(57)【要約】      （修正有）【課題】不正検出システムが、個々のエンティティに対する重み付き不正検出スコアを計算することで、不正なエンティティの検出を可能とする。【解決手段】システムは、複数のエンティティに対する不正通告、および複数の不正種類に対する不正通告を取得する。システムは、各エンティティに対して、不正検出スコアを計算して、この不正検出スコアは各エンティティからの不正取引の規格化した費用を示す。その後、システムは、複数のエンティティから、そのエンティティの不正検出スコアが異常挙動を示す１つ以上の異常なエンティティを判断する。システムは、エンティティの不正検出スコアと、他のエンティティに対する不正検出スコアとを比較することで、不正である可能性が高いエンティティを判断する。【選択図】図１
2014164753.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数のエンティティに対する不正通告、および複数の不正種類に対する不正通告を取得することを含み、
各エンティティに対して、不正検出スコアを計算することを含み、前記不正検出スコアは前記各エンティティからの不正取引の規格化した費用を示し、
前記複数のエンティティから、不正検出スコアが異常挙動を示す１つ以上の異常なエンティティを判断することを含み、異常なエンティティを判断することは、前記エンティティの不正検出スコアと、他のエンティティに対する不正検出スコアとを比較することを含む、
不正なエンティティを検出するコンピュータで実現される方法。
【請求項２】
エンティティが、
薬局、
診療所、
薬局の患者、
商人、
クレジットカード所有者のうちの１つ以上を含む、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
不正種類ａに対する前記不正取引で作った費用が、
不正種類ａに関連する取引件数、
不正種類ａに関連する前記取引に対する総価格のうちの少なくとも１つを示す、請求項１に記載の方法。
【請求項４】
複数のエンティティに対する不正通告、および複数の不正種類に対する不正通告を取得する不正通告モジュールを含み、
各エンティティに対して、不正検出スコアを計算するスコア計算モジュールを含み、前記不正検出スコアは前記各エンティティからの不正取引の規格化した費用を示し、
前記複数のエンティティから、不正検出スコアが異常挙動を示す１つ以上の異常なエンティティを判断する不正エンティティ検出モジュールを含み、異常なエンティティを判断することは、前記エンティティの不正検出スコアと、他のエンティティに対する不正検出スコアとを比較することを含む、
不正なエンティティを検出する装置。
【請求項５】
エンティティが、
薬局、
診療所、
薬局の患者、
商人、
クレジットカード所有者のうちの１つ以上を含む、請求項４に記載の装置。
【請求項６】
不正種類ａに対する前記不正取引で作った費用が、
不正種類ａに関連する取引件数、
不正種類ａに関連する前記取引に対する総価格のうちの少なくとも１つを示す、請求項４に記載の装置。
【請求項７】
不正検出規則の集合を用いて前記各エンティティに関連する取引を処理して、
前記不正検出規則に基づき前記各エンティティに対する不正通告の集合を生成する不正検出モジュールをさらに含み、各不正通告は、対応する不正検出規則に対する不正種類に関連する可能性がある取引を示す、請求項４に記載の装置。
【請求項８】
前記各エンティティに対する不正検出スコアを計算する間に、前記スコア計算モジュールが、
前記各不正種類ａに対する不正重み（ａ）（ｆｒａｕｄ＿ｗｅｉｇｈｔ（ａ））を計算して、
前記各エンティティｐおよび不正種類ａに対する重み付き不正費用ｗｆｃ（ａ，ｐ）を計算して、
【数１】
2014164753.tif 000013
ここで、Ｎ（ａ，ｐ）は不正種類ａに関連するエンティティｐからの取引に対する総費用を示しており、
