| dc.contributor.advisor | 李易諭 | zh_TW |
| dc.contributor.advisor | Lee, Yi Yu | en_US |
| dc.contributor.author (Authors) | 鄧佳佩 | zh_TW |
| dc.contributor.author (Authors) | Teng, Chia Pei | en_US |
| dc.creator (作者) | 鄧佳佩 | zh_TW |
| dc.creator (作者) | Teng, Chia Pei | en_US |
| dc.date (日期) | 2016 | en_US |
| dc.date.accessioned | 2-Sep-2016 01:34:47 (UTC+8) | - |
| dc.date.available | 2-Sep-2016 01:34:47 (UTC+8) | - |
| dc.date.issued (上傳時間) | 2-Sep-2016 01:34:47 (UTC+8) | - |
| dc.identifier (Other Identifiers) | G0103363091 | en_US |
| dc.identifier.uri (URI) | http://nccur.lib.nccu.edu.tw/handle/140.119/101261 | - |
| dc.description (描述) | 碩士 | zh_TW |
| dc.description (描述) | 國立政治大學 | zh_TW |
| dc.description (描述) | 企業管理研究所(MBA學位學程) | zh_TW |
| dc.description (描述) | 103363091 | zh_TW |
| dc.description.abstract (摘要) | 保險商品可以分為針對壽險和產險市場，而產險旗下的產品包含火險、車險、工程保險等，其中佔營收比例較重的為車險。但近年來也觀察車險為營收重要來源，但其賠款率逐年升高，勢必對於產險公司營運有重大影響。而賠款率的發生也和客戶優劣習習相關，但過往只有靜態資料如年齡、性別、車齡和廠牌等來評估客戶以計算保費。而這些資料並無法十分精確描述客戶樣貌。 在資料方面的趨勢，近年來大數據分析思維為主流。大數據的資料價值除了量大，更聚焦在資料特性多元，來源可以是結構化或非結構化、且資料快速變動蒐集時點更貼近當下。因此關鍵我們如何在多元龐雜的資料中看出各個資料間的關聯進而分析。 本研究透過大數據應用於車險上的文獻整理，以及個案研究法和深度訪談法提出一個能更精確評估、分析和預測客戶行為的概念模式。過往只考量從人因素中年齡和性別兩個因子，以及從車因素的廠牌因子；現在加入即時的資料駕駛行為因素分析，包含行駛的時段、道路類型、行駛日子、行駛速度、行駛總里程數、駕駛人踩踏油門力道、駕駛人急煞車次數、駕駛人急轉彎次數、駕駛人加減速頻率、駕駛人看到前有障礙物後開始踩煞車的距離長短。未來透過駕駛行為因素結合內部的理賠資料和肇事紀錄，做到大數據分析思維的關聯性分析，知道哪種駕駛行為會導致高意外風險，可收取較高的保費，甚至更進一步思考協助客戶改善駕駛行為，預防意外發生，同時也降低產險公司理賠率。 | zh_TW |
| dc.description.tableofcontents | 第壹章 緒論 4第一節 研究背景與動機 4第二節 研究目的 6第三節 研究流程 7第四節 論文架構 7第貳章 文獻探討 9第一節 我國產險公司汽車保險市場經營概況 9第二節 大數據 15第三節 保險業者導入大數據的效益 27第四節 影響汽車費率釐定因子 34第參章 研究方法 41第一節 研究架構 41第二節 研究之行為變數 41第三節 研究方法 43第肆章 個案研究與分析 47第一節 公司背景 47第二節 個案公司應用大數據思維於車險觀點 50第伍章 結論與建議 60第一節 研究結論 60第二節 後續研究建議 63參考文獻 64 | zh_TW |
| dc.format.extent | 1272476 bytes | - |
| dc.format.mimetype | application/pdf | - |
| dc.source.uri (資料來源) | http://thesis.lib.nccu.edu.tw/record/#G0103363091 | en_US |
| dc.subject (關鍵詞) | 大數據 | zh_TW |
| dc.subject (關鍵詞) | 車險 | zh_TW |
| dc.subject (關鍵詞) | 汽車費率因子 | zh_TW |
| dc.subject (關鍵詞) | Big Data | en_US |
| dc.subject (關鍵詞) | Auto Insurance | en_US |
| dc.subject (關鍵詞) | Factor | en_US |
| dc.title (題名) | 大數據應用於汽車險優貸保戶概念模式之探討 | zh_TW |
| dc.title (題名) | Conceptual Model Of Using Big Data Concept On Auto Insurance Customers | en_US |
| dc.type (資料類型) | thesis | en_US |
| dc.relation.reference (參考文獻) | A.中文部份 (依筆畫順序)1.李政賢(譯)(2006)，質性研究：設計與計畫撰寫（原作者：C. Marshall & G. B. Rossman），臺北：五南。（原著出版年：1999）2.李國忠(2002) 汽車保險損失因素之研究-以台南、高雄地區為例，國立高雄第一科技大學風險管理與保險研究所碩士論文。3.杜茂笙(2014)，汽車第三人責任險理賠支出之經濟影響因素分析，國立交通大學管理學院經營管理學程碩士論文。4.沈順卿(2005)，競爭市場下汽車險業務經營管理策略之研究， 國立政治大學風險管理與保險研究所碩士論文。5.林芸妃(2011)，資料採礦應用於網上社群使用行為與購物行為探勘之研究，淡江大學管理科學研究所碩士論文。6.城田真琴(2012)，大數據的獲利模式，經濟新潮社。7.胡世忠(2013)，雲端時代的殺手級應用-海量資料分析，天下雜誌。8.凌氤寶、陳森松和吳瑞雲(2007)，財產保險學，華泰文化。9.