集成学习算法在车险欺诈识别中的应用研究

集成学习算法是机器学习中一类重要的算法。相比于简单的机器学习算法,集成学习算法能适应日益复杂的应用场景,尤其是在车险欺诈日益猖獗的当下。在此基于随机森林、极度梯度提升(Xgboost)、轻量级梯度提升机器学习(LightGBM)、自适应提升算法(Adaboost)4种集成学习模型构建车险反欺诈系统,在一系列指标下评价4种模型的优劣,并且综合多种模型评估特征重要性,在数据量日益庞大的情况下选出识别车险欺诈最重要的特征数据,提高识别车险欺诈的工作效率。

商业车险条款费率市场化改革:欧盟、日本的经验与启示

如何推进商业车险条款费率市场化改革是我国保险领域的热点问题。欧盟、日本通过两种不同的改革路径,实现了保险合约条款费率的市场化,这为我国商业车险条款费率改革提供了有益的借鉴。欧盟、日本实行保险合约条款费率市场化改革,取得了保险服务创新加快、费率下行等方面的积极成效。但是,随着保险市场竞争加剧,保险业利润下降,保险公司通过加大高风险投资比重来维持盈利水平,导致保险业的整体风险上升,给保险业带来了负面冲击。借鉴欧盟和日本的经验推进我国商业车险条款费率市场化改革,应当按照兼顾效率最大化和风险最小化的原则,以适当的步骤实施,并且要制定应急预案,应对可能出现的风险。

汽车保险等级评价在中国适用性分析

在美国、德国等汽车发达国家,汽车保险等级是汽车保险费用厘定的重要依据,汽车碰撞安全等级及车辆修复性是其评价的重要指标。文章对美国、德国、日本、英国、世界汽车修理研究理事会等国家及相关组织的汽车保险等级评价现状和相关评价机构进行介绍,并分析汽车保险等级评价的重要影响,在此基础上,对汽车保险等级评价在我国的适用性进行探讨。

中外电动汽车保险情况及对我国的启示

本文在对中国、美国、欧洲、日本的汽车及电动汽车的保险政策概况及特点进分析的基础上,建议我国车险制度统筹兼顾,建立健全费率厘定制度,为电动汽车提供特殊优惠并根据电动汽车特点丰富保险产品。

浅谈美国汽车保险制度

美国采用的是"从人主义"的汽车保险制度,并且发展较为完善。我国汽车保险制度在长期的实践中,已经有了明显的改善,但是与美国的汽车保险制度相比,还存在着一定的差距。我国汽车保险制度还要借鉴美国汽车保险制度,取长补短,这样才能更好地服务大众。

非平衡大数据下的保险欺诈识别研究

随着保险欺诈(Insurance Fraud)向全球蔓延,研究方法开始由定性研究向实证研究过渡。然而现有分类器的设计都是基于类分布大致平衡这一假设的,针对现实世界中广泛存在不平衡数据这一事实,本研究对美国机动车保险机构提供的车险索赔非平衡大数据,运用随机森林(Random Forest)对欺诈进行识别预测,为构建我国保险欺诈识别模型提出建议。

Metromile:更公平的车险

Metromile是2011年在美国旧金山成立的一家汽车保险机构.在传统汽车保险中,无论你开车多或少,所交的汽车保费是固定不变的,这对于那些开车少的人明显不够公平.根据Metromile提供的数据,65%的车主都支付了过高的保费以补贴少数开车最多的人.Metromile提供的是按里程收费的汽车保险,以改变传统的固定收费模式,让开车少的人支付更少的保费,实现里程维度上的个性化定价.

基于博弈论的我国UBI车险发展趋势研究

第三次车险综合费改拉开了我国车险市场改革的序幕。随着保险科技的不断创新与进步,UBI车险也慢慢进入大众视野。从蓝海战略理论和博弈论视角来探究UBI车险在我国未来的发展趋势。结果表明:大型保险公司对于开展UBI车险的动力不足,中小型保险公司有动力开展UBI车险,并且市场占有率低于6.7%的保险企业动力尤为突出。

中美二手车、事故车及保险业的差异分析

如今,中国面临汽车行业的演变进化,无论是新车、二手车还是事故车,乃至于衍生出的汽车保险,都可能与美国面对相似境遇但也会在国内特殊的社会环境下构成差异。当然,无论中美汽车市场存在怎样的差别,科学、合理的汽车保险体系都同样是保险的立业之本,也关乎每一位车主权益的最大化。回望美国汽车行业的百年发展史,其比中国汽车行业的形成有着更久远的历史。美国从1 00多年前就开启了汽车行业的演变,随后发展至成熟阶段。如今,中国也将面临汽车行业的演变进化,无论是新车、二手车还是事故车。

美国的汽车保险及其相关的法律制度

美国汽车保险名目繁多,其50个州政府有着不同的汽车保险政策。美国汽车保险主要有:责任险,也是美国大多数州法律规定的强制保险;个人伤害防护险,主要给付自己的医疗及殡葬费用,因车祸损失的薪资。在美国汽车责任险的案例中,惩罚性赔偿一般指判定的损害赔偿金不仅是对原告的补偿,而且也是对故意加害人的惩罚。惩罚性赔偿的主要目的不在于弥补受害人的损失,而在于惩罚有严重过错的行为,并遏制这种行为的再次发生。在"无过错责任"原则下,只要发生车祸,无需证明谁对谁错,保险人都应在限额内进行赔偿。无过错责任制与过错责任制最大的不同点就在于,受害者索偿过程中不再需要经过责任认定环节,即可获得相应的赔偿。

英国汽车保险的差异化定价方法研究

本文以英国汽车保险为例,以车险差异化定价方法为研究对象,介绍了英国汽车保险风险等级评估方法。英国车险市场根据汽车保险风险等级,形成了不同车型的差异化定价方法。为了进一步定量分析差异化定价方法,本文对6个不同品牌的10个车系共计350款车型的数据,采用线性回归分析方法,建立汽车16个不同参数和汽车保险风险等级之间的相关性。研究表明,从多因素线性回归分析来看,性能参数组的AdjustedR-squared为0.9689,非常接近1,说明指导价、油耗、发动机功率、最高车速、百公里加速和发动机扭矩这6个因素对汽车保险风险等级的解释性较高。从单因素线性回归分析来看,在10个车系中,百公里加速这个参数成为风险等级相关系数最高的因素。