Выявление мошенничества на рынке финансовых услуг.

Возможно, самая серьезная проблема, с которой сталкиваются страховые компании всего мира - это мошенничество. Внедрение специального приложения, разработанного для решения данной проблемы, немедленно дает результаты. Благодаря систематическому наблюдению за нестандартными моделями поведения, которое позволяет проводить это приложение, специалисты отдела обеспечения безопасности успешно вскрывают целый ряд мошенничеств. Все это помогает страховщику сэкономить миллионы рублей на неоплаченных страховых полисах, выданных мошенническим путем.

Технология SAS Data Mining предлагает целый ряд технических приемов, успешно применяемых для выявления случаев мошенничества. Данные случаи подпадают под следующие категории:

1. Случаи, необычные в том или ином смысле: например, необычное сочетание медицинских процедур, слишком высокие цены или необычно большое число исков, связанных с несчастными случаями.
2. Необъяснимая взаимозависимость явлений, явно никак не связанных между собой. Например, высокий уровень жертв несчастных случаев, проходивших лечение у одного и того же врача; покупка недвижимости с участием одних и тех же людей; различные организации, имеющие один и тот же адрес.
3. Обычными признаками мошенничества являются: активное приобретение предметов, не покупавшихся ранее; покупки в местах, где они раньше не совершались; оплата лечения или процедур, редко применявшихся врачом до этого.

Большинство из этих схем имеют дело с так называемым "не раскрываемым" мошенничеством. Часто ответный противодействующий подход возможен только после того, как урон уже нанесен. Но также возможно обобщение имевших место случаев мошенничества для того, чтобы помочь распознавать их виды и прогнозировать аналогичные ситуации.

Для разных схем мошенничества могут быть сформулированы последовательности промежуточных целей, необходимых для выявления мошенничества.

Используя SAS Data Mining, можно реализовать различные технические приемы для решения сложных задач, таких как идентификация мошеннических транзакций. Обычно требуется последовательное применение нескольких техник (методов). Правильный выбор и сочетание этих техник во многом зависит от конкретного приложения, а также характеристик имеющихся в наличии данных. Технологии SAS позволяют наряду с предупреждающим анализом применять некоторые типы исследовательского анализа. Результатом предупреждающего анализа является отторгаемый от систем анализа код SAS. Он может применяться и к новым данным, чтобы предсказать вероятность мошеннических операций. Различные исследовательские техники помогут вам идентифицировать мошеннические транзакции непосредственно в текущих данных. Наиболее успешным в этом отношении является анализ ассоциаций и связей, идентифицирующих во многих практических случаях все мошеннические транзакции.