(57)【要約】  フロードを検出する管理されない統計解析論アプローチは、付加的な調査に関しクレームまたは処理の特定のクラスタを確認するためにクラスタ分析を利用し、または営外居住者を同定する仕掛け線として関連規則を利用する。通常のクレームを除去するために用いるクレームまたは処理に関し、規則のクラスタまたはセットは「通常の」プロフィルを定める。潜在的調査に関し「正常でない」主張を残す。クラスタまたは関連規則を生成するために、クレームまたは処理のサンプル・セットに関するデータは得られることが可能である。通常のプロフィルを示すデータのパターンを発見するために、一組の変数が用いる。新しいクレームはフィルターに通されることができる。通常のクレームが更に分析されない。別の実施形態では、通常のプロフィルおよび異常なプロフィルに関しパターンが発見されることができる。新しいクレームは通常のフィルタによりフィルタリングされた。クレームが「正常でない」場合、潜在的フロードを検出することは更にフィルタリングされることができる。
2015527660.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
保険業者、保証人、金融機関および支払人の１人になされたクレームまたは処理のサンプルセットに関するデータを得るステップと、
セットのクレームまたは処理を引き起こすクレーム、提出物、請求者、インシデントおよび処理の少なくとも一つに関する外部データを得るステップと、
データのパターンを発見するデータおよび外部データから使用可能な一組の変数を識別して、少なくとも一つのデータ処理装置の少なくとも一部を用いるステップと、
前記クレームまたは処理のノーマルなプロフィルを示して、前記クレームまたは処理の異常なプロフィルを示し、前記クレームまたは処理のフロードの高い傾向を示すことの少なくとも１つである変数のセットにおいて、パターンを発見して、少なくとも一つのデータ処理装置を用いるステップと、
セットされるサンプルにおいて、でない、新しいクレームをプロフィールの少なくとも一つに割り当てるステップと、調査の行動方針に関するベースとしてユーザに対する確認された潜在的に不正な新しいクレームを出力するステップと、
を有することを特徴とするフロード検出方法。
【請求項２】
発見されるパターン、クレームが割り当てられたプロフィールに割り当てられた理由およびユーザに対する行動方針の少なくとも一つを出力するステップを更に有することを特徴とする請求項１の方法。
【請求項３】
フロード・プロフィールの高い傾向は異常なプロフィールのサブセットであることを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項４】
フロード・プロフィールの高い傾向はノーマルなプロフィールのサブセットであることを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項５】
パターンは、一組の関連規則において、表される、請求項１の方法。
【請求項６】
発見されるパターンが、クレームの一組に関し、ノーマルなプロフィールを示し、サンプルセットにないクレームは、関連するルールの定義されたセットが犯される場合、ノーマルでないとして評価されることを特徴とする請求項５に記載の方法。
【請求項７】
発見されるパターンが、クレームの一組に関し、異常なプロフィルおよび不正なプロフィルの一つを示し、サンプルセットにないクレームは、関連するルールの定義されたセットが満たされる場合、異常であるか、不正であるとして評価されることを特徴とする請求項５に記載の方法。
【請求項８】
パターンは、クレームの一組のクラスタにおいて、表される請求項１の方法。
【請求項９】
新しいクレームはクラスタに割り当てられることを特徴とする請求項８に記載の方法。
【請求項１０】
新しいクレームは中心にあるクラスタにそのコンポーネント変数の凝集距離を最小化することに基づいてクラスタに割り当てられることを特徴とするクレーム８に記載の方法。
【請求項１１】
クラスタのものが、フロードの可能性に関して記録され、新しいクレームが記録されたクラスタに割り当てられるとき、フロードの可能性に関して同じスコアを有することが識別されることを特徴とする請求項８の方法。
【請求項１２】
クラスタのものはフロードの可能性に関して記録され、新しいクレームが記録されたクラスタに割り当てられるとき、フロードのその可能性はクラスタの中心からクラスタおよび総距離の分解に基づいて決定木の一つにより決定されることを特徴とする請求項８に記載の方法。
【請求項１３】
識別された潜在的に不正なクレームの原因は調査装置にあるとみなすステップを更に有することを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項１４】
関連するルールが、左手側（Ｌｅｆｔ  Ｈａｎｄ  Ｓｉｄｅ）がサポート信頼およびリフトの基礎をなし右手側（Ｒｉｇｈｔ  Ｈａｎｄ  Ｓｉｄｅ）を意味するタイプである請求項５の方法。
【請求項１５】
データおよび外部データから合成変数を生成し、パターン発見の合成変数を利用するステップを更に有することを特徴とする請求１の方法。
【請求項１６】
前記合成変数が少なくとも部分的に自動的に発見されることを特徴とする請求項１５の方法。
【請求項１７】
変数のセットを確認することは、値が部分的に帰される変数を具えていることを特徴とするクレーム１に記載の方法。
【請求項１８】
関連規則は、変数のセットのさまざまなビンの表示を含む請求項の方法。
【請求項１９】
変数に関しビンが少なくとも一つのデータ処理装置を用いて自動的に生成されることがありえることを特徴とする請求項１７の方法。
【請求項２０】
変数のセットは、検査する長い間を検査して、取るために困難なものの一つならである自己申告のクレームエレメント上の変数を具えていることを特徴とするクレーム１に記載の方法。
【請求項２１】
クラスタは、平均的フロード傾向より高くデータの自然の同種のポケットを識別する管理されないクラスター形成している方法により生成されることを特徴とする請求項８の方法。
【請求項２２】
クラスタは、変数のセットのさまざまなビンの表示を含む請求項８の方法。
【請求項２３】
変数に関しビンは、少なくとも一つのデータ処理装置を用いて自動的に生成される請求項２２の方法。
【請求項２４】
クラスタのものは、フロード検出技術のアンサンブルを使用してフロードの可能性に関して記録される請求項８の方法。
【請求項２５】
前記ノーマルなプロフィールがノーマルなクレームをフィルタリングするのに用いられ、前記発見されるパターンが前記クレームまたは処理のノーマルなプロフィールを示し、更に調査または分析に関しノーマルなクレームを残さないことを特徴とする請求項１の方法。
【請求項２６】
前記発見されるパターンは、（ｉ）前記クレームまたは処理のノーマルなプロフィールおよび（ｉｉ）前記クレームまたは処理の異常なプロフィールの両方ともを示し、前記ノーマルなプロフィールは、最初にノーマルなクレームをフィルタリングするために用い、更に調査または分析に関し一組のクレームを得るためにノーマルなクレームに異常なプロフィールを適用しないことが続くことを特徴とする請求項１の方法。
【請求項２７】
非一時的なコンピュータ可読媒体は、コンピュータの少なくとも一つのプロセッサにより実行されるとき、コンピュータにより、
クレームまたは処理のノーマルなプロフィールを示し、前記クレームまたは処理の異常なプロフィールを示し、前記クレームまたは処理のフロードの高い傾向を示す、ことの少なくとも一つである一組の前兆となる変数の一組のパターンを受信し、
少なくとも一つの新しいクレームまたは処理を受信し、
少なくとも一つの新規なクレームまたは処理をプロフィールの少なくとも一つに割り当て、調査の行動方針に関し基礎として、ユーザに対するいかなる確認された潜在的に不正な新しいクレームを出力する、
ことを特徴とする非一時的なコンピュータ可読媒体。
【請求項２８】
コンピュータにより、発見されるパターン、クレームがそれが割り当てられたプロフィールに割り当てられた理由およびユーザに対する行動方針の少なくとも１つを出力できることを特徴とする請求項２７の非一時的なコンピュータ可読媒体。
【請求項２９】
フロード・プロフィールの高い傾向の一つのは異常なプロフィールのサブセットであり、フロード・プロフィールの高い傾向はノーマルなプロフィールのサブセットであることを特徴とする請求項２７に記載の非一時的なコンピュータ可読媒体。
【請求項３０】
パターンが、一組の関連規則において、表される、請求項２７の非一時的なコンピュータ可読媒体。
【請求項３１】
受け取ったパターンは、クレームのサンプルセットに関しノーマルなプロフィールを示し、新しいクレームは、関連規則の定義されたセットが犯される場合、ノーマルでないと評価される請求項３０に記載の非一時的なコンピュータ可読媒体。
【請求項３２】
発見されるパターンは、異常なプロフィールおよび不正なプロフィールの一つを示し、新しいクレームが関連規則の定義された組が満たされる場合、異常であるか、不正であるとして評価される請求項３０に記載の非一時的なコンピュータ可読媒体。
【請求項３３】
パターンは、クレームの一組のクラスタにおいて、表される、請求項２７の非一時的なコンピュータ可読媒体。
【請求項３４】
新しいクレームはクラスタに割り当てられることを特徴とする請求項３３に記載の非一時的なコンピュータ可読媒体。
【請求項３５】
新しいクレームは中心にあるクラスタにそのコンポーネント変数の凝集距離を最小化することに基づいてクラスタに割り当てられることを特徴とする請求項３４に記載の非一時的なコンピュータ可読媒体。
【請求項３６】
クラスタのものがフロードの可能性に関して記録され、新しいクレームが記録されたクラスタに割り当てられるとき、フロードの可能性に関して同じスコアを有することが識別される請求項３３の非一時的なコンピュータ可読媒体。
【請求項３７】
クラスタのものはフロードの可能性に関して記録され、新しいクレームが記録されたクラスタに割り当てられるとき、フロードのその可能性はクラスタの中心からクラスタおよび総距離の分解に基づいて決定木の一つにより決定される請求項３３の非一時的なコンピュータ可読媒体。
【請求項３８】
コンピュータは更に、確認された潜在的に不正なクレームの原因は調査装置にあるとみなすために生じるであることを特徴とするクレーム３０に記載の非一時的なコンピュータ可読媒体。
【請求項３９】
関連規則は、左手側（Ｌｅｆｔ  Ｈａｎｄ  Ｓｉｄｅ）がサポート信頼およびリフトの基礎をなして右手側（Ｒｉｇｈｔ  Ｈａｎｄ  Ｓｉｄｅ）を意味するタイプであることを特徴とする請求項３０の非一時的なコンピュータ可読媒体。
【請求項４０】
前記前兆となる変数は、パターンにおいて、利用される合成変数を含むことを特徴とする請求項２７の非一時的なコンピュータ可読媒体。
【請求項４１】
前記合成変数が、少なくとも部分的に自動的に発見されることを特徴とする請求項２７の非一時的なコンピュータ可読媒体。
【請求項４２】
関連規則は、前兆となる変数のセットのさまざまなビンの表示を含む請求項３０の非一時的なコンピュータ可読媒体。
【請求項４３】
前兆となる変数のセットは、検査する長い間検査し、取るために困難なものの一つである自己申告のクレームエレメントの変数を具えていることを特徴とする請求項２７に記載の非一時的なコンピュータ可読媒体。
【請求項４４】
クラスタは、変数のセットのさまざまなビンの表示を含む請求項３３の非一時的なコンピュータ可読媒体。
【請求項４５】
コンピュータは更に、フロード検出技術のアンサンブルを使用してフロードの可能性に関して前記新規なクレームを記録するために生じることを特徴とする請求項３３に記載の非一時的なコンピュータ可読媒体。
【請求項４６】
一つ以上のデータ処理装置と、命令を包含するメモリであって、１又はそれ以上のプロセッサにより実行されるとき、少なくとも部分的に、
保険業者、保証人、金融機関および支払人の１人になされるクレームまたは処理のサンプルセットに関するデータを得て、
セットのクレームするまたは処理を引き起こしているクレーム、提出物、請求者、インシデントおよび処理の少なくとも一つに関する外部データを得て、
データのパターンを発見するために、データおよび外部データから使用可能な一組の変数を識別し、
前記クレームまたは処理のノーマルなプロフィールを示し、前記クレームまたは処理の異常なプロフィールを示し、前記クレームまたは処理のフロードの高い傾向を示すことの少なくとも１つである変数のセットのパターンを発見し、
セットされるサンプルになく、新しいクレームをプロフィールの少なくとも一つに割り当て、調査の行動方針に関するベースとして、ユーザに確認された潜在的に不正な新規なクレームを出力する
ことを特徴とするメモリと、
を有することを特徴とするフロード検出のためのシステム。
【請求項４７】
前記ノーマルなプロフィールがノーマルなクレームをフィルタリングするために用いられ、前記発見されるパターンは前記クレームまたは処理のノーマルなプロフィールを示し、更に調査または分析に関しノーマルなクレームを残さないことを特徴とする請求項４６のシステム。
【請求項４８】
前記発見されるパターンは、（ｉ）前記クレームまたは処理のノーマルなプロフィールおよび（ｉｉ）前記クレームまたは処理の異常なプロフィールの両方ともを示し、前記ノーマルなプロフィールは、最初にノーマルなクレームをフィルタリングするために用い、更に調査または分析に関し一組のクレームを得るためにノーマルなクレームに異常なプロフィールを適用しないことが続くことを特徴とする請求項４６のシステム。
【請求項４９】
一つ以上のデータ処理装置と、
命令を包含するメモリであって、１又はそれ以上のプロセッサにより実行されるとき、少なくとも部分的に、
クレームまたは処理のノーマルなプロフィールを示し、前記クレームまたは処理の異常なプロフィールを示し、前記クレームまたは処理のフロードの高い傾向を示す、少なくとも一つである一組の前兆となる変数の一組のパターンを受信し
少なくとも一つの新しいクレームまたは処理を受信し、
少なくとも一つの新規なクレームまたは処理をプロフィールの少なくとも一つに割り当て、調査の行動方針に関し基礎として、ユーザに対するいかなる確認された潜在的に不正な新しい請求も出力する、
ことを特徴とするメモリと、
を有することを特徴とするフロード検出のためのシステム。
【請求項５０】
前記命令は、一つ以上のプロセッサにより、発見されるパターン、クレームが割り当てられたプロフィールに割り当てられた理由およびユーザに対する行動方針の少なくとも一つで出力することができことを特徴とする請求項４９のシステム。
【請求項５１】
フロード・プロフィールの高い傾向が、異常なプロフィールのサブセットであり、フロード・プロフィールの高い傾向が、ノーマルなプロフィールのサブセットであるという、ものの一方であることを特徴とする請求項４９のシステム。
【請求項５２】
パターンは、一組の関連規則において、表される、請求項４９のシステム。
【請求項５３】
受け取ったパターンは、クレームのサンプルセットに関し、ノーマルなプロフィールを示し、新規なクレームは、関連規則の定義された組が犯される場合、ノーマルでないとして評価される請求項５２に記載のシステム。
【請求項５４】
発見されるパターンは、異常なプロフィルおよび不正なプロフィルの一つを示し、新しいクレームは、関連規則の定義されたセットが満たされる場合、異常であるか、不正であるとして評価される請求項５２に記載のシステム。
【請求項５５】
パターンは、クレームの一組のクラスタにおいて、表される請求項４９のシステム。
【請求項５６】
新しいクレームはクラスタに割り当てられるであることを特徴とする請求項４９に記載のシステム。
【請求項５７】
新しいクレームは中心にあるクラスタにそのコンポーネント変数の凝集距離の最小化に基づいてクラスタに割り当てられることを特徴とする請求項５６に記載のシステム。
【請求項５８】
クラスタのものがフロードの可能性に関して記録され、
新しいクレームが記録されたクラスタに割り当てられるときに、フロードの可能性に関して同じスコアを有することが識別されることを特徴とする請求項５６のシステム。
【請求項５９】
クラスタのものがフロードの可能性に関して記録され、
新しいクレームが記録されたクラスタに割り当てられるとき、フロードのその可能性はクラスタの中心からクラスタおよび総距離の分解に基づいて決定木の一つにより決定される請求項５６のシステム。
【請求項６０】
前記命令は、一つ以上のプロセッサに更に、識別された潜在的に不正なクレームの原因は調査装置にあるとみなさせる請求項４９のシステム。
【請求項６１】
関連規則は、左手側（Ｌｅｆｔ  Ｈａｎｄ  Ｓｉｄｅ）がサポート信頼およびリフトの基礎をなして右手側（Ｒｉｇｈｔ  Ｈａｎｄ  Ｓｉｄｅ）を意味するタイプである請求項５２のシステム。
【請求項６２】
データおよび外部データから合成変数を生成し、パターン発見の合成変数を利用するために、前記処理説明書は、一つ以上のプロセッサを更に生じさせる請求項４９のシステム。
【請求項６３】
前記合成変数が、前記一つ以上プロセッサによって、少なくとも部分的に自動的に発見される請求項６２のシステム。
【請求項６４】
前記変数のセットが値が部分的に帰される変数を包含することを識別する請求項４９のシステム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
関連した暫定的な出願に対する相互参照
この出願は２０１２年７月２４日に出願の米国の暫定特許出願番号第６１／６７５,０９５号および２０１３年３月１４日に出願した第６１／７８３，９７１号の優先権を備え、それらの開示は全体としてここに引用したものとする。
【０００２】
著作権表示
この特許文献の開示の部分は、著作権保護に従属する材料を含む。著作権所有者は、この特許出願の審査を考慮に関連して使用するためだけに米国特許商標庁の特許ファイルまたは記録に表示されるように、特許文献または特許開示のファクシミリ再生に異議がないが、それ以外はいかなる著作権もすべて留保する。
【０００３】
現在の本発明は、特に、フロードを見つけることに関し、新しい機械学習、定量的異常検出方法およびシステムに全般的に関するが、例えば自動車保険範囲において、増加しつつある、第三者身体の損傷クレーム（以下、「自動ＢＩ」クレーム）、失業保険クレーム（以下、「ＵＩ」クレーム）などの保険フロードに制限されない。
【背景技術】
【０００４】
不正は長くあって、人間の社会において、遍在し続ける。保険フロードは、何世紀もの間保険業界を苦しませたフロードの１つの特に問題のタイプで、現在上昇している。
【０００５】
保険コンテキストにおいて、身体の損傷クレームが大規模なドル支出を全般的に関係させるので、かかるクレームはフロードに関し強化された危険である。個人が保険に損傷クレームをして、その者が受けない ― 事故を行うか、誤って誤りを割り当てるために事故の事実を操作するか、または保険会社を欺いて、損傷を装うかまたは悪化させることによって、 ― 金を受信するときに、身体の損傷フロードが起こる。軟部組織、首および背中の損傷は特にそれぞれに検査するのが困難である、したがって、この種の損傷を装うことは保険業者から詐取しようとするそれらの中で普及している。すべての身体の損傷クレームの３６％が、例えば、いくつかのタイプのフロードを含むと推定される。
【０００６】
失業保険アリーナにおいて、米国において、約６，０００，０００，０００ドルが不適当に払われ、約５４，８００，０００，０００ドルのＵＩ利益が毎年払われる。およそ１，５００，０００，０００ドルまたは利点の約２．７％が不正なクレームに外へかかる不適当な支払いの中で払われると推定される。加えて、ステート・レベル生物学的反応修飾物質（Ａｃｃｕｒａｃｙ  Ｍｅａｓｕｒｅｍｅｎｔに利益を与える）審査によって、定まる、すべてのＵＩフロードのおよそ半分が、状態により検出されるというわけではない。
【０００７】
特にクレームフロードに影響されやすい１種類の保険は自動ＢＩ保険である、被保険者がいる請求者の身体の損傷をカバーするｈａｖｅにみなす自動車事故を生じさせるのは間違っている。自動ＢＩフロードはクレームのコストを上昇させることによって、保険会社に関しコストを上昇させる。そして、それから、それは保証されたドライバにパスされる。自動車事故単独の誇張された損傷に関しコストｈａｖｅ全体的に１７―２０％保険範囲のコストを上昇させる推定する。例えば、１９９５年に、典型的方針所持者に関しプレミアムは１年につき約１００ドル〜１３０ドルを増加させた。そして、あたりを＄9―１３，０００，０００，０００ドル―となった。
【０００８】
自動ＢＩ空間において、面される１つの問題点は、保険業者が請求者について多くをしばしば知らないということである。典型的に、保険業者は、第三者請求者を有するでなく、被保険者を有する関係を有する。請求者情報は、クレームを扱う過程で、クレーム調整装置により発見される。典型的に、適切な報道がクレームを検査して、払うために場所、再調査警察報告、医学注、車両被害報告および他の情報において、あることを、部門が請求者と情報交換するというクレームの調整装置は、確実にする。
【０００９】
フロードを防止するために、不正なクレーム上の支払いが低減させられることがありえるように、多くの保険会社はフロードを確認する疑わしいクレームを調査するためにＳｐｅｃｉａｌ  Ｉｎｖｅｓｔｉｇａｔｉｖｅ  Ｕｎｉｔｓ（ＳＩＵｓ）を使用する。クレームが疑わしいように見える場合、クレーム調整装置は付加的な調査に関しＳＩＵに対する請求を称することがありえる。このアプローチの不利な点は重要な時それである。そして、技術を示すリソースはクレーム合法性を調査して、判決を下すことを必要とする。
【００１０】
クレーム調整装置およびＳＩＵ研究者は、疑わしいアクティビティの特定のインジケータを確認するために訓練される。クレームの特定の態様が他の態様によって、不調和であるときに、これらの「レッドフラグ」は不正な挙動にクレーム専門家を傾けることがありえる。例えば、クレームが報告されたあと、小さい損害に関し弁護士または適切に保険業者に報告される損傷を保持する請求者または車両への損傷に基づいてあまりに激しいようである（自動ＢＩクレームの中である場合には）損傷を、レッドフラグは、備えることがありえる。実際、特定のタイプの損傷（例えば、裂傷、骨折、切断または死と比較して、首および背部（診断して、検査するのがより困難である）の軟部組織怪我）が誇張または錯誤により影響されやすくて、したがってより不正なクレームに関しベースでありそうなことに、クレーム専門家は、上記の如く、適切に気づいている。
【００１１】
フロードの多くのポテンシャル・ソースがある。自動ＢＩ空間の一般のタイプは、例えば、入射であるについての偽造された損傷、段階的な事故および不実記載である。偽造された損傷および入射ならを備えている前者によって、フロードは「難しいフロード」および「柔らかいフロード」に時々分類される。そして、後者が合法的なイベントと含まれる厳しさの誇張をカバーする。しかしながら、習慣において、範囲のフロード厳しさがある。そして、あらゆる種類のイベントおよび不実記載をカバーする。
【００１２】
一般的に言って、クレームが調査される場合だけ、不正なクレームはあけられることがありえる。多くのクレームは、処理されて調査されず、これらのクレームのいくつかは不正でもよい。また、調査される場合であっても、不正なクレームは認識されることができない。かくして、大部分の保険業者は確定的に知らない、そして、それらのデータベース（不正なアクティビティに関するすべてのクレームの状態）が正確に反射するというわけではない。その結果、フロードに関し私のものが利用できるいくつかの従来の分析ツールは、効果的に動くことができない。かかるケース（不正な様に、いくつかのクレームが適切にフラグを立てられない）が「削除された」か「ラベルのない」ターゲット変数の問題を表すことは、言われている。
【００１３】
前兆となるモデルは、クレームを不正なより高傾向と同一とするクレームを分割する分析ツールである。これらのモデルは、クレームの履歴データベースおよびそれらのデータベースの範囲内のフロードのパターンをに基づいて。前兆となるモデルの２つの基本カテゴリがフロードを検出することに関しある。そして、それぞれは異なる方法で働く：監督されたモデルおよび管理されないモデル。
【００１４】
監督されたモデルは、式、アルゴリズム、規則または一連の前兆となる変数から権益のターゲット変数を確認するために訓練される公式である。周知のケースはモデルに示される。そして、それはターゲット変数と関係している前兆となる変数の、そして、それの間のパターンを学ぶ。新規事例が表されるときに、モデルは前兆となる変数を重くすることによって、過去のデータに基づいて予測を提供する。例は、線形後退、全般的な線形後退、ニューラル・ネットワークおよび決定木を備える。
【００１５】
これらのモデルの鍵となる仮定は、ターゲット変数が ― それがすべての周知のケースを表すために ― 完了しているということである。フロードをモデル化することの場合、この仮定は、前述したように妨害される。調査されないかまたは調査される場合であっても、あけられない常に不正なクレームが、ある。更に、歴史的に公知であったフロードのタイプに基づいて、監督された前兆となるモデルは、しばしば傾く。新しいフロード方式は、常に表している。新しいフロード方式が考案された場合、監督されたモデルは、衰えることができないこの種のフロードが歴史的な記録の一部でなかったのでクレーム。これらの理由により、監督された前兆となるモデルは、フロードを予測することで、他のタイプのイベントまたは挙動よりしばしば効果的でない。
【００１６】
監督されたモデルとは異なり、管理されない前兆となるモデルは、特定のターゲット変数に向けられない。むしろ、管理されないモデルは、しばしば多変量で、同時により大きいシステムを表すために組み立てられる。それから、不正なケース（以前から知られているおよび以前は未知のタイプの両方とも）を確認するために、この種のモデルは、事業知識およびクレーム処理および調査専門知識と結合されることがありえる。管理されないモデルの例としては、クラスタ分析および関連規則が挙げられる。
【００１７】
したがって、不正なクレームを確認することで能力のある管理されない前兆となるモデルに関し、必要性がある。その結果、かかるクレームはクレームライフサイクルにより早く確認されることがありえて、クレーム処理および調査に関しより効果的に送られることがありえる。
【発明の概要】
【課題を解決するための手段】
【００１８】
一般的に言って、例えば保険金請求において、フロードを検出するために高度な管理されない統計解析論技術を導入するプロセスおよびシステムを提供することは、本発明の目的である。発明の実施例が自動ＢＩ保険金請求および、また、「ＵＩ」クレームのコンテキストにおいて、本願明細書において、さまざまに記載されると共に、保険金請求のより幅広いカテゴリのフロードは言うまでもなく、現在の本発明が不正な自動ＢＩクレームまたはＵＩクレームをあけることに限られていないことを理解すべきである。現在の本発明は、他のタイプのフロードを見つけることに関して、アプリケーションを有することがありえる。
【００１９】
本発明の２つの主要な例示は、以下記載される：付加的な調査に関しクレームの特定のクラスタを確認する第１の、利用しているクラスタ分析、第２（付加的な調査に関し割り当てられる遺言検認判事のアウトクレームまたは「営外居住者」を同定する仕掛け線として関連規則を利用する）。
【００２０】
