28、保险数据中的客户流失分析：案例研究

保险数据中的客户流失分析：案例研究

1 引言

保险行业收集了大量的客户数据，涵盖了众多保单的各种属性。传统上，统计分析在保险数据处理中应用广泛，用于评估客户信誉、理赔金额和特定时间段内的理赔次数等。近年来，随着客户关系管理理念的兴起，保险公司对数据挖掘的需求日益增加，尤其是在交叉销售、向上销售以及客户流失预测等方面。

客户流失预测，即预测保单在到期前终止的可能性，对于保险公司至关重要。如果能够识别出高流失风险的客户或保单，保险公司可以采取针对性的营销策略，以保留客户。然而，要实现这一目标，仅仅建模流失的分布或总体可能性是不够的，还需要准确识别出处于风险中的保单或客户。

本次研究获得了瑞士人寿保险公司的时间戳数据。处理时间相关数据的方法众多，但选择合适的方法并非易事。最初尝试忽略合同历史信息的方法并未成功，因此需要考虑时间信息。鉴于时间是以合同变更的时间戳形式呈现，而非时间序列中的等距事件，学习事件序列和将时间信息编译成特征是两种有前景的方法。本研究采用了信息检索中的 TF/IDF 表示法，将时间信息编译成特征，希望为类似案例提供指导。

2 保险应用

2.1 业务目标

瑞士人寿保险公司在加强客户关系管理的过程中，探索了直接营销的机会，其中一个重要任务是预测客户提前赎回人寿保险的可能性，即客户流失预测。公司内部研究发现，某些属性下客户流失的可能性与总体可能性存在显著差异，但这些概率变化无法直接用于分类。因此，需要进行知识发现，以区分保单的提前终止和持续情况。发现的知识将用于筛选高风险客户，为进一步的营销行动提供依据，并为赎回保单所需的财务存款计算提供基础。

2.2 数据特征