بیمه خودرو

متاسفانه در سال های اخیر برخی از ادعاهایی که جهت دریافت خسارت به شرکت های بیمه ارائه می شوند کلاهبردارانه و جهت اخاذی از شرکت های بیمه اند؛ لذا بعضی از شرکت های بیمه در سراسر جهان از سیستم هایی جهت بررسی صحت و یا عدم صحت ادعاهای مشتریان خود استفاده می کنند. ازسویی عوامل مختلفی بر ارائه ادعاهای کلاهبردانه از جانب افراد موثر است که در این مقاله به تفصیل به بررسی آنها می پردازیم. ازسوی دیگر در این مقاله نشان خواهیم داد که نبود اطلاعات صحیح در مورد نوع حادثه و ویژگی های شخص بیمه شده می تواند منجر به واردآمدن هزینه های هنگفتی به صنعت بیمه کشور شود. بدین منظور سعی می کنیم در یک نمونه تصادفی به بررسی عوامل موثر بر ادعاهای کلاهبردارانه از جانب بیمه شدگان و میزان خسارت های وارده به شرکت های بیمه جهت بررسی این ادعاها بپردازیم که بدین منظور از مقاله ویانی و همکاران (2007) استفاده نمودیم.

پیشینه و اهداف: خوشه بندی یکی از روش های اساسی در داده کاوی و یادگیری ماشین است که برای تقسیم مجموعه ای از داده ها به زیرمجموعه های همگن به کار می رود. روش های مختلفی برای انجام خوشه بندی وجود دارد که هریک نقاط قوت و ضعف خاص خود را دارند. یکی از چالش های اصلی در خوشه بندی، یافتن تعداد خوشه های بهینه و تخصیص بهینه داده ها به این خوشه هاست. الگوریتم ژنتیک، به عنوان روش بهینه سازی مبتنی بر تکامل طبیعی، توانایی بالایی در حل مسائل پیچیده و جست وجوی فضای جواب های بزرگ دارد و می تواند به عنوان یک ابزار مؤثر در خوشه بندی به کار رود. هدف این مقاله، بررسی کارایی و دقت الگوریتم ژنتیک در کلاس بندی داده ها و مقایسه آن با روش های سنتی خوشه بندی برای کلاس بندی است. به منظور ارزیابی عملکرد این الگوریتم، چندین مجموعه داده بیمه استفاده شده و نتایج به دست آمده با معیارهای مختلفی مانند دقت تحلیل می شوند. همچنین، پارامترهای مختلف الگوریتم ژنتیک بررسی شده و تأثیر آن ها بر عملکرد نهایی الگوریتم مطالعه می شود تا بهینه ترین تنظیمات برای کلاس بندی داده ها تعیین شود. روش شناسی: در این پژوهش، به منظور تشکیل کروموزوم ها، ابتدا تعداد خوشه ها مشخص شد. با توجه به اینکه هر مرکز خوشه به اندازه تعداد ویژگی های مجموعه داده دارای ویژگی بود، طول هر کروموزوم به صورت حاصل ضرب تعداد خوشه ها در تعداد ویژگی ها تعیین شد. برای فرایندهایCrossover ،Mutation  و Survival از روش های نوین و متنوعی بهره گرفته شد. همچنین، معیار ارزیابی مشابه الگوریتم K-means انتخاب شد تا عملکرد خوشه بندی بهینه سازی شود. این رویکرد نوآورانه به بهبود دقت و کارایی فرایند کلاس بندی منجر شد. یافته ها: با اعمال روش توضیح داده شده در این مقاله برای تشخیص تقلب در ۳ مجموعه داده بیمه، به نتایج جالب توجهی با 12% بهبود در F1  و 10% افزایش دقت در مجموعه داده اول، 1% بهبود F1 و دقت در مجموعه داده دوم و در نهایت نیز 1% بهبود در F1 و 2% بهبود در دقت مجموعه داده سوم نسبت به روشK-means  و سایر روش ها حاصل شده است. با توجه به ۲ کلاس بودن داده ها در این مجموعه داده ها ، مسئله به ازای ۲ خوشه با استفاده از الگوریتم حل شده و بهترین برچسب برای هر خوشه با توجه به برچسب های واقعی دادگان انتخاب شده و نتیجه به صورت نتایج حاصل از مسائل دسته بندی ارائه شده است، همچنین بهبود چشمگیری در معیارهایی همچون ARI و سایر معیارهای ارزیابی خوشه بندی حاصل شده و پیشرفت چشمگیری نسبت به الگوریتم ژنتیک عادی نیز حاصل شده است. نتیجه گیری: الگوریتم ژنتیک قابلیت حل مسائل پیچیده و بدون راه حل قطعی را دارد و می تواند در خوشه بندی داده ها عملکرد بهتری نسبت به روش های سنتی مانندK-means  داشته باشد. این رویکرد با ترکیب احتمالات و تصادفی بودن، امکان بررسی نقاط بیشتر به عنوان مراکز خوشه و بهبود عملکرد خوشه بندی را فراهم می کند. نتایج نشان می دهد که این روش در برخی موارد بهتر از روش های معروف عمل می کند و ساختار مناسبی برای خوشه بندی داده ها ارائه می دهد.

