保险行业人工智能在保险欺诈检测中的应用方案.docVIP

保险行业人工智能在保险欺诈检测中的应用方案

TOC\o1-2\h\u5710第1章绪论 3

250351.1研究背景与意义 3

173351.2保险欺诈现状分析 4

67121.3人工智能在保险欺诈检测中的优势 4

1430第2章保险欺诈类型与特征 4

30192.1保险欺诈类型概述 4

85602.2保险欺诈特征分析 5

92522.3人工智能在识别欺诈特征中的应用 5

23502第3章数据准备与处理 6

54833.1数据来源与采集 6

99743.2数据预处理 6

221773.3数据清洗与整合 7

318523.4数据存储与管理 7

1949第4章机器学习算法在保险欺诈检测中的应用 7

244514.1监督学习算法 7

240174.1.1决策树 7

147374.1.2逻辑回归 7

103124.1.3支持向量机 7

11374.2无监督学习算法 8

113864.2.1聚类分析 8

78114.2.2自组织映射 8

273744.3半监督学习算法 8

151814.3.1标签传播 8

45454.3.2基于图的半监督学习 8

159654.4深度学习算法 8

216444.4.1卷积神经网络 8

312764.4.2循环神经网络 8

236064.4.3长短时记忆网络 9

233014.4.4融合注意力机制的深度学习模型 9

22209第5章特征工程与模型构建 9

16025.1特征选择与提取 9

117935.1.1数据预处理 9

308155.1.2特征选择 9

261635.1.3特征提取 9

165605.2特征降维与转换 9

262995.2.1特征降维 9

122245.2.2特征转换 9

205275.3模型构建与训练 9

137265.3.1模型选择 10

178095.3.2模型训练 10

224385.4模型评估与优化 10

50075.4.1模型评估 10

85865.4.2模型优化 10

10724第6章欺诈检测系统设计 10

214146.1系统架构设计 10

166096.1.1整体框架 10

247996.1.2数据层 10

51886.1.3算法层 10

83576.1.4应用层 10

96696.1.5展示层 11

322026.2数据流程设计 11

197106.2.1数据采集 11

290036.2.2数据预处理 11

183276.2.3特征工程 11

205536.2.4模型训练与评估 11

214756.3算法模块设计 11

283416.3.1预处理算法 11

290066.3.2特征选择算法 11

257336.3.3模型训练算法 11

320756.3.4模型评估算法 11

290346.4用户界面设计 12

226926.4.1登录界面 12

70096.4.2数据展示界面 12

246666.4.3检测结果界面 12

180656.4.4系统设置界面 12

7800第7章系统实现与测试 12

146757.1系统开发环境 12

313627.1.1硬件环境 12

218577.1.2软件环境 12

118887.2系统实现与部署 12

223877.2.1系统架构 12

113377.2.2系统部署 12

145527.3系统测试与优化 13

168667.3.1数据集准备 13

273457.3.2模型训练与优化 13

295177.3.3系统测试 13

86247.4系统功能评估 13

25497.4.1评估指标 13

220287.4.2评估结果 13

1413第8章人工智能在欺诈检测中的实际应用案例 13

52638.1国内保险欺诈检测案例 13

176678.1.1案例一：基于大数据的保险欺诈检测 13

146248.1.2案例二：利用深度学习的保险欺诈检测 14

127458.2国外保险欺诈检测案例 14

226548.2.1案例一：美国某保险公司利用人工智能进行欺诈检测 1