随着科技的进步和保险业务市场的竞争的加大，我国的保险公司在发展过程中，其 经营管理体制的一些弊端也日益凸显。以产品为主导的客户管理体制早已满足不了市场 的需要，保险业务的信用风险普遍存在，以助贷险业务为例，行业内大量存在客户未按 时履约、赔付率较高的问题，这不但阻碍了保险行业的健康发展，也影响了整个保险市 场的正常秩序，其根本原因在于保险企业和保险客户之间存在信息不对称的现象，进而 引起了逆向选择和道德风险。因此为了提升保险公司的竞争力，减少风险，我们需要采 用科学的客户信用评价体系，建立起完善的以客户为中心的管理体系。 本文首先介绍了有关于保险业务的风险理论的一些概念，针对我国保险市场信用风 险的来源和特征以及现阶段助贷险业务客户信用评估的状况进行分析，揭示助贷险业务 开展存在的具体问题。其次，基于金融行业的征信制度建设的具体情况、体系构建的基 本原则和业务特点，完善客户信用评价指标体系，并分析体系中涉及到的各个因素。再 次，本文以Ｘ保险公司助贷险业务数据及客户数据为主要研究对象，运用ＢＰ神经网络 为主建立了助贷险业务的客户信用评价体系模型，并通过实证分析，得出结论表明指标 体系与风险系数间的映射关系，达到了预期设计目的。最后，针对当前助贷险客户信用 评估的现实状况，提出管理建议和相应的发展措施。 关键词：客户信用评估模型；数据挖掘；人工神经网络 Ｉ ＲｅｓｅａｒｃｈｏｎＣｒｅｄｉｔＥｖａｌｕａｔｉｏｎＭｏｄｅ！ｏｆＬｏａｎＩｎｓｕｒａｎｃｅ ＣｕｓｔｏｍｅｒｓＢａｓｅｄｏｎＤａｔａＭｉｎｉｎｇ ＡＢＳＴＲＡＣＴ Ｗｉｔｈｔｈｅｐｒｏｇｒｅｓｓｏｆｓｃｉｅｎｃｅａｎｄｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙａｎｄｔｈｅｉｎｃｒｅａｓｅｏｆｃｏｍｐｅｔｉｔｉｏｎｉｎｔｈｅ ｉｎｓｕｒａｎｃｅｍａｒｋｅｔ，ｓｏｍｅｄｒａｗｂａｃｋｓｏｆｔｈｅｍａｎａｇｅｍｅｎｔｓｙｓｔｅｍｏｆｉｎｓｕｒａｎｃｅｃｏｍｐａｎｉｅｓｉｎ Ｃｈｉｎａｈａｖｅｂｅｃｏｍｅｉｎｃｒｅａｓｉｎｇｌｙｐｒｏｍｉｎｅｎｔｉｎｔｈｅｐｒｏｃｅｓｓｏｆｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔ．Ｔｈｅ ｐｒｏｄｕｃｔ－ｏｒｉｅｎｔｅｄｃｕｓｔｏｍｅｒｍａｎａｇｅｍｅｎｔｓｙｓｔｅｍｈａｓｌｏｎｇｂｅｅｎｕｎａｂｌｅｔｏｍｅｅｔｔｈｅｎｅｅｄｓｏｆｔｈｅ ｍａｒｋｅｔ．Ｃｒｅｄｉｔｒｉｓｋｏｆｉｎｓｕｒａｎｃｅｂｕｓｉｎｅｓｓｉｓｗｉｄｅｓｐｒｅａｄ．Ｔａｋｉｎｇｔｈｅｌｏａｎｉｎｓｕｒａｎｃｅｂｕｓｉｎｅｓｓａｓ ａｎｅｘａｍｐｌｅ，ｔｈｅｒｅａｒｅａｌｏｔｏｆｐｒｏｂｌｅｍｓｉｎｔｈｅｉｎｄｕｓｔｒｙ，ｓｕｃｈａｓｃｕｓｔｏｍｅｒｆａｉｌｕｒｅｔｏｐｅｒｆｏｒｍｏｎ ｔｉｍｅａｎｄｈｉｇｈｃｏｍｐｅｎｓａｔｉｏｎｒａｔｅ，ｗｈｉｃｈｎｏｔｏｎｌｙｈｉｎｄｅｒｓｔｈｅｈｅａｌｔｈｙｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔｏｆｔｈｅ ｉｎｓｕｒａｎｃｅｉｎｄｕｓｔｒｙ，ｂｕｔａｌｓｏａｆｆｅｃｔｓｔｈｅｗｈｏｌｅｉｎｓｕｒａｎｃｅｍａｒｋｅｔ．