一、数据挖掘在保险分析中的应用（论文文献综述）
徐小曼[1]（2020）在《中德安联互联网保险营销对策研究》文中研究说明对任何公司而言,客户都是尤为重要的战略资源之一,而凭借现代信息技术对此展开集中化管理正是客户关系管理的核心所在。客户关系管理系统是以数据挖掘为基础的,即保险公司运用数据挖掘技术对客户信息展开深入剖析与发掘,以对客户进行更为精准的细分。这一技术能够将客户消费的模式与走势很好地呈现出来,同时能够预估客户可以为保险创造的利润,其有利于提升保险公司决策的准确性。因此,如何将数据挖掘技术更好地运用在客户分类工作中始终都是研究热点。本文基于对相关文献的研究与整合,对客户关系管理的概念与内涵、核心理念以及其对保险公司的作用展开了全面阐述;接着对数据挖掘的概念及其过程加以阐述,明确数据挖掘技术与客户关系管理理念对于保险公司客户关系管理的重要性;在此基础上,将数据挖掘技术引入保险公司的客户关系管理之中,利用RFM模型进行保险公司客户关系管理的客户分级、价值分析,对A保险公司的客户关系管理现状进行分析,发现目前保险公司不同类型的客户之间存在着较为明显的购买需求,对于不同类型的保险产品之间的接受程度、购买欲望不同。而这些问题都会直接影响到客户对于保险购买的满意度。此外,公司的客户管理和服务水平、产品的质量和收益等都会直接影响到不同客户对于保险产品的选择。然而,目前A保险公司的问题就在于没有建立起良好的给予数据挖掘的客户关系管理系统,对于不同客户的类别和价值区分模糊,无法根据其需求精准的设计产品,提供服务,最终导致其竞争优势的降低。基于此,本文从以客户需求为主出发设计具备符合客户需求的、能够区分出高价值客户、包容机构客户等优势的客户关系管理系统。从操作层面出发,提出需要进一步改进和优化核心业务,提升本土产品的研发能力,重视品牌效应和公关效益。从分析层面出发,不断深入市场挖掘客户需求,进行良好的分析与调研。通过上述优化路径和方法来真正建立起一套符合要求,具备优势的客户关系管理系统,最终明确不同类型和价值客户的具体优化管理策略,帮助保险企业在创新客户关系管理系统,提升客户满意度的过程中不断补强短板,创新发展。
常文晗[2]（2020）在《基于Adacost算法的居民保险购买行为影响因素分析》文中进行了进一步梳理近些年来,随着人工智能技术的兴起,机器学习算法已经被广泛地应用到了各个领域并且取得了显着的研究成果,但是机器学习算法在我国保险行业尤其是在小型保险公司中的应用还不够成熟,同时,我国的小型保险公司也急需改变以往的营销模式,探索数字化营销模式。机器学习算法能很好地应用到这种营销模式中并且能够极大地降低保险公司的营销成本,提高其综合竞争力。在这样的背景下,本文主要研究了分类学习算法在保险行业中的客户分类以及影响因素分析等方面的应用。本文收集了可能影响居民保险购买行为的家庭因素与个人因素并以此进行了分析,得出模型特征的重要性与分类规则,为保险公司在产品营销以及业务拓展方面提供了一定的参考意见。本文首先对我国居民的保险购买行为进行了一定的阐述,介绍了我国保险业从起到到现在各个阶段内保险消费者的行为特征,讨论了可能影响我国居民保险购买行为的个人因素与家庭因素。本文使用2016年的CFPS数据,对数据进行建模并且比较了各类模型分类的准确率。计算结果表明:加入误分类代价后,Adacost算法能够很好地解决样本不平衡问题,对居民购买商业保险的行为预测较为准确,能有效识别有价值客户。根据模型分析的结果,得出模型特征重要性以及相应的分类规则,为保险公司在产品营销和业务拓展方面提出了相应的参考意见。
张圣祺[3]（2020）在《P公司互联网保险业务客户关系管理研究》文中指出随着经济发展,涉及互联网业务的保险公司日益增加,价格战已经不足以抢占市场份额,客户关系管理便成为P公司最为关注的竞争手段。客户关系管理的研究不仅针对与保险行业,在商业中任何一个领域都需要做好客户关系管理。以服务客户、重视产品为核心发展目标,有机的结合现有的互联网技术,运用互联网强大的信息采集与处理,对整体行业进行分析。通过客户个人行为分析实际需求,再加上先进客户关系管理体系,制定新的企业发展战略,利用互联网机遇可以更好的服务于客户。P公司可以通过每个客户在所属的互联网平台中浏览的信息和浏览信息时间的长短来分析客户对于哪方面更感兴趣或者更为在意,通过完善的客户需求系统来分析不同客户的需求种类,根据实际的需求种类来制定更有针对性的产品。实现客户关系管理,这不仅是效率的提升,同时也是精准满足客户需求的提升。针对P公司的现状最主要的是如何对现有技术与模式进行升级优化,在此次研究中论文主要分为五部分。第一部分主要讲解此次研究的背景、目的、意义及国内外的研究现状;第二部分主要对此次研究中所涉及到的理论和P公司互联网保险业务发展现状进行讲解。P公司在转型期间由于先进经验的不足和整体技术上的缺失出现了很多问题,此次研究中针对P公司现状进行深入调研,在调研中分别对P公司的基本情况、互联网保险业务发展情况和客户关系管理情况进行具体分析。对P公司通过客户满意度调查发现了诸多问题。第三部分对P公司进行深入了解,通过目前的现状分析,发现P公司目前主要存在的问题有:互联网系统整体架构落后、客户关系管理系统不完善、客户互动手段单一和融合互联网不够深入等问题。造成这类问题的主要原因有P公司目前的组织架构不适合互联网发展、P公司信息存储系统落后、客户关系管理系统缺乏相应管理机制、互联网产品方案与客户需求不匹配以及线上客服职业素养有待提高。第四部分根据当前的问题及成因重新设计P公司互联网客户关系管理方案以及营销方式;第五部分为了确保P公司互联网客户关系管理方案能够顺利实施,设定了相关的保障措施。
张月[4]（2019）在《基于数据挖掘的商业医疗保险疑似欺诈识别研究》文中指出国内医疗保险欺诈问题十分严峻,但由于全国各大医疗机构的医疗数据不能全面共享,导致医疗保险欺诈以及欺诈识别的研究较少。本文借助咨询公司和保险公司所掌握的医疗数据库,运用数据挖掘方法对商业医疗保险的相关利益者——投保人和医疗机构的疑似欺诈行为进行识别,并分别建立针对投保人和医疗机构的疑似欺诈识别模型,可应用于实际商业医疗保险欺诈识别,并为社会医疗保险欺诈识别研究提供参考,达到减少医疗资源浪费的目的。对打算实行欺诈的投保人来说,在就医和索赔过程中会出现疑似欺诈行为,因此会产生特有的规律性和独特性行为,本文通过构建Logit回归分析模型寻找出哪些特征因子与是否欺诈高度相关。将高度相关的特征因子变成Back-Propagation反向传播网络模型的输入变量,通过模型的运行结果判断投保人是否存在疑似欺诈的嫌疑。对打算实施欺诈的医疗机构来说,实现欺诈的形式多为和患者（投保人或被保险人）合谋。医疗机构的欺诈可以有多种,这主要是因为医疗过程的复杂性,医疗机构（医生）可以在诊断作假、开药作假、故意延长住院时长、同意不同患者使用同一人的相关信息进行索赔、或者将一个医疗处理过程拆成多个处理过程以增加索赔金额等等,故因医疗机构欺诈行为较投保人欺诈更为多样化和多变化,也因本文篇幅有限,本文选择识别医疗机构是否在费用清单上作假行为以检验该医疗机构是否存在与投保人合谋欺诈的嫌疑,以此为例对医疗机构合谋欺诈形式模型的识别研究提供一种思路。因此,为了针对医疗机构此类型的欺诈,本文根据医疗保险索赔金额和支出满足Benford定律这样的思路,建立了K-Means聚类模型来识别这种模式的欺诈。最后,针对投保人和医疗机构的疑似欺诈识别模型经过实际数据检验和验证,完全可以用其识别欺诈行为,并且提出我国应完善医疗保险的立法体系,建立和完善医疗保险欺诈识别的关键指标,医疗数据实现逐步共享,开发和推广医疗保险欺诈智能识别技术以及加强保险公司与医疗机构的合作机制,强化对医疗行为和医疗费用的监管等实际建议。
