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数据挖掘在保险分析中的应用

数据挖掘是一个应用统计学和人工智能等算法进行知识发现的过程。该文阐述了数据挖掘的  (本文共3页) 阅读全文>>

大连理工大学
大连理工大学

数据挖掘在医疗保险理赔分析中的应用

自我国加入世界贸易组织以来,越来越多的保险公司进入我国,我国的保险业也逐渐兴盛,这样,保险行业比其它行业拥有更多的可以挖掘的数据。借助数据挖掘技术正确地分析与挖掘潜藏在这些数据中的信息,并对信息进行加工利用,这样便能产出更好的产品或提供更好的服务,在这样的基础上,客户理赔风险也能有效控制。所以,用数据挖掘技术进行研究对我国保险行业的进一步发展具有重要的意义和实用价值。本文系统研究了我国保险业的发展状况、数据挖掘技术的应用现状和数据挖掘及数据仓库理论;重点分析了医疗保险理赔业务流程,定义了制约寿险公司经营管理的三个要素:保险产品费率的厘定、承保风险的控制和经营绩效的提高,在此基础上进行了数据仓库的建模和数据挖掘体系的总体设计;重点研究了通过寿险公司实际的医疗保险理赔业务数据进行数据挖掘分析,首先,利用微软公司的SSIS数据整合服务软件进行数据的抽取、转换和导入数据仓库;然后,利用SSAS数据分析软件结合数据挖掘技术中的聚类分析算法...  (本文共58页) 本文目录 | 阅读全文>>

《统计与决策》2010年04期
统计与决策

数据挖掘技术在保险客户理赔分析中的应用

利用数据挖掘技术对海量保险业务数据进行风险分析,通过交叉频数分析确定保单中风险较大的因素,为管理决策提供...  (本文共5页) 阅读全文>>

安徽大学
安徽大学

基于数据挖掘的人寿保险客户细分研究

近年来,随着社会信息化进程的迅猛发展,数据作为一种资源已经渗透到每一个行业和业务领域。“互联网+”、大数据时代的到来,使金融业正在经历一场革命性的变化,而保险业正在这场变革中酝酿新的变化。保险公司每天在与客户交互中都会产生大量数据流,如何充分利用这些信息为决策者提供决策支持,为企业发展提供升值空间,这是对保险业驾驭数据能力的挑战。客户的数据信息首先由事务处理系统捕获,经系统程序对这些数据进行整理、甄别,并通过收集、归类汇总,存放至客户数据仓库中。保险公司现有的数据库系统已经具备存储海量信息的数据仓库功能,并且数据库系统本身也具备一些基本的数据统计功能。但如何利用自己数据仓库中的信息,实现客户需求超前预测,扩大客户营销广度深度,找到对自己最有效的营销客户对象,开发具有竞争力的业务,成为各家保险公司争相研究的课题。在对保险业乃至整个销售业的客户信息研究过程中,我们发现客户群体细分是一个重要的基础工作。如果仿照过去利用传统的数据分析方...  (本文共56页) 本文目录 | 阅读全文>>

华南理工大学
华南理工大学

数据挖掘技术在寿险客户分析中的应用

数据挖掘(Data Mining,DM)又称数据库中的知识发现(Knowledge Discoverin Database,KDD),是目前人工智能和数据库领域研究的热点问题,所谓数据挖掘是指从数据库的大量数据中揭示出隐含的、先前未知的并有潜在价值的信息的非平凡过程。数据挖掘是一种决策支持过程,它主要基于人工智能、机器学习、模式识别、统计学、数据库、可视化技术等,高度自动化地分析企业的数据,做出归纳性的推理,从中挖掘出潜在的模式,帮助决策者调整市场策略,减少风险,做出正确的决策。客户关系管理(Customer relationship management,CRM),企业活动面向长期的客户关系,以求提升企业成功的管理方式,其目的之一是要协助企业管理销售循环:新客户的招徕、保留旧客户、提供客户服务及进一步提升企业和客户的关系,并运用市场营销工具,提供创新式的个性化的客户商谈和服务,辅以相应的资讯系统或信息技术如数据挖掘和数据库营销...  (本文共67页) 本文目录 | 阅读全文>>

华东交通大学
华东交通大学

数据挖掘技术在保险行业中的应用研究

在国家政策扶持下,中国保险行业经历了快速发展,保险密度从1980年的0.46元/人增加到2008年的736.74元/人。虽然发展较快,但道路很不平坦,与我国经济发展水平也不相适应。改革和重组,导致了国内保险市场环境发生了根本性的变化,改变了个别保险企业垄断市场格局,形成了以数家较大的保险企业为主导、多家小保险企业参与、新保险企业不断加入的新格局。加之国内保险行业的赢利能力与经营管理能力远落后于发达国家,开放进程的加快更是加大了国内保险企业经营与生存压力。因此,既快又好地发展中国保险事业,支持经济发展、构建和谐社会,成为政府、产业与学术界共同关心的课题。通过对国外保险行业数据挖掘技术理论与应用的综述与研究分析,结合国内保险行业经营管理与信息化水平,本文提出了数据挖掘技术在国内保险行业中的应用。通过理论研究与实证研究分析,本文得出了数据挖掘技术在国内保险行业应用具有可行性与必要性。研究与实验结论体现为以下两个方面:(一)数据挖掘技术...  (本文共84页) 本文目录 | 阅读全文>>