第１の例示に関して、同時に多くの寸法に均一であるクレームのグループに、クラスター形成するプロセスは、クレームを分割することがありえる。以下より詳細に述べられるように、各クラスタは異なるシグニチャーまたはユニークなセンター（前兆となる変数により定義されて、理由コードにより記載される）を有することがありえ、加えて、理由コードは米国特許第８,２００,５１１号において、提出される、現在のケースの出願人により所有される。そして、全体としてここに本願明細書に引用したものとする「Method and System for Determining the Importance of Individual Variables in a Statistical Model」と題された出願およびその後継者 ― すなわち、特許出願公開  シリアルＮｏ.１３／４６３,４９２および６１／７９２，６２９である。クラスタは、違いを最大にして、同じクレームのポケットを確認するために定められることがありえる。出願される新しいクレームはクラスタに割り当てられることがありえる。そして、クラスタの中のすべてのクレームは職歴データ（例えばフロードおよび損傷タイプの予想されるレート）に基づいて同様に扱われることがありえる。
【００２１】
第２の関連規則の例示に関して、クレーム属性（例えば、頭部外傷を有するクレームの９５％も首損傷を有する）の間に、ノーマルなクレーム挙動のパターンは、一般の関連に基づいて組み立てられることがありえる。例えば、Ａｐｒｉｏｒｉ  Ａｌｇｏｒｉｔｈｍ（見込みに基づく関連規則を生成する他の方法は利用されることもありえる）を用いて生のクレーム・データに、見込みに基づく関連規則は、得られることがありえる。クレーム属性の間に強い関連を記載する独立規則は、選択されることがありえる、９５％より大きい確率によって、例えば。それが第一の状態（規則の左手側「Left Hand Side」または「ＬＨＳ」）を満たさなくて、次の状態（右手側「Right Hand Side」または「ＲＨＳ」）を満たす場合、または、それがＲＨＳでなくＬＨＳを満たす場合、クレームは規則に違反したためにみなされることがありえる。規則がＲＨＳ条件に関し具体的な一部の確率空間を記載する場合、ＲＨＳ空間に位置する規則の妨害している大衆は異常なクレームの表示である。
【００２２】
更なる調査に関しクレームを送る前に違反されなければならない規則の数の選択は、分析されている特定のデータおよび状況に依存している。クレームがＳＩＵに提出されるより少しの規則違反を選択することは、より誤ったポジに結果としてなることがありえる、違反が偽陽性を減少させることがありえるが、脱出検出に対する本当に不正な請求を許容できると、より選択をすることは、決定する。
【００２３】
さらに他の態様および現在の本発明の利点は、部分的に明らかで、明細書から部分的に明らかである。
【００２４】
それに応じて現在の本発明は、他の各々に関するかかるステップの一つ以上におけるいくつかのステップおよび関係と、そして、構造の特徴を実施すると、部品の組合せと、そして、かかるステップを達成するのに適している部品配置と、以下に定める詳細な開示において、例証される全てと、本発明の範囲は、クレームにおいて、示されるとを備える。
【００２５】
特許またはアプリケーション・ファイルは、色において、仕上げられる少なくとも一つの図面を含む。カラー図面を有するこの特許であるか特許出願公開のコピーは、必要な料金の支払いにより提供される。
【００２６】
本発明のより完全な理解に関して、リファレンスは、以下の説明（添付の図面）に関連してなされる。
【図面の簡単な説明】
【００２７】
【図１】図１は、スコアする例示的処理および現在の本発明のクラスター形成している例示を用いてルーティングクレームを例示する。
【図２】図２は、現在の本発明の関連規則例示を用いてスコアリングおよびルーティングクレームに関し例示的処理を例示する。
【図３】図３は典型的な規則プロセスである。そして、再調整システムは本発明の一実施例によれば流れる。
【図４】図４は、クラスタが定められることがありえる例示的処理を本発明の一実施例によれば例示する、
【図５】図５は、関連規則が定められることがありえる例示的処理を本発明の一実施例によれば例示する、
【図６】図６は、スコアするプロセスおよび現在の本発明のクラスター形成している例示を用いてルーティングクレームにおいて、生成される各クラスタのプロフィルの典型的な熱マップ代表を表す、
【図７】図７は、本発明の一実施例によれば例示的なデータ駆動クラスタ評価プロセスを例示する
【図８】図８は、本発明の一実施例によれば更にクラスタを調査するために用いる典型的な決定木を表す
【図９】図９は、本発明の一実施例によれば失業保険フロードを確認するコンテキストのプロフィルを群がらせている典型的な熱マップを表す
【図１０】図１０は、本発明の一実施例によれば関連規則を使用して記録されている自動ＢＩクレームのコンテキストにおいて、弁護士が賃貸しされた損失日付と日付の間に、遅延を視覚的に表す
【図１１】図１１は、本発明の一実施例による関連規則を使用して記録されている自動ＢＩクレームのコンテキストの変数を捨てる態様を例示するために、アトーニーレグスプリットに損失日付を視覚的に表す
【図１２ａ】図１２ａは、本発明の一実施例によれば関連規則を使用して記録されている自動ＢＩクレームのコンテキストの変数を捨てる態様を例示するために分割される時間ならびに自然なバイナリにわたって、請求者によって、できた特性損害請求を視覚的に表す
【図１２ｂ】図１２ｂは、本発明の一実施例によれば関連規則を使用して記録されている自動ＢＩクレームのコンテキストの変数を捨てる態様を例示するために分割される時間ならびに自然なバイナリにわたって、請求者によって、できた特性損害請求を視覚的に表す
【図１３】図１３は、本発明の一実施例によれば関連規則を使用して自動ＢＩクレームおよびＵＩクレームを記録することへの適用性を有している典型的なオートメーション化した捨てているプロセスを例示する
【図１４ａ】図１４ａは、最高６つのビンご有する出願人の年齢まで図１３に図示される捨てているプロセスを適用するサンプル結果を示す
【図１４ｂ】図１４ｂは、最高６つのビンご有する出願人の年齢まで図１３に図示される捨てているプロセスを適用するサンプル結果を示す
【図１４ｃ】図１４ｃは、最高６つのビンご有する出願人の年齢まで図１３に図示される捨てているプロセスを適用するサンプル結果を示す
【図１４ｄ】図１４ｄは、最高６つのビンご有する出願人の年齢まで図１３に図示される捨てているプロセスを適用するサンプル結果を示す
【図１５】図１５は、本発明の一実施例によれば自動ＢＩクレームおよびＵＩクレームのコンテキストの関連規則をテストすることに関し、例示的処理を例示する
【図１６】図１６は、本発明の一実施例によれば自動ＢＩクレームおよびＵＩクレームのコンテキストの関連規則をテストすることに関し、例示的処理を例示する
【図１７ａ】図１７ａは、本発明の一実施例によれば関連規則を使用して記録されているＵＩクレームのコンテキストの捨てているプロセスの前後で、構造産業に関し日変数の仕事の長さを視覚的に表す
【図１７ｂ】図１７ｂは、本発明の一実施例によれば関連規則を使用して記録されているＵＩクレームのコンテキストの捨てているプロセスの前後で、構造産業に関し日変数の仕事の長さを視覚的に表す
【図１８ａ】図１８ａは、本発明の一実施例によれば関連規則を使用して記録されているＵＩクレームのコンテキストの変数を捨てる態様を例示するために分割される時間ならびに自然なバイナリにわたって、出願人の以前の雇用者の数を視覚的に表す
【図１８ｂ】図１８ｂは、本発明の一実施例によれば関連規則を使用して記録されているＵＩクレームのコンテキストの変数を捨てる態様を例示するために分割される時間ならびに自然なバイナリにわたって、出願人の以前の雇用者の数を視覚的に表す
【図１９】図１９は、一組のクレームか処理に関する通常のおよび異常規則の組合せを使用することが現在の本発明の例示的実施形態のフロードの検出を著しく増加させることがありえるかについて説明する。
【発明を実施するための形態】
【００２８】
上記の如く、本発明の２つの主要な例示は本願明細書において、記載される−付加的な調査に関しクレームの特定のクラスタを確認するために、第１はクラスタ分析を利用する。「通常の」挙動を定量化して、妨害されるかまたはトリガーされるときに、「非通常の」クレームを示す一連の「仕掛け線」において、かくしてセットために、第２は関連規則を利用する。そして、それは付加的なものに関しユーザに任せられることがありえる（？調査）。全般的に、適切に実装される場合、フロードは「非通常の」プロフィルで見つかる。これらの２つの例示は、次に記載される、最初に、群がらせることは、関連規則によって、続いた。
【００２９】
以下の説明で、フロードが行われるとみなされるため、構造物またはデバイスとして、用語「クレーム」が繰り返し使われる点にも注意される。自動車身体の損傷クレーム（失業保険クレームと同様に）を取扱っている例示的実施形態を記載するために便利であると、これが、わかった。しかしながら、この使用は、単に典型的なだけである。そして、本願明細書において、記載される技術、プロセス、システムおよび方法は、例に関し、クレーム、処理、提出物、機器の交渉などにおいて、いかなるコンテキストのフロードも検出することに等しく適用できる、それが提出された保険金請求、医学的な払い戻し請求、労災補償に関しクレーム、失業保険金に関しクレーム、銀行システムの処理において、あるかどうか、カード電荷、譲渡可能証券、などを信用する。これらの構造物、デバイス、処理、機器、提出物およびクレームの全ては、現在の本発明の範囲内であると理解されて、用語「クレーム」によって、続くことにおいて、例証される。
１.クラスタ分析例示：
妥当な請求から不正に分離するために、排他的である（すなわち、クレームは唯一の１つのクラスタに割り当てられることがありえる）、同種のクラスタに、クレームは、分類されることがありえる。かくして、クラスター形成する際に使用する変数に関しクラスタの中のクレーム間のほとんどバリエーションについてはでない、クラスタは、均一なクレームから成る。クラスタは、多変量基礎に定められることがありえて、同時にすべての前兆となる変数上の各クラスタの中でクレームの類似性を最大にするために選ばれることがありえる。
【００３０】
図面（そして、図４から始める）に、ここで戻って、図４は、クラスタがつくられることがありえる例示的処理２５を本発明の一実施例によれば例示する。ステップ２０で、クレームを記載しているデータは、生クレームデータベース（Ｒａｗ  Ｃｌａｉｍｓ  Ｄａｔａｂａｓｅ  ）１０からロードされる。ステップ３０で、クラスター形成することに関し使われる前兆となる変数のサブセットは選択される。そして、抽出された生のクレームデータはデータ標準化プロセス（ステップ４０―４３）に従って標準化される。クラスタは、適切なクラスター形成しているアルゴリズムを用いて定められて、非不正なクレーム（ステップ５０―５９）から、不正な部分に、能力に基づいて評価される。変数およびクラスタの数は、最善の部分クレームに選択されて、不正なものを確認する。それから、不正なクレーム（図１をみなす）を予測するコンテンツおよび能力に関し、クラスタは、分析されることがありえる。
【００３１】
例えば、クレームクレームの主要なイベントが展開した（例えば、自動ＢＩコンテキスト、事故と報道間の遅延、報告することと、弁護士の介入間の遅延、訴訟の通知に対する遅延の）、スケジュール、クレーム上の弁護士の介入、部位および請求者の損傷の自然に関している前兆となる変数の同時の、多変量組合せおよび事故の間の車両の異なる部分への損傷に基づいて、クラスタは、定められることがありえる。説明を簡単にするため、Ｋクラスタがある。そして、特定の前兆となる変数が群がらせる際に使用したＶがあると仮定されることがありえる。最初にこれらが前兆となるクラスタおよび第２能力を評価するために用いることがありえるように、ターゲット変数（ＳＩＵ調査およびフロードの決定）は群がらせる際に備えられることができない。−その理由は、次のことにある。周知のフロード（ちょうどフロードと相関する固有のおよび、しばしば直観に反したパターンでない）にクラスター形成する方へ、そうすることはデータに付勢できる。
【００３２】
現在の本発明のさまざまな例示的実施形態において、群がらせることに関し選択される前兆となる変数のサブセットは、事業のラインおよび起こる場合があるフロードの自然による。自動ＢＩに関して、例えば、使用する変数は、弁護士関係の損傷、車両損傷特性およびスケジュールの性質でありえる。他のタイプの保険の詐欺検出システムに関して、他のフラグは、関連してもよい。例えば、損害保険の場合、関連したフラグは、予定の特性が記録された（警察または消防署に対する呼び出しがされるときに）などであったスケジュールでもよい。
【００３３】
群がらせる際に包含されるＶ前兆となる変数の各々は、クラスター形成しているアルゴリズムのアプリケーションの前に標準化されることがありえる。下に横たわる前兆となる変数のスケールがクラスタ定義に影響を及ぼさないことを、この標準化は、確実にする。好ましくは、例えば、それが自動ＢＩの場合他のタイプの標準化より望ましい分割能力を提供するにつれて、スコアしているＲＩＤＩＴは標準化（図４、ステップ４０）のために利用されることがありえる。しかしながら、例えば、他は、標準化の中でＺ―スコア変換を入力する（Ｚ＝（Ｘ−μ）／σ）、一次補間または中心をするために用いる可変的な標準化および同じことがそうであってもよい前兆となる変数のスケールの他のタイプ使用する。ＲＩＤＩＴ標準化は、配布（ステップ４１および４２）に関し経験的変位値を算出して、ポスト変換値（ステップ４３）の間に間隔を置く際のこれらの変位値に関し説明するために値を変えることをに基づいて。方法が平均（スケールおよび営外居住者値に非常に影響されることがありえる）に依存することを群がらせているほとんど、かくして可変的な標準化は、重要である。
【００３４】
クラスタは、様々な周知のアルゴリズムのクラスター形成している方法（例えば、クラスター形成しているＫ―手段、階層的にクラスター形成すること、自己組織化マップ、コホネン・ネッツ）を用いて定められることがありえる（ステップ５０）かまたはクレームの履歴データベースを使用してクラスター形成して袋に入れられることがありえる。クラスタの数を評価して、選択することがクラスタ選択および能力の安定性を提供するにつれて、袋に入れられてクラスター形成する（ステップ５１）ことは好ましい方法である。
【００３５】
典型的に、クラスタ（ステップ５２）の数を選択することは、些細な作業でない。この場合には、袋に入れられてクラスター形成することは、提供された変数およびクレームを使用してクラスタの最適数を決定するために用いることがありえる。袋に入れられて群がらせることはＫ―手段クラスタの一連のブートされたバージョンを提供する。そして、各々がランダムにサンプルをとられたクレームのサブセットに作成されて、置換によって、サンプルをとられる。袋に入れられたクラスター形成しているアルゴリズムは、これらを階層的なクラスター形成しているアルゴリズム（ステップ５３）を用いた単一のクラスタ定義に結合することがありえる。クラスタの倍数は、テストされることがありえる（ｋ＝Ｖ／１０）。Ｖ（Ｖが変数の数である所で）。ｋの各値に関して、クラスタにより説明される下に横たわるＶ変数の分散の比率は、算出されることがありえる。戻ら（付加的なクラスタを加えることが説明される分散の量を非常に改善しない）を減少させようになりながら、ｋは、選択されることがありえる。典型的に、このポイントはがれ方法（ａ／ｋ／ａ、「肘」または「ホッケー・スティック」方法）に基づいて選択される。そして、更なるクラスタ改良が大幅により少ない値に結果としてなるポイントを確認する。
【００３６】
クラスタ・センター（ステップ５４、５５および５６）を生成する各クラスタの中のクレームに関し、前兆となる変数は、平均されることがありえる。これらの中心は、各クレームの中央の高寸法代表である。各クレームに関して、クラスタの中心までの距離は、クレームから中心にあるクラスタへのユークリッドの距離として、算出されることがありえる（ステップ５５）。各クレームは、クラスタ・センターκとクレームｉの間に最小限のユークリッドの距離を有するクラスタに割り当てられることがありえる：
【００３７】
【数１】
2015527660.tif 000003
【００３８】
ｉ＝１、各クレームに関し…Ｎ、ｖ＝１、…、各前兆となる変数に関しＶ、そして、各クラスタに関しｋ＝１、…、Ｋ。
【００３９】
それから、クレームｉは、クラスタｋに割り当てられることがありえ、所与のクレームに関しｄ（ｉ，ｋ）＝ａｒｇｍｉｎk｛ｄ（ｉ，ｋ）｝。
【００４０】
各クラスタに関して、各変数に関し理由コードは、算出されることがありえる（ステップ５７）。クラスタ式の各変数は、ユークリッドの距離に関与することがありえて、その変数に関しＲｅａｓｏｎ  Ｗｅｉｇｈｔ（ＲＷ）を中心にあるクラスタとグローバル平均の二乗違いから形成することがありえる。各変数に関して、Ｒｅａｓｏｎ  Ｗｅｉｇｈｔは、それぞれ各変数、μ（ｋ，ｖ）およびσ（ｋ，ｖ）に関しクラスタ平均μ（ｋ，ｖ）および適切なグローバル平均および標準偏差を用いて算出されることがありえる。各変数に関し劣ったクラスタはクラスタに割り当てられるクレームに関し変数で平均ものである。そして、グローバル平均はデータベースのすべてのクレームの上の変数で平均ものである。それから、Ｒｅａｓｏｎ  Ｗｅｉｇｈｔは、以下の通りである：
【００４１】
【数２】
2015527660.tif 000004
【００４２】
それから、理由コードは、重量の下降している絶対値によって、ソートされることがありえる。側面図を作られて、各クラスタに存在するクレームのタイプを理解するために調べられることを、理由コードは、クラスタが可能にすることがありえる。
また、各前兆となる変数に関し、クラスタ（すなわち、μ（ｋ，ｖ）の中の平均値は、クラスタを分析して、理解するために用いることがありえる。「熱マップ」（例えば、図６をみなす）または各クラスタのプロフィルのビジュアル表現を生じるために、これらの平均は、各クラスタに関しプロットされることがありえる。
【００４３】
理由コードおよび熱マップは各クラスタに存在するクレームのタイプを確認するのを助ける。そして、それはレビュアまたは研究者が異なって各タイプの請求に従って行動できる。例えば、特定のクラスタからのクレームは単独でクラスタ・プロフィルに基づいてＳＩＵに任せられることが可能である。その一方で、他のクラスタからのクレームは事業理由に関し除外されるかもしれない。例えば、クラスター形成している方法論は、クレームを極めて高度の損傷および／または死と同一としそうである。これらのクラスタからクレームはフロードを含みそうにない、そして、このフロードを防止することは損傷の感受性が高い性質および死の存在を与えられて困難でもよい。この場合、保険業者は、付加的な調査に関しこれらのクレームのいずれも称しないほうを選択できる。
【００４４】
クラスタｈａｖｅの後クラスター形成している方法論を用いて定める、調査の発生およびそれら（例えば、図４（ステップ５８）をみなす）を定めるために用いる歴史的なクレーム上の決定を使用してフロードに、クラスタは、評価されることがありえる。クラスタのプロフィルに関連して、シグニチャーがどのクラスタであるべきか識別することが将来調査に関し照会したことが、可能である。
【００４５】
付録Ａは、新しいクレームを評価するためにクラスタをつくることに関し、典型的なアルゴリズムを記載する。
【００４６】
クレームがクラスター形成しているスコアに基づいて扱われることがありえる例示的処理を、図１は、本発明の一実施例によれば例示する。図１に図示される典型的なクレームスコアリング・プロセスは、それを前提とするクラスタｈａｖｅ例えば図４に関して上記のクラスタ作成プロセス２５で定める。そのプロセスは、ステップ５６および４２で、それぞれ、より中心にあるクラスタおよび歴史的な経験的変位値の入力を提供する。
【００４７】
ステップ１００で、クレームを記載している生のデータはロードされる（データを経て、プロセス２０をロードした、図４をみなす）、Ｒａｗ  Ｃｌａｉｍｓ  Ｄａｔａｂａｓｅから、スコアリングおよびスコアリング（クラスタを定めるために用いるクラスタ作成プロセスの間に、変数が定めたそれらを備える）に関し必要とされる（クレーム請求録されることであるたびに）関連した情報に関し１０は、抽出される。潜在的に新情報が公知であるように、クレームはクレームの有効期間の間、複数回記録されることができる。
【００４８】
スコアリングにおいて、備えられる各クレーム属性に関して、各変数に関し標準化された値は、クレーム（ステップ１０５）に関し、歴史的な経験的変位値に基づいて算出される。いくつかの実施例において、図４に関して上で記載されるクラスタ作成プロセスに記載される方法に従って、これは、達成されることがありえる。そのプロセスにおいて、例えば、ＲＩＤＩＴ変換が使われる。そして、そのプロセスからの歴史的な経験的変位値は以下の通りに定められる：
すべてに関し
【００４９】
【数３】
2015527660.tif 000005
【００５０】
ｑｉ＝ｍａｘ｛ｖｉ≦ｑｉのような観察に基づくヒストリカル変位値｝
それから、クレームから中心にある（ステップ１１０および１１５）各クラスタまでの距離を算出することによって、クレームが帰属するクラスタを決定するために、各クレームは、すべての潜在的クラスタに対して比較されることがありえる。クレームと中心にあるクラスタの間の最小限の距離を有するクラスタは、クレームが割り当てられるクラスタに選ばれる。以下の通りで、クレームから中心にあるクラスタまでの距離は、すべての変数Ｖ全体のユークリッドの距離の合計を使用して定められることがありえる：
【００５１】
【数４】
2015527660.tif 000006
【００５２】
ステップ１２０で、記録されたクレームと中心（すなわち、最も低いスコアを有するクラスタ）の最低限／最短距離に対応するクラスタに、クレームは、割り当てられる。それから、クレームは、あらかじめ定義された規則に従ってＳＩＵ照会およびクレーム処理プロセスを経由することがありえる。
【００５３】
調査（全体的にあるいは部分的に）に関し割り当てられるクラスタにクレームが割り当てられる場合、クレームはＳＩＵに送り届けられることがありえる。加えて、例外は備えられることがありえる。その結果、特定のタイプのクレームはＳＩＵに決して送り届けられない。この種の規則は、カスタマイズ可能である。例えば、上記の如く、所与のクレーム部は死を含んでいるクレームが極めて不正にしそうにないと断定できる。そして、これらの場合、ＳＩＵ調査は行われない。それから、調査に関し意図されるクラスタに割り当てられるクレームに関しさえ、クレームが死を含む場合、このクレームはＳＩＵに送り届けられることができない。これは、通常の取扱い例外と考慮される。同様に、いくつかの種類のクレームが常にＳＩＵに送り届けられるべきであると決定されることができる。例えば、特定の請求者を含んでいる権利がその請求者との以前の相互作用に基づいて非常に疑わしいかもしれない。この場合、クラスター形成しているプロセスに関係なく、クレームはＳＩＵに任せられる。これは、ＳＩＵ処理例外である。かくして、図１を参照して、クレームが付加的な調査を必要とするクラスタに割り当てられる場合、すなわち、クレームがＳＩＵ調査クラスタ（ステップ１２５）にフィットして、通常の処理例外（ステップ１３０）に従属しないこと、それから、クレームは、調査（ステップ１３５）に関し参照する、さもなければ、クレームは通常のクレーム演算処理システム（ステップ１４５）を経由する−すなわち、ＳＩＵ処理例外がない限り、それは調査（ステップ１４０）に関し照会を必要とする。
【００５４】
各クラスタは、参照したそれらのクラスタに関し、ＳＩＵおよびフロード・レートへの照会の歴史的なレートに基づいて分析されることがありえる。クレーム部が付加的な調査に関しこれらのクレームを称するためにすでに知っているべきである領域を表すことを、クレームの高パーセンテージが参照したクラスタおよびフロードのレートがそうであった高さが、発見した。しかしながら、いくつかのクレームが歴史的に参照しなかったこれらのクラスタにある場合、ＳＩＵに対するこれらの請求を称することによって、照会プロセスを標準化する機会がある。そして、それはフロードの確定に結果としてなりそうである。
【００５５】
フロードをあけることに関し可能性が低いにつれて、フロードの低い歴史的なレート以外のＳＩＵへの照会の高レートを有しているクレームのタイプを有するクラスタは付加的な調査に関しこれらのクレームを称しないことによって、金を節約する機会を提供する。
最後に、照会（ほんのクレームが参照する場合フロードの高レート）の中で、低評価するクラスタがある。これらのクラスタは、以前は未知のタイプのフロードを含むかもしれないそのｈａｖｅレートを同じ高さを有するクレームの１セットとしてのクラスター形成しているプロセスまでにあけるフロード判定。しかしながら、あらかじめ定義された理由のため、ＳＩＵが死をクレームのような含んだことは、この種のクレームが参照されない可能性でもある。いくつかの実施形態では、フロードで最も高可能性があるときにだけ、これらの複雑なクレームは十分に分析されるかもしれなくて、照会した。そのような場合、規則は、定められることがありえて、記憶されることがありえて、各クラスタの構成およびプロフィルに基づいて各クラスタを扱う方法に関して、自動的に実行されることがありえる。
【００５６】
クレーム処理およびＳＩＵ照会（図４のステップ５９）を支援することで集団が効果的でない場合、前兆となる変数が取り除かれることがありえることを理解すべきである、または、付加的な変数は加えられることがありえる。それから、クラスタ作成プロセスは、再開されることがありえる（例えば、図４のステップ３０で）。
【００５７】
ＳＩＵへの照会に関し規則は、クレームが割り当てられるクラスタに基づいてあらかじめ選択されることがありえる。例えば、残りのクラスタからのクレームがそうしないと共に、クラスタの５つからのクレームがＳＩＵに送り届けられるという判定はされることがありえる。
【００５８】
付録Ｂは、クラスタを使用してクレームを記録することに関し、典型的なアルゴリズムを記載する。
【００５９】
以下の例は、クラスター形成している分析を両方の自動ＢＩクレーム、そして、ＵＩクレームのコンテキストに、より粒状に記載する。
自動ＢＩの例
可変的な選択：
下の表１は、モデル例を群がらせている自動ＢＩにおいて、使用する変数を確認する。
【００６０】
【表１】
2015527660.tif 000007
【００６１】
オリジナルのデータ抽出物は、クレームまたは請求者について生であるか合成属性を含む。詐欺検出システム・オブジェクトに関し変数の関連したサブセットを選択するために、２つのステップは、適用されることがありえる：
フロードに歴史的に、または、仮説的に関連がある変数のサブセットをつくるために、事業に基づいて可変的な選択は、データおよび一般の仮説を支配する。
【００６２】
非常に相関している／同程度の変数の除去：
グループの類のにクレームを群がらせるために、２つのクレームの類似性を判断するときに、計数している倍を回避するために相関の高程度を有する変数を取り除くと、それは勧められる。特定のキーワード（例えば「ヘッド」）、「首」、「上体損傷」などが請求者の事故報告において、検出されるかどうか指し示すために０または１つのフラグが作成される所で、これはテキスト・マイニング変数の多数において、一般的である。クラスター形成する前に、これらの属性の相関は調べられるべきである。そして、「ｔｘｔ＿ｈｅａｄ」および「ｔｘｔ＿ｎｅｃｋ」のような２つのテキスト・マイニング変数が非常に相関している（例えば、８０％以上）場合、それらの一つだけはモデルにおいて、備えられるべきである。