前記複数の不正種類に対する重み付き不正費用を合計することにより前記各エンティティｐに対する不正検出スコアを計算するように、さらに構成されている、請求項４に記載の装置。
【請求項９】
前記各不正種類に対する前記不正重みを計算する間に、前記スコア計算モジュールが、下記の式を計算するようにさらに構成されており、
【数２】
2014164753.tif 000014
ここで、Ｔはエンティティの総数を示しており、ａは前記不正種類を示しており、Ｔ（ａ）は不正種類ａに関連する少なくとも所定件数の取引を有するエンティティの総数を示している、請求項８に記載の装置。
【請求項１０】
エンティティｐに対する前記不正検出スコアを計算する間に、前記スコア計算モジュールが、下記の式を計算するようにさらに構成されており、
【数３】
2014164753.tif 000015
ここで、Ａは前記複数の不正種類を示している、請求項８に記載の装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本開示は、一般に、不正検出に関する。より具体的には、本開示は、不正種類に対する頻度の逆数に基づいて重み付けした不正検出スコアを生成することに関する。
【発明の概要】
【課題を解決するための手段】
【０００２】
一実施形態が、不正なエンティティの検出を容易にする不正検出システムを提供する。動作中、システムは、複数のエンティティに対する不正通告、および複数の不正種類に対する不正通告を取得できる。システムは、各エンティティに対して、不正検出スコアを計算し、この不正検出スコアは各エンティティからの不正取引の規格化した費用を示している。その後、システムは、複数のエンティティから、そのエンティティの不正検出スコアが異常挙動を示す１つ以上の異常なエンティティを判断する。システムは、エンティティの不正検出スコアと、他のエンティティに対する不正検出スコアとを比較することで、不正である可能性が高いエンティティを判断できる。
【０００３】
いくつかの実施形態では、エンティティが、薬局、診療所、薬局の患者、商人、クレジットカード所有者のうちの１つ以上を含むことができる。
【０００４】
いくつかの実施形態では、不正種類ａに対する不正取引で作った費用が、不正種類ａに関連する取引件数、または不正種類ａに関連する取引に対する総価格を示すことができる。
【０００５】
いくつかの実施形態では、システムが、不正検出規則の集合を用いて各エンティティに関連する取引を処理して、不正検出規則に基づき各エンティティに対する不正通告の集合を生成する。各不正通告は、対応する不正検出規則に対する不正種類に関連する可能性がある取引を示す。
【０００６】
いくつかの実施形態では、各エンティティに対する不正検出スコアを計算する間に、システムが、各不正種類ａに対する不正重み（ａ）（ｆｒａｕｄ＿ｗｅｉｇｈｔ（ａ））を計算する。また、システムは、各エンティティｐおよび不正種類ａに対する重み付き不正費用ｗｆｃ（ａ，ｐ）を計算して、
【数１】
2014164753.tif 000003
ここで、Ｎ（ａ，ｐ）はエンティティｐからの取引であり、かつ不正種類ａに関連する取引であるような取引に対する総費用を示している。その後、システムは、複数の不正種類に対する重み付き不正費用を合計することにより、各エンティティｐに対する不正検出スコアを計算する。
【０００７】
いくつかの実施形態では、各不正種類に対する不正重みを計算する間に、システムが下記の式を計算する。
【数２】
2014164753.tif 000004
ここで、Ｔはエンティティの総数を示しており、ａは不正種類を示しており、Ｔ（ａ）は不正種類ａに関連する少なくとも所定件数の取引を有するエンティティの総数を示している。
【０００８】
いくつかの実施形態では、エンティティｐに対する不正検出スコアを計算する間に、システムが下記の式を計算する。
【数３】
2014164753.tif 000005
ここで、Ａは複数の不正種類を示している。
【０００９】
いくつかの変形例では、各エンティティｐに対する不正検出スコアを計算する間に、システムが下記の式を計算する。
