本發(fā)明實(shí)施例涉及車輛保險(xiǎn)的技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種分析用戶欺詐行為的方法及裝置。

背景技術(shù)：

防范保險(xiǎn)欺詐問題一直是保險(xiǎn)業(yè)面臨的行業(yè)頑疾。近年來，面臨著競(jìng)爭(zhēng)愈來愈激烈的車險(xiǎn)市場(chǎng)環(huán)境，各傳統(tǒng)保險(xiǎn)公司紛紛采取價(jià)格競(jìng)爭(zhēng)的手段以降低折扣的方式防止客戶流失，從而導(dǎo)致了整個(gè)車險(xiǎn)業(yè)盈利微薄。

從全國各主要發(fā)達(dá)研究機(jī)構(gòu)公布的數(shù)據(jù)來看，車險(xiǎn)業(yè)務(wù)中的虛假賠付支出，至少占到總賠付支出的15％-25％之間。隨著我國保險(xiǎn)業(yè)的發(fā)展，保險(xiǎn)公司業(yè)務(wù)范圍不斷擴(kuò)大，保險(xiǎn)欺詐活動(dòng)也日益頻繁，有資料顯示，詐騙犯罪中，保險(xiǎn)欺詐大約占到20％。

目前，貨運(yùn)車輛保險(xiǎn)行業(yè)反欺詐的判斷，主要是通過人工分析報(bào)案描述信息和現(xiàn)場(chǎng)勘查等方式實(shí)現(xiàn)，缺乏技術(shù)手段，造成欺詐行為識(shí)別率低，反欺詐成本高，給保險(xiǎn)公司帶來極大的損失。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素：

本發(fā)明實(shí)施例的目的在于提出一種分析用戶欺詐行為的方法及裝置，旨在解決用戶出險(xiǎn)報(bào)警后，系統(tǒng)根據(jù)車輛軌跡將分析出險(xiǎn)時(shí)間段內(nèi)的行駛狀態(tài)并分析出車輛是否有欺詐嫌疑的問題。

為達(dá)此目的，本發(fā)明實(shí)施例采用以下技術(shù)方案：

第一方面，一種分析用戶欺詐行為的方法，所述方法包括：

獲取用戶上報(bào)的第一數(shù)據(jù)信息，所述第一數(shù)據(jù)信息包括用戶車輛的事故位置、行駛速度、行駛方向、行駛軌跡、事故涉及車輛的駕駛員信息和所述事故涉及車輛的駕駛行為信息；

獲取數(shù)據(jù)庫中存儲(chǔ)的與所述第一數(shù)據(jù)信息對(duì)應(yīng)的第二數(shù)據(jù)信息；

匹配所述第一數(shù)據(jù)信息和所述第二數(shù)據(jù)信息；

根據(jù)匹配結(jié)果對(duì)所述用戶上報(bào)的數(shù)據(jù)信息進(jìn)行評(píng)分，并根據(jù)評(píng)分結(jié)果確定所述用戶是否存在欺詐行為。

優(yōu)選地，所述根據(jù)匹配結(jié)果對(duì)所述用戶上報(bào)的數(shù)據(jù)信息進(jìn)行評(píng)分，并根據(jù)評(píng)分結(jié)果確定所述用戶是否存在欺詐行為，包括：

分別對(duì)所述第一數(shù)據(jù)信息的每個(gè)信息進(jìn)行評(píng)分，并將總的評(píng)分結(jié)果和預(yù)設(shè)評(píng)分規(guī)則進(jìn)行對(duì)應(yīng)，根據(jù)對(duì)應(yīng)結(jié)果確定所述用戶是否存在欺詐行為；或者，

分別對(duì)所述第一數(shù)據(jù)信息的每個(gè)信息進(jìn)行評(píng)分，并將每個(gè)信息的評(píng)分結(jié)果和所述預(yù)設(shè)評(píng)分規(guī)則進(jìn)行對(duì)應(yīng)，根據(jù)對(duì)應(yīng)結(jié)果確定所述用戶是否存在欺詐行為。

