吴磊　孙勇

摘 要：随着互联网信息爆炸时代来临，保险金融行业必将面临异常严峻的欺诈风险，及时发现，及时识别欺诈是行业，单纯依靠人工判断已经满足不了需求，单纯依靠机器判断，也做不到完全的自动化。因此人工结合机器是一条可以选择的路径。

关键词：保险欺诈，有监督机器学习，无监督机器学习，分类，聚类，回归，信息检测，规则引擎

前言

保险诈骗是指以非法获取保险金为目的，违反保险法规，采用虚构保险标的、保险事故或者制造保险事故等方法，向保险公司骗取保险金，数额较大的行为。保险诈骗种类是繁多的，形式是多样的，手段是隐蔽的。在实践中行为人为骗取保险金而故意制造保险事故，虚构事实，隐瞒真相，制造假案，甚至引发其他刑事犯罪。保险欺诈表现形式多式多样。在投保环节、理赔环节保险公司目前的信息检测手段主要是使用规则引擎+人工核保来检测欺诈行为，面对日益增长的保单数量和欺诈人多变的技术手段，保险公司正面临着严峻的挑战。本文主要利用有监督机器学习和无监督机器学习检测保险欺诈行为，并且探讨了业内模型共享平台的设计，涉及到大数据技术和人工智能技术。

1. 保险欺诈

1. 1. 保险欺诈分类

1.1.1 投保环节

1. 1. 1. 1. 重复投保欺诈

重复投保，一险多赔。按我国法律规定，财产保险的重复保险累计保险总额不得超过保险价值，即使超过，对于超过部分不得也不应给予赔偿。然而有的不法分子为了多得保险金，往往故意向多个保险人投保，并隐瞒重复保险的情况，在出险后向多个保险人索赔，以期获得多份赔偿。……