车险欺诈行为的识别方法、装置、电子设备、介质及产品制造方法及图纸

本申请实施例提供了一种车险欺诈行为的识别方法、装置、电子设备、介质及产品，属于人工智能技术领域。该方法包括：将各个车险理赔案件信息输入至神经网络模型，得到各个案件的各个理赔动作的选择概率；根据选择概率确定目标理赔动作。根据目标理赔动作和参考理赔动作确定目标理赔动作的奖励值，将各个奖励值的和值确定为模型的累积奖励。根据累积奖励和第一期望梯度确定第二期望梯度。最后，根据第二期望梯度迭代更新模型参数得到车险欺诈行为识别模型。如此，通过将各个车险理赔案件的信息输入神经网络模型，得到模型的累积奖励，并通过强化学习根据模型参数的期望梯度更新模型参数，可以优化模型的反欺诈策略，提高车险欺诈行为识别的准确度。

【技术实现步骤摘要】

本申请涉及人工智能，尤其涉及一种车险欺诈行为的识别方法、装置、电子设备、介质及产品。

技术介绍

1、目前，传统的车险欺诈行为识别方法主要针对于人工标注的结构化数据，或采用传统的二分类模型进行车险欺诈行为的检测。

2、二分类模型是一种机器学习模型，用于将数据分为两个类别。二分类模型的目标是根据输入特征预测输出标签，通常标记为0和1或负类和正类。

3、但是，当数据集中的不同类别的样本的数量差异较大时，二分类模型会偏向于预测数量占多数的样本类别，从而导致预测结果的准确度较低的问题。

4、因此，如何提高车险欺诈行为识别的准确度，成为了亟待解决的技术问题。

技术实现思路

1、本申请实施例的主要目的在于提出一种车险欺诈行为的识别方法、装置、电子设备、介质及产品，旨在提高车险欺诈行为的识别的准确性。

2、为实现上述目的，本申请实施例的第一方面提出了一种车险欺诈行为的识别方法，所述识别方法包括：

3、分别将各个车险理赔案件的信息输入至神经网络模型，得到与各个车险理赔本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种车险欺诈行为的识别方法，其特征在于，所述识别方法包括：

2.根据权利要求1所述的识别方法，其特征在于，所述根据所述累积奖励和第一期望梯度确定第二期望梯度，包括：

3.根据权利要求2所述的识别方法，其特征在于，在所述根据所述累积奖励和第一期望梯度确定第二期望梯度之前，所述识别方法包括：

4.根据权利要求1所述的识别方法，其特征在于，所述根据所述第二期望梯度更新所述神经网络模型的初始参数，包括：

5.根据权利要求4所述的识别方法，其特征在于，所述根据所述第二期望梯度更新所述神经网络模型的参数，直到所述神经网络模型的参数满足迭代终止条件，...

【技术特征摘要】

1.一种车险欺诈行为的识别方法，其特征在于，所述识别方法包括：

2.根据权利要求1所述的识别方法，其特征在于，所述根据所述累积奖励和第一期望梯度确定第二期望梯度，包括：

3.根据权利要求2所述的识别方法，其特征在于，在所述根据所述累积奖励和第一期望梯度确定第二期望梯度之前，所述识别方法包括：

4.根据权利要求1所述的识别方法，其特征在于，所述根据所述第二期望梯度更新所述神经网络模型的初始参数，包括：

5.根据权利要求4所述的识别方法，其特征在于，所述根据所述第二期望梯度更新所述神经网络模型的参数，直到所述神经网络模型的参数满足迭代终止条件，得到所述车险欺诈行为识别模型，包括：

6.根据权利要求1所述的识别方法，其特征在于，所述根据所述目...

【专利技术属性】
技术研发人员：欧阳伟，陈奕宇，
申请(专利权)人：中国平安财产保险股份有限公司，
类型：发明
国别省市：