AIモデルを使った保険請求の真偽判定方法

AIモデルを使った保険請求の真偽判定方法

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要件

保険金請求が正当かどうかを予測する AI モデルを作成します。

ユース ケース

保険アプリケーションには「 Fraud Detection」というフォームがあります。無効な保険金請求が大量に送信されるのを防ぐため、フォームに入力が行われるたびに、AI モデルが送信された請求が不正かどうかを自動で予測します。
​

手順

1. フォームを作成 し、次の詳細を設定します。
フォーム
フォームリンク名
項目タイプ
項目名
項目リンク名
Fraud Detection
Fraud_Detection
単一行
Incident Severity
Incident_Severity
通貨
合計請求金額
Total_Claim_Amount
 
 
ドロップダウン
  • なし
  • Police
  • Ambulance
  • Fire
  • Other
 
Authorities Contacted
Authorities Contacted
 
 
数値
顧客期間（月数）
Months_As_Customer
 
 
ラジオボタン
  • はい
  • いいえ
不正請求ですか？
Is_Fraud_Claim

2. 予測項目 を追加し、項目名と項目リンク名をそれぞれ Likely to be Fraud および Likely_to_be_Fraud として設定し、 以下の詳細で Fraud Detection フォームに追加します。

3. フォームワークフローを作成 し、以下の詳細を設定します。

[ 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。
  1. Likely_to_be_Fraud を無効にする。

4. トレーニングデータを Fraud Detection フォームにインポートします。これにより、予測項目がフォーム内のデータを分析し、機械学習を使用して今後追加されるすべてのデータに対して項目値を予測できるようになります。
 
サンプルのトレーニングデータは、このヘルプ記事にファイルとして添付されています。

5. AI モデル に移動します（ Microservices 配下）。次に、 再トレーニング を実行し、 Likely to be Fraud モデルを再学習させます。これにより、先ほどインポートしたトレーニングデータを考慮して AI モデルが学習されます。

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