通过和客户进行需求采访，明确系统的功能边界和具体业务，从整体上确定系统的整体轮廓和功能框架，本文档只在作为指导系统设计开发的主要开发文档，整个项目应该无条件的忠实于需求，该文档应该由软件开发人员和客户两方协作确定，并由我们的项目开发管理人员编辑成需求规格说明书，全过程的指导我们整个软件开发过程。

kaggle_bnp Kaggle法国巴黎银行Cardif索赔管理 项目组织 ├── LICENSE ├── Makefile <- Makefile with commands like `make data` or `make train` ├── README.md <- The top-level README for developers using this project. ├── data │   ├── external <- Data from third party sources. │   ├── interim <- Intermediate data that has been transformed. │   ├── processed <- The final, canonical

非人寿保险的理赔经验取决于理赔频率和理赔严重性的随机事件。 通过设计，一个单一的保单可能会产生多个索赔，使得任何给定投资组合的索赔总数以及索赔总规模无法预测。 为了使保险公司能够解决在某些将来的时间段内可能存在于现有保单组合中的索赔，他们必须对索赔经验的历史数据和当前数据进行充分建模； 这可用于预测预期的未来索赔经验并设置足够的准备金。 非人寿保险公司在对索赔数据进行建模时经常面临两个挑战。 为索赔数据选择适当的统计分布，并确定所选统计分布与索赔数据的拟合程度。 对索赔频率和索赔严重性的准确评估在确定以下方面起着关键作用：适当的保费装载率，所需的准备金水平，产品盈利能力以及保单修改的影响。 尽管就保险公司的偿付能力状况对精算风险进行评估是一个复杂的过程，但迈向解决方案的第一步是对个人理赔频率和严重性进行建模。 本文提供了一个用于选择合适的概率模型的方法框架，该模型可以最好地描述汽车索赔频率和损失严重性及其在风险管理中的应用。 选定的统计分布适合使用最大似然法估算的历史汽车索赔数据和参数。 卡方检验用于检查索赔频率分布的拟合优度，而Kolmogorov-Smirnov和Anderson-

专题资料

工程索赔的概念(DOC23页).doc

欺诈性的汽车保险索赔不仅给保险公司造成损失，而且给保单持有人造成损失。 这项研究的目的是首先开发一种决策算法，以对索赔是否被分类为欺诈行为进行分类； 其次，应该关注哪些类型的变量以检测欺诈性索赔。 为了实现此目标，通过使用变量选择算法发现重要的特征集来构建高度准确的预测模型，从而可以帮助防止将来的损失。 在这项研究中，考虑使用参数和非参数统计学习算法来减少不确定性并增加检测适当主张的机会。 该模型的重要特征集是通过以下方法确定的：通过交叉验证基于观察到的索赔特征来测量变量的重要性，并通过测试使用Akaike信息准则对汽车欺诈性索赔进行准确分类的性能的改进来确定。 使用通过交叉验证选择的一组功能，我们可以达到95％以上的精度。 这项研究将为保险业的欺诈检测研究提供一些好处，以防止保险滥用进一步加剧。

基于FIDIC合同条件下建筑工程索赔应用7-已标红10600-论文.zip

devito-traveltracker-分配 一个简单的Android应用程序，用于在旅行时跟踪索赔 应用程序名称是：devito-notes apk 可以在以下位置找到：bin/ 用法 MainMenu - 用户应该从这里通过更改或添加新声明菜单创建声明，用户应该看到当前可用声明的列表，并在单击时加载声明。 长按用户应该能够编辑声明 一旦用户提出并选择了索赔，用户可以从这里返回主菜单，用户可以通过按添加新项目按钮添加新的费用项目，这将打开一个表单，用户可以在其中输入费用的状态、类别、多种货币的任何实例、简要说明和日期范围。 完成后按完成，如果添加新项目成功，用户将收到确认消息。 一旦用户添加了一些费用项目，用户就可以在视图或编辑和索赔按钮中查看或编辑它们。 从这里用户将看到他的所有费用项目的列表，并且可以通过按任何项目来编辑它们。 如果用户长按项目将被删除警告：没有删除提示用户可以

该数据集为保险索赔数据集。 bene_file.csv Inpatient_Claim.csv

费用索赔报审表 B 5.3 编号： 工程名称 施工单位 致： （监理单位） 根据施工合同条款 条的规定，由于 的原因，我方要求 索赔金额（大写） 元，请予以批准。 附件：1.索赔的详细理由及经过； 2.索赔金额的计算； 3.证明材料。 施工单位（公章）： 项目经理（签字）： 日 期：