基于k-means算法的保险业数字化变革

• 作者: ZHAO Ming-xiu 张雯玮 徐凡 赵明修 黄君杰
• 来源期刊: 数字技术与应用
• 学科: 经济
• 关键词: 车辆保险 聚类分析 K-means算法 R语言
• 年，卷（期）: 2019,（4）
• 所属期刊栏目: 算法分析
• 页码范围: 121-122
• 页数: 2页
• 分类号: F842.6
• 字数: 1509字
• 语种: 中文
• DOI: 10.19695/j.cnki.cn12-1369.2019.04.65

摘要

私人购车比例不断增加,汽车保险这一概念逐渐进入百姓视野.目前我国机动车辆保费占全部财产保险业务的高比例在全世界都是罕见的.但事实上,真正能够做到高续保率的保险公司并不占多数.客户留存率低、无法积累长期客户、销售成本和费用居高不下成为了多数以车险为主要业务收入的财险公司的一大难题.根据搜集的65535位客户资料,分析续保事件与续保客户各项资料的相关性基于模糊聚类分析模型对客户资料进行分类;基于回归分析法,得出与续保概率有关的各因素权重,将权重最高的因素作为续保客户精准画像,针对影响不续保客户最高的几个因素分析,重新设计优惠福利方案以改善续保概率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张雯玮		1	0	0.0	0.0
2	徐凡		1	0	0.0	0.0
3	黄君杰		1	0	0.0	0.0
4	赵明修		1	0	0.0	0.0
5	ZHAO Ming-xiu		1	0	0.0	0.0