【数４】
2014164753.tif 000006
ここで、Ｎ（ａ，ｐ）は不正種類ａに関連する取引であり、かつエンティティｐからの取引であるような取引に対する総費用を示しており、Ｔはすべてのエンティティからのすべての取引に対する総費用を示している。
【００１０】
いくつかの変形例では、各エンティティｐに対する不正検出スコアを計算する間に、システムが下記の式を計算する。
【数５】
2014164753.tif 000007
ここで、Ｎ（ａ，ｐ）は不正種類ａに関連する取引であり、かつエンティティｐからの取引であるような取引に対する総費用を示しており、Ｔはすべてのエンティティからのすべての取引に対する総費用を示している。
【００１１】
いくつかの実施形態では、各エンティティｐに対する不正検出スコアを計算する間に、システムが下記の式を計算する。
【数６】
2014164753.tif 000008
ここで、Ｎ（Ａ，ｐ）は集合Ａ内の任意の不正に関連する取引であり、かつエンティティｐからの取引であるような取引に対する総費用を示しており、ｒ（ａ）は不正種類ａに対する平均違反率を示しており、Ｔ（ｐ）はエンティティｐからのすべての取引に対する総費用を示している。
【図面の簡単な説明】
【００１２】
【図１】図１は、実施形態の、不正なエンティティの検出を容易にする例示的コンピュータシステムを示している。
【図２】図２は、実施形態の、不正を犯している可能性が高いエンティティを特定するための方法を示している。
【図３】図３は、実施形態の、不正通告を分析して不正なエンティティを特定するための方法を示している。
【図４】図４は、実施形態の、調査中のエンティティに対する不正検出スコアを計算するための方法を示している。
【図５】図５は、実施形態の、調査中の複数のエンティティに対する不正検出スコアのヒストグラムを示している。
【図６】図６は、実施形態の、不正なエンティティの検出を容易にする例示的装置を示している。
【図７】図７は、実施形態の、不正なエンティティの検出を容易にする例示的コンピュータシステムを示している。  図面では、同様の参照番号は、同じ図面要素を示している。
【発明を実施するための形態】
【００１３】
本発明の実施形態は、どのエンティティが不正取引を行っている可能性が高いかを判断するために、複数のエンティティに対する不正通告を処理する問題を解決する不正検出システムを提供する。例えば、医療保険代理店などの組織が、詐欺の可能性のある行動を検出するための規則を作ることができる。システムは、規則に反する取引に対する不正通告を生成するために、これらの不正検出規則を用いて薬局からの保険金請求などの取引を処理できる。
【００１４】
しかしながら、不正通告があっても、そのすべてが、不正取引が行われたこと、またはエンティティが意図的に不正を行っていることを示すわけではない。いくつかの実施形態では、システムが不正通告の集合を分析して、不正通告内における異常性を検出する。例えば、医療保険代理店は、薬局が早期の再調合を行うのを禁止するというポリシを有していてもよい。したがって、患者から処方箋を受け取る前に患者に対するこのような早期の再調合を薬局が行ったことをシステムが検出したときはすぐに、システムは早期の再調合に関連する不正通告を生成する。
【００１５】
いくつかの薬局では、例えば、患者からの要求に合わせるために、ときどき早期の再調合を行う可能性がある。他の薬局では、より多くの保険金請求を申請するために、早期の再調合を日常的に行う可能性があるが、これは医療保険代理店のポリシに反している。その不正通告の種類がエンティティの母集団全体の中で珍しいかどうかを判断することにより、および所与のエンティティからの不正違反の件数または費用が他のエンティティの不正違反の件数または費用よりも大きいかどうかを判断することにより、システムは、不正なエンティティと、意図的に規則に反したわけではない他のエンティティとを区別できる。日常的に不正取引を行う不正な薬局は所与の不正種類に関連する高い「費用」を負担する可能性があり、その結果、多くの薬局全体の中では、この種類の不正取引は頻度が低い可能性がある（例えば、この取引は一般的な取引ではないなど）。
