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数据挖掘技术在人寿保险业务中的研究和应用的开题报告

一、研究背景

数据挖掘技术已经成为了当今科技研究的热点，同时也为企业提供了更多的商业机会。人寿保险业是金融领域的一个重要组成部分，其业务涉及到客户的风险评估，产品定价，保费根据等核心业务过程。而数据挖掘技术恰恰能够很好的解决这些问题，提高企业的经营效益。因此，本文研究数据挖掘技术在人寿保险业务中的研究和应用。

二、研究目的

本文旨在通过研究数据挖掘技术在人寿保险业务中的应用，在客户风险评估、产品定价、保费根据等核心业务过程中，提高人寿保险企业的经营效益。

三、研究内容

1.客户风险评估。在利用数据挖掘技术处理大量客户数据的基础上，建立基于风险评估的模型，实现对客户信用、健康状况等方面进行风险评估。

2.产品定价。在利用数据挖掘技术处理大量历史销售数据和客户数据的基础上，建立基于产品定价的模型，实现对不同客户群体的个性化定价。

3.保费根据。在利用数据挖掘技术处理大量理赔数据和客户数据的基础上，建立基于保费根据的模型，实现对不同客户群体的个性化保费核定。

四、研究方法

本文采用文献资料法、案例分析法和实证研究法相结合的方法进行研究。

1.文献资料法。通过收集人寿保险业务中数据挖掘技术的相关文献，分析其在该领域的研究现状，为后续研究提供理论基础。

2.案例分析法。通过对国内外优秀人寿保险企业使用数据挖掘技术的案例进行深入分析，掌握该技术在实际应用中的优越性和局限性。

3.实证研究法。采用实证研究方法，建立数据挖掘技术在人寿保险业务中的模型，并通过实际数据进行验证。

五、研究意义

本文的研究可以为人寿保险行业提供更加精准、高效、便捷的风险评估、产品定价和保费核定服务，提高行业的竞争力和经营效益，对于推动我国金融业与国际先进水平接轨具有重要的现实意义。