Nghiên cứu phân loại khách hàng mua bảo hiểm ô tô dựa trên hành vi sử dụng xe

• Tác giả: Mai Quốc Thái
• Người hướng dẫn: TS. Nguyễn Thành Sơn
• Trường học: Trường Đại Học Sư Phạm Kỹ Thuật Thành Phố Hồ Chí Minh
• Chuyên ngành: Khoa Học Máy Tính
• Đề tài: Phân Loại Khách Hàng Mua Bảo Hiểm Ô Tô Theo Hành Vi Sử Dụng Xe Bằng Mô Hình Học Sâu
• Loại tài liệu: luận văn
• Năm xuất bản: 2020
• Địa điểm: Thành Phố Hồ Chí Minh

• LỜI CAM ĐOAN
• LỜI CẢM TẠ
• 1. CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN
• 1.1. Giới thiệu hệ thống thu thập dữ liệu trên ô tô
• 1.2. Các khái niệm cơ bản
• 1.3. Quãng đường xe đi được
• 1.4. Thời gian sử dụng xe
• 1.5. Các công trình nghiên cứu liên quan dựa trên khái niệm UBI
• 1.6. Áp dụng mô hình học sâu giải quyết bài toán phân loại khách hàng
• 1.7. Giới thiệu ứng dụng loại khách hàng mua bảo hiểm ô tô dựa trên hành vi sử dụng xe
• 1.8. Ý tưởng khoa học
• 1.9. Giới thiệu ứng dụng
• 2. CHƯƠNG 2: CƠ SỞ LÝ THUYẾT
• 2.1. Các mô hình phân loại dữ liệu liên quan
• 2.2. Phân lớp bằng mô hình học máy
• 2.3. Phân lớp bằng mô hình mạng neural
• 2.4. Giới thiệu mô hình học sâu DNN. Kiến trúc tổng quát của DNN
• 2.5. Trọng số liên kết (Connection Weights)
• 2.6. Hàm chuyển đổi (Transformation Function)
• 2.7. Giới thiệu mô hình học sâu CNN
• 2.8. Kiến trúc tổng quát của CNN
• 2.9. Hàm kích hoạt
• 2.10. Giới thiệu mô hình học sâu RNN-LSTM
• 2.11. Lựa chọn mô hình học sâu CNN-LSTM để áp dụng vào bài toán phân lớp khách hàng mua bảo hiểm ô tô
• 3. CHƯƠNG 3: XÂY DỰNG ỨNG DỤNG PHÂN LOẠI KHÁCH HÀNG MUA BẢO HIỂM Ô TÔ DỰA TRÊN HÀNH VI SỬ DỤNG XE
• 3.1. Tập dữ liệu
• 3.2. Tiền xử lý tập dữ liệu
• 3.3. Kiến trúc hệ thống. Lớp mạng CNN và lớp tổng hợp (Pooling)
• 3.4. Lớp mạng RNN-LSTM
• 3.5. Phân lớp hành vi của lái xe
• 3.6. Huấn luyện hệ thống mạng
• 3.7. Hàm chi phí
• 3.8. Công thức tối ưu hàm chi phí (cost function)
• 3.9. Đánh giá mô hình
• 3.10. Sử dụng F1-score
• 3.11. Sử dụng Accuracy
• 3.12. Sử dụng AUC (Area Under Curve)
• 3.13. Thiết kế giao diện ứng dụng
• 3.14. Chương trình xử lý
• 3.15. Xử lý trang phân lớp
• 3.16. Xử lý trang huấn luyện
• 4. CHƯƠNG 4: THỬ NGHIỆM, ĐÁNH GIÁ KẾT QUẢ
• 4.1. Thực nghiệm và đánh giá ứng dụng
• 4.2. Tổ chức ứng dụng. Môi trường thực nghiệm
• 4.3. Đánh giá ứng dụng
• 4.4. Đánh giá độ chính xác của mô hình học sâu DeepConvLSTM giải quyết bài toán
• 5. CHƯƠNG 5: KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ
• 5.1. Kết quả đạt được
• 5.2. Hướng phát triển
• TÀI LIỆU THAM KHẢO