【００１６】
図１は、実施形態の、不正なエンティティの検出を容易にする例示的コンピュータシステム１００を示している。コンピュータシステム１００は、保険代理店、薬局、金融機関、または商人などの組織に対する不正エンティティ報告書１２８を作成する不正検出サーバ１０２を含むことができる。例えば、保険代理店サーバ１０４が、記憶デバイス１１２を含んでいたり、または記憶デバイス１１２に接続したりすることができ、この記憶デバイス１１２は不正検出規則１１４、エンティティ情報１１６、および取引情報１１８を保存している。エンティティ情報１１６は、エンティティの集合に対するプロファイルを含むことができ、取引情報１１８は、調査中のエンティティからの最近の取引および／または過去の取引の集合を含むことができる。
【００１７】
不正検出サーバ１０２は記憶デバイス１２０を含むことができ、この記憶デバイス１２０は不正検出規則１２２、不正通告１２４、および不正検出スコア１２６を保存している。動作中、不正検出サーバ１０２は保険代理店サーバ１０４から不正検出規則１１４を受け取ることができ、この保険代理店サーバ１０４は不正検出サーバ１０２が保険代理店に対する不正エンティティ報告書１２８を作成するように設定する。また、不正検出サーバ１０２は、保険代理店サーバ１０４からエンティティ情報１１６および取引情報１１８を定期的に受け取ることができる。不正検出サーバ１０２は、不正検出規則１２２を用いてこの情報を処理して、不正通告１２４を生成して、調査中のエンティティに対する不正検出スコアを計算できる。また、不正検出サーバ１０２は不正検出スコア１２６を分析して、不正エンティティ報告書１２８を作成でき、この不正エンティティ報告書１２８は不正を犯している可能性が高いと特定したエンティティの集合を示すことができる。
【００１８】
いくつかの実施形態では、不正検出サーバ１０２が、組織のコンピュータシステムから（例えば、保険代理店サーバ１０４から）不正通告１２４を受け取ることができ、これらの不正通告１２４を用いて、不正検出サーバ１０２は調査中のエンティティからの機密情報を処理する必要なしに不正検出スコア１２６および不正エンティティ報告書１２８を生成できる。
【００１９】
不正検出規則１２２および不正通告１２４は、起こり得るさまざまな不正種類に対応できる。例えば、不正検出規則１２２の一部は、調査中の薬局のＤＥＡ違反に基づいて不正通告を生成する。薬局がＤＥＡから警告または違反についての閾値の数字を少なくとも受け取っているとき、不正検出規則は不正通告を生成するための条件を含むことができる。薬局に対する罰金のうちＤＥＡに支払うべきおよび／または支払済みの合計金額が、閾値の罰金額よりも大きいとき、他の不正検出規則はこの薬局に対する不正通告を生成するための条件を含むことができる。
【００２０】
さらなる実施例として、不正検出規則１２２の一部が、早期の調合または早期の再調合を行うなどにより、特定の営業手順および／またはポリシ（例えば、ＤＥＡ、保険代理店、および／または薬局の会社組織が設けたポリシまたは手順など）に違反する薬局の取引に基づいて不正通告を生成して、これらの取引が結果的にＤＥＡ違反を引き起こしたかどうかにかかわらない。早期の調合の少なくとも一定の割合を患者が消費する前に薬局が処方箋の再調合を行った場合、薬局は「早期の調合」を行ったと言われる。多くの場合、薬局は、近い将来に調合する必要があったり、または再調合薬を近い将来に受け取ることができない可能性がある患者（例えば、旅行の準備などの理由で）に対応する必要があったりする可能性がある処方箋の件数を減らすために、お客さんが少ない勤務時間中に早期の調合を行っていてもよい。
【００２１】
