Báo Cáo Nghiên Cứu Về Mô Hình Phát Hiện Gian Lận Bảo Hiểm Ô Tô Năm 2024

• Trường học: Đại Học Kinh Tế Thành Phố Hồ Chí Minh
• Chuyên ngành: Khoa Học Dữ Liệu
• Đề tài: Mô Hình Phát Hiện Gian Lận Bảo Hiểm Ô Tô Sử Dụng Phương Pháp Meta-Deep Stacking
• Loại tài liệu: báo cáo nghiên cứu
• Năm xuất bản: 2024
• Địa điểm: Thành Phố Hồ Chí Minh

Mục lục chi tiết

• 1. Thesis Approach and Contribution
• 2. Traditional model analysis
• 3. Deep learning model
• 4. Formula of reLu, Batch Normalization and Drop out
• 5. Stacking learning model
• 6. Strategies to improve performance of model
• 7. Recursive Feature Elimination
• 8. class_dict_weight and SMOTE
• 9. Hyperparameter tuning with RandomSearch
• 10. Materials and Methods
• 11. AutoMobile Claims Dataset and Challenges
• 12. Our proposed method
• 13. Experiments on dataset
• 14. Experiments on Traditional Model
• 15. Experiments on Deep Learning Model
• 16. Experiment on Stacking model
• 17. Conclusion & Future Works

Tóm tắt

I. Gian Lận Bảo Hiểm Ô Tô Tổng Quan và Thách Thức Hiện Nay

Bảo hiểm ô tô bồi thường cho người được bảo hiểm các thiệt hại từ các sự cố liên quan đến xe như tai nạn, trộm cắp và hư hỏng. Khi số lượng phương tiện giao thông tăng lên, nhu cầu về bảo hiểm ô tô cũng tăng theo. Tuy nhiên, khi lĩnh vực bảo hiểm ô tô phát triển, nó cũng trở thành mục tiêu thường xuyên hơn của các hoạt động gian lận. Gian lận bảo hiểm, đặc biệt trong lĩnh vực ô tô, đặt ra những thách thức lớn cho các công ty bảo hiểm trên toàn thế giới. Các hành vi gian lận có thể là khai báo sai sự thật, làm giả giấy tờ để chiếm đoạt tiền bảo hiểm một cách bất hợp pháp. Các đối tượng gian lận sử dụng nhiều thủ đoạn khác nhau, như thổi phồng chi phí dịch vụ, dàn dựng tai nạn, hoặc nộp yêu cầu bồi thường cho các sự cố chưa từng xảy ra. Điều này đòi hỏi ngành bảo hiểm phải phát triển các biện pháp phát hiện và ngăn chặn gian lận mạnh mẽ. Các phương pháp truyền thống như đánh giá tài chính có thể không đủ hiệu quả để phát hiện các gian lận tinh vi hoặc các vụ có số lượng yêu cầu bồi thường lớn. Do đó, việc ứng dụng các kỹ thuật tiên tiến như machine learning và deep learning là vô cùng cần thiết để bảo vệ quyền lợi của cả công ty bảo hiểm và những người mua bảo hiểm chân chính. Gian lận không chỉ gây thiệt hại về tài chính cho các công ty bảo hiểm mà còn làm tăng phí bảo hiểm cho những khách hàng trung thực.

1.1. Các Hình Thức Gian Lận Bảo Hiểm Ô Tô Phổ Biến Nhất

Gian lận bảo hiểm có thể xảy ra theo nhiều cách khác nhau, chẳng hạn như làm giả bằng chứng hoặc đưa ra các yêu cầu bồi thường không hợp lệ. Một phương pháp là tạo ra đối tượng bảo hiểm không tồn tại để lừa dối công ty bảo hiểm. Một cách khác là cung cấp thông tin sai lệch hoặc không đầy đủ trong các đơn đăng ký hoặc yêu cầu bồi thường bảo hiểm, chẳng hạn như nộp yêu cầu bồi thường dựa trên các tình huống gây hiểu lầm hoặc phóng đại một yêu cầu bồi thường chính đáng. Các hành vi gian lận này không chỉ gây gánh nặng tài chính cho các công ty bảo hiểm mà còn dẫn đến phí bảo hiểm cao hơn cho những người mua bảo hiểm trung thực. Để chống lại gian lận bảo hiểm, các phương pháp ngăn chặn và phát hiện được sử dụng, bao gồm các đơn vị điều tra chuyên biệt, phân tích thống kê thông tin yêu cầu bồi thường và các kỹ thuật phát hiện gian lận (Feinman, 2016).