پیشینه و اهداف : تقلب در صنعت بیمه یکی از مشکلات رایج در این حوزه است که موجب خسارات سنگینی، چه به لحاظ منافع مادی و چه به لحاظ اعتماد عمومی در این صنعت می شود. مؤسسات مالی و پولی به شدت در پی شناخت دقیق فعالیت های کلاهبرداران و متقلبان هستند. این امر به دلیل اثر مستقیم آن بر خدمت رسانی به مشتریان مؤسسات، به کاهش هزینه های عملیاتی، جلب اعتماد سایر بیمه گذاران و حفظ و ارتقای سهم بازار بیمه گران به عنوان ارائه دهندگان خدمات مالی قابل اطمینان منجر خواهد شد. یکی از رایج ترین تخلفات، تقلب های سازمان یافته و فرصت طلبانه در بیمه خودرو است. تصادفات عمدی به ویژه در قالب گروهی، صدمه دیدن افراد توسط وسیله نقلیه یا صحنه سازی از جمله تقلب های رایج در این حوزه هستند. هدف این مقاله معرفی مدل ریاضی مبتنی بر نظریه گراف (شبکه) برای شناسایی خوشه های مشکوک برای تقلب های سازمان یافته است. روش شناسی : یکی از روش هایی که برای شناسایی تقلب کاربرد دارد، تحلیل شبکه است. در تحلیل شبکه ارتباطات بین افراد و شخصیت های حقیقی و حقوقی مختلف ارزیابی و ابعاد جدیدی از این ارتباطات شناسایی می شود. در این پژوهش، ابتدا با استفاده از نظریه گراف، شبکه ای به نام شبکه تصادفات معرفی می شود. سپس نشان داده می شود که شبکه حاصل از تصادفات خودروها یک فرایند تصادفی است. سپس در شبکه ساخته شده از تصادفات، مجموعه خودروهای مشکوک که در این ساختار تصادفی ایجاد نظم می کنند، با معرفی یک الگوریتم شناسایی می شوند. یافته ها : این فرایند باعث تخصیص یک برچسب از نظر متقلب بودن یا نبودن به هر تصادف و به هر فرد می شود. با توجه به ساختار الگوریتم و پیچیدگی آن می توان نتیجه گرفت الگوریتم پیشنهادی به سادگی قادر به تحلیل داده های بسیار زیاد است. نتیجه گیری: بررسی این موضوع موجب می شود که بیمه گر بتواند وابسته به برچسب هر فرد یا تصادف، سیاست گذاری های متفاوتی را برای برخورد با متخلفان اتخاذ کند تا بتواند در جهت کاهش زیان مالی و افزایش اعتماد عمومی گام بردارد.