【摘 要】
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改革开放以来,我国保险业取得了长足进步,无论是保险市场还是监管力度都发生了前所未有的变化。目前,家用汽车已步入千家万户,投保汽车保险已成为消费者抵御风险的重要保障,车险业务也已占据财产险公司业务的最大比例。然而,随着社会经济和车险业务的快速发展,车险欺诈现象应运而生,这个与保险共生的“毒瘤”已成为行业不得不处处小心的“地雷”,违法犯罪活动日益频繁,严重危害了消费者的合法权益,影响了行业正常经营,破
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改革开放以来,我国保险业取得了长足进步,无论是保险市场还是监管力度都发生了前所未有的变化。目前,家用汽车已步入千家万户,投保汽车保险已成为消费者抵御风险的重要保障,车险业务也已占据财产险公司业务的最大比例。然而,随着社会经济和车险业务的快速发展,车险欺诈现象应运而生,这个与保险共生的“毒瘤”已成为行业不得不处处小心的“地雷”,违法犯罪活动日益频繁,严重危害了消费者的合法权益,影响了行业正常经营,破坏了车险市场秩序。现如今,有效地识别和打击车险欺诈行为已经成为保险业不得不面对的重要课题。在识别技术方面,传统的欺诈识别技术已很难满足严峻的反欺诈形势,利用人工智能技术对欺诈案件进行识别成为当前可行且必要的手段。本文基于深度学习技术中的深度置信网络（Deep Belief Nets,DBN）,基于国内实际车险理赔数据,构建车险理赔反欺诈模型,经测试并实证分析,所构建的反欺诈模型具有良好的欺诈识别效果。本文主要工作分为以下几个部分:（1）构建基于实际车险理赔数据的数据集。基于实际车险理赔业务和历史反欺诈经验,建立实验所需的车险理赔数据集,根据数据集的数据类型和特点提出对数据进行预处理的几种方法,确保数据集可供深度学习使用。（2）提出基于位置加权的PW-SMOTE算法。针对所构建数据集不平衡的特点,对常见不平衡数据处理方法进行分析,分析SMOTE算法的缺点,并提出基于位置加权的SMOTE（PW-SMOTE）算法,通过控制样本生成权重来提升生成样本质量以及强化样本类别间的边缘分界,实验结果表明PW-SMOTE算法对不平衡数据集的处理更有助于提升欺诈识别能力。（3）设计、实现并验证了基于DBN的车险理赔反欺诈模型。首先设计基于DBN的车险反欺诈模型结构,在确定相关重要模型参数后完成反欺诈模型构建。随后在实验测试集上验证了模型的识别欺诈能力,基于DBN的模型识别能力优于传统非深度学习模型,模型的召回率达93.83%,精确率达94.73%,F值达93.77%。此外,经实际数据集验证,反欺诈模型在新发生赔案上也取得了较好的识别结果。
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