本發(fā)明涉及保險(xiǎn)，更具體地說，本發(fā)明涉及一種基于大語言模型的保險(xiǎn)欺詐行為檢測與預(yù)警系統(tǒng)。

背景技術(shù)：

1、保險(xiǎn)欺詐行為是指投保人、受益人或第三方通過虛假陳述、偽造證據(jù)或隱瞞事實(shí)等手段，騙取保險(xiǎn)公司不應(yīng)支付的賠償金或利益，騙保也是保險(xiǎn)欺詐行為的一種表現(xiàn)，通常指投保人在理賠過程中虛報(bào)損失、夸大損害或偽造事故，以獲取不符合實(shí)際情況的理賠金額，此類行為不僅違反了誠信原則，也對保險(xiǎn)行業(yè)的穩(wěn)定性和公平性造成嚴(yán)重影響；

2、在災(zāi)難發(fā)生后，保險(xiǎn)理賠數(shù)量通常會急劇增加，這是因?yàn)闉?zāi)難帶來的損失和影響使得大量投保人向保險(xiǎn)公司提出理賠請求，然而在大規(guī)模理賠需求的背景下，保險(xiǎn)公司則會面臨著較高的理賠壓力，這也為騙保和欺詐行為提供了可乘之機(jī)；由于理賠數(shù)量激增，保險(xiǎn)公司在審核和核實(shí)每一份理賠申請時(shí)更容易出現(xiàn)處理效率、質(zhì)量降低等情況，導(dǎo)致部分不法分子更容易趁機(jī)通過偽造證據(jù)、虛報(bào)損失或惡意夸大損失等手段實(shí)施欺詐，因此災(zāi)后理賠的暴增不僅增加了保險(xiǎn)公司的經(jīng)營風(fēng)險(xiǎn)，還更容易引發(fā)大量不正當(dāng)行為。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、為了克服現(xiàn)有技術(shù)的上述缺陷，本發(fā)明的實(shí)施例提供一種基于大語言模型的保險(xiǎn)欺詐行為檢測與預(yù)警系統(tǒng)，通過地區(qū)風(fēng)險(xiǎn)條件建立模塊、災(zāi)難風(fēng)險(xiǎn)預(yù)判定模塊、災(zāi)難評估模塊和綜合評估模塊的應(yīng)用，以解決上述背景技術(shù)中提出的問題。

2、為實(shí)現(xiàn)上述目的，本發(fā)明提供如下技術(shù)方案：一種基于大語言模型的保險(xiǎn)欺詐行為檢測與預(yù)警系統(tǒng)，包括地區(qū)風(fēng)險(xiǎn)條件建立模塊、災(zāi)難風(fēng)險(xiǎn)預(yù)判定模塊、災(zāi)難評估模塊和綜合評估模塊；

3、地區(qū)風(fēng)險(xiǎn)條件建立模塊用于獲取保險(xiǎn)業(yè)務(wù)所涉及的地區(qū)信息，并根據(jù)地區(qū)信息對每個(gè)地區(qū)建立地域風(fēng)險(xiǎn)條件一和地域風(fēng)險(xiǎn)條件二；

4、災(zāi)難風(fēng)險(xiǎn)預(yù)判定模塊用于對地區(qū)信息中的每個(gè)地區(qū)進(jìn)行判定，若地域風(fēng)險(xiǎn)條件一或地域風(fēng)險(xiǎn)條件二判定為高風(fēng)險(xiǎn)，則對該地區(qū)建立災(zāi)難預(yù)測模型；

5、災(zāi)難評估模塊包括災(zāi)難預(yù)測模型，災(zāi)難預(yù)測模型通過結(jié)合災(zāi)難風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)、社會脆弱性指數(shù)和應(yīng)急響應(yīng)能力指數(shù)建立；根據(jù)災(zāi)難預(yù)測模型計(jì)算出災(zāi)難評估值；若災(zāi)難評估值高于系統(tǒng)預(yù)設(shè)的災(zāi)難評估閾值時(shí)，則將該地區(qū)標(biāo)記為一級高危狀態(tài)，否則為正常；

6、綜合評估模塊用于對標(biāo)記為一級高危狀態(tài)的地區(qū)建立綜合評估模型，綜合評估模型基于災(zāi)難評估值的基礎(chǔ)，同時(shí)結(jié)合保險(xiǎn)市場滲透率評估和欺詐風(fēng)險(xiǎn)評估而構(gòu)成，依據(jù)綜合評估模型得到綜合評估值，若該地區(qū)的綜合評估值高于系統(tǒng)預(yù)設(shè)的綜合評估閾值時(shí)，則將該地區(qū)標(biāo)記為二級高危狀態(tài)。

7、在一個(gè)優(yōu)選的實(shí)施方式中，災(zāi)難風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)包括評估歷史災(zāi)害發(fā)生頻率和基礎(chǔ)設(shè)施受損率；社會脆弱性指數(shù)包括評估人口密度；應(yīng)急響應(yīng)能力指數(shù)包括評估災(zāi)前應(yīng)急資源布置密度；

