大数据与车险反欺诈模型构建_卢文龙
基于数据挖掘的反欺诈风险预测模型建立
基于数据挖掘的反欺诈风险预测模型建立随着互联网的普及和全球经济的发展，电子商务和在线支付的兴起使得电子诈骗和欺诈行为也日益猖獗。
为了保护用户的个人信息和财产安全，构建一个有效的反欺诈风险预测模型显得尤为重要。
一、引言反欺诈风险预测模型是一种基于数据挖掘技术的应用，通过分析和挖掘大量的历史欺诈数据，从中学习出模型并应用到实时交易中去。
本文将详细介绍基于数据挖掘技术的反欺诈风险预测模型的建立流程及其重要步骤。
二、数据收集与预处理1.数据收集数据收集是构建反欺诈风险预测模型的第一步。
我们需要收集大量经过标记的欺诈和非欺诈交易数据，并保证数据的完整性和准确性。
2.数据预处理数据预处理是为了保证数据质量和模型的可靠性。
预处理包括数据清洗、缺失值处理、异常值处理、特征选择等。
通过对数据的预处理，可以提高模型的准确性和稳定性。
三、特征工程在构建反欺诈风险预测模型时，特征工程是非常重要的环节。
通过对原始数据进行特征处理和特征选择，可以提取出最有价值的特征用于建模。
1.特征处理特征处理包括特征提取、特征变换和特征构造。
通过对原始数据进行特征处理，可以得到更好的特征表达，提升模型的预测能力。
2.特征选择特征选择是从大量的特征中选择出最有用的特征，可以降低维度、减少噪声和冗余，提高模型的效果和可解释性。
四、模型建立与训练1.模型选择根据反欺诈问题的特点，常用的模型包括逻辑回归、决策树、支持向量机、神经网络等。
根据实际情况选择适合的模型进行建立和训练。
2.模型评估模型评估是判断模型性能的重要指标。
通过使用交叉验证、ROC曲线、准确率、召回率、F1值等指标对模型进行评估，选择最佳模型。
五、模型应用与优化1.模型应用将训练好的模型应用到实际的交易场景中，实时判断和预测欺诈风险。
通过模型应用可以提高反欺诈的效果，减少经济损失。
2.模型优化通过分析模型预测结果和实际效果，不断对模型进行优化。
可以通过调整模型参数、增加样本数量、改进特征选择方式等方法来达到优化模型的目的。
数字经济时代机动车辆保险反欺诈的大数据智能化研究
数字经济时代机动车辆保险反欺诈的大数据智能化研究一、研究背景和意义随着数字经济的快速发展，互联网、大数据、人工智能等新兴技术在各个领域都取得了显著的成果。
特别是在保险行业，大数据智能化技术的应用为保险公司提供了更加精准的风险评估和客户画像，从而提高了保险业务的效率和质量。
与此同时，保险欺诈现象也日益严重，给保险公司带来了巨大的经济损失和社会影响。
机动车辆保险作为保险市场的重要组成部分，其反欺诈工作尤为关键。
研究数字经济时代机动车辆保险反欺诈的大数据智能化方法具有重要的理论和实践意义。
研究数字经济时代机动车辆保险反欺诈的大数据智能化方法有助于提高保险公司的风险防范能力。
通过对大量历史数据的分析挖掘，保险公司可以更准确地识别潜在的风险客户，从而降低保险赔付风险。
大数据智能化技术还可以辅助保险公司进行精细化的风险定价，使其产品更具竞争力。
研究数字经济时代机动车辆保险反欺诈的大数据智能化方法有助于提高保险行业的服务质量。
通过对客户行为数据的分析，保险公司可以为客户提供更加个性化的服务，满足不同客户的需求。
大数据智能化技术还可以帮助保险公司优化理赔流程，提高理赔效率，从而提升客户满意度。
研究数字经济时代机动车辆保险反欺诈的大数据智能化方法有助于推动保险行业的创新发展。
通过对大数据技术的深入研究和应用，保险公司可以不断优化自身的业务模式和技术手段，实现可持续发展。
研究成果还可以为其他行业提供借鉴和启示，推动整个社会的数字化转型。
A. 研究背景随着数字经济的快速发展，互联网、大数据、人工智能等新兴技术在各个领域的应用日益广泛。
