保险行业在中国是一个快速发展的朝阳行业,业务的急剧增长带来了更多的客户信息。随着保险公司的网络速度和服务器处理能力不断提高,基于数据的商业智能业务分析也逐渐成为趋势。近几年保险业在中国快速发展,客户量不断上升,保险公司的各项运营成本也在大幅度增加。保险公司的业务收入一方面是来自新客户的保费,更重要的是续期客户的保费收入。续期保费收入具有比较高的稳定性和连续性的特点,是保险公司利润的主要来源,是保险公司持续发展的坚实基础。目前保险公司续期收费的方式比较单一,对客户采取同样的催交和通知方式,管理方式粗放,不利于保险风险和成本控制。本文基于数据挖掘分类方法,分析现有客户的缴费情况,发掘交费概率和交费次数以及交费准时程度的关系,将客户细分为优质客户、准优质客户、忠诚客户、非稳定客户等几类。利用决策树和多元线性回归方法,建立续期客户交率的预测模型,指导续期部门对不同客户采取差异化的催交策略。使保险公司客户管理更有针对性,降低客户保费迟缴、忘缴等风险,并降低管理成本。同时,利用聚类方法,从大量的客户中分析具有较高退保风险的客户,采取相应措施,尽量降低退保事件发生的概率,从而提高续期收费的成功率,提高公司的保单品质,确保公司长期经营发展。在充分考虑保险公司实际经营需求基础上,将本文所研究的客户续期保单分析模型进行实现,并设计与实现人寿保险品质管理系统。该系统在太平人寿四川分公司顺利应用,系统运行效果好。为该公司保单续期工作的高效开展、控制退保风险和运营成本、提升客户服务和业务品质提供了有力的工具和准确的数据参考。