CN112529715A - 一种基于复杂拓扑网络分析的车辆理赔群体欺诈识别方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种基于复杂拓扑网络分析的车辆理赔群体欺诈识别方法，该方法包括：获取车辆保险公司的历史车险理赔数据，从历史车险理赔的结构数据中抽取拓扑网络结构的节点和连接边信息；整合节点和连接边信息，形成复杂拓扑网络；对复杂拓扑网络进行挖掘，识别车辆理赔欺诈群体；本发明实施例提供的车辆理赔群体欺诈识别方法，利用复杂网络分析技术实现对群体车辆理赔欺诈的识别，可以提高车辆理赔的安全性。

Description

一种基于复杂拓扑网络分析的车辆理赔群体欺诈识别方法
技术领域
本发明实例涉及车辆理赔反欺诈领域，尤其涉及一种基于复杂拓扑网络分析的车辆理赔群体欺诈识别方法。。
背景技术
随着中国经济水平的飞速发展，我国人民生活水平不断提高，汽车已经成为每个家庭的必需品，我国汽车保有量近年来不断攀升，2017年底每100个人有14个人拥有机动车，虽然未达到世界平均水平，但仍有很大的发展空间。机动车辆保险是财产保险企业的主要业务，在财产保险公司中有着举足轻重的地位，是我国财产保险公司保费收入的主要来源。但是不少非法分子利用车辆理赔中的漏洞进行作弊、欺骗等各种欺诈行为，给保险公司造成了巨大损失，虽然车辆理赔反欺诈技术正在不断完善，但车辆理赔的欺诈模式也随时间不断升级，转向团队作案、组织协同作案，现有的车辆理赔反欺诈技术主要针对单个案件进行全方位评估，缺乏对车辆理赔案件中隐蔽性极强、有组织的跨保险公司窝案的识别。
发明内容
本发明实施例提供一种基于复杂拓扑网络分析的车辆理赔群体欺诈识别方法，利用复杂网络分析技术实现对车辆理赔群体欺诈的识别，可以提高车辆理赔的安全性。本发明的目的是通过以下技术方案来实现的，一种基于复杂拓扑网络分析的车辆理赔群体欺诈识别方法，它包括如下步骤：
获取车辆保险公司的历史车险数据，从历史车险的非结构数据中抽取拓扑网络结构的节点和连接边信息；
整合节点和连接边信息，形成复杂拓扑网络；、
对复杂拓扑网络进行挖掘，识别车辆理赔欺诈群体；
所述获取车辆保险公司的历史车险理赔数据，从历史车险理赔的结构数据中抽取拓扑网络结构的节点和连接边信息包括：
从车辆保险公司的数据库中提取历史车险理赔的人员信息和车辆信息，其中人员信息包含车主身份证号码、出险驾驶员身份证号码，第三者身份证号码，车辆信息包含出险车辆号牌、出险车辆VIN、第三者车辆号牌、第三者车辆VIN；将人员信息和车辆信息涉及的字段抽取为拓扑网络结构中的节点；
从车辆保险公司的数据库中提取历史车险理赔的事故信息，根据事故信息将涉及的人员信息和车辆信息进行关联，即将节点之间建立连接边；
抽取的单条数据维度并将节点之间相互连接的示意图如附图2所示。、
所述整合节点和连接边信息，形成复杂拓扑网络包括：
将数据库中抽取的一条一条历史车辆理赔数据（人员信息、车辆信息、事故信息）汇总，确定节点和连接边的唯一性，剔除并合并相同节点和连接边，即将所有的节点通过存在的连接边关联到一起，形成车辆理赔的复杂拓扑网络；车辆理赔复杂拓扑网络示意图如附图3所示；
所述对复杂拓扑网络进行挖掘，识别车辆理赔欺诈群体包括：
对复杂拓扑网络利用经典Girvan-Newman算法发现社区，该社区发现算法的主要思路是计算网络中所有边的边介数，然后寻找边介数值最大的边并移除，当一条接一条边被移除时，最初连通的网络最终会被分成两部分、三部分等等，直至网络的每一个成为一个社区；车辆理赔的复杂拓扑网络通过Girvan-Newman算法发现的社区示意图如附图4所示；
对发现的社区进行欺诈群体识别，主要参照历史欺诈社区特征和非欺诈社区特征提取的规则进行打分，至此复杂拓扑网络中每一个社区都会有一个信用分，设定一个阈值作为群体欺诈警告线，高于警告线的社区视为欺诈群体，提交人工确认审核。
附图说明
图1为本发明方法的流程图
图2为单条数据维度节点之间相互连接示例图
图3为车辆理赔复杂拓扑网络示意图
图4为通过Girvan-Newman算法发现的社区示意图

Claims (4)

1.一种基于复杂拓扑网络分析的车辆理赔群体欺诈识别方法，其特征在于，包括：
获取车辆保险公司的历史车险数据，从历史车险的非结构数据中抽取拓扑网络结构的节点和连接边信息；
整合节点和连接边信息，形成复杂拓扑网络；
对复杂拓扑网络进行挖掘，识别车辆理赔欺诈群体。
2.根据权利要求1所述的车辆理赔群体欺诈识别方法，其特征在于，所述获取车辆保险公司的历史车险理赔数据，从历史车险理赔的结构数据中抽取拓扑网络结构的节点和连接边信息包括：
从车辆保险公司的数据库中提取历史车险理赔的人员信息和车辆信息，其中人员信息包含车主身份证号码、出险驾驶员身份证号码，第三者身份证号码，车辆信息包含出险车辆号牌、出险车辆VIN、第三者车辆号牌、第三者车辆VIN；将人员信息和车辆信息涉及的字段抽取为拓扑网络结构中的节点；
从车辆保险公司的数据库中提取历史车险理赔的事故信息，根据事故信息将涉及的人员信息和车辆信息进行关联，即将节点之间建立连接边；
抽取的单条数据维度并将节点之间相互连接的示例如附图2所示。
3.根据权利要求1所述的车辆理赔群体欺诈识别方法，其特征在于，所述整合节点和连接边信息，形成复杂拓扑网络包括：
将数据库中抽取的一条一条历史车辆理赔数据（人员信息、车辆信息、事故信息）汇总，确定节点和连接边的唯一性，剔除并合并相同节点和连接边，即将所有的节点通过存在的连接边关联到一起，形成车辆理赔的复杂拓扑网络；复杂拓扑网络如附图3所示。
4.根据权利要求1所述的车辆理赔群体欺诈识别方法，其特征在于，所述对复杂拓扑网络进行挖掘，识别车辆理赔欺诈群体包括：
对复杂拓扑网络利用经典Girvan-Newman算法发现社区，该社区发现算法的主要思路是计算网络中所有边的边介数，然后寻找边介数值最大的边并移除，当一条接一条边被移除时，最初连通的网络最终会被分成两部分、三部分等等，直至网络的每一个成为一个社区；车辆理赔的复杂拓扑网络通过Girvan-Newman算法发现的社区如附图4所示；
对发现的社区进行欺诈群体识别，主要参照历史欺诈社区特征和非欺诈社区特征提取的规则进行打分，至此复杂拓扑网络中每一个社区都会有一个信用分，设定一个阈值作为群体欺诈警告线，高于警告线的社区视为欺诈群体，提交人工确认审核。
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