【００６３】
詐欺検出システムに関し変数を選択するときに、可変的な選択の第一の回は規則ベースでありえる。そして、フロード領域のコンテキストの一般の仮説を引き起こす。
可変的な選択に関し出発点は、すでに存在する。そして、方針所持者および請求者上の保険業者によって、集められる生のデータである。事業コンテキストおよびフロード仮説により合わせられる合成変数をつくるために生の変数を結合することによって、付加的な変数は、つくられることが可能である。例えば、クレームに関する生のデータは、弁護士がケースに含まれた事故日付および日付を備えることがありえる。単純な合成変数は、事故日付と弁護士賃貸日付間の日の遅延時間でありえる。
【００６４】
現在の本発明の例示的実施形態において、さまざまな予めプログラムされたパラメータについては、さまざまな合成変数は、自動的に生成されることがありえる。例えば、各外部の変数を有する各内部変数のさまざまな組合せ（線形および非線形）は自動的に生成されることがありえる。そして、結果はユーザに出力にさまざまなクラスター形成している実行において、有用なおよび前兆となる合成変数のリストをテストした。または、合成生成プロセスは、より構築されることがありえて、導かれることがありえる。例えば、ほとんど全ての不正なクレームのさまざまな鍵となるプレーヤの間の距離または処理は、しばしば直説法である。請求者および被保険者が各々に極めて近く生きるところまたはオンラインに関し配達アドレスが商品を命じたところはクレジット・カードホルダの居住地から極めて遠い、または、扱っている指圧療法師のオフィスが請求者の居住地または仕事アドレスから極めて遠くに位置決めされる所で、しばしば、フロードは含まれる。かくして、クレームのキー関係者と関連したさまざまな位置と予測値に関しそれらをテストすることの間の距離の自動的に算出さまざまな合成可変的な組合せは、セット全ての変数以上のグローバル「ハンマーおよびトング」アプローチより実りの多い時間を計算するユニット当たりのアプローチでありえる。
【００６５】
以下記載される自動ＢＩクレーム詐欺検出システムの可変的な選択に関し例示的処理において、例えば、変数は、９つの異なるカテゴリに格付けされることがありえる。各カテゴリからの例は、下に記載される：
クレームスケジュール
詐欺検出システムにおいて、イベントの年代順配列およびタイミングを知っていることは、異なるタイプのＢＩクレーム周辺で、仮説に知らせることがありえる。例えば、人が負傷するときに、結果として生じるクレームは急速に典型的に報告される。クレームが報告されるまで、長い遅延がある場合、これはその実際の厳しさが医師によって、検査するのがより難しいように損傷が平癒できる請求者による試みを示唆することがありえて、誇張されることがありえる。
【００６６】
また、弁護士は、約２―３週の相当の期間の後、クレームによって、典型的に関係する。弁護士が１日目に存在する場合、または、弁護士が後で関連のある数ヶ月あるいは数年になる場合、これは疑わしいと考慮されることがありえる。まず第一に、調査が実行されることがありえる前に、請求者は速い解決に加圧しようとしていることができる。そして、第２の事例で、関連した出訴制限法が失効する前に、請求者はいくつかの財政的な利点を集めようとしていることができる、または、証拠が請求者の利点に事故の修正主義の歴史を作り出すために停滞しているようになった時の経過の有利さをとろうと、請求者はしていることができる。
【００６７】
加えて、方針が始まったあと請求が極めて急速に起こる場合、これは被保険者の側の疑わしい挙動を示唆する。予想は、事故が方針項のコースの上の同一の配布で起こるということである。方針スタートの後第一の３０日で起こっている事故は、よりフロードを含みそうである。典型的シナリオは、プレミアムが支払い予定になる前に、被保険者が範囲に関し登録して、急速に財政的な利益を得るために直ちに事故を行うものである。
【００６８】
イベントのスケジュールに基づいて得られる変数は、Ｐｏｌｉｃｙ  Ｅｆｆｅｃｔｉｖｅ  Ｄａｔｅ、Ａｃｃｉｄｅｎｔ  Ｄａｔｅ、Ｄａｔｅクレーム請求のト、Ａｔｔｏｒｎｅｙ  Ｉｎｖｏｌｖｅｍｅｎｔ  Ｄａｔｅ、Ｌｉｔｉｇａｔｉｏｎ  ＤａｔｅおよびＳｅｔｔｌｅｍｅｎｔ  Ｄａｔｅを備えることがありえる。
【００６９】
遅延変数は、マイルストーン・イベントの間の時間期間（通常、日）まで称する。クレーム（すなわち、保険業者がＢＩラインについて知るときに）のＢＩ部分のＤａｔｅクレームレポートから、ＢＩアプリケーションに関し日付のずれは、典型的に測定される。
下の表２は、遅延手段に基づいて変数の例を記載する：
【００７０】
【表２】
2015527660.tif 000008
【００７１】
２．弁護士／訴訟
弁護士関係および訴訟のまわりのタイミングは、ＳＩＵに対する請求を称するべきかどうか知らせることがありえる。この洞察（関連した変数例えば）に基づいて、下に表３に記載されるそれらは、分析データセットにおいて、備えられることがありえる。
【００７２】
【表３】
2015527660.tif 000009
【００７３】
３．損傷情報
事故（例えば速度、時刻および自動損傷）に関する他の情報に関連して損傷のタイプに注目することは、クレームの有効性を評価する際に助ける。従って、確かなもしもを示す変数は、部分ｈａｖｅを具体化する傷つける包含に値する。このカテゴリの大多数の変数は、各部位に関しインジケータ（０または１）である。下に表４は、損傷情報変数の例を記載する。請求者（または警察報告またはＥＭＴまたは医師報告）により提供される説明から、「ＴＸＴ＿」接頭辞は、単語マッチングを用いた抽出法を示す。
【００７４】
【表４】
2015527660.tif 000010
【００７５】
先に説明したように、例えば、後部および首の（裂傷、骨折、切断および死は証明可能で、したがって装うのがより難しい）軟部組織怪我を検査するのが、特定のタイプの損傷は、より難しい。損傷が検査するのがより難しい場合、フロードは現れる傾向がある、または、損傷のひどさは推定するのがより難しい。
４.車両損傷
体損傷および他のクレーム情報（例えばロード状態、時刻など）と関連した車両損傷に関する情報は、クレームの有効性を評価する際に助ける。部位損傷と同様で、請求者または警察報告により提供される説明から、抽出される一組のインジケータとして、車両損傷情報は、例えば、備えられることがありえる。下の表５は、車両損傷変数の例を記載する。使用する２つの接頭辞が、車両損傷インジケータに関しある：１）、「ＣＬＭＮＴ＿」は請求者車両および２への車両ダメージに称する）、「ＰＲＩＭ＿」は主要な保証されたドライバへの車両ダメージに称する。
【００７６】
【表５】
2015527660.tif 000011
【００７７】
車両損傷が検査するのが容易であるにもかかわらず、全ての種類の車両損傷信号は等しくありそうでない、そして、いくつかは疑わしい。例えば、２―車後尾の事故で、屋根損傷以外のでない、正面のバンパー損傷は、１台の車両および他ならへの後部バンパー・ダメージに予想される。加えて、車両損傷の組合せは、損傷の特定の組合せと関係しているべきである。首／後部軟部組織損傷は、例えば、鞭打ち症によって、生じることがありえて、従って、車両の正面後部軸に沿って、損傷を含むべきである。屋根、鏡または間接的な非難損傷は疑わしい組合せを表してもよい。ここで、観察される損傷は車両への損傷に基づいて予想されない。
５.クレーム調整装置の自由な形式のテキスト
「損傷情報」および「車両損傷」カテゴリの変数は、典型的にクレーム調整装置の自由形式の注または請求者との筆記された対話から抽出されて、保証される。これらの２つのカテゴリの各々の変数は、０および１の値を有するインジケータだけである。テキスト・マイニングに関し使用する技術に応じて、例えば、「ＴＸＴ＿」後の特定の語またはフレーズが記録された注および対話の中に存在することを、１の値は、意味することがありえる。
【００７８】
生のテキストは、調整装置に関し「疑いスコア」を得るために用いることがありえる。加えて、注および情報の予想外の組合せは、厳しいテキスト・インジケータを用いてより詳細なレベルで拾われることができる。
【００７９】
情報を抽出することに関し使用する技術は、語または表現に関し単純な検索から単語分布を考慮する確率モデルを構築するより高度な技術までの範囲である。より高度なアルゴリズム（例えば、自然言語処理、コンピュータ言語学およびテキスト解析論）を使って確認されるより複雑な変数をできる、主観的な情報（例えば、スピーカーの感情の状態、姿勢またはトーン（例えば、感情分析）を反射する。
【００８０】
即時の例において、例えば、単純なキーワードは表現に関し「ＢＵＭＰＥＲ」を検索する、または、「ＳＰＩＮＡＬ＿ＩＮＪＵＲＹ」は多数のコンピュータ・パッケージ（例えば、Ｐｅｒｌ、パイソン、Ｅｘｃｅｌ）で実行されることがありえる。例えば、自動車のバンパーが事故において、損傷を受けたことを、可変「ＣＬＭＮＴ＿ＢＵＭＰＥＲ」に関し１の値は、意味することがありえる。他の変数に関して、可変的な意味により多くの秘密を伝えるために語またはフレーズに先行するかまたは続くことに関して規則を加えることによって、捜しているキーワードは、増大することがありえる。例えば、語（例えば「ＨＯＳＰＩＴＡＬ」、「ＥＲ」、「ＯＰＥＲＡＴＩＯＮ  ＲＯＯＭ」、前のおよび以下のフレーズであるために、その他）を義務づける規則によって、「ＪＯＩＮＴ＿ＳＵＲＧＥＲＹ」に関し検索は、増大できる。
【００８１】
請求者および保証された情報
主要な保証されたドライバに関する基本的な情報および請求者は、クレームの意味があるクラスタをつくることへのキーである。他の情報（例えば、アドレス）と一緒の歴史的な情報（例えば、過去のクレームまたは前のＳＩＵ被照会者）は、群がらせることに関し、より適切にクラスタ結果を解釈するように選択されるべきである。下の表６は、請求者に関する情報および各クレームに関し備えられることがありえる主要な被保険者の例を記載する。
【００８２】
【表６】
2015527660.tif 000012
【００８３】
保険業者が適切に保証された当事者を全般的に知る（データおよび歴史的なセンスの）と共に、保険業者は前に請求者に出会うことができなかった。ＣＬＭＳＰＥＲＣＭＴ変数は、保険業者が異なるクレーム上の請求者に出会ったケースの経過を追う。複数の遭遇は、レッドフラグを掲げるべきである。加えて、請求者の、そして、被保険者のアドレスが互いに２マイル以内にある場合、これはクレームに出願する際の当事者の間に共謀を示すことができて、フロードのサインでもよい。
７.クレーム情報
クレーム（事故に焦点を合わせられる）に関する情報は、事故を囲んでいる状況を理解することにとって重要である。情報がレッドフラグを請求者の情報の有効性まで上げることができる、または、体損傷のタイプが請求した他ならと整合していない場合、事実（例えばロード条件）は位置、目撃者など（利用できもする）に関する情報を日、曜日（週末）および他であるの中で計時する。いくつかの典型的な変数は、下の表７に記載される。
【００８４】
【表７】
2015527660.tif 000013
【００８５】
クラスター形成しているモデルにおいて、使われることがありえる他のの情報は、それが報告される（表８を下にみなす）日に対するクレームの予測された厳しさである。これは、それが出願される日に対するクレームの厳しさを予測するために一組の下に横たわる変数を使用する前兆となるモデルの出力でありえる。
【００８６】
【表８】
2015527660.tif 000014
【００８７】
一般的に言って、百分率スコアは、クレームが所与のタイプの損傷に関し平均厳しさより高く有する危険を、示す１―１００からの数でありえる。例えば、５０のスコアは、そのタイプの損傷に関し「平均」厳しさを表す、より高スコアは、表すより高厳しさを平均する。加えて、これらのスコアは、クレームの期間中、異なるポイントで算出されることができる。例えば、後日、クレームが報告された４５日後に損失（ＦＮＯＬ）の第１の通知で、または、後でさえ、クレームを、記録できる。これらのスコアは、前兆となるモデリング・プロセスの所産でもよい。この種のスコアの目的は、クレームが損傷の同じタイプを有するそれらより多くであるかより激しくないことがわかるかどうか理解することである。「損傷グループＢａｓｅｄ  Ｃｌａｉｍｓ  Ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ  ＳｙｓｔｅｍおよびＭｅｔｈｏｄ」というタイトルの特許出願公開番号出願番号１２／５９０，８０４において、前兆となるモデリングを使用して損傷タイプおよび厳しさを考慮しているクレームクレームすることは対象にされる。そして、それは現在のケースの出願人により所有される。そして、それは完全に本願明細書において、本願明細書に引用したものとする。
８.家庭の第三者データ
事故（特定の、財政的な状況において、人口統計学的情報を備える）の関係者に、この情報は、光を投げ掛ける。保険フロードの目的が不当に財政的な利点を得ることであることを所定である、この情報は不正な挙動において、係合する傾向に関して全く関連する。
【００８８】
【表９】
2015527660.tif 000015
【００８９】
平均して、フロードは、犯罪がよりある領域から来る傾向があって、しばしば無過失損害賠償制度の状態において、より一般的である。
9.ネットワーク分析に関し個々に識別された存在物
現在の例において、備えられないにもかかわらず、詐欺検出システムは過去のクレームの関連に基づいて社会的ネットワークの構築で成し遂げられることがありえる。各クレームと関連した個人が集められる。そして、ネットワークが時間とともに組み立てられる場合、フロードは特定のリング、共同体および位置的分布の中のクラスタに向かう。
ネットワーク・データベースは、以下の通りに組み立てられることがありえる：
１）クレームに遭遇するユニークな個人のデータベースを維持する。これらは、社会的ネットワークの「ノード」を表す。加えて、個人が含まれた（請求者、被保険者、医師または他の健康プロバイダ、弁護士など）役割を追跡する
２）個人との各遭遇に関して、そのクレームと関連した他の全ての個人に、関係を引き出す。これらの接続は、「エッジ」と呼ばれていて、社会的ネットワークのリンクを形成する。
【００９０】
３）クレームがＳＩＵにより調査された各クレームに関して、各ノードと関連した「調査」のカウントを＋１増加する。同様に、各ノードに関し「フロード」の数を追跡して、＋１増加する。周知のフロードと調査の比は、各ノードに関し「フロード・レート」である。
【００９１】
ネットワーク（小さい共同体または排他的集団、例えば）の幾何学的特徴の範囲内で循環するために、フロードは、示された。弁護士および医師の小さいグループがより多くのフロードに含まれるために管理する、または、複数回が異なる弁護士および医師または薬剤師と関連したと明らかにされて、請求者が有するトラックに、この分析は、保険業者を許容する。決して調査されなかったケースがフロードを知ったはずがないように、周知のフロードとの過去の挙動および関連が将来の関係に疑いを与える個人のそれらのリングを捜し出すのを、この種の分析法は助ける。
【００９２】
周囲のノード（時々「自我ネットワーク」と呼ばれる）のフロードに基づいて、所与のノードに関しフロードは、予測されることがありえる。換言すれば、フロードは、特定のノードおよび排他的集団において、集まる傾向があって、ネットワーク全体にランダムに割り当てられない。周知の共同体検出アルゴリズムにより確認される共同体、ノードの自我ネットワークの中のフロードまたは周知の詐欺事件に対する最短距離（社会的ネットワークの中で）は、すべての潜在的前兆となる変数である。
【００９３】
可変的な非難およびスケーリング：
クラスター形成しているアルゴリズムを実行する前に、各ヌル値は、取り除かれるべきである ― 観察を取り除くことまたは他のアプリケーションに基づいて失った値を帰することによって。
【００９４】
１）失った値を帰すること：
可変的な値が所与のクレームに関し存在しない場合、値は提供される予め選択された命令に基づいて帰されることがありえる。値が所与のクレームに関し各変数に関し提供されることを確実にするために、これは、各変数に関し繰り返されることがありえる。例えば、可変ＡＣＣＯＰＥＮＬＡＧ（事故日付間の日の遅延およびＢＩラインは日付を開く）に関しクレームが値をｈａｖｅにしない場合、そして、命令は５日の値を使用して要求する。そして、クレームに関しこの変数の値は５である。
【００９５】
２）スケーリング：
本実施例では、各観察に関して、７８の属性がある。そして、それのｈａｖｅ異なる値は変動する。いくつかの変数は、バイナリ（すなわち、０または１）である、いくつかの変数は日数（1,2、…３６５、…）を捕える。そして、いくつかの値はドル総計に称する。観察の間の距離を算出することがクラスター形成しているアルゴリズムの中心にあるので、これらの値は同じスケールにおいて、あることをすべて必要とする。値が単一のスケールに変わらない場合、他の属性値が年齢（０―１００）または均一なバイナリ（０―１）である２つの観察の間の距離に、より大きい値、例えば世帯収入、ドルの０００ｓのを有するそれらは影響を及ぼす。
【００９６】
したがって、現在の本発明の例示的実施形態で、３つの一般の変換技術は、例えば、データを拡大・縮小するために用いることがありえる：
ａ．一次変換：
一次変換は、計算的に最も簡単なもので、最も直観的である。属性値は、０―１のスケールに変わる。各属性に関し最も高値は１の値を得る。そして、他の値は線形に最大値と比例した値を割り当てられる：
クレーム／マックス（すべてのクレーム全体のＶａｌｕｅに起因している）に関しＴｒａｎｓｆｏｒｍｅｄ  Ａｔｔｒｉｂｕｔｅ＝Ａｔｔｒｉｂｕｔｅ  Ｖａｌｕｅで線形にあるＤｅｓｐｉｔｅその単純性、この方法は、観察値の周波数を考慮しない。
【００９７】
ｂ．正規分布スケーリング（Ｚ―変換）：
平均値がゼロに割り当てられる。そして、劣ったより大きな（より低い）Ａｔｔｒｉｂｕｔｅ  Ｖａｌｕｅを有するいかなるアプリケーションもポジティブな（ネガティブな）マップされた値を割り当てられる平均値周辺に、Ｚ―Ｔｒａｎｓｆｏｒｍは、各属性に関し値を中央に置く。同じスケールに値を持ってくるために、平均に対する各値の違いは、その属性に関し値の標準偏差によって、分けられる。下に横たわる分布が正常である（または標準の近くに）属性に関し、この方法は、ベスト機能する。詐欺検出システム・アプリケーションにおいて、属性ｈａｖｅバイナリ値所で、例えば、この仮定は属性の多数に関し有効ではなくてもよい。
【００９８】
ｃ．ＲＩＤＩＴ（初めのデータから値を使用）
ＲＩＤＩＴは、生のデータに得られる経験的累積分布関数を利用している変換である。それは、空間（―１、１）上へ、観察された値を変える。ＲＩＤＩＴ変換は、（―１、＋1）スケールに値を拡大・縮小するために用いることがありえる。付録ＢはＲＩＤＩＴ変換に関し製剤を例示する。そして、下に表１０は典型的な入力および出力を例示する。
【００９９】
【表１０】
2015527660.tif 000016
【０１００】
示すように、生の値が入力データセットに現れる周波数に基づいて（―１、＋1）レンジに沿って、マップされた値は、割り当てられる。生の値の周波数はより高である、以前のものとのその違いはより大きく（―１、＋1）スケールを中で評価する。
クラスター形成するときにそれが珍しい観察に関しすっかり説明しないと共にそれが観察の間に合理的な分化を可能にするにつれてここの好適なスケーリング・テクニックである３つの鱗屑性技術顕現ＲＩＤＩＴの各々を使用することを、クラスター形成することは、同一データ上の複数の繰り返しにおいて、実行した。
【０１０１】
対照的に、Ｚ―Ｔｒａｎｓｆｏｒｍａｔｉｏｎはデータの分散に極めて影響される。そして、クラスター形成しているアルゴリズムが正規分布をに基づいて変わるデータに動くときに、観察の大多数（＞６０％最高９７％）を含んでいる１つの極めて大きいクラスタおよび低い観察の数を有する多くのより小さいクラスタに、それは結果としてなる。それらが適切に下に横たわる属性の与えられたセットに基づいてクレームを区別することに失敗するにつれて、かかる結果は不十分な洞察を提供することがありえる。
【０１０２】
ＲＩＤＩＴおよび一次変換は、観察の数に関して、適切に割り当てられたおよびよりバランスのよいクラスタに結果としてなる。しかしながら、それから一様に割り当てられないデータを有する作業が観察全体の所与の属性に関し値の周波数に関し適切に説明することに失敗するときに、軽減にもかかわらず一次変換および算出の単純性はまぎらわしくありえる。珍しい観察が劣った観察より高生の値を有するケースの一次変換を使用するときに、距離手段は過度に強調されることがありえる、強制できる歪曲されるクラスタ。
【０１０３】
クラスタの数を選択すること：
クラスタの適切な数は、変数の数（属性値およびアプリケーションの配布）に依存している。主成分分析法（ＰＣＡ）（例えばがれプロット線）に基づいて方法は、例えば、クラスタの適切な数を選択するために用いることがありえる。クラスタに関し適切な数は生成されたクラスタが互いと十分に区別されることを意味する。そして、内部的に比較的均一である。そして、下に横たわるデータを与えられる。あまりに少ないクラスタが選択される場合、人口は効果的に分割されない、そして、各クラスタは異質かもしれない。一方では、クラスタは、あまり小さいべきでなくて、重要な分化がそれの隣にクラスタと一方の間にないことを均質化した。かくして、あまりに多くのクラスタが選択される場合、いくつかのクラスタは他のクラスタと極めて類似しているかもしれない、そして、データセットはあまりに多く分割されることができる。クラスタの数を選択することに関し典型的な考慮は、戻らを減少させるポイントを確認している。しかしながら、「戻らを減少させるポイント」を越えた更なる分割が均一なクラスタを得ることを必要とすることができると認められるべきである。均一性は、例えば、例に関し他の統計的な測定値を用いて定められることもありえる、プールされた多次元的な分散または分散、そして、距離の配布（ユークリッドの、マハラノビス、またはその反対）、各々の中心に対する請求のうち、クラスター形成する。
【０１０４】
自動ＢＩ詐欺検出システム・アプリケーションにおいて、より大きいほどクラスタでより麻痺した、より高与えられたクラスタで見つかることがありえる（周知の）フロードの中でパーセンテージ。（周知の）フロード・フラグまたはＳＩＵ照会がクラスター形成しているデータセット（上記の如く）において、包含されない場合であっても、より多くのクラスタについては、ＳＵＩ照会またはフロードのレートが平均レートより非常に高い（例えば、倍速ものを超える）クラスタがある。
【０１０５】
プロット線が傾向があるがれは、最小限の数のクラスタを生じる。更なるクラスタを有する際の利益があると共に、高い（公知の）フロード・レートを有するクラスタを見つけるために、例えば、最低限と最高約５０のクラスタの間に数を選択することは、望ましい。例えば、連続、バイナリのおよび明確な変数の混合である１００の変数を有するデータセットに関し、がれプロット線が２０のクラスタを推奨する所で、約４０を選択することはユニークなクラスタ定義を有することと、（公知の）フロードの異常に高パーセンテージを有するクラスタを有することの間の適切な釣合いを提供することがありえる。そして、それは技術（例えば決定木）を用いて更に調査されることがありえる。
要するに、クラスタの数の選択は、クラスタのサイズと均一性の間のコスト加重のトレードオフであるべきである。経験則として、クラスタの少なくとも７５％は、データの１％より多くのものを各々有するべきである。
【０１０６】
クラスタの評価：
データ上のクラスター形成しているアルゴリズムを実行して、クラスタをつくった後に、各クラスタは、その観察の平均値に基づいて記載されることがありえる。クレームは、この走行例において、損傷（損傷を受ける自動車部品）をカバーしている１２８の寸法に集まっていて、クレーム、請求者および弁護士特性を選択する。１２８の変数に非常に類似の各クラスタを有する４０の均一なクラスタへのクレーム。例えば視覚化テクニックを使って、熱マップは各クラスタに関し理由コードを記載して、定める好ましい方法である。各クラスタは、「シグニチャー」を有する。例えば：
クラスタ１：ジョイントまたは背中の手術を含んでいるクレーム
クラスタ２：頭頸部裂傷
ＢＩフロードを委託する潜在的方法についての仮説に基づいて、これらの仮説と類似の説明を有するクラスタは、選択される。図６において、表される熱マップ３００が示すように、表されるクラスタのサブセットの他と比較して、クラスタ２および１６はより高平均クレームコストを有する。これらのクラスタのすべてのクレームの７０％はアプリケーションの４０％（３０％）をもつ弁護士を訴訟に至っているクラスタ２（１６）に含んだ。そして、それは潜在的フロードを示すことができる。しかしながら、他の変数に注目して、請求者がそれらを模造することが可能でないので、潜在的フロードの最小のチャンスを表す部位損傷として、死および裂傷のようなケースは、強調される。
【０１０７】
一方では、クラスタ１５のクレームの全ては、下部のジョイントを含んだかまたはより低損傷を極めて低い死亡率および裂傷で裏打ちする。クレームのそのほぼ４０％が訴訟に結果としてなった、そして、それらの８２％に弁護士が含んだと仮定すると、かかるクレーム（例えば、請求者が請求の対象である事故によって、生じない場合があった診断するのが難しい低コストのジョイントまたは背痛を備えるときに）の柔らかいフロードの可能性を考慮することはもっともらしい。
【０１０８】
クラスタ評価のプロセスは、データ駆動プロセスを用いて自動化されることがありえて、合理化されることがありえる。図７を参照する。新規な仮説が開発されるにつれて、プロセスはアップ規則をフロード仮説３０５に基づいてようにセット、それらを更新することを備えることがありえる。規則データベース３１０を形成するためにつくられる変数を使用して一連の規則に、各フロード方式または仮説は、変換されることがありえる。それから、群がらせる結果３１５は規則データベース（ステップ３２０）を通過することがありえる。そして、結果として生じるクラスタ３２５は焦点を合わせるそれらである。
プロファイリングに関し理由コード：
プロファイリングクレームに関し他の方法は、理由コードを用いてあることがありえる。上記の如く、どの変数が１つのクラスタをもう一方と区別する際に重要かについて、理由コードは、記載する。例えば、群がらせる際に使用する各変数は、理由でありえる。理由は、例えば、すべてのクレームと比較して、クラスタのクレームの配布に基づいて、「最もインパクトの強い」ものから「最も少なくインパクトの強い」ものまで指図されることがありえる。
【０１０９】
周知のフロード・インジケータが利用できる場合、プロフィールを決定するかまたはクレームが特定のクラスタに選択されると結論するために、以下の方法は用いることができる：
１.各クラスタｋに関して、フロード・レートｆｋ、ｋ＝１、…，Ｋを算出する
２.全てに関して、クラスタは、すべてのクレームに関しｆ＊グローバル・フロード・レートを算出する
３.
