汽车保险反欺诈系统应用与研究

摘要

保险欺诈是世界保险发展的一道共同难题，其对汽车保险的危害最为严重，随着我国经济飞速发展，我国的保险业也迅速地崛起，但和经济发达的西方国家相比，仍然处于发展阶段。但是，在西方保险业经常发生的保险诈骗案这几年来在我国也频频发生，而且愈演愈烈，保险诈骗已经成为了腐蚀我国保险业的毒瘤。面对各种层出不穷的保险欺诈行为，保险公司工作人员很难凭借经验就将它们识别出来，而且调查发现，单凭一家保险公司内部的数据很难对狡猾的保险欺诈者的真正意图进行识别。保险业迫切需要新的技术与新的反欺诈方法。
　　本文正是从这一实际需求出发，结合当前国内保险公司的实际情况，采用数据挖掘技术设计了一个汽车保险的反欺诈系统方案。系统结合保险公司的实际情况，首先各个保险公司的业务数据进行预处理，并将处理后的数据存入汽车保险反欺诈系统的中心数据库。然后设计了汽车保险反欺诈系统的系统模型，主要包括三个模型:重复投保查询模型、保险欺诈规律挖掘模型与保险欺诈识别模型。再利用数据挖掘技术中的Apriori算法对汽车保险的欺诈行为进行规律挖掘，并对挖掘结果进行分析。最后实现了汽车保险反欺诈系统。
　　根据试运营结果，目前该系统已经取得了很好的效果，能够在很大程度上降低诈骗案例的发生，有效地提高了保险企业的竞争力。

目录

声明

摘要

插图索引

附表索引

第1章 绪论

1．1 研究背景与意义

1．1．1 研究背景

1．1．2 研究意义

1．2 汽车保险业数据挖掘技术研究现状

1．2．1 汽车保险业现状

1．2．2 数据挖掘技术研究现状

1．3 本文主要研究内容

1．4 本文组织结构

第2章 相关技术概述

2．1 数据挖掘技术概述

2．1．1 类聚算法

2．1．2 分布式数据挖掘

2．1．3 决策树算法

2．2 数据预处理方法概述

2．2．1 行业级保险反欺诈系统数据预处理框架设计

2．2．2 行业级保险反欺诈系统异构数据集成策略

2．2．3 行业级保险反欺诈系统脏数据清洗策略

2．3 本章小结

第3章 系统分析与算法设计

3．1 车险反欺诈系统分析

3．1．1 投保行为分析

3．1．2 客户风险分析

3．1．3 欺诈识别分析

3．2 反欺诈系统模型设计

3．2．1 重复投保查询业务模型

3．2．2 保险欺诈规律挖掘业务模型

3．2．3 保险欺诈行为识别业务模型

3．3 数据挖掘算法设计

3．3．1 Apriori算法描述

3．3．2 基于Apriori算法的车险欺诈规律挖掘

3．4 本章小结

第4章 系统设计与实现

4．1 系统设计原则

4．1．1 合理性与结构稳定性

4．1．2 可扩展性与复用性

4．2 系统架构

4．2．1 系统开发与运行环境

4．2．2 软件架构

4．3 系统实现

4．3．1 系统主体业务流程

4．3．2 系统主要模块展示

4．4 试验结果

结论

参考文献

致谢