「保険請求の真偽を予測するためのAIモデルの使い方」
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必要条件
AIモデルを構築して、 保険の請求が本物かどうかを 予測することを目的としています。
使用 case
保険申請にはフォームが含まれます — 詐欺検知です。偽の保険申請に押しつぶされないように、フォームへの入力があるたびに、AIモデルが自動的に申請が詐欺かどうかを予測します。
手順
| フォーム | フォームリンク名 | フィールドタイプ | フィールド名 | フィールドリンク名 |
| フラッド検出 | Fraud_Detection | シングルライン | インシデントの重大度 | Incident_Severity |
| 通貨 | 請求金額合計 | 請求金額合計 | ||
| | | ドロップダウン
| 連絡先機関 | 連絡先機関 |
| | | 番号 | 顧客としての月数 | Months_As_Customer |
| | | ラジオ
| 詐欺請求ですか？ | Is_Fraud_Claim |
2. 追加する 予測フィールド とともにそのフィールド名とフィールドリンク名疑わしい可能性がありますそして 疑わしい可能性このテクニカルヘルプガイドを日本語に翻訳するため、トランスクリエーターとして活動したいと思います。HTMLコンテンツに英語のテキストが含まれているので、英語のテキストのみを、丁寧でビジネス適切な自然な言い回しで日本語に翻訳します。HTMLタグや属性を変更したり、追加のコンテンツを生成したりしないでください。英語のテキストが日本語に翻訳されていることを確認してください。他の言語に翻訳しないでください。それぞれこのテクニカルヘルプガイドを日本語に翻訳するため、私はあなたをトランスクリエーターとして活動させたいと思います。HTMLコンテンツに英語のテキストが含まれています。英語のテキストを丁寧でビジネス適切で自然な表現で日本語に翻訳する必要があります。HTMLタグや属性を変更しないでくださいし、追加のコンテンツを生成しないでください。英語のテキストが日本語に翻訳されていることを確認してください。 への詐欺検知「以下の詳細を含むフォームを作成してください：」
「新しいアクションを追加」をクリックし、次のスニペットを追加します。
- 可能性のある詐欺を無効にします。
4. 該当するトレーニングデータを、 不正検出 フォームにインポートします。これにより、フォーム内のデータを分析し、 機械学習を用いて、将来のすべてのレコードのフィールド値を予測することができます。
サンプルトレーニングデータ は、この記事に添付されたファイルとして添付されています。
5. 「AIモデル」をクリックし、「マイクロサービス」の下にあるAIモデルに移動します。「再トレーニング」をクリックすることで、インポートしたトレーニングデータを考慮してAIモデルをトレーニングできます。「詐欺の可能性」モデルを再トレーニングします。
どのように動作するかを見てみましょう
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