13、基于CART建模在汽车保险欺诈检测中的应用

基于CART建模在汽车保险欺诈检测中的应用

1. 引言

欺诈是组织发展的重大阻碍，影响公司财务状况，保险公司和投保人都会受到影响。为弥补损失，保险公司会提高保费，大量欺诈案件会降低客户和股东对公司的信心，损害公司声誉和信用评级。

保险行业规模庞大，每年保费收入达1万亿美元，但非健康保险欺诈损失约400亿美元。各行业都在努力检测、预防和控制欺诈，2012年印度保险监管和发展局就要求分析和报告行业欺诈趋势。随着技术进步，欺诈手段不断翻新，企业需构建有效的反欺诈模型。

目前，人工智能和机器学习在反欺诈模型构建中的应用增长迅速，预计未来两年将增长两倍。2018年的一项调查显示，40%的保险公司在2019年增加了反欺诈技术预算，21%的公司计划投资人工智能技术用于反欺诈。

以下是一些创新的欺诈检测方法：
- 社交网络分析（SNA） ：欺诈可能涉及多人协作，传统反欺诈方案易忽略这一点。SNA可识别数据中的模式，找出参与欺诈的人员。例如，GE消费者和工业家居服务部门通过实施SAS提供的SNA解决方案，分析索赔数据，第一年节省了近510万美元。
- 大数据预测分析 ：利用历史数据构建模型，预测未来欺诈案件。构建模型需经过数据预处理、识别欺诈指标变量及其关系、模型构建和验证等步骤。Infinity保险公司采用预测分析方法识别欺诈索赔，将欺诈索赔的成功率从50%提高到80%，并将可疑索赔的调查时间缩短了95%。
- 社交客户关系管理（CRM） ：保险公司将社交媒体与CRM系统连接，通过“监听”工具提取客户数据，与现有CRM数据结合，输入反