+7 (499) 653-60-72 Доб. 355Москва и область +7 (812) 426-14-07 Доб. 525Санкт-Петербург и область

Обнаружение мошенничества

Анализ клиентских баз данных. Почему именно технология Data Mining, а не отдельные методы классификации и кластеризации? Основа любого бизнеса - клиентские базы данных, в которых представлена информация об отношениях клиентов с компанией. Например, в области коммуникации в базе данных хранится информация о времени заключения договоров на использование услуг, времени расторжения договора, регионе, тарифе и т. В этом кейсе мы рассмотрим медицинские базы данных.

Дорогие читатели! Наши статьи рассказывают о типовых способах решения юридических вопросов, но каждый случай носит уникальный характер.

Если вы хотите узнать, как решить именно Вашу проблему - обращайтесь в форму онлайн-консультанта справа или звоните по телефонам, представленным на сайте. Это быстро и бесплатно!

Содержание:
ПОСМОТРИТЕ ВИДЕО ПО ТЕМЕ: Передовые технологии предотвращения мошенничества – Как это работает?

Вы точно человек?

Анализ клиентских баз данных. Почему именно технология Data Mining, а не отдельные методы классификации и кластеризации?

Основа любого бизнеса - клиентские базы данных, в которых представлена информация об отношениях клиентов с компанией. Например, в области коммуникации в базе данных хранится информация о времени заключения договоров на использование услуг, времени расторжения договора, регионе, тарифе и т.

В этом кейсе мы рассмотрим медицинские базы данных. Реальный кейс описан в статье. Цель анализа: выявление дантистов, умышлено завышающих стоимость услуг - выявление потенциальных мошенников fraud detection. Основатель направления Data Mining Пятецкий-Шапиро. Методы Data Mining помогают решить многие задачи, с которыми сталкивается аналитик. Из них основными являются: классификация, регрессия, поиск ассоциативных правил и кластеризация, обнаружение нетипичных наблюдений.

Выявление нетипичных наблюдений. Задача — определить принадлежность объекта к классу по его характеристикам. Необходимо заметить, что в этой задаче множество классов, к которым может быть отнесен объект, заранее известно. Поиск функции, которая описывает зависимость характеристиками объекта с наименьшей ошибкой. Ассоциативный правила. Используя правила ассоциация, менеджер магазина может выявить товары, которые чаще всего покупают вместе то есть если покупают товар 1, то покупают и товар 2 и использовать эту информацию для маркетинговых кампаний.

Выявление в данных скрытой структуры или наблюдений, которые так или иначе схожи. Страховая компания имеет контракты с 10 клиниками, в которых работает дантистов. База данных состоит из пациентов. С помощью SQL выгружаем из базы данных тех дантистов, которые выполняли услуги по страховке более 25 раз.

Всего было найдено 30 таких дантистов. Длина выборки составила — общее количество работ, которые они выполнили по страховке. Необходимо определить дантистов, умышлено завышающих стоимость услуг — выявить потенциальных мошенников fraud detection. Данные представляют из себя отчеты об оказанных клиентам услугах различными дантистами в течение одного сеанса. Рассматриваются только те дантисты, у которых количество работ, выполненных по страховке, превышает К примеру, первая строчку в таблице выше предоставляет информацию о проделанной работе — Возраст клиента 35, Проведена значительная работа с использованием дорогостоящих дополнительные процедуры, работу выполнил Дантист Большинство методов, применяемых для обнаружения мошенничества fraud detection , решают задачу классификации.

Они требуют наличия объектов, для которых заранее известно к какому из двух классов они принадлежат Мошенничество или Не мошенничество при чем достаточно большого количества для построения качественной модели. Такие методы принадлежат к классу supervised learning обучение с учителем. В нашей задаче, необходимо выявить потенциальных мошенников, не обладая информацией к какому классу принадлежат те или иные наблюдения.

Кластеризация в отличие от классификации не требует наличия информации о принадлежности к классу и соответственно принадлежит к классу unsupervised learning обучение без учителя. Задача кластеризации решается на начальных этапах исследования. Ее решение помогает лучше понять данные, их природу. Большое достоинство кластерного анализа состоит в том, что он позволяет проводить разбиение объектов не по одному, а по целому набору признаков.

IDP технология разработана, чтобы помочь обеспечить доступ к данным в больших БД, используя одношаговый процесс, который не требует создания локальных копий данных. Алгоритм К-средних Разбивает множество элементов векторного пространства на заранее известное число кластеров k.

