50 / 76
50
Suistimalin sistem içinde bulunan diğer kişilerin zararına
neden olmak üzere hileli bir şekilde avantaj sağlamak olduğu
dikkate alındığında yukarıda bahsi geçen ve minimum 380
Milyon TL/yıl olan rakamın hem sigorta şirketlerine hem de
sistem içinde bulunan tüm sigortalılara yük getirdiği açıktır.
Basit bir mantıkla düşünülecek olursa hiç suistimal olmasaydı
sigorta şirketleri %10 daha az hasar ödemesi gerçekleştirecek
böylelikle sigortalılar araçlarını daha düşük maliyetlerle sigorta
ettirebilecekti.
Özellikle düşük hacimli ve yüksek tutarlı planlı organize fraud
vakalarının tespit edilebilmesi için ileri analitik uygulamalarla
desteklenmiş veriye dayalı çözümler birçok ülkede başarılı
bir şekilde kullanılmaktadır. Global örnekler incelendiğinde
SBM benzeri sektörel üst yapılara sahip ülkelerde (İspanya,
İngiltere, Güney Kore, Almanya, Amerika) analitik çözümlerle
suistimallerin önceden tespit edilerek önemli ölçüde
önlenebildiği görülmektedir. Buradan yola çıkılarak gerek
sigorta şirketlerinin gerekse sigortalılar için maddi kayıplara
yol açan Trafik-Kasko suistimallerini önleyebilmek amacı ile
Türkiye’de benzer bir projeyi SBM’de yapmak üzere gerekli
yazılım ve danışmanlık alımına gidilmiştir.
Accenture danışmanlığında SAS ürünleri kullanılarak
yapılmakta olan projeye Mayıs ayı itibari ile başlanmıştır. Proje
temelolarakSBMverikaynaklarınınincelenmesi,analizi;analitik
data modelinin geliştirilmesi, map edilmesi ve doldurulması;
şirketlerden elde edilen iş kurallarının ve predictive modelin
geliştirilmesi; sosyal networklerin belirlenmesi ve nihai hasar
fraud risklerinin belirlenmesidir.
Data Hazırlığı
Fraud projesi SAS Fraud Framework platformu üzerinde
Accenture danışmanlığında gerçekleştirilmektedir. SAS
fraudulent way in a way causing loss to other individuals in
the system, it is clear that the above mentioned figure which
is minimum 380 million TL/year brings a burden both to the
insurance companies and all beneficiaries in the system. In
other words, if there had been no fraud, insurance companies
would have had to make 10% less claim payments and
beneficiaries could have had their vehicles insured with a
lower cost.
Especially for detection of low volume high value planned and
organized fraud cases, data based solutions supported with
advanced analytical applications are currently being used
successfully in many countries. Looking at the examples at
the global level, it is seen that fraud cases can be detected
in advance using analytical solutions in countries with
organizations like SBM (such as Spain, UK, South Korea,
Germany, USA). Moving from this observation, we recently
initiated a similar project at SBM with the goal of preventing
liability insurance and comprehensive coverage fraud cases
that result in huge losses both for the insurance companies
and the beneficiaries and required software an hardware has
recently been procured.
The project carried out using SAS products was started
in May in cooperation with Accenture. The project mainly
comprises analysis of SBM data sources; development,
mapping and filling of analytical data models; development of
business rules obtained from the companies and predictive
model; determination of social networks and determination
of final fraud risks.
Data Preparation
Fraud project is developed on the SAS Fraud Framework
platform in consultancy with Accenture. SAS Fraud
UZMAN GÖZÜYLE
EXPERT VIEW
Data mapping of the business
information of the sector’s experts
Known Patterns
Determination of unknown data
designs related to fraud.
Detection of Unknown Patterns
Detection of complex relations and
crime networks.
Detection of Relational Links
Advanced analytical models for
estimation of fraud.
Extraction of Complex Patterns
Şekil (figure) 1:
Analitik Proje Süreci
/
Analytical Project Process
Business Rules
Predictive
Model
Anomaly Detec
tion
SNA
Fraud’un tahminlenebilmesi
için ileri analitik modeller
Kompleks Patternlerin Çıkarılması
Kompleks ilişkilerin, suç
networklerinin yakalanması
İlişkisel Linklerin Yakalanması