Un modelo de detección de fraudes en datos de seguros

• Arguello Venegas, José Ronald ^[1]
  1. [1] Universidad de Costa Rica

     Universidad de Costa Rica

     Hospital, Costa Rica

     
• Localización: Ingeniería: Revista de la Universidad de Costa Rica, ISSN-e 2215-2652, ISSN 1409-2441, Vol. 12, Nº. 1-2, 2002, págs. 37-45
• Idioma: español
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• Resumen
  • español

    La detección de fraudes en diferentes sectores del quehacer humano cada vez más se convierte en una tarea donde se puede utilizar sofisticadas herramientas computacionales para facilitar y agilizar el proceso investigativo. En el presente artículo, se describen las principales características que envuelve el problema de detección de fraudes en datos de seguros de automóviles, específicamente reclamos de automóviles. Además, se discute como organizar un sistema para descubrir conocimiento en esta área, los diferentes procesos que deben ser realizados, las peculiaridades que éstos deben tener y la interrelación que existe entre ellos. El modelo propuesto presenta también como la utilización de estos procesos permite eventualmente llevar a un modelo de descubrir reglas iterativamente. Este proceso iterativo sirve para afinar los criterios de detección de fraudes hasta que de manera ideal el sistema solo prácticamente dictaminaría si un caso o no clasifica como fraude. Finalmente, se discuten las estrategias y posibilidades actuales para implementar un modelo como el presentado y las ventajas o desventajas de cada una de las opciones de su implementación.

  • English

    Fraud detección in different sectors of human behaviour is more often a task where different computational toolscan be used to facilitate and speed up the fraud search process. This paper describes the main features around thefraud detection problem in auto-insurance data, particularly in claim data. We will discuss how to organize a Know-ledge Discover system in this subject, the group of processes that must be done, features that those processes musthave and the interrelationships needed to eventually obtain a model able to discover rules interactively. This itera-tive process will be useful to refine the criteria to detect fraud until the ideal situation where the system determinesif a given case can be classified as fraud. We also discuss the different strategy and options to implement a model li-ke this or similar and the advantages - disadvantages of such approaches