车辆保险经营中的风险进行了分析，并重点对外在风险中关于车和人的因素进行了详细介绍。第三章主要结合机动车辆保险经营中的风险，对国内某新兴财产保险公司北京分公司2 0 0 7 年1 - 6 月份车险经营的实际情况进行了分析。同时，对车险理赔费用的分布规律进行的探讨，为下一步的数据挖掘工作奠定了基础。第一章绪论5第四章主要介绍了数据挖掘技术。从数据挖掘技术的发展入手，介绍了数据挖掘工作的大致流程，并论述了数据挖掘的各种常用方法，为下一步的数据挖掘做铺垫。第五章是本文的创新点。本章利用数据挖掘中的两大分析工具：决策树模型和b p 神经网络模型，从两个角度对车险理赔费用进行预测分析，并对二者的预测精度和效果进行了比较。考虑模型各自的特征，针对新兴保险公司业务数据不充足、不均匀、波动比较大的情况，采用决策树模型和b p 神经网络模型相结合的方法进行理赔费用的预测，可以克服单个模型预测精度不高的缺点，从而节约实际的理赔管理成本，降低赔付率。第六章是本文研究的重点。为了加强大额理赔的控制，达到降低赔付率的目的，就必须对对整体赔付有重大影响的大额超标理赔进行。这里我们结合前面决策树的预测结果，应用关联分析技术对超标理赔费用的各种特征进行研究，为进一步更好的实施承保政策和产品定价提供决策依据。第七章对本文的主要研究方法与研究结果做出总结，并提出在本文研究基础上有待于进一步研究和完善的方面。6一数据挖掘在机动车辆保险中的应用1 3 2 研究的组织结构图1 1 文章结构框架第二章车险经营中的风险分析第二章车险经营中的风险分析7一机动车辆保险业务作为我国财产保险中的重要支柱，多年来一直占财产险业务收入的6 0 以上【3 j ，这表明机动车辆保险的经营状况直接关系着产险公司的商业利润。然而，机动车辆保险业务活动中也同样面临各种各样的风险，并导致近几年来车险赔付率高达6 0 左右【3 1 。因此，为了达到控制风险、降低赔付率的目的，我们有必要对影响机动车辆安全的各个因素进行研究。从风险的可控性来看，笔者把机动车辆保险活动中的风险分为内在风险和外在风险。内在风险，即财产保险公司在整个经营活动中产生的并能为其所控制的风险，一般来说主要有经营风险、管理风险和财务风险等。外在风险，即风险发生的频率和损失程度不能为保险人所控制的风险，限于篇幅和本文的研究重点，本文中的外在风险仅指与被保险车辆安全有关的一些风险，而其他的风险暂不作研究。2 1 车险的内在风险因素内在风险是保险公司经营面临的风险，主要是保险公司经营决策失误、经营管理不善、投保人的道德风险和逆选择以及保险欺诈等因素造成的个别或部分保险企业损失的风险。在这里我们把内在风险细分为经营风险、财务风险和管理风险。( 一) 经营风险保险经营活动是经过展业( 即向客户提供保险商品和服务) 、承保、防灾防损和理赔四个环节来实现的。因此，根据实际情况经营风险又可以细分为营销风险、承保风险和理赔风险三大类。( 1 ) 营销风险。所谓营销风险，是由于保险企业在展业过程中缺乏对标的风险评估和选择而导致的风险。营销风险产生的原因主要有两个：一是由于我国的保险市场起步较晚，市场不完善、不规范，各家保险企业为了抢占市场，而盲目追求“高速度、“快发展 ，以保费收入作为公司业绩考核的重要指标，忽视业务质量和合理的业务结构而导致的。二是由于一些保险代理人受个人经济利益的驱动，为了片面追求业务数量，不注意风险选择，对一些不符合保险公司承保条件的标的也承保进来而给企业经营造成的。( 2 ) 承保风险。所谓承保风险，就是在核保环节由于缺乏严密的核保制度和完善的核保管理系统，对保险标的没有进行严格的风险选择和承保控制而导致的风险。