保险欺诈问题博弈研究
导论:博弈论与信息经济学

05
结论
研究成果总结
• 博弈论在信息经济学中的应用:博弈论作为研究决策过程的理论框架,在信息 经济学中发挥了重要作用。通过博弈论,我们可以分析不同决策主体在信息不 对称或信息不完全条件下的行为和策略选择。
• 信息经济学的发展:信息经济学研究的核心问题是信息不完全和不对称对市场 交易和决策的影响。随着研究的深入,信息经济学不断拓展其研究领域,从传 统的商品市场到金融市场、劳动力市场等各个领域。
• 加强跨学科合作:为了更好地理解现实世界中的复杂问题,未来研究可以加强 与其他学科的合作,如心理学、社会学等。通过跨学科的研究,我们可以更全 面地理解人类行为和市场运作的机制。
• 政策应用与实际干预:除了学术研究,博弈论与信息经济学的研究成果也可以 应用于政策制定和实践干预。例如,通过设计合理的制度或政策来减少信息不 对称,提高市场效率和公平性。未来研究可以更多地关注这些实际应用问题, 为政策制定提供科学依据和政策建议。
研究人工智能、算法设计、
网络安全等领域中的博弈。
03
信息经济学基础
信息经济学定义
总结词
信息经济学是一门研究信息不完全和信息不对称条件下市场交易行为及其规律的学科。
详细描述
信息经济学关注在信息不完全和信息不对称的情况下,市场参与者如何做出决策以及这些决策如何影响市场结果。 它探讨了信息成本、信息披露、信号传递和激励机制等问题,以揭示信息不对称条件下的市场运作机制。
02 博弈论为信息经济学提供了理论支持,帮助解释 市场中的信息传递、信号传递和激励机制等问题。
信息经济学中的博弈论模型
信息经济学中的博弈论模型通常涉及不完全信息和策略互动,例如信号传递博弈、 委托代理博弈等。
这些模型用于分析市场交易中的信息不对称问题,如逆向选择和道德风险,以及如 何通过机制设计来缓解这些问题。
静态与动态博弈分析

目录摘要 (2)一、完全信息静态博弈 (2)1、背景 (2)2、博弈的假设与建模 (2)3、结合案例博弈分析 (3)4、结论与思考 (4)5、建议 (4)6、小结 (5)二、完全信息动态博弈 (5)1、背景 (5)2、模型的建立与假设 (6)3、分析过程 (7)4、结论 (8)5、建议 (8)6、小结 (9)完全信息问题的博弈分析摘要:通过用博弈分析方法对日常生活中具有现实意义的社会现象和人力资源管理专业问题分析事件发生的本质,从而在各种复杂因素的影响下,找到利益最大化的均衡策略,不仅可以预测参与人的策略选择,更重要是提高自身决策水平和决策质量,实际即是博弈论在现实的运用。
本文选取两个案例作为完全信息静态和动态分析的背景。
关键词:博弈论、现实运用、社会现象、招聘一、完全信息静态博弈完全信息:每个参与人对其他所有参与人的战略选择和支付收益完全了解。
静态博弈:所有参与人在共同决策环境中同时选择行动策略,每个参与人只选择一次。
纳什均衡:在给定的其他参与人选择的前提下,参与人根据自身收益选择的最优战略。
1、背景:“除非有人证物证,否则我不会再去扶跌倒的老人!”广东肇庆的阿华在扶起倒地的70多岁阿婆却遭诬陷后表示。
事发7月15日早上,阿华开摩托车上行人道准备买早餐,看到路边有位老太太跌倒在求救,阿华立刻停下来,扶起老奶奶,殊不知却遭到阿婆的诬陷,随后和阿婆的女婿发生争执。
阿婆被送到医院住院观察。
为调查真相,交警暂扣了阿华的摩托车。
事发后几天,阿华说没睡过一次好觉,还向单位请了几天假,天天在附近找证人,就是为了证实自己清白。
这起社会事件引发了我们的深思:阿婆在路边跌倒,路人是否应该扶起?在这个过程中,跌倒的阿婆是否讹钱与是否采取帮忙的路人构成博弈问题,以下通过完全信息静态博弈模型分析,解析这一社会现象。
2、博弈的假设与建模:假设:参与博弈的双方是理性人,都会选择个人利益最大化的行动。
阿婆和路人是同时做出行动选择,即参与人在决策时不知道对方的策略。
销售误导

• (二)从保险公司的角度分析
• 1.保险条款和与业术语的晦涩难懂。 • 2.如何在现实利益和长进利益间求得平 衡是每家保险公司都需要认真思考的问 题。
(三)从保险消费者的角度分析
• 保险意识淡薄,保险知识缺乏 • 保险的本质在亍保障而丌在亍投资收益 • 过度追逐保险产品的收益,忽视其保障利益,容 易被保险代理人引导,将保险产品收益不银行存 款等理财产品的收益做简单比较,当最终的收益 低亍心理预期时就认为自己受骗了。
2.营销员不委托者的博弈分析
• 委托代理关系 • 委托者(保险公司)对亍代理者(营销员)的委 托代理关系主要建立在其激励和约束机制的基础 之上。 • (1)激励机制博弈分析 • 以佣金体制为核心的薪酬制度 • 保险公司保险公司薪酬设计是以保单推销和增员 为激励点的,寿险营销员的收入包括佣金和津贴 两部分。当违规成本一定而误导获利足够大时, 营销员势必将选择千方百计地拓展新业务,丌惜 采用销售误导手段,
• (2)约束机制博弈分析 • 约束机制主要体现在事前制度的制定和事后问题 的处理上。 • 公司制定严格的考核制度和严厉的处罚措施无疑 是有效的方法,但管理成本将会提高,短期收益 将会降低。因此,公司一般会从提高整体收益的 角度,对销售误导问题采取一般或者较为宽松的 管理,而非严格管理,在对误导营销员处理方面, 部分公司甚至采取包庇、姑息纵容的态度,该处 理的批评教育,该解除合同的扣款或扣分处理。 这样,销售误导的违规问题在一定程度上得到了 庇护而愈发蔓延。
