关于欺诈性汽车保险索赔检测的预测模型研究论文

简介：
本文探讨了针对欺诈性汽车保险索赔问题，构建了一种新的预测模型，以提高识别效率和准确性。通过分析大量数据，该模型能够有效减少保险公司损失并保护合法客户的权益。 欺诈性的汽车保险索赔不仅对保险公司造成经济损失，同时也损害了保单持有人的利益。本研究旨在开发一种决策算法来识别并分类哪些索赔属于欺诈行为，并且还要确定用于检测此类欺诈性索赔的关键变量类型。 为了实现这一目标，我们应用变量选择算法以发现有助于构建高精度预测模型的重要特征集。这些模型能够减少不确定性，提高准确识别真实主张的机会，从而防止未来的经济损失。在研究中，我们将使用参数和非参数统计学习方法来优化这一点。 通过交叉验证并基于观察到的索赔数据测量各变量的重要性，并利用Akaike信息准则评估改进后的分类准确性后确定了关键特征集。最终，根据所选功能集合进行测试时达到了超过95%以上的精度水平。 这项研究为保险行业中的欺诈检测提供了有价值的贡献，有助于防止进一步滥用保险的情况发生。