機械学習アプローチを用いた住宅ローン生命保険における失効の理解と予測

住宅ローン生命保険（MLI）は、保険会社にとって魅力的な機会を提供します。しかし、顧客の維持は特に2009年の欧州における規制の変化以降、困難な課題であることが証明されています。新たな市場参入者が戦略的に低保険料の手法を採用することで競争の環境が再構築され、既存の保険会社や銀行はMLI顧客の維持に苦しんでいます。その結果、保険契約の失効が重要な影響を及ぼすことになります。この複雑な状況に対応するために、私たちの研究は失効リスクのあるMLI契約を特定し、このリスクを促進する根本的な要因を解明する予測モデルを示します。目的は、保険会社に顧客の維持を改善するための実用的で戦略的なツールを提供し、顧客の離脱を減少させる具体的な行動を特定できるようにすることです。私たちは保険会社とそのパートナーバンクから得られたデータセットを用いてモデルを構築しました。ロジスティック回帰、ランダムフォレスト、ニューラルネットワーク、XGBoostという4つの機械学習モデルの有効性を調査し、XGBoostが他のモデルよりも優れていることがわかりました。SHapley Additive exPlanations（SHAP）が解釈可能性を強化するために利用され、予測モデルの最も影響力のある特徴の構想と説明を容易にしました。微妙な探求の利点を支えるために、研究は単一の保険保護商品に焦点を当て、銀行データを統合して、失効行動の多面的な要因を理解できるようにしました。研究は、全体的な視点を包含する包括的なデータの価値を強調し、4つの最も影響力のある特徴がすべて銀行データから派生していることを示しています。保険会社の観点から、この研究は、保険契約の失効リスクがある顧客を積極的に特定し、対応するための戦略的な視点を提供し、顧客の離脱を軽減するために契約を再構築することを促しています。