優(yōu)選地，所述分別對(duì)所述第一數(shù)據(jù)信息的每個(gè)信息進(jìn)行評(píng)分，包括：

若所述用戶車輛的行駛軌跡與實(shí)際行駛軌跡的偏差超過預(yù)設(shè)第一偏差閾值，則對(duì)所述第一數(shù)據(jù)信息中的行駛軌跡評(píng)為不吻合；

若所述用戶車輛的行駛軌跡與所述實(shí)際行駛軌跡的偏差超過預(yù)設(shè)第二偏差閾值，則對(duì)所述第一數(shù)據(jù)信息中的行駛軌跡評(píng)為存在嫌疑；

若系統(tǒng)未采集到出險(xiǎn)當(dāng)天車輛的行駛軌跡，則對(duì)所述第一數(shù)據(jù)信息中的行駛軌跡評(píng)為基本吻合；

若所述用戶車輛的行駛軌跡與所述實(shí)際行駛軌跡的偏差未超過預(yù)設(shè)第三偏差閾值，則對(duì)所述第一數(shù)據(jù)信息中的行駛軌跡評(píng)為基本吻合；

若所述用戶車輛的行駛軌跡與所述實(shí)際行駛軌跡重合，則對(duì)所述第一數(shù)據(jù)信息中的行駛軌跡評(píng)為高度吻合。

優(yōu)選地，所述分別對(duì)所述第一數(shù)據(jù)信息的每個(gè)信息進(jìn)行評(píng)分，包括：

將所述用戶在出險(xiǎn)時(shí)間段的速度與系統(tǒng)計(jì)算的實(shí)時(shí)速度進(jìn)行對(duì)比，根據(jù)所述用戶在出險(xiǎn)時(shí)間段的速度和所述實(shí)時(shí)速度的差值，對(duì)所述第一數(shù)據(jù)信息中的行駛速度進(jìn)行評(píng)分；或者，

根據(jù)所述用戶車輛在出險(xiǎn)后的時(shí)間段內(nèi)是否有停駛狀態(tài)，對(duì)所述第一數(shù)據(jù)信息中的行駛速度進(jìn)行評(píng)分；或者，

根據(jù)所述用戶車輛的損壞程度與所述行駛速度的匹配程度，對(duì)所述第一數(shù)據(jù)信息中的行駛速度進(jìn)行評(píng)分。

優(yōu)選地，所述將總的評(píng)分結(jié)果和預(yù)設(shè)評(píng)分規(guī)則進(jìn)行對(duì)應(yīng)，根據(jù)對(duì)應(yīng)結(jié)果確定所述用戶是否存在欺詐行為，包括：

若每個(gè)信息的評(píng)分結(jié)果均為高度吻合或者基本吻合，則確定所述用戶車輛事故正常；若每個(gè)信息的評(píng)分結(jié)果出現(xiàn)一個(gè)或多個(gè)存在嫌疑，則確定所述用戶存在欺詐嫌疑；若每個(gè)信息的評(píng)分結(jié)果出現(xiàn)一個(gè)或多個(gè)不吻合，則確定所述用戶存在重大欺詐嫌疑。

第二方面，一種分析用戶欺詐行為的裝置，所述裝置包括：

第一獲取模塊，用于獲取用戶上報(bào)的第一數(shù)據(jù)信息，所述第一數(shù)據(jù)信息包括用戶車輛的事故位置、行駛速度、行駛方向、行駛軌跡、事故涉及車輛的駕駛員信息和所述事故涉及車輛的駕駛行為信息；

