CN111861767A - 一种车辆保险欺诈行为的监控系统及方法 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及一种车辆保险欺诈行为的监控系统及方法，其系统包括以下模块，数据采集模块用于获取车辆保险相关的事故车主的历史行为特征数据，构成的数据集；模型预测模块用于利用聚类分析方法对数据集进行计算，得到事故车主对车辆保险的欺诈行为概率；行为监控模块用于根据欺诈行为概率对车辆保险业务办理过程中的事故车主行为进行监控。本发明通过获取车辆保险相关的事故车主的历史行为特征数据，构成的数据集；利用聚类分析方法对所述数据集进行计算，得到事故车主对车辆保险的欺诈行为概率；根据所述欺诈行为概率对车辆保险业务办理过程中的事故车主行为进行监控。从而可以监控车辆保险欺诈行为的方法，以避免错误的保险理赔。
Description
技术领域
本发明涉及车辆保险领域，具体涉及一种车辆保险欺诈行为的监控系统及方法。
背景技术
近年来随着保险业务的快速发展，依托于海量数据，车辆保险业务量逐年增加。但是目前在结束了保险办理流程并完成理赔，客户在办理保险的过程中会存在骗保的胸围，为了降低理赔风险，目前多是业务人员根据保险条款确定是否理赔，因此没有有效的方法来识别客户在理赔过程的不符规范行为(骗保行为)。因此需要提出一种能够监控车辆保险欺诈行为的方法，以避免错误的保险理赔。
发明内容
本发明所要解决的技术问题是提供一种车辆保险欺诈行为的监控系统及方法，可以监控车辆保险欺诈行为的方法，以避免错误的保险理赔。
本发明解决上述技术问题的技术方案如下：一种车辆保险欺诈行为的监控系统，包括以下模块，
数据采集模块，其用于获取车辆保险相关的事故车主的历史行为特征数据，构成的数据集；
模型预测模块，其用于利用聚类分析方法对所述数据集进行计算，得到事故车主对车辆保险的欺诈行为概率；
行为监控模块，其用于根据所述欺诈行为概率对车辆保险业务办理过程中的事故车主行为进行监控。
在上述技术方案的基础上，本发明还可以做如下改进。
进一步，所述数据采集模块具有多个数据采集接口，所述数据采集模块具体用于，对不同类型的历史行为特征数据进行采集。
进一步，所述模型预测模块具体用于，对所述数据集进行分词处理，得到事故车主的历史行为特征矩阵；将所述历史行为特征矩阵进行聚类学习，得到聚类结果标签；对所述聚类结果标签进行评价，得到最初评价结果；当所述最初评价结果未达到预设值时，利用CART分类树对所述历史行为特征矩阵进行多次筛选，得到有效用户行为特征矩阵；将所述有效用户行为特征矩阵进行聚类学习，得到事故车主对车辆保险的欺诈行为概率。
进一步，还包括行为追踪模块，所述行为追踪模块用于根据所述行为监控模块监控的结果对事故车主的后续行为进行追踪。
本发明的有益效果是：本发明通过获取车辆保险相关的事故车主的历史行为特征数据，构成的数据集；利用聚类分析方法对所述数据集进行计算，得到事故车主对车辆保险的欺诈行为概率；根据所述欺诈行为概率对车辆保险业务办理过程中的事故车主行为进行监控。从而可以监控车辆保险欺诈行为的方法，以避免错误的保险理赔。
基于上述一种车辆保险欺诈行为的监控系统，本发明还提供一种车辆保险欺诈行为的监控方法。
一种车辆保险欺诈行为的监控方法，包括以下步骤，
S1，获取车辆保险相关的事故车主的历史行为特征数据，构成的数据集；
S2，利用聚类分析方法对所述数据集进行计算，得到事故车主对车辆保险的欺诈行为概率；
