【摘要】：近年來,大數(shù)據(jù)技術(shù)的蓬勃發(fā)展為中國經(jīng)濟(jì)的繁榮、社會的進(jìn)步及企業(yè)的改革等方面帶來了巨大的推動力,尤其對于擁有大量客戶信息數(shù)據(jù)的保險業(yè)來說,大數(shù)據(jù)技術(shù)帶來的創(chuàng)新與改革更加顯見。通過運用大數(shù)據(jù)技術(shù)可以對保險公司風(fēng)險控制、評估定價、精準(zhǔn)營銷、客戶管理等多個運營環(huán)節(jié)起到提質(zhì)增效的優(yōu)化作用,能有效改造及升級傳統(tǒng)保險價值鏈,是推動保險業(yè)及保險公司突破發(fā)展、提升核心競爭力的重要抓手。而在保險價值鏈中,核保處于非常重要的地位,是保險公司風(fēng)險管理的第一道也是最重要的風(fēng)險防線。但目前壽險公司核保方面普遍存在校驗規(guī)則不精細(xì)、獲取核保資料成本高及過于依賴核保人員主觀判斷等情況,導(dǎo)致核保效率難以提升、體檢成本居高不下等問題長期存在,究其原因是保險公司對已掌握的客戶、保單數(shù)據(jù)進(jìn)行深入分析及提取風(fēng)險要素的能力不足。而運用大數(shù)據(jù)的技術(shù)特點和分析方法能有效彌補缺陷、發(fā)現(xiàn)潛在風(fēng)險、提升核保效率,對改善公司風(fēng)險管理能力會起到極大的促進(jìn)作用。本文首先運用大數(shù)據(jù)技術(shù)在AC壽險公司核保模塊建立了壽險及重疾險的預(yù)測模型,通過對保單進(jìn)行風(fēng)險評分的方式輔助核保人員發(fā)現(xiàn)客戶潛在風(fēng)險、提高體檢陽性率,然后根據(jù)模型運算結(jié)果的分析驗證核保規(guī)則的有效性,以期達(dá)到提升核保風(fēng)險管理能力、降低成本的目的。最后,筆者基于本文的研究提出了深入完善預(yù)測模型、建立運營大數(shù)據(jù)倉庫、補充新的核保風(fēng)險因子等相關(guān)發(fā)展建議,并期望能將大數(shù)據(jù)技術(shù)應(yīng)用到公司各個運營環(huán)節(jié),以全面提升公司核心競爭力。
[Abstract]:In recent years, the vigorous development of big data technology has brought great impetus to China's economic prosperity, social progress and enterprise reform, especially for the insurance industry, which has a large amount of customer information data. The innovation and reform brought by big data's technology is more obvious. Through the use of big data technology, insurance company risk control, evaluation pricing, accurate marketing, customer management and other operational links can play a role in improving quality and efficiency, and can effectively transform and upgrade the traditional insurance value chain. Is to promote insurance and insurance companies breakthrough development, enhance the core competitiveness of the important grasp. In the insurance value chain, nuclear insurance is in a very important position, is the first and most important risk line of risk management of insurance companies. However, at present, there are some problems in life insurance companies, such as low verification rules, high cost of obtaining insurance information and too much reliance on subjective judgment of insurance personnel, which lead to the difficulty of improving the efficiency of insurance and the high cost of physical examination for a long time. The reason is that the insurance company has insufficient ability to analyze the policy data and extract the risk factors. The application of big data's technical characteristics and analytical methods can effectively make up for the defects, discover potential risks, improve the efficiency of nuclear insurance, and play a great role in improving the risk management ability of the company. In this paper, first of all, using big data technology in the AC life insurance company insurance module to establish a life insurance and heavy health insurance prediction model, through the risk rating of the insurance policy to assist the insurer to discover the potential risks of customers, improve the positive rate of physical examination. Then the validity of the insurance rules is verified according to the results of the model operation, in order to improve the risk management ability and reduce the cost. Finally, based on the research of this paper, the author puts forward some suggestions on how to improve the prediction model, establish and operate big data warehouse, supplement the new risk factors of nuclear insurance, and hope to apply big data technology to all aspects of the company's operation. In order to enhance the core competitiveness of the company.
【學(xué)位授予單位】：對外經(jīng)濟(jì)貿(mào)易大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號】：F842.3

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