基于神经网络算法的保险理赔应用研究

近些年,保险行业得到迅猛发展,同时,保险欺诈活动应运而生。面对保险欺诈,很多保险公司往往一筹莫展,导致骗赔猖獗。如何从以往的拒赔案件信息中,抽取有效识别欺诈案件的模式,促进保险业持续健康发展,成为保险行业研究的关键。数据挖掘在处理大批量数据,挖掘潜在关系方面具有无可比拟的优势。本文提出利用神经网络算法,从历史赔案信息中训练出识别欺诈案件的模型,并抽取赔案数据进行模型效果测试。实验证明,通过此模型筛选出的高理赔用户群具有较高准确率,此数据对保险工作人员具有一定的指导作用。