医疗保险行业智能核保与风险评估方案.doc

医疗保险行业智能核保与风险评估方案

TOC\o1-2\h\u2399第1章引言 3

128141.1背景与意义 3

38991.2目标与内容 3

6325第2章医疗保险行业概述 4

259052.1行业现状分析 4

84972.2发展趋势与挑战 4

13382第3章智能核保技术简介 5

254673.1核保概念与流程 5

90693.1.1投保信息收集 5

97493.1.2风险评估 5

53973.1.3核保决策 5

265873.1.4通知投保人 5

169423.2智能核保技术发展 5

259743.2.1数据挖掘与分析 6

98003.2.2机器学习与模型训练 6

244493.2.3自然语言处理 6

35143.2.4智能决策支持系统 6

201143.2.5客户画像与个性化服务 6

240523.2.6持续优化与迭代 6

23747第4章数据采集与预处理 6

126454.1数据源及采集方法 6

308474.1.1数据源概述 6

275554.1.2数据采集方法 7

129434.2数据预处理技术 7

204024.2.1数据清洗 7

270734.2.2数据标准化 7

127004.2.3数据整合 7

63064.2.4数据脱敏 7

260444.3数据质量评估 7

322844.3.1数据质量评估指标 7

254454.3.2数据质量评估方法 7

245714.3.3数据质量改进措施 8

32212第五章特征工程 8

242315.1特征提取与选择 8

280395.1.1数据预处理 8

193445.1.2特征提取 8

300605.1.3特征选择 8

164185.2特征处理与转换 8

27055.2.1数值化处理 8

248955.2.2归一化与标准化 8

230925.2.3特征衍生 9

234335.3特征重要性分析 9

105915.3.1相关系数分析 9

181835.3.2基于模型的特征重要性评估 9

88345.3.3特征组合分析 9

21737第6章核保模型构建 9

22046.1机器学习算法选择 9

1206.1.1决策树算法 9

176556.1.2随机森林算法 9

11396.1.3支持向量机（SVM）算法 9

111426.1.4神经网络算法 10

82966.2模型训练与调优 10

295366.2.1数据预处理 10

219676.2.2训练集与测试集划分 10

30576.2.3模型训练 10

171286.2.4模型调优 10

319626.3模型评估与优化 10

127236.3.1评估指标 10

116636.3.2模型优化 10

25463第7章风险评估体系 11

69707.1风险类型与识别 11

96517.1.1基本风险类型 11

303187.1.2风险识别方法 11

254617.1.3风险特征描述 11

122037.2风险评估方法 11

159637.2.1定性风险评估 11

288667.2.2定量风险评估 11

217227.2.3风险排序 11

129537.3风险评估模型构建 12

182997.3.1模型框架设计 12

230137.3.2指标体系构建 12

238477.3.3模型参数设定与训练 12

232467.3.4模型验证与优化 12

26306第8章智能核保与风险评估应用实践 12

88608.1应用场景与业务流程 12

175658.1.1应用场景 12

163478.1.2业务流程 12

175508.2系统设计与实现 12

175648.2.1系统架构 12

14538.2.2关键技术 13

316748.3应用效果分析 13

14083第9章：监管合规与伦理道德 13

44299.1监管政策与合规要求 13

288499.1.1医疗保险行业监管框架 13

40179.1.2监管政策对智能核保与风险评估的要求 14

90519.2伦理道德与隐私保护