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挖掘客戶(hù)數據的價(jià)值
—壽險行業(yè)數據挖掘應用分析

北京理工大學(xué) 劉勇 張麗平 2003/12/05

  壽險是保險行業(yè)的一個(gè)重要分支,具有巨大的市場(chǎng)發(fā)展空間,因此,隨著(zhù)壽險市場(chǎng)的開(kāi)放、外資公司的介入,競爭逐步升級,群雄逐鹿已成定局。如何保持自身的核心競爭力,使自己始終立于不敗之地,是每個(gè)企業(yè)必須面對的問(wèn)題。信息技術(shù)的應用無(wú)疑是提高企業(yè)競爭力的有效手段之一。壽險信息系統經(jīng)過(guò)了多年的發(fā)展,已逐步成熟完善,并積累了相當數量的數據資源,為數據挖掘提供了堅實(shí)的基礎,而通過(guò)數據挖掘發(fā)現知識,并用于科學(xué)決策越來(lái)越普遍受到壽險公司的重視。

數據挖掘

  數據挖掘(Data Mining,DM)是指從大量不完全的、有噪聲的、模糊的、隨機的數據中,提取隱含在其中的、有用的信息和知識的過(guò)程。其表現形式為概念(Concepts)、規則(Rules)、模式(Patterns)等形式。

  目前業(yè)內已有很多成熟的數據挖掘方法論,為實(shí)際應用提供了理想的指導模型。CRISP-DM(Cross-Industry Standard Process for Data Mining)就是公認的、較有影響的方法論之一。CRISP-DM強調,DM不單是數據的組織或者呈現,也不僅是數據分析和統計建模,而是一個(gè)從理解業(yè)務(wù)需求、尋求解決方案到接受實(shí)踐檢驗的完整過(guò)程。CRISP-DM將整個(gè)挖掘過(guò)程分為以下六個(gè)階段:商業(yè)理解(Business Understanding),數據理解(Data Understanding),數據準備(Data Preparation),建模(Modeling),評估(Evaluation)和發(fā)布(Deployment)。

  商業(yè)理解就是對企業(yè)運作、業(yè)務(wù)流程和行業(yè)背景的了解;數據理解是對現有企業(yè)應用系統的了解;數據準備就是從企業(yè)大量數據中取出一個(gè)與要探索問(wèn)題相關(guān)的樣板數據子集。建模是根據對業(yè)務(wù)問(wèn)題的理解,在數據準備的基礎上,選擇一種更為實(shí)用的挖掘模型,形成挖掘的結論。評估就是在實(shí)際中檢驗挖掘的結論,如果達到了預期的效果,就可將結論發(fā)布。在實(shí)際項目中,CRISP-DM模型中的數據理解、數據準備、建模、評估并不是單向運作的,而是一個(gè)多次反復、多次調整、不斷修訂完善的過(guò)程。

行業(yè)數據挖掘

  經(jīng)過(guò)多年的系統運營(yíng),壽險公司已積累了相當可觀(guān)的保單信息、客戶(hù)信息、交易信息、財務(wù)信息等,也出現了超大規模的數據庫系統。同時(shí),數據集中為原有業(yè)務(wù)水平的提升以及新業(yè)務(wù)的拓展提供了條件,也為數據挖掘提供了豐厚的土壤。

  根據CRISP-DM模型,數據挖掘首先應該做的是對業(yè)務(wù)的理解、尋找數據挖掘的目標和問(wèn)題。這些問(wèn)題包括:代理人的甄選、欺詐識別以及市場(chǎng)細分等,其中市場(chǎng)細分對企業(yè)制定經(jīng)營(yíng)戰略具有極高的指導意義,它是關(guān)系到企業(yè)能否生存與發(fā)展、企業(yè)市場(chǎng)營(yíng)銷(xiāo)戰略制定與實(shí)現的首要問(wèn)題。

  針對壽險經(jīng)營(yíng)的特點(diǎn),我們可以從不同的角度對客戶(hù)群體進(jìn)行分類(lèi)歸納,從而形成各種客戶(hù)分布統計,作為管理人員決策的依據。從壽險產(chǎn)品入手,分析客戶(hù)對不同險種的偏好程度,指導代理人進(jìn)行重點(diǎn)推廣,是比較容易實(shí)現的挖掘思路。由于國內經(jīng)濟發(fā)展狀況不同,各省差異較大,因此必須限定在一個(gè)經(jīng)濟水平相當的區域進(jìn)行分析數據的采樣。同時(shí),市場(chǎng)波動(dòng)也是必須要考慮的問(wèn)題,一個(gè)模型從建立到廢棄有一個(gè)生命周期,周期根據模型的適應性和命中率確定,因此模型需要不斷修訂。

挖掘系統架構

  挖掘系統包括規則生成子系統和應用評估子系統兩個(gè)部分。

  規則生成子系統主要完成根據數據倉庫提供的保單歷史數據,統計并產(chǎn)生相關(guān)規律,并輸出相關(guān)結果。具體包括數據抽取轉換、挖掘數據庫建立、建模(其中包括了參數設置)、模型評估、結果發(fā)布。發(fā)布的對象是高層決策者,同時(shí)將模型提交給應用評估子系統.根據效果每月動(dòng)態(tài)生成新的模型。


  應用評估子系統可以理解為生產(chǎn)系統中的挖掘代理程序,根據生成子系統產(chǎn)生的規則按照一定的策略對保單數據進(jìn)行非類(lèi)預測。通過(guò)系統的任務(wù)計劃對生產(chǎn)數據產(chǎn)生評估指標。具體包括核心業(yè)務(wù)系統數據自動(dòng)轉入數據平臺、規則實(shí)時(shí)評估、 評估結果動(dòng)態(tài)顯示、實(shí)際效果評估。規則評估子系統根據規則進(jìn)行檢測。經(jīng)過(guò)一段時(shí)間的檢測,可利用規則生成子系統重新學(xué)習,獲得新的規則,不斷地更新規則庫,直到規則庫穩定。

  目前比較常用的分析指標有: 險種、交費年期、被保人職業(yè)、被保人年收入、被保人年齡段、被保人性別、被保人婚姻狀況等。

  實(shí)踐中,可結合實(shí)際數據狀況,對各要素進(jìn)行適當的取舍,并做不同程度的概括,以形成較為滿(mǎn)意的判定樹(shù),產(chǎn)生可解釋的結論成果


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