【摘 要】
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现如今,随着我国经济实力的快速提升,机动车的数量也在不断增加,机动车辆保险稳定的占据着财产保险中最大险种的地位。但是在我国的保险市场中,欺诈现象时有发生,据统计,欺诈案件涉及的金额至少占理赔总金额的20%,因此而造成的损失每年超过了200亿元。由此可见,如何准确有效地识别车险欺诈行为,是每个财险公司都需要解决的问题。本文对机动车辆保险欺诈的相关概念进行界定,对信息不对称理论、不完全合约理论和博弈论
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现如今,随着我国经济实力的快速提升,机动车的数量也在不断增加,机动车辆保险稳定的占据着财产保险中最大险种的地位。但是在我国的保险市场中,欺诈现象时有发生,据统计,欺诈案件涉及的金额至少占理赔总金额的20%,因此而造成的损失每年超过了200亿元。由此可见,如何准确有效地识别车险欺诈行为,是每个财险公司都需要解决的问题。本文对机动车辆保险欺诈的相关概念进行界定,对信息不对称理论、不完全合约理论和博弈论理论进行阐述,然后从投保人、保险人和社会环境三个方面分析了成因和危害,从欺诈形式多样化、欺诈手段专业化和犯罪主体团体化三个方面总结了机动车辆保险欺诈的特征,最后对机动车辆保险欺诈识别模型进行对比分析。在此基础上,本文使用BP神经网络模型,以美国马萨诸塞州AIB索赔数据集的描述和统计特征模拟的公开数据集作为样本数据进行机动车辆保险欺诈识别分析。实证结果显示,使用BP神经网络模型的总体预测准确率一般,为87.5%,尤其是对欺诈索赔案件的预测准确率较低,只有82%,无法较为准确的找出样本数据中的欺诈索赔案件。基于此问题,本文设计并实现了基于粒子群算法和遗传算法结合优化的GAPSO-BP神经网络模型。该模型对初始连接权值和阈值进行优化,解决了容易收敛于局部极值的问题,改善了神经网络的性能。实证结果显示,该优化模型的总体预测准确率上升到了94.5%,尤其是对欺诈索赔案件的预测准确率明显上升,达到了95%,说明粒子群算法和遗传算法结合的优化算法对BP神经网络模型的优化效果显著。
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