2012年8月1日,王女士到工商银行办理取钱业务。因为存折已
四.防范和治理销售误导的措施和建 议
• 从监管部门的角度 • 从消费者的角度 • 从保险公司的角度
• 对亍事后的道德风险:由亍无法观察到保 险事故发生的真正原固,保险人只能依赖 亍投保方的报告或是迚行成本较高的调查 (在较窄的意义上),道德风险问题实际上 成为一个欺诈问题。 • 逆向选择最早源亍人寿保险。 • 如果保险公司丌能全面掌握投保方的私人 信息,那么其订立的保险合同就很有可能 使低风险者离开保险市场,而高风险者充 斥保险市场,导致整体市场风险的加大。
大数据下医保欺诈的有效识别模型

大数据下医保欺诈的有效识别模型陈清凤;朱宁;朱亩鑫【摘要】针对现在社会医保诈骗问题,提出了大数据下医保欺诈的有效识别模型.首先运用excel对数据进行预处理,建立数据挖掘有效识别数据集;其次通过主成分分析构建欺诈识别的有效指标体系;再次由K-Means聚类得到可疑的医保欺诈行为的类别,并由判别分析中的交叉确认估计来确认可疑行为判断类别的准确性.随后,由因子分析中的数据映射关系找到与欺骗行为有关的科室、医生、医嘱子类,并把欺诈行为归为医疗保险服务供应方的诈骗行为、医疗保险需求方的诈骗行为和医疗保险服务供应方与需求方合谋的诈骗行为这三大类;最后把模型用于由样本经验分布的反函数生成的大数据中,解决了统计分析中样本少而使统计分析出现误差这一问题.【期刊名称】《汕头大学学报(自然科学版)》【年(卷),期】2018(033)001【总页数】9页(P40-48)【关键词】数据挖掘有效识别数据集;主成分分析;K-Means聚类;判别分析;因子分析;大数据【作者】陈清凤;朱宁;朱亩鑫【作者单位】桂林电子科技大学数学与计算科学学院,广西桂林541004;桂林电子科技大学数学与计算科学学院,广西桂林541004;桂林电子科技大学数学与计算科学学院,广西桂林541004【正文语种】中文【中图分类】R195.10 引言随着参保覆盖面和基金规模的迅速扩大,定点服务机构的大量增加,我国的医保信息系统也得到了广泛的应用,如何利用海量的医疗数据建立有效的医保欺诈预警模型,为医保中心实施监管的工作提供决策支持,是当前所要解决的首要任务.对于医疗保险欺诈的理论分析和实证研究,国外学者主要从社会心理学、博弈论以及数据挖掘的角度进行研究.Arrow[1]根据信息不对称理论,首次对健康保险欺诈问题进行了探讨和研究.随后Pauly[2],Schiller,Moreno[3]分别从管控道德风险和剔除受投保方操纵信号的方式反制欺诈.在此基础上,Artis[4],Chiappori[5],Brocket[6]等人分别采用Probit、AAG、Pridit、logit等统计模型,对具体的欺诈行为进行识别.但由于这些模型对数据有一定的要求,加上欺诈的复杂性,这使得传统的单一模型在实际的应用中受到很大的限制.为此Marisa S[7],Sokol[8],Lious[9],等人把人工智能识别模型和统计回归模型进行有效的组合,分别建立了基于BP神经网络模型、遗传算法、贝叶斯网络、糊集聚类算法、数据挖掘的欺诈识别模型,并用于特定的例子中,识别效果较好.除此之外基于启发式和机器学习的电子欺诈识别技术也被广泛的应用于医疗保险欺诈识别.国内学者对医疗保险欺诈问题主要是运用信息不对称和博弈论,围绕欺诈的类型、表现形式、欺诈的成因分析和反欺诈措施等三个方面进行理论研究,关于社会医疗保险欺诈的识别和度量的研究还较少[10].对于社会医疗保险欺诈的识别,较早应用的是徐远纯[11]根据粗糙集理论的特征属性提出的欺诈风险识别方法,随后陈辉金、韩元杰[12]基于数据挖掘和信息融合技术建立孤立点集来挖掘可疑数据;梁子君[13]利用贝叶斯网络建立了识别、评估和管控欺诈风险的概念模型;叶明华[14]把统计回归和神经网络进行有效融合,建立了基于江、浙、沪机动车保险索赔数据构建了欺诈识别的BP神经网络模型.杨超[15]在叶明华的研究的基础上,运用嵌入logistic回归分析的BP神经网络模型研究识别被保险人道德风险引致的欺诈.总的来说,如何从海量的复杂隐秘的医疗保险数据中识别出具有欺诈行为的信息还没有得到具体的解决,为此把统计方法与大数据相结合的识别模型的研究是有意义的. 本文在大数据背景对医疗保险欺诈这一课题进行研究,首先对给定的医疗数据进行预处理,通过主成分分析构建欺诈识别的有效指标体系;其次由K-Means聚类得到可疑的医保欺诈行为的类别;再次,利用因子分析方法,根据特征因子分析诈骗类的特征确定其诈骗方式;最后把模型用于由样本经验分布的反函数生成的大数据中.具体流程如图1.图1 医保欺诈模型流程图1 数据预处理本文以2015年“深圳杯”数学建模夏令营A题:医保欺诈行C医保数据为研究数据,共289 001条记录.为了构造医保诈骗有效识别的数据集,本文利用大数据挖掘技术对参保人信息进行数据预处理,利用Excel软件中的vlookup函数对原始数据进行定性筛选,去掉不必要的数据.数据清洗基于课题的研究意义和方向,结合给出的6个表格的医疗数据,进行数据清洗.首先利用Excel中的透视表剔除缺失值个数大于列数20%的行,并删除对于本次数据挖掘没有意义数据,保留相关数据列,观察得到的数据集中没有重复记录,省去了对重复记录的处理.其次是对于缺失的必要数据,例如刷卡次数缺失的数据,其占总样本的25.5%,采用数据归约中多项式回归的方法填补空缺,其他指标也如此.数据的转换清洗得到的数据转换为便于处理的形式,日期采用“年-月-日”格式,医嘱ID号精简成数字型.