保险精算中的可解释人工智能技术

　　本书的主要结论与核心贡献在于，通过实证研究 XAI 技术在车险率厘定与保险欺诈识别中的应用实践，揭示了XAI技术及其可解释性在提升保险业务效率、准确性以及降低成本与风险方面的应用潜力，进而验证了可解释的人工智能技术在保险精算领域的创新价值。本书致力于为保险公司、金融监管机构及消费者提供关键的决策参考，以促进保险市场公平性与透明度的提升，增强消费者对保险产品的信任，维护保险市场的稳定运行。本书的研究成果为保险业的数字化转型与创新发展3奠定了坚实的科学基础，为我国保险费率市场化改革的顺利推进提供了有力支持，并助力金融科技领域新型审慎监管体系的构建与完善，从而保障保险行业的稳健发展。本书提出了一系列具有前瞻性的政策建议与研究展望，建议金融监管部门加大对保险科技的监管力度，鼓励保险公司积极采用XAI技术提升服务效能与效率，同时加强对消费者权益的保护。展望未来，XAI技术在保险领域的应用前景广阔，特别是在保险产品设计、客户服务及风险管理等方面，有望实现更深层次的创新与变革。随着技术的不断演进，XAI也将在保险行业的其他领域（如健康保险、人寿保险等），发挥更加重要的作用，提供更为精准的风险评估与个性化保险产品。

　　1　绪论／1
1.1　研究背景与意义／1
1.2　文献综述／5
1.3　研究内容与方法论／14
1.4　研究创新与局限／17
2　保险精算理论基础／20
2.1　机动车辆保险／20
2.2　保险费率厘定理论／23
2.3　保险欺诈理论／25
2.4　非寿险损失数据特征／29
2.5　广义线性模型及其扩展／33
3　保险精算中的机器学习方法／41
3.1　人工神经网络模型／41
目录
2 保险精算中的可解释人工智能技术
3.2　深层前馈神经网络模型／47
3.3　神经基模型／52
3.4　随机森林回归模型／55
3.5　半结构深度学习模型／56
3.6　广义线性回归集成神经网络模型／60
3.7　随机森林集成深度神经网络模型／66
3.8　保险欺诈识别方法／70
4　可解释的人工智能技术／79
4.1　可解释的人工智能技术概述／80
4.2　全局可解释性方法／82
4.3　局部可解释性方法／86
4.4　SHAP 值／87
4.5　集成机器学习模型的可解释性方法／88
5　实证数据与精算洞察／92
5.1　中国商业车险理赔数据／92
5.2　法国车辆第三方责任保险数据／97
5.3　美国车险欺诈数据／102
6　基于机器学习方法的车险损失估计实证／110
6.1　神经基模型的损失估计／110
6.2　XGBoost 模型的损失估计／115
6.3　广义线性回归集成神经网络模型的损失估计／119
6.4　随机森林集成深度神经网络模型的损失估计／125
7　基于机器学习方法的保险欺诈识别实证／131
7.1　半结构深度学习模型的保险欺诈识别／131
7.2　广义线性回归集成神经网络模型的保险欺诈识别／137
目录
3
8　可解释的人工智能技术在保险精算中的应用实证／141
8.1　神经基车险费率厘定模型的可解释性／141
8.2　XGBoost 车险费率厘定模型的可解释性／144
8.3　广义线性回归集成神经网络费率厘定模型的可解释性／148
8.4　随机森林集成深度神经网络费率厘定模型的可解释性／152
8.5　半结构深度保险欺诈识别模型的可解释性／154
8.6　广义线性回归集成神经网络保险欺诈识别模型的
可解释性／157
9　研究结论与政策建议／160
9.1　研究结论／160
9.2　政策建议／162
9.3　未来展望／164
主要参考文献／167
索引／182