Применение методов машинного обучения для выявления фактов мошенничества в сфере медицинского страхования

Данная работа была направлена на разработку скоринговой модели для идентификации мошенничества в области медицинского страхования, основанной на исторических данных о клиентах одной из ведущих страховых компаний РФ. В ней описываются последовательные шаги реализации этой скоринговой модели. Назначение модели – это выявление тех медицинских услуг, которые были необоснованно выставлены медицинским учреждением в счет клиентам страховой компании и, соответственно, самой страховой компании. Данные услуги могли быть оказаны необоснованно или вовсе не оказаны. Тема этого исследования относится к изучению науки о данных, а также пересекается с машинным обучением и прогнозированием. Эта область исследований еще слабо развита в РФ, поэтому скоринговая модель дает данной страховой компании конкурентное преимущество на рынке и является мощным инструментом для медицинских экспертов, которые анализирует случаи возможного мошенничества. В результате, реализация данной модели повысила эффективность идентификации мошенничества, поскольку, с ее использованием, появилась возможность обнаруживать тенденции и зависимости, которые ранее не были очевидны. Таким образом, реализация модели помогла уменьшить убытки страховой компании