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1. 2023, 36(6): 0. doi:

综述

基于随机森林的保险欺诈识别研究

曹诗琦

关键词: 保险欺诈;欺诈识别;随机森林;聚类;

中图分类号:TP391

文献标识码:A

文章编号:2096-9759(2023)06-0017-03

作者简介

曹诗琦(1998-),女,四川成都人,研究生,硕士,主要研究方向:机器学习与精算模型。
 

摘要

随着保险业的不断发展,保险欺诈情况也变得越来越严重,保险欺诈严重违背了保险的最大诚信原则,不仅给保险公司的利益带来了损害,还扭曲了保险定价的机制,损害了广大诚实消费者的利益,同时也给社会带来了损失。保险欺诈识别能帮助保险公司在承保,理赔时采取一定的措施,如对投保方进行一定约束,对索赔进行特别关注或进一步调查等,能够有效减少保险欺诈。文章首先从经济、法律、保险公司和社会这四个不同的方面分析了保险欺诈产生的原因,然后介绍了随机森林方法,再构建模型,用随机森林产生差异度,根据差异度进行聚类,将数据分类,并将得到的结果与用欧氏距离进行聚类的分类结果进行比较,研究随机森林方法用于保险欺诈识别的可行性。
 

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