| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 1 绪论 | 第9-13页 |
| 1.1 研究的背景和意义 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-12页 |
| 1.3 研究的内容与方法 | 第12-13页 |
| 2 我国车险理赔现状及国内外车险欺诈与反欺诈概述 | 第13-22页 |
| 2.1 车险业务的现状 | 第13-15页 |
| 2.2 车险理赔流程的主要问题 | 第15-17页 |
| 2.3 国外车险欺诈与反欺诈案例分析 | 第17-18页 |
| 2.4 国内车险欺诈与反欺诈案例分析 | 第18-21页 |
| 2.5 本章小结 | 第21-22页 |
| 3 基于Logistic分布的车险欺诈识别特征提取 | 第22-29页 |
| 3.1 二元选择模型 | 第22-23页 |
| 3.1.1 线性回归模型 | 第22页 |
| 3.1.2 Logistic回归模型 | 第22-23页 |
| 3.2 机动车车险研究样本模型数据分析 | 第23-24页 |
| 3.3 基于二元选择模型的车险欺诈识别特征量提取 | 第24-26页 |
| 3.4 机动车风险特征量聚类分析 | 第26-28页 |
| 3.5 本章小结 | 第28-29页 |
| 4 车险理赔的智能化风险管控研究 | 第29-35页 |
| 4.1 风险筛查 | 第29页 |
| 4.2 针对高风险环节的风险预警方案 | 第29页 |
| 4.3 风险预测模型 | 第29-30页 |
| 4.4 迭代优化 | 第30-31页 |
| 4.5 个性化风险管控 | 第31-35页 |
| 5 基于概率神经网络的车险欺诈识别 | 第35-47页 |
| 5.1 人工神经网络 | 第35-37页 |
| 5.1.1 人工神经网络概念 | 第35页 |
| 5.1.2 概率神经网络 | 第35-37页 |
| 5.2 Y保险公司车险反欺诈稽核基本情况 | 第37-38页 |
| 5.3 Y保险公司稽核发现的问题 | 第38-42页 |
| 5.3.1 接报案环节 | 第38-39页 |
| 5.3.2 查勘环节 | 第39-40页 |
| 5.3.3 车辆定损环节 | 第40-41页 |
| 5.3.4 人伤定损环节 | 第41页 |
| 5.3.5 单证收集环节 | 第41-42页 |
| 5.4 车险理赔流程中欺诈与反欺诈 | 第42-44页 |
| 5.5 车险欺诈识别仿真验证 | 第44-47页 |
| 结论 | 第47-49页 |
| 致谢 | 第49-50页 |
| 参考文献 | 第50-51页 |