重庆人保财险私家车保险风险管理研究

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1、重庆人保财险私家车保险风险管理研究重庆大学专业硕士学位论文学生姓名：岳鸿川指导教师：李勇专业学位：MBA重庆大学经济与工商管理学院二OO九年四月ResearchonInsuranceRiskManagementforprivatecarofChongqingPICCAThesisSubmittedtoChongqingUniversityinPartialFulfillmentoftheRequirementfortheDegreeofMasterofProfessionByYueHongchuanSupervisedb

2、yLiYongProfession:MasterofBusinessAdministrationCollegeofEconomicsandBusinessAdministrationofChongqingUniversity,Chongqing,ChinaApril2009重庆大学硕士学位论文中文摘要摘要据统计，截至2008年底全国汽车保有量为6400万余俩，其中私家车4100余万辆，占汽车保有量的64.53%，而1990年中国私家车保有量仅为82万辆，占汽车保有量14.8%。私家车的增长过于迅猛，受各种因素的影响，整个

3、重庆私家车保险市场处于集体亏损的临界状态，重庆人保财险和行业其他竞争主体一样在私家车的承保环节存在很多不足之处，信息化水平较低，数据的积累和管理薄弱、信息共享机制十分欠缺、承保过程中存在众多的违规操作以及核保内容简单，环节单一，难以形成标准化等一系列问题，导致在后期提供服务更多的反而是价值最低的客户，给公司带来最高价值的客户得不到任何服务。这些问题不仅有客观的因素，也有保险公司主观的原因。为了经营好私家车保险，防范未来风险，保险公司必须深度分析私家车的风险状况，细分私家车保险市场，建立更为完善的风险识别和风险管理机制，才

4、能更好更快的发展。本文根据重庆人保财险公司私家车承保风险管理状况，提取了过去具有代表性的客户数据资料样本，并对样本进行了SAS聚类分析和分类模型研究，通过聚类软件工具的作用下发现了高风险、中风险和低风险三类客户分类的存在，同时通过分类模型的处理我们发现了影响客户风险大小的特征因素，以此来鉴别其他客户的风险大小。这样的工作思路和结果显示了重庆人保财险公司在数据挖掘这方面存在的问题和不足，分析了公司的风险管理现状，在基于对私家车保险客户风险类别进行细分的基础上，对不同的客户群体制定相关的风险管理策略，提升公司的经营效益、促使

5、高风险客户做好风险防范措施，增强社会和谐，以使重庆人保财险公司在激烈的车险市场竞争中做好做强，追求卓越，做行业领先者。关键词：数据挖掘，聚类分析，分类预测，私家车保险，风险管理I重庆大学硕士学位论文英文摘要ABSTRACTAccordingtostatistics,amountofcarwithinsurancehavebeenmorethantwoof64000000attheendof2008carsinthecountryfor,ofwhichprivatecarshavebeenmorethan41000000,

6、accountingfor64.53percentofall.WhileprivatecarsinChinain1990justtomaintainthevolumeof820000,accountingfor14.8percentofcarsvolume.Thewholeprivatecarinsurancemarketinchinaiscriticalstateofthecollectivelossfortheimpactofvariousriskfactorsbecauseoftherapidlygrowth.Th

7、epartoftheunderwritingforPICCinsurancecompanyofChongqingaremanyinadequaciesandisalowerlevelofinformationandisweakondataaccumulationandmanagementandlackofinformation-sharingmechanisms.Anditexistalargenumberofviolationsofnuclearsecurityoperationsimpleandsinglelinki

8、nunderwritingprocess.Itisdifficulttoformaseriesofissuesofstandardizationastomakemoreserviceforminimumvalueofthecustomerintheprovisionofservicesatalaterstage,an