在我国财险市场中,机动车辆保险一直占据了财险市场份额的一半以上,机动车辆保险的发展情况在很大程度上影响着整个财险市场的发展。而车险欺诈又属于保险欺诈的一个重灾区,车险欺诈的类型复杂,涉及整个汽车行业的多个主体,尤其是投保方实施的车险欺诈行为,尤其突出。车险欺诈每年都会给保险公司带来巨额损失,而且由于信息不对称、案件复杂性和隐蔽性以及作案手法愈加专业化和团队化等,给保险公司在进行车险反欺诈过程中造成了很大的困难。而车联网技术是随着近年来物联网的兴起而产生的一种技术,车联网将车与车、车与人、车与路、车与传感器结合起来,形成了一个巨大的交互网络,在前端,车联网利用设备采集车辆数据,在中端利用无线通信技术将数据信息传输到后端设备,后端设备将这些数据进行处理后加以运用,如二手车交易市场、汽修、紧急救援、保险等多种场景,其中应用到保险行业的场景之一就是利用车联网产生的数据进行车险反欺诈。车联网数据相比于保险公司积累的传统数据,车联网数据更加具有特征性和全面性,保险公司可以利用车联网数据更详细地了解投保人信息,降低信息不对称程度,还可以结合人工智能等技术,将车联网数据进行建模,创建多项风险因子,综合识别车险欺诈风险。本文一共分为六个部分,导论部分阐述了车联网和车险反欺诈活动的背景和意义,然后对相关文献做了梳理,描述了本文的研究内容与方法,最后总结了本文的创新与不足。第一章主要对车险欺诈以及车联网数据相关理论的阐述,首先从定义、表现和环节三个角度对车险欺诈进行介绍,同时本文介绍了信息不对称理论,信息不对称是引起车险欺诈的一个很重要的客观原因。其次本章对车联网进行描述,包括车联网定义、架构以及车联网大数据的构成,接下来介绍三种不同的驾驶理论,分别是异常驾驶行为模型、信息处理模型、情境中介模型。本文将试图在车联网数据和车险反欺诈之间找到切入点。第二章分析我国车险反欺诈中车联网大数据应用的现实情况,一是介绍了我国车险反欺诈的概况,二是从个人、公司和行业层面介绍了传统车险反欺诈存在的困难,接下来分析车联网数据应用到车险反欺诈的优势,通过对比传统车险反欺诈及利用车联网数据进行反欺诈,来说明车联网数据应用到车险反欺诈的可行性。第三章通过车联网大数据应用车险反欺诈的案例进行研究,本章结合前面所述现实问题,主要选取评驾科技作为本文研究案例,对其发展概况和反欺诈功能进行详细探析,同时简要地比较了行业几种反欺诈措施。第四章是根据前述内容对车联网大数据应用车险反欺诈进行问卷调查设计,通过设计一系列相关问题,再对所得到的调查数据进行分析,了解调查问卷反映的用户需求和将车联网数据应用到反欺诈的可行性。第五章是对全文的总结和根据之前阐述的内容提出相应的对策,具体将从宏观和微观两个角度提出相应建议,宏观层面针对行业管理者、保险公司及第三方技术公司提出了相关建议,微观从承保和理赔两个角度提出相关建议。