2020年银保监会联合多部门发文《关于促进社会服务领域商业保险发展的意见》（下文简称《意见》）,文件鼓励保险机构适应消费者需求,提供和完善综合性健康保险产品和服务。在提供政策支持的同时国家对商业健康保险的发展也提出了更高的要求,《意见》中表示力争到2025年商业健康保险市场规模超过2万亿元。十三五规划以来我国商业健康保险取得了改革开放以来最大的发展成就,商业健康保险保费收入从2016年的4042亿增长到2020年的8173亿元,但是距《意见》要求的2万亿目标仍有较长的路要走。保持商业健康保险高质量可持续发展是完成市场规模目标的关键,同时也预示着未来5年我国商业健康保险发展将步入一个新的阶段。基于此背景本文从做出商业健康保险需求的微观个体出发,对微观层面的商业健康保险需求影响因素进行分析,同时基于BP神经网络模型建立商业健康保险需求行为预测模型和商业健康保险需求程度预测模型,将机器学习引入商业健康保险销售过程,摒弃传统的粗放式营销方式,精准定位客户需求,促进保险产品设计更加贴近消费者需求,逐步提高消费者的保险信任,推动商业健康险高质量可持续发展,为在2025年实现2万亿商业健康险市场规模目标保驾护航。第一章阐述了本文的选题背景与意义,对商业健康保险需求和基于BP神经网络预测模型的中外相关文献进行了梳理与评述。第二章首先对商业健康保险的相关概念进行界定,其次对商业健康保险需求理论与模型进行介绍,最后对我国商业健康保险市场进行了分析。第三章是对影响商业健康保险的需求的因素进行定性分析。内容包括消费者因素、社会经济因素、产品供给因素以及突发因素四个方面。其中消费者因素是对消费者的个人特征和家庭因素进行分析;社会经济因素包括国内生产总值、利率和通货膨胀等指标;产品供给因素则包括保险机构因素和保险产品因素;突发因素主要是考虑2020年突发的新冠疫情对商业健康保险需求的影响。第四章为商业健康保险需求影响因素的实证分析。在前面的章节对商业健康保险需求影响因素定性分析的基础上,建立Probit和Tobit模型。经分析得出性别、年龄、受教育程度、收入、家庭资产、家庭少儿人口占比以及家庭老年人口占比对商业健康保险需求有显著的正向影响,风险厌恶程度和自有房产对商业健康保险需求有显著的负向影响。第五章是基于BP神经网络模型的商业健康保险需求预测,本章在第四章实证分析的基础上,基于BP神经网络模型建立了商业健康保险需求行为预测模型和商业健康保险需求程度预测模型。结果表明两个模型均有较好的预测效果,其中商业健康保险需求行为预测模型的AUC值达到0.8876远优于Probit模型,发挥出BP神经网络模型在不均衡样本条件下的优势。商业健康保险需求程度预测模型的MSE为0.905,发现在小样本情况下经过Tobit模型因子精炼的BP神经网络具有更好的表现力。综合数据结果,确定了BP神经网络模型在商业健康保险需求预测的可行性,为保险机构提供一个挖掘客户需求、精准定位、精准营销的方法。第六章是研究结论与发展建议。本章结合前文计量模型和神经网络模型的结果归纳总结得出本文研究结论,同时从政府相关部门和保险机构两个角度,提出促进商业健康保险发展的相关建议。本文的创新之处是将BP神经网络模型应用到商业健康保险需求领域,建立了商业健康保险需求行为预测模型和商业健康保险需求程度预测模型,试验了BP神经网络模型用于商业健康保险需求预测的可行性。同时本文将计量模型与神经网络相结合发挥了计量模型解释性强和神经网络模型预测准确性高的优势。