【摘 要】
:
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
论文部分内容阅读
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。
其他文献
近年来,移动通信和网络技术、人工智能的飞速发展,大量新兴应用应运而生并且对移动终端设备的要求进一步提高。移动终端有限的电池容量和计算资源将无法应对计算密集型和时延敏感型应用的挑战。移动边缘计算(Mobile Edge Computing,MEC)有望成为一种新的范式解决这一问题,它在移动网络边缘部署MEC服务器,从而移动终端可以将计算任务的整体或者部分卸载到MEC服务器上执行,降低了移动设备的时延
通过对我国丰富的新能源资源进行合理的利用可产生庞大的电能,但想要完全消纳利用新能源所产生的电力则需要相当规模的输电线路参与输送工作。虽然铺设新的输电线路可以缓解整个电网线路的电力输送压力,但新线路的建设不仅耗资巨大而且构建速度也远比不上目前日益增长的社会用电需求。因此,合理提升现有输电线路的载流能力则成为一种最为经济有效的方案。根据线路的最大载流量以及线路实际负荷电流之间的关系,电网工作人员可相应
创新是推动中国经济转向高质量发展的内在动力。在加强区域创新体系建设的国家战略背景下,京津冀协同发展战略已实施7年有余。京津冀作为全国创新驱动经济增长的新引擎,却始终面临城市群内部创新差距较大、协同创新问题严峻的现实困境,区域内部长期的不均衡发展导致区域整体在全国城市群中的头部优势有所下降。而大量研究发现,创新在空间分布上并不均衡,既存在空间集聚也存在空间差异,其影响因素由于研究尺度与对象的不同也不
遥感场景三维点云语义分割越来越受到关注,由于遥感场景背景复杂、投影方向不定、目标尺度大等特点,现有三维点云语义分割算法应用于遥感场景,存在目标背景复杂、目标尺度不一、目标轮廓结构相似辨识难等问题。针对以上问题,本文的具体工作包括以下两部分:(1)针对遥感场景中目标背景复杂、目标尺度不一等问题,本文基于串行结构的多尺度特征融合网络提出了一种融合方向密度的多尺度特征学习语义分割算法。该算法充分结合物体
本文通过开展室内静态吸附-解吸试验,进行三种重金属离子在粉土中的吸附-解吸试验,使用非线性吸附-解吸模型、Freundlich模型、Langmuir模型进行拟合,并对负载有重金属污染物的粉土颗粒进行微观特征分析。为深入研究重金属离子作用下非饱和土中污染物迁移过程,利用一维短土柱污染物迁移试验,考察重金属污染物浓度、种类对土体含水率分布的影响以及不同重金属污染物迁移能力的差异。最后,基于非饱和土中污
透镜作为最常见的光学元器件,在摄像头、天文望远镜和显微镜等光学设备中是不可或缺的存在,其表面加工质量直接决定着设备的成像质量。如何实现对透镜表面三维轮廓高精度测量具有重要的研究意义。目前,表面轮廓测量方法可分为接触式和非接触式两大类。其中接触式测量由于机械探针与被测件接触易对器件表面造成划伤损坏的原因,现已很少应用在表面轮廓测量领域中。而激光波数扫描干涉法作为非接触式光学测量的一种,具有检测速度快
异常检测(outlier detection)是数据挖掘的重要任务之一,其研究目的是发现与预期结果显著偏离的数据。在数据流环境下,异常点即明显偏离其附近数据的数据点。异常检测方法广泛地应用于计算机诸多领域,例如网络检测、水文检测、金融欺诈检测和医疗病理检测等。关于异常检测方法的研究是计算机应用领域的热点课题之一。有很多问题可能促使异常值出现,例如机器故障、欺诈行为、恶意活动、人为错误、采样错误,以
交通智能化是当前科技发展的一个重要趋势,自动驾驶目前还未能实现完全自主的无人驾驶,因此,智能辅助驾驶系统依然存在很大的实用价值。基于智能辅助驾驶系统实时检测识别驾驶员的驾驶行为,当驾驶员出现不符合安全规范的驾驶行为时,智能辅助驾驶系统可以及时发出预警以提醒驾驶员及时纠正不安全的驾驶行为,因此,合理利用智能辅助驾驶系统可以有效降低交通事故发生的几率。驾驶行为识别方法实际应用于智能辅助驾驶系统时依然存
近年来,在有限状态机上高维数字混沌系统可以产生真实可证明的混沌,已经在理论和实践上取得了许多进展,本文是该进展中的一部分,旨在完善和拓展高维数字混沌系统的理论框架以及提供更多的应用实例,在理论方面为提供了拓扑混合证明。拓扑混合意味着在紧致空间上的Devaney混沌,但反之则不一定。因此,拓扑混合性证明完善和拓展了高维数字混沌系统的理论框架。本文给出了基于回路结点收缩算法构建高维数字混沌系统的一般设
随着人工智能的快速发展以及人们对生物神经网络认识的不断深入,具有复杂随机拓扑结构的人工神经网络和生物神经网络中的同步现象得到了研究者们的重点关注。众所周知,在网络同步的过程中,拓扑结构起着非常重要的作用。当网络无法自同步或者对同步还有其他要求时,需要对节点施加控制作用,使其能够与给定的参考轨迹同步。在同步控制中,所采用的控制策略包括模糊控制、牵制控制、间歇控制和脉冲控制等。作为一种实用的、能够降低