承保风险主要表现在以下三点：一是在风险选择方面，忽视风险责任的控制，不顾公司规定随意降低费率、放宽承保条件，采取高额退费等进行破坏性竞8数据挖掘在机动车辆保险中的应用争；二是在承保能力方面，出现超能力承保现象。任何一家保险公司承保能力都是有限的，如果超过自身的承保能力和承保技术，盲目接受风险，必然会导致财务的不稳定性；三是在保险单证、保费收据等方面，存在管理混乱的现象，使得一些不法分子有机可乘，为他们进行保险欺诈提供了机会。( 3 ) 理赔风险。所谓理赔风险是指在理赔环节中缺乏有效的核赔手段和对各种骗赔行为的鉴别手段而产生的各种风险。理赔风险产生的原因主要有两个方面：一是内部理赔风险。在保险理赔过程中，首先，由于部分企业缺乏健全的理赔机制，定损核赔由一人说了算，为虚假理赔和以赔谋私提供了机会。其次，由于整个保险代理市场的起步比较晚，保险理赔人员素质有待提高。最后，在保险理赔中，盲目赔付、通融赔付、人情赔付现象时有发生。二是保险欺诈风险。保险欺诈是投保人、被保险人、受益人以欺诈手段伪造损失或夸大损失来获取不合理的保险赔款的违法行为。保险欺诈己成为一种跨国界、跨地区的普遍现象，同时也成为保险企业经营过程中不可忽视的风险因素，这也是本文研究的重点。( 二) 财务风险众所周知，由于保险经营的特殊性，在保费收取和保险金赔付之间存在“时间差”和“数量差 ，所以保险资金运用不当，很容易产生财务风险，影响保险公司的财务稳定，进而可能影响到被保险人的利益。这里根据实际情况把财务风险细分为准备金风险、应收保费风险和财务管理风险如果保险企业没有准确计提和提足各项准备金而影响保险企业对未来赔付责任顺利履行时就可能产生准备金风险。由于保费收取和保险金赔付之间存在“时间差，再加上保险年度和会计核算年度的不吻合，保险企业为保证将来保险金的赔付，所以必须在年终会计决算时比较准确的计提各项准备金。如果保险企业在保险合同订立时应该向投保人收取保费而事实上并没有收到保费，这就产生了应收保费风险。还有就是如果保险企业不遵守国家有关的财经法规，会计准则，忽视了对财务规章制度的健全、稽核和审查，导致会计核算数据虚假，无法真实的反映保险企业的经营状态，就会产生财务管理风险，从而可能造成保险企业决策的失误，增加决策风险。( - - ) 管理风险众所周知，经营的重点在管理，管理的重点在决策。可见管理的好坏，决策的正确与否对保险公司的经营来说非常重要。对于保险企业而言，如果高级管理人员由于自身素质，如管理能力、管理经验、洞察力等的局限性，在制定保险企业未来发展的重大决策时出现偏差或失误就会产生决策风险，给企业经营带来致命的灾难。第二章车险经营中的风险分析2 2 车险的外在风险因素分析9一在机动车辆保险的风险因素中，外在因素( 机动车辆的安全因素) 是一个至关重要的因素。一般来说汽车的安全取决于车辆、人、环境三大要素，因此，通过对这些因素的深入分析，可以为公司的实际经营提供必要的决策依据，从而制定出更加科学合理的、有针对性的管理措施，尽量避免损失。2 2 1 车辆风险因素在外在风险因素的分析中，涉及到的机动车辆自身的风险因素主要有以下几点：( 一) 车辆种类。目前，在我国的保险经营实务中机动车辆主要分为五种，即客车、货车、特种车、摩托车、拖拉机。由于各种车辆自身的结构和使用性质的差异，导致它们所面临的风险也各不相同。( 1 ) 客车。客车主要用来运送人员，运客能力主要以座位数来衡量。座位数是指机动车辆拥有的可供乘客乘座的标准( 核定) 座位的数量，其所反映的是车辆的运客能力。座位数的多少直接关系到两方面的风险：一是乘客责任风险。一般情况下，乘客座位数量越多，运载的乘客也就越多，对于乘客责任险而言，其风险就会越大。