基于数据挖掘的X保险公司助贷险客户信用评估模型研究

摘要

随着科技的进步和保险业务市场的竞争的加大，我国的保险公司在发展过程中，其经营管理体制的一些弊端也日益凸显。以产品为主导的客户管理体制早已满足不了市场的需要，保险业务的信用风险普遍存在，以助贷险业务为例，行业内大量存在客户未按时履约、赔付率较高的问题，这不但阻碍了保险行业的健康发展，也影响了整个保险市场的正常秩序，其根本原因在于保险企业和保险客户之间存在信息不对称的现象，进而引起了逆向选择和道德风险。因此为了提升保险公司的竞争力，减少风险，我们需要采用科学的客户信用评价体系，建立起完善的以客户为中心的管理体系。 本文首先介绍了有关于保险业务的风险理论的一些概念，针对我国保险市场信用风险的来源和特征以及现阶段助贷险业务客户信用评估的状况进行分析，揭示助贷险业务开展存在的具体问题。其次，基于金融行业的征信制度建设的具体情况、体系构建的基本原则和业务特点，完善客户信用评价指标体系，并分析体系中涉及到的各个因素。再次，本文以X保险公司助贷险业务数据及客户数据为主要研究对象，运用BP神经网络为主建立了助贷险业务的客户信用评价体系模型，并通过实证分析，得出结论表明指标体系与风险系数间的映射关系，达到了预期设计目的。最后，针对当前助贷险客户信用评估的现实状况，提出管理建议和相应的发展措施。

目录

声明

摘要

1．1．1研究背景

1．1．2研究意义

1．2国内外相关研究状况

1．2．1国外相关研究发展及现状

1．2．2国内相关研究发展现状

1．3研究内容

第二章相关理论综述

2．1客户信用管理理论

2．2保险行业客户信用风险

2．2．1保险客户风险

2．2．2保险客户信用风险

2．3数据挖掘理论

2．3．1数据挖掘技术概述

2．3．2数据挖掘的基本过程

2．3．3数据挖掘的基本方法

2．3．4信用风险评估方法的比较与选择

2．4数据挖掘技术在客户信用评估中的应用优势

2．5本章小结

第三章客户信用评估问题分析及评估模型构建

3．1 X保险公司助贷险客户信用评估现状

3．1．1公司助贷险业务基本情况介绍

3．1．2当前助贷险客户信用评估模式

3．1．3公司在助贷险客户信用评估方面存在的问题

3．1．4公司在助贷险客户信用评估方面存在问题的原因

3．2客户信用评估模型的构建以及相关模式的选择

3．2．1模型构建的步骤

3．2．2模型构建方法选择

3．3客户的数据挖掘分析

3．4客户信用评估指标体系构建及方法确定

3．4．1指标体系构建方法确定

3．4．2客户信用评估指标选择及确定

3．5本章小结

第四章X保险公司助贷险客户信用评估模型验证

4．1 BP神经网络算法改进

4．2客户信用评估模型的构建

4．2．1数据预处理

4．2．2建立模型

4．3模型验证结果分析

4．4本章小结

第五章X保险公司助贷险客户信用评估应用建议

5．1强化公司客户信用管理体系的建设

5．1．1强化公司客户信用风险评估意识

5．1．2优化保险公司组织结构

5．1．3研发客户信用评估系统

5．2公司制度建设

5．2．1加强诚信与保险信用制度建设

5．2．2加强法律规范与保险信用建设

5．2．3金融业信用融合

5．2．4加强市场信用评估资源与社会监督

5．3对助贷险客户进行分级管理

5．4做好客户信用数据监控与采集

5．5本章小结

第六章结论

参考文献

致谢