l‖＝‖‖‖‖＝‖‖‖＝‖川‖l…刑‖………l…l…帖‖l………………l川…l‖‖‖＝‖‖‖‖‖‖‖‖‖‖‖‖‖‖‖‖‖‖‖＝‖‖‖‖＝‖＝‖‖＝‖‖‖‖＝‖‖‖＝‖‖‖＝＝‖‖＝‖‖‖‖＝‖‖‖＝‖‖‖＝‖‖‖＝‖‖‖＝‖‖‖‖‖‖‖‖‖‖‖‖＝‖‖‖＝‖‖‖‖‖‖‖‖＝川‖‖‖‖金融業におけるデータマイニングの応用
一保険解約の防止分析一
小野 潔……ll…lll…l…lllll…tllll…l…ll……【ll川……‖‖‖‖＝‖‖‖＝‖‖‖‖＝‖‖‖＝‖‖‖‖‖‖‖‖‖＝‖‖制【ll……lllll……ll……川州Illl……ll…lll………………l…l…l…lllll…llll川…lll……lll……l…llll………川…llll…lllll川…llll…lllll…lll

宅取得意欲や貯蓄に関する意識が異なるためである．

1．はじめにまた，金融商品は買い替えがつきものであるが，顧客金融業は，新しいマーケテイングとリスク管理のツごとに買い替えるタイミングが異なるため，顧客ごとールとして，データマイニングに注目している．本報の商品寿命を推測する必要がある．幸いなことに金融

告は，金融業におけるデータマイニングの位置づけと業には，顧客に関する多くのデータが蓄積されている分析手法を紹介する．また，分析精度の向上のためにため，データマイニングで顧客行動を推測する試みが金融商品のRFM取引属性を提案し，さらに「探索の始まった．

レベル」と「業務目的」との関係について考察する．

最近，日本版401k型年金が話題になっているが，適用事例は，生命保険の解約防止分析を説明する．

これはデ岬タマイニングにとっても重要な分析対象で2．金融業におけるデータマイニングある．401k型年金の導入は，金融機関に生涯にわたる個人情報と年金情報をもたらす．401k型年金のデ2．1．金融業のOnetoOneマーケティング

ータベースに収められる情報には，個人属性だけでな

21世紀の日本の金融業は，マス・マーケテイング

く，年金の運用方針の変更や転職等の情報がある．年からOne to Oneマーケテイングへと大きく戦略を変

金情報のみでは，有益な情報を得ることはできないが，更しようとしている．金融業のOne to Oneマーケテ

各企業が保有する個人情報と合わせることで可能にな

イングの目的は，顧客ごとのライフサイクルをとらえ，る．

顧客の求める可能性の高い，あらゆる商品や情報を顧今後は，顧客セグメントと地理情報システムを結び客に提供し，顧客の生涯価値（LifetimeValue）におつけることにより，エリア・マーケテイングの利用がける自ネ土の金融商品を高めることである．そのために期待されている．

総合金融機関は，クロスセールスを中心としたリテー

2．2．金融業の適用分野ル戦略を採用し，顧客囲い込みを試みている．クロス

米国では，1994年頃からi充適業や金融業でデータ

セールスとは，同一顧客へ単一の金融商品だけでなく，マイニングの成功例が報告されている．日本の金融業グループ会社の複数の金融商品（ローン・保険・株でも，最近，成功例が発表されてきた．1997〜2000

式・カード・投資信託等）を販売することである．ま

年にかけて日本のクレジット・カード会社約50社が，た，金融商品の寿命をとらえ，金融商品が陳腐化する国際犯罪グループに対処するため，ニューラルネット前に，新しい商品を顧客へ勧めることを目指す．このワークを用いたカード不正使用探索ソフトを米国からコンセプトは古くから存在したが，ようやくコンピュ導入した．外資系損保会社は，自動車種別や顧客属性ータの発達とデータマイニング技術の進歩で顧客選別と事故率の関係を決定木で分析し，リスク細分型自動や商品寿命予測が実現可能になった．

