Abstract-Kundattrition är en allt mer brådskande fråga som många försäkringsgivare står inför idag. Att behålla kunder som köper livförsäkringar är en ännu större utmaning eftersom policyns varaktighet sträcker sig över mer än tjugo år. Företag är ivriga att minska dessa attrtion hastigheter i kund-bas genom att analysera operativa data. Datautvinningstekniker spelar en viktig roll för att underlätta dessa lagringsinsatser. Syftet med denna studie är att analysera kundattrition genom att klassificera alla försäkringstagare som sannolikt kommer att avsluta sin policy. Dessa kunder som löper hög risk att bli smittade kan sedan riktas mot kampanjer för att minska graden av attraktion. Datautvinningsmetoder som Beslutsträd och Neurala nätverk används i denna studie. De framtagna modellerna utvärderas med hjälp av ROC-kurvor och AUC-värden. Vår forskning antar också kostnadskänsliga inlärningsstrategier för att ta itu med frågor som obalanserade klassetiketter och ojämlika felklassificeringskostnader.
Kundattrition är en allt viktigare fråga som många försäkringsbolag står inför idag REF.
Mining Life Insurance Data for Customer Attrition Analysis
{'venue': None, 'journal': 'Journal of Industrial and Intelligent Information', 'mag_field_of_study': ['Engineering']}