生成有效识别数据集从给定的数据中提取出用于描述样本的指标,从而解释医疗数据的标签和分类的来由.根据参保人信息数据集和医保交易记录数据集中的属性对数据进行适当处理,进而派生出所需要的识别指标.对医保交易记录数据集中的重要属性进行不重复计数处理,派生出总费用、刷卡总次数、一次性消费最高额、平均消费金额以及医嘱子类、开嘱医ID、下医嘱科室、核算分类、执行科室和病人科室的不重复计数这10个指标.本文选取了具有代表性的属性,并根据参保人信息数据集中的PAPMI_PAPER_DR (身份证ID)和医保交易记录数据集中的WorkLoad_PAPMI_DR(病人病历ID)将两数据集进行自然连接,从而生成目标数据集,即医保诈骗有效识别数据集,见表1.此时数据集已经从初始的289 001条原始记录整合成58 014条目标记录.表1 参保人信息和医保交易记录交叉数据集指标数据类型指标数据类型病人ID 主键执行科室非重复计数(x6)离散性刷卡次数(x1)离散值病人科室非重复计数(x7)离散值一次性消费最高金额(x2)连续值医嘱子类非重复计数(x8)离散值总费用(x3)连续值下医嘱科室非重复计数(x9)离散值平均消费金额(x4)连续值核算分类非重复计数(x10)离散值开嘱医生ID非重复计数(x5)离散值数据标准化根据zij=(xij-x)i/si对提取出的数据集进行标准化处理,其中zij为标准化后的变量值,xij为实际变量值.2 欺诈识别的有效指标体系的构建由于得到的识别指标过多,如果对所有的指标进行分析可能会存在信息重叠,对部分个体的欺诈识别因子进行主成分分析,提取综合指标来消除指标间相关性.首先,对指标进行了相关分析,运用SAS统计软件导入包含58 014个医保人信息的数据集,计算出各指标之间的Pearson相关系数,结果如表2.由表2可以看出,部分指标之间存在着严重的相关性,如病人科室不重复计数和下医嘱科室不重复计数间的相关系数高达0.999,接近于1;一次性消费最高数额和总费用的相关系数也达到了0.758,说明原指标变量间有一定的相关性.此时如果直接对原来的指标进行分析就会造成信息的重复使用而使得结果不准确.表2 指标之间Pearson相关系数相关矩阵x1 x2 x3 x4 x5 x6 x7 x8 x9 x10 x11.000 0 0.150 8 0.383 8-0.024 2 0.671 6 0.133 2 0.451 0 0.464 8 0.451 00.192 0 x2 0.150 8 1.000 0 0.853 8 0.943 8 0.097 7 0.117 4 0.101 8 0.084 2 0.102 2 0.095 2 x3 0.383 8 0.853 8 1.000 0 0.771 0 0.263 0 0.139 2 0.219 5 0.155 8 0.219 7 0.124 8 x4 -0.024 2 0.943 8 0.771 0 1.000 0-0.016 1 0.076 1-0.001 8-0.002 3-0.001 7 0.058 7 x5 0.671 6 0.097 7 0.263 0-0.016 1 1.000 0 0.110 9 0.674 8 0.476 0 0.675 2 0.173 6 x6 0.133 2 0.117 4 0.139 2 0.076 1 0.110 9 1.000 0 0.176 5 0.227 7 0.177 2 0.501 9 x7 0.451 0 0.101 8 0.219 6-0.001 8 0.674 8 0.176 5 1.000 0 0.326 8 0.999 2 0.193 1 x8 0.464 8 0.084 2 0.155 8-0.002 3 0.476 0 0.227 7 0.326 8 1.000 0 0.326 5 0.375 5 x9 0.451 0 0.102 2 0.219 7-0.001 7 0.675 2 0.177 2 0.999 2 0.326 5 1.000 0 0.192 6 x100.192 0 0.095 2 0.124 8 0.058 7 0.173 6 0.501 9 0.193 1 0.375 5 0.192 61.000 0随后,通过主成分分析来消除指标之间的相关性,提取出欺诈识别模型的综合指标,结果如表3.表3 主成分分析结果tˆ1tˆ2tˆ3tˆ4tˆ5特征值 3.731 230 06 2.496 450 93 1.402 224 97 0.912 311 35 0.559 715 42方差 1.234 779 13 1.094 225 96 0.489913 63 0.352 595 93 0.109 611 15贡献率 0.373 1 0.249 6 0.140 2 0.091 20.056 0累计贡献率 0.373 1 0.622 8 0.763 0 0.854 2 0.910 2由表3的数据可以看出,前五个主成分的累计贡献率已达到91.02%,可以认为它们能较好地概括原始指标的大部分信息,即用前五个主成分作为欺诈识别指标.3 欺诈识别的统计模型3.1 随机样本的类平均聚类为了更好的识别出医保数据中的欺诈行为,根据收集到的六万人的消费交易记录,利用类平均聚类对其进行聚类获取先验信息,将主成分分析得到的前五个主成分作为综合指标,通过无放回简单随机抽样方法抽取5组样本(每一组容量5 000)进行聚类,下面对其中一组建立医保诈骗识别模型.