머신러닝 기반의 부당청구 탐지시스템에 대한 연구
A Study on Machine-learning based Unfair Claim Detection System
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초록
기존의 보험금 부당청구 탐지 시스템은 비즈니스 룰 기반으로 청구된 보험 사건에 대해 심사자의 경험과 지식을 바탕으로 룰을 도출하는 방법이다. 이를 통해 조사대상 룰과 조사대상 제외 룰로 구분하여 산출하고 있다. 그러나 보험사기는 점점 지능화 및 고도화됨에 따라 새로운 부당청구 패턴에 대한 지속적인 갱신이 필요하다. 본 논문에서는 부당청구건에 대한 비지도 학습을 통해 부당청구 패턴을 분류하고, 분류된 패턴을 라벨링하여 부당청구건에 대한 지도학습을 통해 신규 부당청구건에 대한 부당여부를 결정하는 머신러닝 기반의 지능형 부당청구 탐지시스템을 제안한다.
Abstract
The existing insurance claim detection system is a method of deriving a rule based on the experience and knowledge of the inspectors about the insurance case charged based on the business rule. And it is divided into the subject rule to be investigated and the exclusion rule to be investigated. However, as insurance fraud becomes increasingly intelligent and sophisticated, it is necessary to continually update on new fraudulent claims patterns. In this paper, we classify the unfair claims patterns of unfair claims by labeling them and classify them as machine - learning based on the unfairness of new unfair claims through guidance learning about unfair claims. We propose intelligent fraud detection system.
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