二是第三者责任的风险。座位数多的车辆，车身往往也较大，这类车的操纵稳定性较差，转弯半径也较大，还有就是制动距离较长，制动性能较差，制动时容易发生侧滑。因此，这类车容易发生交通事故，且在发生交通事故时，往往对第三者或自身车身的损坏也较大，故风险较高。( 2 ) 货车。货车主要是指用来运送货物的车辆，其货运能力主要是以吨位数来衡量。吨位数与座位数的特点较为相似，后者是针对人，而前者是针对货物，因此，在承保车上货物责任险时要充分考虑吨位数。( 3 ) 特种车。特种车主要指具有专门用途的机动车辆，如：油罐车，冷藏车、起重车、工程车等。各种专用车由于其特殊的使用性质，故具有特殊的风险性。( 4 ) 摩托车。摩托车就其本身的特点具有操纵灵活的同时，适应性和安全性均较差。据统计，摩托车的事故率相当高，而且一旦发生事故造成的损失的可能性也很大。( 5 ) 拖拉机。拖拉机的风险除了由其设计使用功能所决定之外，就是一般拖拉机驾驶员的技术水平较差，故其风险也较大。( 二) 车辆产地目前的汽车市场上制造商众多，并且不同的厂家生产的车辆的特点也各不相1 0_ 一数据挖掘在机动车辆保险中的应用同。但整体而言，美国和西北欧车辆重视的是安全性，日本车的性能较好，但安全性比美国和西北欧的要差；韩国汽车目前在世界上也有一席之地，但在安全性及性能上均弱于美国、西北欧及日本，不过要优于国产车、东欧车及其他类车；国产车同东欧车相比，目前已经略好于东欧车。总而言之，从风险的角度来看，不同产地车型的风险排列状况为：其他类车 国产车 韩国车 日本车 美国、西北欧车( 三) 排气量排气量是用来衡量机动车辆发动机规格的一个参数。排气量所体现的是汽车的动力性能。排气量越大，汽车的能力性能也就越好，对同一类型的车辆而言，也就意味着速度会越快。而在同一事故原因下，速度越快，意味着损失也就越大，相对而言，也意味风险越高。( 四) 车龄车龄是指最初车辆购置之日起至投保之日止期间的年限，年限以1 2 个月日历年限为标准。车辆状况同车龄有着直接的关系，车的使用年限越长，车辆的磨损与老化程度就越高，从而导致车辆状况越差，那么发生车辆事故的概率也同步上升，故风险与车龄成正相关关系。( 五) 行使区域车辆行使区域是指机动车辆行使的地域范围。根据目前我国地理情况，我国车辆行使区域主要分为三类，即省内行使、国内行使、出入境行使。由于车辆行使范围不同，驾驶员对不同地区的交通规则、地形、地貌等熟悉程度不同，以及在不同区域造成损失承担的赔偿责任不同，因此，车辆的风险状况也不同。整体而言，随着行使区域的扩大，风险程度也越大。三者之间的关系如下：省内行使风险 国内行使风险 出入境行使风险( 六) 使用性质不同的车辆有不同的用途，不同的用途面临着不同的风险。根据车辆的使用性质，目前在国内的保险实务中将车辆分为两大类，即：营业用车辆与非营业用车辆。由于车辆的使用性质不同，导致车辆所具有的风险也不同。整体而言，因为营业用车辆使用频率高，长时间运转，车辆磨损率及事故概率要比非营业用车辆高，因此，营业用车辆的风险要高于非营业用车辆。关于使用性质和风险更具体的分类可以参看相关资料【冽。第二章车险经营中的风险分析2 2 2 人的风险因素人的风险因素主要是指驾驶员风险因素，关于驾驶员的风险因素又可以细分为以下几种因素：( 一) 性别因素对驾驶员进行分组研究，结果表明陋1 ：交通肇事记录同性别有密切的关系。就整体情况而言，男性驾驶员的重大事故的肇事概率较女性要高。这主要是由男性性别特征决定了其更具有冒险性，驾车整体速度较快。同时，在饮酒肇事事故中男性的比例明显高于女性。