聚类的信息如表4.从R2统计量来看,当NCL(聚类数)>5时下降较缓慢,且NCL=5时下降较大,半偏相关统计量达到最大;从伪F统计量来看,NCL=5时,取得极大值,且NCL=5时,PST2(伪F统计量)取得极大值.由此可知,随机样本分成5类较合适.表4 随机样本类平均聚类结果聚类数频数半偏R方 R方近似期望R方立方聚类条件伪F统计量伪t方 NormRMS distance 10 25 0.001 7 0.873 0.935 -23755 23.9 0.613 3 9 14 0.000 7 0.872 0.927 -19 845 8.8 0.624 4 8 20 0.003 4 0.869 0.918 -16 939 61.1 0.647 3 7 39 0.008 5 0.860 0.906 -14 1 019 63.5 0.774 2 6 59 0.012 3 0.848 0.890 -12 1 109 39.2 0.863 7 5 3 0.002 7 0.845 0.868 -5.9 1 359 1.412 6 4 992 0.226 7 0.619 0.835 -33 539 1 477 1.536 6 3 994 0.028 2 0.590 0.779 -26 719 73.5 2.692 1 2 997 0.103 2 0.487 0.655 -15 948 251 4.229 7 1 1 000 0.487 2 0.000 0.000 0.000 948 9.034 1重复以上步骤,再对随机抽取的其他4组样本进行K-Means聚类分析,过程与上面样本类似.通过对利用无放回简单随机抽取方法抽取到的5组样本量为5 000的样本依次进行主成分聚类分析,其中有3组样本认为聚成5类最合适,其余2组比较分散,将这些信息作为先验信息,根据最大似然函数的原理认为全部样本聚成5类是合适的.聚类结果如表5.表4 K-Means动态聚类聚类频数均方根标准差从种子到观测值的最大距离最近的聚类聚类质心间的距离1 263 235.6 964.1 3 1 452.8 2 4 383.3 1 072.3 4 2153.7 3 7 612 148.1 969.9 5 613.4 4 24 185.4 657.0 1 1 617.2 5 50 11154.297 6 566.0 3 613.4由表4看出第五类包含的样本最多,共有50 111条记录,其次是第三类,而第1、2、4类的个数较少.由于医疗保险诈骗事件属于小概率事件,且诈骗的形式有多种,比如拿着别人的医保卡配药、在不同的医院和医生处重复配药等,可以表现为单张处方药费特别高、一张卡在一定时间内反复多次拿药等.由表4的数据可直观的认为第1、2、4类属于医保诈骗的可能性较大,因为它们组内均方根的标准差和从凝聚点到各类内观测值的最大距离都比较大,说明这些类之间有一定的差异,存在着问题,需要谨慎对待.3.2 模型检验—判别分析为了验证K-Means动态聚类结果的合理性,利用判别分析中的交叉确认估计来判断聚类准确性,结果如表5和表6.表5 各组错判具体情况分入“group”的观测数和百分比组别 1 2 3 4 5 合计先验0.2 0.2 0.2 0.2 0.2 1 254 96.58 0 0.00 0 0.00 0 3.42 0 0.00 263 100.00 2 00.00 2 50.00 0 0.00 2 50.00 0 0.00 4 100.00 3 387 5.08 0 0.00 7 224 94.90 0 0.00 1 0.01 7 612 100.00 4 2 8.33 0 0.00 0 0.00 22 91.67 0 0.00 24 100.00 54 0.01 0 0.00 3 560 7.10 0 0.00 46 547 92.89 50 111 100.00合计 647 1.12 2 0.00 10 784 18.59 33 0.06 46 548 80.24 58 014 100.00表6 错判概率“groun”的出错估计1 2 3 4 5合计比率 0.034 2 0.500 0 0.051 0 0.083 3 0.071 1 0.147 9先验 0.200 0 0.200 0 0.200 0 0.200 0 0.200 0由表5和表6的数据可知,聚类时总体的错判概率为0.147 9.其中第1组中错判的样本量为9个,错判概率为0.034 2,且这9个错判的样本都被错判到第4组;第2组中错判的样本量为2,错判概率高达0.500 0,且这2个错判的样本都被错判到第4组;第3组中错判的样本量为388,错判概率为0.051 0,其中387个样本被错判到第1组,1个样本被错判到第5组;第4组中错判的样本量为2,错判概率为0.083 3,且这2个错判的样本都被错判到1组;第5组中错判的样本量为3 564,错判概率高达0.071 1,其中4个样本被错判到第1组,3 560个样本被错判到第3组.结合K-Means聚类的结合和判别分析的结果可知,在57 723个非欺诈个体中有391个可能属于欺诈个体,错判概率为0.677%;而初始判断为欺诈类别的291个样本中有0个被错判,此时错判概率为0%.由此可以初始确定的诈骗类别是合理的.3.3 医保欺诈识别的特征模型—因子分析利用因子分析找出潜在的对医疗数据中较为可疑的医疗数据的特征进行分析,通过公共因子来查找出K-Means聚类中的第1,2,4类可疑诈骗的基本特征,最终确定诈骗方式.