2025妈妈杯大数据竞赛B题mathorcup:物流理赔风险识别及服务升级数学建模数模教学大学生辅导思路代码助攻

完整内容请看文末简介

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。