دانلود سمینار تاثیر داده‌کاوی در روندهای آینده صنعت بیمه

دانلود سمینار آماده:  تاثیر داده‌کاوی در روندهای آینده صنعت بیمه

مقدمه : در سالهای اخیر ، تلاشها برای بهبود استانداردهای صنعت بیمه و تجارت بیمه با سرعتی بسیار زیاد  و با سرمایه گذاری زیادی همراه بوده است. اما، این سازمانها هنوز نتوانسته اند آن طور که باید و شاید استانداردهای خود را بهبود دهند و دلیل این امر رویکرد نامناسب آنها در برخورد با داده های سازمان است. صنعت بیمه

شرکت های بیمه با سیل عظیم و مداوم داده ها از جمله داده های مربوط به شکایات ، داده های بازاریابی ، داده های مشتریان و غیره روبرو هستند (نادو[۱]، ۲۰۱۹).

از سویی ،یافتن اطلاعات ارزشمند پنهان در این پایگاه‌ها و نیز شناسایی مدلهای مناسب کاری دشوار است. یکی از روشهای کارآمد در کشف دانش پنهان و الگوهای حاکم بر پایگاه داده‌های بزرگ، استفاده از علم داده‌کاوی است.

داده‌کاوی فرآیند انتخاب، کشف و مدل سازی مقادیر زیادی از داده برای کشف الگوهای ناشناخته است.  داده‌کاوی شامل استفاده از ابزار­های پیشرفته تحلیل داده به‌منظور کشف الگو­های معتبر، از قبل نا­شناخته و روابط در مجموعه داده­های بزرگ است. این ابزار­ها، مدل‌های آماری، الگوریتم‌های ریاضی و متد­های یادگیری ماشین[۲] (الگوریتم‌هایی که عملکرد خود را از طریق تجربه به‌صورت اتوماتیک بهبود می­دهند) می­باشد.

با استفاده از تکنیک‌های داده‌کاوی می‌توان اطلاعات را دسته‌بندی و الگوی رفتاری مشتری را بدست آورد. علاوه بر آن؛ از دیدگاه مدیریت مدرن و در محیط کسب و کار رقابتی، پردازش داده‌ها و تجزیه و تحلیل اطلاعات نشان دهنده تغییرات مشتریان، تأمین‌کنندگان، ذی‌نفعان و سازمان می‌باشد .

بهره‌‌گیری از نتایج حاصل از پردازش داده‌ها در تدوین استراتژی بلندمدت مبتنی بر مشتریان سودآور و زیان ده با تمرکز بر ارزش مشتری و مزیت‌های رقابتی به عنوان عامل کلیدی سازمان به‌منظور بقاء در بازار رقابتی امروز است. با نظر به افزایش رقابت شرکت‌های ارائه‌دهنده خدمات بیمه‌ای شرکت‌های مذکور تلاش می‌کنند با تکیه بر فرایند تصمیم‌گیری به‌منظور تعیین اهداف سودآور، ارزیابی ریسک بیمه‌گذاران و حق بیمه رقابتی به ترکیبی از رشد سهم بازار و سودآوری دست یابند و با شناسایی مشتریان پرخطر و کم خطر سعی بر آن دارند تا بر اساس ویژگی‌های هر‌گروه حق بیمه متناسب با آن گروه تعیین گردد.  هدف از انجام این تحقیق بررسی تاثیر داده‌کاوی در بخش‌های مختلف صنعت بیمه است.