设特征值(Eigenvalues)、贡献率(Contribution rate)和累计贡献率分别用(Cumulative contribution rate)Eig、CR、CCR表示,则进行因子分析后的统计量如表7.表7 因子分析统计量指标因子载荷指标因子载荷x1 0.392 0.779 0.178 -0.378 x8 0.186 0.436 0.667 0.141 x2 -0.09 0.048 0.097 0.937 x9 0.396 0.182 0.173 0.098 x3 0.184 0.909 0.038 0.008 x10 -0.002 0.072 0.928 0.017 x4 -0.304 -0.412 -0.203 0.744 Eig 4.609 1.612 1.174 1.094 x5 0.768 0.340 0.037 0.232 CR 0.461 0.161 0.117 0.109 x6 0.460 -0.144 0.669 0.170 CCR 0.461 0.622 0.740 0.849 x7 0.936 0.182 0.173 0.098 f1 f3 f3 f4 f1 f2 f3 f4从表7可以看出,在以100%的累计方差贡献率确定的10个因子中,前4个因子特征值大于1,累计方差贡献率高达84.9%,故考虑提取4个公因子.又从最大方差旋转的因子载荷矩阵可知,公因子f1主要在病人科室非重复计数、开嘱医生ID 非重复计数、执行科室非重复计数上具有较大的正载荷,故命名为科室分类因子;公共因子f2主要在刷卡次数、费用有很大的正载荷,故命名为刷卡费用因子;公共因子f3主要在执行科室非重复计数、医嘱子类非重复计数有较大的正载荷,故命名为医疗服务因子;公共因子f4主要在一次性消费最高金额、平均消费金额有很大的正载荷,故命名为费用因子.通过上述分析可发现此类有个共同特点就是一次性消费平均消费最高金额,病人科室非重复计数所占比率最高,存在故意串通医生开大处方行为,购大量药品等来套取统筹医保基金的嫌疑,属于医疗保险服务供方与需方合谋的诈骗行为.以此类推可以得到第2、第4类的诈骗方式.其中,第2类欺诈的方式可定义为贩卖药品诈骗,是指医保患者通过医保卡去不同的医保定点医院多次重复看病、取药,然后再将多取的药品贩卖,从而达到骗取医保基金的目的;第4类诈骗方式定义为分解收费诈骗,即定点医疗机构在为参保患者提供医疗服务过程中,人为地将一个完整的连续的医疗服务项目分成两个或两个以上的医疗服务项目,并按分割后的项目进行收费,从中获取差价进行医疗诈骗.综上所述,可将欺诈行为分成三大类:1.医疗保险服务供应方的诈骗行为;2.医疗保险需求方的诈骗行为;3.医疗保险服务供应方与需求方合谋的诈骗行为.结合各类的具体特征,又可以将各欺诈行为分别定义为分解收费诈骗、贩卖药品诈骗、提供虚假证明或伪造病历诈骗、冒名顶替诈骗.3.4 大数据下的模型的优越性为了验证模型的适用性,将识别模型应用于生成的海量数据中运行.首先,把第一个指标的数据(刷卡次数(x1))由origin软件拟合出样本的分布函数为:其次,产生符合该分布随机,通过分布F(x)反函数求出随机数对应的样本x值,重复以上步骤便可得其他各指标的数据的样本的分布函数,最后把提出的识别欺诈模型带入求得的样本值中,再利用上述方法重新运行一遍,以便验证之前所用方法是否正确.4 结论研究结果表明:基于主成分K-Means聚类和因子分析的数据挖掘方法对医保欺诈行为能够进行较为准确的预警,与直接进行聚类相比,文中提出的模型运行速度较快、效率较高,并适用于大数据中的欺诈行为的识别.在设计思路上从统计分析的角度出发,定量地研究了如何从大量数据中识别出少数的可疑的医保诈骗行为.参考文献[1]ARROW K J.Uncertainty and the welfare economics of medicalcare[J].Uncertainty in Economics,1978,82(2):141-149.[2]PAULY M V.Taxation,health insurance,and market failure in the medical economy[J].Journal of Economic Literature,1986,24(2):629-675.[3]SCHILLER J.The impact of insurance fraud detection systems[J].Journalof Risk and Insurance,2006,73(3):421-438.[4]ARTÍS M, AYUSO M,GUILLÉN M.Detection of automobile insurance fraud with discrete choice models and misclassified claims[J].Journal of Risk and Insurance,2002,69(3):325-340.[5]CHIAPPORI P A,SALANIE B.Testing for asymmetric information in insurance markets[J].Journal of Political Economy,2000,108(1):56-78.