第二獲取模塊，用于獲取數(shù)據(jù)庫中存儲(chǔ)的與所述第一數(shù)據(jù)信息對(duì)應(yīng)的第二數(shù)據(jù)信息；

匹配模塊，用于匹配所述第一數(shù)據(jù)信息和所述第二數(shù)據(jù)信息；

確定模塊，用于根據(jù)匹配結(jié)果對(duì)所述用戶上報(bào)的數(shù)據(jù)信息進(jìn)行評(píng)分，并根據(jù)評(píng)分結(jié)果確定所述用戶是否存在欺詐行為。

優(yōu)選地，所述確定模塊，具體用于：

分別對(duì)所述第一數(shù)據(jù)信息的每個(gè)信息進(jìn)行評(píng)分，并將總的評(píng)分結(jié)果和預(yù)設(shè)評(píng)分規(guī)則進(jìn)行對(duì)應(yīng)，根據(jù)對(duì)應(yīng)結(jié)果確定所述用戶是否存在欺詐行為；或者，

分別對(duì)所述第一數(shù)據(jù)信息的每個(gè)信息進(jìn)行評(píng)分，并將每個(gè)信息的評(píng)分結(jié)果和所述預(yù)設(shè)評(píng)分規(guī)則進(jìn)行對(duì)應(yīng)，根據(jù)對(duì)應(yīng)結(jié)果確定所述用戶是否存在欺詐行為。

優(yōu)選地，所述確定模塊，還具體用于：

若所述用戶車輛的行駛軌跡與實(shí)際行駛軌跡的偏差超過預(yù)設(shè)第一偏差閾值，則對(duì)所述第一數(shù)據(jù)信息中的行駛軌跡評(píng)為不吻合；

若所述用戶車輛的行駛軌跡與所述實(shí)際行駛軌跡的偏差超過預(yù)設(shè)第二偏差閾值，則對(duì)所述第一數(shù)據(jù)信息中的行駛軌跡評(píng)為存在嫌疑；

若系統(tǒng)未采集到出險(xiǎn)當(dāng)天車輛的行駛軌跡，則對(duì)所述第一數(shù)據(jù)信息中的行駛軌跡評(píng)為基本吻合；

若所述用戶車輛的行駛軌跡與所述實(shí)際行駛軌跡的偏差未超過預(yù)設(shè)第三偏差閾值，則對(duì)所述第一數(shù)據(jù)信息中的行駛軌跡評(píng)為基本吻合；

若所述用戶車輛的行駛軌跡與所述實(shí)際行駛軌跡重合，則對(duì)所述第一數(shù)據(jù)信息中的行駛軌跡評(píng)為高度吻合。

優(yōu)選地，所述確定模塊，還具體用于：

將所述用戶在出險(xiǎn)時(shí)間段的速度與系統(tǒng)計(jì)算的實(shí)時(shí)速度進(jìn)行對(duì)比，根據(jù)所述用戶在出險(xiǎn)時(shí)間段的速度和所述實(shí)時(shí)速度的差值，對(duì)所述第一數(shù)據(jù)信息中的行駛速度進(jìn)行評(píng)分；或者，

根據(jù)所述用戶車輛在出險(xiǎn)后的時(shí)間段內(nèi)是否有停駛狀態(tài)，對(duì)所述第一數(shù)據(jù)信息中的行駛速度進(jìn)行評(píng)分；或者，

根據(jù)所述用戶車輛的損壞程度與所述行駛速度的匹配程度，對(duì)所述第一數(shù)據(jù)信息中的行駛速度進(jìn)行評(píng)分。

優(yōu)選地，所述確定模塊，還具體用于：

若每個(gè)信息的評(píng)分結(jié)果均為高度吻合或者基本吻合，則確定所述用戶車輛事故正常；若每個(gè)信息的評(píng)分結(jié)果出現(xiàn)一個(gè)或多個(gè)存在嫌疑，則確定所述用戶存在欺詐嫌疑；若每個(gè)信息的評(píng)分結(jié)果出現(xiàn)一個(gè)或多個(gè)不吻合，則確定所述用戶存在重大欺詐嫌疑。

