1 / 26

Odkrivanje goljufij na osnovi analize socialnih omrežij

Odkrivanje goljufij na osnovi analize socialnih omrežij. Lovro Šubelj, FRI. DSI 2009, Portorož, 15. - 17.4.2009. Vsebina. Goljufije v avtomobilskem zavarovalništvu Rešitve za odkrivanje goljufij Socialna omrežja Sistem za odkrivanje goljufij Predstavitev z omrežji

sachi
Download Presentation

Odkrivanje goljufij na osnovi analize socialnih omrežij

An Image/Link below is provided (as is) to download presentation Download Policy: Content on the Website is provided to you AS IS for your information and personal use and may not be sold / licensed / shared on other websites without getting consent from its author. Content is provided to you AS IS for your information and personal use only. Download presentation by click this link. While downloading, if for some reason you are not able to download a presentation, the publisher may have deleted the file from their server. During download, if you can't get a presentation, the file might be deleted by the publisher.

E N D

Presentation Transcript


  1. Odkrivanje goljufij na osnovi analize socialnih omrežij Lovro Šubelj, FRI DSI 2009, Portorož, 15. - 17.4.2009

  2. Vsebina • Goljufije v avtomobilskem zavarovalništvu • Rešitve za odkrivanje goljufij • Socialna omrežja • Sistem za odkrivanje goljufij • Predstavitev z omrežji • Identifikacija sumljivih komponent • Odkrivanje sumljivih entitet • Predstavitev rezultatov • Eksperimentalni rezultati s prototipnim sistemom • Sklep

  3. Goljufije v avtomobilskem zavarovalništvu • Rešitve za odkrivanje goljufij • Socialna omrežja • Sistem za odkrivanje goljufij • Predstavitev z omrežji • Identifikacija sumljivih komponent • Odkrivanje sumljivih entitet • Predstavitev rezultatov • Eksperimentalni rezultati s prototipnim sistemom • Sklep

  4. Goljufije v avtomobilskem zavarovalništvuOpis problema I Drive down Swoop and squat • Izsiljene ali uprizorjene prometne nesreče z namenom (neupravičene) pridobitve sredstev • Goljufi hlinijo poškodbe oz. pridobijo sredstva za popravilo vozila • Klasični načini povzročitve prometne nesreče; več znanih shem

  5. Goljufije v avtomobilskem zavarovalništvuOpis problema II Skupne značilnosti Še posebej zanimive so skupine sodelujočih goljufov: vozniki, avtomehaniki, vlečne službe, kiropraktiki, zdravniki, odvetniki, policisti, zavarovalniški delavc, itd.

  6. Goljufije v avtomobilskem zavarovalništvuPosledice Zavarovalnice opažajo, da je velik del škodnih zahtevkov pretiranih (do 15-30%) oz. popolnoma izmišljenih (okoli 10%) Velike izgube za zavarovalnice, višje zavarovalnine za zavarovance → učinkovit sistem potencialna konkurenčna prednost Povečana nevarnost na cestah Obilo dela za “žrtve”

  7. Goljufije v avtomobilskem zavarovalništvuRaziskava • Značilnosti domene: • Občutljivi podatki • Pomanjkanje označenih podatkov, vedno nove goljufije • Ekstremno neuravnotežen problem • Cilj raziskave: sistem za odkrivanje skupin goljufov (!); brez označenih podatkov; rangiranje • Delovna hipoteza: z ustrezno predstavitvijo in analizo podatkov je moč odkriti velik del goljufij, tudi brez množice označenih primerov • Omejimo se na osnovne entitete in podatke, ki jih je moč (avtomatsko) pridobiti iz policijskega zapisnika o nesreči (pogosto v praksi).

  8. Goljufije v avtomobilskem zavarovalništvu • Rešitve za odkrivanje goljufij • (Socialna) omrežja • Sistem za odkrivanje goljufij • Predstavitev z omrežji • Identifikacija sumljivih komponent • Odkrivanje sumljivih entitet • Predstavitev rezultatov • Eksperimentalni rezultati s prototipnim sistemom • Sklep

  9. Rešitve za odkrivanje goljufij • Pristopi: • ekspertni, inteligentni sistemi • strojno učenje, podatkovno rudarjenje (NN, SVM, CT, NB, itd.) • statistika (verjetnost) • Analize kažejo, da v praksi ni razlik • Osredotočajo se na posamezne nesreče, in ne na skupine goljufov • Slabosti: • Za večje nabore podatkov • Zahtevajo označene podatke • Neprimerna predstavitev (tabelarični zapis – le statične lastnosti)

  10. Goljufije v avtomobilskem zavarovalništvu • Rešitve za odkrivanje goljufij • Socialna omrežja • Sistem za odkrivanje goljufij • Predstavitev z omrežji • Identifikacija sumljivih komponent • Odkrivanje sumljivih entitet • Predstavitev rezultatov • Eksperimentalni rezultati s prototipnim sistemom • Sklep

  11. Socialna omrežja Omrežja temeljijo na matematičnih objektih – grafih: množica vozliščV ter množica povezav med njimi E Neusmerjeni grafi, multigrafi, uteženi grafi Omrežje je navadno utežen multigraf z različnimi povezavami Vozlišča – entitete, povezave – relacije med njimi Entitete so osebe →socialna omrežja

