54 / 76
54
Sosyal Network Analizi
Bir claim; poliçe sahibi, sürücü, acente, tamirhane, eksper,
araç gibi pek çok entity den meydana gelmektedir. Düğüm
(node) olarak da adlandırabileceğimiz bu entity ler kendi
aralarında doğrudan ya da dolaylı olarak ilişki içindedirler.
SAS SNA uygulaması ile zaman boyutu da dikkate alınarak
claim ve buna ilişkin entity ler arasındaki ilişkilerin, ilk
bakışta fark edilemeyecek ya da yapısal veri üzerinde direkt
olarak çıkarılamayacak ilişki ağının görsel olarak sunulması
sağlanmaktadır.
Kurulacak Fraud Büro’nun “risk skorlarına” göre önceliklendi-
rilmiş claimleri bu yapı üzerinde inceleyerek claim’deki tüm
entity lere ilişkin verilere hızlı bir şekilde ulaşması ve bu şekil-
de özellikle planlı ve organize suistimal vakalarını tespit ede-
bilmesinde önemli rol oynayacağı düşünülmektedir. Diğer
yandan networklerin bir bütün olarak fraud riskleri de “claim
risk skorlarının” o networkteki toplam maliyet değerine göre
ağırlıklandırılması ile elde edilmiştir.
Social Network Analysis
A claim comprises numerous entities including policy owner,
driver, agency, repair shop, expert, and vehicle. These entities
which could also be called nodes are directly or indirectly
related with each other. With the SAS SNA application, by also
taking into account the time dimension, a visual presentation
of the relationship network for the relations between the
claim and the entities, which can’t be noticed at first or can’t
be extracted from data directly is generated.
It is believed that the Fraud Department to be established
will play an important role in detecting especially the planned
and organized fraud cases by allowing instant access to
data related to all entities in the claim by analyzing on this
structure, the claims prioritized according to “risk scores”.
On the other hand, the fraud risks for the networks were
calculated by weighting the “claim risk scores’ according to
the total cost value in that network.
UZMAN GÖZÜYLE
EXPERT VIEW
Şekil (figure) 4:
Prediktif Modele Ait Performans Göstergeleri
/
Performance Indicators of the Predictive Model