Ｔｈｅｆｕｎｄａｍｅｎｔａｌｒｅａｓｏｎｆｏｒ ｎｏｒｍａｌｏｒｄｅｒｌｉｅｓｉｎｔｈｅｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎａｓｙｍｍｅｔｒｙｂｅｔｗｅｅｎｉｎｓｕｒａｎｃｅｃｏｍｐａｎｉｅｓａｎｄｉｎｓｕｒａｎｃｅ ｃｕｓｔｏｍｅｒｓ，ｗｈｉｃｈｌｅａｄｓｔｏａｄｖｅｒｓｅｓｅｌｅｃｔｉｏｎａｎｄｍｏｒａｌｈａｚａｒｄ．Ｔｈｅｒｅｆｏｒｅ，ｉｎｏｒｄｅｒｔｏｅｎｈａｎｃｅ ｔｈｅｃｏｍｐｅｔｉｔｉｖｅｎｅｓｓｏｆｔｈｅｉｎｓｕｒａｎｃｅｍａｒｋｅｔａｎｄｒｅｄｕｃｅｒｉｓｋｓ，ｉｔｉｓｎｅｃｅｓｓａｒｙｔｏａｄｏｐｔａ ｓｃｉｅｎｔｉｆｉｃｃｕｓｔｏｍｅｒｃｒｅｄｉｔｅｖａｌｕａｔｉｏｎｓｙｓｔｅｍａｎｄｅｓｔａｂｌｉｓｈａｓｏｕｎｄｃｕｓｔｏｍｅｒ－ｃｅｎｔｅｒｅｄ ｍａｎａｇｅｍｅｎｔｓｙｓｔｅｍ． Ｆｉｒｓｔｌｙ，ｓｏｍｅｃｏｎｃｅｐｔｓａｂｏｕｔｔｈｅｒｉｓｋｔｈｅｏｒｙｏｆｉｎｓｕｒａｎｃｅｂｕｓｉｎｅｓｓａｒｅｉｎｔｒｏｄｕｃｅｄｉｎｔｈｉｓ ｐａｐｅｒ．Ａｃｃｏｒｄｉｎｇｔｏｔｈｅｏｒｉｇｉｎａｎｄｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓｏｆｃｒｅｄｉｔｒｉｓｋｐａｉｒｓｉｎｔｈｅｉｎｓｕｒａｎｃｅｍａｒｋｅｔ ｏｆｏｕｒｃｏｕｎｔｒｙａｎｄｔｈｅｃｕｒｒｅｎｔｓｉｔｕａｔｉｏｎｏｆｃｒｅｄｉｔｅｖａｌｕａｔｉｏｎｏｆｃｕｓｔｏｍｅｒｓｉｎｔｈｅｌｏａｎｉｎｓｕｒａｎｃｅ ｂｕｓｉｎｅｓｓ，ｔｈｅｃｏｎｃｒｅｔｅｐｒｏｂｌｅｍｓｉｎｔｈｅｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔｏｆｔｈｅｌｏａｎｉｎｓｕｒａｎｃｅｂｕｓｉｎｅｓｓａｒｅ ｒｅｖｅａｌｅｄ．Ｓｅｃｏｎｄｌｙ，ｂａｓｅｄｏｎｔｈｅｓｐｅｃｉｆｉｃｓｉｔｕａｔｉｏｎｏｆｔｈｅｃｒｅｄｉｔｓｙｓｔｅｍｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎｉｎｔｈｅ ｆｉｎａｎｃｉａｌｉｎｄｕｓｔｒｙ，ｔｈｅｂａｓｉｃｐｒｉｎｃｉｐｌｅｓａｎｄｂｕｓｉｎｅｓｓｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓｏｆｔｈｅｓｙｓｔｅｍｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎ， ｉｍｐｒｏｖｅｔｈｅｃｕｓｔｏｍｅｒｃｒｅｄｉｔｅｖａｌｕａｔｉｏｎｉｎｄｅｘｓｙｓｔｅｍ，ａｎｄａｎａｌｙｚｅｔｈｅｖａｒｉｏｕｓｆａｃｔｏｒｓ ｉｎｖｏｌｖｅｄｉｎｔｈｅｓｙｓｔｅｍ．Ｔｈｉｒｄｌｙ，ｔａｋｉｎｇＸｉｎｓｕｒａｎｃｅｃｏｍｐａｎｙ’ｓｌｏａｎｉｎｓｕｒａｎｃｅｂｕｓｉｎｅｓｓｄａｔａ ａｎｄｃｕｓｔｏｍｅｒｄａｔａａｓｔｈｅｍａｉｎｒｅｓｅａｒｃｈｏｂｊｅｃｔｉｎｔｈｉｓｐａｐｅｒ，ｅｓｔａｂｌｉｓｈｉｎｇａｃｕｓｔｏｍｅｒｃｒｅｄｉｔ ｅｖａｌｕａｔｉｏｎｓｙｓｔｅｍｍｏｄｅｌｏｆｌｏａｎｉｎｓｕｒａｎｃｅｂｕｓｉｎｅｓｓｂａｓｅｄｏｎＢＰｎｅｕｒａｌｎｅｔｗｏｒｋ．