1.2. Thách Thức Trong Phát Hiện Gian Lận Bằng Phương Pháp Truyền Thống

Trong bảo hiểm ô tô, có một số kỹ thuật để xác định các hoạt động gian lận, có thể xảy ra một cách khéo léo hoặc không khéo léo. Mục tiêu là phát hiện nhiều gian lận liên quan đến thay đổi hành vi, điều này có thể gây khó khăn cho các phương pháp học máy truyền thống. Các phương pháp truyền thống hiện đang được sử dụng trong phát hiện gian lận bảo hiểm thường là các phương pháp đánh giá tài chính. Các phương pháp này bị suy giảm hiệu suất do dữ liệu không cân bằng và không xem xét thứ hạng thấp trong các mẫu nội tại khi xuất hiện các giá trị ngoại lệ. Các mô hình truyền thống thường gặp khó khăn khi xử lý các bộ dữ liệu không cân bằng, đặc biệt là trong các ứng dụng học máy như phát hiện gian lận. Các mô hình này có xu hướng tạo ra kết quả không tối ưu cho lớp thiểu số, mà số lượng ít hơn rất nhiều so với lớp đa số. Các kỹ thuật khác nhau đã được khám phá để giải quyết vấn đề này, bao gồm các phương pháp lấy mẫu lại. Các kỹ thuật lấy mẫu quá mức đã được chứng minh là đặc biệt hiệu quả trong việc cải thiện hiệu suất mô hình trên lớp thiểu số, dẫn đến độ chính xác cao hơn và số lượng âm tính sai thấp hơn.

II. Meta Deep Stacking Phương Pháp Phát Hiện Gian Lận Hiệu Quả

Phương pháp tiếp cận Meta-Deep Stacking là một kỹ thuật kết hợp các mô hình deep learning khác nhau để cải thiện hiệu suất dự đoán. Trong bối cảnh phát hiện gian lận bảo hiểm ô tô, Meta-Deep Stacking có thể giúp phát hiện các mẫu gian lận phức tạp mà các mô hình đơn lẻ khó có thể nhận ra. Phương pháp này tận dụng sức mạnh của nhiều mô hình khác nhau, mỗi mô hình có khả năng học các khía cạnh khác nhau của dữ liệu. Bằng cách kết hợp các dự đoán của các mô hình này, Meta-Deep Stacking có thể đạt được độ chính xác cao hơn và giảm tỷ lệ sai sót so với việc sử dụng một mô hình duy nhất. Việc sử dụng Meta-Deep Stacking giúp tận dụng tối đa thông tin có sẵn và cải thiện khả năng phát hiện gian lận trong bối cảnh bảo hiểm ô tô. Phương pháp này không chỉ tăng cường khả năng phát hiện các gian lận tinh vi mà còn giúp giảm thiểu các tổn thất tài chính cho các công ty bảo hiểm và đảm bảo sự công bằng cho những khách hàng trung thực.

2.1. Ưu Điểm Của Meta Deep Stacking So Với Các Phương Pháp Khác

Phương pháp Meta-Deep Stacking mang lại nhiều ưu điểm so với các phương pháp phát hiện gian lận truyền thống. Thứ nhất, nó có khả năng xử lý các bộ dữ liệu lớn và phức tạp, điều này rất quan trọng trong bối cảnh bảo hiểm ô tô, nơi có rất nhiều dữ liệu liên quan đến yêu cầu bồi thường, lịch sử lái xe và thông tin cá nhân của khách hàng. Thứ hai, Meta-Deep Stacking có thể tự động học các đặc trưng quan trọng từ dữ liệu mà không cần sự can thiệp của con người, giúp giảm bớt công sức và thời gian cần thiết để phát triển các mô hình phát hiện gian lận. Thứ ba, nó có thể kết hợp nhiều mô hình khác nhau, mỗi mô hình có khả năng học các khía cạnh khác nhau của dữ liệu, giúp tăng cường độ chính xác và giảm tỷ lệ sai sót. Cuối cùng, Meta-Deep Stacking có thể thích ứng với các thay đổi trong dữ liệu và các chiến lược gian lận mới, giúp duy trì hiệu quả của mô hình trong thời gian dài.