本發(fā)明實(shí)施例提供的一種分析用戶欺詐行為的方法及裝置，獲取用戶上報(bào)的第一數(shù)據(jù)信息，所述第一數(shù)據(jù)信息包括用戶車輛的事故位置、行駛速度、行駛方向、行駛軌跡、事故涉及車輛的駕駛員信息和所述事故涉及車輛的駕駛行為信息；獲取數(shù)據(jù)庫中存儲(chǔ)的與所述第一數(shù)據(jù)信息對(duì)應(yīng)的第二數(shù)據(jù)信息；匹配所述第一數(shù)據(jù)信息和所述第二數(shù)據(jù)信息；根據(jù)匹配結(jié)果對(duì)所述用戶上報(bào)的數(shù)據(jù)信息進(jìn)行評(píng)分，并根據(jù)評(píng)分結(jié)果確定所述用戶是否存在欺詐行為。從而實(shí)現(xiàn)通過貨車車機(jī)上傳的行駛軌跡，分析出貨車出險(xiǎn)時(shí)的位置、行駛速度、連續(xù)行駛時(shí)間、是否緊急避讓等信息；通過大卡APP獲取司機(jī)的實(shí)時(shí)位置，確定事故發(fā)生時(shí)的駕駛員，這些數(shù)據(jù)為保險(xiǎn)公司確定欺詐行為提供可靠依據(jù)。

附圖說明

圖1是本發(fā)明實(shí)施例提供的一種分析用戶欺詐行為的方法的流程示意圖；

圖2是本發(fā)明實(shí)施例提供的一種車輛行駛位置的示意圖；

圖3是本發(fā)明實(shí)施例提供的另一種車輛行駛位置的示意圖；

圖4是本發(fā)明實(shí)施例提供的一種分析用戶欺詐行為的裝置的功能模塊示意圖。

具體實(shí)施方式

下面結(jié)合附圖和實(shí)施例對(duì)本發(fā)明實(shí)施例作進(jìn)一步的詳細(xì)說明?？梢岳斫獾氖牵颂幩枋龅木唧w實(shí)施例僅僅用于解釋本發(fā)明實(shí)施例，而非對(duì)本發(fā)明實(shí)施例的限定。另外還需要說明的是，為了便于描述，附圖中僅示出了與本發(fā)明實(shí)施例相關(guān)的部分而非全部結(jié)構(gòu)。

參考圖1，圖1是本發(fā)明實(shí)施例提供的一種分析用戶欺詐行為的方法的流程示意圖。

如圖1所示，所述分析用戶欺詐行為的方法包括：

步驟101，獲取用戶上報(bào)的第一數(shù)據(jù)信息，所述第一數(shù)據(jù)信息包括用戶車輛的事故位置、行駛速度、行駛方向、行駛軌跡、事故涉及車輛的駕駛員信息和所述事故涉及車輛的駕駛行為信息；

其中，通過系統(tǒng)收集的信息，并加以分析，從6個(gè)維度(位置、速度、方向、軌跡、危險(xiǎn)駕駛行為、駕駛員)建立數(shù)據(jù)模型，為保險(xiǎn)公司提供車輛行駛狀態(tài)數(shù)據(jù)，幫助保險(xiǎn)公司識(shí)別車輛出險(xiǎn)是否存在欺詐嫌疑。

根據(jù)系統(tǒng)數(shù)據(jù)分析，對(duì)每個(gè)維度給出4個(gè)等級(jí)的評(píng)分結(jié)果，A:高度吻合，B:基本吻合(或無法判定)，C:存在嫌疑，D:不吻合。

欺詐行為判定：

1)全部是A級(jí)B級(jí)可以認(rèn)為車輛事故正常；

2)出現(xiàn)一個(gè)或多個(gè)C級(jí)，可以認(rèn)為存在欺詐嫌疑，需要保險(xiǎn)公司對(duì)事故進(jìn)行深入調(diào)查；

