Rilevamento di frodi assicurative

Un approccio da scienziati dei dati, in cui i dati degli utenti sono stati analizzati, raggruppati ed elaborati con metodi di apprendimento unsupervised.

Sistema unsupervised di rilevazione delle anomalie

IL COMPORTAMENTO FRAUDOLENTO NON È UNA NOVITÀ PER LE GRANDI SOCIETÀ ASSICURATIVE

La rilevazione delle frodi è un problema impegnativo. Di fatto, le transazioni fraudolente costituiscono una quota estremamente piccola delle attività all'interno di una organizzazione. Il problema è che una quota piccola può trasformarsi rapidamente in grandi perdite se non vengono approntati strumenti e sistemi di contrasto adeguati.

I criminali sono abili. Poiché i tradizionali schemi di frode non sono più lucrativi, i truffatori hanno imparato a cambiare il loro modus operandi.

La buona notizia è sono che con i progressi nel machine learning, i sistemi possono imparare, adattarsi e scoprire nuovi modelli al fine di prevenire le frodi.

LA SFIDA

Il cliente, una grande società assicurativa, aveva la necessità di identificare gli utenti fraudolenti.

Per limitare il più possibile il numero di frodi è importante che vengano rilevate immediatamente. Data Reply ha affrontato la sfida di separare gli utenti fraudolenti da quelli onesti, così che le persone che si comportano in modo corretto non vengano sospettate di aver commesso un reato.

FOCUS ON PREDICTION & PRESCRIPTION

Data Reply ha sviluppato un sistema unsupervised di rilevazione delle anomalie che utilizza la manipolazione dei dati e la costruzione delle feature.
I dati dell'utente sono stati analizzati e raggruppati in tipi di dati, identificando quelli che presentavano maggiori indizi di frode assicurativa. Data Reply utilizza un approccio “data scientist” per elaborare i dati con metodi che fanno leva sull’unsupervised learning.