车险欺诈与反欺诈问题研究及监管建议

车险领域历来是保险欺诈的"重灾区",车险欺诈案件数量占保险涉刑案件的70％～80％,严重侵害保险消费者合法权益,破坏正常的车险市场秩序,影响道路交通安全和公民人身、财产安全,是行业监管部门、公安司法机关防范打击的重点犯罪类型.近年来车险欺诈案件频发、手段多样,且日趋职业化、团伙化、专业化,对行业车险反欺诈以及监管工作提...     

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

当前保险欺诈在国内外呈现蔓延态势,尤其体现在机动车保险领域,欺诈识别已成为保险欺诈研究的核心内容.目前保险欺诈识别有统计回归和神经网络两大类方法,这两种方法在指导思想和识别流程上各有优缺.本文基于我国财产保险公司车险索赔样本数据,检验BP神经网络在我国保险欺诈识别中的有效性;同时为了尝试统计回归和神经网络的有效融合,本...     

保险欺诈防范方法之一：关键指标法

据美国反保险欺诈联盟估计，每年仅美国的车险欺诈就有800亿美元之巨，平均每个美国公民326.47美元。车险、工伤险和健康险被并列为三个最容易遭受欺诈的险种，按照业内多数人经验估计，我国车险赔付至少有三分之一与欺诈有关，另外健康险中的欺诈也占有相当的比例，保险欺诈已经成为威胁我国保险业健康发展的毒瘤。从本期开始，本刊设立反欺诈专栏，对国际上成熟的保险欺诈防范方法予以介绍，以飨读者。     

机动车辆保险欺诈检测系统及团伙识别研究

随着我国保险业的蓬勃发展,车险领域的保险欺诈问题日益严峻。鉴于我国在机动车辆保险欺诈检测技术方面较为滞后,本文针对车险反欺诈检测方法进行研究,首次将团伙微观建模应用于机动车辆保险欺诈检测。通过引入广义团伙概念,采用基于矩阵的相似度计算、秩排序和变换算法,对极小概率发生但又高度可疑的团伙实现有效识别。相较于传统方法具有更准确和高效的实际应用价值:引入广义团伙对车险欺诈进行全方位识别;将可疑欺诈团伙的车辆碰撞关系映射为人网络关系,从而避免各种人为规避行为对识别和检测的影响;不需要确定的欺诈样本,也不需要进行模型训练就可以直接应用;采用矩阵数值运算完成全部过程,有效提高计算效率。     

数据挖掘在车险欺诈与识别中的应用

随着我国保险行业的不断发展,针对车险的欺诈问题也日益严峻,使得保险公司每年遭受巨大的损失。为了发现和防止保险中的欺诈,保险公司在不断的寻求新的方法来解决这一问题。本文结合数据挖掘的方法,对车险欺诈问题的检测提出建议。     

车险人伤保险欺诈及其防范对策

车险人伤保险欺诈的概念和社会危害性 本文所称车险人伤保险欺诈,指在涉及车辆伤人事故中,投保人、被保险人、驾驶人、受害人及其利益攸关方（受益人应作广义理解）,以虚构保险标的、编造保险事故或其发生的原因、谎报事故性质、夸大损失程度、伪造证据等手段,来骗取保险金的行为。     

车辆保险防欺诈及其对策研究论文

车险欺诈的隐蔽性较高,且花样繁多,不易被保险公司察觉,更不易取证。保险公司在这样的情况下要不断吸取经验教训,防止被欺诈。本文以车车险欺诈为研究对象,同时对相关数据采用支持向量机算法进行识别和监控。     

车险欺诈的博弈分析

自汽车保险业务发展以来,车险欺诈是世界各国汽车保险业面临的一个共同问题,也是困扰我国车险发展的一大难题。本文归纳了目前我国车险市场上存在的车险欺诈形式,运用博弈论的有关理论分析了车险欺诈的现象,并提出防治车险欺诈的有关对策。     

基于蚁群算法优化随机森林模型的汽车保险欺诈识别研究

汽车保险欺诈在全球范围内逐步蔓延,车险欺诈识别越来越受到社会关注。本文针对实际汽车保险索赔数据中样本数量大且不平衡的特点,提出了平衡随机森林和蚁群结合的组合分类器。首先,对高维、不平衡的车险索赔数据集进行特征选择与分类,将随机森林的特征重要性评价得分和数据的统计检验得分作为启发式信息,利用蚁群算法进行智能搜索,把随机森林的分类精度反馈给蚁群进行信息素的实时更新,挖掘出判别车险欺诈的特征组合。然后将基于蚁群优化算法的平衡随机森林模型应用到汽车保险欺诈识别中。研究结果表明：基于蚁群优化随机森林算法的汽车保险欺诈识别模型能够更好地对车险索赔数据进行分类预测,挖掘车险欺诈规律,具有更好的精确度和稳健性。     

保险欺诈防范方法之二：实地调查法

实地调查法是保险公司用来防范保险欺诈的一种很重要的日常性工作方法。从理论上讲，如果保险公司有能力对每一起保险事故进行实地调查的话，那么保险欺诈就可以被消灭。在实践中保险经营的经济合理原则要求保险公司只能将有限的资源投入到十分有限的赔案调查中去。实地调查法首先要解决的问题就是什么样子的案件才可以采用这种方法。以车险为例，美国的保险公司通常只对下列案件进行实地调查：     