2.2. Các Bước Xây Dựng Mô Hình Meta Deep Stacking Hiệu Quả

Việc xây dựng một mô hình Meta-Deep Stacking hiệu quả đòi hỏi một quy trình cẩn thận và tỉ mỉ. Đầu tiên, cần thu thập và tiền xử lý dữ liệu, bao gồm làm sạch dữ liệu, xử lý các giá trị thiếu và chuyển đổi các biến không phù hợp. Tiếp theo, cần lựa chọn các mô hình deep learning phù hợp để đưa vào stacking ensemble. Các mô hình này có thể bao gồm các mạng nơ-ron tích chập (CNN), mạng nơ-ron hồi quy (RNN) và các mô hình khác. Sau đó, cần huấn luyện các mô hình này trên dữ liệu đã chuẩn bị và điều chỉnh các tham số của chúng để đạt được hiệu suất tốt nhất. Cuối cùng, cần kết hợp các dự đoán của các mô hình này bằng cách sử dụng một mô hình meta-learner, chẳng hạn như một mô hình hồi quy logistic hoặc một mạng nơ-ron đơn giản. Mô hình meta-learner sẽ học cách kết hợp các dự đoán của các mô hình cơ sở để đưa ra dự đoán cuối cùng.

III. Ứng Dụng Meta Deep Stacking Trong Phát Hiện Gian Lận Thực Tế

Việc triển khai Meta-Deep Stacking trong thực tế có thể mang lại những lợi ích đáng kể cho các công ty bảo hiểm ô tô. Một trong những ứng dụng quan trọng nhất là phát hiện các yêu cầu bồi thường gian lận. Bằng cách phân tích dữ liệu yêu cầu bồi thường, chẳng hạn như thông tin về tai nạn, lịch sử lái xe của khách hàng và thông tin về xe, Meta-Deep Stacking có thể xác định các yêu cầu bồi thường có khả năng gian lận cao. Các công ty bảo hiểm có thể sử dụng thông tin này để điều tra thêm các yêu cầu bồi thường đáng ngờ và ngăn chặn các gian lận trước khi chúng gây ra thiệt hại tài chính. Ngoài ra, Meta-Deep Stacking có thể được sử dụng để phát hiện các hành vi gian lận khác, chẳng hạn như khai báo sai thông tin trong đơn đăng ký bảo hiểm hoặc dàn dựng tai nạn. Việc sử dụng Meta-Deep Stacking có thể giúp các công ty bảo hiểm giảm thiểu các tổn thất do gian lận và cải thiện hiệu quả hoạt động của họ. Bằng cách tự động hóa quá trình phát hiện gian lận, các công ty bảo hiểm có thể tiết kiệm thời gian và nguồn lực và tập trung vào các hoạt động kinh doanh cốt lõi.

3.1. Cải Thiện Quy Trình Xét Duyệt Bồi Thường Với Meta Deep Stacking

Meta-Deep Stacking có thể được tích hợp vào quy trình xét duyệt bồi thường của các công ty bảo hiểm ô tô để cải thiện hiệu quả và độ chính xác. Khi một yêu cầu bồi thường được nộp, mô hình Meta-Deep Stacking có thể được sử dụng để đánh giá rủi ro gian lận của yêu cầu bồi thường đó. Nếu mô hình xác định rằng yêu cầu bồi thường có khả năng gian lận cao, nó có thể được chuyển đến một nhóm điều tra chuyên biệt để xem xét kỹ lưỡng hơn. Bằng cách tập trung các nguồn lực vào các yêu cầu bồi thường có rủi ro gian lận cao, các công ty bảo hiểm có thể giảm thiểu thời gian và chi phí liên quan đến việc điều tra các yêu cầu bồi thường gian lận. Ngoài ra, Meta-Deep Stacking có thể được sử dụng để cung cấp thông tin chi tiết về các yếu tố có liên quan đến gian lận, giúp các nhà điều tra tập trung vào các khía cạnh quan trọng của yêu cầu bồi thường.

