隨著中國(guó)經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展和保險(xiǎn)市場(chǎng)的日益成熟,重大疾病保險(xiǎn)已逐步成為國(guó)民選擇的熱門保險(xiǎn)產(chǎn)品。然而重大疾病保險(xiǎn)相關(guān)的保險(xiǎn)欺詐問題卻屢見不鮮,并且呈現(xiàn)團(tuán)伙化、專業(yè)化的趨勢(shì),傳統(tǒng)方法已經(jīng)無法有效識(shí)別重大疾病保險(xiǎn)的團(tuán)伙式欺詐行為。本文運(yùn)用圖數(shù)據(jù)庫(kù)方法,針對(duì)某大型壽險(xiǎn)公司近10年的賠付信息進(jìn)行分析,探索并驗(yàn)證圖數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)在識(shí)別重大疾病保險(xiǎn)團(tuán)伙式欺詐中的應(yīng)用可行性。分析表明,圖數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)可以有效識(shí)別重大疾病保險(xiǎn)相關(guān)的團(tuán)伙式保險(xiǎn)欺詐行為。建議在圖數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)的應(yīng)用過程中,嚴(yán)格把控?cái)?shù)據(jù)質(zhì)量,建立數(shù)據(jù)共享機(jī)制,以保證圖數(shù)據(jù)庫(kù)識(shí)別工具的有效運(yùn)行,加強(qiáng)公司保險(xiǎn)欺詐風(fēng)險(xiǎn)防控能力。 

【文章來源】：保險(xiǎn)研究. 2020,(09)北大核心CSSCI

【文章頁(yè)數(shù)】：13 頁(yè)

【部分圖文】：

圖數(shù)據(jù)庫(kù)構(gòu)建設(shè)計(jì)圖

如果認(rèn)為正常的保單和賠案是離散的個(gè)體,僅因業(yè)務(wù)員產(chǎn)生關(guān)聯(lián),那么當(dāng)一“賠案保單”節(jié)點(diǎn)與很多節(jié)點(diǎn)共用信息并處于團(tuán)體中的重要位置時(shí),該賠案很有可能存在保險(xiǎn)欺詐行為。表1 GBDT對(duì)內(nèi)部欺詐的預(yù)測(cè)模型中部分變量的重要性水平 特征 含義 重要性水平 ClosenessCentrality 中介中心性 0.3049 numNodes 關(guān)聯(lián)節(jié)點(diǎn)個(gè)數(shù) 0.2154 agentCPs 負(fù)責(zé)該業(yè)務(wù)的業(yè)務(wù)員負(fù)責(zé)的賠案保單個(gè)數(shù)總數(shù) 0.1487 cpInCommunity 社區(qū)中節(jié)點(diǎn)個(gè)數(shù) 0.1430 EigenVector 特征向量中心性 0.1075 Group 組別 0.0468 EVminusDC 鄰居相對(duì)重要性 0.0165 DegreeCentrality 度中心性 0.0122 centrality_numNodes 中介中心性/關(guān)聯(lián)節(jié)點(diǎn)個(gè)數(shù) 0.0017 BetweennessCentrality 中介中心度 0.0013 centrality_cpInCommunity 中介中心性/同社區(qū)節(jié)點(diǎn)個(gè)數(shù) 0.0007 numPhone 賠案保單電話個(gè)數(shù) 0.0006 centrality_agentCPs 中介中心性/同業(yè)務(wù)員賠案保單個(gè)數(shù) 0.0005

其次,由同一名(或同幾名)涉案人員實(shí)施的一組內(nèi)部欺詐沿業(yè)務(wù)員推薦鏈聚集(如圖4中兩例)。在實(shí)踐中,不僅應(yīng)對(duì)欺詐的聚集中心所涉及的賠案保單進(jìn)行檢查,同時(shí)也可借助推薦的一度關(guān)系、雙向延長(zhǎng)推薦鏈來嘗試解釋欺詐組團(tuán)形成原因,并通過關(guān)系網(wǎng)定位高風(fēng)險(xiǎn)的業(yè)務(wù)員。圖4 內(nèi)部欺詐沿業(yè)務(wù)員推薦鏈聚集

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]互聯(lián)網(wǎng)背景下的保險(xiǎn)欺詐與反欺詐探討[J]. 侯旭華,謝冬青.  會(huì)計(jì)之友. 2020(01)
[2]人工智能反保險(xiǎn)欺詐的私法效果和路徑選擇[J]. 董敏,呂紅平,劉軼.  金融教育研究. 2019(06)
[3]基于圖數(shù)據(jù)庫(kù)的知識(shí)圖譜管理系統(tǒng)構(gòu)建研究[J]. 楊勇,任鴿.  信息與電腦(理論版). 2019(22)
[4]運(yùn)用探索性數(shù)據(jù)分析（EDA）和梯度提升決策樹（GBDT）識(shí)別人身保險(xiǎn)欺詐的方法探討[J]. 王飛躍,黃濤,黃磊.  上海保險(xiǎn). 2019(09)
[5]解鎖全球反保險(xiǎn)欺詐技能[J]. 李忠東.  檢察風(fēng)云. 2019(17)
[6]保險(xiǎn)欺詐防范方法之二:實(shí)地調(diào)查法[J]. 衛(wèi)新江.  中國(guó)保險(xiǎn). 2006(02)

博士論文
[1]中國(guó)健康保險(xiǎn)欺詐的理論分析與實(shí)證研究[D]. 李聰.青島大學(xué) 2015

碩士論文
[1]基于機(jī)器學(xué)習(xí)算法的互聯(lián)網(wǎng)金融風(fēng)控模型研究[D]. 范晶晶.杭州電子科技大學(xué) 2019



本文編號(hào)：3523242