GlowByte разработала для «Ингосстраха» аналитическую платформу по противодействию мошенничеству в области автострахования. Специалисты реализовали комплекс решений, позволяющий более точно выявлять мошеннические убытки с помощью моделей машинного обучения и графовой аналитики.
Система позволяет сократить время идентификации существующих мошеннических схем, повысить скорость выявления новых способов мошенничества, а также идентифицировать потенциальных мошенников и предотвратить их попадание в компанию.
Решение реализовано на программном обеспечении с открытым исходным кодом: Camunda, Python, ArangoDB, PostgreSQL.
В основе автоматической оценки риска мошенничества лежат методы машинного обучения. Анализируя информацию по убыткам, математическая модель позволяет выявить скрытые закономерности и статистические зависимости в данных, определенная комбинация которых свидетельствует о высокой или низкой вероятности мошенничества. На этапе обучения было достигнуто значение индекса GINI от 0,72 до 0,75 для различных продуктов.
Система для анализа графов выявляет циклы связанности между участниками ДТП, связи с известными мошенниками, а также рассчитывает различные бизнес-показатели окружения, в которое входит убыток. Например, наличие в окружении клиента людей с отказом в выплате страхового возмещения в связи с выявленными фактами мошенничества или большого количества убытков, связанных с единым номером телефона.
Источник: CNews