車保険を開発した．銀行は，決定木を利用した住宅ロ

One to Oneマーケテイングを実現するには，顧客ーンモデルを開発した．昨年は，決定木併用型のスコごとにライフサイクルを把握する必要がある．ライフアリングモデルによる中小企業向けの融資モデルが，サイクルのどのカテゴリーにいるかによって顧客の住注目を集めている．生命保険会社は，保険の解約防止のために決定木分析を行っている．また，介護保険制

おの きよし株式会社ニッセイ基礎研究所金融研究部門〒100−0006千代田区有楽町トト1
2000年5月号

度の要介護認定に使われる1次判定ソフトにデータマイニングの技術が利用されている．表1と表2にデータマイニングの金融業の適用範囲をまとめる．
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（25）233

表1金融業で既にデータマイニングが適用された分野
田 的適用分野

業種

分析手法

銀行 個人ローンの与信 個人の住宅ローンやアパートローンの融資の可否を顧客 決定木
生保 審査の推定の属性から推定し、業務の効率化を計る。

ニューロ

銀行 住宅ロトーンの見込 住宅の購入見込み顧客や住宅ローンの借り替え見込み顧 決定木
み客の推定客を特定し、ダイレクトメ山ルで勧誘する。
銀行 銀行の商品組合せ 定期預金ゆロ仙ン公共料金振込等の組合せを分析し、顧客 相関ルール
ニ加ズの発生タイミングに合せて、商品を提供する。
生保 生命保険解約の防 解約された契約の属性を把握し、解約予備群を発見し、解 決定木
止約による保有減少を抑制する。
損保 リスク細分型の自 年齢、年間走行距離、地域、使用日的、牽の形状等から、 決定木勤番保険割安になる自動車保険を開発する。
証券 顧客管理分析
証券顧客と営業マンとのトラブルを、証券の売買属性と顧 決定木
客属性から事前に予測する。

カ鵬 ダイレクトメール 加盟店と顧客の行動を分析し、ダイレクトメ帥ルのヒット 相関ルール
ド 販売の活用率を上げる。
消費 消費者にトーンの 顧客属性、勤務先、キャシング履歴、自動車保険、保険証 決定木金融 与信審査分析から、苺ノ信審査する。

MBR
クラスタリング

クラスタリング

M丑R

ニューロ

決定木

ニューロ

げの不正利用を発見す ニューロ決定木

喪2 今後データマイニングの適用が見込まれる分野

業種 適用分野

目 的

手 法

全英 せット商品開発の 顧客情報に基づいて生命保険可視奮保険。投信等の商品 相関ルール
種 活用セットをして、新たな契約獲得に結びつける。

生保 優良顧客の選択

継続率の良い保険契約を分析して、優良顧客の獲得に重 決定木
損保点をおく。
生保 保険金￠給付金不正 過去の不正請求パターンと属性の関係から、不正請求の 決定木
損保 請求チェック
被害削減血不正請求の調査費用を削減する。

クラスタリングニューロ

生保 介護保険法の介護 介護のアセスメント項目の分析し、介護ニーズにあわせ 決定木ニーズの分析たケアプランを選択する。

MBR

銀行
生保

不動 マンション賃貸料 マンションの賃貸価格を推定し、将来の資産価値を計算 決定木する。
産 の推定

ニューロ

カー カード業界の商品 利周店の業種の組合せ分析により、顧客の趣向性を推測 相関ルール
ド 分析

し、販売をこ役立たせる。

クラスタリング

銀行 マネー耶ロータリン 不審なm鷹取引から、犯罪と関係するマネー。ロータリ 決定木
グの発見
ングを早期に発見する。

MBRニューロング分析（Ciuste貢mg）は，データを性質の似た複数・・・− −：‥ ．・∴・ご■ザ駐のグループに分類できる。手法は，クラスタ分析K−

3。盈．分析亭法の種類

means法￠Ⅵ「ard法とコホーネンひネットワークがよく使われるデータマイニングの分析手法は，決定ある。相関関係分析（Association）は，購入商品の木，ニューラルネットワーク，記憶ベース推論組み合わせパターンを発見する。手法は，相関ルール（Memory−BasedReasoning：MBR），相関ルール，と時系列関係も探索する時系列順位分析（Sequential

