Trong lĩnh vực bảo hiểm hiện đại, việc hiểu và phân loại chính xác các nhóm khách hàng là một vấn đề quan trọng nhằm tối ưu hóa dịch vụ cung cấp. Đề tài này tập trung vào việc áp dụng phương pháp phân cụm mờ (Fuzzy Clustering) để cải thiện quá trình phân loại khách hàng dựa trên dữ liệu thực tế. Mục tiêu chính của nghiên cứu là xây dựng một hệ thống có thể tự động hóa và nâng cao hiệu suất trong quy trình này. Phương pháp tiếp cận bao gồm cả lý thuyết và ứng dụng thực nghiệm, nhằm đảm bảo kết quả nhất quán và đáng tin cậy. Kết quả mong đợi từ đề tài không chỉ cung cấp giải pháp mới cho ngành bảo hiểm mà còn đóng góp vào phát triển các công cụ phân tích dữ liệu trong tương lai.