【０１１０】
【数５】
2015527660.tif 000017
【０１１１】
を設定する
４.各クラスタｋに関して、平均ｕｖ＾ｋ、ｋ＝１、…，Ｋおよびｖ＝１（…，Ｖ）を算出する
５.各変数ｖに関して、全てに関しグローバル平均および標準偏差が請求するμｖ＾＊およびσｖ＾＊を算出する
６.
【０１１２】
【数６】
2015527660.tif 000018
【０１１３】
を計算する
７.各クラスタｋに関して、上部ｊがクレームｉがより不正になりそうである（またはより少ない）と結論するので、作用できる
【０１１４】
【数７】
2015527660.tif 000019
【０１１５】
を生成し、
【０１１６】
【数８】
2015527660.tif 000020
【０１１７】
が周知のフロード・レートの欠如において
【０１１８】
【数９】
2015527660.tif 000021
【０１１９】
によって、オーダーされ、以下の方法はクラスタ・プロフィールを決定するために用いることがありえる。
【０１２０】
１.各クラスタｋに関して、平均フロード・レートｕｖ＾ｋ、ｋ＝１、…，Ｋおよびｖ＝１（…，Ｖ）を算出する
２.各変数ｖに関して、全てに関しグローバル平均および標準偏差が請求するμｖ＾＊およびσｖ＾＊を算出する
３.
【０１２１】
【数１０】
2015527660.tif 000022
【０１２２】
を算出する
４.
【０１２３】
【数１１】
2015527660.tif 000023
【０１２４】
を設定する
５.各クラスタｋに関して、一番上のｊｐｏｓｉｔｉｖｅとして作用することができて、クラスタｋにクレームｉを選択することに関しｊネガティブな理由の頂点にあることができる
【０１２５】
【数１２】
2015527660.tif 000024
【０１２６】
を生成する
ここで、
【０１２７】
【数１３】
2015527660.tif 000025
【０１２８】
が
【０１２９】
【数１４】
2015527660.tif 000026
【０１３０】
によって、命じられる最高のｊ変数であり、
【０１３１】
【数１５】
2015527660.tif 000027
【０１３２】
によって、命じられる底のｊ変数である
表１１を参照する。共同の手術、脊髄手術またはいかなる種類の手術も含んでいるクレームを含むとして、クラスタ１は、例えば、ベストである識別される、クラスタ２が手術を有する裂傷または上または下の四肢に対する裂傷を含むとベストである確認されると共に。請求者がシニアの低いパーセンテージを有する領域に住んでいるクレーム、報告日付からの出訴制限法まで短い期間およびほとんど首でないのを含むことまたは胴体損傷によって、クラスタ３は、ベストである確認される。
【０１３３】
【表１１】
2015527660.tif 000028
【０１３４】
更なる分類に関し決定木を使用して：
決定木は、データをより均一なグループに分類して、仕切ることに関しツールである。各ステップで、データセット（例えば、クラスタ）が一つの含むと共に属性の１つを通じてより小さく分割される ― ２つのより小さいデータセットに結果としてなっている ― プロセスおよびより大きい１つが分裂が発生した属性に関し評価する他ならを、それは、提供することがありえる。決定木は監督された技術である。そして、ターゲット変数は選択される。そして、それはデータセットの属性の１つである。分裂の後の結果として生じる２つのサブグループは、異なる平均ターゲット変数値をかくして有する。パターンをターゲット変数が割り当てられるか、そして、どの鍵となるデータ属性が高であるか低いターゲット変数値と相関するか発見するのを、決定木は、助けることがありえる。
【０１３５】
フロード検出アプリケーション（バイナリのターゲット例えば）において、ＳＩＵ  Ｒｅｆｅｒｒａｌ  Ｆｌａｇ（０（参照しない）および１（照会した）の値を有する）は、更にクラスタを調査するように選択されることがありえる。上記したように、フロード仮説に合わせられる理由コードを有するクラスタまたはレートを平均するために比較されるＳＩＵ照会のより高レートを有するそれらは、更に調査に関し考慮される。
【０１３６】
現在の本発明（更にクラスタを調査する方法の１つ）の例示的実施形態において、形成される一度は、上記の通りで、そのクラスタに決定木アルゴリズムを適用することである。例えば、ＢＩ詐欺検出システム・アプリケーションで、分析宇宙のすべてのクレームの平均より非常に高ＳＩＵ照会のレートを有するクラスタは、属性がＳＩＵ照会に貢献させるものを調査するために、更に分割されることがありえる。
【０１３７】
パッケージされたソフトウェアを用いて決定木またはカスタム開発されたコンピュータコードを実装して、Ｓｑｕａｒｅｓ（ＳＳ）および／またはＬｏｇＷｏｒｔｈ値のＳｕｍを最大にすることによって、最適分裂は、例えば、選択されることがありえる。従って、かかるソフトウェアは、「裂けたＣａｎｄｉｄａｔｅｓ」のリストがそれらのＳＳによって、ランクした、そして、ＬｏｇＷｏｒｔｈがスコアすることを全般的に示唆する。
【０１３８】
図８に図示される典型的な決定木において、第１の分裂はクレーム厳しさスコアに基づいて発生する。そして、それはクレームコストの予測されたスコアである。「厳しさＳｃｏｒｅ」はアルゴリズムに基づいて最適割れた候補である。そして、柔らかいフロード周辺で仮説の一つならに合わせられるので、それはもっともらしい分裂である。低い予測されたコストを有するクレームがよりＳＩＵに任せられたことが分かる。そして、それは柔らかいフロード仮説を確認する。上記の如く、多変量前兆となるモデル（例えば、上記（そして、本願明細書に引用したものとする）特許出願公開番号出願番号１２／５９０，８０４に記載されるそれら）を介して、厳しさスコアは、それ自身で生成されることがありえる。そのときに記載されて、請求されるように、そのコンテキストにおいて、各「損傷グループ」 ― 現在のコンテキストのクラスタに類似していて ― は厳しさに関して記録されるコンポーネントクレーム請求することがありえる。
【０１３９】
２３より低い厳しさスコアを有するクレームの次の分裂に、最適割れた候補は、車に対する「後部損傷」である。この変数も、事業に関しセンスに思考法をして、柔らかいフロード仮説に合わせられる。
【０１４０】
しかしながら、第３は、はるかに右側の分岐に分裂したケースであるどこで、すなわち、数学的に最適であった変数ＲＥＰＯＲＴ  ＤＡＴＥ間の遅延日、そして、Ｌｉｔｉｇａｔｉｏｎ、分裂に関し選択した。それがセンスにする、近い〜最適分割を実行するために、訴訟が提出されたか否かを問わず、置き換える最善の変数はそうであった。この分裂に基づいて、２９のクレームから、５は、スーツを有しなくて、ＳＩＵに任せられなかった、しかし、スーツを有した２４から、２０だけは、ＳＵＩに任せられた。
【０１４１】
ＵＩの例
付加的な例として、ＵＩクレームの詐欺検出システムに関し管理されない技術のアンサンブルを作成することに関し、以下は、プロセスを記載する。これは、管理されずに組み合わさっている倍数を含んで、失業保険フロードを緩和するためにクレームを記録するために、検出方法を監督した。
【０１４２】
ＵＩ産業のフロードは、重要なコスト（システムに払い込む企業による税として最終的に生まれる）である。解雇された労働者に利点（クレーム）を払う基金に、各状態の雇用者は、税（プレミアム）を振り込む。法律が状態によって、異なるにもかかわらず、一般的に言って、それらが解雇されて、働くことが可能で、仕事に関し見ている場合、労働者はＵＩの利点に関しクレームに出願する資格がある。
【０１４３】
ユーザインタフェースシステムの利点支払いは、基準期間の間に出願人に関し所得をに基づいて。それから、利点は、毎週の基礎に外へ払われる。毎週、その者が働かなくて、いかなる賃金（または、それらがそうした場合、あまり方法を示すことは得られた）もかせがなかったと、出願人は、保証しなければならない。それが外へ払われる前に、それから、いかなる所得も利点から取り除かれる。典型的に、最大のキャップ（通常連邦法規に対する最近の拡張がこれにいくつかのケースの最高９９週をしたにもかかわらず、２６週の支払いの後の終了）を、有する毎週の利点に関し、請求者は、承認される。
【０１４４】
ＵＩに関しそれらの適格性の詳細を故意に隠す個人は、フロードを委託していることができる。例えば、フロードは多くの理由に起因することがありえる。そして、所得を控えめに述べる。今日米国において、ＵＩフロードのおよそ５０％は年支払い過多フロードに利益を与えることになっている−請求者が所得を控えめに述べて、その者が受けない利点を受信するときに、フロードのタイプが委託される。大多数の支払い過多ケースが意図的でない事務員のエラーに起因するにもかかわらず、フロード（出願人が財政的な利点を受信するために状態を故意に欺く）の結果であると、大きい部分が決定されて。
【０１４５】
分析典型的ＵＩ詐欺検出システムにおいて、効果（情報の部分がフロードを検出するために利用できることを確信している）。大まかに言って、情報は、適格性、初めのクレーム、支払いまたはクレームおよび結果として生じる審決情報（すなわち、支払い過多およびフロードの決定）を続けることをカバーする。クレーム／支払いを続けて、情報は初めのクレームに得た、または、適格性はフロードの潜在的前兆を組み立てるために用いることがありえる。どのクレームがフロードか支払い過多を含むことがわかったかについて指し示して、審決情報は、結果である。
【０１４６】
これらのデータソースから入手可能な情報の代表的な部分は、下の表１２に記載される：
【０１４７】
【表１２−１】
2015527660.tif 000029
【０１４８】
【表１２−２】
2015527660.tif 000030
【０１４９】
労働者が所得をＩＲＳに報告しなければならない時に基づいて不適当なＵＩ支払いを確認するために、多くの状態は、連邦データベースを利用する。しかしながら、このプロセスは、自営の個人に適用しなくて、主に現金会社および職業に関し操作するのが容易である。賃金が検査するのが難しいときに、出願人はフロードを委託する増加した機会を有する。検査する（例えば適格性要求（例えば、出願人は以前の雇用者からの分離に関し理由のため適格でないか、または機能が上ったか、または仕事などに関し捜していない場合有能でないおよび仕事が利用できない）のがそれらが難しいにつれて、検出するのが、他のタイプのフロードは、同じように困難である。他の産業および保険アプリケーションのフロードと同様に、クレームのクレームまたは特定の態様が検査するのがより難しい所で、ＵＩのフロードはより大きい傾向がある。
【０１５０】
ＵＩ空間の前兆となる変数の適切なタイプを選択するために、検査するのが困難であるか、または検査する長い間がとるクレームの自己申告のエレメント上の変数は、集められる。ＵＩにおいて、これらが自己申告の所得であること、時間、そして、出願人が報告した日付所得、職業、長年の経験、教育、産業、そして、アプリケーションおよび個人がクレーム（電話対インターネット）に出願する方法を、出願人が初めである時に提供するという他の情報。自動化システム（例えばオートメーション化した電話スクリーンまたはウェブサイト）による情報を報告するときに、出願人がより欺きそうでもよいことを、行動の経済理論は、示唆する。
【０１５１】
この例では、個々の出願人が利益生涯の上の継続クレームに出願する方法に職業季節的な営外居住者、職業移行営外居住者、社会的ネットワークおよび行動の営外居住者が関した及び、ＵＩ空間の異常フロードを検出することに関し具体的方法は関連規則、可能性分析、工業と同様にクラスター形成している方法を含むことがありえる。加えて、アンサンブル・プロセスは、これらの方法が単一のＦｒａｕｄ  Ｓｃｏｒｅを作成するためにさまざまに結合されることがありえる就業者でありえる。
【０１５２】
自動ＢＩ例に関連して上記の通りに、フロード傾向を平均するより高く自然の均一なポケットを同一とする管理されないクラスター形成している方法を用いて、クレームは、集まっていることがありえる。この場合、ＵＩに関しブリーフ・ケースのため、少し異常な挙動 ― 例えば、与えられた教育水準、占領および工業に関しｈｉｇｈ毎週の利点量を得ること ― を観察することに基づいているフロード仮説のアドレスに、以下の５件の異なるクラスター形成している実験は、設計される：
１）口座史およびシステムの出願人の歴史に基づいてクラスター形成すること：
例えば、この実験は、利益および出願人の過去のアクティビティ上の１１の変数を備える：例えば：Number of Past Accounts, Total Amount Paid Previously, Application Lag, Shared Work Hours, Weekly Hours Worked。
【０１５３】
２）出願人実態的人口統計学および支払情報に基づいてクラスター形成すること：
この実験は、出願人の実態的人口統計学（例えば年齢、組合員数、米国の市民権ならびに支払い（例えば払われる週の数、源泉徴収など）に関する情報）上の１７の変数を包含する
出願人人口統計学的データ（第一のファイリング時に公知である）と異なって、支払い関連のデータ（例えば、払われる週の数）は、ファイリングの初めの日にわかっていない。従って、これを適用することがファイリング時にフロードを捕えるために模型を作る時を、考慮点は、されるべきである。
【０１５４】
３）出願人の占領および実態的人口統計学および支払情報に基づいてクラスター形成すること：
クラスタを引き出して、更に区別して、異常なアプリケーションを発見するために、出願人の占領インジケータが加えられる違いによって、上記の二番目と、この実験は、類似している。
【０１５５】
４）仕事史、占領および支払情報に基づいてクラスター形成する：
出願人の職業に基づいてクラスタ、出願人が働いた工業および出願人が受信した利点の量に、これは、狙いをつける。
【０１５６】
５）変数の組合せに基づいてクラスター形成する：
アプリケーションについて変数の最も多様な一組を作成するために、これは、変数の全てを捕獲する。クラスタ説明が可変レベルの組合せに関して複雑さのより高程度を有して、説明するのがより難しいと共に、それらはより具体的で、詳述される。
可変的な標準化：
上記のように自動ＢＩ例示のに関連して、個々の値の値に関し標準化の方法は、クラスター形成している方法の結果としてならに対する大きい衝撃を有する。この例では、ＲＩＤＩＴが、別々各変数に使われる。この場合には、自動ＢＩケースのような、各変数のポスト変換分布ならびに群がらせる結果に関して、ＲＩＤＩＴ変換は、Ｌｉｎｅａｒ  ＴｒａｎｓｆｏｒｍａｔｉｏｎおよびＺ―Ｓｃｏｒｅ  Ｔｒａｎｓｆｏｒｍａｔｉｏｎ方法より好まれる。
【０１５７】
クラスタの数：
自動ＢＩ例に関連して上記の通りに、クラスタの適切な数を選択することは、成功の鍵および詐欺検出システムに関しクラスター形成する効果である。選択されるクラスタの数は、変数の数、下に横たわる相関および分布による。ＲＩＤＩＴ変換の後、クラスタの倍数は、考慮される。
【０１５８】
各実験に関しデータは個々に調べられる。そして、クラスタの推奨された最小限の数はがれプロット線に基づいて決定される。選択されるクラスタの最小限の数は内部クラスタ均一性をに基づいて。そして、完全な変化が説明される。そして、添加付加的なクラスタから戻るおよびクラスタのサイズを減少させる。いずれの場合においても、各変数の分散、クラスタにより説明される総分散、重要でないクラスタを加えることにより説明される分散の改良の量およびクラスタ当たりのクレームの数を使用して各クラスタの中で、均一性は、測定される。
【０１５９】
しかしながら、各実験のクラスタの中で最も高フロード・レートを達成するために、すべての実験は、クラスタの中の最も高微分を作成するために、最高５０のクラスタにより伝導される。下に表１３は、実験の各々に関しクラスタで見つかる最も高フロード・レートを示す：
【０１６０】
【表１３】
2015527660.tif 000031
【０１６１】
クラスタ・プロファイリング：
自動ＢＩ例に関連して上記の通りに、各クラスタの中で関連した前兆となる変数で平均的なものを算出することによって、各クラスタは、側面図を作られる。それから、パターン、類似点および異なるクラスタの違いが直ちに定義可能なことを可能にするために、クラスタは、熱マップに基づいて評価されることがありえる。図９において、表される熱マップ４００にて図示したように、いくつかのクラスタは、フロード（ＦＲＡＵＤ＿ＲＥＬ）の非常により高レベルを有する。加えて、これらのクラスタは、より過去の口座およびより大きい従来の支払われた総計を有する傾向がある。より多くのフロードはより高最大週を有するクラスタとも関係している。そして、時間は報告した、しかし、より低い最小限の時間は報告した。かくして、いくつかの週の完全な働きおよび他の週の仕事に関しでないクレームは、クラスター形成している方法によって、ユニークなサブグループと確認される。このサブグループがフロードを予示することがわかる。より少ないフロードを有するクラスタは、これらの特定の変数の逆のパターンを呈する。
【０１６２】
どのクラスタがより不正なクレームを含む傾向があるか分析することに加えて、個々のクレームがそれが帰属するクラスタからある距離に基づいて、個々のクレームを、評価できる。このクラスター形成している例で、クラスター形成している方法が「難しい」クラスター形成している方法である、または、クレームが唯一の１つのクラスタに割り当てられると仮定される点に留意する必要がある。難しいクラスター形成している方法の例は、ｋ−ｍｅａｎｓを備えて、クラスター形成することおよび階層的にクラスター形成することを袋に入れた。「柔らかい」クラスター形成している方法、例えば見込みに基づくｋ−ｍｅａｎｓまたはＬａｔｅｎｔ  Ｄｉｒｉｃｈｌｅｔ  Ａｎａｌｙｓｉｓまたは他の方法は、クレーム請求クラスタに割り当てられるという確率を提供する。かかる柔らかい方法の使用は、本発明によっても企図される ― ちょうど本実施例に関しでない。
【０１６３】
難しいクラスター形成している方法に関して、各クレームは、単一のクラスタに割り当てられる。クラスタの他のクレームはクレームの仲間集団である。そして、クラスタはクラスタの中でクレームのタイプにおいて、均一であるべきである。しかしながら、クレームがこのクラスタに割り当てられたが、他のクレームのようにないかもしれない。クレームが営外居住者であるので、それは起こることができる。かくして、クラスタの中心までの距離は、算出されるべきである。ここで、マハラノビス距離は営外居住者および異常を確認する観点から好まれる（例えば、ユークリッドの距離の上の）。そして、そのことをそれはデータセットの変数間の相関の考慮に入れる。アプリケーションがそのクラスタの中心から遠く離れてある既知の事実が中心周辺で他のデータ・ポイントの配布によるかどうか。データ・ポイントは中心までのより短いユークリッドの距離を有することができる、しかし、データがその方向に非常に集中する場合、営外居住者（この場合、Ｍａｈａｌｏｎｏｂｉｓ距離はより大きい値である）として、それはまだ考慮されることができる。
【０１６４】
ユークリッド距離
【０１６５】
【数１６】
2015527660.tif 000032
【０１６６】
ここで、Ｄｉ，ｄは、観察ｉ〜クラスタｄに関し距離手段であるを仮定し（ｉ＝１、…，Ｎ、ここで、Ｎ＝クレーム数、およびｄ＝１、…，Ｄ、ここでＤ＝クラスタ数）。ここで、ｊは変数の数であり、
【０１６７】
【数１７】
2015527660.tif 000033
【０１６８】
はクラスタｄ
【０１６９】
【数１８】
2015527660.tif 000034
【０１７０】
