如何通过预测分析提高加速承保的准确性？
保险行业对效率的需求创下历史新高。客户希望获得快速的数据驱动型服务来挑战保险公司。因此，加速承保最近已成为一种流行的做法，提高了客户满意度并优化了保险公司的资源分配。加速承保使投保人无需进行全面体检或血液检查即可获得保险。
然而，在数据有限的情况下实现准确性仍然是一个巨大的挑战。Minitab 的预测分析工具提供强大的数据驱动型解决方案来增强此过程。
使用回归树分析已批准的个人资料
我们希望使用 Minitab Statistical Software 进一步了解最有可能获准加速承保的投保人的特征。我们在 Minitab 的预测分析模块中使用回归树(CART®)机器学习算法。回归树使用决策树算法，该算法通过创建一组“是/否”规则来工作，这些规则根据预测变量设置将数据拆分为分区，而预测变量设置将数据最好地拆分为相似的响应值。通过使用该工具，我们能够：
CART® 决策树确定影响批准 (=1) 或拒绝 (=0) 加速承保决策的关键承保人特征（预测变量）。
相对变量重要性图显示预测变量的显著性。此图显示，保险公司一直最关注的是年龄，其次是 BMI、病史和性别。
预测和改进！
在设置中，可以输入每个预测变量的值。然后，预测部分提供拟合值，指示加速承保审批的可能性。例如，通过此预测模型，保险公司可以预测谁将获得加速承保的批准或否决。
例如，根据我们的场景，一名 56 岁的已婚男子的 BMI 为 23，年收入为 12 万，有心脏病史、健康状况良好、血压和胆固醇水平处于临界状态，吸烟并且适量饮酒，其在加速承保中被拒绝的可能性为 66.7%，并将被重新导向到传统的承保过程。
这使得保险公司能够更好地预测资源分配，并允许与潜在客户就有资格获得加速承保的潜力进行直接对话。
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使用 Minitab 优化您的承保过程
通过利用 Minitab 强大的预测分析模块，保险公司可以显著提高其加速承保过程的准确性，提高效率和客户满意度。
This blog post was written by Jay Jeon, a summer intern at Minitab in 2024.