保険商品の解約率予測
- 業種
- 金融・保険
- 業務
- 経営企画・事業開発
- 課題
-
- 二値分類
- 機械学習
- 保険商品の解約の動向を予測して収支計画に反映しているがいくつかの商品で実績と予測に乖離が生じている 機械学習を用いて解約率の予測精度を向上させて収支計画を精緻化し、より高度な経営判断を実現したい
アナリティクス・AIソリューション
Step1: 契約内容、解約状況、解約時の返戻金、契約者などの情報を結合したデータマートの作成
Step2: 各データと解約率の相関の可視化、相関の強い変数の選定
Step3: 毎月初の保有契約について、その月に解約するかどうかを予測する二値分類モデルの構築
Step4: 二值分類の予測値の各月の全契約に対する解約率への変換
Step5: 現行業務の予測との精度比較
Step2: 各データと解約率の相関の可視化、相関の強い変数の選定
Step3: 毎月初の保有契約について、その月に解約するかどうかを予測する二値分類モデルの構築
Step4: 二值分類の予測値の各月の全契約に対する解約率への変換
Step5: 現行業務の予測との精度比較
効果
- ・構築したモデルにより、現行業務の予測より高い精度を達成できた
- ・各データと解約率の相関を可視化でき、解約への寄与が大きい特徴量を特定できた
- ・今後モデルの改善や他商品についての予測への拡張を行い、ビジネス実装を目指す