クラスタ分析等がある。

Patterns）がある。類似パターン分析は，記憶ベースタイプ別では，クラス分類分析（ClassiBcation）推論が使われる。

が，顧客のセグメントに利用できる。手法には，決定3．2．RFM属性

木分析とこユーラルネットワークがある佃クラスタリ金融業の業務データは，顧客データと取引データか盈遜魔（26）© 日本オペレーションズ・リサーチ学会. 無断複写・複製・転載を禁ず.

オペレーションズ。リサーチ表3 金融商品のRFM取引属性

RFM属性 元の定義

金融商品のRFM属性の例

R（recency） 最後の購買日 最終購入日や契約日
から現在まで から現在までの期間の日数（年数＆月数＆日数）

F（丘equency） 累計購入回数 保険の加入総数、投信の購入回数等

M（monetari） 累計購入金額 契約金額の合計、保険金額の合計、投信金額の合計等析では，「分析結果の精度」や「探索レベル」を業務目的から決定するべきであり，分析技術や結果から決定すべきでない．

マイニング・ツールは，手間のかかるKDD（KnowledgeDiscoveryinDatabases）プロセスを簡単に扱えるため，作業効率は3倍〜5倍以上になる．
そのため，ツールは金融機関の業務モデル開発に必要不可欠である．しかし，現状のマイニングuツールでは，意思決定機能が未成熟であり，未だ「深い探索」は分析者の能力に依存している．

ら構成されるが，このデータのみでは高い判別効率が3．4．「深い探索」の分析手法得られない．精度を上げるには，単独取引の属性だけ分析モテリレのパラメータをいくら調整しても，1種でなく，複数取引を把握する属性が必要である．従来類の分析手法の精度向上には限界がある．そこで「深は経験に基づいて，取引データから新しい属性を作るい探索」の分析では，データ分布の変更・クロスバリが，本研究では，金融商品ごとのRFM属性を作成すデーションることを提案する．「商品毎」と「全商品」と「類似ブリッドモデルは，複数の分析手法を「直列に組み合商品毎」のRFM属性を基本属性に追加すれば，分析わせるカスケードモデル」と「連続に組み合わせるキ用の基本データベースが機械的に開発できる．表3にャタラクトモデル」と「並列に組み合わせるコミイテRFM属性の定義を示す．

ィモテル」がある．

RFM属性は，もともとデータベースマーケティン・ハイブリッドモデルが用いられる．ハイ（彰カスケードモデル（CascadeModel）

グに用いられる．そこでは，マーケテイングの顧客のカスケードモデルは，分析手法を逐次的に適用し，優先順位を，RFM属性値に重みを掛けた合計値で求多段階でデータマイニングを行う。実務では，最初める．しかし，顧客属性を考慮できない点や経験に基に決定木やクラスタ分析やコホーネンネットワークづく重みの決定方法に問題がある．データマイニング

で分類し，次に分類したクラスごとにロジスティッ

はそれらの問題点を解決し，細かい顧客分類が可能でク回帰やニューラルネットワークを適用する．このある．

モデルは，精度をあげるのに適しているが，クラス3．3．探索の深さと業務目的ごとに違ったモデルを作成するため，モデル数が多データマイニングの探索には，「浅い探索」と「ミ采くなる．このモデルは，高い精度を必要とされる与い探索」がある．「浅い探索」は，顧客属性と取引属性と金融商品のRFM属性から分析し，最終ゴールは業務の専門家が満足するシナリオである．それに対し

信審査モデルに使われる．
②キャタラクトモデル（CataractModel）
キャタラクトモデルは，連続に複数の違った分析て「う采い探索」は，新しい属性の作成や，ハイブリッ手法を適用する．1種類の分析手法では，判別可能ドモデルを取り扱うために，経験と技術が必要とされ顧客だけでなく，多くの判別不能顧客も発生する．

るが，マイクロ・マーケテイングや新しいルールの発このモテルは，判別できない灰色顧客に他の分析手見が期待できる．

法を通用して，判別不能顧客を少なくする方法であ分析結果を業務へ反映する場合，「深い探索」の分析結果が必ずしも「浅い探索」より優れているとは限らない．例えば，「保険解約の防止」や「カード会員る．最後は，判別可能の顧客を集めて結論とする．
③コミイティモデル（CommitteeModel）
コミイティモテルは，同じデータに対して複数のへのダイレクトメール」は，『お客とのコミュ分析手法を同時に試みる．分析手法ごとに，顧客のション』を目的とする．このようなときは，極端に顧分類や優先順位に相違が発生するが，このモデルは客を限定する「深い探索」より，やや広範囲の顧客を多数決・線形結合・平均値・最大値・最小値を用い対象にした方が業務の目的にかなっている．反対に与て，1個の解に収束させる．中小企業の融資モデル

信審査を「浅い探索」で分析しただけでは，審査が甘で使われる決定木併用型のスコアリングモデルは，くなるため，大きな損害が発生する．要するに業務分コミイティモテリレの一つである．

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（27）235

3。5．金融業のデ肥夕不足問題

るため，C4。5以降は，利得比基準を用いる。
①情報エントロピー関数による利得基準①負事例のデータ不足問題

ゐデータマイニングは，韮事例（positive set）と負事例（m曙ativeset）の共通属性を対比するため，麒扉（厨）＝−∑か（￡）logカf（エ） Z＝1

負事例が存在しなければ分析できない。しかし，金十酎匝1）1咽蝿1）

融機関は負事例デ血タを保持しないことが多い．例−垂蝿2）励仏））

えば与信審査では，正事例が「契約に至った顧客」であり，負事例が「契約をお断りした顧客」である。

②G王NI関数による利得基準

金融機関は，契約に至らなかった負事例データをわスに蓄積しないことが多い心 またざわざデータベーCあわ（腰）＝ト雛（ム）2）

負事例データが存在しても，正事例に比べて属性数（卜真如1）2））が少ないため，正事例の属性データを有効に使えな¶撒（1一重妃2）2）い問題が発生する。

③カイ2栗岡数による利得基準②リアルの顧客属性データの不足問題
銀行￠生命保険会社は，口座開設時や契約時の詳Cゐ才（厨）

細な顧客属性デ山タ（年収，勤務会社，病気等）をみ（エ））2＋iエ2】（み（エ2）¶♪ォ（エ））2ノ・上J．）保有する。しかし，データの更新機会が少ないために9 分析で使えるリアルの顧客属性が「性別」と4，2．探索アルガ訂』ズム（丑判別対象の目標属性（タ｝ゲット）を決定する。

「年齢」しか存在しないことがある。
それに対して，損害保険や消費者金融会社は，契約更新のたびに顧客データを更新するためゥ 多くのリアルの顧客属性データを使ってデータマイニング②すべての説明属性について，分割後の利得基準を計算する。

③最大の利得基準を有する説明属性により，分割を実行する印ができる。

④分割後の集合（サブツリー）に，（卦ゆ③を繰り返す。

董。決定木分析（9アルゴリズムの終了は，利得基準やカテゴリに含まれるサンプル数で判断する。

4．旦。決定木の利得基準
決定木は属性の利得基準に基いて9 分割属性の優先5。応用事例：保険解約の防止分析

順位が決まる① 利得基準は，ルールが目的属性値の分布に与える影響度合いを数値化したものである。よく使われるアルゴリズムとその利得基準を表4にまとめ5．i．デ醐夕条件
マイニングoツール0）SAS／EnterpriseMinerを使用して9 保険解約の防止分析を試みた。防止分析の目る。

