基于数据挖掘技术的车险理赔反欺诈研究

发布时间：2020-04-01 03:54

【摘要】：随着保险欺诈全球化蔓延,保险欺诈手段不断花样翻新,形式多种多样,保险公司对欺诈的识别越来越难,欺诈识别成本也越来越高。在保险欺诈中,机动车辆保险欺诈所占比重最大。因此,本文综合国内外文献进行理论分析,基于数据挖掘技术对车险理赔反欺诈进行研究,具有重要的理论意义和应用价值。本文首先介绍了车险理赔欺诈国内外现状,研究背景和研究意义,分别对车险理赔欺诈理论和数据挖掘理论进行研究分析。通过参阅大量文献,根据欺诈数据样本的特性,选取了三种数据挖掘模型,Logit模型、贝叶斯模型、决策树模型,对这三种模型算法原理进行研究分析。其次,实证分析部分从2017年阳光保险公司的欺诈数据中提取有用的欺诈因子,通过大量的建模实验,运用机器学习的方法通过不同数据挖掘模型对数据样本进行训练和预测,验证模型有效性。最终通过预测准确性和运行效率等指标进行对比,得出结论,针对本次选取的车险理赔数据样本,最适合的数据挖掘模型为集成Booting方法的决策树C5.0模型。最后结合实际工作,阐述了数据挖掘技术对车险理赔反欺诈的应用,总结了对车险理赔反欺诈的建议。
【图文】：

图 2.1 传统保险理赔作业流程图（1）出险：是指事故发生。（2）报案：是指发生事故后，当事人应保护现场，并于 48 小时之内向车辆投保的保险公司报案，报案时需要如实陈述事故经过，报请交通部门处理，对于非道路交通事故（如车辆因驾驶原因撞在树或墙上），应由相关部门出具证明材料请保险公司查勘人员前来确认。（3）查勘：查勘人员对事故现场进行初步事故判定、调取事故相关资料，进行保险责任判定，查勘为事故性质分析提供第一手资料。（4）定损：定损人员根据车辆损失程度，在现场估算合理维修费用，或将受损车辆拖至定点修理厂对车辆确定损失。（5）核价：定损之后，后期保险公司会对修理或更换的配件核定损失，确定价格是否合理，核价一般指车核价。（6）人伤调查：调查人伤损失情况，对人伤治疗过程进行监督，及时调取

图 2.3 千元秒赔流程图（1）损失拍照：对于支付宝完成报案或其他途径完成报案后，在损失拍照页面按模板要求进行拍照。（2）证件拍照：按照带有 OCR 识别的证件模板拍照，需上传的证件有行驶证（正/副页)、驾驶证（正/副页)、身份证（正/反页），照片收集齐全且信息获取完整，将信息反写至理赔系统。（3）选择修理厂：拍照完成后，进入选择修理厂页面。修理厂系统自动给出参考项，可以查询全部系统内维护的车商并自动带入价格方案。（4）定损：支付宝定损宝对损失进行鉴定，生成定损金额，将定损信息反写至理赔系统，，审核通过后将应赔付的具体损失金额返回给用户。（5）核赔：如果用户对赔付金额无异仪，选择立即赔付，签署闪赔协议书，提交后上传到理赔系统，案件会直接核赔通过。如果放弃索赔，签署注销声明书，提交后注销声明书会上传至理赔系统。如果对结果有异议，理赔人员可选择修改
【学位授予单位】：对外经济贸易大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2018
【分类号】：F842.634;TP311.13

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本文编号：2609969