( 二) 年龄因素从统计学角度来讲，机动车辆发生事故的概率在不同年龄组人员中存在一定的规律性。有关资料表明刚：对于青年人而言，由于年轻气盛，性情不稳定，往往喜欢开快车，因而发生交通事故的概率较高，而且往往容易导致恶性交通事故；而对于老年人来言，驾车速度相对较慢，但因反应相对较为迟钝，也容易导致交通事故，但导致致命事故的比例相对较小，一般均为小事故；介于二者之间的中青年人，这些人除了生理条件具有一定优势外，一般具有一定的驾驶经验，分析和判断能力较强，同时具有稳健的心态和较强的责任感，所以，驾车相对安全。( 三) 心理和生理因素由于人的生理状态永远处于不断的变化之中，导致感觉、意识、行动等都相当的不稳定。然而，人的这种不稳定性也是产生事故的重要原因。因此，我们应该从人的心理和生理等方面来深入分析驾驶员的各种风险因素，主要体现在以下几个方面：( 1 ) 行为特性这里所谓的行为特性主要指以下两个方面：一是驾驶员的判断能力。驾驶员对见惯的或有预备知识的对象物，按照预期的想法可以很快作出认识和判断，识别距离可以缩短到通常的2 5 删5 。相反，在不清楚的场合，判断和反应要增加2 倍以上吲。驾驶员的判断力的强弱直接影响到行车的安全。判断能力较差的驾驶员容易出事，其风险较大。二是驾驶员的应急能力。驾驶员在危急情况下的处理能力一般都较低，在相当紧急的情况下，全然不知道怎么办的情况也很多。这一点可以从车对车时的反应状态看出。应急能力取决于个人的素质和训练程度，故应急能力差的驾驶员风险会大些。( 2 ) 驾驶作业和疲劳程度对于驾驶员而言，是否需要长时间驾驶作业所面临的风险存在很大的差异。虽然驾驶作业并不是一种重体力劳动，可是为了应付不测的事态和急速变化的环境总是处于一种应急状态，使驾驶员的眼睛和神经持续地高度紧张。特别是在高1 2数据挖掘在机动车辆保险中的应用速行使时，眼睛很累，所以驾驶员的中枢神经很容易疲劳，招致感觉迟钝和知觉下降，引起认识的不全面或迟缓、判断的失误，最严重时会产生驾驶时打瞌睡的危险现象。造成驾驶疲劳的原因除了操作方面之外，还包括驾驶员身体素质和生活环境等。在实际中，这种以疲劳为间接原因而引发的事故是非常多的。因疲劳而产生的事故的形成过程如图2 1 。大中调感，v脑枢感节觉认判操打刺识断作磕_ 非水险1 7 2 2 5 0 52 8 9 20 0 84 8 8机动车辆保险1 9 6 1 4 0 5 31 8 5 52 6 9 81 1 1 9 7意健险2 2 3 0 8 3 02 8 21 6 0 81 1 9涉外货物运输保险1 0 2 8 1 0o00小计2 3 6 7 0 2 0 01 8 3 72 5 9 88 4 1 6车险非水险2 2 3意健险1 0 2 8车险非水险营建险水险图3 12 0 0 7 年1 - 6 月：各险种保费占比情况( 二) 车辆业务的多角度分析考虑到车险业务对公司整体经营的重要影响，我们结合前面外在风险中关于车辆自身风险的理论，从以下几个方面对车险业务品质进行分析：( 1 ) 车辆类型分析在车险外在风险因素分析中我们讨论了车辆风险因素，其中谈到了不同的车辆类型面临着不同的风险，这里我们结合北京分公司2 0 0 7 年1 - 6 月份车险经营的实际数据进行分析，结果见表3 2 。第三章车险经营的实例分析1 7表3 2 车险按车辆类型分类的经营情况车辆类型净保费案均赔款出险频率( )再保前满期赔付率( )客车1 8 9 5 7 6 4 21 8 5 32 8 5 11 1 3 9 8挂车5 3 9 100o货车5 7 1 6 9 82 1 6 07 2 65 3 1 6拖拉机6 7 8oo0三轮摩托车3 7 1 8 31 0 9 90 4 92 6 7 7两轮摩托车6 2 2 600o特种车23 5 2 3 60o0小计1 9 6 1 4 0 5 4 91 8 5 5 8 12 6 9 91 1 1 9 7通过表3 2 我们可以发现，客车的保费收入占比最高，约为：9 6 9 6 ，是车险业务的主要保费来源。