数据挖掘驱动的财险客户风险-贡献双重评级策略

本文主要探讨了在保险业中利用数据挖掘技术提升客户风险贡献评级管理的重要性。通过对财险客户进行深入分析，作者强调了良好的客户细分管理对于保险公司降低成本、优化收益、控制风险以及实现利润最大化目标的显著作用。研究者采用了一系列先进的数据挖掘方法，包括相关分析来处理相关数据，K-Means聚类分析用于将客户划分为不同的群体，这有助于识别出具有相似风险特性和贡献能力的客户类别。 决策树C5.0算法被应用于识别影响客户风险和贡献的关键因素，这是一种基于树状结构的学习模型，能直观地展示特征之间的关系，并据此预测客户行为。同时，改进的Apriori算法则被用来发现客户行为之间的关联规则，这些规则可以揭示隐藏在大量数据中的潜在联系，如某些特定的风险特征可能与高贡献客户群体有明显关联。 通过这些数据挖掘技术，作者构建了一套风险-贡献分类矩阵，这个矩阵将客户划分为多个层次，每个层次代表不同的风险等级和贡献潜力。针对不同类别的客户，研究者提出了一系列针对性的客户管理策略，比如对于高风险但贡献度高的客户，可能需要采取更精细化的风险管理和增值服务；而对于低风险且贡献大的客户，重点在于维护和深化关系，提高客户满意度。 本研究不仅提供了一种有效的客户细分方法，还为保险公司提供了实用的工具和策略，帮助他们优化资源配置，降低风险，提高盈利能力，从而在激烈的市场竞争中取得优势。这对于保险公司提升服务质量，制定精准营销策略，以及整体业务战略规划具有重要的实际指导意义。