I. Giới thiệu về phân loại khách hàng mua bảo hiểm ô tô

Phân loại khách hàng mua bảo hiểm ô tô là một quá trình quan trọng trong ngành bảo hiểm, giúp các công ty bảo hiểm xác định các gói bảo hiểm phù hợp với từng loại khách hàng. Khách hàng bảo hiểm ô tô thường được phân loại dựa trên hành vi sử dụng xe của họ, từ đó đưa ra các chính sách bảo hiểm hợp lý. Việc áp dụng các mô hình học sâu trong phân loại này không chỉ giúp tăng cường độ chính xác mà còn tối ưu hóa quy trình phân loại. Hệ thống bảo hiểm dựa trên hành vi lái xe (UBI) đã trở thành một xu hướng mới, cho phép các công ty bảo hiểm thu thập dữ liệu từ các thiết bị telematics trên xe để phân tích hành vi lái xe. Điều này không chỉ giúp giảm thiểu rủi ro mà còn tạo ra các gói bảo hiểm linh hoạt hơn cho khách hàng.

1.1. Tầm quan trọng của việc phân loại khách hàng

Việc phân loại khách hàng trong ngành bảo hiểm ô tô có ý nghĩa quan trọng trong việc tối ưu hóa lợi nhuận và giảm thiểu rủi ro. Phân loại khách hàng giúp các công ty bảo hiểm hiểu rõ hơn về hành vi của từng nhóm khách hàng, từ đó đưa ra các gói bảo hiểm phù hợp. Các công ty có thể sử dụng dữ liệu thu thập từ hệ thống UBI để phân tích hành vi tiêu dùng của khách hàng, từ đó đưa ra các quyết định chính xác hơn trong việc định giá bảo hiểm. Điều này không chỉ giúp tăng cường sự hài lòng của khách hàng mà còn nâng cao hiệu quả kinh doanh của công ty bảo hiểm.

II. Cơ sở lý thuyết về mô hình học sâu trong phân loại khách hàng

Mô hình học sâu (Deep Learning) đã được áp dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực, bao gồm cả phân loại khách hàng trong ngành bảo hiểm ô tô. Các mô hình như CNN (Convolutional Neural Network) và RNN-LSTM (Recurrent Neural Network - Long Short Term Memory) đã chứng minh được hiệu quả trong việc xử lý và phân tích dữ liệu lớn. Phân tích hành vi khách hàng thông qua các mô hình này cho phép các công ty bảo hiểm nhận diện các mẫu hành vi lái xe, từ đó phân loại khách hàng một cách chính xác hơn. Việc áp dụng các mô hình học sâu không chỉ giúp cải thiện độ chính xác của việc phân loại mà còn giúp tối ưu hóa quy trình xử lý dữ liệu, từ đó nâng cao hiệu quả kinh doanh.

2.1. Các mô hình học sâu phổ biến

Trong nghiên cứu này, các mô hình học sâu như CNN và RNN-LSTM được sử dụng để phân loại khách hàng mua bảo hiểm ô tô. CNN thường được áp dụng trong các bài toán phân loại hình ảnh, nhưng cũng có thể được điều chỉnh để xử lý dữ liệu thời gian. RNN-LSTM, với khả năng ghi nhớ thông tin trong thời gian dài, rất phù hợp cho việc phân tích hành vi lái xe theo thời gian. Việc kết hợp các mô hình này giúp tạo ra một hệ thống phân loại khách hàng hiệu quả, từ đó nâng cao khả năng dự đoán và tối ưu hóa các gói bảo hiểm.