しかしながら、このような業務慣行は理想的ではなく、その理由は、結果的に、患者が使用してはならない、または患者が誤用する可能性がある追加の規制薬物を患者が入手してしまうことになるため、および医療保険代理店に追加費用を生じさせることになるためである。したがって、不正検出規則の一部は、薬局が行う早期の調合の件数または費用に基づいて不正通告を生成するための条件を含んでいてもよい。例えば、前回の調合薬のうちの所定割合が消費される前に（例えば、前回の調合薬のうちの少なくとも７５％を患者が消費する前に）薬局が処方箋の調合を行ったとき、不正検出規則は「早期の調合」が行われたと規定してもよい。早期の調合に関連する少なくとも閾値の取引件数を薬局が終えたとき、早期の調合取引に関連する合計金額に基づいて、または前回の調合薬のうちの未使用部分に関連する合計金額に基づいて（例えば、錠剤１個あたりの費用に基づいて決定されるように）、不正検出規則は不正通告を生成してもよい。
【００２２】
また、不正検出規則は、早期の再調合を検出するための他の評価指標に基づいて不正通告を生成してもよい。例えば、薬局が再調合取引を行って、薬局の再調合取引に関連する未使用薬剤の総割合を示す全体的な「未使用薬剤比率」を計算したとき、組織のサーバ（例えば、サーバ１０４）または不正検出サーバ１０２は、患者の未使用薬剤の個数（例えば、錠剤の個数など）を追跡してもよい。患者の前回の調合薬がなくなる２日前に処方薬を通常再調合する薬局では、約６．７％の未使用薬剤比率を生じている可能性がある。他方、１週間前に処方薬を通常再調合する薬局では、約７５％の未使用薬剤比率を生じている可能性がある。したがって、薬局の全体的な「未使用比率」が所定閾値レベル（例えば、７５％など）に達したとき、不正検出規則は不正通告を生成してもよい。
【００２３】
いくつかの実施形態では、不正検出サーバ１０２が、調査中の患者に関連する不正検出規則および取引情報（例えば、処方箋請求など）を薬局サーバ１０６から受け取ることにより、薬局に対する不正エンティティ報告書１２８を作成できる。不正エンティティ報告書１２８は、例えば、規制医薬品に違法に近づくために不正を犯している可能性がある医師、患者、および／または薬剤師を特定できる。
【００２４】
不正検出サーバ１０２は、調査中の顧客に関連する不正検出規則および取引情報（例えば、貸借取引および／またはクレジットカードでの買い物など）を金融機関サーバ１０８から受け取ることにより、金融機関に対する不正エンティティ報告書１２８を作成できる。不正エンティティ報告書１２８は、信用詐欺をはたらいている顧客を特定できたり、または損なわれた可能性がある合法な取引を特定できたりする。
【００２５】
さらに、不正検出サーバ１０２は、調査中の顧客に関連する不正検出規則および取引情報（例えば、購入、返品、および／または交換取引など）を商業サーバ１１０から受け取ることにより、商人に対する不正エンティティ報告書１２８を作成できる。不正エンティティ報告書１２８は、商人の返品規則を乱用している可能性がある顧客を特定できる。
【００２６】
図２は、実施形態の、不正を犯している可能性が高いエンティティを特定するための方法２００を示している。動作中、システムは、複数のエンティティに対する取引情報を取得して（動作２０２）、不正検出規則を用いてエンティティ取引情報を処理して、不正通告の集合を生成する（動作２０４）。システムは、不正を犯す任意のエンティティを暴露するのを望む組織から取引情報を取得できる。例えば、医療保険代理店は、医療保険代理店がビジネスを行っている病院、薬局、または患者に対する処方箋および／または取引情報をシステムに提供してもよい。また、金融機関、商人、または薬局などの他の組織が、彼らの従業員またはリピーター客による不正行為を検出するのにシステムを使用できる。
【００２７】
また、いくつかの実施形態では、システムが、不正なエンティティを暴露するのを望む第三者機関から不正通告の集合を受け取ることができる。第三者機関は、組織内の不正通告を特定してもよく、調査中の個々のエンティティについての個人情報を明らかにしない不正通告を生成してもよい。例えば、第三者機関は、各エンティティを特定するための異なる一意的なエンティティ識別名を生成でき、第三者機関は、エンティティの一意的な識別名を用いて不正通告をエンティティと結び付ける。