データ集合且に，ノ個のカテゴリー値をもつ目標属性が存在し，集合且内にグ番目の値をもつデータがそれぞれ先（且）個（才＝1，□D血，ノ）あると仮定する。ルールRで且1と且2に2分割し，部分集合エ1内の才番目の値の分布比率をか（エ1）＝澱（エ1）／lエ1lとすると，各分割基準は次のように定義できる。なお，情報エントロピーの利得基準は，多数値を取る属性が偏重され的は，保険解約者を判断力の高い属性の組み合わせで，保険解約予備軍の顧客パターンをグループ分類し，業務へ反映することである。

分析する属性を表5にまとめる。契約変更属性は契約変更や配当金引き出しの情報である。営業職員属性

は契約者の担当営業職員の属性であり，営業職員とその顧客の因果関係を調べるために，分析対象に加えた。

分析データベースは，3営業店の保険契約の契約データ（6万作9 98年9月末）と解約データ（2万件，表4 決定木の種類
アルゴ官Jズム名C5．￠ C4。5 耳の3CARTC亙丑ÅⅠⅢ

選36（28）5年分）を用いて，8万レコード，属性数は200個以利得基準

情報エントロピー関数

GIM関数
カイ2乗関数上を開発した。分析前に情報エントロピー値を用いて不要な説明属性の絞り込みを行った結果，35属性に絞り込めた草© 日本オペレーションズ・リサーチ学会. 無断複写・複製・転載を禁ず.

オペレーションズ。リサーチ表5 保険解約の属性
属 性

内 容

基本データ

目標属性加工デづ 契約継続、解約

顧客属性

元デづ

性別、生年月日 等

契約（取引）属性 元デづ 保険種類、保険金額、保険料、契約年齢等
上記のRFM属性 加工デづ 契約期間、契約回数、保険金額合計等
契約変更属性

元デづ

契約変更の内容、配当金額等

上記のRFM属性 加工デづ 変更からの日数、月数、年数等
元デづ 担当営業職員の役職、営業職員属性
勤務年数等

データ入力サンプリング部分

ニューロは、ほぼ同じ曲線上ある

図2 分析手法の比較

モデル比較部分理想曲線、商品2、商品1、ランダム曲線

図3 商品別の決定木
な分析は，［グループ別］ノードを用いて，商品毎に分析する．
最後に決定木のパラメータ（分岐数と探さ等）を変

図1解約防止分析のプロセス・フロー・ダイアグラム化させる．
訓練・検証データは，ランダム・サンプリングで採5．3．分析手法の選択取し，1：1の配分にした．後にクロスバリデーションを用いて，モデルの安定性を検証した．

ニューラルネットワーク，ロジステイク回帰，決定木の判別効率を正反応補足曲線で比較する（図2）．

5．2．プロセス・フロー・ダイアグラム

縦軸が正反応補足率であり，横軸が顧客の占有率であSAS／Enterprise Minerは，データ属性・分析手法

る．

選択・パラメータ選択・データフロー等を，図1のプ

商品2の正反応補足率は，横軸30％のとき縦軸のロセス・フロー・ダイアグラムで制御する．四角箱を正反応補足割合が75％である（図3の丸印）．この意

ノードと呼び，サブルーチンの役目を果たす．左上部

味は，全契約者の30％にダイレクトメールを発送すは，データ入力・サンプリングである．右上部は複数るだけで，解約予備群の75％へ郵送できることを示の分析手法を比較調査する．下部は商品別に詳細な分している．理想曲線（＝正解率100％）は，原点とタ析を行い，同時に結果の検証も行う．

ーゲット最大比率［（実際の解約数）÷（全データ数）＝

左端の［入力データ］ノードは目標属性を指定し，40％（横軸）］を結んだ直線である．ランダム曲線は［サンプリング］ノードでは，人力データとしてサンプ0％と100％を結ぶほぼ直線となる．そのため，開発リング方法とデータ数を決める．［（多次元）棒グラ