S3，根据所述欺诈行为概率对车辆保险业务办理过程中的事故车主行为进行监控。
在上述技术方案的基础上，本发明还可以做如下改进。
进一步，所述S1具体为，通过多个数据采集接口对不同类型的历史行为特征数据进行采集。
进一步，所述S2具体为，对所述数据集进行分词处理，得到事故车主的历史行为特征矩阵；将所述历史行为特征矩阵进行聚类学习，得到聚类结果标签；对所述聚类结果标签进行评价，得到最初评价结果；当所述最初评价结果未达到预设值时，利用CART分类树对所述历史行为特征矩阵进行多次筛选，得到有效用户行为特征矩阵；将所述有效用户行为特征矩阵进行聚类学习，得到事故车主对车辆保险的欺诈行为概率。
进一步，还包括S4，所述S4具体为，根据所述S3的结果对事故车主的后续行为进行追踪。
本发明的有益效果是：本发明通过获取车辆保险相关的事故车主的历史行为特征数据，构成的数据集；利用聚类分析方法对所述数据集进行计算，得到事故车主对车辆保险的欺诈行为概率；根据所述欺诈行为概率对车辆保险业务办理过程中的事故车主行为进行监控。从而可以监控车辆保险欺诈行为的方法，以避免错误的保险理赔。
附图说明
图1为本发明一种车辆保险欺诈行为的监控系统的结构框图；
图2为本发明一种车辆保险欺诈行为的监控方法的流程图。
具体实施方式
以下结合附图对本发明的原理和特征进行描述，所举实例只用于解释本发明，并非用于限定本发明的范围。
如图1所示，一种车辆保险欺诈行为的监控系统，包括以下模块，
数据采集模块，其用于获取车辆保险相关的事故车主的历史行为特征数据，构成的数据集；
模型预测模块，其用于利用聚类分析方法对所述数据集进行计算，得到事故车主对车辆保险的欺诈行为概率；
行为监控模块，其用于根据所述欺诈行为概率对车辆保险业务办理过程中的事故车主行为进行监控。
在本具体实施例中：
所述数据采集模块具有多个数据采集接口，所述数据采集模块具体用于，对不同类型的历史行为特征数据进行采集。
所述模型预测模块具体用于，对所述数据集进行分词处理，得到事故车主的历史行为特征矩阵；将所述历史行为特征矩阵进行聚类学习，得到聚类结果标签；对所述聚类结果标签进行评价，得到最初评价结果；当所述最初评价结果未达到预设值时，利用CART分类树对所述历史行为特征矩阵进行多次筛选，得到有效用户行为特征矩阵；将所述有效用户行为特征矩阵进行聚类学习，得到事故车主对车辆保险的欺诈行为概率。
本发明的系统还包括行为追踪模块，所述行为追踪模块用于根据所述行为监控模块监控的结果对事故车主的后续行为进行追踪。
本发明通过获取车辆保险相关的事故车主的历史行为特征数据，构成的数据集；利用聚类分析方法对所述数据集进行计算，得到事故车主对车辆保险的欺诈行为概率；根据所述欺诈行为概率对车辆保险业务办理过程中的事故车主行为进行监控。从而可以监控车辆保险欺诈行为的方法，以避免错误的保险理赔。
基于上述一种车辆保险欺诈行为的监控系统，本发明还提供一种车辆保险欺诈行为的监控方法。
如图2所示，一种车辆保险欺诈行为的监控方法，包括以下步骤，
S1，获取车辆保险相关的事故车主的历史行为特征数据，构成的数据集；
S2，利用聚类分析方法对所述数据集进行计算，得到事故车主对车辆保险的欺诈行为概率；
S3，根据所述欺诈行为概率对车辆保险业务办理过程中的事故车主行为进行监控。
在本具体实施例中：
所述S1具体为，通过多个数据采集接口对不同类型的历史行为特征数据进行采集。
