数据挖掘技术在财产保险的运用

时间:2022-11-27 02:57:12

数据挖掘技术在财产保险的运用

在最近几年中,我国对于保险行业给予了高度的关注与重视并出台了许多与之相对应的相关政策,这些政策的发行对于我国的保险行业带来的极大程度的发展空间。而我国的保险行业也开始了转型,正在从粗放型经营向集约化经营管理进行过度,最明显的改变就是之前只注重新客户的开发而忘记顾忌老客户的需求与发展,但是现在是同时注重新老客户的需求与发展,从根本上实现“两手抓”的政策,所以这种新的形式背景下,计算机中保险行业所留的数据就成为极为重要的挖掘资源。

一、解析数据挖掘技术在财产保险分析中的应用

(一)提升财险客户服务能力。对于任何一个公司来说没有客户所有的产品经营都是纸上谈兵,这对于服务行业的财产保险公司更是如此,所以对此所以财产保险行业就面临着转型升级的事情财产行业的转型就意味着面临着面向客户的服务质量的提升。在现如今的经济情况下,保险消费者对于保险行业知识的了解日益增加,保险意识也是越发的加强。客户对于保险行业也出现了个性化与差异化的需求。从这里就要求保险公司通过数据挖掘技术对客户的需求进行更深一层的分析与探索,通过探究与分析的结果明确而客户的需要,并为有更高需求的客户提供更适合他的保险产品,从而提高业务服务水平,吸引更多的优质客源,来增强市场的竞争力。例如,在对客户进行细分的时候,可以通过数据挖掘技术中的“二八定律”,对客户进行细分。通过细分得出结果,参照数据根据每个客户群体的风险偏好、特点以及需求为他们量身定制适合他们自身的新产品,并制定对应适合的费照新差旅费管理办法正确规范填写市内交通补助、伙食补助、城市间交通费、和住宿费金额。并填写上合计金额,不得出现多报的行为,从而提高差旅费报销工作的质量。(二)风险管理和合规经营。每个保险公司的生命底线就是合规经营以及对风险的管理,所以每个保险公司必须在运营生产中严格的遵守国家的法律法规,不许做出违反法律底线的事情,而风险管理对于保险公司来说具有两层含义,其实并不简单,一方面是需要对于企业自身的风险进行管理;另一方面是对于客户所带来的风险进行管理。对于保险公司来说这两方面的风险是相互作用、相辅相成的,第一个方面的风险管理出现问题后者的风险管理就会成为空谈,反之第二方面的风险管理没有得到很好的管理,极大可能会引起前者管理出现问题。而恰恰数据挖掘技术的应用,就可以为财产保险企业规避风险起到很大的帮助。保险公司可以以计算机为使用的工具,通过数据挖掘的技术,可以对数据内大量的信息进行查找并比对分析,高效的识别出在计算机内不符合正常业务逻辑的数据,这样管理者就可以及时就这些风险数据和业务漏洞进行监测与管控,以减少违法乱纪的事情发生,逐步消除或减少隐藏的风险。保障保险业健康有序的发展,为市场经济持续健康的进一步发展保驾护航。(三)开发新产品。新的保险产品的开发对于增强保险公司的公司收益、内容、满足消费者的需求以及竞争力等方面起着重要的作用,这也是经营保险公司的首要内容。新产品的开发是指保险公司针对当前市场的需求、想要达到的效果与自身情况相结合的产物,而在原有的产品上加以重新的组合与设计的创造与改良,来满足市场的需求,进而提高公司自身的竞争力的过程与行为。后者自不必说,基于我国财产保险公司数据库信息方面已经积累了很多,而后通过对信息的数据进行发掘,使实现新产品的开发成为可能。譬如,通过数据挖掘技术,我们可以使用现有产品进行进一步的完善、修正或者拆分、组合的,使其变成一全新的保险产品,他会更接近客户的需求,满足客户的真实所需,同时也能够增加市场的销量,增强市场竞争力。就以原有的普通财产保险为例子,在保险有效期内未出现任何对客户的产才造成损失的情况下,客户所缴纳的保险费用是不予以退还的,在财产保险的有效期过后,客户所缴纳的保险费是由保险公司所拥有的。这样的保险产品是不被大多数客户所看好与接受的,即使有客户在第一次购买了此保险,但之后是不会在对本产品进行第二次的投资的。而现在通过数据挖掘的技术,保险公司可以根据对客户信息的了解进行分析,保险公司推出了一款新的家庭财产两全保险保险,这是一种全新的保险类别。全新的家庭财产保险,他所需要交纳的是保险储备金,比如每份保险金额为50000元的家庭财产两全保险,则保险储金为5000元,投保人必须根据保险金额一次性交纳保险储备金,保险人可以将保险储备金的利息作为保险费。在保险期满后,无论是不是在保险期内发生赔付的情况,保险公司都会将保险人的全部的保险储金如数退还。自从出现了这种投保方式,客户的接受度得到了大大的提高,全新的家庭财产保险,一方面使保险人保险中得到了应得的利益,另一方面投保人的财产也得到了保险,从而在市场的销售份额上面也得到了迅速提升。

