机器学习模型在车险欺诈检测的研究进展

摘要：

随着保险行业的蓬勃发展,保险欺诈问题也显得日趋严重.车险欺诈一直是保险欺诈的"重灾区",对保险行业的发展至关重要.因此,车险欺诈检测技术一直是国内外学者研究的热点问题.鉴于我国在机动车辆保险欺诈检测技术方相对滞后,而国外的研究成果又较少对我国车险业务数据进行有效建模与分析,首次针对机器学习模型应用在车险欺诈检测的研究工作进行了文献调研,对二十多年来的研究工作进行系统化的归纳与总结.通过引入车险欺诈流程的简介,对专家系统与智能理赔系统在车险欺诈检测的流程进行了叙述;依次从国外和国内的角度介绍了机器学习模型应用在车险欺诈检测的具体研究进展,并进行了宏观的对比;基于国内某车险公司提供近5年来高质量的车险数据选取具有代表性的机器学习模型进行建模,并进行了全面的测试与分析;探讨了车险欺诈检测技术未来的研究方向.

关键词：汽车保险欺诈;机器学习;深度学习;数据不均衡;保险监管

所属期刊栏目：58

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金;国家自然科学基金;江苏省双创博士项目;南京邮电大学引进人才科研启动基金

在线出版日期：2022-03-18（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共16页

页码：34-49