畢恆達(1996)，詮釋學與質性研究，台北：揚智。10.彭士嘉(2014)，應用資料採礦技術於消費者網路使用行為之研究，國立政治大學企業管理研究所碩士論文。11.黃俊英(1999)，企業研究方法，國立編譯館。12.黃盈智(2014)，巨量資料分析應用於顧客關係管理之研究，國立政治大學企業管理研究所碩士論文。13.楊國樞、文崇一、吳聰賢(1989)，社會及行為科學研究法，臺灣東華。14.廖晨旭(2014)，大數據分析時代壽險業之因應對策，國立政治大學經營管理碩士學程碩士論文。15.鄭宇辰(2007)，我國汽車保險理賠作業風險評估之研究-德菲法之運用，銘傳大學風險管理與保險系碩士班碩士論文。16.賴政治(2002)，汽車第三人責任保險理賠與逆選擇之研究-主成分因素分析與迴歸分析之應用，國立高雄第一科技大學風險管理與保險研究所碩士論文。17.薛國平(2006)，車體險理賠相關因素之探討研究，國立政治大學經營管理碩士學程碩士論文。B.英文部分(依姓氏字母排序)1.Earl Babbie (1991), The practice of social research, Wadsworth Publishing Co Inc 2.Panos Desyllas & Mari Sako (2012), Profiting from business model innovation: Evidence from Pay-As-You-Drive auto insurance, Research Policy 42, 101-1163.Zhang, J.et al.(2000), Factors Affecting the Severity of Motor Vehicle Traffic Crashes Involving Elderly Drivers in Ontario,Accident Analysis and Prevention ,32:117-125.4.Eisenhardt, K. (1989), Building Theories from Case Study Research. The Academy of Management Review, 14(4), 532-550.f 5.Johnannes Paefgen, Thorsten Staake & Elgar Fleisch(2013), Multivariate exposure modeling of accident risk: Insights from Pay-As-You-Drive insurance data, Transportation Research Part A 61, 27-40 6.Robert K. Yin (1994), Case study research design and methods 2nd edition, Sage PublicationsC.網站部分(依登錄時間排序)1.A Brief History of Text Analytics，取自：BeyeNetwork Atricles，登錄時間：2007/10，網址：http://www.b-eye-network.com/view/6311 2.雲端運算平台─Hadoop，取自：國立台灣大學計算機及資訊網路中心電子報第十一期，登錄時間：2009/12，網址：http://www.cc.ntu.edu.tw/chinese/epaper/0011/20091220_1106.htm 3.車體損失險簡介，取自：中華民國產物保險商業同業公會，登錄時間： 2010/10，網址：http://www.nlia.org.tw/modules/smartsection/item.php?itemid=148 4.雲端運算定義與範疇，取自：雲端開發測試平台，登錄時間：2012/11，網址：https://www.cloudopenlab.org.tw/ccipo_industryDefinition.do5.性別費率係數表，取自：財團法人保險事業發展中心，登錄時間：2014/03，網址：http://www.cali.org.tw/data2_103_2.aspx6.Transforming Energy and Utilities through Big Data & Analytics (2014) ，取自：IBM Big Data & Analytics Hub，登錄時間：2014/10，網址：http://www.ibmbigdatahub.com/industry/energy-utilities 7.台灣地區大型企業排名TOP5000，取自：中華徵信所(2014)，登錄時間：2014/12，網址：http://www.credit.com.tw/creditonline/Epaper/IndustrialSubjectContent.aspx?sn=84&unit=2888.大數據在金融行業的應用(下)，取自dcplus 數位行銷實戰家，登錄時間：2015/01，網址：https://www.dcplus.com.tw/marketing-knowledge/growther/24669 9.中華民國汽車保險業務統計，取自：財團法人保險事業發展中心，登錄時間：2016/04，網址：http://www.tii.org.tw/opencms/actuarial/actuarial1/report/result.html 10.保險市場重要指標，取自：財團法人保險事業部發展中心，登錄時間：2016/04，網址：http://www.tii.org.tw/opencms/information/information1/000001.html 11.台灣車輛工業產值，台灣區車輛工業同業公會，登錄時間：2016/04，網址：http://www.ttvma.org.tw/cht/industrial-survey.php 12.汽車保險第三人責任險賠款率，取自：財團法人保險事業發展中心，登錄時間：2016/04，網址：http://www.tii.org.tw/opencms/actuarial/actuarial1/report/result.html13.車體損失險(甲式)賠款率，取自：財團法人保險事業發展中心，登錄時間：2016/04，網址：http://www.tii.org.tw/opencms/actuarial/actuarial1/report/result.html | zh_TW |
