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一、问题背景
在当今物流行业快速发展的背景下，客户满意度与风险控制成为企业竞争的关键环节。运输过程中因延误、破损、丢失等原因引发的赔付纠纷，不仅增加企业成本，更影响客户体验与品牌形象。因此，如何科学评估客户索赔的合理性、预测赔付金额、识别高风险索赔案件，是智能风控体系中的核心课题。
本次 MathorCup 大数据挑战赛赛道B 的任务即聚焦于"理赔风险识别"这一业务场景。主办方提供了两份数据集：
附件1（训练集）：包含已结案的历史运单数据，其中记录了索赔金额、实际赔付金额及多维度的运单、客户、网点、商品等信息；
附件2（测试集）：包含待预测的运单信息，需要预测其赔付金额及风险类别。
需基于历史数据构建模型，实现从数据理解到智能预测的完整闭环。
二、问题分解与总体思路
赛题共包含三个问题，逻辑上层层递进、相互关联：
问题编号 核心目标 输出结果
问题1 探究索赔差额与赔付金额的关系，建立风险标注规则 对附件1样本标注风险类别
问题2 建立回归模型预测实际赔付金额 预测附件2的赔付金额
问题3 基于风险标注规则建立分类模型预测风险类别 预测附件2的风险类别
整体思路如下：
1.问题1（规则生成）：以数据分布为依据，构建"合理诉求---诉求偏高---严重超额"的分级规则，保证阈值随赔付金额单调上升，符合业务逻辑；
2.问题2（回归预测）：建立实际赔付金额的预测模型，为问题3提供基础变量；
3.问题3（分类识别）：利用问题1标注的标签训练分类模型，实现风险预测，并探讨直接分类与"回归+规则判类"两种路径的优劣。
三、问题一：风险标注规则的构建
（1）问题理解
在历史数据中，每条记录都有"索赔金额"和"实际赔付金额"，其差额可定义为：
索赔差额 = 实际赔付金额 - 索赔金额
差额越大，意味着客户索赔金额越高、赔付越偏离合理区间。企业希望依据赔付金额大小，自动划定合理与超额索赔的分界线。
（2）求解思路
核心思想：数据驱动的单调阈值规则构建。
1.分箱处理：按照"实际赔付金额"将数据等频分箱（例如20个箱），保证每个区间样本数量相近；
2.分位数分析：在每个箱中计算索赔差额的若干分位数（例如第80与第97分位数）作为分类阈值；
3.单调平滑拟合：利用保序回归（Isotonic Regression）对各箱阈值进行平滑，得到随赔付金额单调递增的函数 (Q_1(A))、(Q_2(A))；
4.规则定义：
o(D Q_1(A))：合理诉求
o(Q_1(A) < D Q_2(A))：诉求偏高
o(D > Q_2(A))：严重超额
5.比例校准：调整 (Q_2(A)) 使严重超额样本占比不超过3%。
（3）潜在问题与解决方案
潜在问题 影响 解决思路
分位点选择主观性 分类边界不稳 通过交叉验证与分布可视化确定最优分位数
极值或噪声干扰 阈值曲线不平滑 使用Winsorize截断+保序回归平滑
不同赔付区间样本稀疏 阈值估计不稳 动态调整分箱数量或采用加权平滑
（4）结果与意义
该规则不仅可解释性强，且满足业务要求（阈值随赔付上升而上移）。经可视化验证，三类样本在索赔差额维度上分布清晰，为后续分类模型提供了可靠标签。
四、问题二：实际赔付金额预测模型
（1）问题理解
实际赔付金额受多种因素影响，如运输时效、异常原因、网点信誉度、商品价值等。构建精确的预测模型有助于企业在理赔前快速评估合理赔付区间，降低人工审核成本。
（2）求解思路
1.数据预处理：
o缺失值填充（类别用"缺失"标签、数值用中位数）；
o异常值处理（按分位数截断或对数变换）；
o编码方式：CatBoost编码高基数类别，One-Hot低基数类别。
2.特征构建：
o时间类：妥投至进线时长、配送超时比例；
o金额类：保价金额、索赔金额比例；
o网点行为类：万单理赔率、赔付比例、网点稳定性；
o历史聚合：寄件人近30天平均索赔额等。
3.模型选择：
o基线模型：LightGBM / CatBoost 回归；
o损失函数：MAE或Huber，提升对异常的鲁棒性；
o交叉验证：时间序列K折或按网点分组的GroupKFold。
4.评估指标：
o主指标：MAE（平均绝对误差）；
o辅指标：RMSE、MAPE及金额区间分层误差。
（3）潜在问题与解决方案
问题 影响 解决方案
金额分布长尾 模型受极值影响 对金额取对数或使用Huber损失
样本时间漂移 泛化能力下降 时间序交叉验证、周期性再训练
特征多样性高 维度过多 基于重要性进行特征筛选或L1正则约束
五、问题三：风险标注分类模型
（1）问题理解
基于问题1生成的标签（合理诉求、诉求偏高、严重超额），构建分类模型识别高风险理赔案件。此任务为典型的 多分类不均衡问题 （严重类约占3%）。
（2）求解思路
1.标签来源：使用问题1规则为训练集打标；
2.模型选择：CatBoost / LightGBM 多分类模型；
3.不均衡处理：
o类权重调整：严重类权重提升20倍以上；
o过采样策略：SMOTE增强少数类；
oFocal Loss：降低易分类样本影响；
4.模型评估：
o主指标：Macro F1、Macro AUC；
o严重类指标：AUC-PR、Recall@Top3%；
o代价敏感评估：重视"漏判严重类"的风险。
（3）两种路径对比
路径 方法 优点 缺点
A：直接分类 使用模型直接输出风险类别 端到端、实现简单 难以利用业务单调先验
B：回归+规则判类 先预测赔付，再代入问题1规则分类 符合业务逻辑、可解释性强 回归误差会放大分类误差
推荐策略：采用路径B为主、路径A为辅，通过概率加权集成提升模型鲁棒性。
优化方向： 1. 引入 半监督学习 与 时间漂移检测，增强模型对新业务场景的适应性； 2. 探索 图神经网络（GNN） 表达寄收关系，提高复杂网络的识别能力； 3. 结合 因果推断方法，揭示风险行为的因果机制，为企业策略提供依据。