3)出現(xiàn)一個(gè)或多個(gè)D級(jí)，可以認(rèn)為存在重大欺詐嫌疑。

步驟102，獲取數(shù)據(jù)庫中存儲(chǔ)的與所述第一數(shù)據(jù)信息對(duì)應(yīng)的第二數(shù)據(jù)信息；

步驟103，匹配所述第一數(shù)據(jù)信息和所述第二數(shù)據(jù)信息；

步驟104，根據(jù)匹配結(jié)果對(duì)所述用戶上報(bào)的數(shù)據(jù)信息進(jìn)行評(píng)分，并根據(jù)評(píng)分結(jié)果確定所述用戶是否存在欺詐行為。

優(yōu)選地，所述根據(jù)匹配結(jié)果對(duì)所述用戶上報(bào)的數(shù)據(jù)信息進(jìn)行評(píng)分，并根據(jù)評(píng)分結(jié)果確定所述用戶是否存在欺詐行為，包括：

分別對(duì)所述第一數(shù)據(jù)信息的每個(gè)信息進(jìn)行評(píng)分，并將總的評(píng)分結(jié)果和預(yù)設(shè)評(píng)分規(guī)則進(jìn)行對(duì)應(yīng)，根據(jù)對(duì)應(yīng)結(jié)果確定所述用戶是否存在欺詐行為；或者，

分別對(duì)所述第一數(shù)據(jù)信息的每個(gè)信息進(jìn)行評(píng)分，并將每個(gè)信息的評(píng)分結(jié)果和所述預(yù)設(shè)評(píng)分規(guī)則進(jìn)行對(duì)應(yīng)，根據(jù)對(duì)應(yīng)結(jié)果確定所述用戶是否存在欺詐行為。

優(yōu)選地，所述分別對(duì)所述第一數(shù)據(jù)信息的每個(gè)信息進(jìn)行評(píng)分，包括：

若所述用戶車輛的行駛軌跡與實(shí)際行駛軌跡的偏差超過預(yù)設(shè)第一偏差閾值，則對(duì)所述第一數(shù)據(jù)信息中的行駛軌跡評(píng)為不吻合；

若所述用戶車輛的行駛軌跡與所述實(shí)際行駛軌跡的偏差超過預(yù)設(shè)第二偏差閾值，則對(duì)所述第一數(shù)據(jù)信息中的行駛軌跡評(píng)為存在嫌疑；

若系統(tǒng)未采集到出險(xiǎn)當(dāng)天車輛的行駛軌跡，則對(duì)所述第一數(shù)據(jù)信息中的行駛軌跡評(píng)為基本吻合；

若所述用戶車輛的行駛軌跡與所述實(shí)際行駛軌跡的偏差未超過預(yù)設(shè)第三偏差閾值，則對(duì)所述第一數(shù)據(jù)信息中的行駛軌跡評(píng)為基本吻合；

若所述用戶車輛的行駛軌跡與所述實(shí)際行駛軌跡重合，則對(duì)所述第一數(shù)據(jù)信息中的行駛軌跡評(píng)為高度吻合。

具體的，行駛位置識(shí)別通過車機(jī)上傳的車輛位置，描繪出車輛在出險(xiǎn)當(dāng)天及前2天和后兩天的行駛軌跡，將出險(xiǎn)地點(diǎn)錄入系統(tǒng)，系統(tǒng)自動(dòng)標(biāo)示到地圖上的相應(yīng)位置，通過出險(xiǎn)地點(diǎn)與行駛軌跡的比對(duì)，給予相應(yīng)的評(píng)分：

