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                保險-續保預測

                傳統續保預原來測建模的問題:

                • 地域差異性明顯→,特殊區域這是怎麽回事預測偏差大
                • 數據思維模式來創建維度大,變量篩選困○難,建模時間長
                • 建模周期長,模型生命短
                • 陽性⊙樣本低,容易︾出現模型過擬合

                使用易明智能建模工具:

                • 對於不同地域々,情況不同,分區域建立各自的續保特別之處預測模型,有效提升預測準確度
                • 智能√篩選重要變量

                潛在意義:快速有效提升了續保預測的能力,從∞而提升客戶續保率,使保險機構收益得到提升。

                建模結果對∑比

                目標:保險公@ 司希望建立模型預測客戶續保概率,制定客戶續保策略,從而提升客戶續保ξ率

                智能建模工具綜合各地〇區差異性分別進行快速對他建模,建模很可能也有正當用時僅『◥50分鐘,模型表現略高於▓傳統建模,極大提升了預測效率又是一番女警。

                智能建模 傳統建模
                建模時間 50分鐘/模型(數據預處◥理+建模) 1-2個月
                建模數量 1 1
                模型表現 0.7442 0.7435
                建模數量 1300000+ / 4G+ 1380000+/ 4G+