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保险行业智能核保与保险定价方案

TOC\o1-2\h\u3705第1章引言 3

292321.1背景与意义 3

176731.2研究方法与内容概述 3

26420第2章保险核保与定价的基本原理 4

129232.1核保的概念与作用 4

300772.2定价的基本原理 4

203272.3传统核保与定价方法的局限性 5

25739第3章智能核保技术概述 5

228863.1人工智能技术简介 5

182203.2机器学习在保险核保中的应用 5

74973.3深度学习在保险核保中的应用 6

28506第4章数据收集与预处理 6

91784.1数据来源与类型 6

200794.1.1内部数据 7

240384.1.2外部数据 7

29564.1.3数据类型 7

44544.2数据清洗与整合 7

109184.2.1数据清洗 7

63854.2.2数据整合 7

124424.3特征工程 8

204634.3.1特征提取 8

218084.3.2特征处理 8

6428第5章智能核保模型构建 8

66555.1支持向量机核保模型 8

67425.1.1模型原理 8

55055.1.2特征选择与处理 8

245395.1.3模型训练与优化 8

317235.1.4模型评估 9

272215.2决策树核保模型 9

316055.2.1模型原理 9

16425.2.2特征选择与处理 9

287315.2.3模型训练与优化 9

4265.2.4模型评估 9

214765.3神经网络核保模型 9

123055.3.1模型原理 9

122015.3.2特征选择与处理 9

37045.3.3模型训练与优化 9

193195.3.4模型评估 9

29095第6章保险定价模型 10

274566.1精算定价模型 10

283946.1.1传统精算定价方法 10

132426.1.2现代精算定价技术 10

210776.2风险评分模型 10

230606.2.1风险评分概述 10

225536.2.2风险评分模型的应用 10

77946.3机器学习定价模型 10

188446.3.1机器学习定价方法 10

202716.3.2机器学习定价模型的优势 10

256486.3.3机器学习定价模型的挑战与前景 10

17200第7章模型评估与优化 11

242177.1模型评估指标 11

275987.1.1准确性 11

194067.1.2灵敏度与特异性 11

253827.1.3F1分数 11

195927.1.4ROC曲线与AUC值 11

168467.2模型调优策略 11

201397.2.1数据预处理优化 11

79947.2.2模型参数调优 11

206167.2.3集成学习 11

313297.2.4模型融合 11

39677.3模型泛化能力分析 12

297857.3.1交叉验证 12

11817.3.2学习曲线 12

217657.3.3验证集与测试集 12

263997.3.4外部验证 12

21006第8章智能核保与定价系统实现 12

276438.1系统架构设计 12

47918.1.1总体架构 12

294178.1.2数据层 12

325958.1.3服务层 12

52508.1.4应用层 12

85478.1.5展示层 13

251878.2数据接口与模块设计 13

168078.2.1数据接口设计 13

290618.2.2模块设计 13

70728.3系统测试与部署 13

184638.3.1系统测试 13

313288.3.2系统部署 13

21455第9章案例分析与实证研究 14

288269.1国内保险企业核保定价现状 14

291549.1.1核保流程与制度 14

118439.1.2定价模式与方法 14

89369.2智能核保与定价应用案例 14

185119.2.1某大型保险公司智能核保项目 14

30769.2.2某互联网保险公司定价创新实践