大数据背景下的农险反欺诈检测:国际经验与技术选择

摘要：

中国农业保险市场中欺诈骗保等违法行为不容忽视,亟需运用数据挖掘技术提高农业保险发展质量.首先,本文对反欺诈检测的常用方法进行了梳理,包括异常值检测、聚类法、线性回归法、社会关系网络分析法等方法.其次,本文总结美国运用数据挖掘技术开展农业保险反欺诈检测的基本经验.美国利用以政府主导、研究机构参与的模式,开发出多种欺诈检测项目,为美国农业保险节约巨额资金.再者,基于国际经验,本文提出适用于中国农业保险反欺诈检测的相关性异常值检测法、合谋关系检测法和机器学习法.最后,为进一步推动数据挖掘技术在中国农业保险反欺诈检测中的运用,本文提出建立农业保险大数据库、建立数据挖掘合作平台、建立常态化的数据利用机制、以及培育和激励数据挖掘人才等建议.

关键词：农业保险、数据挖掘、欺诈检测

分类号：F842(保险)

资助基金：科技创新基金;国家自然科学基金

在线出版日期：2019-09-04（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共14页

页码：53-66