統計的および機械学習法による生命保険政策のチャーンモデリング-重要な特徴の分析【JST・京大機械翻訳】

Groll Andreas; Wasserfuhr Carsten; Zeldin Leonid

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202206543319998 整理番号：22P0291794

統計的および機械学習法による生命保険政策のチャーンモデリング-重要な特徴の分析【JST・京大機械翻訳】

Churn modeling of life insurance policies via statistical and machine learning methods -- Analysis of important features

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発行年： 2022年02月18日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年02月18日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

生命保証会社は,通常,複数のシステムとデータベースをカバーする豊富なデータを持っている。これらのデータは,過去と現在の記述のためにしばしば用いられる。過去を考慮して,将来は,従来の統計的方法によって主に予測した。今まで,機械学習手法による推定を行うためには,ほんの少しの試みしか実施されていない。本研究では,2つの部分ストック内の顧客の個々の契約消去挙動を,様々な分類方法の支援によってモデル化した。プライベート p金と付与政策の部分ストックを考察した。モデリングに用いたデータ,それらの構造化,およびそれらが洗浄される方法を記述した。利用したモデルを,広範囲なチューニングプロセスに基づいて較正し,次に,それらの適合度に関して,そして,可変関連性概念の助けを借りて,グラフ的に評価し,そして,どの特徴が,個々の契約消去挙動に著しく影響を及ぼすかを調査した。【JST・京大機械翻訳】

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人工知能

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