基于机器学的车险数据处理方法、车险欺诈识别方法及装置

摘要

本发明提供一种基于机器学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。

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。