本发明基于Apriori算法和不确定理论,创建一种复合型汽车保险风险模型,包括以下技术特点：将原数据集划分为车辆驾驶者属性和车辆本身的自然属性两个类别,通过创建的车险Apriori属性风险性判定模型开展风险分析,分别锁定两个类别的风险属性；基于汽车保险风险不再适合使用随机变量或模糊度描述,提出将其通过不确定变量描述,使用不确定理论VaR风险度量模型,对锁定的风险属性,进行风险性的量化体现；使用不确定风险比较准则,转化为函数的角度,再次比较；使用随机森林方法对本模型的风险结论进行风险性辅助验证。本发明目标在于优化升级单一Apriori算法仅能够获取某因子有可能会产生风险的结论和量化具有不确定性特性的汽车保险风险,同时提高风险管控能力。