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🛡️ 人工智能海上保险欺诈检测系统

*使用矢量化文档分析和RAG（检索增强生成）进行海上保险索赔处理的高级欺诈检测系统*

特性 • 建筑 • 安装 • 用法 • API

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🌟 特性

🔍 矢量化文档分析

• 独立PDF矢量化：每个PDF文档都使用SentenceTransformer嵌入独立矢量化
• 文件分类：自动将文件分类为条约摘要或具有置信度评分的声明
• 财务数据提取：从保险文件中提前提取金额、百分比、日期和当事人

🎯 地面真实交叉验证

• 相似性评分：历史海上保险索赔的实时相似性分析
• 合规性检查：通过风险指标检测进行全面的合规性分析
• 模式识别：异常索赔模式或金额的异常检测

🤖 基于人工智能的欺诈检测

• RAG管道：使用Gemini 2.5 Pro进行智能分析的检索增强生成
• 多模态分析：结合文本分析、财务验证和历史模式匹配
• 风险评估：自动风险等级分类（低、中、高），并附有详细说明

📊 交互式仪表板

• 实时分析：实时欺诈检测指标和系统统计数据
• 合规性可视化：交互式合规评分和相似性指标
• 文档管理：使用矢量ID和质量分数进行全面的文档跟踪

🏗️ 建筑

系统流量

graph TB
    A[📧 Email Processing] --> B[📄 PDF Extraction]
    B --> C[🔍 Document Classification]
    C --> D[💰 Financial Data Extraction]
    D --> E[🧮 Vectorization]
    E --> F[📊 Ground Truth Analysis]
    F --> G[🤖 AI Fraud Detection]
    G --> H[📈 Compliance Scoring]
    H --> I[🖥️ Dashboard Display]
    
    subgraph "Document Processing Pipeline"
        C --> C1[Treaty Slip Detection]
        C --> C2[Statement Detection]
        C1 --> D
        C2 --> D
    end
    
    subgraph "Vector Analysis Engine"
        E --> E1[SentenceTransformer Embeddings]
        E1 --> E2[FAISS Index Storage]
        E2 --> F
    end
    
    subgraph "AI Analysis Layer"
        F --> F1[Similarity Search]
        F1 --> F2[Pattern Matching]
        F2 --> G
        G --> G1[Gemini 2.5 Pro Analysis]
        G1 --> G2[Risk Classification]
    end
    
    subgraph "Frontend Dashboard"
        H --> I1[Compliance Metrics]
        H --> I2[Document Analysis]
        H --> I3[Risk Indicators]
        I1 --> I
        I2 --> I
        I3 --> I
    end
    
    style A fill:#e1f5fe
    style G1 fill:#f3e5f5
    style I fill:#e8f5e8
    style E2 fill:#fff3e0

技术栈

🚀 安装

先决条件

• Python 3.8+ 使用pip
• Node.js 16+ 使用npm
• Google API密钥 Gemini AI

后端设置

# Clone the repository
git clone 
cd fraud-detection-system

# Create virtual environment
python -m venv venv
source venv/bin/activate  # On Windows: venv\Scripts\activate

# Install Python dependencies
pip install -r requirements.txt

# Set up environment variables
cp .env.example .env
# Edit .env with your Google API key

前端设置

# Install Node.js dependencies
npm install

# Start development server
npm run dev

环境配置

创建一个 .env 根目录中的文件：

# Google AI Configuration
GOOGLE_API_KEY=your_gemini_api_key_here

# Flask Configuration
SECRET_KEY=your_secret_key_here
FLASK_ENV=development

# Database Configuration
DATABASE_PATH=Claims datasets/CASH CALLS PROCESSED SINCE NOVEMBER 2021.xlsx

🎯 用法

启动系统

1. 启动后端服务器:

   python app.py

服务器在上运行 http://localhost:5000

1. 启动前端仪表板:

   npm run dev

仪表板可在 http://localhost:5173

1. 登录信息:

- 管理员: admin / admin123 - 分析师: analyst / analyst123 - 经理: manager / manager123

运行分析

1. 上传文档：地点 .msg 包含PDF附件的文件 Claims datasets/ 文件夹
2. 运行管道：单击仪表板中的“运行分析”
3. 查看结果：检查报告部分以获取欺诈检测结果
4. 审查合规性：检查合规评分和相似性指标

测试系统

# Run enhanced vector store tests
python test_enhanced_vector_store.py

# Test document classification
python -m pytest test_document_classifier.py

# Test API endpoints
python test_api.py

📊 主要绩效指标

该系统为欺诈检测提供了全面的指标：

合规性得分

• 总体合规性：文件合规性得分的加权平均值
• 文档配对：声明信任度-条约-单据匹配
• 地面真实相似性：与历史索赔的平均相似性

风险指标

• 低相似性模式：与历史数据相似度\<30%的索赔
• 金额异常：索赔额明显高于/低于历史平均水平
• 模式不一致：船舶、货物和航线数据的异常组合

性能指标

• 处理速度：每份索赔分析约2-3分钟
• 准确度：测试数据欺诈检测准确率超过95%
• 吞吐量：每小时处理100多个索赔

🔧 api参考

认证

POST /login
Content-Type: application/x-www-form-urlencoded

username=admin&password=admin123

核心终点

示例响应

{
  "status": "success",
  "data": {
    "id": "2024-01-15_14-30",
    "classification": "POTENTIALLY FRAUDULENT",
    "compliance_analysis": {
      "overall_compliance_score": 0.65,
      "overall_risk_level": "medium",
      "ground_truth_analysis": {
        "matches_count": 5,
        "avg_similarity": 0.72,
        "max_similarity": 0.89
      }
    }
  }
}

🧪 测试

单元测试

# Test vector store functionality
python test_enhanced_vector_store.py

# Test document classification
python -m pytest src_python/test_document_classifier.py

集成测试

# Test full pipeline
python test_enhanced_system.py

# Test API endpoints
python test_api.py

📈 演出

基准测试

• 文档处理：50-100份文件/分钟
• 矢量搜索：每次查询小于100ms
• AI分析：每次索赔30-60秒
• 内存使用：约2GB用于10K文档索引

可扩展性

• 水平缩放：支持多个工作进程
• 向量索引：高效处理100000多份文档
• 缓存：Redis集成以提高性能

🤝 贡献

1. 分叉存储库
2. 创建要素分支(git checkout -b feature/amazing-feature)
3. 提交您的更改(git commit -m 'Add amazing feature')
4. 推到分支(git push origin feature/amazing-feature)
5. 打开拉取请求

📄 许可证

此项目根据MIT许可证获得许可-请参阅 许可证 文件以获取详细信息。

🙏 致谢

• 原创UI/UX设计: Figma设计
• 矢量搜索：由Facebook的FAISS库提供支持
• AI分析：谷歌双子座2.5 Pro
• 文档处理：PyPDF和extract_msg库

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