33、深度学习在保险行业的应用：增量深度学习预测车险保费

深度学习在保险行业的应用：增量深度学习预测车险保费

1. 研究背景与意义

在保险行业，准确预测车险保费至关重要。传统的机器学习模型在处理保费预测问题时存在一定局限性，而深度学习技术的发展为解决这一问题提供了新的思路。本文提出了一种增量深度学习方法来预测车险保费，并将其与其他经典的批量机器学习模型进行比较。

2. 研究相关设置

本研究基于2019年的车险承保交易数据，这些数据集由巴林王国的领先保险公司Solidarity Bahrain B.S.C提供。

3. 文献综述

文献综述分为分类应用和回归应用两个子部分，具体内容如下：
- 分类应用
- 欺诈检测 ：通过历史数据，利用分类模型可检测保险欺诈。如Itri等人比较了10种算法，发现随机森林（RF）在检测汽车保险欺诈方面表现最优；Dhieb等人使用极端梯度提升（XGboost）算法，准确率比之前的方法提高了7%；Subudhi和Panigrahi研究发现应用遗传算法的模糊C均值（GAFCM）的支持向量机（SVM）在欺诈检测上优于决策树（DT）、多层感知器（MLP）和数据处理分组方法（GMDH）算法。
- 损坏检测 ：在理赔评估阶段，损坏检测模型可检测车辆受损部位和评估损坏程度。许多保险公司采用深度学习方法，如Zhang等人的研究表明，先进的检测算法（Mask RCNN）在车辆损坏检测方面优于之前的方法。
- 客户留存（流失预测） ：公司希望维持客户基础，减少客户流失。Spiteri和Azzopa