探索Qwen2.5大模型在车险理赔领域的应用

探索Qwen2.5大模型在车险理赔领域的应用

引言

随着人工智能技术的不断发展，深度学习和自然语言处理模型已经在多个领域展现了巨大的潜力。在车险理赔场景下，大模型的应用可以帮助企业更有效地识别风险、优化理赔流程并降低成本。本文将探讨如何利用Qwen2.5大模型在车险理赔领域的应用，并通过代码示例展示如何对模型进行微调，以适用于车险理赔领域。

车险理赔业务特点

车险理赔指的车险客户出险以后，向保险公司报案开始，到最终理赔结束的整个流程，车险理赔具备业务流程长，业务复杂，涉及利益方众多的特点，围绕该流程，大模型具备广泛的应用场景。

车险理赔数据特点

车险理赔行业的数据复杂，包含结构化数据，非结构化文本数据，语音数据，图片数据等。

• 结构化数据：主要包含保单，报案，查勘，定损等环节系统录入及系统自动生成的结构化数据。
• 文本数据：主要是报案客服人员备注，查勘人员备注，车辆信息，保单记录的文本等信息。
• 图片数据：主要是车主、查勘员及定损员等拍摄的一系列图片数据，如：驾驶证，行驶证，车辆图片，事故现场图片等。
• 语音数据：主要是围绕报案，查勘，定损等环节，与客户沟通过程中产生的一系列语音数据。

场景化应用

基于车险理赔的业务特点和数据特点，大模型在车险理赔领域应用广阔，基于本人在工作中的实践和思考，暂且提出以下两个应用场景：

• 车险理赔反欺诈：

  在传统的反欺诈建模中，因技术限制，主要围绕“结构化数据”展开，模型识别出高风险案件，然后由人工再结合文本、语音和图片等数据，做进一步风险判断。这种方式不仅浪费人力，而且模型精准度不高。欺诈的关键信息在文本、图片、语音等数据中，若结合大模型，直接对文本、图片、语音等数据进行训练，不仅能大幅提升精准率，而且大量解放人工。

• 智能化定损：

  定损员需要根据车辆损失照片，给出定损单明细，或者修理店上传定损单明细到保险公司，定损员需要对定损明细进行核验，是否存在不合理定损或者渗漏风险。整个过程需要花费大量时间和精力，也因定损人员业务能力参差不齐，存在不合理定损等情况，若结合大模型，基于车辆的损失照片信息和车辆信息等，直接给出定损单明细，将极大优化理赔流程，提升效率，降低人工成本。

Qwen2.5简介

Qwen2.5是由阿里云开发的大规模预训练语言模型，具备强大的文本生成、理解及推理能力。它能够处理各种复杂的NLP任务，如文本分类、问答系统、摘要生成等。对于车险理赔反欺诈这样的任务，Qwen2.5可以通过对理赔数据进行深入分析，帮助保险公司快速准确地识别潜在的欺诈行为。

数据准备

在开始之前，我们需要准备一个包含多种类型记录的文本数据集，这些记录可以包括但不限于以下内容：

• 事故经过描述
• 客服坐席备注信息
• 查勘人员备注信息
• 车辆信息（包含品牌，车系，车型等）

接下来，我们将构建一个简单的Python脚本，用于加载和预处理数据。

import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForSequenceClassification, Trainer, TrainingArguments
from modelscope import snapshot_download

# 加载数据
data = pd.read_csv('claims_data.csv')  # 假设有一个CSV文件包含理赔信息

# 数据预处理
data['text'] = data[['accident_description', 'report_remark', 'survey_remark', 'car_info']].apply(lambda x: ' '.join(x.dropna()), axis=1)
data['label'] = data['is_fraud'].map({
   '否': 0, '是': 1})  # 将标签转换为二进制值

# 分割数据集
train_texts, test_texts, train_labels, test_labels = train_test_split(data['text'], data['label'], test_size=0.2, random_state=42)

