[发明专利]基于机器学习的车险数据处理方法、车险欺诈识别方法及装置在审
| 申请号： | 201611130098.8 | 申请日： | 2016-12-09 |
| 公开（公告）号： | CN106600423A | 公开（公告）日： | 2017-04-26 |
| 发明（设计）人： | 宋骁程;谭浩宇;肖文晗 | 申请（专利权）人： | 云数信息科技（深圳）有限公司 |
| 主分类号： | G06Q40/08 | 分类号： | G06Q40/08 |
| 代理公司： | 广州三环专利代理有限公司44202 | 代理人： | 麦小婵,郝传鑫 |
| 地址： | 518000 广东省深圳市南山区粤*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明提供一种基于机器学习的车险数据处理方法，包括根据多项车险案例的原始数据，获得建模数据列表；以建模数据列表为样本，应用第一类分类器建立M1个不同的子模型，应用第二类分类器建立M2个不同的子模型；融合M1个子模型和M2个子模型，建立识别车险欺诈的数据模型；其中，按照数据模型，可将待识别的车险案例的原始数据转化为欺诈概率，以判定待识别的车险案例是否为欺诈案例。相应地，本发明还提供一种车险欺诈识别方法，以及车险数据处理装置和车险欺诈识别装置。实施本发明，可准确判定众多索赔案中的欺诈案例，及时向保险公司发出警报，避免保险公司无辜遭受损失，提高索赔案处理的效率。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 机器 学习 车险 数据处理 方法 欺诈 识别 装置 | ||
【主权项】：
一种基于机器学习的车险数据处理方法，其特征在于，包括：根据多项车险案例的原始数据，获得建模数据列表；其中，所述建模数据列表包括多项车险案例的建模数据，每一项建模数据包括所述车险案例的N个特征变量以及欺诈认定结果；以所述建模数据列表为样本，应用第一类分类器建立M1个不同的子模型；以所述建模数据列表为样本，应用第二类分类器建立M2个不同的子模型；融合所述M1个子模型和所述M2个子模型，建立识别车险欺诈的数据模型；其中，按照所述识别车险欺诈的数据模型，可将待识别的车险案例的原始数据转化为欺诈概率，以判定所述待识别的车险案例是否为欺诈案例。
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