二、保险业数据挖掘技术及应用的必要性

(一)保险业数据挖掘技术的含义。什么是保险行业的数据挖掘技术,就是从客户管理的角度出发,针对保险行业数据库系统内大量的保险单,对客户的信用数据进行属性变量提取,进而采用自动化或半自动化等多种挖掘技巧和方法来对客户的数据进行分析,找到潜在的有价值的信息。(二)数据挖掘的过程及方法。数据挖掘是一个跨越多种学科的交叉技术,主要的用途是利用各种数据为商业上存在的问题提供切实可行的方法与数据。数据挖掘的过程有以下几个步骤:业务理解→数据准备→数据理解→构建模型→测试设计→做出评价→实施应用。在数据挖掘方面有三个常用的方法:DM、SEMMA以及CRISP等分析方法。同时我们需要根据实际情况来运用数据挖掘技术,选择最适当的方法,要想将数据挖掘技术达到最佳的效果必须针对具体的流程做出相应的调节。(三)保险行业应用数据挖掘技术的必要性。在保险行业的运营中,常常会出现一下的几个问题:例如,细分客户的问题:对于不同的社会收入阶层、不同年龄段、不同的行业的客户,该怎么样去确定其的保险金额呢?客户的成长问题:如何把握时机对客户进行交叉销售;险种关联分析问题:在对购买某种保险的客户进行分析与探查,观察其是否在同一时间购买另一种保险产品,客户的获取问题:如何在付出最小的成本获得最有价值的客户的挽留及索赔优化的问题:如何对索赔受理的过程进行优化,挽留住有价值的投保人。保险公司在完成数据的汇总后,所获取的业务及大量客户信息,不过是对公司当前所处的市场环境、企业经营情况及客户基本资料的记录及反映。而进行数据集中的信息系统,也只能是对数据库中的这部分数据进行简单的操作处理,并不能从中发现并提取这些数据中蕴含的具有深层次价值的信息。所以,如若想在决策层面给出解决答案,是不可能实现的。而如果采用数据挖掘技术来对数据库中所存在的大量的数据进行高水平而深层次的分析,就能够为实现保险公司的决策及科学经营提供切实可行的依据,因此此技术的出现从而得到了许多保险公司的应用与重视。

三、结论

我国经济的发展正在向新常态的方向进行转变,而我国财产保险市场的竞争也日益激烈。为了面对这些挑战,各个保险公司都复出了努力在积极的面向转型,由传统的粗放式经营向集约化经营的方式进行过度,面向客户的营销模式也是在这之中产生出来的。在这种转型过度的过程中,财产保险公司对于数据挖掘技术进行充分的利用,使公司的风险管理能力、产品创新能力经营能力、盈利能力、客户服务能力、和业务发展潜力都得到了全面的大幅度提升。在对我国经济建设的繁荣以及促进财产保险公司自身的长远发展,都做出了不可磨灭的贡献,也是对国家的号召积极的响应,进而对市场经济持续发展也做出了不少的贡献。

作者:赵学林 单位:上海财经大学金融学院

参考文献:

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[2]杨杉,何跃.数据仓库和数据挖掘技术在保险公司中的应用[J].计算机技术与发展,2011.

[3]葛春燕.数据挖掘技术在保险公司客户评估中的应用研究[J].软件,2013.

[4]陈庆文.数据挖掘在财产保险公司应用研究——以人保财险公司为例[D].对外经济贸易大学,2015.