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J-GLOBAL ID：201802234225207028   整理番号：18A0196637

運動保険政策を用いた保険プレミアム最適化ビジネス成長分類アプローチ【Powered by NICT】

Insurance premium optimization using motor insurance policies - A business growth classification approach

著者 (2件)： Muller Daniel (Department of Management, Technology and Economics, ETH Zurich, Zurich, Switzerland) ,  Te Yiea-Funk (Department of Management, Technology and Economics, ETH Zurich, Zurich, Switzerland)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： Big Data  ページ： 4154-4158  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 最も一般的なビジネス保険は一般的な賠償責任保険であり,他に発生した損害の被覆率を持つ企業を提供し,その業務の結果であろう。本論文では,会社の保険収入,主要な保険料ドライバーへの変化は,ランダムフォレスト分類を用いて推定できるかを調べた。自動車保険政策からビジネス顧客に関する情報は,収縮,安定成長ビジネスを分類するために使用できることが分かった。保険CRMシステムへのモデルの統合は,事業を行う最も有望な企業にのみ到達して効率的な方法で保険料を増やすための伝統的な保険会社のための経済的な有用な解決策を提供する。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： *保険 ,  自動車 ,  被覆率 ,  最適化
準シソーラス用語： 保険会社 ,  ランダムフォレスト ,  保険料 ,  責任保険 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 経営工学一般  (KA01010C) ,  環境問題  (SA01020V)

タイトルに関連する用語 (7件)： 運動 ,  保険 ,  政策 ,  最適化 ,  ビジネス ,  成長 ,  分類