孙艳阳[5]（2019）在《基于数据挖掘的保险公司CRM客户价值研究》文中提出近年来,由于垄断行业的冲击,保险产品差异化越来越小,保险业所面对的竞争压力越来越大;加之“互联网+”和大数据时代的双重潮流,保险企业正在从“以产品为理念”的模式向“以客户为理念”转型。数据挖掘是当下大数据时代的大势所趋,而现阶段关于客户关系管理的数据挖掘应用研究仍处于起步阶段,相关领域存在大量值得探索的空间。CRM（Customer Relationship Management,客户关系管理）,其基础是信息技术平台及其体系上的业务处理、决策分析系统,应用数据仓库和数据挖掘技术,分析与客户相关的各项指标如成本、需求、风险等,从而最大化企业整体经济效益。CRM积淀的数据,结合数据挖掘后,可以让保险公司从了解现有客户相关信息的阶段,升级到发展新客户、保留老客户的阶段,进而提升公司利益。近年来,数据挖掘在技术层面和实践方面都有大幅度的发展,使得近现代的许多概念与学科都萌发了新生机。现代计算机强大的算力,层出不穷的新算法,是许多过去的设想再次生根发芽的肥沃土壤。结合CRM的数据与数据挖掘技术,研究如何挖掘应用CRM的数据,对保险行业发展具有重要意义,主要体现在依据数据挖掘技术做客户满意度分析、客户信用分析、客户流失和保持分析、客户分类分析、交叉销售分析等。CRM日益成为企业管理决策的关键所在,数据挖掘则为CRM的更好利用提供了技术支持。本文主要研究数据挖掘在保险公司CRM客户价值数据上的应用。由于保险公司A是我国规模较大的保险公司之一,而且CRM数据较为规范合理,因此选择使用保险公司A自2012年起到2016年共5年的CRM数据作为研究数据。首先从多个角度对原始数据进行描述性统计分析,其中包括:城市分析、客户分析、保险产品分析。并分析数据特点,选取了合适的数据挖掘聚类算法。然后对原始数据进行数据清洗,根据数据说明剔除掉明显异常的数据,最终得到366,983条观测值,25个变量的数据集。运用Python,对数据集做数据挖掘处理。分别对每年数据进行聚类分析,对得到的每年聚类结果进行详细的对比与分析。最后联结五年的结果,从整体进行分析。结果显示:保险公司A的客户主要是新一线到四线城市的中年小康家庭,主要类别可以分为四类:一是中年客户为自己购买重大疾病和意外类保险,即常规类客户;二是中年夫妻为子女购买重大疾病和子女教育类保险,即子女教育类客户;三是高收入中老年客户为家庭成员购买养老年金和寿险保障类保险,即寿险养老类客户;四是2014年开始涌现的较为年轻客户,保险覆盖面广,教育水平均衡,结合九零后也逐步进入职场、组建家庭,推测这部分客户为九零后客户。2012年,由于保险公司A未推出重大疾病主险,常规类客户和寿险养老类客户区分不大,两类客户的需求基本一致,可以视为一类客户。2013年,常规类客户和寿险养老类客户在附加险种有了区分,已经不能够再视为同一类客户。2014年保险公司A推出重大疾病后,常规类客户、子女教育类客户和寿险养老类客户明显区分开来,九零后客户也崭露头角。常规类客户和子女教育类占比较多,寿险养老客户在2014年时占比较少。2015年之后,老龄化加重使得寿险养老类客户占比逐年攀升。新生人口总数滑落,二胎政策尚未放开等因素子女教育类客户占比虽然有波动,但是总体趋势是下降的;逐渐步入社会和职场的九零后客户会撑起来保险产品新的细分市场。本文实证分析部分,对比了数据挖掘中的聚类算法,选出了算法思想上契合保险公司A的CRM数据集的聚类算法,并针对实证数据既有连续属性又有分类属性数据,最终采用了适用于混合属性数据的k-prototype聚类算法。为了更加客观准确的选取聚类个数,本文采用了一种基于方差性质聚类有效性评价的新型指标STDI来指导每年CRM数据聚类个数。对保险公司A五年的客户进行了更为有效且合理的市场细分,描述了客户对保险产品的偏好与客户的演化过程,对保险公司A后续保险产品提供了建议。聚类分析是近年来数据挖掘比较常用的算法,本文将其应用到保险公司的CRM客户数据中。一方面增加了 CRM客户数据的价值挖掘;另一方面扩展了数据挖掘的应用范围。随着数据挖掘的持续发展,相信会有更多的价值被挖掘。
陈思迎[6]（2019）在《大数据背景下机动车辆保险欺诈风险及其防范研究》文中研究指明随着我国机动车保有量快速上升,车险保费由2000年的400余亿元增长至2018年的预计7860亿元,19年间增加了18倍,占财产险保费收入的75%以上。受2018年汽车消费减速影响,2018年车险保费增幅首次低于10%,为2000年来车险增幅的最低点;同时2018年全国承保机动车辆商业保险保单保费为6149亿元,同比增长仅2.6%。2019年初国家发展改革委出台政策促进新能源汽车、农村商用车和二手车的消费,必将推动汽车销量增长,从而带动车险发展。车险作为财险公司的支柱险种,是保费收入的重要来源,但一直处于“高赔付、低收益”的状态。2018年,车险行业综合成本率为99.86%,综合费用率为43.16%,综合赔付率为56.7%。由于车险业务占比巨大,财险公司因车险欺诈而支出的高额费用使得车险综合赔付率居高不下。据统计,车险欺诈占保险欺诈案件的近八成。车险欺诈不但妨碍了车险市场的正常发展,还扰乱了社会公共秩序,必须对车险欺诈进行防范和打击。随着反欺诈力度的加大,欺诈表现形式日益多样化、隐蔽性越来越强,凭借传统的识别方法已经难以高效地防范车险欺诈。借力大数据技术实现车险欺诈识别与防范,是突破车险反欺诈瓶颈的重要渠道之一。我国财产保险公司和监管机构对防范车险欺诈都十分重视,已经建立并利用车险信息共享平台设立反欺诈系统,但由于缺乏整体性规划,行业标准与数据安全规范仍待完善,大数据与车险欺诈识别模型结合仍处于探索阶段。因此,本文基于大数据背景利用监督和无监督机器学习方法来研究机动车辆保险欺诈风险及其防范,具有一定创新性和较为重要的理论及现实意义。本文采用规范分析和实证分析相结合的方法,首先从机动车辆保险和保险欺诈相关理论方面入手,界定车险欺诈的概念,并与道德风险进行比较,根据机动车辆保险的特征分析了车险欺诈风险的特征;对大数据的含义、特征及关键技术进行简要介绍;其次按照欺诈实施主体分析车险欺诈风险的类型、表现、成因、危害及防范必要性,并简要概括防范车险欺诈风险的传统和新型措施,基于大数据特征对大数据与防范车险欺诈风险的融合点进行深入剖析;接着比较识别车险欺诈的传统常用模型和新兴模型的优势与不足,基于大数据背景选取机器学习中的监督学习kNN算法和无监督学习K-Means算法进行车险欺诈识别的实证研究并对实证结果进行比较;然后通过对应用大数据防范车险欺诈的美国经验与中国实践进行比较分析,得出符合我国国情的启示借鉴;最后总结归纳研究结论,针对大数据在我国车险反欺诈领域应用存在的问题提出一些对策建议,并作出研究展望。笔者根据上述思路,将本文分成六个部分:第一部分绪论阐述了论文的选题背景、研究目的及意义,对国内外关于欺诈风险和车险欺诈识别的研究成果进行梳理,发现学者们一般从信息不对称、保险合约、博弈论以及法学等角度进行研究,而我国对保险欺诈研究多集中于保险欺诈特征和欺诈防范相关理论层面,针对车险欺诈识别与防范的实证研究较少;而国外学者对保险欺诈的实证研究较丰富,尤其是车险和医疗保险欺诈识别,大多使用Logit、Probit、SVM、决策树、朴素贝叶斯等模型,近来开始使用神经网络、梯度提升决策树等更加复杂的方法。