改革开放以来,随着汽车的普及、人们安全意识的提高,人们对车辆风险管控问题越来越重视,但车辆风险评估、车辆风险识别和车辆风险管理等风险案件却时有发生。目前,国内外大多数学者对车辆风险等级、车辆风险管控等一系列问题进行研究,但我国车辆风险管控起步较晚,尚未形成一个有效、完整的体系。因此,车辆风险管控问题研究具有很大的理论和实践价值。本文主要以某财产保险公司2014-2016年的承保与理赔数据为研究对象,运用层次分析法、数据挖掘技术、博弈论等,对“投保人-保险人-维修单位”构成的网络系统进行研究。首先,分别对投保人视角下车辆风险评估、保险人视角下车辆风险识别和维修单位视角下车辆风险管理等车辆风险管控问题进行分析;然后,对“投保人-保险人-维修单位”构成的网络进行车辆风险控制模型构建及优化研究。具体研究内容如下:(1)为了最大限度的降低车辆业务成本,从投保人视角对车辆风险评估进行研究。将风险因子划分为四种影响因素,分别为驾驶员因素、车辆因素、行驶因素、地区环境因素,并对每种影响因素的风险因子选项进行打分。然后,利用层次分析法确定每个指标的权重,并通过与保险公司已承保的低风险客户数据进行对比,验证上述车辆风险评估方法的科学有效性。(2)为了最大限度的降低车辆经营成本,从保险人视角对车辆风险识别进行研究。以某保险公司2014-2016年损失金额超过2000元的汽车保险赔付案件为研究对象,将数据分为两组:实验组和验证组。以车险损失金额的影响因素为输入变量,以风险等级为输出变量,利用实验组数据构建BP神经网络预测模型,然后,利用所建模型对验证组数据进行预测,验证模型的合理性。然后,以该保险公司2014-2016车辆欺诈案件为研究对象,对车险欺诈的风险因素(事故责任、出险时间、是否现场报案等)进行统计提取及分类处理,用关联规则中的Apriori算法,找出同时满足最小支持度阈值和最小置信度阈值强相关的高频欺诈风险因素组合,为保险人车辆风险管控决策提供依据。(3)为了最大限度的降低车辆维修成本和提升维修服务质量,以车辆配件市场分类为基础,分别从车辆配件价格和质量角度进行风险分析;从维修工时成本角度,分析导致车辆维修工时风险增加的因素;并利用某财产保险公司2017年车险理赔的送修金额精准度数据作为原始数据,构建GM(1,1)马尔科夫预测模型,然后对该保险公司2018年1-3月车险理赔的送修金额精准度进行预测。(4)为了最大限度的均衡车辆风险网络中各参与主体的利益和风险管控问题,构建投保人、保险人和维修单位三类参与人的网络利益均衡管控的动态博弈模型,并以上述研究结果作为数据基础,构建投影算法分析、解决问题,确定各行为决策对车辆风险分担的影响规律,挖掘网络利益的决策均衡点。