불균형 데이터의 언더라이팅 스코어링 모형 연구: 생명보험사 사례를 중심으로

이용구; 허준; 최연임

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자료유형: 학술저널

저자정보: 이용구 허준 최연임

저널정보: 한국자료분석학회 Journal of The Korean Data Analysis Society Journal of The Korean Data Analysis Society 제12권 제6호

발행연도: 2010.1

수록면: 3,231 - 3,245 (15page)

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언더라이팅(underwriting)은 현재 모든 보험회사의 리스크(risk) 방지를 위한 가장 중요한 과정으로, 리스크 관리를 통한 수익성 개선과 건전한 고객들의 피해 방지를 위해 최근 그 중요성이 더욱 높아지고 있다. 본 논문에서는 언더라이팅을 위한 청구 정보와 일정 시간 경과 후 보험금 지급 여부 데이터를 이용하여, 보험 지급금 예상 계약 건을 예측하는 모형을 개발하는 방법을 설명하고 있다. 특히, 언더라이팅 지급예측 모형을 개발할 때 필연적으로 발생하는 목표 변수의 범주 불균형 문제를 해결하기 위해, 관심 목표 변수의 근거리 데이터 표본 추출을 이용한 방법을 소개하였다. 본 방법이 기존의 일반적인 임의 표본 추출 방법(random sampling)보다 효율적이라는 것을 실제 사례를 이용하여 검증하였다.

#데이터마이닝 #보험 #불균형 데이터 셋 #언더라이팅 #표본추출 #Data Mining #Insurance #Imbalanced Data Set #Underwriting #Sampling

참고문헌 (29)

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Apte, C. / 1998 / Research Report Insurance Risk Modeling Using Data Mining Technology

Brady, M. / 2008 / Insurance Groups Balk at Federal Bill to Limit Scoring for Underwriting / National Underwriter P&C 112 : 6 ~ 8

Chapados, N. / 2008 / Scoring Models for Insurance Risk Sharing Pool Optimization / Data Mining Workshops ICDMW'08 IEEE International Conference : 97 ~ 105

Chawla, N. V. / 2002 / SMOTE: Synthetic Minority Oversampling Technique / Journal of Artficial Intelligence Research 16 : 231 ~ 357

Czado, C. / 2009 / Nonnested Model Comparison of GLM and GAM Count Regression Models for Life Insurance Data / ASTIN Bulletin

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