[发明专利]一种基于大数据的车辆保险反欺诈检测方法

说明书

本发明涉及一种基于大数据的车辆保险反欺诈检测方法，针对目前车辆保险理赔领域存在的数据和技术问题，摒弃以往保险公司只针对自己公司个案进行分析的缺点，从大数据角度利用关系网络、数理统计、机器学习和图像处理等技术手段，整合各保险公司的车辆保险数据，以及全部车辆事故协商处理记录进行协同分析，解决了信息孤岛导致的反欺诈难度，同时应用警务平台上的人员社会关系数据，诸如通讯录、户籍地、报案记录等相关数据，为保险欺诈提供了切实的证据，如此，针对保险理赔存在的技术问题，摒弃以往的单一分析方法，从人车风险维度、逻辑风险维度、事故风险维度、内部秩序风险维度四个维度出发进行分析，有效提高了车辆保险反欺诈的准确性与效率，拓展了保险反欺诈的方法和范围。

技术领域

本发明涉及一种基于大数据的车辆保险反欺诈检测方法，属于保险反欺诈技术领域。

背景技术

车辆保险反欺诈是指各保险公司针对在其公司所投保标、且在保单有效期内发生有责事故理赔情况进行分析的行为，目前各保险公司主要是针对案值高的大案，派本公司员工或交给第三方公估公司进行人工介入调查，主要调查手段包括痕迹比对、当面谈话、话单分析和卡口比对等。

从技术层面上看，现有调查手段只能针对单一案件进行人工分析，经验方法缺乏系统化和规范化，主要原因在于业务人员和技术人员之间的两极分化；从数据层面上看，各家保险公司单纯的只能看到自己公司的理赔数据，很难接触到交警的事故数据，如果骗保人员利用多家保险公司系统之间的数据不联通，在几家保险公司之间进行骗保操作，现有调查手段很难发现。

发明内容

本发明所要解决的技术问题是提供一种基于大数据的车辆保险反欺诈检测方法，从大数据角度应用关系网络、数理统计、机器学习和图像处理等技术手段，能够有效提高车辆保险反欺诈的准确性与效率，拓展了保险反欺诈的方法和范围。

本发明为了解决上述技术问题采用以下技术方案：本发明设计了一种基于大数据的车辆保险反欺诈检测方法，用于实现车辆保险欺诈嫌疑人员的查找，整合预设指定各保险公司的车辆保险数据，构成车辆保险数据库，同时获得全部车辆事故协商处理记录；车辆保险反欺诈检测方法包括人车风险维度检测方法，包括如下步骤：

步骤I1.由车辆保险数据库，判断是否存在车辆在两家不同保险公司进行出险，是则将满足该条件的各个车辆作为各个原始待分析车辆，并进入步骤I2；否则排除车辆保险数据库中各车辆的保险欺诈嫌疑，人车风险维度检测方法结束；

步骤I2.针对全部原始待分析车辆，判断其中是否存在分别在两家不同保险公司出险时间间隔小于预设天数的原始待分析车辆，是则将满足该条件的各个原始待分析车辆作为各个初级待分析车辆，并进入步骤I3；否则排除全部原始待分析车辆的保险欺诈嫌疑，人车风险维度检测方法结束；

步骤I3.针对各初级待分析车辆分别所对应在两家不同保险公司的出险，判断其中是否存在第一次出险为标的方出险、且第二次出险为三责方出险的初级待分析车辆，是则将满足该条件的各个初级待分析车辆作为各个中级待分析车辆，并进入步骤I4；否则排除全部初级待分析车辆的保险欺诈嫌疑，人车风险维度检测方法结束；

步骤I4.针对各中级待分析车辆分别所对应在两家不同保险公司的出险，判断其中是否存在车辆两次碰撞痕迹一致、或第二次车辆碰撞痕迹为第一次车辆碰撞痕迹的扩大的中级待分析车辆，是则将满足该条件的各个中级待分析车辆作为各个终级待分析车辆，并进入步骤I5；否则排除全部中级待分析车辆的保险欺诈嫌疑，人车风险维度检测方法结束；

步骤I5.获得各个终级待分析车辆分别所关联的驾驶员，即为车辆保险欺诈嫌疑人员，实现车辆保险欺诈嫌疑人员的查找。

作为本发明的一种优选技术方案，车辆保险反欺诈检测方法还包括逻辑风险维度检测方法，包括如下步骤：

步骤II1.由车辆保险数据库中，统计获得相同两个驾驶员之间至少碰撞2次的全部驾驶员，构成原始待分析驾驶员集合，然后进入步骤II2；