Sitemizde ve uygulamamızda, siteyi ve uygulamayı kullanımınızı analiz etmek, sosyal medya özellikleri sağlamak için çerezler kullanılmaktadır. Çerezler hakkında detaylı bilgi almak için Çerez Aydınlatma Metni’ni incelemenizi rica ederiz.

Finans ve Sigorta

Kullanım senaryosu: Yapılandırılmış ve yapılandırılmamış verilerdeki sahtekarlık vakalarının makine öğrenimi analizi yoluyla azaltılması

Durum

Çok uluslu sigorta şirketinin dolandırıcılık soruşturmasında çok miktarda veriyi incelemek zorunda kalıyordu.

  • İddiaları anlamak için manuel müdahalelere ihtiyaç duyuldu.
  • Tam zamanlı çalışanlar yanlış vakalarda çalışarak fazla zaman kaybediyordu.
  • Mevcut model, iş kurallarına dayalıydı ve tarihsel verileri analiz ederek abartılmış iddialardı.

Şirket makine öğrenimi analizi yoluyla sahtekarlık vakalarını azaltmayı amaçlıyordu

Yöntem

Makine öğrenimi kullanılarak iddiaların önceliğine göre listesi çıkarıldı

Sistem, talep veri tabanlarındaki veriyi analiz etti

Makine öğrenimi, önceliğe göre sıralanan listesini üretmek için potansiyel olarak hileli gördüğü hareketleri tespit etti

Sistem veri görsellerini ve veri noktaları arasındaki bağlantıları üretti

Dolandırıcılık araştırmacıları, sayıların arkasındaki bağlantıları anlamak ve algoritmayı geliştirmek için görseller kullandılar

Etki

Sahadaki sahtecilik soruşturma birimi ile çözüm uygulandı

Hile iddialarını analiz etmek için stratejik yaklaşım belirlendi

İşlemin etkinliği ve verimliliğinin iyileştirilmesi gözlemlendi

  • Tam zamanlı çalışanların sahtekarlık araştırmalarında ciddi ölçüde azalma gözlendi
  • Manuel soruşturma ile yakalanamayacak dolandırıcılık vakaları yakalandı