特别是在保险行业，大数据智能化技术的应用已经取得了显著的成果，为保险公司提供了更加精准的风险评估和客户画像，提高了保险业务的效率和质量。
与此同时，保险欺诈现象也呈现出愈发严重的态势，给保险公司带来了巨大的经济损失和声誉风险。
尤其是在机动车辆保险领域，由于涉及的保费金额较大，保险欺诈行为更容易产生严重后果。
一种基于大数据的车辆保险反欺诈检测方法发明专利
一种基于大数据的车辆保险反欺诈检测方法发明专利【正文】本发明涉及一种基于大数据的车辆保险反欺诈检测方法发明专利。
随着车辆保险业务的快速发展，保险欺诈问题日益突出。
传统的车辆保险反欺诈方法存在着诸多不足之处，需要一种更加准确、快速和高效的手段来进行欺诈检测。
基于此，本发明提供了一种基于大数据的车辆保险反欺诈检测方法，旨在解决传统方法的问题并提高欺诈检测的精度和效率。
本发明的技术方案主要包括以下步骤：1. 数据采集阶段：通过车辆保险公司的保单、理赔数据、驾驶行为数据等多源数据的采集，构建庞大的保险数据集。
2. 数据预处理：对采集到的数据进行去噪、去重、归一化处理，消除噪声干扰并统一数据格式，为后续检测步骤提供可靠的数据基础。
3. 特征提取：根据保险欺诈检测的需求，从数据集中提取出有效的特征。
例如，保单数据可以提取出投保人信息、被保险车辆信息等特征；理赔数据可以提取出事故类型、保险金额等特征。
4. 欺诈检测模型训练：利用机器学习、深度学习等技术，基于提取的特征构建欺诈检测模型，并使用训练数据对模型进行训练和调优，以提高模型的准确性和鲁棒性。
5. 欺诈检测与预测：利用训练好的欺诈检测模型对新数据进行欺诈检测与预测。
当有新的保单或理赔数据进入系统时，系统将自动进行欺诈检测，判断是否存在欺诈行为，并预测可能的欺诈风险。
6. 结果输出与反馈：系统将欺诈检测结果以可视化形式展示给用户，同时将结果输出到车险公司的管理系统中，供相关部门使用。
通过不断收集反馈信息，更新模型，提升欺诈检测的精度。
相比传统的车辆保险反欺诈方法，本发明具有以下优点：1. 数据源广泛且多样化：通过采集多源数据，建立完整的保险数据集，包含了丰富的保单、理赔、驾驶行为等信息，提高了欺诈检测的准确性和可靠性。
2. 大数据分析：利用大数据分析技术，挖掘数据中的潜在规律和模式，识别出隐藏在海量数据中的欺诈行为，提高了欺诈检测的效率。
3. 模型训练与优化：采用机器学习、深度学习等技术，建立欺诈检测模型，并通过训练和优化不断提升模型的准确性和鲁棒性。
基于大数据的互联网金融诈骗检测与预警模型构建
基于大数据的互联网金融诈骗检测与预警模型构建随着互联网的快速发展以及金融行业的数字化转型，互联网金融行业正面临着日益严峻的诈骗威胁。
为了确保金融交易的安全和用户的资金安全，建立一种高效的互联网金融诈骗检测与预警模型显得尤为重要。
近年来，基于大数据的技术应用在金融领域得到了广泛的应用和研究。
通过对庞大的数据进行深度挖掘和分析，可以从中发现潜在的诈骗行为并进行预警。
本文将探讨如何基于大数据构建互联网金融诈骗检测与预警模型，以应对日益猖獗的互联网金融诈骗活动。
首先，建立一个可靠的数据集是构建互联网金融诈骗检测与预警模型的首要任务。
数据的收集可以通过多种渠道进行，包括用户交易数据、用户行为数据、舆情数据等。
这些数据可以反映用户在进行金融交易过程中的行为和特征，帮助我们对异常行为进行识别和预测。
其次，需要建立一套完整的数据处理和分析流程。
数据处理过程包括数据清洗、数据集成和数据转换等环节。
将不同来源和格式的数据整合在一起，并对数据进行去噪和规范化处理，以确保数据质量和一致性。
数据分析过程则包括特征提取、模式识别和关联分析等环节。
通过对大数据进行特征提取和分析，可以发现潜在的诈骗行为和模式，为后续的预警提供依据。