因此,本文基于大数据背景利用美国AIB模拟数据集采用监督和无监督机器学习方法研究车险反欺诈是具有探索意义的。第二部分对机动车辆保险的概念、特征、市场主体及其特殊性作概述;并对与保险欺诈相关的信息不对称理论、行为经济学、制度经济学和经济伦理学进行梳理,为本文奠定理论基础;通过与道德风险比较界定车险欺诈的概念,分析其特征;简要介绍大数据的含义、特征和关键技术,为后文将大数据引入车险欺诈风险防范做铺垫。第三部分从车险欺诈实施主体角度概括了机动车保险欺诈的主要表现和类型,并分析车险欺诈风险的成因、危害及防范必要性,并简要概括防范车险欺诈风险的传统和新型措施,基于大数据特征对大数据与防范车险欺诈风险的融合点进行深入剖析。由于车险数据本身的性质与大数据特征契合且使用大数据技术可以提升车险反欺诈精度和效率,所以结合大数据防范车险欺诈风险是可行的,但实际应用中从数据收集到处理整个流程都存在困难,并且数据安全与隐私保护问题不容忽视。第四部分比较识别了车险欺诈的传统常用模型和新兴模型的优势与不足,基于大数据背景选取机器学习中的监督学习kNN算法和无监督学习K-Means算法进行车险欺诈识别的实证研究并对实证结果进行比较,发现两种算法的欺诈识别正确率不相上下。但在基于大数据背景的车险反欺诈领域中,无监督机器学习能实现更准确和广泛的欺诈检测,更具发展潜力。而最优的反欺诈方法是将反欺诈领域专家规则和机器学习模型结合。第五部分为介绍了应用大数据防范车险欺诈风险的美国经验与中国实践,通过比较分析发现国内的反欺诈系统服务商在人工智能技术方面和美国等发达国家差距不算很大,但在数据来源及质量、数据平台搭建、数据信息共享和数据安全保护上仍有相当距离。此外,美国在专业反保险欺诈机构建设、反保险欺诈法律制订和反保险欺诈宣传方面的经验值得我国借鉴。第六部分是对本文研究结果进行总结,在此基础上提出对策建议和对未来研究的展望。本文的创新之处有两点。一是选题及研究视角具有创新性。笔者尝试基于大数据背景来探讨机动车辆保险欺诈风险及其防范,既分析比较了传统常用车险欺诈风险识别模型和新兴模型的优势与不足,又对大数据与防范车险欺诈风险的融合点进行深入探讨,并通过比较分析中美两国应用大数据反车险欺诈的案例得出符合我国国情的启示借鉴,对大数据在我国车险反欺诈领域的应用与发展具有一定的理论和现实意义。二是采用前沿的机器学习方法进行实证研究。笔者通过自学Python及机器学习的基础知识,尝试采用大数据框架下的机器学习方法来进行车险欺诈风险识别的实证研究,选择监督学习kNN分类算法和无监督学习K-Means聚类算法分别对美国AIB模拟数据集进行车险欺诈识别,并比较分析结果,得出大数据背景下利用无监督学习方法反车险欺诈更具优势的结论。
徐毅佳[7]（2019）在《商业智能数据挖掘技术提升客户服务能力研究 ——基于某寿险公司的案例》文中研究指明近年来,随着保险业的飞速发展,人身险（寿险）公司面临的内外部竞争压力不断加剧。与此同时,人们对于寿险服务的能力与多样性需求不断提高。因此,如何进一步加强、提升客户服务能力成为了寿险公司急需解决的难题。随着数据挖掘、机器学习,特别是深度神经网络技术的快速发展,智能技术应用于商业已成为解决此类难题的重要手段。本文旨在探索如何利用智能数据挖掘技术来提升寿险公司的客户服务能力。本文在广泛调研寿险业务的基础上,完成了数据仓库的设计与搭建。利用数据挖掘与机器学习技术,构建了智能技术应用于业务提升的整体框架,并且尝试运用智能挖掘技术来提升客户服务能力,包括利用决策树算法、多层感知器、集成学习算法构建分类器来进行客户细分;利用关联规则挖掘来辅助寿险公司经营决策;利用聚类算法和可视化技术进一步分析理赔案件并辅助保险欺诈的发现。本文的各个算法模型在案例公司的初步应用过程中有良好的表现。其中多层感知器分类使得寿险客户的类别划分更为详细、合理,公司的业务人员能够更有针对性地进行产品的销售;关联规则挖掘大大提高了公司管理人员的决策质量和效率;聚类与可视化的结合应用帮助理赔服务人员对可疑案例进一步展开调查。本文的一系列尝试和探索对数据智能相关技术在寿险业的落地应用有较好的参考价值。
董超璠[8]（2018）在《基于大数据关联规则的人寿分红保险风险评价研究》文中指出大数据技术实现了时代的创新,而人寿分红保险实现了保险产品上的创新。结合大数据理论及技术的风险评价,正是顺应了时代数字化的改革和变化。区别于传统的风险评价方法,大数据技术能够以积累的海量数据为基础,更加广泛、深入地挖掘出分红保险数据中所隐含的关联和知识,在分红保险趋于低迷的现状下,助力分红保险的经济效益提升和产业结构化调整。本文借助大数据关联规则算法,对理赔数据和相关客户信息进行知识挖掘和承保风险分析,辅助策略调整以及业务设计,加快保险个性化服务的进程。先是阐述了基于数据挖掘的关联规则技术知识,以及本文中应用的Copula函数的理论知识,并从理论角度对模型进行分析设计。依托上述理论基础,建立了结合Apriori客户分析模型和Copula相关性检验模型的关联规则分析模型,并实现了挖掘风险因子、细分风险客户的目的。本文的创新性主要体现在以下两点:首先,考虑到分红保险的盈利分红特性,本文选择了客户承保风险角度进行风险评价。其次,应用Copula算法做进一步分析验证,提高了对非离散型数值挖掘相关性的准确度,优化了规则结果。最终,实验结果得出了影响风险的7个风险因子,并归纳出风险客户的基本类型,依据风险因子提出了业务建议。本文的研究说明了大数据技术在保险行业有较好的应用前景,为其他险种风险问题的研究提供了参考。
孙海棠[9]（2018）在《基于犹豫模糊理论的财险客户分类与终身价值评估研究》文中提出财险行业近几年发展形势向好,市值比重连年攀升,各大财险公司处于重要的战略机遇期,管理者越来越看重客户关系管理。良好的客户关系管理能够助力财险公司更好地把握行业脉搏,应对市场挑战,而客户分类与客户终身价值评估是客户关系管理的两个核心要素。在大数据环境下,客户价值评估更加依赖于精准的客户分类。鉴于此,本文从客户分类与客户终身价值评估两大重点内容入手,从定性和定量两个方面进行客户关系管理研究。数据挖掘技术为客户分类提供了有力的方法支撑,但是大量不确定信息的存在使得现有技术在挖掘过程中容易造成信息损失,同时客户终身价值评估模型中各属性权重的确定也会面临不确定性。因此,本文首先将犹豫模糊集理论与聚类技术相结合,提出了犹豫模糊聚类算法,并通过实证研究验证所提算法的有效性。然后研究了犹豫模糊熵在属性权重给分中的重要作用,使得客户分类及价值评估过程更加精准。本文以RFM（Recency,Frequency,Monetary）模型为理论基础,提出财险客户分类及价值评估属性指标。RFM模型能够从客户投保行为的近度、频度、值度三个维度衡量财险客户的终身价值,但是对于构成财险公司成本与风险的理赔金额缺少相应度量,理赔金额直接降低了客户的终身价值,故本文将一定时间段内某客户发生的理赔额度（C）添加到RFM模型中,扩充为RFMC模型,提出犹豫模糊终身价值得分计量模型。本文实证部分首先运用随机森林算法从客户生命周期、价值等级、风险等级三个方面对财险客户进行了分类群分析,得到每一客户的类别属性。然后采用犹豫模糊集理论改进硬聚类算法,将客户集分为四个类群,与K-Means聚类效果进行比较分析,发现本文提出的犹豫模糊聚类效果准确率更高。最后计算得出每类财险客户的终身价值得分,并根据得分提出针对性的管理建议。