8、地域風(fēng)險(xiǎn)條件一：當(dāng)歷史災(zāi)害發(fā)生頻率高于系統(tǒng)預(yù)設(shè)的歷史災(zāi)害發(fā)生頻率閾值，且人口密度高于系統(tǒng)預(yù)設(shè)的人口密度閾值時(shí)，判定該地區(qū)為高風(fēng)險(xiǎn)；

9、地域風(fēng)險(xiǎn)條件二：當(dāng)基礎(chǔ)設(shè)施受損率高于系統(tǒng)預(yù)設(shè)的基礎(chǔ)設(shè)施受損率閾值，且災(zāi)前應(yīng)急資源布置密度高于系統(tǒng)預(yù)設(shè)的災(zāi)前應(yīng)急資源布置密度閾值時(shí)，判定該地區(qū)為高風(fēng)險(xiǎn)。

10、在一個(gè)優(yōu)選的實(shí)施方式中，災(zāi)難評估模塊所包括的災(zāi)難預(yù)測模型由災(zāi)難風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)dri、社會脆弱性指數(shù)vsi、應(yīng)急響應(yīng)能力指數(shù)eri構(gòu)成，并擬定災(zāi)難預(yù)測模型所計(jì)算的災(zāi)難評估值為deval；

11、dri＝αdf+βdi

12、vsi＝γpd+δsi

13、eri＝er+ζrt

14、deval＝λdri+μvsi+νeri

15、其中df為歷史災(zāi)害發(fā)生頻率；di為基礎(chǔ)設(shè)施受損率；α和β為權(quán)重系數(shù)，分別用于調(diào)節(jié)df和di對災(zāi)難風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)dri的貢獻(xiàn)；

16、其中pd為人口密度；si為社會不平等指數(shù)；γ和δ為權(quán)重系數(shù)，分別用于調(diào)整pd和si對社會脆弱性指數(shù)vsi的貢獻(xiàn)；

17、其中er為災(zāi)前應(yīng)急資源布置密度；rt為歷史災(zāi)后醫(yī)療資源恢復(fù)時(shí)間；和ζ為權(quán)重系數(shù)，分別用于調(diào)節(jié)er和rt對應(yīng)急響應(yīng)能力指數(shù)eri的貢獻(xiàn)；

18、其中λ、μ、ν為權(quán)重系數(shù)，分別用于調(diào)節(jié)災(zāi)難風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)dri、社會脆弱性指數(shù)vsi、應(yīng)急響應(yīng)能力指數(shù)eri相對于災(zāi)難預(yù)測模型的貢獻(xiàn)；

19、

20、其中teval為災(zāi)難評估閾值。

21、在一個(gè)優(yōu)選的實(shí)施方式中，綜合評估模型包括保險(xiǎn)市場滲透率評估ipen、欺詐風(fēng)險(xiǎn)評估frisk；通過綜合評估模型計(jì)算綜合評估值，擬定綜合評估值為ceval；

22、ipen＝α′pins+β′asubs

23、frisk＝κcfraud+λ′tclaims

24、ceval＝ξdeval+μ′ipen+ν′frisk

25、其中pins為保險(xiǎn)產(chǎn)品普及率；asubs為消費(fèi)者保險(xiǎn)參與度；α′和β′為權(quán)重系數(shù)，分別用于調(diào)節(jié)pins和asubs的貢獻(xiàn)；

26、其中cfraud為歷史欺詐案件比例；tclaims為理賠請求總量；κ和λ′為權(quán)重系數(shù)，分別用于調(diào)整cfraud和tclaims對欺詐風(fēng)險(xiǎn)評估frisk的影響；

27、其中ξ、μ′、ν′為權(quán)重系數(shù)，分別用于調(diào)節(jié)災(zāi)難評估值deval、保險(xiǎn)市場滲透率評估ipen、欺詐風(fēng)險(xiǎn)評估frisk的貢獻(xiàn)；

28、

29、其中eeval綜合評估閾值。

30、在一個(gè)優(yōu)選的實(shí)施方式中，計(jì)算歷史災(zāi)害發(fā)生頻率df；

31、

32、其中hi為第i年內(nèi)發(fā)生的災(zāi)害事件數(shù)量；ti為第i年的總災(zāi)害潛在次數(shù)；n為計(jì)算的年份總數(shù)；

33、計(jì)算基礎(chǔ)設(shè)施受損率di；

34、

35、其中dij為第j個(gè)基礎(chǔ)設(shè)施在第i次災(zāi)害中的受損程度；ij為第j個(gè)基礎(chǔ)設(shè)施的總評估值；m為所考慮的基礎(chǔ)設(shè)施總數(shù)。

