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蘇州偵探:異常數據挖掘與反保險欺詐

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蘇州偵探:異常數據挖掘與反保險欺詐

發布日期:2018-06-27 00:00 來源:http://www.ahtb-biotech.com 點擊:

數據挖掘在反保險欺詐方麵的應用,是通過對異常數據挖掘來實現的。在數據分析過程,一些數據對象可能因與一般行為模型不一致,而視為噪聲或異常而丟棄,但是,在保險欺詐、信用卡欺詐等異常行為識別上,專門針對異常數 據的挖掘具有更為重要的價值,因為保險欺詐行為作為一種非正常行為,它的數據特征、模型正是隱含在這些異常數據中的。  

蘇州偵探認為雖然傳統數據分析發現一些表麵特征,如重複投保、高額投保、頻繁投保等,可能是影響欺詐概率、欺詐金額的關鍵因素,但是由於傳統的分析方法並不具備足 夠的能力進行更深入地分析,隱含的數據間更本質的特征很難被識別和加以利用,而且,傳統數據分析通常從很多預設的假設條件出發,試圖尋找保險欺詐的特征, 這種做法顯然會縮小分析範圍,遺漏有價值的信息,降低分析的科學性和效果。
  
數據挖掘較好地克服了這兩方麵的問題,首先,數據挖掘借助強大的分析工具,能深入地挖掘隱含的數據間關係並加以模型化,其次,數據挖掘是在沒有明確假 設的前提下去挖掘信息,真實地、全麵地反映數據間的客觀存在的關係,這是其與傳統數據分析的本質區別,也是其獨特優勢的體現。數據挖掘有助於識別出那些不 能靠直覺發現的信息或知識,甚至是違背直覺的信息或知識。在反保險欺詐方麵,這些不能靠直覺發現或違背直覺的知識可能更具有應用價值,使AG8亚游集团對保險欺詐特 征的認識更加深入、更加客觀。   

蘇州偵探對於異常數據的挖掘主要是使用偏差檢測,在數學意義上,偏差是指分類中的反常實例、不滿足規則的特例,或者觀測結果與模型預測值不一致並隨時間的變化 的值等等。偏差檢測的基本目標是尋找觀測結果與參照值之間有意義的差別,主要的偏差技術有六西格瑪檢測、聚類、序列異常、最近鄰居法、多維數據分析等。除 了識別異常數據外,異常數據挖掘還致力於尋找異常數據間隱含模型,用於智能化的分析預測。   因此蘇州偵探通過異常數據的檢測和建模分析,可以發現保險欺詐行為特征,這些特征既包括保險欺詐的一些表麵特征,也包括一些不能通過直覺發現的特征。識別出這些特 征,能為保險公司的經營決策提供支持。針對不同險種、不同地域、不同客戶群進行專門的數據挖掘,發現更具體化的欺詐特征,以製定出具有針對性的措施,提高 反欺詐的效果。識別保險欺詐行為特征是開展數據挖掘在反保險欺詐其它方麵應用的基礎。

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