基于数据分析的保险业营销和服务方向研究

1、 基于数据分析的保险业营销和服务方向研究 赵玲君Summary我国保险业正处于快速增长期，而信息时代的到来，允许车险企业可以通过数字化技术更加精准地定制营销和服务方案。本文基于车险公司数据库进行数据挖掘，将Logistic多元回归模型应用在事故率的预测中，获取对事故率影响最大的三个变量，并且提出基于聚类分析和决策树算法的续保率预测模型以进行优化，最终达到提高续保率的效果。Key Logistic多元回归模型;聚类分析;Cart决策树一、背景与研究意义我国保险业正处于快速增长期。一方面，由于收入水平的提升，居民对健康和安全有了更高要求，进而对保险的需求有所提升;另一方面，互联网金融、大数据、云计

2、算等科技的发展，为保险业的发展带来巨大机遇。在高速发展的保险市场中，车险作为我国渗透率最高的险种，其发展面临着巨大的机遇和挑战。近年来，一大批保险公司互联网公司开始利用技术支持或合作等方式，介入UBl车险行列。UBl车险区别于传统车险按车型和历史出险记录定价的定价方式，旨在通过采集车主驾车的相关使用数据，来掌握车主驾驶行为，从而根据风险进行相应的车险定价1。目前很多保险公司开始大力推进电销和网销，这样可以直接获取一手信息。通过直接从客户获取驾驶习惯信息，能更加精准地了解客户，制定营销和服务方案。二、Logistic多元回归模型Logistic回归是分类资料回归分析的一种，而且是最基础的一种。L

3、ogistic回归中，变量既可以是连续的，也可以是分类的。Logistic回归的实质是：发生概率除以没有发生概率再取对数，从而改变取值区间的矛盾和因变量自变量间的曲线关系。我们采用多元的logistic回归模型2：之后将变量及维度代入模型进行回归求解，即可求出对是否出事故影响因素最大的因素。经过简单分析得到：连续驾驶时间对于事故率的影响最为显著。本文认为连续驾车时间影响事故率主要有以下原因：一是长时间目视前方使眼睛疲劳;二是压抑感;三是长时间驾驶导致注意力不集中，不能够做出即时反应，甚至于当危险突然出现的时候，会产生头脑瞬间崩溃的现象3。驾驶速度和急加速急减速发生频率也是影响事故率的重要因素。

4、驾驶员驾驶速度越大，越容易出事故，主要原因有：一是车速越快，车辆会变得越加难以操控;二是刹车距离随车速提升而增加，增大事故发生的可能性嗍。急加速急减速发生频率增大，出事故的概率上升。是因为急加速急减速发生频率高的驾驶员，驾驶习惯较差，更易出现急躁情绪，出事故的概率大大提升5。三、基于聚类分析和决策树算法的续保率预测模型决策树学习是以实例为基础的监督归纳学习算法，最著名的决策树算法有ID3、C415、CART等6。因为输入数据集不确定，因此采用CART算法m。系统聚类算法能够对续保概率进行聚类，将此结果作为CART决策树算法的输出。将问卷数据作为决策树的输入。运用CART算法形成影响因素与续保概

5、率之间的分类规则，最后运用规则对续保概率进行预测。先寻找与续保概率相关的影响因素，将这些因素作为决策树的输入，运用决策树算法形成影响因素与续保概率之间的分类规则，之后运用已有规则对客户的续保概率进行预测。通过聚类分析，将续保概率划分为“可能性较大，待定，不可能”三个层级，然后建立多方面影响因素的属性集合，Cart决策树将属性集合与从聚类中得到的三个层级联系起来，从而得到属性集合与续保概率区间的关联规则，运用所有收集到的数据进行训练和测试，得到最终从叶子结点到根节点权重逐渐增加的决策树。通过对最终决策树的分析，可以得出影响客户续保概率高低的因素的权重。从一级影响因素到五级影响因素权重依次降低，保

6、险公司可以针对权重较高的影响因素推出相应的方案。Reference：1蒋炜.车险定价可否与驾驶习惯挂钩N.解放日报，2017-12-12（13）2韩中庚.数学建模方法及其应用M2版.北京：高等教育出版社.20083刘秀，王长君，何庆.疲劳驾驶交通事故的特点分析与预防J中国安全生产科学技术，2008，4 （1）：128-131.Ll UXiu，WANGChang-jun. HE Qing. Characteristic analy-sis and prevention of trafficaccidents by fatigue drivingU Journal of Safty Science and Technology.2008.4（1）：128-131. （in Chinese）4驾驶行为理论模型研究概述J张凤，李永娟，蒋丽.中国安全科学学报2010（02）5愤怒情绪下的汽车驾驶行为特征及其对交通安全的影响研究D.雷虎武汉理工大