Ｔｈｒｏｕｇｈ ＩＩ ｅｍｐｉｒｉｃａｌａｎａｌｙｓｉｓ，ｉｔｄｒａｗｓａｃｏｎｃｌｕｓｉｏｎｔｈａｔｔｈｅｍａｐｐｉｎｇｒｅｌａｔｉｏｎｓｈｉｐｂｅｔｗｅｅｎｉｎｄｅｘｓｙｓｔｅｍ ａｎｄｒｉｓｋｃｏｅｆｆｉｃｉｅｎｔｈａｓａｃｈｉｅｖｅｄｔｈｅｅｘｐｅｃｔｅｄｄｅｓｉｇｎｐｕｒｐｏｓｅ．Ｆｉｎａｌｌｙ？ａｃｃｏｒｄｉｎｇｔｏｔｈｅｃｕｒｒｅｎｔ ｓｉｔｕａｔｉｏｎｏｆｃｒｅｄｉｔｅｖａｌｕａｔｉｏｎｏｆｌｏａｎｉｎｓｕｒａｎｃｅｃｕｓｔｏｍｅｒｓ，ｍａｎａｇｅｍｅｎｔｓｕｇｇｅｓｔｉｏｎｓａｎｄ ｃｏｒｒｅｓｐｏｎｄｉｎｇｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔｍｅａｓｕｒｅｓａｒｅｐｕｔｆｏｒｗａｒｄ． ＫＥＹＷＯＲＤＳ：Ｃｕｓｔｏｍｅｒｃｒｅｄｉｔｅｖａｌｕａｔｉｏｎｍｏｄｅｌ；ｄａｔａｍｉｎｉｎｇ；ａｒｔｉｆｉｃｉａｌｎｅｕｒａｌ ｎｅｔｗｏｒｋ ｈｉ 目录 ＾ＭＩ ＡＢＳＴＲＡＣＴＩＩ 第一章导论１ １．１研究背景及意义１ １．１．１研究背景１ １．１．２研究意义２ １．２国内外相关研究状况２ １．２．１国外相关研究发展及现状２ １．２．２国内相关研究发展现状３ １．３研究内容４ 第二章相关理论综述５ ２．１客户信用管理理论５ ２．２保险行业客户信用风险６ ２．２．１保险客户风险６ ２．２．２保险客户信用风险７ ２．３数据挖掘理论８ ２．３．１数据挖掘技术概述８ ２．３．２数据挖掘的基本过程９ ２．３．３数据挖掘的基本方法９ ２．３．４信用风险评估方法的比较与选择１２ ２．４数据挖掘技术在客户信用评估中的应用优势１３ ２．５本章小结１４ 第三章客户信用评估问题分析及评估模型构建１５ ３．１Ｘ保险公司助贷险客户信用评估现状１５ ３．１．１公司助贷险业务基本情况介绍１５ ３．１．２当前助贷险客户信用评估模式１５ ＩＶ ３．１．３公司在助贷险客户信用评估方面存在的问题１６ ３．１．４公司在助贷险客户信用评估方面存在问题的原因１６ ３．２客户信用评估模型的构建以及相关模式的选择１７ ３．２．１模型构建的步骤１８ ３．２．２模型构建方法选择２０ ３．３客户的数据挖掘分析２１ ３．４客户信用评估指标体系构建及方法确定２１ ３．４．１指标体系构建方法确定２１ ３．４．２客户信用评估指标选择及确定２４ ３．５本章小结２７ 第四章Ｘ保险公司助贷险客户信用评估模型验证２８ ４．１ＢＰ神经网络算法改进２８ ４．２客户信用评估模型的构建２８ ４．２．１数据预处理２８ ４．２．２建立模型３０ ４．３模型验证结果分析３１ ４．４本章小结３４ 第五章Ｘ保险公司助贷险客户信用评估应用建议３５ ５．１强化公司客户信用管理体系的建设３５ ５．１．１强化公司客户信用风险评估意识３５ ５．１．２优化保险公司组织结构３５ ５．１．３研发客户信用评估系统３６ ５．２公司制度建设３６ ５．２．１加强诚信与保险信用制度建设３６ ５．２．２加强法律规范与保险信用建设３７ ５．２．３金融业信用融合３７ ５．２．４加强市场信用评估资源与社会监督３７ ５．３对助贷险客户进行分级管理３８ ５．４做好客户信用数据监控与采集３８ ５．５本章小结３８ ｖ 第六章结论３９