の中の可変的なｊに関し平均である、換言すれば、全て全体の変数ｊで平均的なものはｉ＝１（クラスタｄの中の…，Ｎｄ）を請求する。ここで、Ｎｄはクラスタｄのクレームの数である。かくして、算出されることは、各クラスタの平均に対する変数全体の正方形の合計の二乗根である。マハラノビス距離は類似の手段である。但し、次の場合は除く−距離は同様に共分散を含む。マトリックス表記法に書かれて、これは、
【０１７１】
【数１９】
2015527660.tif 000035
【０１７２】
である。上記のように、各クレームは、中心にある各クラスタに、所与のマハラノビス距離を有する。距離より１つのクラスタ（そしてクレームが単一のクラスタに割り当てられないクラスター形成している方法に関して
【０１７３】
【数２０】
2015527660.tif 000036
【０１７４】
だけにクレームが割り当てられるにつれて、Ｍ２はより中心にあるすべてのクラスタまでの距離の平均である。そして、クレームが各潜在的クラスタに帰属するという確率によって、重くなる。
各クラスタに関して、営外居住者として個々のアプリケーションを識別するためにＭ２の分割ポイントの選択を容易にするために、マハラノビス距離（Ｍ２）の棒グラフが、できることがありえる。
【０１７５】
クレームは、複数の潜在的試験に基づいて営外居住者と確認されることがありえる。プロセスは、以下の通りでありえる：
各クラスタに関して：
ａ．各クレームに関しクラスタ・センターまでの距離を算出する、これらはＭｉ＾２である
ｂ．多くのクレームがクラスタ平均距離からＸ標準偏差の外側で落下するかについて算出する。３、４、５、６の潜在的値を有しているＸによるループ
ｉ．Ｍ２である場合営外居住者インジケータ＝1＞平均（Ｍ２）＋Ｘ＊ｓｔａｎｄａｒｄの偏差（Ｍ２）。さもなければ０
ｉｉ．Ｘの値が容認できないほど少ないより、クレームの比率が営外居住者インジケータとして衰える場合、＝1は１０％より大きい
ｉｉｉ．営外居住者インジケータが０であるにつれてクレームの比率が衰える場合、Ｘの値は容認できないほど少ない
ｉｖ．ローカル最大がＸに関し値により捕獲されていない分布にある場合、ローカル最大が営外居住者として捕えられるように、Ｘの値をシフトする
このプロセスの後、クラスタがクラスタのその同僚に対する営外居住者である場合、各クレームはクラスタによって、だけでなく、そのクラスタおよびインジケータのその同僚までの距離によっても付け加えられる。
【０１７６】
共有雇用者／従業員社会的ネットワーク：
他のタイプの管理されない分析法（ネットワーク分析）は、過去のクレームの関連に基づいて社会的ネットワークの構築による詐欺検出システムを成し遂げることがありえる。各クレームと関連した個人が集められる。そして、ネットワークが時間とともに組み立てられる場合、個人（時々共同体、リングまたは排他的集団と呼ばれている）の特定のサブセットの中のクラスタに、フロードは向かう。ここで、ネットワーク・データベースは、以下の通りに組み立てられることがありえる：
1.ＵＩクレームに遭遇するユニークな雇用者および従業員のデータベースを維持する。これらは、社会的ネットワークの「ノード」を表す。加えて、従業員が雇用者とかせぐ賃金を追跡する。関連を計数しないより量が重要でない（例えば、従業員の所得の５％未満）場合。
【０１７７】
2.各雇用者に関して、従業員が具体的な容量の両社に関し働いた他の全ての雇用者とのつながりを引き出す。これらの接続は、「エッジ」と呼ばれている。
【０１７８】
3.弱いリンクを削除する。これは正確なネットワークによる、しかし、リンクは次の場合に削除されるべきである
ａ．１―２の従業員だけは、２人の雇用者で分配された。
【０１７９】
ｂ．従業員のパーセンテージは共有した（＃は共有して／合計する）両方の雇用者に関し＜１％。これは、重要でない接続である。
【０１８０】
ｃ．大部分の雇用者が各々に接続している場合、２０の接続に対するトップ１０だけを保つことができる。ネットワークが非常に接続される場合、これは起こることができる、例えば、誰でも他の皆に関し働いた極めて小さい共同体の場合には。
ネットワークにおいて、ＵＩフロードをオーバレイする：
献身的なフロードを有するいかなる従業員もまたはフロードを委託するとわかる雇用者に関して、ネットワーク上のいかなる付随するノードに関しも、「フロード・カウント」を増加させる。フロードが委託された（または複数の過去の間の複数の雇用者が年に利益を与える場合）、最後の雇用者に、従業員献身的なフロードは、プラスになる。
【０１８１】
ネットワーク（小さい共同体または排他的集団、例えば）の幾何学的特徴の範囲内で循環するために、フロードは、示された。弁護士および医師のどの小さいグループがより多くのフロードに含まれる傾向があるか、または、どの請求者が複数回現れたか追跡することが、これによって、保険業者ができる。決して調査されなかったケースがフロードを有することができないにつれて、周知のフロードとの過去の挙動および関連が将来の関係に疑いを与える個人のそれらのリングのカバーを取るのを、この種の分析は助ける。
【０１８２】
周囲のノード（時々「自我ネットワーク」と呼ばれる）のフロードに基づいて、所与のノードに関しフロードは、予測されることがありえる。換言すれば、フロードは、特定のノードおよび排他的集団において、集まる傾向があって、ネットワーク全体にランダムに割り当てられない。挙げられた情報が利用できる場合、周知の共同体検出アルゴリズムにより確認される共同体、ノードの自我ネットワークの中のフロードまたは周知の詐欺事件に対する最短距離はすべての潜在的前兆となる変数である。これらの排他的集団または共同体の識別は、高く示強プロセッサである。ネットワークのノードの被接続共同体を検出するために、計算アルゴリズムが、存在する。これらのアルゴリズムは、特定の共同体を検出するために適用されることがありえる。下の表１４はかかる例を示す。そして、いくつかの確認された共同体が他より高フロードのレートを有することを証明する。そして、単にネットワーク構造により確認されるだけである。この場合、それら間の何百万ものリンクについては、６３ｋの雇用者は、全体のネットワークを組み立てるために利用された。
【０１８３】
【表１４】
2015527660.tif 000037
【０１８４】
この情報の付加的な表現は、「隣接する」雇用者のフロードの量に注目して、それが所与の雇用者のフロードについて何かを予測するかどうかみなすことである。かくして、各雇用者に関し、識別は、上記のステップにおいて、所与の定義によって、「接続される」すべての雇用者でできていることがありえる。各雇用者に関し「自我ネットワーク」または与えられた雇用者が従業員を共有した雇用者のリングを、これは、占める。それから自我ネットワークのフロードのレートに基づいて雇用者を分類して、各雇用者の自我ネットワークに関しフロードとなることは、発見において、それらの自我ネットワークのフロードのｈｉｇｈレートをもつ雇用者がよりそれ自身フロードのｈｉｇｈレートを有しそう（表１５を下にみなす）である結果になる。
【０１８５】
【表１５】
2015527660.tif 000038
【０１８６】
矛盾を報告すること：
ＵＩ保険に関し初めのクレーム時に、請求者は、いくつかの情報（例えば生年月日、年齢、レース、教育、占領および工業）を報告しなければならない。必要とされる特定のエレメントは、述べる状態と異なる。これらのデータが、状態の仕事条件を判断して、理解することに関し、状態によって、典型的に使われる。しかしながら、個人からの報告されたデータが慎重に調べられる場合、矛盾している報道に基づいて異常は見つかることがありえる。そして、それはアイデンティティ・フロードを示唆するかもしれない。第三者が利点を請求するために合法的な人の社会保障番号を使用してあるが、その人に関しすべての詳細を知ることができるというわけではないかもしれない。
【０１８７】
これが多くのデータ・エレメントに適用されることがありえるにもかかわらず、職業に基づいて個人に関しこの種の異常を生成することによるこの例散歩は年々報告した。このプロセスは、占領における報告された変更の営外居住者を同定するために、マトリックスを生じる：
１）データベースの１つの初めのクレームより報告しているすべての請求者を同定する。
【０１８８】
２）クレーム（１および２番目）の各組に関して、第１の報告された職業を確認する。そして、第２は占領を報告した。
【０１８９】
３）すべての請求者となることは、サイズＮｘＮの母体を生じ、
データベースにおいて、利用可能な職業のＮ＝数。マトリックスの列は１回目の報告された占領を表すべきである。その一方で、列は２回目の報告された占領を表すべきである。
【０１９０】
４）各柱に関して、その柱に関し総量によって、各セルを分ける。個人がクレームに出願する次のとき、された１回目の占領（カラム）からの個人が他の２回目の占領を報告するという確率を、結果として生じる数は表す。
【０１９１】
下の表１６は例を提供する。そして、スタンダードＯｃｃｕｐａｔｉｏｎ  Ｃｏｄｅｓ（ＳＯＣ）を示す。これは、より大きいマトリックスの上の角を表す。これは、以下の通りに解釈される：クレームに出願して、Ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ  Ｏｃｃｕｐａｔｉｏｎ（ＳＯＣ  １１）の作業を報告する出願人は、時間、Ｂｕｓｉｎｅｓｓおよび時間、などのＦｉｎａｎｃｉａｌ  Ｏｃｃｕｐａｔｉｏｎ（ＳＯＣ  １３）８．７％の次のクレーム４７％の同じＳＯＣを報告する。営外居住者または異常は、建築家として次のクレームのＳＯＣ  １７を報告する請求者である。これは、営外居住者としてフラグを立てられるべきである。
【０１９２】
【表１６】
2015527660.tif 000039
【０１９３】
これに関しプロセスは、２桁のメージャーＳＯＣ、３桁ＳＯＣ、４桁ＳＯＣ、５桁ＳＯＣおよび６桁ＳＯＣを使用してコンピュータによって、繰り返される。コンピュータは、情報の適切なレベルを選択することがありえる（どの桁コード）、そして、異常の指標に関し分離。選択される分離は、適切な分離を確認するために、０．０５％ずつ、０．０５％から５％にわたるべきである。以下の判断プロセスは、コンピュータにより適用される：
情報（例えば、２桁のＳＯＣコード）の所与のレベルに関して：
セルによって、される分離に該当する所与の区分の（例えば、０．０５％）Ｆｌａｇ全部クレームに関して、推移確率を算出する。
【０１９４】
すべてのクレームとなる。
【０１９５】
システムにより確認されるクレームの数が＞５％である場合、詳細の中止またはレベルは不適当である。
【０１９６】
すべての分離全体に繰り返す。
【０１９７】
詳細のすべてのレベル全体に繰り返す。
【０１９８】
クレームの５％未満の板石舗道の要求を満たす詳細および分離で最も深いレベルを選択する。
【０１９９】
このプロセスは、合理的な予想される変化（例えば教育または工業）を有するデータ・エレメントに関し繰り返されるべきである。情報の固定されたか変わらない部分は、同様に評価されるべきである（例えばレース、性または年齢）。年齢の類の何かに関して、データ・エレメントが自然な変更を有する所で、従来のクレームが個人の年齢を推定するために出願されたので、パスした時間を使用して、予想される年齢は算出されるべきである。
【０２００】
季節間格差営外居住者：
いくつかの産業は、季節的な仕事の高水準を有して、閑散期の間にレイオフを実行する。農業、釣りおよび構造を（仕事の高水準が夏の月および冬の月の就職率の低いレベルにある）、例は、含む。他の営外居住者または異常は、クレームが予想される労働季節の間に特定の産業（または占領）の個人に関し出願される時である。これらの個人は分離に関しそれらの理由を誤って伝えていることができる、したがって、フロードを委託する。
季節的な産業および職業は、やすり屑の総数が最も高であるコードを確認するために、多数のコードによる処理によって、コンピュータを用いて確認されることがありえる。それから、それらがこれらの季節的な産業に関し労働季節の間にクレームに出願する場合、個人はフラグを立てられる。季節的な産業を確認するプロセスは、以下の通りである：
１）各産業（または占領）に関して、その年の（１―５２）月（１―１２）または週でクレームの数を凝集させる
２）ｙ軸がその時間の間のクレームのカウントである及びｘ軸がステップ１からの日付である所で、これらのクレームの棒グラフを作成する
３）仕事ファイリングの最大カウントがそうである最小限の期間＊10＜に関し失業やすり屑のカウントが季節的な産業をみなしたいかなる産業または占領
４）配布の「肘」または「がれポイント」によって、この産業に関し季節的な期間を決定する。これは、配布の傾斜が浅くする急坂から劇的に鈍るポイントである。かかるポイントが存在しない場合、季節的なインジケータを表すために、最も低月（または週）の１０％選択をする
５）労働期間のいかなるクレームも、異常である。
【０２０１】
行動の営外居住者：
他の種類の営外居住者は、異常な個人習慣である。個人は、それらがＵＩの利点を受信するために毎週の証明に出願する時に関連した習慣的方法でふるまう傾向がある。個人は、典型的に証明（すなわち、ウェブサイト対電話）に出願することに関し同じ方法を使用して、同じ曜日のファイルの傾向があって、しばしば毎日、同時に出願する。目的は出願人を見つけることである。そして、それから、出願人がパターンをもたらした特定の毎週の証明は具体的な方法のパターンを壊した。そして、異常であるか非常に予想外の挙動を表す。
【０２０２】
見込みに基づく行動のモデルは各ユニークな出願人に関し組み立てられることがありえる。そして、そのｉｎｄｉｖｉｄｕａｌの挙動に基づいて毎週を更新する。それから、これらのモデルは、方法に関し予測を組み立てるために用いることがありえる、曜日または時間。それによって、／請求者が毎週の証明に出願することになる。例えば、挙動における変更は、複数の方法で測定されることがありえる：
１）個人が指定された予測間隔（例えば９５％）の外側で出願する週のカウント
２）予測（個人が特定の方法で反応するために、モデルがそうであることを確信している方法）の分散を、測定するモデルのパラメータの変化
３）特定のモデルの下のファイリングに関し確率：Ｐ（ファイリング｜Ｍｏｄｅｌ）。
異常を識別するために適用される方法は、アクセスの方法、毎週の証明の曜日および時間内のログでありえる。
【０２０３】
別々のイベント予測：
アクセスの方法および曜日は、両方の別々の変数である。この例では、アクセス（ＭＯＡ）の方法に価格｛ウェブ、Ｐｈｏｎｅ、Ｏｔｈｅｒ｝がとることがありえる。そして、曜日（ＤＯＷ）に価格｛1,2,3,4,5,6,7｝がとることがありえる。個人が特定の日上の具体的方法を用いてアクセスする可能性および不確定度をモデル化するために、Ｍｕｌｔｉｎｏｍｉａｌ―ディリクレ・ベイズ的なＣｏｎｊｕｇａｔｅ  Ｐｒｉｏｒモデルは、用いることがありえる。他の別々の変数が使われることがありえることを理解すべきである。
ＭＯＡに関して、例えば、出願人が異常な方法でふるまっているインジケータを、プロセスは、生成する：
１）個々の出願人に関して、集めて、時間の順に最新のものに最も早く、すべての毎週の証明を分類する
２）ＭＯＡモデル：Ｍ￣Ｍｕｌｔｉｎｏｍｉａｌ（｛ウェブ、Ｐｈｏｎｅ、Ｏｔｈｅｒ｝、｛αｉ｝、ｉ＝１，２，３）および｛αｉ｝〜
【０２０４】
【数２１】
2015527660.tif 000040
【０２０５】
ここで
【０２０６】
【数２２】
2015527660.tif 000041
【０２０７】
は従来の分布である。
【０２０８】
３）より前にセットする：
ａ．１週めに関して、従来の配布がそれらの第１の週の他の請求者に関し歴史的なＭＯＡアクセス方式に基づいてように設定されることを、かかるその合計（｛αｉ｝）＝３．５を正規化する
ｂ．次の週に関して、従来のものは、最新版（下のステップ６）の後後部｛αｐｏｓｔ，  ｉ｝ものとしてセットされる
４）予測間隔を算出する
ａ．請求者がログインする確率および分散は、Ｍｕｌｔｉｎｏｍｉａｌおよびディリクレ分布によって、与えられる。
【０２０９】
ｉ．予想される確率、μ＝αｉ／ｓｕｍ（｛αｉ｝）。例えばＰで、ある（ウェブ｜、｛αｉ｝）＝αウェブ／ｓｕｍ（α電話、αweb、αother）。
【０２１０】
ｉｉ．予想される分散：ベータ配布を使って、分散は与えられる：σ＾2＝αβ／［（α＋β）＾2（α＋β＋1）］
ここで、β＝ｓｕｍ（αｉ）−αｉ．
ｂ．ステップ４から算出されるμ±ｋσとして、ノーマルなものを用いたｋ＝｛2,3、…,20｝に関し、予測間隔を算出する
５）実際のデータを評価して、必要に応じて異常フラグを作成する
ａ．週に関しアクセスの実際の方法を得る：ｍ
ｂ．可能性を算出する：Ｌ＝Ｐ（Ｍ＝ｍ｜、｛αｉ｝）。
【０２１１】
ｃ．Ｌが４ｂから予想される方法の予測間隔の外にある場合、識別する。その場合は、異常としてのフラグ
ｄ．４ｂにおいて、識別されるすべての間隔に関し繰り返す
６）より前に更新する
ａ．Ｃｏｎｊｕｇａｔｅ  Ｐｒｉｏｒ  Ｒｅｌａｔｉｏｎｓｈｉｐを用いて後部｛α柱、ｉ｝ものを算出する：｛αｐｏｓｔ，ｉ｝＝｛αｉ｝＋ｍ。換言すれば、１の値によって、実際のＭＯＡ  ｍを伴うαを＋１増加する。ベクトルのαの他の値は、不変のままである。
【０２１２】
ｂ．｛αｐｏｓｔ，ｉ｝意志のこの後部値が、出願人に関し次の週に関し従来のものとして使われる
７）予想される変数の変化を算出する
後部σは、ステップ４．ａ．ｉｉにおいて、σと比較して算出されることがありえて、算出されることがありえる。δ＝σｐｏｓｔｅｒｉｏｒ／σとして、変化を算出する。δ＞０．１である場合、異常として衰える。
【０２１３】
アクセス・タイム営外居住者：
ＡｃｃｅｓｓのＭｅｔｈｏｄおよび上で記載されるプロセスまでにつくられるＷｅｅｋ営外居住者のＤａｙに加えて、出願人が毎週の証明に出願するためにシステムにログインする時に関し、異常および営外居住者はつくられることがありえる。そして、切手が獲得される時それをそれとみなす。
【０２１４】
しかしながら、配布より上に記載されるのと同様に、確率モデルを利用して、可能性を算出して、後部残りを更新するプロセスは、異なる。この場合、Ｎｏｒｍａｌ―ガンマＣｏｎｊｕｇａｔｅ  Ｐｒｉｏｒモデルが、用いられる。これらのステップは、同じプロセス、しかし、その代わりに数式を適切なものに置き換えることを概説する：
１）個々の出願人に関して、集めて、時間の順に最新のものに最も早く、すべての毎週の証明を分類する。
【０２１５】
２）ＨＨの時間を変換する：ＭＭ：数のフォーマットに対するＳＳフォーマット：Ｔ＝ＨＨ＋ＭＭ／６０＋ＳＳ／６０２。
【０２１６】
３）モデルは、中でログの時間が通常割り当てられるということである：Ｔ￣Ｎｏｒｍａｌ（μ、σ２）、そしてパラメータは、Ｎｏｒｍａｌ―ガンマとして共同で割り当てられる：（μ、σ―２）￣ＮＧ（μ０、κ０、α０、β０）。
【０２１７】
４）より前にセット：
ａ．１週めに関して、従来の配布はそれらの第１の週の他の請求者に関しアクセス方式の歴史的な時間に基づいてように設定される。ここで、μ０＝ｈｉｓｔｏｒｉｃａｌは、κ0＝0.5、α0＝0.5（β0＝1.0）を平均する
ｂ．次の週に関して、従来のものは、更新することの後の従来の週から後部ものとしてセットされる：(μ0, κ0, α0, β0)t+1=(μ*, κ*, α*, β*)t.最新版は、ステップにおいて、所与の式によって、７を下まわる。
【０２１８】
５）予測間隔を算出する
ａ．請求者がログインする時に関し確率および分散は、ＮｏｒｍａｌおよびＮＧ分布によって、与えられる。
【０２１９】
ｉ．予想される確率：μ
ｉｉ．予想される分散：σ2=β/α.