王鹏鹏[10]（2018）在《互联网保险合同信息利益失衡的规制路径研究》文中研究表明本文以《互联网保险合同信息利益失衡的规制路径研究》为题,对互联网保险合同这一新型的合同类型进行研究,重点研究互联网保险合同因信息不对称进一步加剧,由此带来的保险人和投保人之间的利益进一步失衡的规制。第一章主要是论述互联网保险合同当事人因信息失衡加剧导致信息利益失衡。该章通过论述互联网保险的快速发展,对互联网保险合同的信息利益平衡产生了冲击。互联网保险合同是投保人与保险人借助互联网保险平台完成保险交易,并且在互联网保险平台上完成保费支付、合同履行以及事故理赔等。在形式上表现出技术性、虚拟性以及广泛性等特点;在法律上,其身份识别规则出现技术化、意思表示规则发生异化、要约承诺规则也发发生了转变。同时,由于保险人不仅掌握传统的保险条款拟定优势,而且还有信息技术优势,因此保险人与投保人之间的信息不对称加剧,由此引起了当事人信息利益失衡加剧。若对互联网保险合同信息利益失衡长期不加以规制,不仅侵害投保人的利益,也会造成大量的保险合同纠纷,还会影响互联网保险行业的发展。第二章主要论述传统保险合同信息利益失衡规制的原理及在互联网中的适用。互联网保险合同的信息利益失衡是由于信息不对称加剧所引起的。在传统的保险合同理论中,其主要是通过最大诚实信用原则、保险利益原则以及信息成本规则等对保险合同的信息不对称加以调整。而在传统的制度中,事前主要是通过说明义务和如实告知义务的履行达到信息披露的目的,事后主要是裁判者通过合同解释的方式到达信息矫正的结果,以实现保险合同利益的平衡。互联网保险合同的信息利益失衡的规制也是现有的保险法理论和制度中加以发展完善。同时,传统的这些理论和制度在互联网保险合同中,将通过理论调试和制度调整,更好的矫正互联网保险合同的信息不对称,而规制保险合同当事人的信息利益失衡。第三章主要是对互联网保险合同保险人说明义务强化进行探讨。互联网保险合同中,除的一般提示说明义务和明确说明义务外,还增加了特别说明义务。通过对528个互联网保险案例的保险合同梳理发现,互联网保险合同保险人说明义务的履行信息输出呈现出程序性、脱媒性、单向性的特点。同时,互联网保险合同说明义务履行与产品营销混杂、无法得到具体落实的目的、形式化较为严重等问题。因此,需要通过强化互联网保险人说明义务的履行,扩大说明义务的主体和内容,强化主体的行政责任,借助互联网技术更好的履行说明义务。第四章主要探讨互联网保险合同投保人如实告知义务的弱化。互联网保险合同中,投保人主要是如实告知投保人信息、被保险人或者保险标的信息以及投保人具有保险利益的信息。通过对互联网保险合同具体类型的分析,诸如车险、健康保险、旅游保险以及财产保险的分析,发现互联网保险合同投保人如实告知义务的履行形式上极度弱化、保险人可以通过互联网技术实现投保人的如实告知、并且概况性条款增多。之所以会造成这些现象,主要是由于保险人技术发展和事前设置的,因此可以进一步弱化投保人在互联网保险合同中如实告知义务的履行,引入比例原则减轻投保人因重大过失未履行如实告知义务的责任。第五章主要讨论互联网保险合同当事人信息利益失衡的事后解释再平衡。尽管保险人说明义务和投保人如实告知义务通过事前的信息披露,可以因信息不对称而引起的信息利益失衡。但是,当相关主体未履行上述义务或者履行上述义务后仍无法实现信息利益平衡就需要裁判者事后通过合同解释的方式矫正合同的信息利益平衡。互联网保险合同的解释是由于互联网保险合同存在漏洞。文义解释是互联网保险合同解释的逻辑起点,不利解释是互联网保险合同解释的价值判断,而合理期待原则的解释则为保护互联网保险合同普通投保人的利益提供救济。最后部分是结语:互联网保险合同中,保险人和投保人之间的信息不对称进一步加剧,造成保险合同当事人之间的信息利益出现失衡。为矫正上述的信息利益失衡,可以通过事前保险人说明义务和投保人如实告知义务的制度调整和事后的解释工具的介入,达到平衡保险人与投保人之间合同利益的目的。此外,随着互联网保险的进一步发展,特别是5G技术、区块链技术、人工智能技术的介入,保险合同的信息利益失衡将进一步凸显。总而言之,新技术的发展将引起新的变革,也需要新的法律制度进行有效规制。
二、数据挖掘在保险分析中的应用（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、数据挖掘在保险分析中的应用（论文提纲范文）
（1）中德安联互联网保险营销对策研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 研究方法和路径 |
| 1.2.1 研究方法 |
| 1.2.2 研究路径图 |
| 1.3 本文研究内容及创新之处 |
| 第2章 文献综述与理论基础 |
| 2.1 国内外文献综述 |
| 2.1.1 客户关系管理研究及应用现状 |
| 2.1.2 客户满意度 |
| 2.1.3 数据挖掘技术研究现状 |
| 2.2 客户关系管理的基本概念 |
| 2.2.1 客户关系管理的定义 |
| 2.2.2 客户关系管理的理念 |
| 2.2.3 客户关系管理的流程 |
| 2.3 保险公司客户关系管理的发展历程 |
| 2.3.1 保险公司客户关系管理的兴起 |
| 2.3.2 保险公司应用客户关系管理的必要性 |
| 2.4 数据挖掘的相关理论 |
| 2.4.1 数据挖掘的定义 |
| 2.4.2 数据挖掘的任务 |
| 2.4.3 数据挖掘的流程 |
| 第3章 数据挖掘技术在保险公司CRM中的作用 |
| 3.1 客户分类 |
| 3.2 客户利润回报分析和预测 |
| 3.3 客户信用分析 |
| 3.4 客户偏好分析 |
| 第4章 基于数据挖掘的A企业保险业务的客户分析 |
| 4.1 A公司保险业务客户信息的识别 |
| 4.1.1 客户学历识别 |
| 4.1.2 基于客户职业构成的客户价值识别 |
| 4.1.3 基于成本贡献率的客户识别 |
| 4.2 A保险公司保险业务客户分级 |
| 4.2.1 基于RFM的保险业务客户分级 |
| 4.2.2 客户价值分析 |
| 4.2.3 基于聚类的保险业务客户分级 |
| 4.3 A保险公司保险业务的需求分析 |
| 4.3.1 根据客户特征的总体需求分析 |
| 4.3.2 不同学历客户的需求 |
| 4.3.3 不同职业客户的需求 |
| 4.3.4 不同年龄客户的需求 |
| 4.3.5 RFM核心价值数据提取重要特征进行购买偏好分析 |
| 第5章 A公司客户关系管理优化 |
| 5.1 客户需求层面的客户关系管理优化设计的方案 |
| 5.1.1 以客户需求为中心 |
| 5.1.2 区分高价值客户 |
| 5.1.3 重视机构客户服务 |
| 5.1.4 加强售后服务管理 |
| 5.2 操作层面的客户关系管理方案 |
| 5.2.1 进一步改进和优化核心业务 |
| 5.2.2 提高本土产品研发能力日常服务 |
| 5.2.3 实施客户公关管理策略 |
| 5.2.4 推行品牌推广宣传策略 |
| 5.3 分析层面的客户关系管理优化设计的方案 |
| 5.3.1 需要深入到市场内部明确客户需求 |
| 5.3.2 不断创新市场调研方式 |
| 第6章 结论与展望 |