【００２８】
すべての不正通告が実際の不正行動を示唆するわけではないことを思い出されたい。いくつかの実施形態では、組織の好ましい手順に違反する方法で、または不正を犯すのに他者がこれまでに利用してきた手順を用いて、特定のエンティティが取引を行ったことを、不正通告が示してもよい。システムが不審な取引に対する不正通告を取得すると、システムは不正通告を分析して、不正を犯している可能性が高いエンティティの集合を特定する（動作２０６）。
【００２９】
図３は、実施形態の、不正通告を分析して不正なエンティティを特定するための方法３００を示している。動作中、システムは、複数のエンティティに対する不正通告、および複数の不正種類に対する不正通告を取得する（動作３０２）。その後、システムは、複数のエンティティに対する不正検出スコアを計算する。例えば、システムは、不正な行動を調査するエンティティを選択でき（動作３０４）、選択した行動に対する不正検出スコアを計算する（動作３０６）。その後、システムは、より多くのエンティティを調査すべきかどうかを判断する（動作３０８）。より多くのエンティティを調査すべきと判断した場合、システムは動作３０４に戻って、他のエンティティを選択する。
【００３０】
それ以外の場合、すなわち、調査すべきエンティティがない場合には、システムは複数の不正検出スコアを分析して、不正検出スコアが異常挙動を示すエンティティの集合を判断する（動作３１０）。いくつかの実施形態では、特定のエンティティに対する不正検出スコアが高いことが、このエンティティに関連する不正通告のパターンが、他の典型的なエンティティに対する不正通告の典型的なパターンには従わないことを示している。
【００３１】
図４は、実施形態の、調査中のエンティティに対する不正検出スコアを計算するための方法４００を示している。動作中、システムは不正種類ａを選択して（動作４０２）、不正重み（ａ）（ｆｒａｕｄ＿ｗｅｉｇｈｔ（ａ））として示す、不正種類ａに対する不正重みを計算する（動作４０４）。いくつかの実施形態では、システムが下記の式（１）を用いて不正重みを計算する。
【数７】
2014164753.tif 000009
式（１）では、Ｔはエンティティの総数を示しており、ａは不正種類を示しており、Ｔ（ａ）は不正種類ａに関連する少なくとも所定件数の取引を有するエンティティの総数を示している。
【００３２】
その後、システムは、重み付き不正費用ｗｆｃ（ａ，ｐ）を計算する（動作４０６）。重み付き不正費用は不正種類ａに関連する不正取引をはたらくエンティティｐに起因する費用を示しており、費用を不正重み（ａ）（ｆｒａｕｄ＿ｗｅｉｇｈｔ（ａ））を用いて重み付けしている。いくつかの実施形態では、システムが下記の式（２）を用いて重み付き不正費用を計算する。
【数８】
2014164753.tif 000010
式（２）では、Ｎ（ａ，ｐ）は不正種類ａに関連するエンティティｐからの取引に対する総費用を示している。
【００３３】
その後、システムは、エンティティｐに対して、より多くの不正種類を検討すべきかどうかを判断する（動作４０８）。より多くの不正種類を検討すべきと判断した場合、システムは動作４０２に戻って、他の不正種類を選択する。検討すべき不正種類がない場合には、その後、システムは、次に、複数の不正種類に対する重み付き不正費用を合計することにより、各エンティティｐに対する不正検出スコアを計算する（動作４１０）。例えば、システムは下記の式（３）を用いて重み付き不正費用を合計できる。
【数９】
2014164753.tif 000011
式（３）では、Ａは複数の不正種類を示している。システムは式（３）を処理して、エンティティｐに対する重み付き不正費用を合計することにより、エンティティｐに対する不正検出スコアを計算する。