然而，在所有车辆类型中客车的再保前满期赔付率也是最高的，为1 1 3 9 8 ，严重超出了预定的5 8 的满期赔付率。这与前面关于客车风险因素的分析相一致，即由于客车车身往往较长，导致操纵稳定性较差，在制动时容易发生侧滑。因此这类车容易发生交通事故，而在交通事故发生时，往往对第三者或自身车身的损坏也就越大，从而最终导致赔付率较高。因此，保险公司在承保和事故鉴定过程中应加强相关管理，减少风险因素。( 2 ) 车辆的使用性质分析不同的车辆有不同的使用性质，不同的使用性质具有不同的风险。根据车辆的使用性质，国内目前将车辆分为两大类，即：营业用车辆与非营业用车辆。以下我们就结合北京分公司2 0 0 7 年1 - 6 月份车险经营的实际数据进行分析，结果见表3 3 和图3 2 及图3 3 。表3 3 车险按车辆使用性质分类的经营情况车辆使用性质净保费出险频率( )满期赔付率( )企业3 9 4 8 4 6 92 3 0 91 0 2 2非营业机关2 4 9 9 0 01 7 8 9- 8 2 9个人1 4 4 2 8 8 8 22 8 7 31 1 8 5个人5 8 3 500企业一出租3 1 6 8 7 41 0 5 32 8 8 3企业一旅游4 5 2 0oo企业一租赁7 2 7 0 71 62 6 3 2营业企业一货运8 8 7 6 32 02 5 5 2 4出租租赁1 9 0 8 2 03 1 33 4 4公路客运1 7 1 9 8 300货运1 3 5 3 0 10o1 8数据挖掘在机动车辆保险中的应用非营业车9 5 营业车5 图3 22 0 0 7 年1 - 6 月：承保结构( 保费收入)巨匿囹图3 32 0 0 7 年1 - 6 月：按使用性质划分各类别赔款比例通过上述分析，我们发现：在公司承保的业务中，非营业车辆保费收入占总保费收入的9 5 左右，是公司收入的主要来源；而营业车辆保费收入仅占总保费收入的5 左右。然而，在满期赔付率方面，除了企业一货运类型外，非营业车( 除机关类车) 的期赔付率均高于营业车，且严重超出了预定的5 8 的赔付率。尤其是非营业个人用车，不仅出险率高，而且满期赔付率高达1 1 8 5 。这些结论与前面车辆风险分析中关于车辆使用性质的分析结果不一致，从而成为本文关注的重点。( 3 ) 车龄分析车龄是指车辆最初购置之日至投保之日期间的年限，年限以日历年限( 1 2 个月) 为标准。车辆状况同车龄有着直接的关系，车的使用年限越长，车辆的磨损与老化程度就越高，从而导致车辆状况越差，那么发生车辆事故的概率也同步上升。相关的理论我们在前面的外在风险里面已经阐述，这里我们结合北京分公司2 0 0 7 年1 - 6 月份实际经营现状，从车龄的角度进行分析。具体数据如表3 4 与图3 4 。第三章车险经营的实例分析1 9表3 4 车险经营按车龄分析表车龄有效保单净保费单均保费出险频率( )满期赔付率( )0 - 1 年2 7 9 26 7 3 6 4 5 42 4 1 33 1 3 79 8 8 41 - 3 年2 6 7 55 9 7 1 4 7 42 2 3 23 0 6 59 4 8 23 - 5 年2 0 5 33 7 4 1 9 9 01 8 2 32 6 11 2 8 3 45 - 8 年11 2 91 8 1 4 8 0 11 6 0 72 2 2 31 5 3 3 48 年一1 2 4 11 3 4 9 3 3 31 0 8 71 4 9 91 4 6 2 6小计9 8 9 01 9 6 1 4 0 5 31 9 8 32 6 9 81 1 1 9 73 2 网i ! 