III. Phân tích dữ liệu và xây dựng mô hình

Quá trình phân tích dữ liệu là bước quan trọng trong việc xây dựng mô hình phân loại khách hàng. Dữ liệu thu thập từ hệ thống UBI bao gồm nhiều thông số như quãng đường đi được, thời gian lái xe, và các yếu tố khác liên quan đến hành vi sử dụng xe. Việc tiền xử lý dữ liệu là cần thiết để đảm bảo rằng dữ liệu đầu vào cho mô hình là chính xác và đầy đủ. Sau khi dữ liệu được xử lý, mô hình học sâu sẽ được huấn luyện để nhận diện các mẫu hành vi và phân loại khách hàng một cách hiệu quả. Kết quả của mô hình sẽ được đánh giá thông qua các chỉ số như độ chính xác, F1-score và AUC.

3.1. Tiền xử lý dữ liệu

Tiền xử lý dữ liệu là bước đầu tiên và quan trọng trong quá trình xây dựng mô hình. Dữ liệu thô thường chứa nhiều thông tin không cần thiết hoặc bị thiếu sót, do đó cần phải được làm sạch và chuẩn hóa. Các bước tiền xử lý bao gồm loại bỏ dữ liệu trùng lặp, xử lý các giá trị thiếu, và chuẩn hóa các thông số để đảm bảo rằng chúng có thể được sử dụng hiệu quả trong mô hình học sâu. Việc này không chỉ giúp cải thiện độ chính xác của mô hình mà còn giúp giảm thiểu thời gian huấn luyện.

IV. Đánh giá và tối ưu hóa mô hình

Sau khi mô hình được xây dựng và huấn luyện, việc đánh giá độ chính xác của mô hình là rất quan trọng. Các chỉ số như độ chính xác, F1-score và AUC sẽ được sử dụng để đánh giá hiệu quả của mô hình trong việc phân loại khách hàng. Nếu mô hình không đạt yêu cầu, các thông số sẽ được tối ưu hóa để cải thiện hiệu suất. Việc tối ưu hóa mô hình không chỉ giúp nâng cao độ chính xác mà còn giúp giảm thiểu thời gian xử lý, từ đó nâng cao hiệu quả kinh doanh cho các công ty bảo hiểm.

4.1. Các chỉ số đánh giá mô hình

Các chỉ số đánh giá mô hình như độ chính xác, F1-score và AUC là rất quan trọng trong việc xác định hiệu quả của mô hình phân loại. Độ chính xác cho biết tỷ lệ dự đoán đúng của mô hình, trong khi F1-score cung cấp cái nhìn tổng quát hơn về độ chính xác và độ nhạy của mô hình. AUC (Area Under Curve) là một chỉ số quan trọng khác, cho biết khả năng phân loại của mô hình. Việc sử dụng các chỉ số này giúp các nhà nghiên cứu và chuyên gia bảo hiểm có cái nhìn rõ ràng hơn về hiệu quả của mô hình.

V. Ý nghĩa thực tiễn của nghiên cứu

Nghiên cứu này không chỉ có giá trị lý thuyết mà còn mang lại nhiều ý nghĩa thực tiễn cho ngành bảo hiểm ô tô. Việc áp dụng mô hình học sâu trong phân loại khách hàng giúp các công ty bảo hiểm tối ưu hóa quy trình phân loại, từ đó đưa ra các gói bảo hiểm phù hợp hơn với từng nhóm khách hàng. Điều này không chỉ giúp tăng cường sự hài lòng của khách hàng mà còn nâng cao hiệu quả kinh doanh cho các công ty bảo hiểm. Hơn nữa, nghiên cứu cũng mở ra hướng đi mới cho các ứng dụng trong lĩnh vực bảo hiểm, giúp các công ty có thể áp dụng công nghệ mới để cải thiện dịch vụ của mình.

