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澳门威尼斯人网址:反欺诈:一个“找不同”的游戏

时间:2017-6-25 16:08:57  作者:  来源:  浏览:12  评论:0
内容摘要: 笔者的“汽车维保反欺诈系统的设计和算法应用”一文,收到了算法和建模届同行的许多很有帮助的技术反馈和探讨沟通,也收到了很多诸如“感觉很专业”、“很深奥”的反馈。爱因斯坦曾经说过:“如果不能简单说清楚,那就是你自己还没有完全明白”,笔者痛定思痛,决定将算法的应用方式用更加直观的方式...

   笔者的“汽车维保反欺诈系统的设计和算法应用”一文,收到了算法和建模届同行的许多很有帮助的技术反馈和探讨沟通,也收到了很多诸如“感觉很专业”、“很深奥”的反馈。爱因斯坦曾经说过:“如果不能简单说清楚,那就是你自己还没有完全明白”,笔者痛定思痛,决定将算法的应用方式用更加直观的方式进行描述,期待能够将机器学习的反欺诈应用和更多的朋友分享。欢迎汽车领域的朋友提供反馈和改进建议,共同推进大数据算法在行业中的实际应用。

   与人工卷宗审核的效果类似,机器学习算法也只能对“欺诈嫌疑较高”的案件进行标注和预警,而在进行现场实地查勘之前,都无法保证100%的准确率。根据笔者的经验,汽车维修保养和医疗报销领域的欺诈现象,其发生概率大多高于10%。如果将机器学习算法的预警概率制定在10%左右,也就是对大约十分之一的案件进行欺诈预警标注,其标注的案件为欺诈的准确率大约在89%-95%之间。在业务实际应用中,如果对预警准确率要求较高,则可以适当将预警标准提高到只针对十五分之一或者二十分之一的案件进行标注,则其准确率则可达96%-98%以上。当然这些准确率是针对单一案件而言,汇总后标注的高度嫌疑的服务商,准确率可以接近100%。


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