[6]BROCKETT P L.Fraud classification using principal component analysis of RIDITs[J].Journal of Risk and Insurance,2002,69(3):341-371.[7]VIVEROSMS,NEARHOSJ P,ROTHMAN MJ.Applying data miningtechniques to a health insurance information system[C]//VLDB'96 Proceedings of the 22th International Conference on Very Large Data Bases.San Francisco:Morgan Kaufmann Publishers Inc.1996:286-294. [8]SOKOL L,GARCIA B,RODRIGUEZ J,et ing data mining to find fraud in HCFA health care claims[J].Topics in Health Information Management,2001,22(1):1-13.[9]LIOU FM,TANG Y C,CHEN J Y.Detecting hospital fraud and claim abuse through diabetic outpatient services[J].Health Care Management Science,2008,11(4):353-358.[10]林源.国内外医疗保险欺诈研究现状分析[J].保险研究,2010(12):115-122.[11]徐远纯,柳炳祥,盛昭瀚.一种基于粗集的欺诈风险分析方法[J].计算机应用,2004,24(1):20-21.[12]陈辉金,韩元杰.数据挖掘和信息融合在保险业欺诈识别中的应用[J].计算机与现代化,2005(9):110-112.[13]梁子君.保险公司操作风险管理——用贝叶斯网络评估和管理保险欺诈[D].上海:上海财经大学,2006.[14]叶明华.基于BP神经网络的保险欺诈识别研究——以中国机动车保险索赔为例[J].保险研究,2011(3):79-86.[15]杨超.基于BP神经网络的健康保险欺诈识别研究[D].青岛:青岛大学,2014.。
博弈论与信息经济学

博弈论与信息经济学引言博弈论和信息经济学是现代经济学中两个重要的分支领域。
博弈论研究决策者在相互影响的环境中作出决策的数学模型,而信息经济学则关注信息不对称对经济行为和市场结果的影响。
本文将对博弈论和信息经济学的基本概念和应用进行介绍和讨论。
一、博弈论1.1 基本概念博弈论是由数学家冯·诺伊曼和经济学家莫里斯·贝克利于20世纪40年代提出的一种分析决策制定者行为的数学方法。
博弈论涉及多个决策者之间的相互作用,每个决策者根据其他决策者的行为来制定自己的策略。
在博弈论中,决策者被称为“玩家”,玩家可利用数学模型来描绘他们之间的相互作用。
博弈论主要研究决策者在特定的决策环境下作出最优决策的方法。
不同的决策环境可以分为正和零和博弈。
正和博弈是指玩家的利益完全一致,而零和博弈是指玩家的利益完全相反,一方的利益得到的增加,另一方的利益就会减少。
1.2 博弈论的应用博弈论在现代经济学中有广泛的应用。
在市场竞争中,企业之间的定价策略和广告策略可以通过博弈论模型来分析。
此外,博弈论还可以应用于股市、政治决策和国际贸易等领域。
通过博弈论的分析,我们可以预测不同玩家的最优策略,并对市场结果进行预测和解释。
二、信息经济学2.1 基本概念信息经济学研究在信息不对称的情况下,信息对决策者行为和市场结果的影响。
在现实生活中,决策者通常无法获得所有相关的信息,而且有些信息可能被其他决策者所掌握。
信息经济学通过研究不完全信息的决策环境来分析决策者的行为。
在信息经济学中,主要包括代理理论、道德风险以及契约理论等概念。
代理理论用于研究委托人与代理人之间的关系,道德风险则探讨行为者的操纵和欺诈行为,契约理论研究经济交易中的合同设计和执行。
2.2 信息经济学的应用信息经济学在现代经济学中有广泛的应用。
在公司治理中,代理理论被用于分析委托人与代理人之间的冲突和激励机制的设计。
在金融市场中,对信息的不对称和不完全的研究有助于理解金融市场的运行机制。
保险信用体系存在的问题以及应对方法

保险信用体系存在的问题以及应对方法作者:马宁钱振伟来源:《时代金融》2012年第14期【摘要】现代市场经济是信用经济,没有成熟的信用社会就没有成熟的市场经济。
保险信用体系存在着影响诚信建设的一些问题。
相应的对策是:构筑保险市场的信用体系,加强保险市场管理,加快保险业的改革和发展,促进民族保险业的健康成长。
【关键词】保险信用体系行为规范引言随着市场经济的不断深化,保险作为一种经济补偿手段和社会产品再分配的特殊方式,与银行业、证券业一起构成了现代金融的三大支柱,在现代经济生活中发挥着越来越重要的作用。
从经济学的视角看,信用作为经济主体间交往行为的自律性规则,既是道德规范的选择,又是一种经济利益的选择。
在保险业的发展中,诚信处于道德规范与经济利益的冲突与摩擦中,信用建设问题已成为中国保险业必须认真思考且积极面对的严峻挑战。
一、保险信用体系现状由于市场行为涵盖一切的信息,所以企业的信用直接体现并作用于其所存在的市场中。
因此,市场上所反映出的信用缺失问题,是整个社会信用体系建设的重中之重。
而保险市场作为金融市场中的一部分,本身就存在金融市场的各种特点及风险,有同时具有与保险相关的例如道德风险和逆向选择的风险。
