زهرا فخاری نژاد

پیشینه و اهداف: ضریب نفوذ بیمه عمر به عنوان یک محصول مهم بیمه ای و برنامه ریزی مالی در ایران بسیار پایین است و یکی از دلایل آن بازخرید بیمه نامه هاست. هدف این مقاله بررسی تأثیر مشخصه های فردی و قراردادی بیمه نامه هاست که بر بازخرید بیمه نامه های عمر به شرط فوت اثر می گذارند. روش شناسی: برای این منظور از داده های آماری و اطلاعات ثبتی 35171 خریدار بیمه نامه های عمر و مستمری یک شرکت بیمه ای در مقطع سال 1400 به عنوان پایلوت استفاده شد. برای تجزیه و تحلیل نیز از داده کاوی و الگوریتم های یادگیری عمیق و شبکه عصبی که دقت بسیار بالایی در پیش بینی دارند استفاده شد. یافته ها: مدل از دقت مطلوب 74 درصد در پیش بینی هر دو نوع بیمه نامه های عدم بازخرید و بازخرید شده برخوردار است. البته در پیش بینی عدم بازخرید بیمه نامه ها عملکرد بسیار بهتر بوده اما چون موضوع اصلی مقاله پیش بینی بیمه نامه های بازخرید شده است، در تفسیر نتایج بیشتر به آن توجه شد. نتایج بدست آمده با وجود مشکل نامتوازن بودن داده ها مطلوب است. در داده ها مورد بررسی نسبت بیمه نامه های بازخریدی به عدم بازخرید 3 به 100 است که این عدم توازن موجب می شود فرآیند یادگیری به سمت پیش بینی طبقه با بیشترین فراوانی سوگیری پیدا کند. با این وجود، شاخص پوشش 59 درصدی بدست آمده نشان داد که از مجموع 244 بیمه نامه بازخرید شده در مجموعه داده تست، شبکه توانسته اغلب آنان یعنی 145 مورد را به درستی در طبقه بیمه نامه های بازخریدی پیش بینی و طبقه بندی کند. نتیجه گیری: نشان داده شد که از مشخصه های جمعیت شناختی متغیرهای سن، جنسیت زن، اضافه نرخ پزشکی، نرخ خطر حادثی و از مشخصه های قرارداد نیز مدت بیمه نامه، مدت زمان سپری شده از شروع بیمه نامه، شیوه پرداخت حق بیمه با اقساط بلندمدت تر، بالاتر بودن ضرایب افزایش سالانه سرمایه و حق بیمه و کمتر بودن تعداد موارد پوشش و سرمایه فوت با بازخرید اثر عکس داشته و احتمال آن را کاهش می دهند. با بازخرید بیمه نامه بصورت عکس مرتبط هستند. نسبت بیمه گذار و بیمه شده نیز تأثیرگذار بوده و نشان داده شد که بازخرید وقتی بیمه گذار بیمه نامه عمر را برای خود بخرد در حدأقل و با دور شدن نسبت خویشاوندی احتمال بازخرید افزایش می یابد.