对于保险行业来说,市场竞争最直接的表现就是企业对客户的争夺,特别是对优质客户资源的争夺。随着保险公司对外全面开放,国内市场主体的增多,市场竞争也表现得更为激烈。我国保险公司迫切需要树立“以客户为中心”的理念,对客户资源进行深度挖掘,以更好地维持和发展客户的关系。近年来,我国保险业发展迅速,积累了一定的客户资源,但是,由于行业起步较晚,且长期受计划经济体制的影响,对客户信息的搜集和管理较粗放,对客户价值也缺乏挖掘。目前,大部分保险公司引入的客户关系管理(CRM)系统,还基本停留在事务型的水平上,只是通过IT手段来清理客户信息,以提高业务员的效率。而运用高级统计分析、数据挖掘等技术对保险公司客户数据进行深层次的处理,如:通过已有客户的大量信息识别企业的潜在客户、高端客户;分析客户的流失原因,减少客户流失、挽回流失的客户;对客户进行细化,提供个性化服务,进而提高客户满意度;识别客户的购买习惯,进行保险产品的捆绑式销售等方面所做的工作仍十分有限。本文通过对保险公司需要实施的分析型CRM中的重要环节——客户流失预测进行比较深入的研究分析,设计出基于BP神经网络的保险公司客户流失预测方法并检验,进而提出有针对性的预防与补救措施。全文主要内容分为四个部分:第一部分,客户流失及其预测对保险公司经营的影响。这一部分对客户流失对保险公司经营的重大影响和客户流失预测的重要意义进行分析,是全论文的研究起点。首先对保险公司客户流失现状及其对保险公司经营的影响进行阐述,然后详细分析保险公司客户流失原因,对这些影响因素进行总结和梳理,最后剖析客户流失对保险公司经营的重大影响及客户流失预测对保险公司经营的重要意义。第二部分,客户流失问题的分析方法及其主要存在问题。这部分内容首2先从客户关系管理的角度分析客户流失预测的所属环节和应用流程,然后在对CRM总体框架进行分析和阐述的基础上,对现有的针对客户流失预测问题进行建模的传统方法进行描述和分析,比较各种方法的不同之处以及性能差异,特别是指出各种方法性能的局限性。最后,对现有的不同客户流失控制策略进行了比较,分析各种策略的局限性。第三部分,基于BP神经网络的保险公司客户流失预测方法设计。这是本文最重要的章节,体现了BP神经网络和保险公司客户流失的结合点,是本文工作的体现。主要内容是设计出基于BP神经网络的保险公司客户流失的预测方法。第一节对前馈式BP神经网络算法及其相关应用进行分析和概括。介绍BP神经网络的定义及网络结构,并与早期的一些流行的预测方法,例如多元统计分析、线性回归分析等进行比较,阐述神经网络在非线性逼近能力、预测推广能力以及学习效率等方面较传统方法具有明显的优势。结合最新研究成果对BP神经网络学习算法进行了介绍,对网络参数设置、连接权值更新规则以及误差信号的回传过程等进行定量的分析。从一般应用到在经济领域中的应用进行逐步分析,介绍BP神经网络在相关经济领域的运用,阐述神经网络现有的应用成果对保险公司客户流失预测方法的启发意义,并由此对本文所提出的方法的整体框架进行总体预设。第二节研究客户流失数据的特征提取及属性选择方法。客户数据具有高维数特点,且各维数据间存在较大、较隐蔽的相关性。因此,设法对原始数据的特征和属性进行提取和选择,从而对数据进行实质性的降维操作,将有利于降低神经网络的结构复杂性和计算复杂度,提高预测的精度并增强预测结果的推广能力。第三节对用于客户流失预测的BP神经网络的结构和学习算法进行设计。第四节以具有代表性的保险公司实际客户数据为例,进行仿真对比实验,通过对实验过程的描述和实验结果的分析,对所提出的方法的预测精度和学习效率进行测试,从而进一步总结影响保险公诉客户流失的重要因素及发展趋势。第四部分,基于预测结果的保险公司客户流失控制措施。这部分主要是在第三部分研究工作的基础上进一步分析影响保险公司客户流失的重要因素,结合现阶段我国保险业的外部环境和发展状况,针对保险公司可以控制的因素,分析并提出可采取的一些客户流失控制措施。总体而言,本文围绕分析客户流失的原因及其对保险公司经营的影响、确定对客户流失产生具有重要影响的客户数据项、设计客户流失预测算法,最后在以上研究的基础上对保险公司客户流失控制措施展开分析并得出有针对性地事前及事后的经营措施。本文所做的主要工作是:采用了近年来在金融领域已逐渐得到广泛应用的神经网络技术,通过对客户数据的深度分析提出一种有效的预测客户流失的方法。虽然国内已有将神经网络应用于电信、银行行业客户流失预测的相关研究,但是将神经网络用于保险行业客户流失预测问题的研究还鲜有报导。更为重要的是,神经网络已被证明具有较传统方法更强的非线性逼近能力和推广能力,因此本文所提出的客户流失预测建模技术产生了良好的预测效果。并且因为具有高可信度的神经网络预测结果,从而可能更为细致、全面地分析保险公司客户流失原因,更有针对性地提出对策。本文还对现阶段保险公司识别、选择高价值客户,为客户提供个性化服务,以及制订有效的客户流失控制措施提出了自己的见解。