在特征提取和数据分析的基础上，我们可以构建预测模型来进行诈骗检测和预警。
预测模型可以基于机器学习算法，通过训练数据集进行模型训练，并使用测试数据集进行模型验证和优化。
常用的机器学习算法包括决策树、逻辑回归和支持向量机等。
这些算法可以通过对大量样本数据的学习和分析，识别出异常的金融交易行为和模式，提供实时的诈骗预警。
此外，为了提高模型的准确性和实时性，可以引入实时数据流分析技术。
实时数据流分析技术可以对实时数据流进行高效的处理和分析，以便及时发现和预警异常的数据。
通过实时数据流分析技术，可以将模型应用于真实的互联网金融环境中，提供实时且准确的诈骗预警服务。
当互联网金融诈骗检测与预警模型构建完成后，还需要进行模型的测试和评估。
《机器学习助力机动车辆保险反欺诈研究》
《机器学习助力机动车辆保险反欺诈研究》一、引言随着科技的飞速发展，机动车辆保险业务日益繁荣，同时也面临着愈发严峻的欺诈挑战。
传统的反欺诈手段往往依赖于人工审查和规则设定，这已难以应对日益复杂的欺诈模式。
近年来，机器学习技术的发展为机动车辆保险反欺诈带来了新的思路和解决方案。
本文将探讨机器学习在机动车辆保险反欺诈领域的应用，以及如何通过数据挖掘、模式识别等技术提高反欺诈的效率和准确性。
二、机器学习在机动车辆保险反欺诈中的重要性在机动车辆保险领域，欺诈行为屡见不鲜，包括虚假索赔、骗保等行为，给保险公司带来了巨大的经济损失。
传统的反欺诈手段主要依赖于人工审查和规则设定，但随着欺诈手段的不断升级和变化，这种方法已经难以满足现实需求。
而机器学习技术的应用，能够通过数据挖掘和模式识别等技术手段，自动识别和预防欺诈行为，提高反欺诈的效率和准确性。
三、机器学习在机动车辆保险反欺诈中的应用1. 数据挖掘：机器学习可以通过对历史数据进行深度挖掘和分析，发现潜在的欺诈模式和规律。
例如，通过分析索赔记录、事故类型、事故地点等信息，发现某些特定模式下的索赔可能存在欺诈风险。
2. 模式识别：机器学习能够通过训练模型，自动识别异常行为和模式。
例如，在驾驶行为分析中，通过分析车辆的行驶轨迹、速度、加速度等信息，识别出可能的异常驾驶行为，从而判断是否存在欺诈。
3. 风险评估：基于机器学习的风险评估模型可以根据历史数据和实时数据，对潜在的欺诈风险进行评估和预测。
这有助于保险公司及时采取措施，防止欺诈行为的发生。
4. 自动化决策：通过机器学习算法，可以实现自动化决策，快速处理大量索赔请求，减少人工干预和误判的可能性。
四、实践案例分析以某大型保险公司为例，该公司在机动车辆保险反欺诈中应用了机器学习技术。
首先，他们收集了大量的历史数据和实时数据，包括索赔记录、事故类型、驾驶行为等信息。
然后，他们利用机器学习算法进行数据挖掘和模式识别，发现了一些潜在的欺诈模式和规律。
大数据建模技术在人身保险反欺诈领域的应用路径解析
大数据建模技术在人身保险反欺诈领域的应用路径解析一、引言随着大数据技术的蓬勃发展，尤其是Alpha Go战胜李世石后，又以Master的身份横扫围棋界，使基于机器学习的大数据建模成为了最新的技术热点。
通过模型训练让机器智能化，代替人工，降低成本，提高效率和准确率，其众多的优势和巨大的商业价值吸引了各行各业的商业巨头纷纷开始打造属于自己的人工智能体系，尤以腾讯、阿里、百度等拥有明显大数据资源优势的互联网企业为代表。
目前，人脸识别、语义识别、无人驾驶、智能风险识别、精准预测模型等基于大数据的新技术在商业上的应用已经日趋成熟，并通过互联网+迅速辐射到金融领域，开始重塑甚至颠覆传统的商业及运营管理模式。
这种变革带来的竞争压力迫使银行、保险等金融机构必须快速转型升级，积极寻求自身业务与大数据和新技术之间的契合点。