【００３４】
言い換えれば、システムは下記の式（４）を計算することにより不正検出スコアを計算する。
【数１０】
2014164753.tif 000012
式（４）は、各不正種類ａｉに対する費用がエンティティの母集団Ｔ全体の中でのそれの不正通告の頻度の逆数（例えば、Ｔ全体の中で不正通告がどれくらい珍しいかの表示など）によりどのように重み付けされるかを示している。例えば、Ｔ（ａｉ）は不正種類ａｉの少なくとも１つの不正通告を受け取ったエンティティの個数を示してもよい。しかしながら、エンティティのうちの大きな割合が、このような不正通告を受け取った場合（例えば、Ｔ（ａｉ）／Ｔ＞０．７５）には、不正種類ａｉは小さい重みを受け取り（例えば、重み＝ｌｏｇ（１．３３）＝０．１２）、不正種類ａｉの重要性が、より少ない頻度で起こる他の不正種類に比べて小さくなる。例えば、エンティティのうちの約２％から検出される不正種類（例えば、Ｔ（ａｉ）／Ｔ＞０．０２）は、比較的大きな重みを受け取る（例えば、重み＝ｌｏｇ（５０）＝１．７０）。
【００３５】
したがって、ｉ）エンティティの母集団Ｔ全体の中で不正種類ａｉがまれに起こるとき、および／またはｉｉ）エンティティｐが母集団Ｔ内の他のエンティティよりも著しく大きい不正（ｆｒａｕｄ）の数Ｎ（ａｉ，ｐ）に関連するとき、エンティティｐは、不正種類ａｉに対して、他のエンティティよりも大きな重み付き不正費用ｗｆｃ（ａｉ，ｐ）を受け取ることができる。
【００３６】
図５は、実施形態の、調査中の複数のエンティティに対する不正検出スコアの分布を示すヒストグラム５００を示している。ヒストグラム５００は、さまざまな分離したスコア間隔に対するスコア頻度（例えば、特定のスコア間隔に関連するエンティティの個数など）を示す、隣接する長方形のバー（例えば、バー５０２など）の集合を含んでいる。ヒストグラム５００の水平軸は、複数のエンティティに対するさまざまな分離したスコア間隔を示しており、縦軸は不正検出スコアに対するスコア頻度を示している。例えば、バー５０２は、約２３００個のエンティティが間隔［０，０．０５］の範囲内の不正検出スコアを有していることを示しており、バー５０４が、約２００個のエンティティが間隔［０．０５，０．１］の範囲内の不正検出スコアを有していることを示している。具体的には、ヒストグラム５００はスコア間隔［０，０．５５］の範囲内のスコア頻度の減少（例えば、指数関数的減少など）を示しており、バー５０６が０個のエンティティが間隔［０．４５，０．５５］の範囲内の不正検出スコアを有していることを示している。
【００３７】
いくつかの実施形態では、システムがヒストグラム５００を分析して、不正検出スコアがヒストグラム５００の傾向に合わないエンティティを特定できる。例えば、スコア間隔［０，０．５５］は通常の減少パターンに従い、不正取引に関わっていない可能性がある「通常の」エンティティの集合に関連している。しかしながら、バー５０８および５１０では、少数のエンティティが、間隔［０．５５，０．６］および［０．６５，０．７］のそれぞれの範囲内に、ヒストグラム５００の通常の減少パターンに合わない変則的な不正検出スコアを有していることを示している。システムは、間隔［０．５５，０．７］の範囲内のこれらのエンティティを「異常」と分類できて、これらのエンティティが意図的に不正取引をはたらいているのかどうかを判断するために、組織がさらに調査することを可能にする。
【００３８】
図６は、実施形態の、不正なエンティティの検出を容易にする例示的装置６００を示している。装置６００は複数のモジュールを含むことができ、これらのモジュールは有線または無線による通信チャネルを通じて互いに通信してもよい。装置６００は１つ以上の集積回路を用いて実現してもよく、装置６００に含むモジュールは図６で示すよりも少なくても、または多くてもよい。さらに、装置６００はコンピュータシステム内に一体化してもよく、または他のコンピュータシステムおよび／もしくは装置と通信できる別の装置として実現してもよい。具体的には、装置６００は通信モジュール６０２と、不正検出モジュール６０４と、不正通告の保存場所６０６と、スコア計算モジュール６０８と、不正エンティティ検出モジュール６１０と、を含むことができる。
