• 디지털융복합연구
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• 제10권5호
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• pp.67-78
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• 2012

최근 온라인 자동차보험에 대한 고객의 관심이 급증하고 있다. 그 이유는 경제성 측면에서 온라인 자동차보험이 소비자들에게 유용성을 제공해주기 때문이다. 오프라인에서 판매하는 자동차보험은 서비스 상품으로 온라인에서 판매하는 자동차보험 상품에 비해 상대적으로 높은 가격을 형성하고 있다. 이러한 특징에 힘입어 가격이 저렴한 온라인 자동차보험은 소비자들에게 큰 인기를 얻고 있다. 그렇기 때문에 소비자들은 온라인 자동차보험 상품 가격에 많은 관심을 가지고 있고, 자동차보험 상품 구입에 신중한 선택을 하고 있다. 본 연구에서는 소비자들이 온라인 자동차보험에 대해 느끼는 인지된 이익과 가격 수용성을 중심으로 $2{\times}2$ 매트릭스로 구성해 온라인 자동차보험 고객군을 온라인 수용형, 경제성 추구형, 편리 추구형, 신중 접근형으로 구분하였다. 이에 따라 본 연구에서는 온라인 자동차보험 웹사이트의 인지된 이용 용이성, 유용성, 태도, 구매의도에 사이의 관계를 분석하였다. 본 연구결과는 온라인에서 자동차보험 상품을 판매하는 기업들에게 소비자의 온라인 자동차보험 구매의도를 강화하기 위한 고객관계관리 전략 수립에 있어 유용한 시사점을 제공해 줄 것이다.

• 한국치위생학회지
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• 제16권4호
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• pp.531-538
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• 2016

Objectives: The purpose of the study is to investigate recognition and adequacy of dental service providers regarding dental prosthodontic treatment covered by dental auto insurance system. Methods: A self-reported questionnaire was completed by 320 dentists and dental hygienists in Seoul, Gyeonggido, and Incheon from February 22 to March 21, 2016. The questionnaire consisted of recognition and needs of auto insurance (4 items), and recognition of prosthodontic treatment covered by dental auto insurance system. Likert five point scale was used in the questionnaire. Data were analyzed by SPSS 21.0 program. Cronbach's alpha was 0.856 in the study. Results: The average of recognition was 2.62 and that of adequacy of auto insurance coverage was 1.98. The reasonable price of crown treatment was from 400,000 to 500,000 Korean Won in 67.9 percent of the dentists. But 49.8 percent of the dental hygienists answered that the reasonable price of crown was 300,000 to 400,000 Korean Won. The dentists preferred to treatment fee covered by dental auto insurance. The dental hygienists had a preference to combination of dental auto insurance and medical insurance fee. Conclusions: The opinion of the dental care providers should be considered and the adequate coverage of insurance would improve the dental health care.

• 자동차안전학회지
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• 제13권4호
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• pp.53-59
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• 2021

According to the Korean Traffic Accident Analysis System (TAAS), more than 200,000 traffic accidents occur every year. Also, the statistics including auto insurance companies data show 1.3 million traffic accidents. In the case of TAAS, the types of traffic accidents are simply divided into four; frontal collision, side collision, rear collision, and rollover. However, more detailed information is needed to assess for advanced driver assist systems at intersections. For example, directional information is needed, such as whether the vehicle in the car accident way in a straight or a left turn, etc. This study intends to redefine the type of accident with the more clear driving direction and path by referring to the Negligence standards used in automobile insurance accidents. The standards largely divide five categories of car-to-car/motorcycle /pedestrian/cyclist, and highway, and the each category is classified into dozens of types by status of the traffic signal, conflict situations. In order to present more various accident types for auto insurance accidents, the standards are reclassified driving direction and path of vehicles from crash situations. In results, the car-to-car accidents are classified into 33 accident types, car-to-pedestrian accidents have 19 accident types, car-to-motorcycle accidents have 38 accident types, and car-to-cyclist accidents are derived into 26 types.

• 보건행정학회지
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• 제27권1호
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• pp.30-38
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• 2017

Background: This study aims to analyze the behavioral changes of healthcare providers and influencing factors after the reviewer unification of auto insurance medical benefit claims by an independent review agency. Methods: The comparison data were collected from the second half of 2013 and the same period of 2014. The key indicators are the number of admission days, the number of outpatient visits, inpatient ratio, inpatient medical expenses, and outpatient medical expenses. Results: Four indicators (number of admission days, number of outpatient visits, inpatient ratio, and outpatient medical expenses) showed statistically significant drops, while one indicator (inpatient medical expenses) showed no significant change. Conclusion: The reviewer unification of auto insurance medical benefit claims by an independent review agency showed significant reduction in cost and patient days.

