在基于树的退保管理策略中纳入个体客户生命周期价值与竞争风险

基于明智退保模型的留存策略是人寿保险公司有力的盈利杠杆。一些机器学习模型擅长预测退保，但从保险人角度看，仅预测哪位保单持有人可能退保不足以设计留存策略。本文中，我们定义了一个基于客户生命周期价值与盈利性的恰当验证度量的退保管理框架。我们通过参数化与基于树的模型中的竞争风险考量将死亡风险纳入研究，并表明对现有方法的进一步个体化可提升性能。我们展示了基于生存树的模型优于参数化方法，且精算文献可显著从中受益。随后，我们在真实数据上比较该框架如何为人寿保险人带来更高的预测收益，并讨论我们的模型在商业与战略决策方面的益处。