5.1. Tác động đến ngành bảo hiểm

Nghiên cứu này có thể tạo ra tác động lớn đến ngành bảo hiểm ô tô, đặc biệt là trong việc áp dụng công nghệ mới vào quy trình phân loại khách hàng. Việc sử dụng mô hình học sâu giúp các công ty bảo hiểm có thể phân tích dữ liệu một cách hiệu quả hơn, từ đó đưa ra các quyết định chính xác hơn trong việc định giá bảo hiểm. Điều này không chỉ giúp tăng cường sự cạnh tranh trong ngành mà còn nâng cao chất lượng dịch vụ cho khách hàng.

Tổng quan nghiên cứu

Ngành công nghiệp ô tô tại Việt Nam và trên thế giới đang phát triển mạnh mẽ, kéo theo nhu cầu bảo hiểm ô tô ngày càng tăng. Theo ước tính, việc áp dụng công nghệ thu thập dữ liệu hành vi lái xe qua hệ thống telematics đã tạo ra cơ sở dữ liệu lớn (big data) phục vụ cho các ứng dụng bảo hiểm dựa trên hành vi (Usage-Based Insurance - UBI). Tuy nhiên, các công ty bảo hiểm hiện nay vẫn chủ yếu phân loại khách hàng dựa trên kinh nghiệm chủ quan, dẫn đến hiệu quả chưa tối ưu trong việc định giá và quản lý rủi ro. Mục tiêu nghiên cứu là xây dựng mô hình phân loại khách hàng mua bảo hiểm ô tô dựa trên hành vi sử dụng xe, sử dụng mô hình học sâu kết hợp dữ liệu chuẩn UBI, nhằm hỗ trợ các công ty bảo hiểm đưa ra các gói bảo hiểm phù hợp, tăng lợi nhuận và giảm thiểu rủi ro. Nghiên cứu tập trung vào dữ liệu thu thập trong khoảng thời gian từ 8 giờ sáng đến 11 giờ tối, với tần suất lấy mẫu 1Hz, tại một số địa phương có hệ thống thu thập dữ liệu UBI. Ý nghĩa của nghiên cứu được thể hiện qua việc nâng cao độ chính xác phân loại khách hàng, giúp các công ty bảo hiểm tối ưu hóa chính sách giá và khuyến mãi, đồng thời góp phần phát triển ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong lĩnh vực bảo hiểm ô tô.

Cơ sở lý thuyết và phương pháp nghiên cứu

Khung lý thuyết áp dụng

Nghiên cứu dựa trên các lý thuyết và mô hình học sâu hiện đại, bao gồm:

• Mô hình mạng neural nhân tạo (Artificial Neural Network - ANN): Hệ thống gồm các neuron nhân tạo kết nối với nhau qua các trọng số, mô phỏng quá trình xử lý thông tin của não người. ANN gồm ba lớp chính: lớp đầu vào, lớp ẩn và lớp đầu ra, được sử dụng để phân loại dữ liệu dựa trên các đặc trưng đầu vào.

• Mô hình Deep Neural Network (DNN): Mạng neural sâu với nhiều lớp ẩn, giúp trích xuất đặc trưng phức tạp từ dữ liệu lớn. DNN sử dụng các hàm kích hoạt phi tuyến như sigmoid, tanh, ReLU để tăng khả năng học và biểu diễn dữ liệu.

• Mô hình Convolutional Neural Network (CNN): Mạng tích chập chuyên dùng để trích xuất đặc trưng không gian từ dữ liệu, bao gồm các lớp tích chập, lớp pooling và lớp kết nối đầy đủ. CNN giúp giảm kích thước dữ liệu đồng thời giữ lại các đặc trưng quan trọng.

• Mô hình Recurrent Neural Network - Long Short Term Memory (RNN-LSTM): Mạng hồi tiếp có khả năng ghi nhớ thông tin dài hạn, phù hợp với dữ liệu chuỗi thời gian như hành vi lái xe. LSTM sử dụng các cổng (gate) để kiểm soát luồng thông tin, giúp xử lý hiệu quả các phụ thuộc dài hạn trong dữ liệu.

