Аналитический инструмент выявления людей и авто с подозрением на мошеннические действия на этапе андеррайтинга и урегулирования убытков в автостраховании.
Антифрод.Страхование
Антифрод.Страхование состоит из модулей:
1. Fraud-скоринг
2. Анализ кластеров
3. Управление расследованием
Модуль «Fraud-скоринг» позволяет на этапе Андеррайтинга присваивать скор-балл каждому человеку и автомобилю на основе сформулированных экспертных связей, графовых характеристик, связей с подозрительными объектами на графе. На этапе Урегулирования убытков модуль позволяет присвоить скор-балл каждому убытку на основе информации из графа, проверки по истории данных андеррайтинга. Таким образом, можно маршрутизировать наиболее подозрительные убытки и связанных с ними людей, автомобилей для дополнительных проверок специалистами страховой компании.
Модуль «Анализ кластеров» основан на анализе неразмеченных данных о страховых событиях, а именно частотности связи различных людей (ФИО + серия номер ВУ) и автомобилей (VIN) с убытками. Используются интеллектуальные методы предобработки и очистки данных (неправильно заполненные VIN, ошибки в ФИО, пропущенные поля). Экспериментально подбираются оптимальные параметры, основанные на плотности многомерной пространственной кластеризации.
Модель «Управление расследованием» позволяет в графическом интуитивно понятном виде проводить расследования подозрительных убытков и собирать доказательную базу о мошеннических действиях.
Система имеет удобное в использовании клиентское приложение, которое предоставляет широкий список функций, включая:
Описание технологии
1. Выявление мошеннических групп
Непосредственно выявление мошеннических групп осуществляется путем:
• Построения графа связей физических лиц и транспортных средств, участвовавших в страховых случаях;
• Кластеризации графа связей физических лиц и транспортных средств, участвовавших в страховых случаях;
• Обогащения исходных данных дополнительными признаками, полученными по результатам кластеризации (размер группы, роль объекта в графе (на основе структуры связей в кластере), число убытков в группе, общие выплаты группы и другие);
• Классификации результирующих обогащенных данных.
В результате генерируются данные о выявленных мошеннических группах, физических лицах в их составе и используемых ими транспортных средствах.
2. Риск-ранжирование клиентов
На основании полученных данных о выявленных мошеннических группах осуществляется риск-ранжирование клиентов страховой компании.
Для этого клиентам присваивается некоторое число – его риск-рейтинг. Оно вычисляется по алгоритму, который учитывает:
• Условную «близость» клиента к выявленным мошенническим группам;
• Исторические данные о клиенте:
• И другие.
Скачать Антифрод.Страхование.pdf (1Mb)