  12. Goljufije v avtomobilskem zavarovalništvu • Rešitve za odkrivanje goljufij • Socialna omrežja • Sistem za odkrivanje goljufij • Predstavitev z omrežji • Identifikacija sumljivih komponent • Odkrivanje sumljivih entitet • Predstavitev rezultatov • Eksperimentalni rezultati s prototipnim sistemom • Sklep

  13. Sistem za odkrivanje goljufij • Podatke predstavimo z omrežji (naravna predstavitev domene; ni izgube informacije; formulacija kompleksnih relacij) • Sistem entitetam določi stopnjo sumljivosti → skupine goljufov • Razdelimo ga v štiri dele: • Predstavitev podatkov z omrežji • Identifikacija sumljivih komponent • Odkrivanje ključnih entitet • Predstavitev rezultatov ekspertu oz. analitiku

  14. Sistem za odkrivanje goljufijPredstavitev z omrežji I Zgradimo omrežja – relacijske lastnosti predstavimo s povezavami Kakšna omrežja? Identificiramo 6 načel gradnje omrežij. Osredotočimo se na 4 tipe omrežij: omrežje voznikov, sopotnikov, nesreč, vozil

  15. Sistem za odkrivanje goljufijPredstavitev z omrežji II Komponente omrežja po potrebi poenostavimo: delimo glede na skupnosti znotraj njih

  16. Sistem za odkrivanje goljufijIdentifikacija sumljivih komponent I Identificirali smo skupne lastnosti goljufivih komponent (skupin entitet) Za vsako lastnost konstruiramo indikator (0-1 atribut) Sumljive komponente odkrijemo na podlagi indikatorjev: posamezen indikator, majority voter, (P)RIDITanaliza.

  17. Sistem za odkrivanje goljufijIdentifikacija sumljivih komponent II Kako konstruirati indikatorje? Zgradimo naključna omrežja

  18. Sistem za odkrivanje goljufijOdkrivanje ključnih entitet I • Iterativen algoritem za ocenjevanje stopnje sumljivosti entitet • Hipoteza: sumljivost entitet je moč določiti na podlagi sumljivosti (neposredno) povezanih entitet, in pa statičnih lastnosti • Ujemanje z relacijo sosednjosti v omrežju nesreč Algoritem: • Inicializiraj stopnjo sumljivosti za vse udeležence (poljubno) • Ponavljaj • Oceni udeležence glede na ocene sosedov iz prejšnje iteracije (model) • Normaliziraj ocene (znotraj komponent) • Normaliziraj ocene (glede na celotno omrežje)

  19. Sistem za odkrivanje goljufijOdkrivanje ključnih entitet II Z iterativnim ocenjevanjem premagamo lokalnost (težko “na silo”) Sumljivost udeleženca se propagira na pov. entitete (po omrežju) Trije linearni modeli za propagacijo sumljivosti Izpostavimo najsumljiveše udeležence in povezujoče nesreče – povezani udeleženci spadajo v isto skupino goljufov

  20. Sistem za odkrivanje goljufijPredstavitev rezultatov Predstavitev rezultatov ekspertu oz. analitiku.

  21. Goljufije v avtomobilskem zavarovalništvu • Rešitve za odkrivanje goljufij • Socialna omrežja • Sistem za odkrivanje goljufij • Predstavitev z omrežji • Identifikacija sumljivih komponent • Odkrivanje sumljivih entitet • Predstavitev rezultatov • Eksperimentalni rezultati s prototipnim sistemom • Sklep

  22. Eksperimentalni rezultati s prototipnim sistemom Prototipni sistem nad policijskimi zapisniki Poročamo o rezultatih na nekoliko večjem naboru podatkov kot v prispevku. Označeni podatki: 211 udeležencev (46 goljufov), 91 nesreč Vsi podatki: 3451 udeležencev, 1561 nesreč Ocenimo uspešnost in analiziramo različne komponente sistema – dobri rezultati Pazljivost pri interpretaciji rezultatov:

  23. Eksperimentalni rezultati s prototipnim sistemomUspešnost sistema Rangiranje Klasifikacija (minimiziramo skupno ceno)

  24. Goljufije v avtomobilskem zavarovalništvu • Rešitve za odkrivanje goljufij • Socialna omrežja • Sistem za odkrivanje goljufij • Predstavitev z omrežji • Identifikacija sumljivih komponent • Odkrivanje sumljivih entitet • Predstavitev rezultatov • Eksperimentalni rezultati s prototipnim sistemom • Sklep

  25. Sklep • Sistem izpolnjuje zadane cilje • Veliko možnih izboljšav(večji nabor (označenih) podatkov, podatki o novih entitetah, itd.) • Učinkovit sistem za detekcijo lahko za zavarovalnice predstavlja veliko prednost pred konkurenti: • poveča količino odkritih goljufij; zmanjša stroške odkrivanja; pohitri odkrivanje Posledično: • nižje zavarovalne premije • manj vznemirjanja zavarovancev, povečanje zaupanja • Prihodnje delo: • Predstavitev podatkov s hiperomrežji (hipergrafi) • Nenadzorovano učenje parametrov modelov (faktorjev) • Prenos na druge domene, področja

  26. Vprašanja ...

More Related