• Mô hình kết hợp CNN-LSTM: Kết hợp ưu điểm trích xuất đặc trưng không gian của CNN và khả năng ghi nhớ chuỗi thời gian của LSTM, phù hợp để phân loại hành vi lái xe dựa trên dữ liệu UBI đa chiều và liên tục theo thời gian.

Các khái niệm chính bao gồm: quãng đường xe đi được, vận tốc, gia tốc, số lần phanh, thời gian sử dụng xe, vị trí địa lý, và các đặc trưng kỹ thuật thu thập qua hệ thống telematics.

Phương pháp nghiên cứu

Nguồn dữ liệu chính là bộ dữ liệu UBI Ocslab thu thập tại Hàn Quốc, gồm 94,401 mẫu dữ liệu với 51 đặc trưng thuộc ba nhóm: động cơ, nhiên liệu và vận chuyển. Dữ liệu được lấy mẫu trong khoảng thời gian từ 8 giờ sáng đến 11 giờ tối với tần suất 1Hz, chia thành 10 lớp hành vi lái xe khác nhau (A đến I).

Phương pháp phân tích gồm các bước:

1. Tiền xử lý dữ liệu: Chuẩn hóa dữ liệu theo công thức chuẩn hóa z-score, áp dụng kỹ thuật cửa sổ trượt (sliding window) để chia dữ liệu thành các đoạn có độ rộng Tx, đảm bảo giữ nguyên đặc trưng thời gian.

2. Xây dựng mô hình học sâu: Sử dụng mô hình CNN-LSTM để huấn luyện phân loại hành vi lái xe. Mô hình được cấu hình với số lượng neuron đầu vào tương ứng với số đặc trưng, các lớp ẩn CNN và LSTM được thiết kế phù hợp để tối ưu hóa độ chính xác và tiết kiệm tài nguyên tính toán.

3. Huấn luyện và kiểm thử: Dữ liệu được chia ngẫu nhiên theo tỷ lệ 80% cho huấn luyện và 20% cho kiểm thử. Sử dụng các chỉ số đánh giá như Accuracy, F1-score và AUC để đo lường hiệu quả mô hình.

4. Tối ưu hóa mô hình: Điều chỉnh các tham số mô hình (learning rate, số lớp, số neuron) dựa trên kết quả đánh giá để cải thiện độ chính xác.

Timeline nghiên cứu kéo dài từ tháng 8/2019 đến tháng 2/2020, bao gồm thu thập dữ liệu, xây dựng mô hình, huấn luyện, kiểm thử và đánh giá kết quả.

Kết quả nghiên cứu và thảo luận

Những phát hiện chính

1. Độ chính xác mô hình CNN-LSTM đạt khoảng 92% trên tập kiểm thử, vượt trội so với các mô hình học máy truyền thống như KNN, SVM với độ chính xác trung bình khoảng 80-85%.

2. F1-score của mô hình đạt 0.89, cho thấy khả năng cân bằng giữa độ chính xác và độ nhạy trong phân loại các lớp hành vi lái xe.

3. AUC (Area Under Curve) đạt 0.93, minh chứng cho hiệu quả phân biệt các lớp khách hàng mua bảo hiểm dựa trên hành vi sử dụng xe.

4. Thời gian huấn luyện mô hình CNN-LSTM giảm 30% so với mô hình DNN truyền thống nhờ vào việc kết hợp lớp tích chập và lớp LSTM, giúp tiết kiệm tài nguyên tính toán.

Thảo luận kết quả

Kết quả cho thấy mô hình học sâu CNN-LSTM phù hợp và hiệu quả trong việc phân loại khách hàng mua bảo hiểm ô tô dựa trên hành vi sử dụng xe. Việc sử dụng dữ liệu chuẩn UBI đa chiều và kỹ thuật cửa sổ trượt giúp mô hình nắm bắt được đặc trưng thời gian và không gian của hành vi lái xe. So với các nghiên cứu trước đây chỉ sử dụng học máy hoặc mô hình toán học cố định, mô hình học sâu cho phép tự động điều chỉnh trọng số, tăng tính linh hoạt và độ chính xác.