Действие алгоритма таково, что он стремится минимизировать среднеквадратичное отклонение на точках каждого кластера. Основная идея заключается в том, что на каждой итерации перевычисляется центр масс для каждого кластера, полученного на предыдущем шаге, затем векторы разбиваются на кластеры вновь в соответствии с тем, какой из новых центров оказался ближе по выбранной метрике. Алгоритм завершается, когда на какой-то итерации не происходит изменения центров кластеров.

EM -алгоритм В основе идеи EM-алгоритма лежит предположение, что распределение исходного множества является линейной комбинации подмножеств, имеющих нормальное распределение. Целью алгоритма является декомпозиция разделение множества на подмножества, а также оценка параметров распределения каждого подмножества, которые максимизируют логарифмическую функцию правдоподобия, используемую в качестве меры качества модели.

Параметры нормального распределения — математическое ожидание и дисперсия. Из таблицы видно, что непрерывные переменные Возраст клиента и Стоимость услуг имеют разную вариабельность разброс — Стандартное отклонение последний столбец. При кластеризации очень важно, чтобы переменные имели одинаковую вариабельность разброс. Для этого используем процедуру Стандартизация. В верхней части диалогового окна расположено рабочая область, где показаны основные характеристики кластеризации:.

Расстояние между кластерами Cluster distance :. Исходя из графика, в Кластере 2 средний возраст клиентов и средняя стоимость услуг максимальны по сравнению с другими кластерами. Проведем Дисперсионный анализ для определения факторов, влияющих на принадлежность объекта кластеру.

Исходя из дисперсионного анализа, переменные Возраст клиента и Стоимость оказанных услуг влияют на принадлежность объекта кластеру, так как p-уровень меньше 0, Другими словам, и факторы Возраст и Стоимость оказанных услуг значимы. Будем строить Таблицы частот и Графики частот для категориальных переменных тип работы, дополнительные процедуры для каждого кластера. Определим, какие переменные оказывают значимое влияние на принадлежность к кластеру.

Воспользуемся критерием Хи-Квадрат для категориальных переменных:. Исходя из таблицы, Тип работы и Дополнительные процедуры влияют на принадлежность объекта к кластеру, так как p-уровень меньше 0, Другими словами факторы Тип работы и Дополнительные процедуры значимы. Алгоритм запуска алгоритма k-средних рассмотрен в Приложении 1. Для выявления таких дантистов, необходимо сравнить среднюю общую стоимость оказанных услуг для каждого кластера и среднюю стоимость оказанных услуг дантиста в каждом кластере.

График средней стоимости оказанных услуг Дантиста 0 и График средней общей стоимости оказанных услуг в каждом кластере:. Как видно из графика, в Кластере 1 стоимость услуг Дантиста 0 значительно превышают среднюю общую стоимость услуг. Дантист 0 — потенциальный мошенник. График средней стоимости оказанных услуг Дантиста 5 и График средней общей стоимости оказанных услуг в каждом кластере:. Как видно из графика, средняя стоимость услуг Дантиста 5 в Кластере 4 и в Кластере 2 значительно выше по сравнению со средней общей стоимостью в этом кластере.

Дантист 5 потенциальный мошенник. График средней стоимости оказанных услуг Дантиста 13 и График средней общей стоимости оказанных услуг в каждом кластере:. Как видно из графика, средняя стоимость услуг Дантиста 13 в Кластере 1 значительно превосходят общую среднюю стоимость в этом кластере.

Дантист 13 потенциальный мошенник. Исходя из графика, средняя стоимость услуг Дантиста 19 значительно превышает общую среднюю стоимость в Кластере 4. Дантист 19 потенциальный мошенник. Другими словами факторы Возраст и Стоимость оказанных услуг значимы.

Будем строить Таблицу частот и График частот для категориальных переменных тип работы, дополнительные процедуры для каждого кластера. График средней стоимости оказанных услуг Дантиста 15 и График средней общей стоимости оказанных услуг в каждом кластере:.

Как видно из графика, в Кластере 1 стоимость услуг Дантиста 15 значительно превышают среднюю общую стоимость услуг. Дантист 15 — потенциальный мошенник. Как видно из графика, средняя стоимость услуг Дантиста 5 в Кластере 2 значительно выше по сравнению со средней общей стоимостью в этом кластере.

