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医疗保险的欺诈发现模型模型体验

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医疗保险的欺诈发现模型

一、模型应用

现代社会的发展趋势下,许多行业的发展在市场的需求下应运而生。当提及人们的生活状态,所涉及的健康问题不容忽视。健康一直是人人所追求的,人们被疾病缠身时,当面临巨额的医药费,人们变得“害怕生病”,许多家庭也因此承担着巨大的压力。为了给健康多一份保障,人们逐渐意识到购买医疗保险的重要性。医疗保险是指以保险合同约定的医疗行为的发生为给付保险金条件,为被保险人接受诊疗期间的医疗费用支出提供保障的保险。

近年来有关医保欺诈的事件却层出不穷,不法分子“钻空子”,利用医保赔偿,通过不同方式的欺诈来谋取利益。为此本案例通过历史信息挖掘出欺诈行为的特征,切实维护保险企业的利益,使得行业发展得到安全保障。

二、实现流程

根据该案例的挖掘目标,得知医保欺诈的主体,即为医疗机构与投保人,从两个主体对象的角度出发,通过分析两者的行为特征及相互联系,检测发现疑似医保欺诈的行为。本案例的总体流程如下图所示:

image001.png

三、核心技术

  • 变量对比法

  • Benford定律

  • K-Means聚类

  • 关联规则

四、你可以将本模型用于

  • 教与学:可落地操作、学生参与度高、交互性强;

  • 科研:将前沿热门的深度学习技术与具体行业应用结合,为科学研究提供素材。

  • 生产:将模型改进后直接用于实际生产环境: 医疗保险的欺诈发现。

五、运行环境

windows/linux/mac OS,64位操作系统,内存:4GB以上,R3.5.1

六、资源展示

image003.jpg

 

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