如圖2中的出險(xiǎn)位置1，與實(shí)際行駛軌跡存在極大偏差，給予D級(jí)，認(rèn)為存在欺詐行為，

如圖2中的出險(xiǎn)位置2，與實(shí)際行駛軌跡存在一些偏差，給予C級(jí)，有欺詐嫌疑。

如圖2中的出險(xiǎn)位置3，系統(tǒng)未采集到出險(xiǎn)當(dāng)天的車輛行駛軌跡，給予B級(jí)，無法判定。

如圖2中的出險(xiǎn)位置5，與實(shí)際軌跡偏差不大，可能是車機(jī)定位不準(zhǔn)確造成的位置偏移，給以B級(jí)，基本吻合。

如圖2中的出險(xiǎn)位置4，與實(shí)際行駛軌跡重合，給予A級(jí)，高度吻合。

優(yōu)選地，所述分別對(duì)所述第一數(shù)據(jù)信息的每個(gè)信息進(jìn)行評(píng)分，包括：

將所述用戶在出險(xiǎn)時(shí)間段的速度與系統(tǒng)計(jì)算的實(shí)時(shí)速度進(jìn)行對(duì)比，根據(jù)所述用戶在出險(xiǎn)時(shí)間段的速度和所述實(shí)時(shí)速度的差值，對(duì)所述第一數(shù)據(jù)信息中的行駛速度進(jìn)行評(píng)分；或者，

根據(jù)所述用戶車輛在出險(xiǎn)后的時(shí)間段內(nèi)是否有停駛狀態(tài)，對(duì)所述第一數(shù)據(jù)信息中的行駛速度進(jìn)行評(píng)分；或者，

根據(jù)所述用戶車輛的損壞程度與所述行駛速度的匹配程度，對(duì)所述第一數(shù)據(jù)信息中的行駛速度進(jìn)行評(píng)分。

優(yōu)選地，所述將總的評(píng)分結(jié)果和預(yù)設(shè)評(píng)分規(guī)則進(jìn)行對(duì)應(yīng)，根據(jù)對(duì)應(yīng)結(jié)果確定所述用戶是否存在欺詐行為，包括：

若每個(gè)信息的評(píng)分結(jié)果均為高度吻合或者基本吻合，則確定所述用戶車輛事故正常；若每個(gè)信息的評(píng)分結(jié)果出現(xiàn)一個(gè)或多個(gè)存在嫌疑，則確定所述用戶存在欺詐嫌疑；若每個(gè)信息的評(píng)分結(jié)果出現(xiàn)一個(gè)或多個(gè)不吻合，則確定所述用戶存在重大欺詐嫌疑。

具體的，用鼠標(biāo)拖動(dòng)圖2下方的進(jìn)度條，可以查看任意時(shí)間段的車輛行駛速度，如圖3所示，通過比對(duì)行駛速度，可從以下幾個(gè)方面初步判定是否存在欺詐行為。

比對(duì)實(shí)時(shí)速度：將報(bào)案人員描述的對(duì)出險(xiǎn)時(shí)間段的速度與系統(tǒng)計(jì)算的實(shí)時(shí)速度做比對(duì)，根據(jù)二者數(shù)據(jù)的偏差情況，給予A-D的評(píng)分。

是否停駛狀態(tài)：車輛出險(xiǎn)后，正常情況下，車輛會(huì)逐漸減速至停駛狀態(tài)，若出險(xiǎn)車輛在出險(xiǎn)后的時(shí)間段內(nèi)沒有停止?fàn)顟B(tài)，給予D級(jí)，認(rèn)為存在欺詐行為。

速度與車輛損壞程度的關(guān)聯(lián)：比如系統(tǒng)計(jì)算的實(shí)時(shí)速度較低,但出現(xiàn)了車輛完全損毀的重大事故，車輛的損壞程度與速度明顯不匹配，可以給予C或D級(jí)，認(rèn)為存在欺詐嫌疑。

