将支持向量机SVM引入机动车保险欺诈识别  

Identify auto insurance fraud

作　　者：赵尚梅[1] 赵汀[1] 侯建磊 

机构地区：[1]北京航空航天大学经济管理学院

出　　处：《中国保险》2015年第8期15-19,共5页China Insurance

基　　金：国家自然基金项目资助(项目批准号:71373017;70973007)

摘　　要：＂本文研究者首次将支持向量机方法运用到机动车保险欺诈的识别研究中。他们从某保险公司已结案的机动车索赔数据库中随机采集欺诈及诚实索赔87组共696个数据,证实了以B-SVM为代表的支持向量机方法在机动车保险欺诈识别中明显优于以BP神经网络为代表的其他识别模型。＂随着汽车制造业的不断发展,汽车保险成为各国财产保险中最重要的业务险种,然而从20世纪90年代起,汽车保险欺诈开始在全球呈蔓延趋势。据估测,

关 键 词：保险欺诈 SVM 支持向量机 汽车保险 识别模型 神经网络 向量和 样本集 随机采集 训练样本 

分 类 号：D922.284[政治法律—经济法学]