ｂ．上で算出されるμ±ｋσとして、通常のものを用いたｋ＝｛2,3、…,20｝に関し、予測間隔を算出する。
【０２２０】
６）実際のデータを評価して、必要に応じて異常フラグを作成する
ａ．週に関しアクセスの実際の方法を得る：ｍ
ｂ．可能性を算出する：Ｌ＝Ｐ（Ｔ＝ｔ｜μ,σ２）。
【０２２１】
ｃ．Ｌが予想される予測間隔の外にあるかどうか識別する。その場合は、異常として衰える。
【０２２２】
ｄ．すべての間隔に関し繰り返す。
【０２２３】
７）より前に更新する
ａ．以下の公式において、与えられるＣｏｎｊｕｇａｔｅ  Ｐｒｉｏｒ  Ｒｅｌａｔｉｏｎｓｈｉｐを用いて後部パラメータを算出する、
ここでＪ＝１である。ここで、各請求者に関し下位率ｎ＝１、…、Ｎ。
【０２２４】
【数２３】
2015527660.tif 000042
【０２２５】
ｂ．μｐｏｓｔｅｒｉｏｒ＝μ＊およびσｐｏｓｔｅｒｉｏｒ２＝β＊／α＊
ｃ．パラメータ（μ＊、κ＊、α＊、β＊）ｔ）のこの後部値が、出願人（μ０、κ０、α０、β０）ｔ＋１）に関し次の週に関し従来のものとして使われる
８）予想される変数の変化を算出する
ａ．後部σが算出されることがありえて、より前にσと比較されることがありえることに注意されたい。δ= σposterior/ σpriorとして、変化を算出する。δである場合、それから、＞０．１は異常としてフラグを立てる。
【０２２６】
異常のアンサンブル：
一旦すべての異常が確認されると、これらの異種のインジケータはＥｎｓｅｍｂｌｅ  Ｆｒａｕｄ  Ｓｃｏｒｅに結合されなければならない。この例はこれらの異常インジケータの組合せを考慮する。そして、それに価格｛0,1｝がとることがありえる。しかしながら、異なるインジケータがそれらが妨害されたという確信により表される場合、それらは信頼の逆として描写されることがありえる：１／ｃｏｎｆｉｄｅｎｃｅおよび同じプロセスを混合性に使用すること。
【０２２７】
Ｅｎｓｅｍｂｌｅ  Ｆｒａｕｄ  Ｓｃｏｒｅを組み立てることにおいて、下に横たわるインジケータの一次結合は、作成されることがありえる：
【０２２８】
【数２４】
2015527660.tif 000043
【０２２９】
ここで、Ｉｊは異常インジケータであり、Ｊは結合される異常インジケータの合計数であり、αｊは重量である。重量をセットする：
１）すべてのインジケータＩｊの相関を考慮する。すべてのペアワイズ相関が０．２未満である場合、すべてのαｊ＝１をセット。さもなければ、ステップ２へ進む。
【０２３０】
２）それから、他の語（変数の小さいサブセットが相関＞０．５を有するところ）で、変数のサブセットがインター相関している場合：
ａ．変数ｋ＜ｊのサブセットに関し重量γｋを得るために、Ｐｒｉｎｃｉｐａｌ  Ｃｏｍｐｏｎｅｎｔｓ  Ａｎａｌｙｓｉｓ（ＰＣＡ）を使用する。
【０２３１】
ｂ．共分散マトリックスの第１の固有ベクトルの固有値を算出する。これらが、γｋに関し値として使われるべきである。
【０２３２】
ｃ．ｋ変数のサブセットに関して、重みは、
【０２３３】
【数２５】
2015527660.tif 000044
【０２３４】
ｄ．内部相関している変数のすべてのサブセットに関し繰り返す。
【０２３５】
ｅ．相関分析間において、備えられない変数は、所与の重量αｊ＝１であるべきである。
【０２３６】
理由コード：
上からＥｎｓｅｍｂｌｅ  Ｆｒａｕｄ  Ｓｃｏｒｅ（Ｓ）の場合、理由コードは、ｉｎｄｉｖｉｄｕａｌスコアが得られる理由を記載するために用いることがありえる。この場合、理由は、下に横たわる異常インジケータＩｊである。Ｉｊ＝１である場合、請求者はこの理由を有する。理由は、重量（αｊ）のサイズに基づいて命じられる。記録される各請求者に関しシステムにより維持される理由は、Ｅｎｓｅｍｂｌｅ  Ｆｒａｕｄ  Ｓｃｏｒｅによって、パスされる。
【０２３７】
付録Ｃは、クラスター形成しているＵＩにおいて、使われることがありえる変数の用語集である。
【０２３８】
II.関連ルール例
本願明細書において、記載される本発明の第２の主要な例示は、関連規則を利用する。この例示は、次に記載される。
【０２３９】
例えば、付加的な調査に関し割り当てられる営外居住者クレーム（これらの規則を満たさない）を確認する仕掛け線として、保険金請求に関し「通常の挙動」を定量化するために、連合規則は、用いることがありえる。かかる規則は、確率をクレームの特徴の組合せに割り当てて、「もしもそれから」記載のように案出されることがありえる：第１の状態が真である場合、１人は更なる条件がまた、所与の確率によって、存在するか真であるのを予想できる。現在の本発明のさまざまな例示的実施形態によれば、この種の関連規則は、それら（仕掛け線を起動させる）を壊すクレームを確認するために用いることがありえる。クレームが十分な規則に違反する場合、それは不正である（すなわち、それは「異常な」プロフィルを表す）ことに関しより高傾向を有して、付加的な調査または動きに関し参照するべきである。
【０２４０】
協会は、作成プロセスが規則のリストを生産すると決定する。それから、詐欺検出システムに関し将来のクレームに適用されるプロセスを記録している関連規則において、臨界数のかかる規則が、使われることがありえる。
【０２４１】
周知のおよび学問的に認められたアルゴリズムが、関連規則を定量化することに関しある。Ａｐｒｉｏｒｉ  Ａｌｇｏｒｉｔｈｍは、様態の原則を生じるかかる一つのアルゴリズムである：左のＨａｎｄ  Ｓｉｄｅ（ＬＨＳ）は、下に横たわるＳｕｐｐｏｒｔ、ＣｏｎｆｉｄｅｎｃｅおよびＬｉｆｔを有するＲｉｇｈｔ  Ｈａｎｄ  Ｓｉｄｅ（ＲＨＳ）を意味する。この関係は、数学的に描写されることがありえる：｛ＬＨＳ｝≧｛ＲＨＳ｝｜（サポート、Ｃｏｎｆｉｄｅｎｃｅ、Ｌｉｆｔ）。かかるアルゴリズムにおいて、サポートは、起こっているＬＨＳイベントの確率として定義される：Ｐ（ＬＨＳ）＝Ｓｕｐｐｏｒｔ。信頼は、ＬＨＳを与えられるＲＨＳの条件付き確率として定義される：Ｐ（ＲＨＳ｜ＬＨＳ）＝Ｃｏｎｆｉｄｅｎｃｅ。Ｌｉｆｔは、条件が非独立イベントであるという可能性として定義される：Ｐ（ＬＨＳ及びＲＨＳ）／［Ｐ（ＬＨＳ）＊Ｐ（ＲＨＳ）］＝Ｌｉｆｔ。
【０２４２】
関連規則の典型的使用は、一緒にありそうなイベントを結びつけることである。これが、販売データにおいて、しばしば使われる。例えば、バターおよびパン（そしてバスケットも牛乳を備える時の９０％）をショッピング・バスケットが備えるときに、食品雑貨店はそれに注意できる。様態｛Ｂｕｔｔｅｒ＝ＴＲＵＥ、Ｂｒｅａｄ＝ＴＲＵＥ｝≧｛Ｍｉｌｋ＝ＴＲＵＥ｝（Ｃｏｎｆｉｄｅｎｃｅが９０％である）の関連支配として、これは、表されることがありえる。現在の本発明の例示的実施形態は、規則を反転させて、営外居住者およびかくして不正なクレームを確認するために規則の論理的逆を利用する下に横たわる新概念を使用する。上記の例では、牛乳でなくバターおよびパンを購入する買い物客の１０％に関し見ることに、これは、変換する。それは、「異常な」ショッピング・プロフィルである。
【０２４３】
上で記載されるクラスター形成している例示と同様に、生のクレーム情報のデータベースおよび訓練セット（上記の如く、「クレーム」はここの最も広い可能なセンスにおいて、理解される）として、使われることがありえる特性から、例示が始めるべきであると、協会は、決定する。かかる訓練セットを使って、規則は構築されることがありえて、そして、訓練セットにおいて、備えられない新しいクレームまたは処理に適用した。かかるデータベースから、関連規則分析に関し有用である関連した情報は、抽出されることがありえる。例えば、自動車ＢＩコンテキストで、損傷の異なるタイプおよびネイチャは、車両の異なる部分にされる損傷とともに選択されることができる。
【０２４４】
正常であると考えられるクレームは、分析に関し最初に選択される。これらは、例えば、付加的な調査に関しＳＩＵまたは類似の当局または部門に任せられなかったクレームである。これらは、規則が定められるベースラインを提供するために、最初に分析されることがありえる。
【０２４５】
例えば、疑わしいタイプの損傷に関しバイナリのフラグは、生成されることがありえる。一般的な（主観的でおよび／または損害賠償を検査するのが客観的に難しくて先に述べた、疑わしいタイプのクレームが備えるにつれて）損失または損傷において。ＢＩクレームの例において、骨折と比較して、燃焼またはより重篤な損傷を検査するためにそれらがより困難であるにつれて、軟部組織損傷が疑わしいと考慮されること、どの缶、イメージング研究にみなされて、動悸がするまたは、それは、それ以外は容易に定義可能な症状および表示を有する。自動ＢＩ空間において、軟部組織クレームは特に疑わしいと考慮される。そして、フロードを犯している個人がこの種の損傷（時々軟部組織損傷処理を専門としている医療専門職と共謀している）の有利さを立証可能性のそれらの欠如のためとることは熟慮した常識である。不正な最も高傾向を有するそれらを決定するクレームで最も疑わしいタイプさえ、発明の関連規則アプローチが整理することがありえることを、この例は、示す。
【０２４６】
関連規則を生成するために、いかなる前兆となる数字および非バイナリ変数も、バイナリの様態に変わるべきである。ついで、例えば、バイナリのビンは、クレームに関し歴史的な切られたポイントに基づいてように作られることがありえる。これらの切られたポイントは、例えば、作成プロセスの間に選択される正中の数の変数でありえる。他のタイプの平均（すなわち、平均、モードなど）が、このアルゴリズムで使われることもできるが、いくつかのケースの最適以下の切られたポイントに到着できる。変数ができるだけ対称的に減らされるように、中心手段の選択は選択されるべきである。各変数の棒グラフを見ることは、正しい選択の決定を可能にすることがありえる。ルールセットの極めて一般の可変的な値の任意の包含が可能な限り回避されることを確実にするのを、最も対称形の切られたポイントの選択は、助ける。同様に、１０足らず異なった値を有する別々の数の変数は、同じ陥穽を回避する分類変数とみなされるべきである。ポイントを切ってやられるかかる経験的バイナリは、プロセスを記録している関連規則用に保存されることがありえる。
作成プロセスの間に選択されるすべての明確な属性に関し、バイナリの０／１の変数は、つくられる。それがそうでない場合クレームがカテゴリおよび０において、ある場合、各カテゴリに関し１つの新しい変数をつくって、その変数の記録レベル値を１にセットことによって、これは達成されることがありえる。例えば、問題の分類変数が「はい」の値を有すると仮定する。そして、「反対」。更に、クレーム１が「はい」の値を有する。そして、クレーム２が「いいえ」の値を有すると仮定する。それから、２つの新しい変数は、任意に選ばれたが、全般的に意味がある名前によって、つくられることがありえる。この例では、Ｃａｔｅｇｏｒｉｃａｌ＿Ｖａｒｉａｂｌｅ＿ＹｅｓおよびＣａｔｅｇｏｒｉｃａｌ＿Ｖａｒｉａｂｌｅ＿Ｎｏは、十分である。クレーム１が「はい」の値を有するので、Ｃａｔｅｒｇｏｒｉｃａｌ＿Ｖａｒｉａｂｌｅ＿Ｙｅｓは１に対するセットである。そして、Ｃａｔｅｇｏｒｉｃａｌ＿Ｖａｒｉａｂｌｅ＿Ｎｏは０に対するセットである。同様にクレーム２に関し、Ｃａｔｅｇｏｒｉｃａｌ＿Ｖａｒｉａｂｌｅ＿Ｙｅｓは０に対するセットである。そして、Ｃａｔｅｇｏｒｉｃａｌ＿Ｖａｒｉａｂｌｅ＿Ｎｏは１に対するセットである。作成プロセスの間に選択されるすべての明確な値およびすべての分類変数に関し、これは、続けられることがありえる。
【０２４７】
クレームに対してテストされる潜在的規則およびＳＩＵに任せられたそれらのクレームのフロード決定を生成するために、アルゴリズムが用いることがありえると、周知の協会は、決定する。ここで、そして、中である、ＬＨＳは、複数の条件から成ることができる、Ａｐｒｉｏｒｉ  Ａｌｇｏｒｉｔｈｍ、ＲＨＳは、単一の特徴に全般的に制限される。例えば、ＬＨＳ＝｛下部のｅｘｔｒｅｍｉｔｙ＝ＴＲＵＥへの破壊損害、上のｅｘｔｒｅｍｉｔｙ＝ＴＲＵＥへの破壊損害｝およびＲＨＳ＝｛共同のｉｎｊｕｒｙ＝ＴＲＵＥ｝とする。それから、これらの関係のＳｕｐｐｏｒｔ、ＣｏｎｆｉｄｅｎｃｅおよびＬｉｆｔを推定するために、Ａｐｒｉｏｒｉ  Ａｌｇｏｒｉｔｈｍは、影響を及ぼされることができる。例えば、この規則のＣｏｎｆｉｄｅｎｃｅが９０％であると仮定して、それから、上下の四肢の破壊があるクレームで、これらの個人の９０％も共同の損傷を経験することを公知である。それは、みなされる「通常の」関連である。かくして、詐欺検出システムのために、上のおよび／または下部の四肢に対する破壊の意味された第一の条件のない共同の損傷を有するクレームは、捜されている。これは規則違反である。そして、「異常な」状態を示す。
【０２４８】
関連規則および様々な形の損傷に関連したクレームおよび影響を受けるさまざまな部位の特徴を用いて、複数の独立規則は、ｈｉｇｈ信頼によって、組み立てられることがありえる。規則のセットがＲＨＳ状態の具体的な一部の確率空間をカバーする場合、条件が提供するＬＨＳはＲＨＳ状態に到達するために異なる ― しかし、それにもかかわらず合法的な ― 経路を交互に切り換える。これらの経路の全てを犯すクレームは、異常であると考慮される。単一の規則にさえ違反しているいかなるクレームも更に調査に関しＳＩＵに提出されるかもしれないというのは、本当である。しかしながら、高い偽陽性レートを回避するために、より高い閾値が、使われることがありえる。成し遂げられる偽陽性の数に対して歴史的なフロード・レートおよび最適化することを調べることによって、閾値は、決定されることがありえる。
【０２４９】
例示的実施形態によれば、規則違反閾値をセットことは、単一の規則に違反しているすべてのクレームの中のフロードのレートを評価することから始める。すべてのクレームで設定されたもので見つかるフロードのレートがＳＩＵに関連したよりフロードのレートが良好でない場合、閾値は増加することがありえる。これは繰り返されることができる。そして、検出されるフロードのレートがＳＩＵに任せられるすべてのクレームのそれを超えるまで、閾値を増加させる。場合によっては、単一の支配違反は、違反される規則の組合せを上回ることができる。かかる状況において、複数の閾値が、使うことができる。別の実施形態として、閾値レベルは、すべての可能な組合せで見つかる最も高値にセット。
図５は、関連規則を構築することに関し、例示的処理を例示する。クレームは生のクレームデータベース１０から抽出されて、ロードされる。そして、それらだけをＳＩＵに任せられないかまたは見つからなくて／不正である（ステップ１９０―２０５）ためにわかっていないクレームにしておく。これらは、「通常の」クレームと考慮される。軟部組織損傷（ステップ２１０）だけを含むそれらのクレームに関し、疑わしいクレームタイプ・インジケータは、生成される。新しい変数およびクレームが軟部組織損傷を含むが、他のより重篤な損傷（例えば破壊）、裂傷、燃焼などを含まないときにその値を１にセットことを生成して、さもなければ値を０にセットことによって、これは、達成されることがありえる。変数は、バイナリの様態（ステップ２１５）に変わる。それから、構築される規則の合計数を最小化するために最小限の信頼レベルをセット、例えば、１，０００足らずの総量が支配する（ステップ２３０―２７０）例えば、これらのバイナリの変数はアルゴリズム（例えばＡｐｒｉｏｒｉ  Ａｌｇｏｒｉｔｈｍ）を用いて分析される。ＲＨＳが疑わしいクレームインジケータを含む規則は、従われる（ステップ２４０）。これらの規則は、疑わしい損傷タイプを有する「通常の」クレームを定める。クレームのフロード・レートが全体のフロード・レート以下であることの原則に違反する規則は放棄される。このように、用途に関しステップ２７０で関連規則を残す。
【０２５０】
一旦関連規則が訓練セットに基づいてように作られると、関連規則に関し典型的なスコアしているプロセスは新しいクレームに適用されることがありえる。図２において、かかるプロセスについて説明する。クレームを記載している生のデータは、スコアする（ステップ１５０）ことに関し、その時にデータベース１０からロードされる。潜在的に新情報が公知であるように、クレームはクレームの有効期間の間、複数回記録されることができる。評価に関し使用する変数を備えて、関連した情報、ポイント２２０（図５において、表されるプロセスで生成される）を切ってやられる経験的バイナリおよび調査に関し提出の前に違反される規則の必要な数の全ては、関連規則作成プロセスで得られて、オリジナルの生のデータから抽出される。スコアリングにおいて、備えられる各数のクレーム属性に関して、前兆となる変数は、バイナリのインジケータ（ステップ１５５）に変わる。
規則が生成した関連は、論理形式ＩＦ｛ＬＨＳ条件は真である｝ＴＨＥＮ｛ＲＨＳ条件は確率Ｓによって、真である｝を有することができる。詐欺検出システム（図２におけるステップ１６０）に関し、関連規則（図５におけるステップ２７０で生成される）を適用するために、クレームは、それらがＲＨＳ条件（ステップ１６５）を満たすかどうかみなすために、第１がテストされるということであるべきである。プロセス（ステップ１８０）を扱っている通常のクレームによって、ＲＨＳ条件のいずれも満たさないクレームは、送られる。
【０２５１】
クレームがクレームに関しＲＨＳ条件を満たす場合、クレームはＬＨＳ条件（ステップ１７０）に対してテストされることができる。クレームがＲＨＳおよびＬＨＳ条件を満たす場合、プロセス（ステップ１８０）を扱っている通常のクレームによって、クレームも送られる。そして、この例では、これが適切なことを規則が「通常の」クレームプロフィルを定めたので、取り消す。
【０２５２】
クレームがＲＨＳ条件を満たすが、ステップ１７０（関連規則作成プロセスであらかじめ定義される）で臨界数の規則に関しＬＨＳ条件を満たさない場合、クレームは更に調査（ステップ１８５）に関しＳＩＵに送られることが可能である。例えば、典型的なあらかじめ定義された関連規則が以下であると仮定する：
１）  {Head Injury=TRUE} => {Neck Injury=TRUE}
２）  {Joint Sprain=TRUE} => {Neck Sprain=TRUE}
３）  {Rear Bumper Vehicle Damage=TRUE} => {Neck Sprain=TRUE}
このルールセットおよび臨界値が２人が支配する違反であると更に仮定することを使って、非―「正常な」クレームを、確認できる。例えば、クレームがＨｅａｄ  ＩｎｊｕｒｙのないＮｅｃｋ  Ｉｎｊｕｒｙおよび車両の後部バンパーへの損傷のないＮｅｃｋ  Ｓｐｒａｉｎを表す場合、２の充分な数が掛けるデータの点で固有の「通常の」方法を、これは妨害する。そして、クレームはフロードを含む特定の可能性を有するとして更なる調査に関しＳＩＵに任せられることがありえる。これは「仕掛け線」が上記を記載したことを示す。そして、それは通常のプロフィルの違反に称する。十分な仕掛け線が引かれる場合、おそらくいくつか正しくない。
【０２５３】
かくして、要約するために、各規則 ― ＲＨＳ ― の次の条件は、中で権利をセット関連支配を適用して、評価される。ＲＨＳを満たすクレームは、第一の状態 ― ＬＨＳ ― に対して評価される。ＲＨＳを満たすが、特定の規則のＬＨＳを満たさないクレームは、その規則に違反して、それらが違反される全体の規則の閾値数を満たす場合付加的な調査に関し割り当てられる。さもなければ、クレームは、プロシージャを扱っている通常のクレームに続くことができる。
【０２５４】
更にこれらの方法を例示するために、記載される次は、関連規則を構築して、それらの規則を使用して、潜在的フロードに関し保険金請求を記録することに関し例示的処理である。新しいクレームを評価する一組の関連規則を見つけるために、付録Ｅは、典型的なアルゴリズムを記載する。そして、付録Ｆは、関連規則を使用してかかるクレームを記録するために、典型的なアルゴリズムを記載する。
【０２５５】
前述のように、関連規則の目的は、不正なクレームを確認するために一組の仕掛け線を作製することである。かくして、通常のクレーム挙動のパターンは、クレーム属性の間に一般の関連に基づいて組み立てられることがありえる。例えば、上記の如く、頭部外傷を有するクレームの９５％も、首損傷を有する。かくして、クレームが頭部外傷のない首損傷を表す場合、これは疑わしい。見込みに基づく共同規則は一般に周知の方法（例えば、Ａｐｒｉｏｒｉ  Ａｌｇｏｒｉｔｈｍ、上記の如く）を用いて生のクレーム請ータに得られることがありえる、または、あるいは、さまざまな他の方法を使って。クレーム属性の間に強い関連を形成する独立規則は、選択されることがありえる、例えば、９５％より大きい確率によって。規則に違反しているクレームは、異常であると考えられることがありえて、かくして更に処理されることがありえるかまたは再調査に関しＳＩＵに送られることがありえる。２つの例シナリオは、次に表される。自動車身体の損傷クレームフロード検出器および失業保険クレームコンテキストの潜在的フロードを検出する類似のアプローチ。
【０２５６】
自動ＢＩの例
入力データ仕様：
例示変数（付録Ｄの変数のリスト参照）：
・  Day of week when an accident occurred (1=Sunday to 7=Saturday)
・  Claimant Part Front
・  Claimant Part Rear
・  Claimant Part Side
・  Count of damaged parts in claimant's vehicle
・  Total number of claims for each claimant over time
・  Lag between litigation and Statute Limit
・  Lag between Loss Reported and Attorney Date
・  Primary Driver Front
・  Primary Driver Rear
・  Primary Driver Side
・  Indicates if primary insured's car is luxurious (0 = Standard, 1 = Luxury)
・  Age of primary insured's vehicle
・  Percent Claims Referred to SIU, Past 3 Years (Insured or Claimant)
・  Count of SIU referrals in the prior 3 years (policy level) in the prior 3 years
・  Suit within 30 days of Loss Reported Date
・  Suit 30 days before Expiration of Statute
アウトライアー：
関連規則の究極の目的は、営外居住者挙動をデータで発見することである。このように、本物の営外居住者は、規則が本当に通常の挙動を捕えることが可能なことを確実にするデータの左であるべきである。本物の営外居住者を取り出すことは、生のデータにより表されるより一般的にみえるために、値の組合せの原因となることがある。データ入力エラー、失った値またはデータにとって当然でない他のタイプの営外居住者は、帰されるべきである。大まかに文献で述べられる非難の多くの方法が、ある。いくつかのオプションは下に述べられる、しかし、非難の方法は「失った性」、考慮中の変数のタイプ、「失った性」の量およびある程度ユーザ選択のタイプによる。
【０２５７】
連続変数非難：
良好な代理概算者のない連続変数に関して、そして、いくつかの値だけが失敗して、平均値非難は、適切に働く。規則の目的が通常の軟部組織損傷クレームを定めることである既知の事実、５％の失った値の閾値または全体の人口（より低いものはどれでも）のフロードのレートが、使われるべきである。正確な値がデータにおいて、ある場合それが現れるかもしれないより非難の後しばしば多くのように平均値がみえるので変数の平均値を含んでいる規則の人工および付勢選択にこの量が結果としてなる場合があるより多くのものの非難を意味する。
【０２５８】
歴史的な記録が少なくとも部分的に完全である場合、そして、変数は従来の値との自然の関係を有する。そして、最後の値帰されたフォワード方法が用いられることがありえる。車両世代は、この種の変数の良好な例である。歴史的な記録も失われている場合、良好な単一の代理概算者が利用できるが、代理は失った値を帰するために用いるべきである。例えば、例えば年齢が変数を完全に逃している場合、経験を駆動することは代理概算者として使用されることができる。失った値の数が上記の閾値より大きい、そして、明らかな単一の代理概算者でない、そして方法がある場合、例えば複数の非難（ＭＩ）が使うことができる。
【０２５９】
分類変数非難：
方法（例えば歴史的な記録が少なくとも部分的に完全な、そして、変数の値が時間とともに変化すると思われない場合、値が前に担持した最後）を用いて、分類変数は、帰されることができる。性は、かかる変数の良好な例である。上記のように、失った値の数が閾値量より少ない場合、他の方法（例えばＭＩ）が用いられるべきである。そして、良好な代理概算者が存在しない。良好な代理概算者が存在する所で、それらがその代わりに使われるべきである。連続変数（非難の他の方法）によって、単一の代理概算者および数がある時の非存在下でロジスティック回帰またはＭＩが使われるべきであるように、例えば、価格をはずすことは受け入れられる閾値を超える。
【０２６０】
ＲＨＳ軟部組織損傷フラグを作成すること：
上記の如く、軟部組織損傷は、捻挫、圧力、首およびトランク損傷および共同の損傷を備える。それらは、裂傷、骨折、燃焼または死（すなわち模造するのが不可能であるアイテム）を備えない。軟部組織損傷がこれらの１つと連動して発生する場合、フラグを０にセット。例えば、個人が燃焼して、更に捻挫された首を有した場合、軟部組織損傷旗は０にセットされるだろう。実際のところ火傷したその大部分の人々である理論は、人造の捻挫された首を加えるトラブルを経験しない。軟部組織損傷評価において、備えられるアイテムは、１にセット・フラグに関し、アイソレーションで起こらなければならない。
【０２６１】
連続変数ビニング：
５またはより少しの異なった値を有する別々の数の変数は、連続的でなくて、分類変数とみなされるべきである。これらのアルゴリズムが精神の分類変数により設計されるので、数の変数はいかなる関連規則アルゴリズムも使用するために打ち切られなければならない。各別々の値を単一のカテゴリとして選んでいるアルゴリズムに、変数を捨てることに失敗することは結果としてなることがありえる。このように、大部分の数の変数を規則を生成する際に役立たなくする。例えば、損傷量が考慮中の変数であると仮定する。そして、考慮中のクレームは備えられるドルおよびセントを有する総計を有する。クレーム（９８％またはよりよいもの）のｈｉｇｈ数がこの変数に関し一意的な値を有することは、ありそうである。このように、変数の個々の値は極めて低データセット上の周波数を有する。そして、あらゆる事例を異常として現れさせする。目的が非異常な組合せが「通常の」プロフィルを記載するとわかることであるので、変数が規則生成に関し役立たなくなって選択されるいかなる規則にも、これらの値は現れない。
【０２６２】
ビンの数：
全般的に、６つのビンに対する２はベスト実行する、しかし、生成される規則の質およびデータの既存のパターンに、ビンの数は依存している。人口を通常のおよび異常なグループに分割することで不十分に実行する超短波変数に、あまりに少ないビンは、結果としてなる場合がある。あまりに多くのビンは、劣った実行している規則に結果としてなる場合がある低いサポート規則を構築するかまたは最終版の選集にずっと複雑な規則セットをしている規則の多くのより多くの組合せを必要とすることができる。
記録（クレーム）の最大パーセンテージを有するビンと記録（クレーム）の最小限のパーセンテージを有するビンの違いに基づいて最善のビンを選択することに関しビンおよび閾値の最大数をセットために、作用するアルゴリズムは、ユーザからの入力を有する捨てているプロセスを自動化する。最初に０の閾値値をセット、アルゴリズムがビンでベストである設定されたものを捜し出すことができることで、捨てることに関し閾値値を選択することは、達成される。上記のように、規則は構築される。そして、変数はあまりに多くであるか少なくもあるビンがあるかどうか決定するために評価される。あまりに多くのビンがある場合、閾値制限は増加することがありえる。そして、あまりに少ないビンに関し逆もまた同じである。