而通过大数据构建精准风险预测模型提升风险识别的精准度和效率，对于经营风险的保险公司来说，便成了一个极具吸引力和价值的切入点。
纵观国内保险行业，目前对于大数据建模技术的应用还处在探索和尝试阶段。
整体来看，财产险领域在精准风险识别模型的应用上要略为先行一步：一方面是行业信息的整合共享更加到位，2016 年底，全国车险反欺诈信息系统正式上线，面向各市场主体提供保险欺诈线索识别和风险预警功能，初步实现了行业车险欺诈信息的交互共享;另一方面，由于车辆保险的数据标准化程度较高，进行大数据建模的基础良好，因此国内部分财产险公司在车辆保险后续稽核方面通过构建大数据风险识别模型辅助稽核，取得了一定的成效。
而人身保险以人的寿命和健康作为对象，其经营的风险更加复杂多样，加之我国公民信息管理较为碎片化，数据标准化程度低，因此大数据在我国人身保险风险管控领域的应用还较为滞后，仅有数家保险公司进行了创新尝试。
本文以大数据建模技术在人身保险反欺诈领域的应用为例，从业务场景选择、风险特征筛选、数据清洗与整理、建模工具与算法选择、模型准确性的验证等方面，详细解构了基于Spark 计算引擎、采用随机森林算法构建重大疾病保险核保欺诈风险评估模型的路径，以期对大数据建模技术在保险风险管控领域的应用提供一定的参考。
大数据与车险反欺诈模型构建
大数据与车险反欺诈模型构建随着社会的发展和科技的进步，大数据的应用已经渗透到各个领域中，其中包括车险领域。
车险反欺诈是指通过分析车险数据，识别并防止欺诈行为的发生。
构建车险反欺诈模型是大数据在车险领域中的一种应用，本文将介绍大数据与车险反欺诈模型构建的相关内容。
首先，大数据在车险领域中的应用越来越广泛。
车险公司每年都会处理大量的数据，如保单数据、理赔数据、用户行为数据等。
这些数据蕴含着大量的信息，通过对这些数据进行分析和挖掘，可以揭示出隐藏在数据背后的规律和模式。
这就为构建车险反欺诈模型提供了可靠的数据基础。
其次，构建车险反欺诈模型的关键是选择合适的特征和算法。
特征选择是指从所有可用的特征中选择出最具有区分度的特征。
在车险领域中，可能有着许多与欺诈行为相关的特征，如投保人的年龄、性别、驾龄等，理赔记录、事故记录等。
此外，还可以考虑一些与投保信息相关的特征，如投保金额、车辆品牌等。
通过对这些特征进行分析和挖掘，可以找到那些最能反映欺诈行为的特征，从而提高模型的准确性和效果。
在特征选择之后，还需要选择合适的算法来构建车险反欺诈模型。
目前，常用的算法包括逻辑回归、决策树、随机森林等。
这些算法在机器学习领域中得到了广泛的应用，通过对训练集进行训练，可以得到一个能够对新样本进行分类的模型。
为了提高模型的效果，可以采用模型集成的方法，通过组合多个模型的预测结果来得到最终的分类结果。
除了特征选择和算法选择外，构建车险反欺诈模型还需要考虑数据的质量和准确性。
在处理大数据时，可能会遇到数据脏乱和缺失的问题。
为了保证模型的准确性，需要对数据进行清洗和处理，如剔除异常值、填补缺失值等。
此外，还需要进行数据的归一化和标准化，以避免不同特征之间的差异对模型的影响。
最后，构建车险反欺诈模型需要进行模型的评估和优化。
在实际应用中，模型的准确性和预测效果往往是评估模型好坏的主要指标。
可以通过交叉验证、混淆矩阵、ROC曲线等方法对模型进行评估。
反欺诈数据分析案例
反欺诈数据分析案例欺诈行为在现代社会中日益猖獗，给个人和机构造成了巨大的财务和声誉风险。
为了应对这一挑战，许多组织开始采用反欺诈数据分析技术，以识别和预防欺诈行为的发生。
本文将介绍一个真实的反欺诈数据分析案例，展示其在保险业中的成功应用。
此案例中的保险公司使用了高级数据分析技术来检测和预防保险欺诈。
在该保险公司的数据分析团队发现，有一批被怀疑涉及保险欺诈的索赔案件。