【００３９】
いくつかの実施形態では、通信モジュール６０２が組織のコンピュータシステムと通信して、エンティティ情報、取引情報、または不正の検出を容易にする他の任意の情報（例えば、複数のエンティティに関する不正通告など）を取得できる。不正検出モジュール６０４は、１つ以上のエンティティに関連する取引を処理できて、不正検出規則に基づき不正通告の集合を生成する。不正通告の保存場所６０６は、複数のエンティティに対する不正通告、および複数の不正種類に対する不正通告を取得できたり、および／または保存できたりする。不正通告は、特定のエンティティが行った取引を示しており、その取引は、対応する不正検出規則に対する不正種類に関連する可能性がある。
【００４０】
スコア計算モジュール６０８は、各エンティティに対して、不正検出スコアを計算でき、この不正検出スコアは各エンティティからの不正取引の規格化した費用を示している。不正エンティティ検出モジュール６１０は、複数のエンティティから、不正検出スコアが異常挙動を示す１つ以上のエンティティを判断できる。
【００４１】
図７は、実施形態の、不正なエンティティの検出を容易にする例示的コンピュータシステム７０２を示している。コンピュータシステム７０２は、プロセッサ７０４、メモリ７０６、および記憶デバイス７０８を含んでいる。メモリ７０６は、管理されたメモリとして働く揮発性メモリ（例えば、ＲＡＭなど）を含むことができ、１つ以上のメモリプールを保存するのに使用できる。さらに、コンピュータシステム７０２は表示装置７１０、キーボード７１２、およびポインティングデバイス７１４に接続できる。記憶デバイス７０８はオペレーティングシステム７１６、不正検出システム７１８、およびデータ７３０を保存できる。
【００４２】
不正検出システム７１８は、コンピュータシステム７０２で実行すると、本開示に記載の方法および／または処理をコンピュータシステム７０２に実行させることができる命令を含むことができる。具体的には、不正検出システム７１８は、組織のコンピュータシステムと通信して、エンティティ情報、取引情報、または不正の検出を容易にする他の任意の情報を取得するための命令を含んでいてもよい（通信モジュール７２０）。さらに、不正検出システム７１８は、１つ以上のエンティティに関連する取引を処理するための命令を含むことができて、不正検出規則に基づき不正通告の集合を生成する（不正検出モジュール７２２）。また、不正検出システム７１８は、複数のエンティティに対する不正通告、および複数の不正種類に対する不正通告を取得したり、ならびに／または保存したりするための命令を含むことができる（不正通告管理モジュール７２４）。
【００４３】
不正検出システム７１８は、各エンティティに対して、不正検出スコアを計算するための命令を含むことができ、この不正検出スコアは各エンティティからの不正取引の規格化した費用を示している（スコア計算モジュール７２６）。また、不正検出システム７１８は、複数のエンティティから、不正検出スコアが異常挙動を示す１つ以上のエンティティを判断するための命令を含むことができる（不正エンティティ検出モジュール７２８）。
【００４４】
データ７３０は、本開示に記載の方法および／または処理により、入力として必要な任意のデータ、または出力として生成される任意のデータを含むことができる。具体的には、データ７３０は、少なくともエンティティ情報、取引情報、不正検出規則、不正通告、不正検出スコア、および／または不正エンティティ報告書を保存できる。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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