| 6.1 论文的不足之处 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（2）基于Adacost算法的居民保险购买行为影响因素分析（论文提纲范文）
| 内容摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 选题背景 |
| 1.2 研究目的与意义 |
| 1.2.1 研究目的 |
| 1.2.2 研究意义 |
| 1.3 国内外相关文献综述 |
| 1.3.1 国外相关研究 |
| 1.3.2 国内相关研究 |
| 1.3.3 国内外相关研究综述 |
| 1.4 研究思路与研究方法 |
| 1.4.1 主要研究内容 |
| 1.4.2 研究思路 |
| 1.4.3 研究方法 |
| 1.5 创新与不足 |
| 1.5.1 可能创新之处 |
| 1.5.2 不足之处 |
| 第二章 保险客户行为理论 |
| 2.1 保险客户需求与动机 |
| 2.2 保险客户的态度及改变 |
| 2.3 我国保险业在不同发展时期的客户行为特征 |
| 2.3.1 保险业初期我国保险客户的行为特征 |
| 2.3.2 保险业中期我国保险客户的行为特征 |
| 2.3.3 保险业全面开放时期保险客户的行为特征 |
| 2.4 我国居民保险消费影响因素分析 |
| 2.4.1 收入对保险消费行为的影响 |
| 2.4.2 年龄对保险消费行为的影响 |
| 2.4.3 文化程度对保险消费行为的影响 |
| 2.4.4 家庭因素对保险消费行为的影响 |
| 2.4.5 宗教信仰对保险消费行为的影响 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 机器学习算法介绍 |
| 3.1 决策树算法 |
| 3.1.1 信息增益 |
| 3.1.2 信息增益率 |
| 3.1.3 基尼系数 |
| 3.2 集成学习算法 |
| 3.2.1 Boosting算法 |
| 3.2.2 Adaboost算法 |
| 3.3 模型评估及标准 |
| 3.4 常见类别不平衡处理方法 |
| 3.4.1 欠采样 |
| 3.4.2 过采样 |
| 3.4.3 SMOTE算法 |
| 3.5 代价敏感分类问题 |
| 3.5.1 代价敏感分类学习 |
| 3.5.2 代价敏感分类问题解决办法 |
| 3.5.3 Adacost算法 |
| 3.6 本章小结 |
| 第四章 居民保险购买行为影响因素实证分析 |
| 4.1 数据预处理 |
| 4.1.1 定性数据预处理 |
| 4.1.2 定量数据预处理 |
| 4.1.3 缺失数据处理 |
| 4.2 决策树分析 |
| 4.2.1 特征选择 |
| 4.2.2 不平衡样本的处理 |
| 4.2.3 建立决策树模型 |
| 4.2.4 类别平衡后的决策树 |
| 4.3 集成学习分析 |
| 4.3.1 Adaboost分析 |
| 4.3.2 Adacost分析 |
| 4.4 各种分类模型的比较 |
| 4.5 模型解释 |
| 4.6 本章小结 |
| 第五章 结论与展望 |
| 5.1 结论 |
| 5.2 建议 |
| 5.3 未来工作展望 |
| 附录 中国家庭追踪调查2016年汇总问卷(部分) |
| 参考文献 |
| 后记 |
（3）P公司互联网保险业务客户关系管理研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 论文研究背景及目的 |
| 1.1.1 论文研究背景 |
| 1.1.2 论文研究目的 |
| 1.2 论文研究意义 |
| 1.2.1 理论意义 |
| 1.2.2 现实意义 |
| 1.3 国内外研究现状 |
| 1.3.1 国外研究现状 |
| 1.3.2 国内研究现状 |
| 1.3.3 国内外研究现状评述 |
| 1.4 论文研究的主要内容、研究方法及研究框架 |
| 1.4.1 论文研究的主要内容 |
| 1.4.2 研究框架 |
| 1.4.3 论文的研究方法 |
| 1.5 论文创新之处 |
| 第2章 相关概念及P公司互联网保险业务发展现状 |
| 2.1 客户关系管理的相关理论与概念 |
| 2.1.1 客户关系管理理论 |
| 2.1.2 IDIC模型概念 |
| 2.1.3 客户价值理论 |
| 2.1.4 ABC客户分类管理概念 |
| 2.2 P公司基本情况 |
| 2.2.1 P公司简介 |
| 2.2.2 P公司组织结构 |
| 2.3 P公司互联网保险业务的发展过程及分析 |
| 2.3.1 市场主流的互联网保险模式分析 |
| 2.3.2 P公司互联网保险业务的发展过程 |
| 2.4 P公司互联网客户管理流程及分析 |
| 2.4.1 互联网客户管理线上线下流程现状 |
| 2.4.2 互联网客户关系管理系统应用现状分析 |
| 2.5 P公司互联网业务客户满意度调查 |
| 2.5.1 调查样本 |
| 2.5.2 调查过程 |
| 2.5.3 调查结果及分析 |
| 2.6 本章小结 |
| 第3章 P公司互联网客户关系管理问题及成因 |
| 3.1 P公司互联网客户关系管理存在的问题 |
| 3.1.1 互联网客户管理观念不足 |
| 3.1.2 客户关系管理系统不完善 |
| 3.1.3 客户互动服务方式单一 |
| 3.1.4 线上、线下服务融合较差 |
| 3.2 P公司互联网客户管理问题产生的原因 |
| 3.2.1 P公司组织架构不能适应线上业务发展 |
| 3.2.2 网络信息共享不及时,客户信息库更新慢 |
| 3.2.3 客户管理系统不健全,缺乏管理制度 |
| 3.2.4 互联网产品方案与客户需求不匹配 |
| 3.2.5 线上服务人员职业素养有待提高 |
| 3.3 本章小结 |
| 第4章 P公司互联网客户关系管理方案制定 |
| 4.1 客户关系管理方案制定的目标 |
| 4.2 CRM数据模型应用 |
| 4.2.1 数据系统模型的内容(IDIC模型) |
| 4.2.2 数据系统模型的建立 |
| 4.2.3 IDIC模式下的客户识别与区分 |
| 4.2.4 IDIC模式下的客户互动与私人定制 |
| 4.3 营销方式设计 |
| 4.4 本章小结 |
| 第5章 P公司互联网客户关系有效管理的保障措施 |
| 5.1 明确管理目标,转变经营模式 |
| 5.1.1 树立客户关系管理理念 |
| 5.1.2 优化创新企业经营模式 |
| 5.2 完善内部结构,优化业务流程 |
| 5.2.1 成立CRM专项小组 |
| 5.2.2 成立信息化部门 |
| 5.3 保障系统时效,整合内外资源 |
| 5.3.1 及时系统升级,更新客户信息库 |
| 5.3.2 整合数据系统,建立统一平台 |
| 5.4 制定考核机制,规范管理制度 |
| 5.4.1 制定客户关系管理考核制度 |
| 5.4.2 搭建客户满意度测评通道 |
| 5.5 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 个人简历 |
| 附录 客户服务满意度调查问卷 |
（4）基于数据挖掘的商业医疗保险疑似欺诈识别研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究目标 |
| 1.3 研究意义 |