超速駕駛：由于超速駕駛帶來的事故，報(bào)案人員可以隱瞞，給以C或D級(jí)。

本發(fā)明實(shí)施例提供的一種分析用戶欺詐行為的方法，獲取用戶上報(bào)的第一數(shù)據(jù)信息，所述第一數(shù)據(jù)信息包括用戶車輛的事故位置、行駛速度、行駛方向、行駛軌跡、事故涉及車輛的駕駛員信息和所述事故涉及車輛的駕駛行為信息；獲取數(shù)據(jù)庫中存儲(chǔ)的與所述第一數(shù)據(jù)信息對(duì)應(yīng)的第二數(shù)據(jù)信息；匹配所述第一數(shù)據(jù)信息和所述第二數(shù)據(jù)信息；根據(jù)匹配結(jié)果對(duì)所述用戶上報(bào)的數(shù)據(jù)信息進(jìn)行評(píng)分，并根據(jù)評(píng)分結(jié)果確定所述用戶是否存在欺詐行為。從而實(shí)現(xiàn)通過貨車車機(jī)上傳的行駛軌跡，分析出貨車出險(xiǎn)時(shí)的位置、行駛速度、連續(xù)行駛時(shí)間、是否緊急避讓等信息；通過大卡APP獲取司機(jī)的實(shí)時(shí)位置，確定事故發(fā)生時(shí)的駕駛員，這些數(shù)據(jù)為保險(xiǎn)公司確定欺詐行為提供可靠依據(jù)。

參考圖4，圖4是本發(fā)明實(shí)施例提供的一種分析用戶欺詐行為的裝置的功能模塊示意圖。

如圖4所示，所述裝置包括：

第一獲取模塊401，用于獲取用戶上報(bào)的第一數(shù)據(jù)信息，所述第一數(shù)據(jù)信息包括用戶車輛的事故位置、行駛速度、行駛方向、行駛軌跡、事故涉及車輛的駕駛員信息和所述事故涉及車輛的駕駛行為信息；

第二獲取模塊402，用于獲取數(shù)據(jù)庫中存儲(chǔ)的與所述第一數(shù)據(jù)信息對(duì)應(yīng)的第二數(shù)據(jù)信息；

匹配模塊403，用于匹配所述第一數(shù)據(jù)信息和所述第二數(shù)據(jù)信息；

確定模塊404，用于根據(jù)匹配結(jié)果對(duì)所述用戶上報(bào)的數(shù)據(jù)信息進(jìn)行評(píng)分，并根據(jù)評(píng)分結(jié)果確定所述用戶是否存在欺詐行為。

優(yōu)選地，所述確定模塊404，具體用于：

分別對(duì)所述第一數(shù)據(jù)信息的每個(gè)信息進(jìn)行評(píng)分，并將總的評(píng)分結(jié)果和預(yù)設(shè)評(píng)分規(guī)則進(jìn)行對(duì)應(yīng)，根據(jù)對(duì)應(yīng)結(jié)果確定所述用戶是否存在欺詐行為；或者，

分別對(duì)所述第一數(shù)據(jù)信息的每個(gè)信息進(jìn)行評(píng)分，并將每個(gè)信息的評(píng)分結(jié)果和所述預(yù)設(shè)評(píng)分規(guī)則進(jìn)行對(duì)應(yīng)，根據(jù)對(duì)應(yīng)結(jié)果確定所述用戶是否存在欺詐行為。

優(yōu)選地，所述確定模塊404，還具體用于：

若所述用戶車輛的行駛軌跡與實(shí)際行駛軌跡的偏差超過預(yù)設(shè)第一偏差閾值，則對(duì)所述第一數(shù)據(jù)信息中的行駛軌跡評(píng)為不吻合；

若所述用戶車輛的行駛軌跡與所述實(shí)際行駛軌跡的偏差超過預(yù)設(shè)第二偏差閾值，則對(duì)所述第一數(shù)據(jù)信息中的行駛軌跡評(píng)為存在嫌疑；

若系統(tǒng)未采集到出險(xiǎn)當(dāng)天車輛的行駛軌跡，則對(duì)所述第一數(shù)據(jù)信息中的行駛軌跡評(píng)為基本吻合；

若所述用戶車輛的行駛軌跡與所述實(shí)際行駛軌跡的偏差未超過預(yù)設(shè)第三偏差閾值，則對(duì)所述第一數(shù)據(jù)信息中的行駛軌跡評(píng)為基本吻合；