【０２６３】
損失日付と日付間の日の弁護士が雇われた時であるＬｏｓｓ  ＲｅｐｏｒｔｅｄとＡｔｔｏｒｎｅｙ  Ｄａｔｅの間に、図１０は、可変Ｌａｇを視覚的に表す。自然のピークが５０日以下に５０日を超えるより高周波数を有する￣50日にあることに注意されたい。正確な分裂は４５．５日にある。そして、Ｌｏｓｓ  ＲｅｐｏｒｔｅｄとＡｔｔｏｒｎｅｙ  Ｄａｔｅ間の可変Ｌａｇが以下のビンごみするべきことを、それは示唆する：
１．  ４５．５日未満
２．  ４５．５日
３．  ４５．５日より多い
図１１は、かかる３つのビンを用いて分裂を視覚的に表す。
【０２６４】
ビン幅：
一般に、ビンは、規則生成プロセスの各ビンの包含を促進するために、同じ幅（各々の記録の数に関しては）であるべきである。例えば、第１のビンが人口の１％を含むように一組の４つのビンが作製される場合、第２は５％を含んだ、第３は２４％を含んだ、そして、残りの７０％（ビンが最も現れる、または、あらゆる規則が選択した第４）を、第４は含んだ。第３のビンは選択されるいくつかの規則に現れることができる。そして、第１および第２のビンはおそらくいかなる規則にも現れない。この種のパターンがデータ（上のグラフのような）に自然に現れる場合、できるだけ等しい各バケットのクレームのパーセンテージを備えるために、ビンは形成されるべきである。この例では、２つのビンができる―クレームの７０％については、第一の３つを結合している第１のものは、クレームおよび第２のビンの３０％によって、第４のビンであることを捨てる。
【０２６５】
バイナリのビン：
各変数が少なくとも一つの規則において、備えられるが、利用可能な情報の量を低減させるという確率を上昇させることの利点を、バイナリのビンを作製することは、有する。かくして、特定の変数がいかなる選択された規則でも見つからなくて、通常のクレームと異常なクレームを区別する際に重要であると考えられるときに、この技術が用いられるべきだけである。
【０２６６】
バイナリのビンは、数の変数の中央値、モードまたは平均を使用して作製されることがありえる。全般的に、中央値は、好まれる、しかしながら、変数ができるだけ対称的に減らされるように、中心手段の選択は選択されるべきである。各変数の棒グラフを見ることは、正しい選択の決定を補助する。
【０２６７】
例えば、図１２ａおよび１２ｂは、最後の請求者によって、３年をされる物的損害（「ＰＤ」）クレームの数を視覚的に表す。自然なバイナリが０および０を超えるの中で分裂したことを、図１２ｂは、示す。
【０２６８】
激しい分類変数：
規則を構築するために使用されるアルゴリズムに応じて、分類変数は、０／１のバイナリの変数に分割されることを必要とするかもしれない。例えば、可変性は、雄および雌２つの変数に分割される。『雄』性＝である場合、雄変数は１に対するセットであるだろう、そして、女性は０に対するセットである。そして、『女性』の値に関し逆もまた同じである。他の一般の分類変数（そして、それらの値）は、以下を備えることができる：
・  Day of week when an accident occurred (1=Sunday to 7=Saturday)
・  Indicates if accident state is the same as claimant's state (0 = no, 1 = yes)
・  Claimant Part Front  (0 = no, 1 = yes)
・  Claimant Part Rear  (0 = no, 1 = yes)
・  Claimant Part Side  (0 = no, 1 = yes)
・  Indicates if an accident occurred during the holiday season (1 = Nov, Dec, Jan)
・  Primary Part Front  (0 = no, 1 = yes)
・  Primary Part Rear  (0 = no, 1 = yes)
・  Primary Part Side  (0 = no, 1 = yes)
・  Indicates if primary insured's state is the same as claimant's state (0 = no, 1 = yes)
・  Indicates if primary insured's car is luxurious (0 = Standard, 1 = Luxury)
アルゴリズムの捨てているプロセス：
以下のアルゴリズム（図１３参照）は、「最善の」等しい高さ箱を生産するために、捨てているプロセスを自動化する。ユーザが閾値値を入力したと仮定すると、最大人口パーセンテージを含んでいるビンと人口の最小限のパーセンテージを含んでいるビン間の人口の差が最も少ないビンのセットであるために、「最高」は、定められる。タイがあるときに、アルゴリズムはより多くのビンをより少しのビンより好む。
【０２６９】
・  Set threshold to τ
・  Set max desired bins to N
・  Let V = variable to bin
・  Let i = {number of unique values of V}
・  Step 1: compute  = {frequency of i unique values of V}
・  Step 2: compute  (total count of all values)
・  Step 3: put unique values iof V in lexicographical order
・  Step 4: For  j = 2 to N : compute  (bin size for j bins)
・                 Set b=1
・                 Set u = 0
・                 Set U=(upper bound)
・                 For q = 1 to :
・                   
・                   If  then 
・                     =(T-u)/(j-b) … reset bin size to gain equal height…current bin
・                                                 is larger than specified bin width
・                     b=b+1
・                     
・                   Else If  then 
・                     b=b+1
・                     
・                   End If
・                End For: q
・              End For: j
・  Step 5: For each bin j : compute ={percentage of population in bin k}
・                    Compute  
・                     If  then set  
・  Step 6: Compute  : 
・               If tie then set  …
・               largest number of bins among m ties
それぞれ、図１４ａ―１４  ｄは、最高６つのビンご有する出願人の年齢までアルゴリズムを適用する結果および０．０および０．１０の閾値値を示す。０の閾値については、４つのビンは、第１のビンとその他の２つのビンのわずかな高さ違いにより選択される。０．１０（ビンはより非常に異なることができる）の閾値については、６つのビンは選択される。そして、バリエーションは第一の２つのビンと最後の４つのビンの間により大きい。
【０２７０】
可変的な選択：
不正なクレームと関連することが公知の変数がリストに入れられることを確実にするために、関連規則作成に関し考慮する変数の初期値集合は、開発される。請求者または方針状態またはＭＳＡ（首都のＳｔａｔｉｓｔｉｃａｌ  Ａｒｅａ）と関連したマクロ経済および他のインジケータを加えることによって、可変的なリストは、全般的に強化される。加えて、例えば、合成変数は事故日付間の遅延および弁護士が雇われる時に日付を入れる、または、事故現場と請求者の自宅の住所間の距離手段もしばしば備えられる。合成変数（適切に選択される）は、しばしば極めて予示する。上記の如く、Ｈｉｇｈｌｙに相関している変数がそうであるべきでない現在の発明の例示的実施形態において、合成変数の作成は、自動化されることがありえるそれらが冗長であるが、より有益でない規則を構築するにつれて、使用する。例えば、上部本体ジョイントに関しインジケータ変数および下の本体ジョイント捻挫は、一般的な共同の捻挫変数であるべきであるよりはむしろ、選択されるべきである。それから、この第一のリストからの大部分の変数は、関連規則開発の一部として自然に選択される。選択されたサポートおよび信頼が水平になると仮定すると、ＬＨＳに現れない多くの変数は、考慮から除去される。しかしながら、ほとんど情報を加えない非常に頻繁な変数が取り除かれる場合、まず最初に規則に現れないいくつかの変数がＬＨＳの一部になることができるかもしれない。
【０２７１】
高い周波数値を有する変数は、「通常の」規則を実行している貧困層に結果としてなる場合がある。例えば、最も多くの軟部組織損傷は、首およびトランクにある。これを示している変数が使われる場合、首および胴体損傷が正常なことを、通常の軟部組織損傷クレームを記載している規則は、示す。しかしながら、それがいかなる共同の損傷も異常なことを示すように、この規則は適切に実行することができない。しかしながら、共同の損傷をもつ個人は、より高レートでフロードを委託することができない。かくして、規則は、人口を高いフロードおよび低いフロード・グループに分割しない。これが発生するときに、変数は規則生成プロセスから除去されるべきである。
【０２７２】
【表１７】
2015527660.tif 000045
【０２７３】
表１７に示すように、ＲＨＳが首および胴体損傷であるすべての規則で、脊髄捻挫は、生じる。これは、いくらか情報価値がないおよび予想される結果である。考慮から変数を取り除くことによって、他の情報が規則において、明らかになることができることができる。このように、通常の損傷および挙動の組合せに対するより良好な洞察を提供する。より有益な情報については以外、下に表１８は、サポートを有する規則および同じレンジに対する信頼のサンプルを示す。
【０２７４】
【表１８】
2015527660.tif 000046
【０２７５】
サブセット生成：
ノーマルなプロフィール：
「通常の」規則のうちどちらが満たされないか（すなわち、「妨害されていた」仕掛け線）みなすことによって、プロセスを記録している関連支配の目的は、異常であるクレームを見つけることである。しかしながら、アイテムの異常な組合せよりもむしろ非常に頻繁なアイテムがセットことを発見することに、関連規則は、連動する。かくして、規則は標準を定めるために生成される。そして、これらの規則にフィットしていないいかなるクレームも異常であると考えられる。したがって、強調されるように、規則生成は通常のクレームを定めているデータを使用してだけ達成される。不正な様にデータが審判されるケースを確認しているフラグを含む場合、これらのクレームがデフォルトによって、異常および、「通常の」プロフィルで記述的でないので、それらのクレームは関連規則の作成の前にデータから取り除かれるべきである。それから、規則は、構築されることがありえて、例えば、前に確認された不正なクレームを備えないデータを使って。
【０２７６】
異常であるか不正なプロフィル：
任意には、不正で、ＲＨＳ上のフロード・インジケータを含むそれらの規則だけを選択しているように、付加的な規則は以前確認されるクレームを使用してだけ構築されることができる。習慣において、それぞれに使われるときに、このアプローチの結果は制限される。しかしながら、ＲＨＳ上のフロードを通常の軟部組織損傷を確認する規則と同一とする規則を結合することは、前兆となるパワーを高めることができる。すべてのクレームを通常の規則に通して、ＬＨＳ条件を満たさなくて、ＲＨＳ状態を満たすいかなるクレームにもフラグを立てることによって、これは、達成される。それから、これらの異常なクレームは、例えば、フロード規則により処理されることがありえる。そして、ＬＨＳ条件を満たしているクレームは更なる調査に関しフラグを立てられる。この種の規則の例は、下に表１９に示される。
【０２７７】
【表１９】
2015527660.tif 000047
【０２７８】
高い信頼（もしＬＨＳイベントが起こる時は、ＲＨＳイベントがたいてい起こる）以外の極めて低いサポート（起こっているＬＨＳイベントの確率さえ低い）を、これらの異常な規則が有することに注意されたい。かくして、軟部組織損傷が示されるときに、ＬＨＳは極めてまれに発生する。
【０２７９】
図１９は、現在の発明の例示的実施形態に従ってスコアしているクレームの両方のプロフィルを使用して「通常の」クレームおよび「異常な」クレームおよび利点のパターンを捕える共同規則の使用を例示する。そのリファレンスについては、５００，０００のクレームの中でセット例に関し、フロードの発生率が４．６％である所で、「通常の」クレームプロフィルを捕えるために規則を生成して、すべてのかかる通常のクレームを除去して、かくして「正常でない」クレームを調査するだけのことによって、クレームで設定されたものは約４５，０００に減らされる。これらのクレームは、ほぼ６．８％（初期値集合の上の異なった改良）のフロードの発生率を有する。異常なクレームプロフィルが共同規則を使用して生成されさえすれば、現在の発明の方法を補強する。そして、すなわち、調査するクレームを除去するために用いる、（通常のフィルタの使用と対照的に、いずれが調査しないどのクレームに知らせる）、ほぼ１０６，０００のクレームのサブセットは見つかった。それについて、５．６％だけがフロードの発生率を有するとわかった。通常のフィルタと同じ改良でなく、改良を鎮める。しかしながら、両方のフィルタを適用して、すなわち、最初に４５５，０００の通常のクレームを除去して、そして、残りの４５，０００の「正常でない」クレームの中で、それらをフィルターに通すことによって、の通常の、約７．８％のフロードのレートについては、一組の約１２，０００のクレームが見つかったことを、「異常な」プロフィル（そして、それらを調査すること）に納得させるクレーム。かくして、それ自体によって、一組の異常規則がフロードを分離する最善の方法でないにもかかわらず、それを通常のフィルタと結合することによって、かかるクレームに関しフロード発生率の重要な増加は実現されることがありえる。
【０２８０】
規則を生成する：
サポートおよび信頼：
上記したように、複数のアルゴリズムが、関連規則を定量化することに関しある。Ａｐｒｉｏｒｉ  Ａｌｇｏｒｉｔｈｍ、頻繁なアイテム・セット、前兆となるＡｐｒｉｏｒｉ、ｔｅｒｉｔｕｓおよび全般的な経時的なパターン生成アルゴリズムは、例に関し、様態の原則をすべて生じる：ＬＨＳは、下に横たわるＳｕｐｐｏｒｔおよびＣｏｎｆｉｄｅｎｃｅを有するＲＨＳを意味する。また、サポートは、起こっているＬＨＳイベントの確率である：Ｐ（ＬＨＳ）＝Ｓｕｐｐｏｒｔ、信頼は、ＬＨＳを与えられるＲＨＳの条件付き確率である：Ｐ（ＲＨＳ｜ＬＨＳ）＝Ｃｏｎｆｉｄｅｎｃｅ。
例えば、ＬＨＳ＝｛下部のｅｘｔｒｅｍｉｔｙ＝ＴＲＵＥへの破壊損害、上のｅｘｔｒｅｍｉｔｙ＝ＴＲＵＥへの破壊損害｝およびＲＨＳ＝｛共同のｉｎｊｕｒｙ＝ＴＲＵＥ｝とする。破壊は自動ＢＩクレームのより一般でないイベントである。そして、両上下の四肢に対する破壊はまれである。かくして、この規則のサポートは、３％だけであるかもしれない。しかしながら、両上下の四肢の破壊が存在するときに、他の共同の損傷は一般に見られる。この規則のＣｏｎｆｉｄｅｎｃｅは、９０％であるかもしれない。上下の四肢の破壊があるクレームで、これらの個人の９０％も共同の損傷を経験することを、これは、示す。完全なイベントの確率は、２．７％である。すなわち、すべてのＢＩクレームの２．７％は、この規則にフィットする。
【０２８１】
判断サポート基準：
アルゴリズムが支持閾値が処理の間、構築される規則の膨大な数を切ることを必要とすると、大部分の協会は、決定する。低い支持閾値（〜5％）は、評価に達成するのが困難であるか不可能なプロセスをしている数１００万または何千万もの規則さえ構築する。このように、より高閾値は、選択されるべきである。対処可能な数の規則ができるまで、９０％の初めのサポート値を選択して、閾値を増減することによって、これは、例えば、逐次されることがありえる。１，０００の規則で全般的にある高い方の部分が境界、しかし、計算能力、ＲＡＭおよび計算速度として増加できる利益が、すべての増加である。信頼レベルはそうすることがありえる、例えば、更に、評価される規則の数を低減させる。
信頼に基づいて規則を評価すること：
自動ＢＩクレームにおいて、これらが破壊またはより重篤な損傷より模造するのが容易であるにつれて、フロードは首および／または背部の怪我があるクレームにおいて、起こる傾向がある。これはフロードの一般的なソースの特定の事例である。そして、それは金融であるか他の利点（かかるベースがそれぞれに検査するのが難しいか不可能である）に関し主観的な自己申告のベースである。関連規則および損傷のタイプに関連したクレームの特徴を使って、そして、影響を受ける部位、ｈｉｇｈサポートを有する複数の独立規則および信頼は組み立てられることがありえる。目的は、軟部組織損傷だけを含んでいる「通常の」ＢＩクレームを記載する規則を見つけることである。要求されることは、規則が高いＣｏｎｆｉｄｅｎｃｅである様態ＬＨＳ≧｛軟部組織損傷｝の原則である。ＲＨＳがＬＨＳなしで存在する場合、規則違反が起こる。フロード・インジケータに対して比較されるときに、偽陰性の本当のポジおよび最も低いレートで最も高レートを生じるために必要な最も少なく可能な数に規則の数を低減させるために、サポートは用いる。下に表２０は、示されるさまざまな測定基準を有する関連規則アルゴリズムの例示の出力を記載する。
【０２８２】
【表２０】
2015527660.tif 000048
【０２８３】
それらが高い信頼および高いサポートを有するので、第一の３つはこの例で保たれる。ＬＨＳのクレームエレメントが全くしばしば発生する（正常である）、そして、それらが発生するときに、軟部組織損傷がしばしばあることを、これは、示す。かくして、これらは、通常の軟部組織損傷を記載する。次の３つの規則は、高い信頼、しかし、低いサポートを有する。これらは、異常な軟部組織損傷である。図１９に関連して上記の通りで、これらは、異常な規則の第２のセットに関し考慮されることができる。ＬＨＳが発生するときに、最後の３つは正常でなくて、軟部組織損傷でない。これらの規則は、取り除かれるべきである。
【０２８４】
部分母集団のフロード・レベルに基づいて規則を評価すること：
個々の規則を評価するために、一つは、そうすることがありえる、例えば、それらへのデータがＲＨＳ状態（それらは軟部組織損傷である）を満たすと主張する第１のサブセット。それから、ＬＨＳ条件に背いて、全集団のフロードの全体のレートにこの部分母集団に関しフロードのレートを比較するすべてのクレームを見つける。ＬＨＳを満たしているケースが全体の人口より高フロードのレートを有するように、規則がデータを分割する場合、ＬＨＳを保つ。全体の人口と比較して同じことまたはフロードの低いレートを有する規則を除去する。
【０２８５】
【表２１】
2015527660.tif 000049
【０２８６】
ルール：{Vehicle Age < 7 years, # Days Prior Accident > 117, # Claims per Claimant = 1}
それから、通常の規則は、例えば、完全なデータセットにテストされることがありえる。上記の表２１は、特定の規則（カラムは１００％を増す）の結果を表す。規則（ノーマル＝Ｙｅｓ）を満たしている人口に関しフロード・レートが支配に８％で出会わない住民に関しフロード・レートと比較した６％であることに注意されたい。これは、従われるべきである適切に実行している規則を示す。個々の規則を評価するときに、規則に従うことに関し閾値は低セットされるべきである。全般的に、例えば、改良が第１の小数位にある場合、規則はまず最初に従われるべきである。規則の組合せを使用して第２の評価は、最終的なルールセットの規則の数を更に低減させる。
【０２８７】
すべてのＬＨＳ条件がテストされる。そして、一旦従うＬＨＳ規則のセットが決定されると、ＲＨＳ条件を満たすそれらのケースに対して複合ＬＨＳ規則をテストする。フロードの全体のレートが完全な人口のフロードのレートより高である場合、規則セットは適切に作動する。各規則が適切に個々に実行することを所定である、合成セットは適切に全般的に実行する。しかしながら、すべてのＬＨＳ規則を結合することは、多数の偽陰性に結果としてなっている本当に不正なケースを除去することもできる。かくして、フロードの低い偽陰性値および高いレートに結果としてなるそれらの組合せを見つけるために、規則の異なる組合せは、テストされなければならない。
【０２８８】
【表２２】
2015527660.tif 000050
【０２８９】
違反される規則対ＳＩＵ照会レートの反応を上の表２２に書き留める。より多くの規則が違反されるにつれて、部分母集団の結果として生じるクレームの少数の人は調査に関し歴史的に選択された、しかし、部分母集団はフロードの非常により高レートを有する。それが規則が潜在的に以前は未知のフロードをあけていることを示すように、これは所望の挙動である。複数の規則が結合されることがありえるにつれて、周知のフロードと確認されるクレームの数および以前は未知のフロードを有するクレームの予想される数が変化するかについて、表２２は、説明する。第１の規則だけを適用することは、５５％の周知のフロード・レートおよび以前は未知のフロードを有する予想される９０３の権利を譲渡する。最初は、これは極めて良好なようでありえる。そして、おそらく、第１のものは支配することは適用されるべきである。しかしながら、低い周知のフロード・レートは、予想される不正なクレームのフロードの実際のレベルについて、より少ない秘密を伝える。全９０３のクレームが実際に不正であるというより少ない確信が、ある。第一の２つの規則を結合することは、より多くの規則が必要であるという更なる証拠を与えて、これといってこれを改良しない。１５５の疑わしい不正なクレームがフロードのまさしくｈｉｇｈレートを含むという確信を、３回目の支配の加算の後の７５％の周知のフロードに対するジャンプは、ずっと多く提供する。４回目の支配を備えることは、周知のフロード・レートを改善しなくて、１５５から２６まで著しく潜在的に不正なクレームの数を低減させる。かくして、例に関し、共に第一の３つの規則を適用することは、最善のソリューションを提供する。それが適切に他の規則と組み合わさることができるとき、即座に、４回目の支配は投げ出されない。すべての組合せを点検した後にある場合、それがこの例でするにつれて、４回目の支配は実行する。そして、それは除去される。
【０２９０】
下に表２３において、表される混乱マトリックスの支配の組合せ結果の最終的な一組（それは良好な前兆となる能力を呈する）。不正であると予測されるが、不正な様に現在フラグを立てられないクレームの６％が未知の現在検知されていないフロードを含んでいる予想されるクレームであることに注意されたい。これらのクレームは、考慮された偽陽性でない。偽陰性レートが極めて低い１％である点にも注意する。従って、規則の全体の組合せは、適切に実行する。典型的な規則の最終的なリストは、下に提供される。
【０２９１】
【表２３】
2015527660.tif 000051
【０２９２】
網羅的テストルールの例示的なアルゴリズム含める（また、図１５および１６を参照）：
・  Set fraud rate acceptance threshold to τ
・  Set records threshold to ρ
・  Let be the set of all applications
・  Let  be the set of normal rules
・  Let  be the set of normal rules
・  Step 1: Test individual “normal” rules
・               For each rule 
・                  Find  
・                  If   and  then keep rule 
・  Step 2: Let be the set of all rules kept in Step 1
・              Let be the set of all rules rejected in Step 1
・              For each 
・                 For each 
・                     Find  
・                     Find  
・                     If   and  then keep rule 
・                     Define new rule 
・  Step 3: Repeat Step 2 over all new rules  until no new rules are defined
・  Step 4: Test individual “anomalous” rules
・               For each rule 
・                  Find  
・                  If   and  then keep rule 
・  Step 5: Let be the set of all rules kept in Step 1
・              Let be the set of all rules rejected in Step 1
・              For each 
・                 For each 
・                     Find  
・                     Find  
・                     If   and  then keep rule 
・                     Define new rule 
・  Step 6: Repeat Step 5 over all new rules  until no new rules are defined
最終的なルールリスト：
最終的な規則が生産したリストの下の表２４は、この例である。
【０２９３】
【表２４】
2015527660.tif 000052
【０２９４】
関連ルールスコアリング（自動ＢＩ例）
上記の如く、一旦一組の関連規則がサンプルがクレーム（訓練セット）の中でセット生成された様態であるならば、それから、それは、例示的実施形態において、新しいクレームを記録するために用いることがありえる。以下は、上で記載される典型的なＡｕｔｏ  ＢＩ例に関し、クレーム請スコアリングを記載する。
【０２９５】
入力データ明細書：
これは、基本的に、例を群がらせている自動ＢＩに関連して上記の同じことでありえる。
円錐状領域非難：
システムに入っているクレームに関して、１２８の変数の各々の値は、データを読み込まれることがありえて、それから、上記の如く、標準化されることがありえる。例示的実施形態において、これは、次のプロセスによって、されることができる：
失った値を帰する：
ａ．可変的な値が所与のクレームに関し存在しない場合、提供されるＭｉｓｓｉｎｇ  Ｖａｌｕｅ  Ｉｍｐｕｔａｔｉｏｎ  Ｉｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎｓに基づいて、値は帰されなければならない。値が所与のクレームに関し各変数に関し提供されることを確実にするために、これは、各変数に関し繰り返されなければならない。
【０２９６】