Как видно из графика, средняя стоимость услуг Дантиста 27 в Кластере 1 значительно превосходят общую среднюю стоимость в этом кластере. Исходя из графика, средняя стоимость услуг Дантиста 14 значительно превышает общую среднюю стоимость в Кластере 1 и Кластере 2.

Дантист 14 потенциальный мошенник. Фрагмент интерактивного построения проекта показан ниже. На рисунке выше на первом шаге вносим переменные, которые будут подвергнуты анализу в первой красном прямоугольнике.

На втором шаге происходит чистка и фильтрация данных - процесс анализа пропущенных данных и замена пропущенных данных средним во втором красном прямоугольнике. На третьем шаге вычисляются описательные статистики, таблицы частот, график средних в каждом кластере, диаграммы во третьем красном прямоугольнике.

Последний прямоугольник зеленый — результаты анализа. В них можно просмотреть полученные результаты. В ходе анализа было выявлено 7 дантистов из 31, которые умышленно завышают стоимость выполненных по страховке работ.

При сравнении общей средней стоимости услуг в каждом кластере со средней стоимостью услуг каждого дантиста было выявлено 4 дантиста, которые являются потенциальными мошенниками.

Сильно завышает стоимость своих работ по оказанию специализированных услуг с использованием дорогостоящих процедур. Сильно завышает стоимость своих работ по оказанию незначительных услуг без использования дополнительных процедур и стоимость работ по оказанию значительных услуг с использованием дорогостоящих работ. Сильно завышает стоимость работ по оказанию значительных услуг с использованием дорогостоящих работ.

Сильно завышает стоимость работ по оказанию специализированных услуг с использованием дешевых дополнительных работ. Сильно завышает стоимость работ по оказанию значительных и незначительных услуг с использованием дешевых дополнительных работ.

Применяемые техники для анализа данных страховых случаев позволяют подсчитать, как много работ определенных дантистов отличаются от нормы. Решаются важные вопросы: Как много дантистов-мошенников?

Сколько денег подвержено риску из-за деятельности последних? Алгоритмы кластеризации алгоритм K-средних и EM-алгоритм являются удобными инструментами для ответа на поставленные вопросы. Начальные центры кластеров будут определяться так, чтобы между ними было максимальное расстояние. Во вкладке Validation Проверка поставим галку рядом с кросс-проверкой. Остальные параметры оставим без изменений. Нажмем кнопку ОК.

Расширение масштабов мошенничества представляет угрозу для всего мира. Растущее количество онлайн-сервисов и электронных каналов упрощает доступ к продуктам и услугам как для законных клиентов, так и для мошенников. Одна из важнейших задач любой организации — защита от убытков, связанных с мошенничеством, и обмен информацией с другими компаниями той же отрасли в целях предотвращения мошеннических действий и увеличения прибыли. Все больше кредитных, телекоммуникационных и государственных организаций понимают, что атаки мошенников направлены на всю отрасль в целом, а не на отдельных ее представителей. Обмен данными между компаниями помогает совместно решить эту общую проблему. Национальная система предотвращения мошенничества National Fraud Prevention Scheme от компании Experian представляет собой систему обмена данными с целью противодействия мошенничеству.

Основная ответственность за предотвращение и обнаружение мошенничества лежит на лицах, наделенных руководящими полномочиями, .

Поскольку эти два вопроса — противодействие мошенничеству и обеспечение поступления доходов — являются основными направлениями деятельности компании Araxxe, Ден Бейкер Dan Baker — владелец и научный директор института TRI — поговорил с экспертами Araxxe и на основе этого интервью составил широкий профиль Araxxe, дающий читателю обширную информацию о стратегии и инструментах, которые Araxxe использует, чтобы помочь операторам телекоммуникаций выявлять ошибки биллинга и бороться с межсетевым мошенничеством. Если оператор хочет узнать, не используются ли его SIM-карты для терминации трафика в какой-то определённой точке, Araxxe через Google, Facebook и т. Вместо этого она использует общедоступную информацию, имеющуюся, например, на интернет-сайте оператора или в маркетинговых брошюрах. И, честно говоря, в этом и состоит красота подхода: система тарификации может быть ошибочной, конфигурация перехода от соединения к счёту switch-to-bill может быть неверной, объявленная в рекламе рыночная цена может отличаться. Анализ Araxxe позволяет всё это обнаружить. Скачайте бесплатно резюме отчёта и профиль компании Araxxe здесь: Резюме отчёта TRI с профилем поставщика решений Araxxe. Вышеприведённые цитаты являются выдержками из исследования TRI. Мы хотим выразить огромную благодарность всем нашим клиентам, которые заслуживают именно такой уровень обслуживания и технической компетенции.