3.2. Giảm Thiểu Tổn Thất Tài Chính Nhờ Phát Hiện Gian Lận Kịp Thời

Một trong những lợi ích lớn nhất của việc sử dụng Meta-Deep Stacking trong phát hiện gian lận bảo hiểm ô tô là khả năng giảm thiểu tổn thất tài chính cho các công ty bảo hiểm. Bằng cách phát hiện các gian lận kịp thời, các công ty bảo hiểm có thể ngăn chặn việc thanh toán các yêu cầu bồi thường không hợp lệ và giảm thiểu chi phí liên quan đến việc điều tra và kiện tụng. Ngoài ra, Meta-Deep Stacking có thể giúp các công ty bảo hiểm xác định các xu hướng gian lận mới và điều chỉnh chiến lược của họ để đối phó với các chiến lược gian lận mới. Bằng cách chủ động trong việc phát hiện gian lận, các công ty bảo hiểm có thể bảo vệ lợi nhuận của họ và cung cấp dịch vụ tốt hơn cho khách hàng của họ.

IV. Đánh Giá Hiệu Quả và Tối Ưu Mô Hình Meta Deep Stacking

Để đảm bảo rằng mô hình Meta-Deep Stacking hoạt động hiệu quả, việc đánh giá hiệu suất của nó là rất quan trọng. Các chỉ số đánh giá phổ biến bao gồm độ chính xác (accuracy), độ chính xác (precision), độ bao phủ (recall) và điểm F1 (F1-score). Độ chính xác đo lường tỷ lệ các dự đoán đúng so với tổng số dự đoán, trong khi độ chính xác đo lường tỷ lệ các dự đoán gian lận đúng so với tổng số các dự đoán gian lận. Độ bao phủ đo lường tỷ lệ các trường hợp gian lận được phát hiện so với tổng số các trường hợp gian lận thực tế. Điểm F1 là một trung bình điều hòa của độ chính xác và độ bao phủ. Ngoài việc đánh giá hiệu suất, việc tối ưu hóa mô hình Meta-Deep Stacking cũng rất quan trọng để cải thiện khả năng phát hiện gian lận. Các kỹ thuật tối ưu hóa có thể bao gồm điều chỉnh các tham số của mô hình, sử dụng các phương pháp xử lý dữ liệu nâng cao và kết hợp các nguồn dữ liệu bổ sung.

4.1. Các Chỉ Số Đánh Giá Hiệu Quả Mô Hình Phát Hiện Gian Lận

Các chỉ số đánh giá mô hình được sử dụng phổ biến là độ chính xác, độ thu hồi, điểm F1 và độ chính xác. Tuy nhiên, trong một số trường hợp, cần xem xét các số liệu khác để đưa ra đánh giá khách quan và chính xác hơn. Nghiên cứu này đã sử dụng Độ chính xác, Độ thu hồi, Độ chính xác, Điểm F1, để đánh giá phân loại. Điều này đặc biệt phù hợp trong dự án đang thực hiện, vì một vấn đề đã được xác định trong quá trình thử nghiệm. Mặc dù đạt được độ chính xác trên 73%, hiệu suất tương đối cao đối với kết quả thử nghiệm, nhưng một số mô hình cho thấy sự thiên vị đối với lớp đa số trong các dự đoán của chúng. Điều này dẫn đến việc nhiều quan sát bị phân loại sai, không thể phát hiện gian lận, cho thấy độ chính xác không phải là thước đo duy nhất để đánh giá vấn đề. Do đó, thước đo được sử dụng phổ biến - độ chính xác không còn là thước đo duy nhất được sử dụng trong bối cảnh dữ liệu không cân bằng và AUC là một thước đo đánh giá hiệu suất phổ biến trong phân loại không cân bằng. Đánh giá hiệu suất mô hình chỉ bằng độ chính xác đã bị chỉ trích khi bộ dữ liệu gốc không cân bằng (Malhotra & Lata, 2021).

