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保险行业智能化风险评估与防控方案

TOC\o1-2\h\u14310第1章引言 3

62191.1研究背景 3

202511.2研究目的与意义 3

26910第2章保险行业智能化发展概况 4

195642.1保险行业智能化发展历程 4

21602.2国内外智能化保险发展现状 4

298952.3智能化保险的发展趋势 5

6151第3章智能化风险评估方法 5

228243.1风险评估概述 5

107723.2传统风险评估方法 5

316363.2.1定性评估方法 5

303923.2.2定量评估方法 5

166603.3智能化风险评估方法 6

201203.3.1机器学习与数据挖掘 6

164953.3.2深度学习 6

151603.3.3强化学习 6

152703.3.4大数据技术 6

7503.3.5人工智能与其他技术的融合 6

17040第4章保险行业风险类型与识别 6

137404.1保险行业风险类型 7

120314.1.1信用风险 7

207334.1.2市场风险 7

284974.1.3操作风险 7

155774.1.4法律合规风险 7

313334.1.5精算风险 7

123594.2风险识别方法 7

246414.2.1文献分析法 7

173814.2.2案例分析法 7

176514.2.3专家访谈法 7

270814.2.4数据挖掘法 7

162444.3智能化风险识别技术 8

320934.3.1人工智能技术 8

93594.3.2区块链技术 8

294744.3.3大数据技术 8

179504.3.4云计算技术 8

121574.3.5物联网技术 8

12573第5章数据挖掘技术在风险评估中的应用 8

12725.1数据挖掘技术概述 8

24005.2数据预处理与特征工程 8

75955.2.1数据清洗 9

225145.2.2数据集成 9

288245.2.3数据转换 9

24025.2.4特征工程 9

110765.3风险评估模型构建与优化 10

9085.3.1模型选择 10

309405.3.2模型训练 10

139865.3.3模型评估 10

70675.3.4模型优化 10

27520第6章机器学习与深度学习在风险评估中的应用 10

128826.1机器学习概述 10

249726.2常用机器学习算法在风险评估中的应用 10

49276.2.1决策树 10

83716.2.2随机森林 11

119306.2.3支持向量机（SVM） 11

185066.2.4逻辑回归 11

159976.3深度学习技术在风险评估中的应用 11

107016.3.1神经网络 11

304806.3.2卷积神经网络（CNN） 11

140456.3.3循环神经网络（RNN） 11

166786.3.4长短期记忆网络（LSTM） 11

173876.3.5集成学习与深度学习 11

6828第7章风险防控策略与措施 12

280137.1风险防控概述 12

213957.2传统风险防控策略 12

70617.2.1风险分类与识别 12

212867.2.2风险评估与度量 12

166057.2.3风险控制与应对 12

125177.3智能化风险防控策略 12

45917.3.1数据驱动的风险评估 12

13737.3.2智能化风险防控手段 12

106597.3.3智能化风险防控体系构建 13

14993第8章智能化风险防控技术在保险行业的应用 13

251398.1保险欺诈检测 13

84418.1.1数据挖掘与分析 13

135278.1.2机器学习与人工智能 13

299818.1.3大数据与云计算 13

151988.2健康风险评估与预警 13

90398.2.1精准医疗数据挖掘 13

29538.2.2人工智能辅助诊断 14

169328.2.3智能可穿戴设备 14

87468.3车险风险评估与防控 14

167748.3.1车联网数据挖掘 14

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