モデルの正反応補足曲線は，理想曲線とランダム曲線

フ］と［INSIGHT］ノードでは，分布を調べ異常値やの間に存在する．図2から決定木分析が最適であり，特殊パターンを探索する．［アセスメント］ノードでは，図3から商品2が商品1より予想しやすいことがわか

複数モテリレの正解率をグラフ表示で比較できる．詳細る．

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図5 収束の乗数
喪6 商品2の検証結果（括弧内の数字は人数）

園4 パラメータによる影響

実際継続 実際解約 合 計
さ′一 ．∴∴ ・滑空

モデル継続 62㌔（8744）

次に，モデルのパラメータを調整して最適値を求め

モデル解約 12㌔い602） 24％（3293） 3鍋（4895）
合計る。決定木のパラメータには，3種類の利得基準（情2％（27の） 6鍋（9014）

7瑚％（柑3鯛） 2鍋（3563） 100％（13909）

報エントロピー値，GINI基準値，カイ2乗値）9 最大分割数，木の探さ等がある。サブツリーの分割数や通用度＝3293／3563＝92％

ツリーの探さを増やすと，グループが細分化され，ル

精 度＝3293／4S95＝67％ールがわかりづらくなる中 経験則では，最大分割数は

証角拳度＝62％＋24％＝86％7個以下が人間に理解しやすい。

以上から，業務的に満足できる結果が得られたと言え

図4は，商品1と2に対して分岐数の最大値を8個る。

から3個に変化させた場合の結果を示したものである。

、一 ′ 二ご：号」‥・・・．：−−、−−ご商品ごとに曲線が重なり，分岐の最大値の変化によるデータマイニングの目的は，精度の良い分析を行う

精度の差がほとんどなかった。しかし分岐数を変化さことはもちろんであるが，分析結果を業務へ反映させせると，ツリーの構造が大きく変化し，導出ルールがて業績を向−i二させることも重要である。保険の解約予大きく変わる。そこで業務の専門家がルールを検証し，備群団に有効な対策には，（丑営業職員の面接対応，②最適なツリ油を決定した。

ダイレクトメール，③顧客電話サービス，④社内キャ5．5。収束条件

ンペーンがある。地区を限定して実地調査し，その結決定木は，乗数（分岐数）が増えるにつれて，分類果をさらにデータマイニングで分析すれば，顧客ごとが細かくなるので9 正解率は向上するが，ある実数以上では正解率が収束する。収束枚数が少ないほど，モデルの構造は柔軟であり，データの変動にも影響を受の有効なアプローチを特定できる。
F．・・・ 十．、金融業におけるデータマイニングの応用の一例としけづらくなる〃

図5では，訓練①検証データに通用したモデルが共て，保険解約の防止を紹介した。現在の金融業は，ビに，28枚で収束している。この乗数ならばツリーのジネスに役立つ情報を引き出すツールとして，データ階層はヲ 3〜4層となり，人間に理解しやすい。またマイニングに期待している。今後は，金融業のIT革両者は同じように収束しており，安定的なモデルであ命が進みさらにデータが蓄積されるため，データマイるのニングの需要がますます増加する傾向にある。

5鳳 検証結果

参考文献

モデルの推測結果と実際の解約数を表6に示す。モ
デルの完成度は，次の指標を用いる。通用度は，モデルが解約顧客をどの程度予測するかを示す。精度は，モデルがどの程度正しいかを示す。正解度は，全体に占めるモデルの正解率を示す。
盟3超（30）JosephP。Bigus，

DataMiningwithNeuralNetworks

TheMcGrawqHillCompanies，1996疇
J．R．キンラン， AIによるデータ解析 ，トッパン，1995．
大滝厚，堀江宥粗 応用2進木解析法 ，日科技連，1998．

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オペレーションズ。リサーチ，