فهرست مطالب سمینار:تاثیر داده‌کاوی در روندهای آینده صنعت بیمه

فصل ۱: کلیات تحقیق  ۱۱

۱-۱- مقدمه. ۱۲

۱-۲- بیان مساله. ۱۲

۱-۳- اهداف تحقیق.. ۱۳

۱-۴- سوالات تحقیق.. ۱۴

۱-۵- مروری بر فصول سمینار. ۱۴

فصل ۲: مبانی نظری تحقیق  ۱۵

۲-۱- مقدمه. ۱۶

۲-۲- تعریف بیمه. ۱۶

۲-۳- انواع بیمه. ۱۶

۲-۴- داده کاوی چیست؟. ۱۷

۲-۵- فرآیند کشف دانش…. ۱۸

۲-۵-۱- تعریف مسئله. ۱۹

۲-۵-۲- ساختن یک پایگاه داده داده‌کاوی.. ۱۹

۲-۵-۳- جستجوی داده ۲۰

۲-۵-۴- آماده‌سازی داده برای مدل‌سازی.. ۲۱

۲-۵-۵- ساختن مدل داده‌کاوی.. ۲۱

۲-۵-۶- تائید اعتبار ساده ۲۲

۲-۵-۷- ارزیابی و تفسیر؛ تائید اعتبار مدل.. ۲۲

۲-۵-۸- ایجاد معماری مدل و نتایج.. ۲۲

۲-۶- تکنیک‌های داده‌کاوی.. ۲۳

۲-۶-۱- دسته‌بندی: ۲۴

۲-۶-۲- خوشه‌بندی: ۲۴

۲-۶-۳- رگرسیون. ۲۵

۲-۷- الگوریتم‌های داده‌کاوی.. ۲۵

۲-۷-۱- شبکه‌های عصبی.. ۲۵

۲-۷-۲- درخت‌های انتخاب… ۲۶

۲-۷-۳- استنتاج قانون. ۲۷

۲-۷-۴- الگوریتم‌های ژنتیک…. ۲۸

۲-۸- نقش داده‌کاوی در صنعت بیمه. ۲۸

۲-۸-۱- جذب مشتری‌های جدید با استفاده از داده‌کاوی.. ۲۹

۲-۸-۲- آنالیز مشتری با استفاده از داده‌کاوی.. ۲۹

۲-۸-۳- تقسیم‌بندی مشتری با استفاده از داده‌کاوی.. ۲۹

۲-۸-۴- انتخاب و طراحی سیاست با استفاده از داده‌کاوی.. ۳۰

۲-۸-۵- پیشگویی با استفاده از داده‌کاوی.. ۳۰

۲-۸-۶- مدیریت درخواست با استفاده از داده‌کاوی.. ۳۰

۲-۸-۷- توسعه خط تولید جدید با استفاده از داده‌کاوی.. ۳۱

۲-۸-۸- مدیریت سیاست و تعهد خرید با استفاده از داده‌کاوی.. ۳۱

۲-۸-۹- مدیریت ریسک…. ۳۱

۲-۸-۱۰- آنالیز پیشرفت… ۳۲

۲-۸-۱۱- بیمه مجدد. ۳۲

۲-۹- مروری بر منابع.. ۳۲

فصل ۳: تاثیر داده‌کاوی در صنعت بیمه  ۳۶

۳-۱- مقدمه. ۳۷

۳-۲- داده‌کاوی و فرمول بندی حق بیمه در شرکت های بیمه خودرو. ۳۷

۳-۲-۱- متغیرهای رفتاری راننده ۳۷

۳-۲-۲- مدل قیمت گذاری رفتارگرای حق بیمه وسایل نقلیه. ۳۹

۳-۳- تاثیر داده کاوی بر روند کشف تقلب در بیمه خودرو. ۴۳

۳-۳-۱- شناسایی و غربال گری.. ۴۴

۳-۳-۲- تحقیق و بررسی.. ۴۵

۳-۳-۳- مذاکره با بیمه گذار یا طرح دعوی.. ۴۵

۳-۳-۴- مدل شناسایی تقلب در بیمه خودرو. ۴۶

۳-۴- تاثیر داده‌کاوی چند مرحله‌ای بر حفظ قراردادهای بیمه. ۴۹

۳-۵- مدل تجربی تاثیر داده‌کاوی چند مرحله ای بر حفظ قراردادهای بیمه. ۵۲

۳-۵-۲- انتخاب ویژگی با استفاده از روش دسته‌بندها: ۵۳

۳-۵-۳- انتخاب ویژگی ‌ترکیبی: ۵۴

۳-۵-۴- مرحله سوم: مدل‌سازی.. ۵۵

۳-۶- تاثیر داده‌کاوی در افزایش مشتریان بیمه عمر. ۵۷

۳-۶-۱- پیش‌پردازش‌ داده ۵۹

۳-۶-۲- ارزیابی صفات… ۵۹

۳-۶-۳- پیاده‌سازی تکنیک دسته‌بندی.. ۶۰

۳-۷- آینده شرکت‌های بیمه عمر و استفاده از داده‌کاوی.. ۶۲

۳-۸- تاثیر داده‌کاوی بر پیش بینی ریزش مشتریان بیمه. ۶۳

۳-۹- مدل‌سازی ریزش مشتریان بیمه. ۶۵

۳-۱۰- تاثیر داده‌کاوی در تشخیص تقلب بیمه‌های درمانی.. ۶۷

۳-۱۰-۲- مدل تشخیص تقلب در مراقبت‌های پزشکی.. ۶۸

۳-۱۰-۳- آنومالی مطالبات بر اساس دوره زمانی.. ۷۱

۳-۱۰-۴- خوشه‌بندی.. ۷۱

۳-۱۰-۵- آنومالی مبتنی بر بیماری.. ۷۲

۳-۱۱- تاثیر داده‌کاوی در بازاریابی صنعت بیمه. ۷۳

۳-۱۱-۱- مدل بازاریابی صنعت بیمه با استفاده از داده‌کاوی.. ۷۴

فصل ۴: نتیجه‌گیری و  پیشنهادات   ۷۸

۴-۱- مقدمه. ۷۹

۴-۲- نتیجه‌گیری.. ۷۹

۴-۳- پیشنهادها: ۸۱

منابع و مآخذ  ۸۲

پیوست‌ها ۸۵

 

برخی از مراجع

• Scriney, M., Nie, D., & Roantree, M. (2024, September). Predicting customer churn for insurance data. In International Conference on Big Data Analytics and Knowledge Discovery(pp. 256-265). Springer, Cham.
• Nadu, T. (2024). Revolutionizing Insurance Industry with The Aspects of Business Intelligence.
• Niepert, M., Ahmed, M. and Kutzkov, K., 2016, June. Learning convolutional neural networks for graphs. In International conference on machine learning (pp-2023).
• Owadally, I., Zhou, F., Otunba, R., Lin, J. and Wright, D., 2019. An agent-based system with temporal data mining for monitoring financial stability on insurance markets. Expert Systems with Applications, 123, pp.270-282.
• Pathak, G. and Jha, A.N., 2017. Critical Review of Data Mining Techniques for Insurance Service Operations. In International Conference on Technology and Business Management April (Vol. 10, p. 12).
• Rahman, M.S., Arefin, K.Z., Masud, S., Sultana, S. and Rahman, R.M., 2017, April. Analyzing Life Insurance Data with Different Classification Techniques for Customers’ Behavior Analysis. In Asian Conference on Intelligent Information and Database Systems (pp. 15-25). Springer, Cham.