# 初始化分词器
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained('Qwen/Qwen2.5-7B')

# 对文本进行编码
train_encodings = tokenizer(train_texts.tolist(), truncation=True, padding=True, max_length=512)
test_encodings = tokenizer(test_texts.tolist(), truncation=True, padding=True, max_length=512)

class ClaimDataset(torch.utils.data.Dataset):
    def __init__(self, encodings, labels):
        self.encodings = encodings
        self.labels = labels

    def __getitem__(self, idx):
        item = {
   key: torch.tensor(val[idx]) for key, val in self.encodings.items()}
        item['labels'] = torch.tensor(self.labels[idx])
        return item

    def __len__(self):
        return len(self.labels)

train_dataset = ClaimDataset(train_encodings, train_labels.tolist())
test_dataset = ClaimDataset(test_encodings, test_labels.tolist())

模型微调

接下来，我们将使用transformers库中的Trainer类来微调Qwen2.5模型。这里我们选择了一个序列分类的任务，因为我们的目标是根据输入的文本预测是否发生了欺诈行为。

# 加载预训练的Qwen2.5模型，并设置为二分类问题
model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained('Qwen/Qwen-2.5', num_labels=2)

# 冻结所有层
for param in model.parameters():
    param.requires_grad = False

# 只解冻最后一层
for param in model.score.parameters():
    param.requires_grad = True

# 打印可训练参数的数量
trainable_params = sum(p.numel() for p in model.parameters() if p.requires_grad)
print(f"Number of trainable parameters: {trainable_params}")

# 定义训练参数
training_args = TrainingArguments(
    output_dir='./results',          # 输出目录
    num_train_epochs=3,              # 训练轮数
    per_device_train_batch_size=8,   # 每个设备上的训练批次大小
    per_device_eval_batch_size=8,    # 每个设备上的评估批次大小
    warmup_steps=500,                # 预热步骤数量
    weight_decay=0.01,               # 权重衰减
    logging_dir='./logs',            # 日志目录
    logging_steps=10,
)

# 初始化Trainer
trainer = Trainer(
    model=model,                         # 要训练的模型
    args=training_args,                  # 训练参数
    train_dataset=train_dataset,         # 训练数据集
    eval_dataset=test_dataset            # 测试数据集
)

# 开始训练
trainer.train()

模型评估

训练完成后，我们应该评估模型在测试集上的表现。这可以通过计算准确率、召回率、F1分数等指标来完成。此外，还可以通过混淆矩阵来直观地查看模型的分类效果。

# 手动评估
from sklearn.metrics import classification_report, confusion_matrix

# 获取预测结果
predictions = trainer.predict(test_dataset).predictions.argmax(axis=-1)

# 打印分类报告
print(classification_report(test_labels, predictions))

# 打印混淆矩阵
print(confusion_matrix(test_labels, predictions))

模型保存和加载

训练完成后，你可以将模型保存到本地或上传到 Hugging Face 模型库。

# 保存模型和分词器
model.save_pretrained("./fraud_detection_model")
tokenizer.save_pretrained("./fraud_detection_model")

# 加载模型
loaded_model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained("./fraud_detection_model")
loaded_tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("./fraud_detection_model")

推理和部署

在完成微调后，你可以使用该模型进行推理。假设你有一个新的文本输入，可以使用以下代码进行预测：

# 推理示例
text = "这个案件存在疑问..."
inputs = loaded_tokenizer(text, return_tensors="pt")
with torch.no_grad():
    outputs = loaded_model(**inputs)
    prediction = torch.nn.functional.sigmoid(a)[0,1]

print(f"Prediction: {'风险高' if prediction >=0.9 else '风险低'}")

结论

通过对Qwen2.5大模型的微调，我们可以构建一个高效的车险理赔反欺诈检测系统。该系统不仅能够提高保险公司的风险管理能力，还能减少人工审核的工作量，从而实现更快速和准确的理赔处理。未来的研究方向可以包括更多的应用场景，更多的微调方法，增加更多的特征工程以及探索其他先进的机器学习技术，如强化学习或图神经网络，以提升系统的性能和鲁棒性。

Tips：大模型在车险理赔领域有广阔的应用场景，但基于数据安全及数据隐私保护，本次只以简单的“文本数据”为示例，微调Qwen大模型，同时也只是展示少量代码及简单流程，不涉及具体数据展示。

请注意，上述代码仅为示例，仅为示例，仅为示例！！！