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。