| 1.4 研究思路 |
| 1.5 研究对象 |
| 1.6 研究综述 |
| 1.6.1 国外研究综述 |
| 1.6.2 国内研究综述 |
| 1.6.3 研究述评 |
| 1.7 研究创新 |
| 1.8 技术路线 |
| 第2章 核心概念界定与理论基础 |
| 2.1 核心概念界定 |
| 2.1.1 医疗保障体系及社会医疗保险 |
| 2.1.2 商业医疗保险 |
| 2.1.3 商业医疗保险欺诈 |
| 2.1.4 数据挖掘 |
| 2.2 理论基础 |
| 2.2.1 信息不对称理论 |
| 2.2.2 Benford定律 |
| 第3章 数据与模型方法 |
| 3.1 数据 |
| 3.1.1 数据来源 |
| 3.1.2 全部样本选择 |
| 3.2 模型方法 |
| 3.2.1 投保人疑似欺诈识别模型:嵌入LOGIT回归分析的B-P反向传播网络模型 |
| 3.2.2 医疗机构疑似欺诈识别模型:K-MEANS聚类模型 |
| 第4章 投保人疑似欺诈识别模型—嵌入LOGIT回归分析的BACK-PROPAGATION反向传播网络模型 |
| 4.1 嵌入LOGIT回归分析的BACK-PROPAGATION反向传播网络模型的样本选择 |
| 4.2 投保人疑似欺诈识别模型数据分析 |
| 4.3 投保人疑似欺诈识别因子分析 |
| 4.3.1 LOGIT模型构建 |
| 4.3.2 变量设置 |
| 4.3.3 欺诈识别因子的精炼 |
| 4.3.4 模型显着性水平 |
| 4.4 BACK-PROPAGATION反向传播网络模型 |
| 4.4.1 模型网络结构的参数设定 |
| 4.4.2 投保人疑似欺诈识别模型的建模过程 |
| 4.4.3 模型的实证分析 |
| 第5章 医疗机构疑似欺诈识别的K-MEANS聚类模型——基于BENFORD定律分析 |
| 5.1 基于BENFORD定律建立K-MEANS聚类模型的样本选择 |
| 5.2 医疗机构疑似欺诈识别模型的建立 |
| 5.2.1 疑似欺诈识别模型建模思路及数据设值 |
| 5.2.2 医疗机构疑似欺诈识别模型的建模过程 |
| 5.3 疑似欺诈识别模型结果 |
| 第6章 结论与讨论 |
| 6.1 研究结果 |
| 6.2 对社会医疗保险的启示及建议 |
| 6.2.1 完善医疗保险的立法体系 |
| 6.2.2 建立和完善医疗保险欺诈识别的关键指标 |
| 6.2.3 医疗数据逐步共享,开发和推广医疗保险欺诈智能识别技术 |
| 6.2.4 加强保险公司与医疗机构的合作机制,强化对医疗行为和医疗费用的监管 |
| 6.3 讨论 |
| 6.3.1 研究中的不足 |
| 6.3.2 对后续研究的展望 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间取得的研究成果 |
| 致谢 |
（5）基于数据挖掘的保险公司CRM客户价值研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景与研究意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 文献综述 |
| 1.2.1 国外学者研究现况 |
| 1.2.2 国内学者研究现况 |
| 1.3 研究内容 |
| 2 数据挖掘的理论概述 |
| 2.1 数据挖掘概论 |
| 2.2 聚类算法在CRM中的应用概述 |
| 2.3 数据挖掘中的聚类算法比较 |
| 2.3.1 层次聚类法 |
| 2.3.2 DBSCAN聚类算法 |
| 2.3.3 k-means聚类算法 |
| 2.4 K-PROTOTYPE算法介绍 |
| 2.5 聚类有效性评价指标 |
| 3 数据描述 |
| 3.1 数据的获取与结构 |
| 3.1.1 数据的获取 |
| 3.1.2 数据的结构 |
| 3.2 描述性统计分析 |
| 3.2.1 城市分析 |
| 3.2.2 客户分析 |
| 3.3 适用于本文数据的挖掘方法 |
| 4 CRM数据实证分析 |
| 4.1 数据的预处理 |
| 4.1.1 变量设计 |
| 4.1.2 连续变量数据的标准化 |
| 4.2 K-PROTOTYPE聚类算法和STDI指标的应用 |
| 4.2.1 2016年CRM数据挖掘 |
| 4.2.2 2015年CRM数据挖掘 |
| 4.2.3 2014年CRM数据挖掘 |
| 4.2.4 2013年CRM数据挖掘 |
| 4.2.5 2012年CRM数据挖掘 |
| 4.3 2012-2016年客户聚类分析 |
| 5 结论与展望 |
| 5.1 结论 |
| 5.2 建议 |
| 参考文献 |
| 后记 |
（6）大数据背景下机动车辆保险欺诈风险及其防范研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 1.导论 |
| 1.1 选题背景及研究意义 |
| 1.1.1 选题背景 |
| 1.1.2 研究目的及意义 |
| 1.2 文献综述 |
| 1.2.1 国外相关文献 |
| 1.2.2 国内相关文献 |
| 1.2.3 文献评述 |
| 1.3 研究方法 |
| 1.4 研究思路、内容及框架 |
| 1.5 论文的创新与不足 |
| 2.相关概念及理论基础 |
| 2.1 机动车辆保险概述 |
| 2.1.1 机动车辆保险的概念 |
| 2.1.2 机动车辆保险的特征 |
| 2.1.3 机动车辆保险市场主体及其特殊性 |
| 2.2 保险欺诈的相关经济学及经济伦理学理论 |
| 2.2.1 信息不对称理论与保险欺诈 |
| 2.2.2 行为经济学与保险欺诈 |
| 2.2.3 制度经济学与保险欺诈 |
| 2.2.4 经济伦理学与保险欺诈 |
| 2.3 车险欺诈的内涵 |
| 2.3.1 车险欺诈的概念:与道德风险比较 |
| 2.3.2 车险欺诈风险的特征 |
| 2.4 大数据相关基础理论 |
| 2.4.1 大数据的含义 |
| 2.4.2 大数据的特征 |
| 2.4.3 大数据的关键技术 |
| 2.5 本章小结 |
| 3.中国机动车辆保险欺诈的风险防范及大数据的引入 |
| 3.1 机动车辆保险欺诈的类型及主要表现 |
| 3.1.1 投保方的车险欺诈 |
| 3.1.2 第三方的车险欺诈 |
| 3.2 机动车辆保险欺诈风险的成因分析 |
| 3.2.1 投保方(投保人、被保险人及被保险人允许的驾驶员) |
| 3.2.2 保险人 |
| 3.2.3 第三方(汽车修理商、汽车销售商、保险中介) |
| 3.2.4 针对保险欺诈的法律法规不完善 |
| 3.3 机动车辆保险欺诈风险的危害及防范必要性 |
| 3.3.1 机动车辆保险欺诈风险的危害 |
| 3.3.2 防范机动车辆保险欺诈风险的必要性 |
| 3.4 防范机动车辆保险欺诈风险的措施及大数据的引入 |
| 3.4.1 防范机动车辆保险欺诈风险的传统措施 |
| 3.4.2 防范机动车辆保险欺诈风险的新型措施 |
| 3.4.3 引入大数据防范机动车辆保险欺诈风险 |
| 3.5 本章小结 |
| 4.应用大数据识别车险欺诈的实证研究:基于AIB模拟数据 |
| 4.1 应用大数据识别车险欺诈的模型选取 |
| 4.1.1 识别车险欺诈的传统常用模型 |
| 4.1.2 识别车险欺诈的新兴模型 |
