發(fā)布時(shí)間：2020-06-12 11:39

【摘要】：保險(xiǎn)欺詐是保險(xiǎn)行業(yè)中普遍存在的現(xiàn)象。在眾多險(xiǎn)種中,汽車保險(xiǎn)是保險(xiǎn)欺詐的高發(fā)區(qū)之一。目前,隨著保險(xiǎn)市場(chǎng)的普及以及人們生活水平的提高,國(guó)內(nèi)汽車保有量逐年增加,車險(xiǎn)業(yè)務(wù)快速發(fā)展;同時(shí)由于國(guó)內(nèi)保險(xiǎn)制度的不完善和保險(xiǎn)欺詐管理實(shí)踐的相對(duì)滯后,車險(xiǎn)欺詐問題也日益突出,成為困擾保險(xiǎn)業(yè)健康發(fā)展的巨大障礙。在這種背景下,車險(xiǎn)欺詐識(shí)別就成為一個(gè)十分重要的話題。本文在現(xiàn)有研究的基礎(chǔ)上,將國(guó)內(nèi)某大型保險(xiǎn)公司2016年度的58429例車險(xiǎn)理賠樣本分為三類,即黑色樣本(確認(rèn)欺詐索賠類)、白色樣本(確認(rèn)誠(chéng)實(shí)索賠類)及灰色樣本(無法區(qū)分的索賠類);然后利用Apriori算法、FP-growth算法對(duì)黑色樣本集進(jìn)行關(guān)聯(lián)分析,并將挖掘出的13個(gè)頻繁項(xiàng)集在白色樣本集中驗(yàn)證,結(jié)果全部有效,最后得到項(xiàng)集之間的關(guān)聯(lián)規(guī)則。結(jié)果表明,在每個(gè)1-頻繁項(xiàng)集下,都存在顯著的關(guān)聯(lián)規(guī)則;用其結(jié)果對(duì)灰色樣本中的欺詐索賠進(jìn)行識(shí)別,當(dāng){20,22}出現(xiàn)時(shí),可以識(shí)別的欺詐有8498個(gè),占灰色樣本的34.26%;當(dāng){10,19,20}出現(xiàn)時(shí),可以識(shí)別的欺詐有6325個(gè),占灰色樣本的25.50%;而當(dāng){19,20,5}出現(xiàn)時(shí),可識(shí)別的欺詐有3621個(gè),占灰色樣本的14.60%。再將有顯著區(qū)分度的頻繁項(xiàng)集應(yīng)用于灰色樣本集,以預(yù)測(cè)灰色樣本集的欺詐率。由于支持度越高得到的結(jié)果越可信,因此論文將頻繁項(xiàng)集的支持度及區(qū)分度分別取為0.80和0.95,這時(shí)灰色樣本集的欺詐率預(yù)測(cè)結(jié)果為0.4598,而全部理賠樣本中的欺詐率為0.3752。這一結(jié)果與現(xiàn)有研究的欺詐率估計(jì)值較為接近。由于保險(xiǎn)欺詐識(shí)別方面的研究十分缺乏,利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)對(duì)這一問題進(jìn)行研究也剛剛開始,因此本論文的工作尚屬探索性研究,其結(jié)論有待于進(jìn)一步驗(yàn)證。但可以肯定的是,利用關(guān)聯(lián)分析尋找欺詐行為特征,進(jìn)而對(duì)欺詐索賠進(jìn)行識(shí)別,將是保險(xiǎn)欺詐學(xué)術(shù)研究與管理實(shí)踐的重要方向之一。
【圖文】：

欺詐樣本一頻繁項(xiàng)集

欺詐樣本二頻繁項(xiàng)集
【學(xué)位授予單位】：蘭州大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號(hào)】：C81

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本文編號(hào)：2709479