2020 금융 빅데이터 페스티벌

[주제2] 보험금 청구 건 분류

https://programmers.co.kr/competitions/252/2020-miraeasset

대회	기간	수행내용	결과
예선	~20.10.04	보험금 청구건 다중분류 모델 Competition	1위
본선	~20.10.30	알고리즘 포함 보고서 제출	TOP3
결선	~20.11.27	비즈니스 활용방안 고안 및 프레젠테이션	보험금 청구분야 최종 1위, 전체 우수상

📌Techniques

Machine Learning, Business Intelligence

📌사용한 주요 인사이트

1) Modeling : Extra Tree + KNN

• Randomness가 심한 Extra Tree의 특성을 보완하고 안정성을 높이고자 Ramdom state를 다르게 설정한 3가지 모델 앙상블
• 또한, 사례기반 모델인 KNN의 추가
• 본선에서는 자동지급을 먼저 분류하고, 그 다음 심사와 조사를 분류하는 Two-Stage model 고안

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2) Feature Engineering

• 자동지급, 심사, 조사의 분류에 청구보험금 관련 Feature들이 우수한 성능을 보였음
• 병원별, 질병별 평균 청구액과 각 개인의 청구액의 차이를 구한 Features들이 중요한 역할을 함

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3) Business Insight : 고객 유형화를 통한 보험 청구 적정성 평가 및 추천 서비스 제안

• 마이데이터 사업과 연계하여 고객 Segmentation 전략과, 활용 방안에 대하여 본선과 결선에서 피력
• 특히, 군집 기반 협업필터링(Collaborative Filtering) 을 활용하여 군집 내 고객의 질병 유사도 기반 질병예측 모델 제안

📌 사용한 패키지와 버전

Pandas -- 0.25.1
Numpy -- 1.16.5
Matplotlib -- 3.1.1
Seaborn -- 0.11.0
Sklearn -- 0.23.1