일 | 월 | 화 | 수 | 목 | 금 | 토 |
---|---|---|---|---|---|---|
1 | 2 | 3 | 4 | |||
5 | 6 | 7 | 8 | 9 | 10 | 11 |
12 | 13 | 14 | 15 | 16 | 17 | 18 |
19 | 20 | 21 | 22 | 23 | 24 | 25 |
26 | 27 | 28 | 29 | 30 | 31 |
Tags
- 빅데이터
- 데이터 과학
- R
- 통계
- nodeJS
- Machine Learning
- No SQL
- 딥러닝
- 확률
- Deep learning
- openCV
- 인공지능
- MongoDB
- 몽고디비
- 주일설교
- 빅 데이터
- 김양재 목사
- Statistics
- 김양재
- Artificial Intelligence
- 빅 데이타
- c++
- 김양재 목사님
- node.js
- WebGL
- Big Data
- 빅데이타
- data science
- probability
- 우리들교회
Archives
- Today
- Total
목록insurance fraud (1)
Scientific Computing & Data Science
[Data Science] 빅데이터 분석법은 '보험 사기'를 어떻게 식별할 것인가?
빅데이터 분석의 장점 중 한 가지는 아마도 사기 예방일 것이다. 수많은 평가를 통해 보험 회사가 지급하는 보험료의 적어도 10퍼센트는 사기에 대한 것이며, 전세계의 사기 피해로 인한 보상은 수백만에서 수억 달러 규모에 이른다. 보험 사기가 새로운 문제는 아니지만 문제의 심각성은 나날이 증가하고 있으며 보험 사기의 가해자의 수법 또한 정교해지고 있다. 그렇다면 과연 보험 회사가 사기를 감지하는 방안에 있어 빅데이터가 할 수 있는 역할은 무엇일까? 보험 회사는 가급적 초기에 사기를 방지하려고 한다. 월급, 의료비 청구, 변호사 비용, 인구 통계, 날씨 데이터, 콜센터 기록, 음성 데이터 기록 등의 과거 데이터 및 실시간 데이터를 기반으로 한 예측 모델을 개발하여 회사들은 초기 단계에 사기성이 있는 수상한 클..
Data Science/Posts
2014. 1. 7. 23:45