Evaluating the Creditworthiness of a Client in the Insurance Industry Using Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System
Loading...
Date
2017-02-28
Authors
ORCID
Advisor
Referee
Mark
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Publisher
Kaunas University of Technology
Altmetrics
Abstract
The article deals with the issue of a client´s creditworthiness assessment in the insurance industry. The article aims to identify new factors related to a client´s creditworthiness, and to create an assessment model. The factors which have relations to a client´s creditworthiness were identified in the first research stage. These factors represent the inputs into the model. The assessment model of the client´s creditworthiness was created in the second stage. In the third stage, the model was verified and implemented. The neuro-fuzzy method was used for creation, verification and implementation of the model. Five variables were selected as the inputs including damages, insurance length, insurance penetration, annual earnings and 2nd degree liquidity. These input variables were divided into two categories based on their nature (insurance indicators, accounting indicators). Research results show that the proposed model was verified above input data and can be used as a tool for supporting decisions concerning a client’s creditworthiness in the insurance industry. The main contribution of the paper is the identification of new factors which have relation to a client’s creditworthiness and the creation of the assessment model which works with these new factors transferred to fuzzy variables. The proposed model differs from the current approaches primarily thanks to its complex, systematic and hierarchical ability to evaluate the newly identified factors related to a client’s creditworthiness as fuzzy variables. Thanks to the model, it is possible to automate and accelerate the process of evaluation of a client’s creditworthiness in the insurance industry. The knowledge gained from the evaluation model is immediately possible to use in the strategic management of insurance companies e.g. in marketing activities.
Článek se zabývá problematikou hodnocení bonity klienta v pojišťovnictví. Cílem článku je identifikovat nové faktory, které souvisí s bonitou klienta v pojišťovnictví a navrhnout model jeho hodnocení. Výzkum je rozdělen do tří fází. V první fázi jsou identifikovány klíčové faktory související s bonitou klienta v pojišťovnictví. Ve druhé fázi jsou tyto faktory využity jako vstupy pro tvorbu hodnotícího modelu. Ve třetí fázi je model verifikován a implementován. Pro vytvoření, ověření a implementaci modelu byla využita neuro-fuzzy metoda. Bylo identifikováno pět vstupních proměnných do modelu - škodní procento, délka pojištění, propojištěnost, hospodářský výsledek, likvidita 2. stupně. Tyto proměnné byly rozděleny do dvou kategorií (bloky pravidel v modelu) dle svého charakteru. První blok pravidel vyhodnocuje pojistné indikátory (škodní procento, délka pojištění, propojištěnost). Druhý blok pravidel vyhodnocuje účetní indikátory (hospodářský výsledek, likvidita 2. stupně). Navržený model byl ověřen s využitím vstupní dat a s případnými dalšími korekcemi dle konkrétní potřeby může byt použit jako nástroj pro podporu rozhodování při hodnocení bonity klienta v pojišťovnictví. Hlavní přínosem článku je identifikace nových faktorů souvisejících s bonitou klienta a vytvoření hodnotícího neuro-fuzzy modelu. Od současného přístupu k hodnocení bonity klienta se navrhnutý model liší díky své komplexní, systematické a hierarchické schopnosti vyhodnocovat identifikované proměnné jako fuzzy proměnné. S využitím modelu je možno proces hodnocení klienta v pojišťovnictví zautomatizovat a urychlit. Znalosti z modelu plynoucí je možno okamžitě uplatnit při strategickém řízení pojišťoven a to např. v oblasti marketingových činností. Navrhovaný model se liší od současných přístupů především díky své komplexní, systematické a hierarchické schopnost vyhodnocovat nově identifikované faktory týkající se bonity klienta jak chmýřovité proměnné. Díky modelu, je možné automatizovat a urychlit proces posuzování bonity klienta v pojišťovnictví. Poznatky získané z modelu evaluace je okamžitě možné využít při strategickém řízení pojišťoven např. v marketingových aktivitách.
Článek se zabývá problematikou hodnocení bonity klienta v pojišťovnictví. Cílem článku je identifikovat nové faktory, které souvisí s bonitou klienta v pojišťovnictví a navrhnout model jeho hodnocení. Výzkum je rozdělen do tří fází. V první fázi jsou identifikovány klíčové faktory související s bonitou klienta v pojišťovnictví. Ve druhé fázi jsou tyto faktory využity jako vstupy pro tvorbu hodnotícího modelu. Ve třetí fázi je model verifikován a implementován. Pro vytvoření, ověření a implementaci modelu byla využita neuro-fuzzy metoda. Bylo identifikováno pět vstupních proměnných do modelu - škodní procento, délka pojištění, propojištěnost, hospodářský výsledek, likvidita 2. stupně. Tyto proměnné byly rozděleny do dvou kategorií (bloky pravidel v modelu) dle svého charakteru. První blok pravidel vyhodnocuje pojistné indikátory (škodní procento, délka pojištění, propojištěnost). Druhý blok pravidel vyhodnocuje účetní indikátory (hospodářský výsledek, likvidita 2. stupně). Navržený model byl ověřen s využitím vstupní dat a s případnými dalšími korekcemi dle konkrétní potřeby může byt použit jako nástroj pro podporu rozhodování při hodnocení bonity klienta v pojišťovnictví. Hlavní přínosem článku je identifikace nových faktorů souvisejících s bonitou klienta a vytvoření hodnotícího neuro-fuzzy modelu. Od současného přístupu k hodnocení bonity klienta se navrhnutý model liší díky své komplexní, systematické a hierarchické schopnosti vyhodnocovat identifikované proměnné jako fuzzy proměnné. S využitím modelu je možno proces hodnocení klienta v pojišťovnictví zautomatizovat a urychlit. Znalosti z modelu plynoucí je možno okamžitě uplatnit při strategickém řízení pojišťoven a to např. v oblasti marketingových činností. Navrhovaný model se liší od současných přístupů především díky své komplexní, systematické a hierarchické schopnost vyhodnocovat nově identifikované faktory týkající se bonity klienta jak chmýřovité proměnné. Díky modelu, je možné automatizovat a urychlit proces posuzování bonity klienta v pojišťovnictví. Poznatky získané z modelu evaluace je okamžitě možné využít při strategickém řízení pojišťoven např. v marketingových aktivitách.
Description
Citation
Engineering Economics. 2017, vol. 28, issue 1, p. 15-24.
http://inzeko.ktu.lt/index.php/EE/article/view/14194
http://inzeko.ktu.lt/index.php/EE/article/view/14194
Document type
Peer-reviewed
Document version
Published version
Date of access to the full text
Language of document
en