| 4.1.3 基于大数据背景选取车险欺诈识别模型 |
| 4.2 AIB模拟数据集统计特征 |
| 4.3 应用大数据识别车险欺诈的实证分析:监督学习KNN算法 |
| 4.3.1 kNN算法简介 |
| 4.3.2 kNN算法模型 |
| 4.3.3 kNN算法实证 |
| 4.4 应用大数据识别车险欺诈的实证分析:无监督学习K-MEANS算法 |
| 4.4.1 K-Means算法简介 |
| 4.4.2 K-Means算法模型 |
| 4.4.3 K-Means算法实证 |
| 4.5 大数据背景下监督学习和无监督学习识别车险欺诈的比较分析 |
| 4.6 本章小结 |
| 5.应用大数据防范车险欺诈风险的美国经验及其比较借鉴 |
| 5.1 美国应用大数据防范车险欺诈风险的经验 |
| 5.1.1 专业反保险欺诈机构 |
| 5.1.2 保险公司:美国保险公司Allstate Corporation |
| 5.1.3 专业大数据科技公司:LexisNexis Risk Solution |
| 5.2 应用大数据防范车险欺诈风险的中国实践 |
| 5.2.1 中国保信“全国车险反欺诈信息系统” |
| 5.2.2 太保集团“基于图计算技术的车险精确反欺诈管理平台” |
| 5.2.3 专业车险理赔反欺诈公司 |
| 5.3 应用大数据防范车险欺诈风险的中美比较及其启示借鉴 |
| 5.3.1 应用大数据防范车险欺诈风险的中美比较 |
| 5.3.2 美国应用大数据防范车险欺诈风险对中国的启示借鉴 |
| 5.4 本章小结 |
| 6.结论、对策建议及展望 |
| 6.1 研究结论 |
| 6.2 对策建议 |
| 6.2.1 监管机构应引领统筹大数据资源防范欺诈风险 |
| 6.2.2 保险公司应强化应用大数据技术防范欺诈风险 |
| 6.2.3 监管机构和保险行业应协作防范欺诈风险 |
| 6.3 研究展望 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 后记 |
| 致谢 |
（7）商业智能数据挖掘技术提升客户服务能力研究 ——基于某寿险公司的案例（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景和意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 研究思路与方法 |
| 1.2.1 研究思路 |
| 1.2.2 研究方法 |
| 1.3 研究内容 |
| 1.4 数据挖掘相关研究综述 |
| 1.4.1 国外研究现状 |
| 1.4.2 国内研究现状 |
| 1.5 案例企业业务现状 |
| 2 主要理论基础概述 |
| 2.1 数据仓库 |
| 2.1.1 从数据库到数据仓库 |
| 2.1.2 数据仓库的概念 |
| 2.1.3 数据集市 |
| 2.1.4 元数据 |
| 2.1.5 ETL |
| 2.2 商业智能的体系结构 |
| 2.3 数据挖掘 |
| 2.3.1 数据挖掘概况 |
| 2.3.2 保险业数据挖掘使用现状 |
| 3 主要挖掘算法讨论并引出对应模型 |
| 3.1 关联规则算法 |
| 3.1.1 关联规则的定义和属性 |
| 3.1.2 关联规则的挖掘算法 |
| 3.2 聚类算法 |
| 3.3 分类算法 |
| 3.3.1 决策树的定义 |
| 3.3.2 特征选择 |
| 3.4 由算法引出的模型 |
| 3.4.1 交叉销售 |
| 3.4.2 客户关系管理 |
| 4 保险数据仓库建立 |
| 4.1 保险数据仓库简介 |
| 4.2 保险数据仓库的功能和结构 |
| 4.3 保险数据仓库的设计 |
| 4.3.1 设计概念模型 |
| 4.3.2 设计逻辑模型 |
| 4.4 ETL的设计及实现 |
| 4.4.1 数据的抽取 |
| 4.4.2 数据的清洗转换 |
| 4.4.3 数据仓库到BI平台 |
| 4.5 DW分析与设计实例 |
| 4.5.1 数据分布的总体架构 |
| 4.5.2 数据流转关系 |
| 4.5.3 应用数据访问关系 |
| 4.5.4 数据建模 |
| 5 数据挖掘在提升寿险公司客服能力方面的应用 |
| 5.1 寿险公司客户服务能力概述 |
| 5.1.1 寿险客户服务的特点 |
| 5.1.2 寿险客户服务的主要内容 |
| 5.2 应用数据挖掘算法对寿险客户进行细分 |
| 5.2.1 运用决策树算法进行分类 |
| 5.2.2 运用多层感知器分类 |
| 5.2.3 运用集成学习算法构建分类器及结果分析 |
| 5.3 应用数据挖掘算法对业务策略进行辅助决策 |
| 5.3.1 运用关联规则挖掘发现关联关系 |
| 5.3.2 FP-growth 算法 |
| 5.3.3 关联规则挖掘及结果分析 |
| 5.4 应用聚类分析挖掘算法发现可疑案例 |
| 5.4.1 寿险公司防范保险欺诈现状 |
| 5.4.2 使用K-means算法进行聚类分析 |
| 5.4.3 T-SNE降维与可视化应用及结果展示 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（8）基于大数据关联规则的人寿分红保险风险评价研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景和意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 国外发展现状 |
| 1.2.2 国内发展现状 |
| 1.3 本文研究内容及创新点 |
| 1.4 本文的组织结构 |
| 第二章 基于数据挖掘的关联规则技术概述 |
| 2.1 数据挖掘理论简介 |
| 2.2 关联规则理论 |
| 2.2.1 关联规则的定义 |
| 2.2.2 关联规则的度量 |
| 2.3 关联规则实施过程 |
| 2.4 关联规则算法 |
| 2.4.1 Apriori算法 |
| 2.4.2 其他算法 |
| 第三章 Copula理论简介与模型构建 |
| 3.1 Copula理论简介 |
| 3.1.1 二元Copula函数的定义及基本性质 |
| 3.1.2 Copula函数的相关系数度量 |
| 3.2 可行性分析 |
| 3.2.1 需求分析 |
| 3.2.2 数据可行性 |
| 3.3 模型构建 |
| 3.3.1 模型构建思想 |
| 3.3.2 模型过程构建 |
| 第四章 关联规则模型的实现 |
| 4.1 Apriori分析模型的实现 |
| 4.1.1 数据准备 |
| 4.1.2 建立模型 |
| 4.1.3 模型解读 |
| 4.1.4 模型评估 |
| 4.2 Copula相关性检验模型的实现 |
| 4.2.1 数据准备 |
| 4.2.2 建立模型 |
| 4.2.3 模型解读 |
| 4.3 模型结论与业务建议 |
| 第五章 结论 |
| 5.1 研究内容总结 |
| 5.2 展望 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间所取得的相关科研成果 |
| 致谢 |
（9）基于犹豫模糊理论的财险客户分类与终身价值评估研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 选题背景及研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 研究内容 |