• 디지털융복합연구
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• 제12권2호
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• pp.211-221
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• 2014

이 연구는 중국 보험소비자의 보험업에 대한 신뢰 결정요인을 구조방정식 모형을 통해 살펴보고, 생명보험과 자동차보험 간 보험소비자 신뢰 결정요인에 차이가 있는지를 잠재평균과 다집단분석을 통해 검증하였다. 분석결과, 중국 보험소비자의 보험업 신뢰 결정요인으로 가장 큰 영향을 미치는 것은 보험회사의 정직성이었고, 정직성 요인 다음으로는 보험회사가 장래 보험금 지급을 제대로 할 수 있는지를 포괄하는 공신력이 신뢰 결정요인으로 작용하고 있는 것으로 나타났다. 반면, 배려는 신뢰 결정요인으로서는 통계적으로 유의미하지 않았다. 한편, 보험소비자의 신뢰는 중국 보험시장에서도 추후 재가입이나 주변 사람 추천 등 관계몰입으로 강하게 연결됨을 보였다. 이러한 결과는 앞으로 보험업이 더욱 견고하게 지속 성장하기 위해서는 무엇보다 보험소비자의 신뢰 구축이 긴요하다는 것을 시사해 준다.

• 경영정보학연구
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• 제8권3호
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• pp.125-134
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• 2006

본 연구에서는 온라인 자동차보험 고객 이탈 예측에 있어 의사결정나무를 적용하였다. 우리는 본 연구에서 2003년과 2004년 사이에 온라인 자동차 보험을 계약한 고객의 데이터를 이용하여 의사결정나무를 이용해 고객이탈을 예측하였다. 우리는 C5.0 알고리즘에 기반을 둔 의사결정나무의 예측 결과에 대한 비교를 위해 다변량판별분석과 로짓분석을 이용하였다. 분석결과 의사결정나무 알고리즘은 다른 기법보다 예측성과가 매우 뛰어난 것으로 나타났다. 이러한 실증분석 결과는 온라인 자동차 보험에 있어서 마케팅전략 수립에 유용한 가이드라인을 제공해 줄 것이다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제17권2호
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• pp.355-366
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• 2006

Customer Satisfaction (CS) in Auto insurance market is the important factor which makes customer loyalty and retention increase. Recently On-line companies are threatening the existing Off-line companies with taking advantage of the low price through cut-offing the price by internet marketing. Therefore, the CS is becoming an indispensable survival strategy to the Off-line companies. Under these circumstances, this study finds out what the CS factors are in the auto insurance market, and produces levels of CS, customer loyalty and satisfaction Index of each category. The purpose of this study is to suggest the strategic improvement factor for elevating CS level and strategic direction for CS management by CS portfolio analysis based on the survey result.

• 품질경영학회지
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• 제36권3호
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• pp.66-75
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• 2008

Korean insurance companies recently started to understand that the customer satisfaction can be a critical role affecting sales performance and profit. A number of authors have reported and analyzed service quality factors in the auto insurance. The purpose of this research is to examine influence factors for the customer satisfaction in the auto insurance market. This study is assumed that customer satisfaction factors are composed of prices of service and corporate image as well as service quality factors. 249 questionnaires are gathered and analyzed from persons. The main findings of the empirical study are : First, the influence from prices of service and corporate image is higher than that from service quality factors, Second, repurchase of auto insurance highly correlated to recommendation intention.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제20권3호
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• pp.515-526
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• 2009

자동차 보험 산업에 있어 담보되는 위험도에 따른 적정 보험가격의 산출은 매우 중요하다. 본 논문에서는 자동차 보험 산업에서 보험가격 산출 방법이 어떻게 발전되어 왔는지에 대하여 고찰하고, 여러 통계적인 방법으로 산출한 보험가격과 실제 담보되는 위험도의 비교 분석을 통하여 보다 나은 통계적 보험가격 산출 방법을 제안하고자 한다. 그 중에서 일반선형모형을 중심으로 다루었으며, 오차항의 분포에 대한 다양한 가정을 통하여 최적의 접근 방법에 대한 논의를 하였다. 일반선형모형에 있어 오차항의 분포에 대한 적절한 가정은 모형의 최적화를 위한 중요한 가정이다. 본 연구에서는 일반적으로 널리 사용되지 않았음에도 불구하고 자동차 보험 사고 손해액과 매우 유사한 성격을 가지고 있는 트위디 분포를 오차항의 분포 가운데 하나로 적용하여 비교하였다. 실증자료 분석으로서 국내 자동차 보험사의 실제 자료를 통하여 여러 접근 방법에 대한 적정성 비교를 수행하였다.

• 한국인공지능학회지
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• 제9권1호
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• pp.9-14
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• 2021

This paper predicted a model that indicates whether to buy a car based on primary health insurance customer data. Currently, automobiles are being used to land transportation and living, and the scope of use and equipment is expanding. This rapid increase in automobiles has caused automobile insurance to emerge as an essential business target for insurance companies. Therefore, if the car insurance sales are predicted and sold using the information of existing health insurance customers, it can generate continuous profits in the insurance company's operating performance. Therefore, this paper aims to analyze existing customer characteristics and implement a predictive model to activate advertisements for customers interested in such auto insurance. The goal of this study is to maximize the profits of insurance companies by devising communication strategies that can optimize business models and profits for customers. This study was conducted through the Microsoft Azure program, and an automobile insurance purchase prediction model was implemented using Health Insurance Cross-sell Prediction data. The program algorithm uses Two-Class Logistic Regression and Two-Class Boosted Decision Tree at the same time to compare two models and predict and compare the results. According to the results of this study, when the Threshold is 0.3, the AUC is 0.837, and the accuracy is 0.833, which has high accuracy. Therefore, the result was that customers with health insurance could induce a positive reaction to auto insurance purchases.