EREconomics Research2997-058X2997-0598Art and Technology10.61369/ER.2024070005Article基于机器学习的寿险客户流失预测与干预策略https://artdesignp.com/journal/ER/1/7/10.61369/ER.2024070005冯迪2024172024-10-20本文围绕寿险客户流失的核心特点展开，整理影响客户流失的核心要素，搭建以机器学习为基础的客户流失预测模型，研讨各类模型的适配性和应用逻辑，继而给出贴合实际的干预方案，破解传统客户流失管理中被动应对、精准度欠缺的问题，为寿险企业优化客户关系管理、降低流失率给出实践参考。机器学习技术能有效探寻客户行为与流失的潜在关联，提高流失预测的精准程度，凭借预测结果制定分层干预举措，可切实增强客户留存实效。机器学习,寿险客户,流失预测,干预策略

[1] 闫春, 张馨予. 基于改进的K-means和BP-Adaboost的寿险客户流失预测算法研究[J]. 山东科技大学学报( 自然科学版), 2022, 41 (01): 54-65.[2] 曹园. 人保寿险J分公司客户关系管理优化对策研究[D]. 南京邮电大学, 2021.[3] 张馨予, 门玉杰, 孙晓红. 基于K-Means和Logistic的寿险客户流失预测模型研究[J]. 中国商论, 2020, (17): 59-61.