基于數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的汽車保險理賠風(fēng)險控制研究

崔陽 沈陽汽車工業(yè)學(xué)院

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基于數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的汽車保險理賠風(fēng)險控制研究

崔陽 沈陽汽車工業(yè)學(xué)院

摘 要：本文從數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)、數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)可以解決的保險問題以及數(shù)據(jù)挖掘過程等三個方面概述了基于數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的汽車保險理賠風(fēng)險控制，并通過VPRS模型來分析了汽車保險單相關(guān)數(shù)據(jù)，以數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)為基礎(chǔ)研究了汽車保險中的理賠風(fēng)險原則，旨在加強數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在汽車保險理賠風(fēng)險控制中的應(yīng)用。

關(guān)鍵詞：數(shù)據(jù)挖掘 汽車保險 風(fēng)險控制

前言

相較于其他保險種類而言，汽車保險有著客戶量大、業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)和財務(wù)數(shù)據(jù)復(fù)雜等特點，在管理的過程中不可避免的會出現(xiàn)海量數(shù)據(jù)的處理和匯總等問題。汽車風(fēng)險不僅包括機動車輛本身的風(fēng)險，還受到駕駛?cè)藛T因素、社會環(huán)境因素的影響。由以上兩點可知，對于汽車保險的數(shù)據(jù)處理至關(guān)重要，因此本文簡要研究了基于數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的汽車保險理賠風(fēng)險控制。

一、基于數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的汽車保險理賠風(fēng)險控制概述

（一）數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)概述

隨著計算技術(shù)、互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的提升，人類社會逐漸走進了大數(shù)據(jù)時代，所謂數(shù)據(jù)挖掘，指的就是從海量的、模糊的、隨機的數(shù)據(jù)中挖掘、提取出人們事先不知道但有著重要作用的數(shù)據(jù)的過程。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)能夠以相關(guān)數(shù)據(jù)提取模型為基礎(chǔ)，采取有效的分析方法和科學(xué)的分析數(shù)據(jù)來挖掘信息、識別信息，發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)信息之間的關(guān)系[1]。從本質(zhì)上來講，數(shù)據(jù)挖掘是集合人工智能、數(shù)據(jù)庫、數(shù)理統(tǒng)計等多方面、多領(lǐng)域的交叉學(xué)科，其在金融、保險、零售等各個領(lǐng)域都有著重要的應(yīng)用，主要的數(shù)據(jù)分析方法包括關(guān)聯(lián)規(guī)則法、數(shù)據(jù)融合法、統(tǒng)計分析法等等。

（二）數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)可以解決的保險問題分析

保險行業(yè)是知識密集型行業(yè)，在推行數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的過程中有著得天獨厚的優(yōu)勢，保險業(yè)務(wù)一般為保險產(chǎn)品的推廣、銷售以及相關(guān)理賠等等，本文以汽車保險的理賠業(yè)務(wù)為研究對象，在保險理賠業(yè)務(wù)中會產(chǎn)生大量的數(shù)據(jù)，并形成相關(guān)的理賠事物型數(shù)據(jù)庫，例如理賠客戶數(shù)據(jù)庫、理賠數(shù)據(jù)庫等等，如何從這些數(shù)據(jù)庫中獲取有用的數(shù)據(jù)信息來保證保險理賠業(yè)務(wù)的順利進行至關(guān)重要，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)作為一種先進的數(shù)據(jù)提取技術(shù)在汽車保險理賠業(yè)務(wù)中的應(yīng)用有著重要的意義，其能夠幫助客戶來分析理賠風(fēng)險，劃分客戶群體，發(fā)現(xiàn)相關(guān)理賠保險問題。

（三）數(shù)據(jù)挖掘

以CRISP-DM模型為基礎(chǔ)，可以將整個數(shù)據(jù)挖掘的過程分為六個階段，分別是理解業(yè)務(wù)階段、理解數(shù)據(jù)階段、準(zhǔn)備數(shù)據(jù)階段、模型建立階段、數(shù)據(jù)評估階段和部署實施階段。數(shù)據(jù)挖掘不單單是指數(shù)據(jù)的組織和呈現(xiàn)，在數(shù)據(jù)分析及相關(guān)模型的建立之外，還要符合業(yè)務(wù)的具體要求，以業(yè)務(wù)的具體要求為基準(zhǔn)進行數(shù)據(jù)的查找和呈現(xiàn)，要對相關(guān)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)進行有效的理解之后才能夠進行數(shù)據(jù)的準(zhǔn)備和模型的建立等過程，且整個過程并不是單向運作流程，而是反復(fù)、多次的調(diào)整流程，是一個不斷修正的過程。