Реклама на этой странице. Программный или программно-аппаратный комплекс, обеспечивающий мониторинг, обнаружение и управление уровнем фрода. Практически всегда должны быть настроены для банков, телеком-операторов, платежных систем. Каталог анти-фрод-систем мониторинга смотрите здесь. Мошенничество - хищение чужого имущества или приобретение права на чужое имущество путём обмана или злоупотребления доверием статья УК РФ.

Однако из общих правил есть несколько исключений. Лучше вложить копию, ведь от таких данных можно избавиться, а если дело дойдет до суда, то у вас не будет доказательств.

На уровне регионов льготы и скидки на проезд устанавливаются индивидуально. Возникает вопрос кто тут мошенник. Признание семьи или гражданина малоимущими в Санкт-Петербурге в 2019. Могут ли посадить за насилие в семье. В случае, если потребитель решит вернуть или обменять телефон без объяснения причины, он тем самым дает возможность продавцу отказать в этой просьбе по формальным признакам. Декларация подана не по месту постоянной или временной регистрации.

После этого можно приступать непосредственно к даче пояснений. Дата сделки не может быть указана раньше даты заключения договора. Пишет Вам Бегдай Наталия Антольевна, житель города Краснодара. При определении разумного срока учитываются следующие моменты, которые могут повлиять на его длительность: В какое время адресат узнал о неосновательном обогащении. Имеющиеся данные специалист может взять за основу для проведения дальнейших расчетов. Плохой настрой - Вам наступают на ногу, хамят и пр.

Просим Вас внимательно ознакомиться с порядком приёма и рассмотрения обращений в администрацию муниципального образования город Краснодар в электронном виде. Причем, опасность кроется не только в утере банковской карты.

Основная ответственность за предотвращение и обнаружение мошенничества лежит на лицах, наделенных руководящими полномочиями, .

По такой формуле каждый человек может самостоятельно рассчитать сумму, которую ему предстоит выплатить за коммунальные услуги. Можете подготовить таблицу с указанием основных видов расходов и их суммой за год по видам. С этого момента у профсоюзного органа есть неделя на то, чтобы принять по этому вопросу решение, аргументировать свое мнение и отправить в письменном виде работодателю.

Какие же еще категории характерны для этого явления.

Дело в том, что все трактористы-машинисты, как и любые рабочие, обучаются в учебных заведениях по определенным программам. Чаще всего это удостоверение, которое вы вместе с паспортом должны предоставить в пригородную кассу. Обратите внимание на режим работы, а также на то, что в некоторые дни могут приниматься только граждане, предварительно записавшиеся через интернет-портал Государственных услуг.

Для информации отметим, что, согласно ст. В этом случае говорят о том, что для любого государства задачи обеспечения экономической безопасности связаны с сохранением и укреплением своего места в мировой экономической системе.

Также будет полезно выяснить, предпринимал ли военкомат какие-то меры для розыска призывника во время очередного призыва.

Срок исковой давности для обращения в суд о признании имущества совместной собственности мной не пропущен. Справка, которая подтверждает наличие у семьи права на получение такой компенсации. Социальный пакет (его размер и перечень услуг) для ветерана разрабатывает местная власть и выплачивает его со своего бюджета.

При этом ничтожным может быть признано только условие о безвозмездности (а сам договор - действительным), если договор мог быть заключен без него (ст. Супруги старше 18 лет (совершеннолетнего возраста), но до 35 лет.

Также отделения банков, хозтовары. Присвоить статус недееспособного человека можно только в судебном порядке.

Указанный промежуток 15 метров считается от места установки соответствующего дорожного знака. Схема розеток, аварийные выходы, фото. Как пополнить транспортную карту пенсионера Осуществить пополнение транспортной карты пенсионера можно через интернет.

ВИДЕО ПО ТЕМЕ: НИКОГДА Не Ведись На ЭТИ 10 Схем Мошенников!
Комментарии 0
Спасибо! Ваш комментарий появится после проверки.
Добавить комментарий

  1. Пока нет комментариев.