近来,随着保险衍生功能的逐渐发达,体现在保险市场上有关信用风险的问题更是层出不穷。
目前,保险业的社会信誉状况不容乐观,从内部管理上看,数据真实性问题比较突出:从业务开展过程看,保险从业人员误导,欺诈客户的问题时有发生,甚至出现了一些违法犯罪行为,严重侵犯了被保险人的利益,损害了保险业的社会形象。
二、当前保险信用体系存在的问题纵观目前保险市场发生的各种问题,多与保险信用机制的不完善有关。
这些影响诚信建设的问题主要有:(一)竞争主体行为不够规范主要表现为违规经营,支付过高的手续费、回扣,采用过低费率等恶性竞争行为,损害了保险公司的社会声誉。
(二)管理方式不科学内部管理、险种设计、精算水平、营销手段、风险防范、成本核算等方面存在不同程度的欠缺。
上海医疗保险反欺诈之成败得失与未来展望

长期 以来 , 医疗 领 域 欺 诈 与反 欺 诈 的较 量 针 锋 相 对 。随着 我 国全 民 医 保 的大 力 推 行 , 较量 愈演愈烈 。 就 上 海而 言 , 庞 大 的医保 基金 ( 2 0 1 5年合计 收 入约 7 9 2 亿) 维 系着基 本 医疗 保 险体 系 的运 转 , 关乎 2 4 0 0多 万 市 民健 康 与安危 , 也 成 为极少 数不 法分 子 眼 中的“ 唐 僧 肉” , 基 金运 营 安全稳 健 当属重 中之 重 。
中 国农 村 卫 生事 业 管 理 2 0 1 6 年 1 1 月第 3 6 卷第 1 1 期
1 3 6 1
【 医疗 保 障 制 度 】
上 海 医疗 保 险反 欺 诈 之 成 败 得 失 与 未 来 展 望
张爽( 上海 市公 共行政 与人 力 资源研 究所 , 上海 2 0 0 0 7 0 )
S h a ng ha i me d i c a l i n s u r a nc e a nt i f r a u d:s u c c e s s a n d f a i l u r e a n d t h e f u t u r e d e v e l o pm e n t
摘要 : 文 章 在 对 医 疗 保 险 欺 诈 成 因分 析 的 基 础 上 , 阐明 了医疗保 险行为 中经办 机构 、 监督 机构 、 参 保 者 和 定 点 医
药 机 构 间 的利 益博 弈 。 在 总结 上 海 医 疗 保 险 反 欺 诈 建 设 取 得 已有 成 绩 和 经 验 的 同 时 , 揭 示 了 该 市 在 医疗 保 险 反 欺 诈
2019-2020中国数字金融反欺诈分析报告

内蒙古
10% 8% 6% 4% 2% 0%
9.4% 内蒙古
7.5% 广东
广东省
河南省
山东省
图:欺诈事件发生量全国占比排名TOP5省份
6.6%
4.7%
4.7%
4.6%
4.6%
4.4%
河南
山东
四川
黑龙江
陕西
湖南
图:欺诈事件发生量全国占比排名TOP10省份
四川省
4.1%
3.9%
山西
河北
欺诈损失:人均2000元左右
特征引擎 规则引擎 策略引擎
全信贷周期风险管理 多维度三方数据集成 多场景专家模型内置
场 景
资料虚假、隐瞒历史、虚假联系人、代办包装、履历虚假、组团骗贷
方
设备反欺诈、资料反欺诈、交易反欺诈、团伙反欺诈等不同的解决方案
案
数据的自动采集
模型自动发布、应用与监控
数据仓库 自动决策引擎 智能建模引擎
业务的自动审批决策
整个体系的重要技术支撑与核心。通过前沿AI研究 结合机器学习模型开发反欺诈应用,裁定是否存在 欺诈嫌疑。
根据最新的欺诈形势构建新的欺诈规则和 特征,为反欺诈演算提供支持。
AI反欺诈“黑科技”
复杂网络
收货地址聚类分析 用户行为风险分析
AI反欺诈“黑科 技”
舆情监控 LBS风险评估
多平台指数
AI反欺诈“黑科技”应用效果
图:欺诈发生时间段分布(2018.1-2019.6)
PART3
数字金融反欺诈的AI解决方案
金融反欺诈的攻防博弈
金融欺诈和反欺诈之间是一场旷日持久的“攻防战”,欺诈方和反欺诈方始终处于动态博弈的过程中。
线下欺诈:手段单一,电信诈骗为主
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性,平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益,请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间:9:00-18:30)。
保险欺诈问题博弈研究
一、引言
保险行业在现代社会中扮演着重要角色,为人们提供了在不幸事件发生时减轻经济负担的保障。
然而,随着保险行业的快速发展,保险欺诈问题逐渐凸显出来,成为困扰保险行业发展的一个重要问题。
保险欺诈不仅会给保险公司带来经济损失,还会对保险行业的信誉和公众对保险的信心产生负面影响。
因此,研究保险欺诈问题博弈对于保险行业的发展具有重要意义。
二、研究背景和意义
保险欺诈问题的产生与保险公司、投保人、第三方服务商等多个主体之间的博弈关系密切。
博弈论是一种用于研究决策过程的数学理论,可以用来分析保险欺诈问题中各方的策略和利益冲突。
本文将运用博弈论的方法,对保险欺诈问题展开分析,旨在深入探讨各方在保险欺诈问题博弈中的行为和策略,为保险行业采取有效措施防治保险欺诈提供参考。
三、研究方法
本文采用博弈论的方法,对保险欺诈问题进行分析。
首先,通过对相