4.2. Phương Pháp Tối Ưu Hóa Mô Hình Để Đạt Hiệu Suất Tốt Nhất

Để tối ưu hóa mô hình Meta-Deep Stacking, có thể sử dụng các kỹ thuật như điều chỉnh các tham số của mô hình, chẳng hạn như số lượng lớp, số lượng nơ-ron trong mỗi lớp và tốc độ học. Ngoài ra, có thể sử dụng các phương pháp xử lý dữ liệu nâng cao, chẳng hạn như tạo các đặc trưng mới từ dữ liệu hiện có hoặc sử dụng các kỹ thuật lấy mẫu lại để xử lý các bộ dữ liệu không cân bằng. Hơn nữa, có thể kết hợp các nguồn dữ liệu bổ sung, chẳng hạn như thông tin về lịch sử lái xe của khách hàng hoặc thông tin về xe, để cung cấp thêm thông tin cho mô hình. Bằng cách sử dụng các kỹ thuật tối ưu hóa này, có thể cải thiện đáng kể khả năng phát hiện gian lận của mô hình Meta-Deep Stacking.

V. Kết Luận Triển Vọng và Hướng Phát Triển Của Mô Hình Meta Deep Stacking

Nghiên cứu này đã trình bày một mô hình Meta-Deep Stacking để phát hiện gian lận bảo hiểm ô tô. Kết quả nghiên cứu cho thấy rằng mô hình này có khả năng phát hiện gian lận hiệu quả hơn so với các phương pháp truyền thống. Tuy nhiên, vẫn còn nhiều cơ hội để cải thiện hiệu suất của mô hình này. Trong tương lai, nghiên cứu sẽ tập trung vào việc sử dụng các mô hình deep learning tiên tiến hơn và sử dụng các bộ dữ liệu đa dạng hơn để tinh chỉnh và phát triển mô hình mạnh mẽ nhất có thể. Các hướng phát triển khác có thể bao gồm việc tích hợp các thông tin bổ sung, chẳng hạn như dữ liệu mạng xã hội hoặc dữ liệu về thời tiết, để cung cấp thêm thông tin cho mô hình. Việc sử dụng các phương pháp giải thích mô hình (SHAP, LIME) để hiểu rõ hơn cách mô hình đưa ra quyết định cũng là một hướng đi tiềm năng.

5.1. Các Nghiên Cứu Tiềm Năng Về Phát Hiện Gian Lận Bảo Hiểm

Các nghiên cứu trong tương lai có thể tập trung vào việc phát triển các mô hình Meta-Deep Stacking có khả năng phát hiện các loại gian lận mới và tinh vi hơn. Ngoài ra, có thể nghiên cứu các phương pháp để giảm thiểu sai lệch trong mô hình và đảm bảo rằng nó không phân biệt đối xử với bất kỳ nhóm người nào. Việc phát triển các công cụ và kỹ thuật mới để giúp các nhà điều tra gian lận hiểu rõ hơn cách mô hình hoạt động cũng là một hướng đi quan trọng. Bằng cách tiếp tục nghiên cứu và phát triển trong lĩnh vực này, có thể giảm thiểu các tổn thất do gian lận và cải thiện hiệu quả hoạt động của các công ty bảo hiểm ô tô.

5.2. Ứng Dụng Rộng Rãi Của Deep Learning Trong Ngành Bảo Hiểm

Việc sử dụng deep learning trong ngành bảo hiểm không chỉ giới hạn trong việc phát hiện gian lận. Deep learning có thể được sử dụng để giải quyết nhiều vấn đề khác, chẳng hạn như định giá bảo hiểm, dự đoán rủi ro và cải thiện dịch vụ khách hàng. Bằng cách tận dụng sức mạnh của deep learning, các công ty bảo hiểm có thể cải thiện hiệu quả hoạt động, giảm chi phí và cung cấp dịch vụ tốt hơn cho khách hàng của họ. Do đó, việc đầu tư vào nghiên cứu và phát triển deep learning là một chiến lược quan trọng cho các công ty bảo hiểm trong tương lai.