数字化转型下的车险续保策略：GLM模型与驾驶行为分析

"第十二届'认证杯'数学中国数学建模网络挑战赛专注于保险业的数字化变革主题，其具体内容围绕车险（机动车辆保险）的精细化运营展开。参赛队伍需要解决的问题是利用数字化技术提升客户理解和续保率预测。论文核心涉及以下几个关键知识点： 1. GLM模型：论文构建了GLM（Generalized Linear Model）模型，这是一种统计方法，用于分析连续或离散响应变量与一个或多个解释变量之间的关系。在这个场景下，GLM被用来理解驾驶行为如何影响车险续保。 2. 驾驶习惯评分模型：通过筛选影响驾驶安全的因素（如车辆驾驶、速度和操作），论文构建了一个评分体系，评估不同驾驶习惯的风险等级。模型量化了各指标的相对风险系数，并进行了拟合值-残差检验，确保模型的准确性和有效性。 3. UBI车险费率：Usage-Based Insurance (UBI)是一种基于驾驶行为的保险定价策略，论文可能讨论了如何将这种技术与驾驶习惯评分模型结合，以定制化保费。 4. SAS数据分析：SAS（SAS Institute Inc.）是一家提供商业智能和统计分析软件的公司，论文可能使用了SAS工具进行数据处理和深度分析，以支持模型建立和预测。 5. 续保率模型：论文的重点在于建立一个完整的续保率预测模型，通过定量和定性分析相结合的方式确定模型参数，旨在优化保险公司的决策和客户保留策略。 6. 实地应用：通过实际的APP软件测试，模型的评分系统被验证在真实环境中，确保了模型的实用性和可靠性。 7. 驾驶习惯调查问卷：论文还探讨了如何通过设计调查问卷来收集用户数据，以改进产品和服务，提高续保概率。 参与者需要提交的包括参赛队号、统一编号和评阅编号等信息，以便组织者进行管理和评审。整个挑战赛不仅考察参赛者的数学建模技能，也强调了实际业务问题解决的能力和数据分析的实际应用。"