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保险理赔欺诈特征工程与风险评分

共计 30 章节
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01
课程导入
目标=保险理赔欺诈的定义 · 危害 · 常见类型与风险评分在反欺诈体系中的定…
课程导入目标=保险理赔欺…
02
保险理赔业务流程
目标=从报案 · 查勘 · 定损
保险理赔业务流程目标=从报案
03
欺诈风险识别基础
目标=欺诈三角理论 · 异常检测思维 · 有监督与无监督学习适用场景
欺诈风险识别基础目标=欺诈三角理…
04
数据采集与治理
目标=理赔系统 · 保单系统 · 第三方数据源整合与数据质量评估
数据采集治理
05
特征工程概述
目标=特征工程在反欺诈中的价值 · 流程 · 常见误区与评估标准
特征工程概述目标=特征工程
06
理赔主体特征
目标=投保人 · 被保险人 · 受益人
理赔主体特征目标=投保人
07
时间与频率特征
目标=报案延迟 · 索赔间隔 · 历史理赔频次
时间频率特征
08
金额与损失特征
目标=赔付金额分布 · 免赔额 · 维修报价
金额损失特征
09
文本与图像特征
目标=报案描述 · 查勘记录 · 医疗诊断文本
文本图像特征
10
关系网络特征
目标=团伙欺诈识别中的社交网络 · 电话 · 地址
关系网络特征目标=团伙欺诈识…
11
地理空间特征
目标=事故地点 · 居住地 · 维修厂距离
地理空间特征目标=事故地点
12
行为序列特征
目标=理赔流程中的操作日志 · 查勘轨迹 · 多次索赔行为模式与序列嵌入
行为序列特征目标=理赔流程
13
外部数据特征
目标=征信 · 公安 · 医疗
外部数据特征目标=征信
14
特征变换与编码
目标=缺失值处理 · 异常值修正 · 标准化
特征变换编码
15
特征选择方法
目标=过滤法 · 包裹法 · 嵌入法
特征选择方法目标=过滤法
16
特征评估与监控
目标=IV值 · PSI · 特征重要性
特征评估监控
17
风险评分模型概述
目标=评分卡 · 逻辑回归 · 树模型
风险评分模型概述目标=评分卡
18
评分卡开发流程
目标=分箱 · WOE转换 · 逻辑回归建模
评分卡开发流程目标=分箱
19
机器学习评分模型
目标=XGBoost · LightGBM · 随机森林
机器学习评分模型XGBoost
20
不平衡数据处理
目标=过采样 · 欠采样 · SMOTE
不平衡数据处理目标=过采样
21
模型评估与调优
目标=AUC · KS · PR曲线
模型评估调优
22
模型可解释性
目标=SHAP · LIME · 部分依赖图
模型可解释性SHAP
23
风险评分部署
目标=离线批量评分 · 实时API评分 · 规则引擎与模型融合架构
风险评分部署目标=离线批量评…
24
反欺诈策略体系
目标=评分阈值 · 规则组合 · 人工审核
反欺诈策略体系目标=评分阈值
25
案例实战一
目标=车险理赔欺诈特征工程与评分模型…
案例实战一目标=车险理赔欺…
26
案例实战二
目标=健康险医疗理赔欺诈中的文本与关…
案例实战二目标=健康险医疗…
27
案例实战三
目标=团伙欺诈识别中的图特征工程与社…
案例实战三目标=团伙欺诈识…
28
常见问题与陷阱
目标=数据泄露 · 时间穿越 · 样本偏差
常见问题陷阱
29
综合提升
目标=端到端反欺诈系统设计 · 跨险种迁移学习与持续迭代优化
综合提升目标=端到端反欺…
30
课程总结与前沿展望
目标=隐私计算 · 联邦学习 · 大模型在保险反欺诈中的机遇与挑战
课程总结前沿展望