基于客户特征的车险续保预测与方案优化

• 作者: 何旭昌 吴锴镔 罗敏敏 邓汉闻
• 来源期刊: 数据挖掘
• 学科: 经济
• 关键词: BP神经网络 L1正则化 支持向量机 大数据
• 年，卷（期）: 2019,（3）
• 页码范围: 69-80
• 页数: 12页
• 分类号: F2

摘要

本文针对保险公司如何预判断客户续保概率这一问题,依托大数据的条件,综合运用反向传播BP神经网络、变权组合等方法对客户精准画像,建立客户续保概率模型。其次,运用神经网络L1正则化提取关键特征作为划分客户类别的依据,实现客户的等级划分。由此,针对不同的客户设计不同的优惠和福利方案,提高客户的续保率。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	罗敏敏		11	26	3.0	5.0
2	吴锴镔		1	0	0.0	0.0
3	邓汉闻		1	0	0.0	0.0
4	何旭昌		1	0	0.0	0.0