所述S2具体为，对所述数据集进行分词处理，得到事故车主的历史行为特征矩阵；将所述历史行为特征矩阵进行聚类学习，得到聚类结果标签；对所述聚类结果标签进行评价，得到最初评价结果；当所述最初评价结果未达到预设值时，利用CART分类树对所述历史行为特征矩阵进行多次筛选，得到有效用户行为特征矩阵；将所述有效用户行为特征矩阵进行聚类学习，得到事故车主对车辆保险的欺诈行为概率。
本发明的方法还包括S4，所述S4具体为，根据所述S3的结果对事故车主的后续行为进行追踪。
本发明通过获取车辆保险相关的事故车主的历史行为特征数据，构成的数据集；利用聚类分析方法对所述数据集进行计算，得到事故车主对车辆保险的欺诈行为概率；根据所述欺诈行为概率对车辆保险业务办理过程中的事故车主行为进行监控。从而可以监控车辆保险欺诈行为的方法，以避免错误的保险理赔。
以上所述仅为本发明的较佳实施例，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (8)
1.一种车辆保险欺诈行为的监控系统，其特征在于：包括以下模块，
数据采集模块，其用于获取车辆保险相关的事故车主的历史行为特征数据，构成的数据集；
模型预测模块，其用于利用聚类分析方法对所述数据集进行计算，得到事故车主对车辆保险的欺诈行为概率；
行为监控模块，其用于根据所述欺诈行为概率对车辆保险业务办理过程中的事故车主行为进行监控。
2.根据权利要求1所述的车辆保险欺诈行为的监控系统，其特征在于：所述数据采集模块具有多个数据采集接口，所述数据采集模块具体用于，对不同类型的历史行为特征数据进行采集。
3.根据权利要求1或2所述的车辆保险欺诈行为的监控系统，其特征在于：所述模型预测模块具体用于，对所述数据集进行分词处理，得到事故车主的历史行为特征矩阵；将所述历史行为特征矩阵进行聚类学习，得到聚类结果标签；对所述聚类结果标签进行评价，得到最初评价结果；当所述最初评价结果未达到预设值时，利用CART分类树对所述历史行为特征矩阵进行多次筛选，得到有效用户行为特征矩阵；将所述有效用户行为特征矩阵进行聚类学习，得到事故车主对车辆保险的欺诈行为概率。
4.根据权利要求1或2所述的车辆保险欺诈行为的监控系统，其特征在于：还包括行为追踪模块，所述行为追踪模块用于根据所述行为监控模块监控的结果对事故车主的后续行为进行追踪。
5.一种车辆保险欺诈行为的监控方法，其特征在于：包括以下步骤，
S1，获取车辆保险相关的事故车主的历史行为特征数据，构成的数据集；
S2，利用聚类分析方法对所述数据集进行计算，得到事故车主对车辆保险的欺诈行为概率；
S3，根据所述欺诈行为概率对车辆保险业务办理过程中的事故车主行为进行监控。
6.根据权利要求5所述的车辆保险欺诈行为的监控方法，其特征在于：所述S1具体为，通过多个数据采集接口对不同类型的历史行为特征数据进行采集。
7.根据权利要求5或6所述的车辆保险欺诈行为的监控方法，其特征在于：所述S2具体为，对所述数据集进行分词处理，得到事故车主的历史行为特征矩阵；将所述历史行为特征矩阵进行聚类学习，得到聚类结果标签；对所述聚类结果标签进行评价，得到最初评价结果；当所述最初评价结果未达到预设值时，利用CART分类树对所述历史行为特征矩阵进行多次筛选，得到有效用户行为特征矩阵；将所述有效用户行为特征矩阵进行聚类学习，得到事故车主对车辆保险的欺诈行为概率。
8.根据权利要求5或6所述的车辆保险欺诈行为的监控方法，其特征在于：还包括S4，所述S4具体为，根据所述S3的结果对事故车主的后续行为进行追踪。
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