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基于随机森林与RFM模型的财险客户分类管理研究
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作  者闫春  孙海棠  李亚琪
单  位山东科技大学数学与系统科学学院,山东 青岛 266590
摘  要基于客户价值的财险客户分类管理能够帮助公司更有效地节约成本,创造收益。通过在RFM(近度、值度、频度)模型中加入财险客户理赔额指标,将模型扩展为RFMP模型,综合考虑了财险客户的利润贡献度及其风险因素,从风险和贡献两个角度更有效的衡量客户价值。同时,将随机森林分类算法应用到客户分类管理中,并与神经网络分类模型进行比较,实验结果显示随机森林分类具有更小的误差。进一步分析了各客户类群的人口统计学指标,避免了复杂的客户指标量化计算过程,有利于财险公司对庞大的客户群进行分类管理,也有助于公司对新入客户进行风险价值评估,提供具有针对性与个性化的产品与服务。
关键词RFM模型  财险客户风险价值评价体系  客户分类管理  随机森林
基金项目国家自然科学基金项目——“基于结构化大数据深度挖掘的非寿险保险公司经营风险模型研究”(项目编号:61502280;项目负责人:闫春)成果之一。
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