为了更好地进行调查，团队利用大数据分析技术，整合了来自内部和外部的多源数据，包括保险索赔数据、车辆信息、保险者个人信息等，构建了全面的数据模型。
通过对这些数据的深入挖掘和分析，数据团队发现有一组人涉嫌伪造事故并提出保险索赔。
这组人共享相似的特征，比如同一辆车辆、相似的家庭住址和联系方式。
此外，他们的索赔金额和发生时间也有明显的模式。
进一步的调查中，发现这些索赔申请中涉及的车辆在报案前都有过多次事故记录，且事故时间和地点与索赔案件高度匹配。
此外，涉案人员的联系方式常常发生变化，以避免保险公司的嗅探。
这些发现强烈暗示可能存在一起欺诈团伙。
为了进一步确认这个欺诈团伙的存在，数据团队设计了一个模式识别算法，以分析索赔案件申请人之间的联系模式。
算法发现，这些人通过共享相同的联系人和电话号码来联系彼此，这进一步证实了他们之间的关联性。
通过以上分析，保险公司确认了这个欺诈团伙的存在，并立即采取了相应的行动。
他们中止了涉案人员的索赔申请，并启动了法律程序。
此外，该保险公司还改进了其反欺诈策略，并将这些数据分析技术应用于其他领域，以提高整个保险业务的效率和安全性。
这个案例展示了反欺诈数据分析技术的巨大潜力和实际应用的成果。
通过整合和分析大量的数据，数据团队能够发现隐藏在海量信息背后的模式和异常，从而识别潜在的欺诈行为。
这种技术不仅能够提高欺诈检测的准确性，还能够降低误报率，减少人力成本，为保险公司和其他机构带来巨大的益处。
然而，反欺诈数据分析技术也面临一些挑战和障碍。
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保险欺诈几乎自保险诞生之日 起就如 影 随 形，而 且 随 着 经
一 、问 题 的 提 出 （一 ）欺 诈 数 量 呈 上 升 趋 势
保险欺 诈 也 是 全 球 性 问 题。 比如英国，２００６ 年 保 险 欺 诈 金 额
济的发展 和 科 技 的 进 步，欺 诈 形
马 克 思 曾 经 说 过，如 果 有 占总 赔 款 金 额 的 比 例 为 ２３％，
商业保险和社会保险之间信息的 结出车险欺诈的主要风险因子，
车险欺诈风险因子会随着保
实时对接，可 以 充 分 利 用 社 会 保 这 是 建 立 反 欺 诈 模 型 的 重 要 依 险市场环 境、公 司 经 营 管 理 状 况
险的信息 资 源，进 一 步 丰 富 大 数 据。就目前 车 险 市 场 状 况 而 言， 以及国家法律法规和诚信体系建
应用为蓝 本，就 如 何 构 建 车 险 反 面反映了行业反欺诈形势十分严 赔、重复 索 赔、“倒 签 单 ”骗 赔、扩
欺诈模型作一介绍。
峻。
大损 失 骗 赔 、伪 造 理 赔 单 证 骗 赔
年份
欺 诈 金 额 （亿 元 ） 年增幅
表 某保险公司近三年欺诈案件情况统计
２０１１ 年 ０．９
２０１２ 年
闭环式案件循环处理系统主
超 ５％，对 公 司 经 营 业 绩 也 产 生 中，要重点关注以下几点：一是风 要有四个 处 理 环 节：一 是 对 日 常
了重大 影 响。 光 大 证 券 称，该 事 险因子的定量分析直接影响风险 处理的 欺 诈 案 件 进 行 综 合 分 析，
件的直接原因是公司在使用其独 结果，需 要 专 业 人 员 科 学 评 估 并 提炼出欺 诈 案 件 风 险 因 子；二 是
１．１ ２２．２％
２０１３ 年
１．５ ３６．４％
ＳＨＡＮＧＨＡＩＩ ＮＳＵＲＡＮＣＥ Ｊａｎｕａｒｙ ２０１５
２７
风险防范
等等。骗 赔 形 式 五 花 八 门，给 反
（一）大数据在保险领域的应 尽相同，所 以 统 一 行 业 理 赔 服 务
欺诈工作带来了较大挑战。传统 用
标准和评 价 指 标 体 系，实 现 理 赔