若所述用戶車輛的行駛軌跡與所述實(shí)際行駛軌跡重合，則對(duì)所述第一數(shù)據(jù)信息中的行駛軌跡評(píng)為高度吻合。

優(yōu)選地，所述確定模塊404，還具體用于：

將所述用戶在出險(xiǎn)時(shí)間段的速度與系統(tǒng)計(jì)算的實(shí)時(shí)速度進(jìn)行對(duì)比，根據(jù)所述用戶在出險(xiǎn)時(shí)間段的速度和所述實(shí)時(shí)速度的差值，對(duì)所述第一數(shù)據(jù)信息中的行駛速度進(jìn)行評(píng)分；或者，

根據(jù)所述用戶車輛在出險(xiǎn)后的時(shí)間段內(nèi)是否有停駛狀態(tài)，對(duì)所述第一數(shù)據(jù)信息中的行駛速度進(jìn)行評(píng)分；或者，

根據(jù)所述用戶車輛的損壞程度與所述行駛速度的匹配程度，對(duì)所述第一數(shù)據(jù)信息中的行駛速度進(jìn)行評(píng)分。

優(yōu)選地，所述確定模塊404，還具體用于：

若每個(gè)信息的評(píng)分結(jié)果均為高度吻合或者基本吻合，則確定所述用戶車輛事故正常；若每個(gè)信息的評(píng)分結(jié)果出現(xiàn)一個(gè)或多個(gè)存在嫌疑，則確定所述用戶存在欺詐嫌疑；若每個(gè)信息的評(píng)分結(jié)果出現(xiàn)一個(gè)或多個(gè)不吻合，則確定所述用戶存在重大欺詐嫌疑。

本發(fā)明實(shí)施例提供的一種分析用戶欺詐行為的裝置，獲取用戶上報(bào)的第一數(shù)據(jù)信息，所述第一數(shù)據(jù)信息包括用戶車輛的事故位置、行駛速度、行駛方向、行駛軌跡、事故涉及車輛的駕駛員信息和所述事故涉及車輛的駕駛行為信息；獲取數(shù)據(jù)庫中存儲(chǔ)的與所述第一數(shù)據(jù)信息對(duì)應(yīng)的第二數(shù)據(jù)信息；匹配所述第一數(shù)據(jù)信息和所述第二數(shù)據(jù)信息；根據(jù)匹配結(jié)果對(duì)所述用戶上報(bào)的數(shù)據(jù)信息進(jìn)行評(píng)分，并根據(jù)評(píng)分結(jié)果確定所述用戶是否存在欺詐行為。從而實(shí)現(xiàn)通過貨車車機(jī)上傳的行駛軌跡，分析出貨車出險(xiǎn)時(shí)的位置、行駛速度、連續(xù)行駛時(shí)間、是否緊急避讓等信息；通過大卡APP獲取司機(jī)的實(shí)時(shí)位置，確定事故發(fā)生時(shí)的駕駛員，這些數(shù)據(jù)為保險(xiǎn)公司確定欺詐行為提供可靠依據(jù)。

以上結(jié)合具體實(shí)施例描述了本發(fā)明實(shí)施例的技術(shù)原理。這些描述只是為了解釋本發(fā)明實(shí)施例的原理，而不能以任何方式解釋為對(duì)本發(fā)明實(shí)施例保護(hù)范圍的限制?；诖颂幍慕忉?，本領(lǐng)域的技術(shù)人員不需要付出創(chuàng)造性的勞動(dòng)即可聯(lián)想到本發(fā)明實(shí)施例的其它具體實(shí)施方式，這些方式都將落入本發(fā)明實(shí)施例的保護(hù)范圍之內(nèi)。