Fraud Detection Using a Fuzzy Expert System In Motor Insurance
محل انتشار: فصلنامه مدیریت فناوری اطلاعات، دوره: 7، شماره: 2
سال انتشار: 1394
نوع سند: مقاله ژورنالی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 204
فایل این مقاله در 20 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد
- صدور گواهی نمایه سازی
- من نویسنده این مقاله هستم
این مقاله در بخشهای موضوعی زیر دسته بندی شده است:
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
JR_JITM-7-2_002
تاریخ نمایه سازی: 26 بهمن 1400
چکیده مقاله:
Insurance industry experts believe that fraud is a destructive disaster in the insurance industry. Over the years, many methods have been used in the literature for fraud detection, one of which is expert systems. Fraud detection expert systems are based on the knowledge of experts in the field of insurance identify fraud. Judgment of experts is mostly based on evidence, documents, qualitative information which is often presented in verbal words to describe the fraudulent behavior. In the presented model, ۶۱ qualitative and quantitative criteria related to the detection of fraud in car insurance were identified. Then, these criteria were prioritized according to expert opinion and ۱۷ criteria with the highest priority classified into eight factors were selected. In the suggested system fuzzy inference was performed using Mamdani algorithm. Finally, the designed system was implemented to an Iranian private insurance company and the validity of the system assessed by a questionnaire and came up to ۶۹.۴۵%. The obtained results indicate that the proposed model is able to detect the fraud quite significantly.
کلیدواژه ها:
نویسندگان
سید محمد تقی تقوی فرد
Associate Prof. in Industrial Management, Faculty of Management and Accounting, Allameh Tabataba&#۰۳۹;i University, Tehran, Iran
زهرا جعفری
MSc. in IT Management, Faculty of Management and Accounting, Allameh Tabataba&#۰۳۹;i University, Tehran, Iran
مراجع و منابع این مقاله:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :