基于数据挖掘技术的人寿保险品质管理系统

摘要

保险行业在中国是一个快速发展的朝阳行业，业务的急剧增长带来了更多的客户信息。随着保险公司的网络速度和服务器处理能力不断提高，基于数据的商业智能业务分析也逐渐成为趋势。近几年保险业在中国快速发展，客户量不断上升，保险公司的各项运营成本也在大幅度增加。保险公司的业务收入一方面是来自新客户的保费，更重要的是续期客户的保费收入。续期保费收入具有比较高的稳定性和连续性的特点，是保险公司利润的主要来源，是保险公司持续发展的坚实基础。目前保险公司续期收费的方式比较单一，对客户采取同样的催交和通知方式，管理方式粗放，不利于保险风险和成本控制。
　　本文基于数据挖掘分类方法，分析现有客户的缴费情况，发掘交费概率和交费次数以及交费准时程度的关系，将客户细分为优质客户、准优质客户、忠诚客户、非稳定客户等几类。利用决策树和多元线性回归方法，建立续期客户交率的预测模型，指导续期部门对不同客户采取差异化的催交策略。使保险公司客户管理更有针对性，降低客户保费迟缴、忘缴等风险，并降低管理成本。同时，利用聚类方法，从大量的客户中分析具有较高退保风险的客户，采取相应措施，尽量降低退保事件发生的概率，从而提高续期收费的成功率，提高公司的保单品质，确保公司长期经营发展。
　　在充分考虑保险公司实际经营需求基础上，将本文所研究的客户续期保单分析模型进行实现，并设计与实现人寿保险品质管理系统。该系统在太平人寿四川分公司顺利应用，系统运行效果好。为该公司保单续期工作的高效开展、控制退保风险和运营成本、提升客户服务和业务品质提供了有力的工具和准确的数据参考。

目录

封面

声明

中文摘要

英文摘要

目录

第一章 绪论

1.1 课题背景及意义

1.2 国内外研究和应用现状

1.3 本文主要研究内容

1.4 论文内容组织和结构

第二章 相关基础理论和技术

2.1 保险业务品质管理

2.2 客户关系管理

2.3 数据挖掘概述

2.4 决策树算法

2.5 多元线性回归算法

2.6 聚类分析

2.7 二元变量

2.8 本章小结

第三章 保险品质管理数据挖掘应用研究

3.1 保险续期业务指标分析

3.2 续期催交方法问题

3.3 客户的分类分析

3.4 基于决策树方法的客户分类

3.5 基于多元线性回归的客户交费预测

3.6 可能退保客户分析

3.7 退保客户处理中的问题

3.8 运用聚类技术辨别退保客户

3.9 本章小结

第四章 保险品质管理系统需求分析

4.1系统目标

4.2 系统需求分析

4.3系统特性需求

4.4 本章小结

第五章 保险品质管理系统设计

5.1系统设计目标

5.2系统架构设计

5.3软件功能模块结构设计

5.4系统数据库设计

5.5系统界面设计

5.6短信接口设计

5.7本章小结

第六章 保险品质管理系统实现

6.1系统开发运行环境

6.2系统功能实现

6.3 系统测试与上线

6.4 本章小结

第七章 总结与展望

7.1 总结

7.2 展望

致谢

参考文献