Biểu đồ so sánh độ chính xác giữa các mô hình (CNN-LSTM, DNN, SVM, KNN) minh họa rõ ưu thế vượt trội của mô hình đề xuất. Bảng kết quả đánh giá chi tiết các chỉ số (Accuracy, F1-score, AUC) cũng cho thấy sự ổn định và khả năng áp dụng thực tế cao.

Nguyên nhân thành công của mô hình là do khả năng trích xuất đặc trưng hiệu quả của CNN kết hợp với khả năng ghi nhớ chuỗi thời gian của LSTM, phù hợp với dữ liệu hành vi lái xe liên tục và phức tạp. Kết quả này góp phần nâng cao tính khách quan trong phân loại khách hàng, hỗ trợ các công ty bảo hiểm đưa ra quyết định chính xác hơn về gói bảo hiểm và chính sách khuyến mãi.

Đề xuất và khuyến nghị

1. Triển khai ứng dụng phân loại khách hàng trên nền tảng thực tế: Áp dụng mô hình CNN-LSTM vào hệ thống quản lý khách hàng của các công ty bảo hiểm để tự động phân loại và đề xuất gói bảo hiểm phù hợp, nhằm tăng tỷ lệ chuyển đổi khách hàng và giảm thiểu rủi ro bồi thường. Thời gian thực hiện dự kiến 6-12 tháng, do bộ phận công nghệ thông tin và phòng kinh doanh phối hợp thực hiện.

2. Mở rộng thu thập dữ liệu UBI đa dạng hơn: Khuyến khích các công ty bảo hiểm hợp tác với nhà sản xuất ô tô và nhà cung cấp dịch vụ telematics để thu thập thêm các thông số như hành trình chuyến đi, số lần phanh gấp, điều kiện thời tiết, nhằm nâng cao độ chính xác phân loại. Thời gian triển khai 12-18 tháng, do bộ phận nghiên cứu và phát triển chịu trách nhiệm.

3. Đào tạo nhân viên và chuyên gia bảo hiểm: Tổ chức các khóa đào tạo về ứng dụng trí tuệ nhân tạo và mô hình học sâu trong phân loại khách hàng, giúp nhân viên hiểu và vận dụng hiệu quả kết quả mô hình vào công tác tư vấn và bán hàng. Thời gian đào tạo 3-6 tháng, do phòng nhân sự và đào tạo phối hợp thực hiện.

4. Nghiên cứu và phát triển mô hình nâng cao: Tiếp tục cải tiến mô hình bằng cách tích hợp thêm các thuật toán học sâu mới, như Transformer hoặc Attention Mechanism, nhằm tăng khả năng dự báo và phân loại chính xác hơn trong tương lai. Thời gian nghiên cứu 12 tháng, do nhóm nghiên cứu khoa học máy tính đảm nhiệm.

Đối tượng nên tham khảo luận văn

1. Các công ty bảo hiểm ô tô: Giúp nâng cao hiệu quả phân loại khách hàng, tối ưu hóa chính sách giá và giảm thiểu rủi ro bồi thường, từ đó tăng lợi nhuận và cạnh tranh trên thị trường.

2. Nhà nghiên cứu và sinh viên ngành khoa học máy tính, trí tuệ nhân tạo: Cung cấp kiến thức thực tiễn về ứng dụng mô hình học sâu trong lĩnh vực bảo hiểm, đồng thời là tài liệu tham khảo cho các đề tài nghiên cứu liên quan.

3. Nhà phát triển phần mềm và công nghệ telematics: Hỗ trợ phát triển các ứng dụng thu thập và xử lý dữ liệu hành vi lái xe, tích hợp mô hình học sâu để nâng cao giá trị sản phẩm.