36、在一個(gè)優(yōu)選的實(shí)施方式中，計(jì)算人口密度pd；

37、

38、其中pi為第i個(gè)區(qū)域內(nèi)的人口數(shù)量；aj為第j個(gè)區(qū)域的面積；k為考慮的區(qū)域總數(shù)；

39、計(jì)算社會不平等指數(shù)si；

40、

41、其中pk為第k個(gè)社會群體的收入或財(cái)富水平；p為該地區(qū)所有群體的平均收入或財(cái)富水平；l為社會群體數(shù)。

42、在一個(gè)優(yōu)選的實(shí)施方式中，計(jì)算災(zāi)前應(yīng)急資源布置密度er；

43、

44、其中ri為第i類應(yīng)急資源的布置數(shù)量；pi為第i類資源的適用人口數(shù)；a為區(qū)域面積；n為應(yīng)急資源類別總數(shù)；

45、計(jì)算歷史災(zāi)后醫(yī)療資源恢復(fù)時(shí)間rt；

46、

47、其中ti為第i次災(zāi)后醫(yī)療資源恢復(fù)所需的時(shí)間；mi為第i次災(zāi)后所需的醫(yī)療資源恢復(fù)目標(biāo)數(shù)量；k為災(zāi)后醫(yī)療恢復(fù)事件數(shù)。

48、在一個(gè)優(yōu)選的實(shí)施方式中，計(jì)算保險(xiǎn)產(chǎn)品普及率pins；

49、

50、其中為第i種保險(xiǎn)產(chǎn)品的普及數(shù)；mi為該保險(xiǎn)產(chǎn)品所覆蓋的市場總?cè)丝跀?shù)；n為考慮的保險(xiǎn)產(chǎn)品種類總數(shù)；

51、計(jì)算消費(fèi)者保險(xiǎn)參與度asubs；

52、

53、其中nsubs,i為第i種保險(xiǎn)產(chǎn)品的投保人數(shù)；ptotal為地區(qū)總?cè)丝跀?shù)；m為考慮的保險(xiǎn)產(chǎn)品種類總數(shù)。

54、在一個(gè)優(yōu)選的實(shí)施方式中，計(jì)算歷史欺詐案件比例cfraud；

55、

56、其中fi為第i個(gè)理賠案件中的欺詐案件數(shù)量；tj為第j個(gè)理賠案件的總數(shù)量；n為考慮的理賠案件總數(shù)；

57、計(jì)算理賠請求總量tclaims；

58、

59、其中zi為第i類理賠請求的數(shù)量；vi為第i類理賠請求的單個(gè)理賠金額；m為理賠請求類型總數(shù)。

60、本發(fā)明的技術(shù)效果和優(yōu)點(diǎn)：

61、1、本方案基于災(zāi)難風(fēng)險(xiǎn)、社會脆弱性及應(yīng)急響應(yīng)能力的多維度評估，提前預(yù)測災(zāi)難高風(fēng)險(xiǎn)地區(qū)，并結(jié)合歷史理賠數(shù)據(jù)、社會因素和應(yīng)急資源等參數(shù)，對可能的災(zāi)后理賠欺詐進(jìn)行檢測；在大規(guī)模理賠需求發(fā)生時(shí)，系統(tǒng)能夠有效識別出異常的理賠行為，降低了由于災(zāi)后理賠激增所帶來的欺詐風(fēng)險(xiǎn)；通過災(zāi)前的綜合預(yù)測與實(shí)時(shí)監(jiān)控，從而提高災(zāi)后理賠中的欺詐行為檢測效率，防止保險(xiǎn)公司因?yàn)?zāi)難帶來的巨大理賠壓力而陷入欺詐的陷阱；

62、2、本方案結(jié)合災(zāi)難預(yù)測模型、保險(xiǎn)市場滲透率評估和欺詐風(fēng)險(xiǎn)分析模型，通過多個(gè)維度的數(shù)據(jù)融合，提供了全面的災(zāi)難后理賠預(yù)測和欺詐風(fēng)險(xiǎn)評估；突破了單一參數(shù)或單一視角的傳統(tǒng)模式，使得對高風(fēng)險(xiǎn)區(qū)域的評估更為動態(tài)，特別是在災(zāi)難發(fā)生后能及時(shí)識別出風(fēng)險(xiǎn)最為集中的地區(qū)，及時(shí)預(yù)警可能的保險(xiǎn)欺詐行為；

63、3、通過建立綜合評估模型，將災(zāi)難評估值與保險(xiǎn)市場滲透率和欺詐風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行結(jié)合，系統(tǒng)能夠在災(zāi)后高頻理賠階段自動調(diào)整風(fēng)險(xiǎn)評估標(biāo)準(zhǔn)，并根據(jù)各地區(qū)的具體風(fēng)險(xiǎn)情況調(diào)整審核流程；這一功能不僅提升了理賠審核的效率，也避免了因?yàn)?zāi)后理賠的激增導(dǎo)致的人工審核資源不足問題，使得系統(tǒng)能夠更加高效地應(yīng)對突發(fā)情況，減少了人為操作中的延誤和疏漏。