二、基于數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的汽車保險理賠風(fēng)險控制研究

在汽車保險業(yè)務(wù)中，理賠風(fēng)險對于相關(guān)保險戰(zhàn)略的制定有著重要的指導(dǎo)意義，其對于相關(guān)保險單位及企業(yè)的生存和發(fā)展至關(guān)重要，就目前來看，理賠風(fēng)險的分析與控制已經(jīng)成為了眾多保險企業(yè)在相關(guān)營銷戰(zhàn)略制定過程中首要解決的問題之一。在汽車保險理賠風(fēng)險的分析與控制過程中，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)能夠提供風(fēng)險控制過程中相關(guān)投資組合數(shù)據(jù)，從而能夠?qū)碣r風(fēng)險環(huán)境進行有效分析，同時數(shù)據(jù)挖掘還能夠直接對汽車保險的理賠風(fēng)險進行分析和控制，具體研究如下：

（一）粗糙集理論分析

粗糙集理論的核心指的是對不確定、不完善、不精確數(shù)據(jù)的處理，此處理方式以分類機制為基礎(chǔ)，通過等價關(guān)系來對空間進行劃分，以此來得出信息系統(tǒng)在不同簡化層次上的置信度要求，根據(jù)已知信息及相關(guān)模型來實現(xiàn)逐層的匹配，之后再按照優(yōu)先級判定來算出解決問題的最優(yōu)解[2]。在利用粗糙集理論的過程中并不需要先驗信息，在分析不確定性問題上比較適用，這也是數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在汽車保險理賠風(fēng)險分析中應(yīng)用的基礎(chǔ)。

（二）車險理賠風(fēng)險規(guī)則的挖掘分析

1.數(shù)據(jù)準(zhǔn)備過程。在數(shù)據(jù)挖掘的過程中，數(shù)據(jù)準(zhǔn)備環(huán)節(jié)至關(guān)重要，數(shù)據(jù)準(zhǔn)備的質(zhì)量對于數(shù)據(jù)挖掘的準(zhǔn)確性以及有效性有著重要的影響。數(shù)據(jù)準(zhǔn)備包括數(shù)據(jù)的選擇、凈化、轉(zhuǎn)換等眾多步驟。

2.數(shù)據(jù)補缺與離散。此過程以數(shù)據(jù)挖掘工具為基礎(chǔ)對數(shù)據(jù)進行離散處理，汽車的車齡、參加保險的金額等都屬于連續(xù)的數(shù)據(jù)，要想實現(xiàn)數(shù)據(jù)的離散，應(yīng)當(dāng)對數(shù)據(jù)進行等級分類。數(shù)據(jù)缺失是不可避免的，在發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)缺失時需要進行補缺，一般補缺方式為組合補缺，通過對缺失數(shù)據(jù)屬性的分析來補充可能失去的屬性，形成多條屬性記錄，這種補缺方式有利于趨向原決策規(guī)則。

3.屬性約簡與風(fēng)險規(guī)則。屬性約簡指的是對不一致和出現(xiàn)噪音的數(shù)據(jù)進行約簡，以此來提升抗噪聲及抗干擾的能力，在屬性約簡之后，利用數(shù)據(jù)挖掘工具來產(chǎn)生相關(guān)風(fēng)險規(guī)則，產(chǎn)生的規(guī)則有一些是有效的風(fēng)險規(guī)則，而有一些是無效的風(fēng)險規(guī)則，此時需要對這些風(fēng)險規(guī)則進行篩選和過濾，對風(fēng)險規(guī)則進行調(diào)整，找出最有效風(fēng)險規(guī)則。

4.衡量規(guī)則價值。從系統(tǒng)層面來講，主要是以可信度、支持數(shù)及覆蓋率三個指標(biāo)為基礎(chǔ)進行規(guī)則價值的客觀衡量，其中可信度指的是該規(guī)則下推理結(jié)果的正確率，覆蓋率指的是該規(guī)則下決策類的比重，支持數(shù)指的是該規(guī)則下的元素個數(shù)，為了避免不同指標(biāo)之間負關(guān)系的影響，在衡量的過程中需要進行有效的權(quán)衡[3]。

從用戶層面來講，應(yīng)用數(shù)學(xué)方法進行衡量是理論層面的，并沒有結(jié)合用戶的主觀因素，因此在得到風(fēng)險規(guī)則之后要與客戶溝通，結(jié)合客戶實際工作進行主觀的規(guī)則價值衡量和判斷。

三、結(jié)論

綜上所述，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)對于汽車保險業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)化向知識化的轉(zhuǎn)化有著重要的意義，其能夠?qū)ζ嚤ｋU理賠風(fēng)險的影響因素進行分析，找出理賠業(yè)務(wù)規(guī)律，在避免理賠風(fēng)險的同時為汽車保險企業(yè)尋求商機，本文簡要研究了基于數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的汽車保險理賠風(fēng)險控制，旨在充分發(fā)揮數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的重要作用。

參考文獻：

[1]彭俊杰.基于數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的汽車保險理賠風(fēng)險控制研究[D].吉林大學(xué),2014.

[2]畢建欣.基于數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的保險客戶細分管理[J].華南金融電腦,2006,11:9-12.

[3]郁佳敏.車聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)時代汽車保險業(yè)的機遇和挑戰(zhàn)[J].南方金融,2013,12:89-95.