Download pDec – caso de uso: detección de fraude en datos de

2016
Detección delFraude conDatos deAseguradoras
Detección yclasificación deactividades fraudulentas basándose enalgoritmos
autodidactas deinteligencia artificial
pDecFraudDetectionbyIndalyzAG
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CAPACIDAD
Nuestra solución de software exitosamente probada hace posible analizar
conjuntos de datos relacionados con problemas específicos, para determinar
conexiones relevantes y así reducir significativamente el número total de
clientes inicialmente bajo sospecha de fraude.
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SOLUCIÓN
① Procesa numerosos formatos de archivo y estructuras de atributos
① Permite una configuración flexible del hardware y de estructuras de
red
① Asegura un manejo seguro de datos e información sensible
① Actualizaciones automáticas constantes y clasifica los datos de
forma robusta y fiable
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PROCESOS
Inteligencia
Artificialy
Optimización
Softwarede
Decisión
Preparación y
Concreción de
Datos
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Detección De Fraude En Datos de Aseguradoras
Incidencias, Objetivos, Problemas Y Soluciones De
Una Detección Automática De Fraude
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EJEMPLO DE ESTUDIO
Alquiler de Vehículos
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PROCESO DE ALQUILER
v
v
v
v
Identificación y Credenciales
Cualificaciones
Historia
Solvencia
Proceso de
Cualificación
Agencias
de Crédito
Comprobación de
Antecedentes
Agencias
Privadas
PASA o NO PASA
Legal
Aproximadamente 5.000 casos entrañan fraude grave.
Más de 750.000 clientes afectados.
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CIFRAS EN EL FRAUDE DE ALQUILER
Al menos un 0.75% de clientes potenciales tienen intenciones de fraude
v Comparativamente es una pequeña cantidad de clientes
v Casi siempre con posible auto-revelación
v Requiere análisis detallados costosos
¿ Se puede identificar a defraudadores potenciales de forma eficaz
basándose únicamente en la información disponible?
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Thereexistsimplequestions…
CUESTIONES DE SÍ/NO
Hay un gran número de cuestiones de sí/no con significado similar:
v ¿Está justificada una solicitud de reembolso en caso de daño o no?
v ¿Es correcto el reclamo de costes de un servicio asegurable?
v ¿Es el absentismo debido a una enfermedad o no?
Fundamental: confianza mutua entre cliente y aseguradora
Problema: Abuso de confianza en actividades ilegales por una minoría
v provoca pérdidas económicas del orden de millones de Euros
v y requiere la implementación de amplios controles de seguridad
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OBJETIVO DE LA DETECCIÓN DEL FRAUDE
¿Se puede seleccionar identificar a defraudadores potenciales de forma
eficaz basándose únicamnete en la información disponible?
SÍ
… pero no en la forma de identificación
… sino en la forma de solo concentración
Proceso
Concentración
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TÍPICAS INCIDENCIAS
Obstáculos
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OBSTÁCULO 1: DATOS REALES
Datos Fundamentales:
v Datos estructurados
v Conjuntos de aprendizaje clasificados
Problemas de integridad de datos reales:
v Incompletos
v Con errores
v Aberraciones
Solución:
v Concreción de datos con conocimiento experto, patrón de
reconocimiento y relaciones de similaridad
v Limpieza en el conjunto de datos de aprendizaje de los datos que
tengan lagunas de integridad y clasificación
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OBSTÁCULO 2: BIG DATA
Más imformación ≠ mejora en la calidad de decisión
Problemas durante el procesamiento del big data:
v Reglas de clasificación bajo-restricciones
v Resolución de información relevante en un mar de datos irrelevante
v Superposición rápida de desviaciones estadísticas
Solución:
v Identificación de atributos relevantes relacionados con el problema
de clasificación
v Tasa como criterio de información-entrópica
v Aplicación de métodos dinámicos de inteligencia artificial
v Formalismos de proyectos
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OBSTÁCULO 3: INTELIGENCIA ARTIFICIAL
Método algorítmico estándar: Redes Neuronales
v Dominada en gran medida por la elección de arquitectura de red
v Baja robustez y requiere largo periodo de entrenamiento
v Efectos de saturación y adaptación
Solución:
v Combinando diferentes métodos de inteligencia artificial
v Auto-montaje permanente y reestructurando las redes
v Estabilización estadística y compactación de series de parámetros
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PROCESO DEL SISTEMA
Cómo Funciona
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PROPIEDADES TÉCNICAS
Solución técnica de manejo de datos auto-organizativa
Acoplamiento eficiente de todos los sistemas de bases de datos comunes
Concepto básico: clasificación de aprendizaje central vs descentralizada
Solución software dinámica: mejoras permanentes de la arquitectura y de la
memoria
v Aplicación en la mayoría de los sistemas operativos(Windows, Linux, OSX)
v Limitación sólo por la RAM
v Diseño personalizado de los interfaces descentralizados y de los interfaces
gráficos de usuario
v
v
v
v
Funciones básicas: (Concepto-SEP)
v Separación de la información irrelevante por métodos de proyección
v Extracción de la información máxima de las instancias disponibles
v Interpretación probabilística de la decisión de clasificación
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PROCESO DE APRENDIZAJE
Basededatos centraldeentrada
Algoritmo deaprendizaje
Servidor Central
Datos de
atributo
Reglas de
clasificación
Unidad deentrada
localocentralizada
Parámetros
decontrol
Unidades de
clasificación
descentralizadas
Basededatos
centraldereglas
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WORKING PROCEDURE
Entradalocaldedatos
Datosde
atributo
Algoritmosde
clasificación
GUI
Internet
Reglasde
clasificación
Entradayalgoritmos
decontrol
Basededatoscentral
externadereglas
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CASO DE ESTUDIO: ALQUILER DE VEHÍCULOS
Aplicación De Detección De Fraude
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Clientesfiablesbienidentificados
DETECCION DE FRAUDE EN EL NEGOCIO DEL ALQUILER
v Detección de fraude con 52 atributos relevantes
v 5.000 defraudadores por cada 750.000 clientes (una minoría
relativamente pequeña dentro de una mayoría dominante)
v Selección por elección de tamaño de grupo
Curva Operativa
del Receptor (ROC)
Partededefraudadoresbienidentificados
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PRINCIPIO DE COMPRESION
Detección acotada mediante la compresión de datos
Compresión
Silo 1
750.000
Clientes
720.000
Clientes
Proceso de
Compresión
5.000
Defraudadores
Compresión
Silo 2
30.000
Clientes
500
Defraudadores
4.500
Defraudadores
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CARACTERÍSTICAS ÚNICAS
v Procesamiento de un amplio espectro de datos
v Diseño flexible de hardware y estructuras de red
v Manejo de datos e información sensible
v Pruebas de estándares de comparación exitosas
v Concentración de casos minoritarios, incluso con poca información
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SERVICIOS
Detección De Fraude En Datos De Aseguradoras
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SERVICIOS
Principales servicios
v Instalación de software y hardware
v Diseño de interfaces y GUI personalizado y específico al problema
v Conexiones a la base de datos
Servicios adicionales
v Soporte técnico y actualizaciones
v Formación del personal
v Análisis de datos y reporte
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CONTACTO
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6330 Cham – Switzerland
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Tel: +41 (41) 743 07 28
Fax: +41 (41) 743 07 29
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