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保险与风险管理论坛第7期:A set of new methods for active insurance

  发布日期:2011-01-05  浏览次数:

2010年12月28日下午13:00-15:00在经院学院514会议室,来自美国夏威夷大学的艾菁教授,为保险系的师生做了《A set of new methods for active insurance》的讲座,讲座由复旦大学经济学院保险系常务副系主任陈冬梅老师主持。

艾教授本科毕业于清华大学金融学专业,主修风险管理与保险,现为美国夏威夷大学助理教授;本次讲座的内容主要来自艾教授的博士论文。讲座关于保险欺诈展开探讨,主要讲述保险欺诈识别的方法及其在保险领域的应用。

 

首先,艾教授介绍了保险欺诈的研究背景。保险欺诈的定义非常不清晰,唯一的定义就是在法律上的理解。但通过法律途径解决保险欺诈,保险公司会顾及到声誉成本以及更多的客户投诉。而且保险欺诈存在于很多保险领域比如车险、房险和医疗保险等。美国FBI公布的数据,每年保险欺诈带来的保险公司损失达到了400亿美元,所以保险欺诈这个领域的研究很有现实意义。

之后,艾教授着重介绍了解决保险欺诈界定的方法。主要介绍了两种新的方法。第一种方法是运用统计学中的排序方法。对于N个样本理赔排序,以嫌疑程度由高到低递减。核心的思想在于自变量的选取特征值,特征值的选取来源于有经验理赔员的判断和以往的研究文献。比如理赔的事件发生是否有警察、发生时间、有无目击证人、出险人的关系等;假设这些自变量都是单调的关系,赋予每个特征变量相应的权重,之后进行总分加总。通过实证检验,这种排序方法也是可行的。第二种方法运用概率论中的估计方法。在保险公司理赔的样本数据库中,提取可疑保险欺诈的数据,但这个子数据集属于问题样本。通过建模过滤掉这种不均匀抽样带来的影响。在得不到全面有效地样本数据时,第二种方法不失为一种较好的替代方法。

 

最后,艾教授表示上述两种方法不仅仅适用于保险欺诈的识别领域,同样适应于统计学和会计学领域。艾教授就在公司和个人在合理避税和恶意避税界定问题举例说明。

 

讲座结束后,参加讲座学生和老师就报告中的内容同艾菁教授做了一步的交流和讨论。

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