时代课题，每 天 无 休 止 的 垃 圾 短 无关、被 保 险 人 购 买 的 是 最 新 型 异。所以，设定风险因子不能“一
信和骚扰电话已经让我们不胜其 的汽车、出险车辆是破旧老车、出 刀切”，而 应 结 合 公 司 实 际 情 况，
烦，这些 都 是 客 户 隐 私 泄 露 产 生 险时间离 保 险 起 讫 较 近、短 期 内 因时因地而定。
式更隐 蔽，手 段 也 更 多 样。 一 起 ３００％的 利 润，就 会 有 人 铤 而 走 ２００８年则上升到了２７％，这其中
起保险 欺 诈 案 件 如 巨 坝 之 蝼 蚁， 险，甘冒 上 绞 刑 架 的 危 险。 在 巨 还不包括虽有怀疑但无法拒赔的
不仅侵蚀 着 保 险 公 司 的 利 益，而 大的利 益 和 不 良 动 机 的 驱 使 下， 案件。
的反欺诈手段已经难以适应当前
大数据 又 称 海 量 数 据，是 指 基础信息尤其是欺诈风险信息的
反欺诈工作的需求。如何快速锁 涉及的资 料 量 规 模 巨 大，无 法 通 无缝对接、可 实 时 查 询 和 有 效 回
定欺诈案 件，并 有 针 对 性 地 开 展 过 目 前 主 流 软 件 工 具 撷 取 和 处 溯，是建 立 欺 诈 风 险 信 息 库 的 重
客户资 源 （如 车 主 既 可 能 是 保 险 人信息，准 确 判 断 其 投 保 意 图 和 知本公 司 的 客 户 信 息。 所 以，共
公司的客 户，也 可 能 是 修 理 厂 的 出险概率等，防范风险于未然。 享客户信 息 并 确 保 有 效 加 密，是
客 户 ），导 致 串 谋 方 为 了 维 护 其 所
高 一 尺，魔 高 一 丈 ”的 反 复 较 量 诈案件情 况 的 统 计。 数 据 显 示， 险而言，主要有以下几种情形：伪
中，反欺诈投入越来越大，科技化 该公司保险欺诈金额呈逐年增长 造事故现 场 骗 赔、更 换 驾 驶 员 骗
水平越来越高。本文将以大数据 态势，且 增 幅 扩 大。 这 从 一 个 侧 赔、车辆套牌骗赔、虚构第三者骗
导的反欺诈模式，既费时又费力， 原材料 的 质 量 好 坏 和 是 否 充 足。 假空间 很 小，数 据 质 量 更 高。 三
而且反欺诈成效难以保证。行业 欺诈风险信息库是否足够强大， 是社会保险数据更权威。随着社
需要探 索 新 的 保 险 反 欺 诈 技 术， 取决于数据量的大小及其规范性 会保险管 理 体 制 的 不 断 健 全，与
区 别 ，就 数 据 性 质 而 言 ，社 会 保 险
展，有的 欺 诈 案 件 已 经 呈 现 出 跨
（二）大数据应用于反欺诈工 有 很 多 商 业 保 险 难 以 企 及 的 优
国作案的 趋 势，给 欺 诈 案 件 的 取 作需解决的若干问题
势：一 是 社 会 保 险 数 据 更 全 面。
证调查、损失追偿带来较大不便。 １．欺诈风险信息库的建立 社会保 险 的 对 象 是 所 有 劳 动 者，
可能引发灾难性的后果。
险，而弱 化 了 其 他 风 险。 例 如 不 别模型，经过一定的数理运算，识
三 、保 险 欺 诈 的 风 险 因 子
能因为过于关注案件是否夜间出 别出疑似欺诈案件并进行验证处
对车 险 理 赔 大 数 据 进 行 分 险，而忽 略 了 车 型 老 旧 等 风 险 因 理；四 是 根 据 新 的 欺 诈 案 件 风 险
加入了串 谋 方 利 益，导 致 欺 诈 金 便采取有针对性的防范措施。 持，更需 要 各 保 险 经 营 主 体 的 积
额越来越 高，保 险 公 司 的 反 欺 诈
三是出 险 时，通 过 大 数 据 应 极配合和强力推动。
成本也 随 之 增 高。 同 时，由 于 串 用，建立反欺诈模型，实现案件与
