استفاده از روش های داده کاوی برای پیش بینی سطح خسارت مشتریان بیمه بدنه اتومبیل

امروزه، نقش مشتریان از حالت پیروی از تولیدکننده، به هدایت سرمایه گذاران، تولیدکنندگان و حتی پژوهشگران و نوآوران مبدل گشته است، به همین دلیل سازمان ها نیاز دارند مشتریان خود را بشناسند و برای آنان برنامه-ریزی کنند. تاکنون از برخی روش های آماری و یادگیری ماشینی برای این منظور استفاده شده است که البته این روش ها به تنهایی دارای محدودیت هایی هستند که در این پژوهش سعی شده است تا با بهره گیری از روش های مختلف داده کاوی تا حد ممکن این محدودیت ها از بین برده و برطبق آن، چارچوبی برای شناسایی مشتریان بیمه بدنه اتومبیل ارائه شود. درواقع، هدف این است تا مشتریانی را که بیشتر به یکدیگر شبیه هستند دسته بندی و با استفاده از این دسته ها و ویژگی های آن، میزان خطرپذیری هر دسته را پیش بینی کرد. حال با استفاده از این معیار (میزان خطرپذیری هر دسته) و نوع بیمه نامه مشتری می-توان میزان خسارت او را پیش بینی کرد که این معیار می تواند کمک شایانی برای شناسایی مشتریان و سیاستگذاری های تعرفه بیمه نامه باشد. برای این منظور، از دو روش داده کاوی4، درخت تصمیم و خوشه بندی برای ایجاد مدل پیش بینی خطرپذیری مشتریان در صنعت بیمه استفاده شده است. البته فن درخت تصمیم برای این منظور نتایج بهتری را به دست آورده است، ولی فن خوشه بندی نیز تفکیک خوبی میان مشتریان ایجاد می کند.