outliners

Ne Anomali Tespit edilir?

İyi uymayan anomali tespit veri veri noktaları tespit eder belirli bir grup beklenen desen. Bu tür dolandırıcılık tespiti, gözetim, tanı, Veri Temizleme gibi uygulamalar geniş bir yelpazede, ve kestirimci bakım. Sistemleri ve dakika dakika değişen uygulamalar veri ölçümleri onbinlerce çalışarak , insan için imkansız olmak "eğilimi olan unsurlar dikkate alınarak, bu aykırı değerler tespit içerir ;oyun katlanarak daha zor olur ."

Anomaliler olduğunda ?

Anomalilerin çoğu koşullar altında nadirdir. Birkaç düzine anomaliler dolayısıyla, veriler mevcut olsa bile, genellikle düzenli veri noktaları milyonlarca arasında var olacak, bir anomali tanımı verilen her veri demission %2'dir. Örneğin, 1000 kayıtlar üzerinde müşteri kredi kartı bilgileri yaşıyorsanız ve işlem tutarı izliyoruz, , ay, işlem tarihi ve istemci yaşına başına işlem sayısı.Böylece dört faktör var ve her faktör anomali Noktası En fazla %2 katkı sağlamalıdır . Bu nedenle (Sonuç 2 % * * kaydı 10000 Sayı 4 faktör) olarak 80 anomali puan almalıyız. Anomali olağandışı bir davranış olarak veri %2 geçmemelidir

Sigorta

Sigorta iş verileri, Tarihsel verileri ve operasyonel verilere dayalı, teknik ve hasar yönetimi ve / veya sigorta anlaşmaları şekiller . Sigorta Sektöründe büyük veri mevcut birçok alanda anomaliler oluşturur:

  • Hasarlar

    Sigorta iddiaları en co ile ilgili; talep miktarı, olağanüstü miktarda, muafiyetler, indirim, co-ödeme ve ödenen tutar. Bu demission miktarda co-ilgili ve frekans iddia ile ilgili. Anomali tespit çözümümüz şirket/politika/uymaması algılar alakasız miktarda desenler sigortalı. Sözleşmeli indirim ve ödeme miktarı şirket politikası/tarih düzenli ödenen miktar ve sözleşme indirim miktarı uymaz şekil-aşağıda 1 gösterir .

  • Sağlayıcılar

    Sağlayıcı sigorta sektöründe talep maliyet önemli miktarda kontrol eder. Tıbbi ve motor sağlayıcı ancak fiyatlandırma tablolar değişir, yedek parça değiştir/aynı işlemi yaparak para miktarı bu hizmeti sağlamak olan sigorta şirketi ne olursa olsun sağlayıcısı tarafından farklı olmamalı . Anomaly detection çözüm sağlayıcılar faturalar ve işlemleri için otomatik kontrol sağlayıcıları. Ayrıca, biz sigortacı veya / sağlayıcı ağı ile birlikte ve yüksek frekans prosedür tedavi/üçüncü taraf sağlayıcı korelasyon tespit etmek ve olası dolandırıcılık ya da anomali olarak işaretle otomatik algılama mekanizması sağlar.

  • Parçaları Onarın ve Talep Tahmini yapın

    Talep tahmin ve onarım parçaları verileri, aynı hasar parçaları, araba modeli, tahmini işçilik maliyeti ve değiştirilen parçalarla uğraşırken birlikte bulunur.          Anormallik tespiti, tahmini talep miktarının alt / üstünü algılayacaktır .

Medical Anomaly
Fig.1 - Anomaly; High reported amount & Paid amounts, while the contractual discount is low

Banka

  • Kredi riski

    Kredi Onay Formu, herhangi bir destekleyici dokümantasyon (değerlendirme, mali tablo, sözleşme, yayınlanmış bilgi, bağımsız kredi raporlama acenteleri vb.) Ile birlikte bir Kredi Komitesi / Kredi Komitesi tarafından kullanılır Ilgili başvuru sahibine kredi verilmesine ilişkin bir karar oluşturmak. Bu bilgiler kredi limitiyle birlikte olmalıdır. Anormallik tespiti herhangi bir zayıflığı saptamalı Banka politikasına uymayan uygulama verilerinde.

  • Kredi kartı dolandırıcılığı

    Kredi kartı verileri 'normal' ve 'riskli' işlemlerden oluşur. Riskli işlemlerin anormallik ve normal veriden farklı olduğu varsayılmaktadır. Bir süre için işlem sayısını kullanırız,Para çekme miktarı, normal ve riskli işlemleri tespit etmek için hafta sonu \ hafta içi işlem kalıbı.

Anormallikleri nasıl tespit edeceğiz?

DataCave'de verilerinizi, analizlerinizi ve mühendisinizi toplarız, ardından gerekli anomali sınıfını hedefler, veriler arasındaki ilişkileri ve nedenselliğini buluruz. Her değişken ağırlığı ve katkıyı hedef sınıfa ilk tasarımını hazırlayın. İlk çevrimdışı model anomali algılama algoritmasını test etmek ve ayarlamak için sunulmuştur. İlk onaydan sonra, anomalileri otomatik algılamak için algoritma oluşturduk. Ve bunu çevrimdışı rapor olarak gönderin. Son aşamada anomali tespit çözümünü istemci veritabanına bağlayacağız; Yeni girdi verilerinde anormallikleri otomatik olarak tespit etmek için çevrimiçi erişim (intranet veya bulut) sağlamak için.

Request a Demo »