基于智能化理赔流程的车险理赔风控和反欺诈研究

摘要

近年来，随着汽车逐渐进入家庭，我国汽车消费逐渐增加，为车辆投保已成为车主抵御风险的重要保障。中国的车辆保险费收入高速增长，车险保费占比较高。但汽车保险费收入快速增长，却没有为财险公司带来利润快速增长，许多公司汽车保险业务出现了利润亏损，其中一个很重要的原因也就在于车险欺诈的泛滥。近年来我国机动车辆保险出险率大幅升高，汽车保险诈骗尚未得到有效的遏制。国内保险公司联手打击车险骗赔的声势越来越大，范围也越来越广。但是目前并没有形成切实有效自成体系的防范方法，相关法律、道德舆论对车险骗赔现象也缺乏有效的约束力。汽车保险欺诈已对保险公司自身经营良性发展和盈利能力产生了重大影响最终也将损害众多投保人的合法利益。综上所述，对机动车辆保险欺诈的研究及防范已经成为保险行业迫在眉睫的课题。研究汽车保险行业可行的欺诈预防方法和反欺诈策略，对改变汽车保险市场虚盈实亏，改善汽车保险在财产保险行业的盈利能力，维护广大客户的合法权益，促进健康发展汽车保险市场具有重要意义。如何将骗赔案件数量在合理范围内，走出一条行之有效的车险反欺诈之路，是刻不容缓的问题。
　　基于车险理赔流程，从其中查勘、定损、核损三个重点环节，分析可能出现的欺诈情况进行了分析，为车险理赔提供了依据。有效调动起职能部门、保险公司以及广大社会公众的反欺诈积极性，依靠全社会的力量打击车险骗赔案，形成全民打骗赔的社会风气和良好氛围。
　　本文通过对我国车险行业存在的问题分析，分析了国内外车险欺诈的相关案例，分析了车险欺诈存在的原因及应当采取的措施，提出了采用智能化的手段优化理赔流程，实现车险理赔流程的智能化管理，基于Logistic回归分析提取了用于欺诈识别的10组特征量，设计了用于反欺诈预测的概率神经网络模型，通过对特征量的有效性分析确定了测试样本，并利用训练好的神经网络进行了车险欺诈预测。实验结果表明，该算法对车险欺诈索赔预测准确，响应速度快，精度高，能够减少欺诈行为的发生，为车险行业的健康发展提供了有力保障。

目录

声明

摘要

1 绪论

1．1 研究的背景和意义

1．2 国内外研究现状

1．3 研究的内容与方法

2 我国车险理赔现状及国内外车险欺诈与反欺诈概述

2．1 车险业务的现状

2．2 车险理赔流程的主要问题

2．3 国外车险欺诈与反欺诈案例分析

2．4 国内车险欺诈与反欺诈案例分析

2．5 本章小结

3 基于Logistic分布的车险欺诈识别特征提取

3．1 二元选择模型

3．1．1 线性回归模型

3．1．2 Logistic回归模型

3．2 机动车车险研究样本模型数据分析

3．3 基于二元选择模型的车险欺诈识别特征量提取

3．4 机动车风险特征量聚类分析

3．5 本章小结

4 车险理赔的智能化风险管控研究

4．1 风险筛查

4．2 针对高风险环节的风险预警方案

4．3 风险预测模型

4．4 迭代优化

4．5 个性化风险管控

5 基于概率神经网络的车险欺诈识别

5．1 人工神经网络

5．1．1 人工神经网络概念

5．1．2 概率神经网络

5．2 Y保险公司车险反欺诈稽核基本情况

5．3 Y保险公司稽核发现的问题

5．3．1 接报案环节

5．3．2 查勘环节

5．3．3 车辆定损环节

5．3．4 人伤定损环节

5．3．5 单证收集环节

5．4 车险理赔流程中欺诈与反欺诈

5．5 车险欺诈识别仿真验证

结论

致谢

参考文献