二是保 险 期 间，可 以 通 过 大 大数据应用面临的难点。要解决
谓的“客 户 利 益”，不 经 意 间 就 成 数据网络及时获知被保险人或保 好这一问 题，需 要 保 险 监 管 部 门
了骗赔的参与者。由于保险欺诈 险标的风 险 状 况 的 变 化 情 况，以 的有效监 管、社 会 各 界 的 大 力 支
户 信 息 安 全，有 效 应 对 数 据 “裸 批增险种 后 出 险、同 一 报 案 电 话
基于欺诈案件的风险因子和
奔”，是大数据应用必须解决的难 涉及不同 的 出 险 车 辆、非 被 保 险 大数据支 持，再 经 过 一 定 的 数 据
题。
人代报案、代领赔款等近４０种。 处理，就 可 以 建 立 反 欺 诈 模 型。
（二）主要的反欺诈模型简介 定位。一是通过将欺诈风险因子
及被保险人、维修厂、医疗机构等 多个领域。具体到保险领域也将 信息、主动挖掘客户，是各保险经
多个串谋方，甚至保险公司员工、 大有作为。
营主体参与市场竞争的主要手
公安机关也会参与其中。串谋方
一是承 保 环 节，可 以 快 速 高 段。出于 竞 争 的 考 虑，各 保 险 经
往往与保险公司共同拥有一部分 效地获取 投 保 人、被 保 险 人 的 个 营主体都极不情愿让竞争对手获
细 、专 业 性 更 高 ，呈 团 伙 化 作 案 趋
目前，大 数 据 已 经 在 各 行 各 主体有一 百 多 家，仅 财 险 经 营 主
势，也就是业内所说的串谋欺诈。 业有 了 广 泛 应 用，涉 及 金 融、航 体就有六 十 多 家，市 场 竞 争 之 激
就车险欺 诈 案 件 而 言，可 能 会 涉 空、医疗、气 象 预 报、灾 害 预 警 等 烈有目共睹。千方百计获取客户
且扰乱了正常的经济秩序。严厉 保险欺诈如洪水猛兽咆哮而来，
（二 ）欺 诈 类 型 日 趋 多 样
打击保险 欺 诈，已 经 成 为 行 业 共 而且欺诈案件数量呈逐年上升态
从目前 情 况 看，保 险 欺 诈 类
识。保险 公 司 在 与 不 法 分 子 “道 势。下表为某保险公司近三年欺 型呈多 样 化、隐 蔽 化 趋 势。 就 车
５．大 数 据 风 险 的 防 范
这些风险因子大部分都是定 反欺诈模 型 建 立 后，就 可 以 形 成
相信很多人都了解光大证券 性因子，要将其代入反欺诈模型， 一 个 闭 环 式 的 案 件 循 环 处 理 系
的“乌龙指事件”。该事件不仅导 关键是要把定性因子合理地转化 统。如下图所示。
致上证综合指数在一分钟内上涨 为定量 因 子。在 数 据 转 化 过 程
立 的 套 利 系 统 时 出 现 了 问 题。 反复验证。二是数据转化过程中 根据提炼 的 风 险 因 子，设 立 数 理
“乌龙指事件”给大数据应用敲响 既要保 证 重 要 信 息 占 一 定 权 重， 识别模型，实 现 风 险 状 况 量 化 处
了警钟，一 个 小 小 的 技 术 问 题 就 又 不 能 为 了 突 出 某 一 方 面 的 风 理；三是 将 日 常 处 理 案 件 导 入 识
的后果。２０１３年，某 大 型 保 险 公 车辆连续 出 险 多 次、出 险 时 间 是
四、反欺 诈 模 型 的 建 立 及 应
司因数据泄露产生的负面影响至 夜间、报案人与驾驶员不一致、车 用
今让人 心 有 余 悸。 所 以，确 保 客 辆多次出 险 但 驾 驶 员 不 同、车 辆
（一 ）反 欺 诈 模 型 运 行 原 理
主要依托理赔人员的责任心和工 建立反欺诈模型的基础和前提。 质量更 高。社 会 保 险 由 政 府 主
作技能，但 是 随 着 反 欺 诈 难 度 的 就好比 厨 师 能 否 做 出 一 桌 好 菜， 导，很多 信 息 可 以 在 政 府 部 门 间