Sigorta sektörü, muhtemel zararlara karşı sigortalıyı garanti altına aldığından, sosyal ve ekonomik çöküntü ile kayıpları önlediğinden kişi ve kurumlar için her zaman bir güvence kaynağı olmaktadır. Sektör içerisinde yer alan tarafların haksız menfaat sağlamak amacıyla kasıtlı olarak hileli eylemlere başvurması ise sektörün yara almasına sebep olmaktadır. Bu sebeple hilelerin tespiti ve hileli eylemlere karşı uygun aksiyonların alınması çok önemlidir. Teknolojinin geldiği noktada veri madenciliği, hile riskinin yönetiminde kullanılan etkili araçlardan biri haline gelmiştir. Makalemizin temel amacı sigorta şirketlerinde hile riskinin yönetilmesinde yardımcı bir araç olarak veri madenciliğinin nasıl kullanılacağını açıklamak olup bu amaç doğrultusunda ele alınan konu araç sigortaları özelinde incelenerek spesifik bir örnekle açıklanmıştır. Bu bağlamda bir acenteden kendi veri tabanında yer alan müşterilerine ait veriler temin edilmiştir. Yapılan hasar taleplerinde hile şüphesi olanlar ve olmayanlar karar ağacı modelinin J.48 algoritması aracılığıyla tahmin edilmeye çalışılmıştır.
Since the insurance sector guarantees the insurer against potential damages, it prevents social and economic collapse and losses, it is always a source of insurance for individuals and institutions. If the parties within the sector are intentionally applying for fraudulent actions in order to provide unfair interest, it causes the sector to get hurt. Therefore, it is very important to identify the tricks and take appropriate actions against the tricks. At the point of technology, data mining has become one of the effective tools used in the management of fraud risk. The main purpose of our article is to explain how data mining will be used as a tool to help manage the risk of fraud in insurance companies, and the subject that is addressed in accordance with this purpose is explained by a specific example by examining the vehicle insurance specialty. In this context, the data of its customers in its database is provided by an agent. Those who have been suspected of fraud and those who have not been attempted to be predicted through the J.48 algorithm of the decision tree model.
Dergi Türü : Uluslararası
Benzer Makaleler | Yazar | # |
---|
Makale | Yazar | # |
---|