Empfehlung von Zielaktionen außerhalb von Sitzungen im datenarmen Versicherungsbereich

核心概念

Personalisierte Empfehlungen für Versicherungsprodukte in einem datenarmen Bereich sind herausfordernd, erfordern spezielle Modelle.

摘要

• Empfehlungen in Versicherungsbereichen sind schwierig aufgrund fehlender Nutzerdaten.
• Modelle zur Bewältigung von Datenknappheit in der Versicherungsbranche werden vorgestellt.
• Kombination von Modellen mit demografischen Daten verbessert die Leistung.
• Analyse zeigt Vorteile von mehreren Sitzungen und Aktionstypen.
• Modelle sind gerecht in Bezug auf Alter, Geschlecht und Einkommen.

統計資料

Unsere Modelle übertreffen Baselines auf einem realen Versicherungsdatensatz mit ca. 44K Nutzern, 16 Artikeln, 54K Käufen und 117K Sitzungen.

引述

"Unsere Modelle lernen, eine Zielaktion vorherzusagen, die nicht innerhalb der Sitzung stattfindet."
"Die Modelle lernen aus mehreren Sitzungen und verschiedenen Arten von Nutzeraktionen."

從以下內容提煉的關鍵洞見

Recommending Target Actions Outside Sessions in the Data-poor Insurance Domain

by Simone Borg ... 於 arxiv.org 03-04-2024

https://arxiv.org/pdf/2403.00368.pdf

深入探究

Wie können Versicherungsunternehmen von solchen Empfehlungsmodellen profitieren?

Versicherungsunternehmen können von solchen Empfehlungsmodellen profitieren, da sie personalisierte Empfehlungen für Versicherungsprodukte bieten können, die den individuellen Bedürfnissen der Kunden entsprechen. Durch die Nutzung von Daten aus vergangenen Sitzungen und verschiedenen Arten von Benutzeraktionen können diese Modelle das Kaufverhalten der Kunden besser verstehen und Vorhersagen darüber treffen, welche Versicherungsprodukte sie wahrscheinlich erwerben werden. Dies kann zu einer Steigerung der Kundenzufriedenheit führen, da die Kunden maßgeschneiderte Empfehlungen erhalten, die ihren Bedürfnissen entsprechen. Darüber hinaus können Versicherungsunternehmen durch die Implementierung solcher Empfehlungsmodelle ihre Umsätze steigern, da personalisierte Empfehlungen die Wahrscheinlichkeit erhöhen, dass Kunden zusätzliche Versicherungsprodukte abschließen.

Welche möglichen Einwände könnten gegen die Verwendung solcher Modelle erhoben werden?

Ein möglicher Einwand gegen die Verwendung solcher Modelle könnte Datenschutzbedenken umfassen. Da diese Modelle auf persönlichen Daten und Verhaltensweisen der Kunden basieren, könnten Bedenken hinsichtlich des Schutzes sensibler Informationen aufkommen. Kunden könnten besorgt sein, dass ihre Daten missbraucht oder unangemessen verwendet werden. Ein weiterer Einwand könnte die Transparenz und Erklärbarkeit der Empfehlungen sein. Da neuronale Netzwerke komplexe Modelle sind, kann es schwierig sein, die genauen Gründe für eine bestimmte Empfehlung nachzuvollziehen, was das Vertrauen der Kunden beeinträchtigen könnte. Darüber hinaus könnten Bedenken hinsichtlich der Fairness und Diskriminierung aufkommen, wenn die Modelle auf ungleichen oder voreingenommenen Daten trainiert werden und zu unfairen Empfehlungen führen.

Wie könnte die Verwendung von neuronalen Netzwerken in anderen Branchen ähnliche Empfehlungssysteme verbessern?

Die Verwendung von neuronalen Netzwerken in anderen Branchen könnte dazu beitragen, Empfehlungssysteme zu verbessern, indem sie komplexe Muster in den Daten erkennen und präzisere Vorhersagen treffen können. In der E-Commerce-Branche könnten neuronale Netzwerke dazu beitragen, das Kaufverhalten der Kunden besser zu verstehen und personalisierte Produktempfehlungen zu generieren. In der Gesundheitsbranche könnten neuronale Netzwerke dazu beitragen, personalisierte Behandlungspläne zu erstellen, indem sie medizinische Daten analysieren und individuelle Gesundheitsrisiken vorhersagen. In der Finanzbranche könnten neuronale Netzwerke dazu beitragen, Risikobewertungen zu verbessern und maßgeschneiderte Anlageempfehlungen zu geben. Insgesamt könnten neuronale Netzwerke in verschiedenen Branchen dazu beitragen, die Kundenzufriedenheit zu steigern, Umsätze zu steigern und personalisierte Dienstleistungen anzubieten.