| 1.4 本文的创新之处 |
| 2 客户关系管理理论概述 |
| 2.1 客户关系管理相关概念 |
| 2.2 客户分类与数据挖掘 |
| 2.3 客户终身价值 |
| 2.4 本章小结 |
| 3 犹豫模糊集理论与聚类分析 |
| 3.1 犹豫模糊集 |
| 3.2 犹豫模糊聚类算法 |
| 3.3 本章小结 |
| 4 客户终身价值评估模型构建 |
| 4.1 基于RFM模型的评价指标体系与得分模型构建 |
| 4.2 基于犹豫模糊理论的RFMC模型指标权重确定 |
| 4.3 本章小结 |
| 5 实证分析 |
| 5.1 数据来源与处理 |
| 5.2 随机森林分类预测 |
| 5.3 财险客客户终身价值评估 |
| 5.4 财险客户分类管理策略建议 |
| 5.5 本节小结 |
| 6 总结与展望 |
| 主要参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读硕士期间主要成果 |
（10）互联网保险合同信息利益失衡的规制路径研究（论文提纲范文）
| 中文摘要 |
| ABSTRACT |
| 导论 |
| 一、研究背景 |
| 二、研究意义 |
| 三、文献综述 |
| 四、研究方法 |
| 五、可能的创新与存在不足 |
| 第一章 互联网保险合同信息利益失衡加剧 |
| 第一节 互联网引发的保险行业的新变革 |
| 一、互联网保险的突飞发展 |
| 二、互联网保险发展新特性 |
| 三、互联网保险发展的瓶颈 |
| 第二节 互联网保险合同厘定及特性强化 |
| 一、互联网保险合同的概念厘定 |
| 二、互联网保险合同的外在特征 |
| 三、互联网保险合同的实质特征 |
| 四、传统保险合同特性在互联网下的强化 |
| 第三节 互联网保险合同当事人信息利益失衡加剧 |
| 一、互联网保险合同信息利益的界定 |
| 二、互联网保险合同信息不对称加剧 |
| 三、信息不对称加剧引起的信息利益失衡 |
| 本章小结 |
| 第二章 传统保险合同信息利益失衡规制原理及在互联网的适用 |
| 第一节 传统保险合同信息利益失衡规制的理论基础 |
| 一、最大诚信原则对保险合同信息利益失衡的规制 |
| 二、保险利益原则对保险合同信息利益失衡的矫正 |
| 三、信息交易成本降低矫正保险合同信息利益失衡 |
| 第二节 传统保险合同信息利益失衡规制的法律制度 |
| 一、事前说明义务的履行规制了保险人的利益优势 |
| 二、事前如实告知义务履行规制了投保人利益优势 |
| 三、事后合同解释介入再平衡保险合同的信息利益 |
| 第三节 互联网保险合同信息利益失衡规制的原理适用 |
| 一、互联网保险合同信息利益失衡规制的理论调试 |
| 二、互联网保险合同信息利益失衡规制事前信息披露制度调整 |
| 三、互联网保险合同信息利益失衡再规制的事后解释工具引入 |
| 本章小结 |
| 第三章 互联网保险合同保险人说明义务的强化 |
| 第一节 互联网保险人说明义务履行的现状 |
| 一、互联网保险说明义务规范文件扩张 |
| 二、互联网保险人说明义务履行的现状 |
| 三、互联网保险人说明义务的特性转变 |
| 第二节 互联网保险合同说明义务履行的反思 |
| 一、互联网保险人说明义务履行不到位 |
| 二、互联网保险人说明义务过度营销化 |
| 三、互联网保险人说明义务形式化严重 |
| 第三节 强化互联网保险合同说明义务 |
| 一、互联网保险合同说明义务强化的现实基础 |
| 二、互联网保险合同说明义务强化的立法选择 |
| 三、互联网保险合同说明义务强化的制度改进 |
| 本章小结 |
| 第四章 互联网保险合同投保人如实告知义务的弱化 |
| 第一节 互联网保险如实告知义务的信息利益失衡规制 |
| 一、互联网保险合同如实告知义务的信息提供 |
| 二、互联网保险合同如实告知义务的类型研究 |
| 三、互联网保险合同如实告知义务的履行特性 |
| 第二节 互联网保险如实告知义务的转变 |
| 一、互联网保险合同如实告知履行的形式弱化 |
| 二、互联网保险合同如实告知履行的目的实现 |
| 三、互联网保险合同如实告知的概括条款增多 |
| 第三节 弱化互联网保险合同如实告知的义务 |
| 一、互联网保险合同如实告知弱化的技术原因 |
| 二、互联网保险合同如实告知的范围应该缩小 |
| 三、互联网保险合同如实告知的比例原则引入 |
| 本章小结 |
| 第五章 互联网保险合同信息利益失衡的事后解释再平衡 |
| 第一节 互联网保险合同解释的特有逻辑 |
| 一、互联网保险合同解释基础在于信息的爆炸性 |
| 二、互联网技术介入保险合同需要事后合同解释 |
| 三、合同解释将再次矫正互联网保险合同信息利益失衡 |
| 第二节 互联网保险合同的文义解释的探寻 |
| 一、文义解释对互联网保险合同的真意探寻 |
| 二、文义解释在互联网保险合同的具体适用 |
| 三、文义解释对互联网保险合同的目的衍生 |
| 第三节 互联网保险合同的不利解释的规制 |
| 一、不利解释原则对互联网保险合同信息利益失衡规制基础 |
| 二、不利解释原则在互联网保险合同信息利益失衡规制适用 |
| 三、不利解释原则对互联网保险合同信息利益失衡具体规制 |
| 第四节 互联网保险合同的合理期待解释引入 |
| 一、合理期待原则对互联网保险合同失衡的矫正 |
| 二、合理期待原则在互联网保险合同的识别标准 |
| 三、合理期待原则对互联网保险合同信息利益失衡矫正结果 |
| 本章小结 |
| 结语 |
| 一、互联网保险合同保险人与投保人之间的信息不对称加剧 |
| 二、互联网保险合同当事人信息不对称使信息利益失衡严重 |
| 三、强化互联网保险合同信息利益失衡事前矫正与事后规制 |
| 四、互联网技术发展引起信息利益失衡规制制度变革的展望 |
| 参考文献 |
| 附录: 互联网保险案例调研(528个) |
| 致谢 |
四、数据挖掘在保险分析中的应用（论文参考文献）
- [1]中德安联互联网保险营销对策研究[D]. 徐小曼. 山东师范大学, 2020(09)
- [2]基于Adacost算法的居民保险购买行为影响因素分析[D]. 常文晗. 天津财经大学, 2020(07)
- [3]P公司互联网保险业务客户关系管理研究[D]. 张圣祺. 哈尔滨工程大学, 2020(05)
- [4]基于数据挖掘的商业医疗保险疑似欺诈识别研究[D]. 张月. 首都经济贸易大学, 2019(07)
- [5]基于数据挖掘的保险公司CRM客户价值研究[D]. 孙艳阳. 东北财经大学, 2019(08)
- [6]大数据背景下机动车辆保险欺诈风险及其防范研究[D]. 陈思迎. 西南财经大学, 2019(07)
- [7]商业智能数据挖掘技术提升客户服务能力研究 ——基于某寿险公司的案例[D]. 徐毅佳. 浙江工业大学, 2019(07)
- [8]基于大数据关联规则的人寿分红保险风险评价研究[D]. 董超璠. 河北工业大学, 2018(07)
- [9]基于犹豫模糊理论的财险客户分类与终身价值评估研究[D]. 孙海棠. 山东科技大学, 2018(03)
- [10]互联网保险合同信息利益失衡的规制路径研究[D]. 王鹏鹏. 厦门大学, 2018(07)