39 / 92
39
From SBM
· SBM’den
Fraud Skorunda Ağırlıklandırma
Her bir dosya için iş kuralları ve analitikmodellerden
bir skor üretilir. Sektörün tecrübesini yansıtan iş
kuralları sisteme uygulanmış ve analitik modeller
ile desteklenmiştir. Projenin başlangıç aşamasında
bir dosyanın fraud olarak değerlendirilmesinde iş
kuralları büyük bir ağırlığa sahipti. Zaman içerisinde
yapılan analizlerde yüz binlerce dosyanın herhangi
bir iş kuralına takılmadığı ve bu dosyalar içinde
önemli sayıda fraudlu dosyanın olduğu tespit
edilmiştir.
SBM bünyesinde yeni geliştirilen
prediktif modeller herhangi bir kurala
takılmayan ve şirketlerce suistimal tespiti
yapılmış olan bu dosyaları büyük bir isabet
yüzdesi ile tespit ederek tahminlemedeki
başarısını ortaya koymuştur.
Bu geliştirme,
dosyanın fraud skorunu üretirken analitik
modellerin ağırlığınının büyük bir oranda artmasını
sağlamıştır.
Yeni fraud tespit modelini uygulamaya aldığımız
2016 Mart ayından itibaren SBM suistimal tespit
sisteminde görülen büyük artış bu yaklaşımın
doğruluğunu ortaya koymaktadır.
Since March 2016 when we implemented the new
fraud detectionmodels, the increased rate of fraud
detection by SBM demonstrates the effectiveness
of this approach.
Weighting of Fraud Scores
For every file, a score would be generated based on
business rules andanalyticalmodels. Business rules
that reflect the experience of the sector are applied
to the system and are supported with analytical
models. At the start of the project, business rules
had a significant weight in evaluating a file as
potentially fraudulent. Analyses carried out over
time showed that hundreds of thousands of files
did not get excluded by any business rule and there
are significant number of fraudulent files among
these files.
Predictive methods newly developed
in-house by SBM have become extremely
effective in detecting with a high hit rate, these
files that have been missed by business rules
and have been determined to be fraudulent by
insurance companies.
This improvement allowed
us to increase the weight of the analytical models
to a great extent while at the same time generating
the fraud score.
100%
90%
80%
70%
60%
50%
40%
30%
20%
10%
0
Eski Model
Previous Model
Yeni Model
New Model
İş Kuralları
Business Rules
Analitik Model
Analytical Model
FRAUD SKORUNDA AĞIRLIKLARIN DEĞİŞİMİ
VARIANCE OF WEIGHTS FOR FRAUD SCORES