4. Cơ quan quản lý và hoạch định chính sách giao thông, an toàn: Tham khảo để xây dựng các chính sách khuyến khích lái xe an toàn, giảm thiểu tai nạn và tổn thất bảo hiểm thông qua việc phân tích hành vi lái xe.

Câu hỏi thường gặp

1. Mô hình học sâu CNN-LSTM có ưu điểm gì so với các mô hình truyền thống?
   Mô hình CNN-LSTM kết hợp khả năng trích xuất đặc trưng không gian của CNN và khả năng ghi nhớ chuỗi thời gian của LSTM, giúp xử lý dữ liệu hành vi lái xe phức tạp và liên tục hiệu quả hơn, tăng độ chính xác phân loại lên khoảng 92%, cao hơn 7-12% so với các mô hình truyền thống như SVM hay KNN.

2. Dữ liệu UBI được thu thập như thế nào và có những đặc trưng nào quan trọng?
   Dữ liệu UBI được thu thập qua hệ thống telematics trên xe, bao gồm quãng đường đi, vận tốc, gia tốc, số lần phanh, thời gian sử dụng xe và vị trí địa lý. Những đặc trưng này phản ánh chính xác hành vi lái xe và được chuẩn hóa để đưa vào mô hình học sâu.

3. Làm thế nào để đánh giá hiệu quả mô hình phân loại khách hàng?
   Hiệu quả mô hình được đánh giá qua các chỉ số như Accuracy (độ chính xác tổng thể), F1-score (cân bằng giữa độ chính xác và độ nhạy), và AUC (khả năng phân biệt các lớp). Mô hình CNN-LSTM đạt các chỉ số lần lượt là 92%, 0.89 và 0.93, cho thấy hiệu quả cao.

4. Mô hình có thể áp dụng cho các thị trường bảo hiểm khác không?
   Mô hình có thể được điều chỉnh và áp dụng cho các thị trường khác nếu có dữ liệu UBI tương tự. Việc chuẩn hóa dữ liệu và huấn luyện lại mô hình với dữ liệu địa phương sẽ giúp mô hình thích nghi và đạt hiệu quả cao.

5. Các công ty bảo hiểm cần chuẩn bị gì để triển khai mô hình này?
   Cần có hệ thống thu thập dữ liệu UBI đầy đủ, đội ngũ kỹ thuật để tích hợp mô hình vào hệ thống quản lý khách hàng, đồng thời đào tạo nhân viên hiểu và vận dụng kết quả phân loại để tư vấn và thiết kế gói bảo hiểm phù hợp.

Kết luận

• Nghiên cứu đã xây dựng thành công mô hình học sâu CNN-LSTM phân loại khách hàng mua bảo hiểm ô tô dựa trên hành vi sử dụng xe với độ chính xác khoảng 92%.
• Mô hình tận dụng dữ liệu chuẩn UBI đa chiều, kết hợp kỹ thuật cửa sổ trượt và chuẩn hóa dữ liệu, giúp trích xuất đặc trưng hiệu quả.
• Kết quả đánh giá cho thấy mô hình vượt trội so với các giải thuật học máy truyền thống về độ chính xác và khả năng phân loại.
• Ứng dụng mô hình vào thực tế sẽ hỗ trợ các công ty bảo hiểm tối ưu hóa chính sách giá và quản lý rủi ro, đồng thời nâng cao trải nghiệm khách hàng.
• Các bước tiếp theo bao gồm triển khai ứng dụng thực tế, mở rộng thu thập dữ liệu và nghiên cứu cải tiến mô hình nhằm nâng cao hiệu quả và tính ứng dụng trong ngành bảo hiểm ô tô.

Hãy bắt đầu áp dụng mô hình học sâu trong quản lý khách hàng bảo hiểm ô tô để nâng cao hiệu quả kinh doanh và phát triển bền vững ngành bảo hiểm.