基于深度学习技术的机动车辆保险欺诈识别模型与实证研究  

作　　者：徐徐[1] 王正祥 王牧群 

机构地区：[1]北京工商大学经济学院

出　　处：《上海保险》2019年第8期53-58,共6页Shanghai Insurance Monthly

基　　金：北京工商大学2018年研究生科研能力提升计划项目资助

摘　　要：针对车险欺诈的日益猖獗和传统欺诈识别模型的低效率特点,本文建立了以深度学习技术为基础的车险欺诈识别模型,同时考虑到为了与传统机器学习模型进行比较,针对车险数据中的数据不平衡问题,利用下采样和过采样算法将不平衡数据转变为平衡数据集。然后,根据数据变量之间存在相关性的事实,采用PCA算法对数据进行降维处理,最后将数据应用到不同的模型。

关 键 词：保险欺诈 识别模型 学习技术 实证研究 机动车辆 平衡问题 学习模型 数据应用 

分 类 号：F842.634[经济管理—保险] TP18[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]