塑奎i图3 4 新旧车辆保费收入对比表通过图3 4 我们可以发现：新车( 车龄：0 1 年) 保费收入占公司车险总保费收入的3 4 3 2 。然而，由于新车的出险频度相对较高，小事故频发，新车修复在维修站点费用较高致使赔付率居高不下。另外，车龄为1 3 年者赔付率相对较低，但情况也不理想，达到了9 4 8 2 ；车龄超过3 年者赔付率显著上升，均在1 0 0 之上，对公司的长期稳健经营构成了重大威胁。必须加强相关研究和管理工作，切实改变目前的危险局面。( 4 ) 新车购置价分析根据一般常识，我们知道新车购置价之间有较大的区别，从几万到几十万甚至几百万不等。由于不同消费阶层有着不同的消费倾向，因此可以分析不同价位车辆给公司带来的保费收入及赔付情况，以期发现其中有价值的规律，提高车险经营的效益。2 0 0 7 年1 - 6 月份车险按新车购置价分类的经营情况如表3 5 与图3 5 。数据挖掘在机动车辆保险中的应用表3 5 按新车购置价分类的经营情况新车价有效保单净保费单均保费出险频率( )满期赔付率( )0 - 6 万3 3 7 14 1 7 5 2 9 21 2 3 8 5 92 4 4 7儿6 3 l6 - 1 0 万2 7 9 24 8 7 0 9 8 11 7 4 4 6 22 8 0 81 0 6 3 51 0 - 2 0 万2 3 2 65 2 1 2 1 5 52 2 4 0 8 23 0 7 81 6 3 1 42 0 - 3 0 万7 8 42 3 1 9 0 6 22 9 5 7 9 92 7 0 49 0 7 03 0 - 4 0 万2 9 41 0 8 5 8 3 83 6 9 3 3 31 9 0 55 5 0 34 0 - 6 0 万1 7 77 5 7 0 1 84 2 7 6 9 43 0 5 16 8 2 96 0 万一1 4 61 1 9 3 7 0 78 1 7 6 0 81 5 0 74 0 3 8小计9 8 9 01 9 61 4 0 5 41 9 8 3 2 22 6 9 91 1 1 9 70 - 6 万每10 万10 - 2 0 万2 0 3 0 万8 0 - 4 0 万4 0 6 0 万6 0 万以上图3 52 0 0 7 年1 _ 6 月：承保车辆按购价划分的占比从表3 5 中，我们可以看出：公司的承保业务中新车购置价主要集中在2 0 万元以下，所占比为6 4 9 ；同时，它们的赔付率也是最高的，其中：新车购置价为：0 6 万者的满期赔付率高达1 6 3 3 1 。因此，应加强对相关价位车型的承保和理赔管理工作。另外，对于中高档车( 3 0 万以上) 而言，不仅单笔保费收入高，且赔付率较低，属于效益型险种，应该加大营销力度，争取做大做强。( 三) 结论从上面的分析我们可以发现，对于上述新兴财产保险公司北京分公司而言，虽然车险的保费收入占总保费收入的8 2 8 7 ，是公司保费收入最主要的来源，然而车险业务的满期赔付也是所有险种中最高的，高达1 1 2 ，不仅对公司的盈利能力造成了较大的影响，而且也对公司的长期稳健经营构成了威胁。因此，从长期发展的战略角度来看，新兴保险公司在进行市场争夺的过程中必须加强相关业务的管理，不能只顾“量”而不顾“质”。尤其是车险业务，必须加强相关风险的管控，切实把赔付率降下来。同时，我们结合北京分公司