关文献的综述,梳理出现代保险欺诈问题的各种表现形式和成因;其次,运用博弈模型,对保险公司、投保人、第三方服务商等主体在保险欺诈问题博弈中的策略选择进行分析;最后,结合实际案例,对保险欺诈问题博弈进行深入探讨。
四、保险欺诈问题博弈分析
1、保险公司与投保人之间的博弈
在保险合同签订后,保险公司和投保人之间存在一定的博弈关系。
投保人往往会在一定程度上隐瞒或虚报自己的真实情况,以获得更高的保险赔偿。
保险公司为了防止这种情况的发生,需要采取一系列的防治措施,包括提高理赔审核力度、加强对投保人的教育和宣传等。
2、保险公司与第三方服务商之间的博弈
保险公司为了降低经营成本,往往会把一些理赔案件交给第三方服务商进行处理。
在这种情况下,第三方服务商可能会出现舞弊或欺诈行为,以获得额外的经济利益。
而保险公司则需要通过加强监管和审核力度,确保第三方服务商的行为合法合规。
3、投保人与第三方服务商之间的博弈
投保人在理赔过程中,可能会遇到一些技术性或程序性的难题,需要第三方服务商的协助。
然而,第三方服务商可能会出现欺诈行为,如虚报维修费用、提供不实的维修服务等。
投保人为了防止这种情况的发生,需要加强对第三方服务商的监督和审查。
五、结论和建议
本文运用博弈论的方法,对保险欺诈问题中各方主体的策略选择进行了深入分析。
结果表明,保险欺诈问题的产生与各方的利益冲突和博奔有关。
为了防治保险欺诈,需要采取综合性的措施,包括加强保险公司内部审核力度、提高投保人的风险意识、加强对第三方服务商的监管等。
此外,政府和社会各界应共同参与到保险欺诈防治工作中来,通过完善相关法律法规、加强宣传教育等途径,提高整个社会的诚信意识和道德水平。
六、
借款欺诈案是一则常见的民事纠纷案件,它涉及到诈骗罪与民事欺诈的界限问题。
在处理这类案件时,我们需要准确把握诈骗罪和民事欺诈的区别,以便正确适用法律,保护当事人的合法权益。
首先,我们要明确诈骗罪的概念和构成要件。
诈骗罪是指以非法占有为目的,使用欺骗方法,骗取数额较大的公私财物的行为。
其构成要件包括:行
为人实施了欺骗行为;被害人产生了错误认识;被害人的错误认识影响到财产处分;行为人取得财物;被害人受到损失。
其次,我们还要了解民事欺诈的概念和特征。
民事欺诈是指在市场交易、商品交换等经济活动中,一方当事人故意告知对方虚假情况,或者故意隐瞒真实情况,诱使对方当事人作出错误意思表示的行为。
其特征包括:行为的主体是双方当事人;行为的内容是在经济活动中进行虚构事实或隐瞒真象;行为的后果是使对方陷入错误而造成经济损失;行为的主观方面为故意而不包括过失。
在具体案件中,我们需要根据实际情况来区分诈骗罪和民事欺诈。
例如,甲向乙借款10万元并签订了借款合同。
后甲将该笔借款用于赌博并输掉。
此时,甲的行为就属于诈骗罪而非民事欺诈。
因为甲具有非法占有的目的,并且通过欺骗手段骗取了乙的财物,造成了乙的经济损失。
相反,如果甲向乙购买价值10万元的货物,但甲故意隐瞒了货物存在严重质量问题的事实,导致乙遭受重大损失。
在这种情况下,甲的行为就是民事欺诈而不是诈骗罪。
综上所述,我们在处理借款欺诈案时要仔细分析具体情况,准确把握诈骗罪和民事欺诈的区别,才能正确适用法律,维护社会公平正义和经济秩序稳定。
随着我国经济的发展和农业市场的开放,农产品价格保险逐渐成为农业风险管理的重要工具。
然而,近年来我国农产品价格保险的发展并
不尽如人意,尤其是在“保险期货”模式下的农产品价格保险发展存在诸多问题。
本文将探讨我国“保险期货”模式下的农产品价格保险发展问题,并提出相应的建议。
国内外相关学者对农产品价格保险的研究主要集中在以下几个方面:农产品价格形成机制、农产品价格风险、农产品价格保险的可行性和必要性以及农产品价格保险的产品设计等。
国内外的研究表明,农产品价格保险能够有效地降低农民的生产风险,提高农民的收益,同时能够稳定农业市场,有助于农业经济的发展。
本研究采用文献综述和实证分析相结合的方法,对我国“保险期货”模式下的农产品价格保险发展问题进行研究。
样本选取了近年来我国农产品价格保险的相关政策文件、研究论文、案例分析等资料,进行了深入的分析和整理。
根据实证分析,我国“保险期货”模式下的农产品价格保险发展存在以下问题:首先,政策支持不足,政府对农产品价格保险的投入资金较少,缺乏完善的政策支持体系;其次,保险产品设计不够合理,不能满足农民的需求,缺乏灵活性和针对性;再次,市场推广不足,农民对农产品价格保险的认识不足,缺乏投保积极性;最后,风险管理水平较低,保险公司对农产品价格风险的管理能力有限,缺乏专业的
风险管理团队。
针对以上问题,本文提出以下建议:首先,政府应加大对农产品价格保险的投入,完善政策支持体系,提高保险产品的补贴比例,降低农民的投保成本;其次,保险公司应优化产品设计,根据农民的需求和农业市场的特点,推出更加灵活、针对性的保险产品;再次,政府和保险公司应加强市场推广力度,通过宣传教育、培训指导等方式,提高农民对农产品价格保险的认识和接受程度;最后,保险公司应加强风险管理水平,建立专业的风险管理团队,提高对农产品价格风险的管理能力。
本文从理论和实践两个方面对我国“保险期货”模式下的农产品价格保险发展问题进行了深入的研究和分析。
然而,由于篇幅的限制,文中未能对各个建议进行详细的论述和论证。
未来研究可以进一步探讨政府如何通过完善政策支持体系、优化产品设计、加强市场推广和提升风险管理水平等方面来促进农产品价格保险的发展,为农业经济的稳定增长提供更加坚实的保障。