【摘要】：保險欺詐是保險行業(yè)中普遍存在的現(xiàn)象。在眾多險種中,汽車保險是保險欺詐的高發(fā)區(qū)之一。目前,隨著保險市場的普及以及人們生活水平的提高,國內汽車保有量逐年增加,車險業(yè)務快速發(fā)展;同時由于國內保險制度的不完善和保險欺詐管理實踐的相對滯后,車險欺詐問題也日益突出,成為困擾保險業(yè)健康發(fā)展的巨大障礙。在這種背景下,車險欺詐識別就成為一個十分重要的話題。本文在現(xiàn)有研究的基礎上,將國內某大型保險公司2016年度的58429例車險理賠樣本分為三類,即黑色樣本(確認欺詐索賠類)、白色樣本(確認誠實索賠類)及灰色樣本(無法區(qū)分的索賠類);然后利用Apriori算法、FP-growth算法對黑色樣本集進行關聯(lián)分析,并將挖掘出的13個頻繁項集在白色樣本集中驗證,結果全部有效,最后得到項集之間的關聯(lián)規(guī)則。結果表明,在每個1-頻繁項集下,都存在顯著的關聯(lián)規(guī)則;用其結果對灰色樣本中的欺詐索賠進行識別,當{20,22}出現(xiàn)時,可以識別的欺詐有8498個,占灰色樣本的34.26%;當{10,19,20}出現(xiàn)時,可以識別的欺詐有6325個,占灰色樣本的25.50%;而當{19,20,5}出現(xiàn)時,可識別的欺詐有3621個,占灰色樣本的14.60%。再將有顯著區(qū)分度的頻繁項集應用于灰色樣本集,以預測灰色樣本集的欺詐率。由于支持度越高得到的結果越可信,因此論文將頻繁項集的支持度及區(qū)分度分別取為0.80和0.95,這時灰色樣本集的欺詐率預測結果為0.4598,而全部理賠樣本中的欺詐率為0.3752。這一結果與現(xiàn)有研究的欺詐率估計值較為接近。由于保險欺詐識別方面的研究十分缺乏,利用數(shù)據(jù)挖掘技術對這一問題進行研究也剛剛開始,因此本論文的工作尚屬探索性研究,其結論有待于進一步驗證。但可以肯定的是,利用關聯(lián)分析尋找欺詐行為特征,進而對欺詐索賠進行識別,將是保險欺詐學術研究與管理實踐的重要方向之一。
【圖文】：

欺詐樣本一頻繁項集

欺詐樣本二頻繁項集
【學位授予單位】：蘭州大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2019
【分類號】：C81

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