在过去30余年里,我国商业健康保险市场呈现了高速的发展态势。然而伴随商业健康保险的高速发展,保险欺诈风险亦日益提高。保险欺诈除会给国家造成重大的经济损失、增加保险公司经营成本、扭曲保险定价机制外,还会破坏保险业的契约基础和诚信原则。因此,基于保险欺诈风险的日益攀升与极大危害性,对我国商业健康保险欺诈风险防范展开研究有着十分重要的意义。本文首先对我国商业健康保险欺诈风险的现状进行概述,并对其成因及影响进行分析。其次,本文构建嵌入逻辑回归的RBF神经网络模型对欺诈风险进行量化分析。运用二元Logistic回归分析提取8个精炼识别因子,以此作为输入数据对构建的RBF神经网络进行训练,并选取测试样本对模型有效性进行测试。研究结果显示嵌入逻辑回归的RBF神经网络模型能够较为有效的识别健康保险欺诈风险,识别结果的均方误差仅为0.039304。最后,结合商业健康保险欺诈风险的量化分析结果,适当借鉴国外健康保险市场的欺诈风险防范经验,本文在综合分析的基础上从法律及信誉体系建设、信息平台建设、促进合作交流以及保险公司内部建设四个角度提出我国商业健康保险欺诈风险防范对策及建议。