论保险欺诈及其防范

中国保险业正处于一个快速发展的时期,保险欺诈已影响到保险业正常秩序。对于保险欺诈的深入研究无疑将对中国保险业的持续健康发展有所帮助。本文在总结国内研究的基础上,深入研究了保险欺诈发现率对防范保险欺诈的作用,分析了保险欺诈发现率低的原因,并提出了建议。     

浅谈大数据分析在车险反欺诈的应用——以福建人保财险《风险因子平台》为例

随着经济发展和人民生活水平的不断提高，汽车产业带动了汽车保险业务的快速发展。近年来，我国汽车保有量呈现加速增长态势，为汽车保险业的快速发展注入持续发展的动力。但是，大量的“车险骗赔”案件已成为保险公司车险业务赔付率高企、经营亏损的重要因素之一。面对机动车辆保险骗赔案件呈现职业化、团伙化、产业化的趋向，保险公司亟须运用大数据技术开展保险反欺诈工作。     

欧美保险反欺诈机制的特色

欧洲和美国的保险反欺诈机制各具特色，都在保险反欺诈工作中发挥了独特功效。通过对欧洲和美国保险反欺诈机制的介绍，了解欧美各自在反欺诈方面的组织结构和运作情况，对于我国保险反欺诈工作具有借鉴作用。     

保险信息化进程中的反欺诈管理

保险欺诈的本质是一种恶意的、不诚信的行为，是保险公司实现稳健经营、可持续发展进程中的一个重大风险。尽管保险欺诈不能完全杜绝，但通过适当的手段是可以加以控制的。开发保险反欺诈管理系统，借助信息技术实现对保险欺诈的识别、评估，通过数据挖掘和人工智能辅助反欺诈管理部门进行侦测、反制保险欺诈，是进行保险反欺诈管理有效的技术手段。     

台湾地区保险反欺诈经验及启示

保险欺诈是指欺诈人或机构团体以作为或不作为的手段于保险产业中获取不诚实或不法的利益。防治保险欺诈是国际性的难题,台湾保险犯罪防治工作起步早,独具特色,取得了一定的成效,值得我们借鉴。台湾保险欺诈犯罪防治工作主要特点是:风险识别的广泛运用;灵活有序的组织框架;信息引导侦查的犯罪情报系统;反应迅速的案件报告制度;融合力量的一体化行动。我国大陆地区应进一步完善政府主导的共同打击保险犯罪框架;建立保险犯罪专业数据库尽快实现信息共享;成立保险犯罪防治专业组织;逐步建立保险反欺诈情报系统;加强保险反欺诈的交流与合作。     

核查成本与防范保险共谋欺诈风险的博弈选择

随着商业保险公司大量涌入保险市场,保险合同纠纷和保险欺诈问题日益增多,严重扰乱了保险市场。本文基于最优核查成本的角度,对保险中的两种保险共谋欺诈现象进行了分析,构建博弈论的分析框架系统研究了保险共谋欺诈情形下的内在利益之争,并进一步提出防范保险共谋欺诈的相关建议。本文研究发现,追究保险共谋欺诈的法律责任是一种对保险违法行为的事后处理,而防范保险共谋欺诈的对策研究,则是一种事前的防范,两者相辅相成,不可偏废。     

我国保险欺诈的原因分析及对策研究

随着我国保险业的迅速崛起,保险欺诈业已成为侵蚀我国保险业肌体的毒瘤.抑制了我国保险业的健康快速发展.本文将对保险欺诈的原因进行分析并在此基础上提出解决对策.     

保险欺诈现象初探

保险欺诈产生的原因错综复杂,表现形式多种多样,且手段有不断翻新之势.保险欺诈危害甚广,任其发展最终会导致保险市场失灵,投保人的逆向选择不可避免.防治保险欺诈应标本兼治,综合治理,加强法制宣传,普及保险知识;保险人应采取措施加强风险管理;加强内外联系,畅通信息渠道;加强法制建设和执法力度.     

试析保险欺诈

保险欺诈是保险公司面临的一项难题。保险欺诈的形式有订立保险合同时的欺诈和保险索赔时的欺诈。保险欺诈的产生有其本质根源、社会根源、心理根源和保险业的内部根源。寻找有效的防范保险欺诈的方法需要从加大保险宣传、充分利用法律武器及提高保险公司的承保和理赔管理水平各方面入手。     

大金融背景下保险欺诈的新特征和风险防范路径

随着以互联网、大数据为核心的新科技的出现,在大金融背景下,保险欺诈呈现出新的特征.本文从保险欺诈的欺诈行为、实施者的主观过错、欺诈行为与保险赔偿之间具有因果关系这三个构成要件入手,详细分析了在金融活动相互融合以及互联网、大数据等科技手段广泛运用的当今时代下保险欺诈的三个新特征,并从健全保险欺诈法律法规体系、建立健全跨行...