ｂ．例えば、クレームが変数に関し値を有しない場合、ＡＣＣＯＰＥＮＬＡＧ（事故日付間の日の遅延およびＢＩラインは日付を開く）は存在しない、そして、命令は５日の値を使用して要求する。そして、クレームに関しこの変数の値は５にセット。
可変スプリト定義：
１２８の前兆となる変数の各々は、バイナリのフラグに変わることがありえる。Ｓｅｅｄ  ＤａｔａからＶａｒｉａｂｌｅ  Ｓｐｌｉｔ  Ｄｅｆｉｎｉｔｉｏｎｓを利用することによって、これを、達成できる。これらの裂けた定義は、各数の変数をバイナリのフラグに分割する様態ＩＦ―ＴＨＥＮ―ＥＬＳＥの原則である。例えば：
ＩＦ  ＡＣＣＯＰＥＮＬＡＧ≧３０  ＴＨＥＮ  ＡＣＣＯＰＥＮＦＬＡＧ＿ＢＩＮＡＲＹ＝１  ＥＬＳＥ  ＡＣＣＯＰＥＮＦＬＡＧ＿ＢＩＮＡＲＹ＝０、
全ての１２８の変数がセットよりはむしろ、記録される規則セットを占めるそれらの変数に関し、これが必要とされるだけである点に注意する。下の表２５の以下の変数は、例である：
【０２９７】
【表２５】
2015527660.tif 000053
【０２９８】
０／１として符号化されないａｔｅｇｏｒｉｃａｌ変数は、０／１のバイナリの変数に分割されることがありえる。例えば、ａｃｃ＿ｄａｙ（事故が生じる週の日）は、値１  ―  ７から成る。オリジナルの変数が一致する場合、各値はそれ自身の変数になって、値１を有するだろう、そして、さもなければ０。例えば、さもなければａｃｃ＿ｄａｙ＝３、そして、ａｃｃ＿ｄａｙ＿３＝０とき、可変ａｃｃ＿ｄａｙ＿３は作成されるかもしれなくて、ａｃｃ＿ｄａｙ＿３＝１であるかもしれない。
以下の変数は、このプロセスから利益を得ることがありえる：
・  acc_day
・  n_claimant_role_idCNT
・  totclmcnt_cprev3
・  FraudCmtClaim
次の部分は、０／１の分類変数がスコアする際に使用した典型的なバイナリである：
・  holiday_acc
・  noFault_ind
・  txt_ERwPolatSc1
・  primInsClmtStateInd
・  inlocTOCmtLT2mile
・  AccClmtStateInd
軟部組織損傷を有するサブセットクレーム：
スコアしているプロセスが上で記載される理由に関し軟部組織損傷（例えば背中の損傷）を有するクレームにこの例で焦点を合わせられると、協会は、決定する。かくして、スコアしているプロセスの第一段階は、軟部組織損傷を有するそれらのクレームだけを選択することである。軟部組織損傷がない場合、これらのクレームは同様にＳＩＵへの照会に関しフラグを立てられない。
【０２９９】
権利が軟部組織損傷をもつ請求者を含む場合、次のプロセスは、例えば、ＳＩＵにクレームを送り届けるために用いることがありえる：
ＬＨＳ規則を適用する。そして、1＋を有するそれらが以下を支配するサブセットは届く：
一連の規則は、Ｓｅｅｄ  Ｄａｔａ（例えば、表２６をみなす）を用いて生成される。これらの規則は、様態である：｛ＬＨＳ  Ｃｏｎｄｉｔｉｏｎ｝=>｛ＲＨＳ  Ｃｏｎｄｉｔｉｏｎ｝。第一に、すべてのクレームは、規則上のＬＨＳ条件に対して評価される。クレームがＬＨＳ条件のいずれも満たさない場合、それはＳＩＵに進められない。それが規則のいずれかに関しＬＨＳ条件のいずれかを満たす場合、次のステップへ進む。
【０３００】
例えば、規則は、以下の通りであるかもしれない：{Claimant Rear Bumper Damage, Insured Front End Damage} => {Neck Injury}。クレームは、この規則によって、衰えたそれが請求者に関し後部バンパー損傷および被保険者（すなわち、保証された車両は請求者車両を後部終えた）に関しフロントエンド損傷を有するので、衰えた。
【０３０１】
【表２６】
2015527660.tif 000054
【０３０２】
ＲＨＳ規則を適用して、違反カウントを算出する：
例示的実施形態において、各クレームに関し、各クレームにフラグを立てたＬＨＳ条件に対応する適切なＲＨＳ条件は、評価されることがありえる。従来の断面から例において、クレームは、請求者への後部バンパー損傷および被保険者へのフロントエンド損傷を含む。それから、クレームは、規則の右側に対して比較される：クレームも、Ｎｅｃｋ  Ｉｎｊｕｒｙを有するか？
首損傷がない場合、クレームは規則に違反した。それから、違反がそうであることがありえる全てのカウントは、各クレームに適用するすべての規則を通じてまとめた。
臨界数のＲＨＳをトリガーすることに失敗する選択されたクレーム：
一旦すべての規則がクレームに対して評価されると、臨界数より大きい違反カウントを有するクレームはＳＩＵに送り届けられることがありえる。臨界数は、訓練セット・データに基づいてセットでありえる。この例では、臨界数は、４である。４つ以上の違反を有するクレームは、更なる調査に関しＳＩＵに送り届けられる。
【０３０３】
事業例外：
規則に対する潜在的例外が、ＳＩＵにクレームを送り届けることに関しある。例えば、これらの事業規則は特定のユーザのｉｎｄｉｖｉｄｕａｌクレーム部にカスタマイズされる、しかし、すべての例外はクレームがＳＩＵに送り届けられないようにする。例えば、すでに上記の様に、クレームが死を含む場合、ＳＩＵにクレームを送り届けない。
【０３０４】
ＵＩ例
関連ルール作成：
記載される次は、Ｕｎｅｍｐｌｏｙｍｅｎｔ  Ｉｎｓｕｒａｎｃｅ（ＵＩ）クレーム請詐欺検出システムに関し関連規則を構築する例示的処理である。関連規則の目的は、不正なクレームを確認するために一組の仕掛け線を作製することである。通常のクレーム挙動のパターンは、クレーム属性の間に一般の関連に基づいて組み立てられる。例えば、青いカラー労働者からのクレームの７５％は、秋冬後期に出願される。一般に周知の方法、例えば頻繁なアイテム・セット・アルゴリズム、他の方法も機能するを用いて生のクレームデータに、見込みに基づく関連規則は、得られる。アプリケーション上の属性の間に強い関連を形成する独立規則は、選択される、９５％より大きい確率によって、例えば。規則に違反している出願は、異常であると考えられて、更にプロセスであるかまたは再調査に関しＳＩＵに送られる。
【０３０５】
入力データ明細書：
例示の変数：
・  Eligibility Amount
・  Transition Account 
・  Application Submission Month 
・  Union Member 
・  Age
・  Education
・  SOC Code
・  NAICS Code
・  Seasonal Worker 
・  Military Veteran
アウトライアー：
関連規則の究極の目的は、営外居住者挙動をデータで発見することである。このように、本物の営外居住者は、規則が通常の挙動を捕えることが可能なことを確実にするデータの左であるべきである。かくして、本物の営外居住者を取り出すことは、生のデータにより表されるより一般的にみえるために、値の組合せの原因となることがある。データ入力エラー、失った値またはデータにとって当然でない他のタイプの営外居住者は、帰されるべきである。利用可能な非難の多くの方法がある、しかし、非難の方法は「失った性」、考慮中の変数のタイプ、「失った性」の量およびある程度ユーザ選択のタイプによる。
【０３０６】
以下の説明は、Ａｕｔｏ  ＢＩ例示のに関し上で表されて、それと類似している。それは、手早いリファレンスに関しここで繰り返される。
【０３０７】
連続変数非難：
良好な代理概算者のない、そして、失敗しているほとんど値を有するでなく連続変数に関して、平均値非難は、適切に働く。開発されている規則の目的が通常のＵＩクレームを定めることである既知の事実、５％の閾値または全体の人口（より低いものはどれでも）のフロードのレートが、使われるべきである。正確な値がデータにおいて、ある場合それが現れるかもしれないより非難の後しばしば多くのように平均値がみえるので変数の平均値を含んでいる規則の人工および付勢選択にこの量が結果としてなる場合があるより多くのものの非難を意味する。
【０３０８】
歴史的な記録が少なくとも部分的に完全な、そして、変数が従来の値との自然の関係を有する場合、前方へ帰される最後の値が使われることがありえる。出願人世代および性は、この種の変数の良好な例である。歴史的な記録も失われている場合、良好な単一の代理概算者が利用できるが、代理は失った値を帰するために用いるべきである。例えば、例えばＭａｘｉｍｕｍ  Ｅｌｉｇｉｂｌｅ  Ｂｅｎｅｆｉｔ  Ａｍｏｕｎｔが変数を完全に逃している場合、ＳＯＣは評価を開発するために用いることができる。失った値の数が上記の閾値より大きい、そして、明らかな単一の代理概算者でない、そして方法が例えばある場合、ＭＩが使われるべきである。
【０３０９】
分類変数非難：
方法（例えば歴史的な記録が少なくとも部分的に完全な、そして、変数の値が時間とともに変化すると思われない場合、値が前に担持した最後）を用いて、分類変数は、帰されることができる。性は、良好な例である。失った値の数が上記のように閾値量より少ない、そして、良好な代理概算者が存在しない場合、ＭＩのような他の方法が用いられるべきである。良好な代理概算者が存在する所で、それらがその代わりに使われるべきである。連続変数（例えば非難の他の方法）によって、単一の代理概算者および数がある時の非存在下でロジスティック回帰またはＭＩが使われるべきであるように、価格をはずすことは受け入れられる閾値を超える。
【０３１０】
ＲＨＳの決定：
ＲＨＳは完全に関連規則アルゴリズムで測定されることがありえる、または、より多くの意味を有して、スコアすることに関し組織化された一連の規則を提供する規則を生成するように、一般のＲＨＳを、選択できる。この例では、ＳＯＣ産業コードのグループ化が、使われた。
【０３１１】
連続変数を捨てること：
５またはより少しの異なった値を有する別々の数の変数は、連続的でなくて、分類変数とみなされるべきである。これらのアルゴリズムが精神の分類変数により設計されるので、数の変数はいかなる関連規則アルゴリズムも使用するために打ち切られなければならない。大部分の数の変数が規則を生成する際に役立たなくなっている単一のカテゴリとして各別々の値を選んでいるアルゴリズムに、数の変数を捨てることに失敗することは、結果としてなる。例えば、適格性量が考慮中の変数であると仮定する。そして、考慮中のクレームは備えられるドルおよびセントを有する総計を有する。クレーム（９８％またはよりよいもの）のｈｉｇｈ数がこの変数に関し一意的な値を有することは、ありそうである。このように、変数の個々の値は、あらゆる事例に異常をしているデータセット上の周波数を極めて低有する。目的が非異常な組合せを見つけることであるので、変数が規則生成に関し役立たなくなって選択されるいかなる規則にも、これらの値は現れない。
【０３１２】
ビンの数：
全般的に、６つのビンに対する２はベスト実行する、しかし、生成される規則の質およびデータの既存のパターンに、ビンの数は依存している。人口を通常のおよび異常なグループに分割することで不十分に実行する超短波変数に、あまりに少ないビンは、結果としてなる場合がある。あまりに多くのビン（極端に上の例のように）は、劣った実行している規則に結果としてなる場合がある低いサポート規則を構築するかまたは最終版の選択にずっと複雑な規則セットをしている規則の多くのより多くの組合せを必要とすることができる。
【０３１３】
記録の最大パーセンテージを有するビンと記録の最小限のパーセンテージを有するビンの違いに基づいて最善のビンを選択することに関しビンおよび閾値の最大数をセットために、下にアルゴリズムは、ユーザからの入力を有する捨てているプロセスを自動化する。最初に０の閾値値をセット、アルゴリズムがビンでベストである設定されたものを捜し出すことができることで、捨てることに関し閾値値を選択することは、達成される。上記のように、規則は構築される。そして、変数はあまりに多くであるか少なくもあるビンがあるかどうか決定するために評価される。あまりに多くのビンがある場合、閾値制限は増加することがありえる。そして、あまりに少ないビンに関し逆もまた同じである。
【０３１４】
異なる産業および異なる産業がおそらく変数のユニークな分布を有することを表す複数のＲＨＳコンポーネントがあるので、捨てることはそれぞれに各ＲＨＳに関し達成されなければならない。図１７ａにおいて、表されるグラフは、構造産業に関し日の仕事の長さを示す。配布は、バイナリにこの変数に関しより適切でないアプローチを捨てることをしている確かな中心を有しない。図１７ｂにおいて、表される図は、捨てる前に配布を左のもの上の図を有する６つの等しい高さ箱を示して、そして、右上の図が捨てた後に配布を示しているのを発見する結果を示す。
【０３１５】
ビン高さ：
ビンは、規則生成プロセスの各ビンの包含を促進するために、等しい高さであるべきである。例えば、第１のビンが人口の１％を含むように一組の４つのビンが作製される場合、第２は５％を含んだ、第３は２４％を含んだ、そして、残りの７０％（ビンが最も現れる、または、あらゆる規則が選択した第４）を、第４は含んだ。第３のビンは選択されるいくつかの規則に現れることができる。そして、第１および第２のビンはおそらくいかなる規則にも現れない。この種のパターンがデータ（上のグラフのような）に自然に現れる場合、できるだけ等しい各バケットのクレームのパーセンテージを備えるために、ビンは形成されるべきである。この例では、２つのビンが、それぞれ各ビンのクレームの３０％および７０％によって、できる。
【０３１６】
バイナリのビン：
各変数が少なくとも一つの規則において、備えられるが、利用可能な情報の量を低減させるという確率を上昇させることの利点を、バイナリのビンを作製することは、有する。かくして、特定の変数がいかなる選択された規則でも見つからなくて、通常のクレームと異常なクレームを区別する際に重要であると考えられるときに、この技術が用いられるべきだけである。
【０３１７】
バイナリのビンは、数の変数の中央値、モードまたは平均を使用して作製される。全般的に、中央値は、ベスト働く。しかしながら、変数ができるだけ対称的に減らされるように、中心手段の選択は選択されるべきである。各変数の棒グラフを見ることは、正しい選択の決定を補助する。
【０３１８】
図１８ａは、青いカラー出願人に関し以前の雇用者の数を視覚的に示す。図１８ｂは、１および１を超えるの中で分割される自然なバイナリを示す。
【０３１９】
スプリッティング分類変数：
規則を構築するために展開されるアルゴリズムに応じて、分類変数は、０―１のバイナリの変数に分割されることを必要とするかもしれない。例えば、可変性は、雄および雌２つの変数に分割される。『雄』性＝である場合、雄変数は１に対するセットであるだろう、そして、それはそれ以外は、そして、逆もまた同じ雌変数に関し０に対するセットである。他の一般の分類変数は、以下を備える：
・  Citizen Indicator (1=Yes, 0=No)
・  Union Member (1=Yes, 0=No)
・  Veteran (1=Yes, 0=No)
・  Handicapped (1=Yes, 0=No)
・  Seasonal Worker (1=Yes, 0=No)
アルゴリズムＢｉｎｎｉｎｇプロセス：
ベストである等しい高さ箱（すなわち、最大人口パーセンテージを含んでいるビンと人口の最小限のパーセンテージを含んでいるビン間の人口の差が入力閾値値を与えられて最も少ないビンで設定されたもの）を生産するために、以下のアルゴリズム（また、図１３をみなす）は、捨てているプロセスを自動化する。タイがあるときに、アルゴリズムはより多くのビンをより少しのビンより好む。
【０３２０】
・  Set threshold to τ
・  Set max desired bins to N
・  Let V = variable to bin
・  Let i = {number of unique values of V}
・  Step 1: compute  = {frequency of i unique values of V}
・  Step 2: compute  (total count of all values)
・  Step 3: put unique values iof V in lexicographical order
・  Step 4: For  j = 2 to N : compute  (bin size for j bins)
・                 Set b=1
・                 Set u = 0
・                 Set U=(upper bound)
・                 For q = 1 to :
・                   
・                   If  then 
・                     =(T-u)/(j-b) … reset bin size to gain equal height…current bin
・                                                 is larger than specified bin width
・                     b=b+1
・                     
・                   Else If  then 
・                     b=b+1
・                     
・                   End If
・                End For: q
・              End For: j
・  Step 5: For each bin j : compute ={percentage of population in bin k}
・                    Compute  
・                     If  then set  
・  Step 6: Compute  : 
・               If tie then set  …
・               largest number of bins among m ties
それぞれ、図１４ａ―１４  ｄ（自動ＢＩおよびＵＩクレーム請適用できることがありえる）は、最高６つのビンを有する出願人の年齢までアルゴリズムを適用する結果および０．０および０．１０の閾値値を示す。０の閾値については、４つのビンは、第１のビンとその他の２つのビンのわずかな高さ違いにより選択される。０．１０（ビンはより非常に異なることができる）の閾値については、６つのビンは選択される。そして、バリエーションは第一の２つのビンと最後の４つのビンの間により大きい。
【０３２１】
可変的な選択：
不正なクレームと関連することが公知の変数がリストに入れられることを確実にするために、関連規則作成に関し考慮する変数の初期値集合は、開発される。出願人、状態またはＭＳＡと関連したマクロ経済および他のインジケータを加えることによって、可変的なリストは、全般的に強化される。加えて、例えば現在のアプリケーション間の時合成変数および最後は、過去のアカウントの応用または合計数に出願して、以前の口座から総支払いを平均する。
【０３２２】
それらが冗長であるが、より有益でない規則を構築するにつれて、非常に相関している変数が使われるべきでない。例えば、毎週の利点量および最大利点量は、機能的に関連がある。データセット上の変数の両方とも有することはおそらくＬＨＳ上のそれらのうちの１つおよびＲＨＳ上の他ならに結果としてなる、しかし、この関係は公知で、有益でない。それから、この第一のリストからの大部分の変数は、関連規則開発の一部として自然に選択される。選択されたサポートおよび信頼が水平になると仮定すると、ＬＨＳに現れない多くの変数は、考慮から除去される。しかしながら、ほとんど情報を加えない非常に頻繁な変数が取り除かれる場合、まず最初に規則に現れないいくつかの変数がＬＨＳの一部になることができるかもしれない。
【０３２３】
高い周波数値を有する変数は、「通常の」規則を実行している貧困層に結果としてなる場合がある。例えば、構造産業は、主に雄労働者により支配される。この産業に関し通常のＵＩアプリケーションを記載している規則は、性を示している変数が使われる場合、雄であることが正常なことを示す。しかしながら、それがいかなる雌出願人も異常なことを示すように、この規則は適切に実行することができない。しかしながら、女性は、男性より高レートで、フロードを委託することができない。かくして、規則は、人口をｈｉｇｈフロードおよび低いフロード・グループに分割しない。これが発生するときに、変数は規則生成プロセスから除去されるべきである。
【０３２４】
【表２７】
2015527660.tif 000055
【０３２５】
上記の表２７において、ＭＢＡ＿ＥＬＩＧ＿ＡＭＴ＿ＬＩＦＥ≦７６０５．０を含んでいるあらゆるＬＨＳを有するＲＨＳとしてのＭＡＸ＿ＥＬＩＧ＿ＷＢＡ＿ＡＭＴ＝＜２９２．５。ＲＨＳがちょうどＬＨＳの倍数であるので、この結果は有益でない。更に、ＲＨＳは、主に産業（このケースの健康Ｃａｒｅ）に依存している。かくして、他のＬＨＳコンポーネントは、ＲＨＳ上のＭＡＸ＿ＥＬＩＧ＿ＷＢＡ＿ＡＭＴと結合しても、より有益でない。考慮に入って、ＲＨＳ上のＨｅａｌｔｈ  Ｃａｒｅ産業ＮＡＩＣＳ  Ｄｅｓｃｒｉｐｔｉｏｎｓを促進することが、両方の変数を取り除くことによって、他のＬＨＳコンポーネントができる。より有益な情報については以外、下に表２８は、サポートを有する規則および同じレンジに対する信頼のサンプルを示す。
【０３２６】
【表２８】
2015527660.tif 000056
【０３２７】
サブセット生成：
上記の如く繰り返し、関連の目的は、スコアしているプロセスが異常であるクレームを見つけることであると決定する。しかしながら、アイテムの異常な組合せよりもむしろ非常に頻繁なアイテム・セットを見つけることに、関連規則は、連動する。かくして、規則は標準を定めるために生成される。そして、これらの規則にフィットしていないいかなるクレームも異常であると考えられる。したがって、規則生成は、通常のクレームを定めているデータを使用してだけ達成される。不正な様にデータが審判されるケースを確認しているフラグを含む場合、これらのクレームがデフォルトで異常であるので、それらのクレームは関連規則の作成の前にデータから取り除かれるべきである。それから、前に確認された不正なクレームを備えないデータを使用して、規則は、構築される。
【０３２８】
任意には、不正で、ＲＨＳ上のフロード・インジケータを含むそれらの規則だけを選択しているように、付加的な規則は以前確認されるクレームを使用してだけ構築されることができる。習慣において、それぞれに使われるときに、このアプローチの結果は制限される。しかしながら、ＲＨＳ上のフロードを通常のＵＩクレームを確認する規則と同一とする規則を結合することは、前兆となるパワーを高めることができる。すべてのクレームを通常の規則に通して、ＬＨＳ条件を満たさなくて、ＲＨＳ状態を満たすいかなるクレームにもフラグを立てることによって、これは、達成される。それから、これらの異常なクレームはフロード規則により処理される。そして、ＬＨＳ条件を満たしているクレームは更なる調査に関しフラグを立てられる。この種の規則の例は、下に表２９に示される。
【０３２９】
【表２９】
2015527660.tif 000057
【０３３０】
これらの異常な規則がｈｉｇｈ信頼以外の極めて低いサポートを有することに注意されたい。かくして、修士号を有することがすべての産業の中で一般的であるというわけではない、しかし、それが発生するときに、出願人がホワイトカラー産業で働くという９８％の確率がある。
【０３３１】
通常のおよび異常な規則の使用は、図１９に関連して上で記載される。同じ考慮点がＡｕｔｏ  ＢＩ、ＵＩおよび基本的にいかなるフロード領域にも適用することが理解されるべきである。
【０３３２】
規則を生成すること：
サポートおよび信頼：
前述のように、関連規則を定量化することに関しアルゴリズムは、様態の原則を生じる：ＬＨＳは下に横たわるＳｕｐｐｏｒｔおよびＣｏｎｆｉｄｅｎｃｅを有するＲＨＳを意味する（起こっているＬＨＳイベントの確率であることをサポートする：Ｐ（ＬＨＳ）＝Ｓｕｐｐｏｒｔ、信頼は、ＬＨＳを与えられるＲＨＳの条件付き確率である：Ｐ（ＲＨＳ｜ＬＨＳ）＝Ｃｏｎｆｉｄｅｎｃｅ）。
【０３３３】
例えば、ＬＨＳ＝｛２８と４０（ＢａｃｈｅｌｏｒのＤｅｇｒｅｅ＝Ｔｒｕｅ）の間の年齢｝およびＲＨＳ＝｛白いＣｏｌｌａｒ  Ｗｏｒｋｅｒ｝とする。学士号は、一般にいくらかまれで、２８〜４０の年齢層において、より一般的でない。かくして、これのサポートは、８％だけである。しかしながら、そのとき、２８〜４０歳のホワイトカラーの中で、学士号を有することは、９７％の信頼によって、全く一般的である。２８〜４０歳のホワイトカラーの出願人の９７％が学士号を有すると、これは、我々に話す。完全なイベントの確率は、７．８％である。すなわち、すべてのアプリケーションの７．８％は、この規則にフィットする。
【０３３４】
判断サポート基準：
アルゴリズムが支持閾値が処理の間、構築される規則の膨大な数を切ることを必要とすると、大部分の協会は、決定する。低い支持閾値（￣5％）は、評価に達成するのが困難であるか不可能なプロセスをしている数１００万または何千万もの規則さえ構築する。このように、より高閾値は、選択されるべきである。対処可能な数の規則ができるまで、９０％の初めのサポート値を選択して、閾値を増減することによって、これは逐次されることがありえる。１，０００の規則で全般的にある良好な上限である。信頼レベルは、評価される規則の数を更に低減させる。
【０３３５】
信頼に基づいて規則を評価すること：
アプリケーションの特徴が出願人の産業に関した及び、関連規則を使って、我々は高いサポートおよび信頼を有する複数の独立規則を組み立てる。目的は、特定の産業の中で「通常の」アプリケーションを記載する規則を見つけることである。要求されることは、規則が高いＣｏｎｆｉｄｅｎｃｅである様態ＬＨＳ≧｛工業｝の原則である。フロード・インジケータに対して比較されるときに、偽陰性の本当のポジおよび最も低いレートで最も高レートを生じるために必要な最も少なく可能な数に規則の数を低減させるために、サポートは用いる。下に表３０は、表示されるさまざまな測定基準を有する関連規則アルゴリズムの例出力を記載する。
【０３３６】
【表３０】
2015527660.tif 000058
【０３３７】
それらが高い信頼および高いサポートを有するので、第一の３つはこの例で保たれる。ＬＨＳのアプリケーション・エレメントが全くしばしば発生する（正常である）、そして、それらが発生するときに、それらがＰｒｏｄｕｃｔｉｏｎ  Ｏｃｃｕｐａｔｉｏｎｓの中で中でしばしば見つかることを、これは、示す。かくして、これらは、通常のＰｒｏｄｕｃｔｉｏｎ  Ｏｃｃｕｐａｔｉｏｎアプリケーションを記載する。次の２つの規則は、高い信頼、しかし、低いサポートを有する。これらは、異常なＰｒｏｄｕｃｔｉｏｎ  Ｏｃｃｕｐａｔｉｏｎアプリケーションである。これらは、異常な規則の第２のセットに関し考慮されることができる。最後の２つの規則は、下部の支持体および信頼を有して、全く取り除かれるべきである。
【０３３８】
部分母集団のフロード・レベルに基づいて規則を評価すること：
個々の規則第１のサブセットを評価するために、ＲＨＳを満たすそれらのクレームへのデータは、適当な条件になる（それらは軟部組織損傷である）、それから、ＬＨＳ条件に背いて、全集団のフロードの全体のレートにこの部分母集団に関しフロードのレートを比較するすべてのクレームを見つける。ＬＨＳを満たしているケースが全体の人口より高フロードのレートを有するように、規則がデータを分割する場合、ＬＨＳを保つ。全体の人口と比較して同じことまたはフロードの低いレートを有する規則を除去する。
【０３３９】
【表３１】
2015527660.tif 000059
【０３４０】
通常の規則は、完全なデータセットにテストされる。上記の表３１は、特定の規則（柱は１００％を増す）の結果を表す。規則（通常の＝Ｙｅｓ）を満たしている人口に関しフロード・レートが支配に８．７％で出会わない住民に関しフロード・レートと比較した５．２％であることに注意されたい。これは、従われるべきである適切に実行している規則を示す。個々の規則を評価するときに、規則に従うことに関し閾値は低セットされるべきである。全般的に、改良が第１の小数位にある場合、規則はまず最初に従われるべきである。規則の組合せを使用して第２の評価は、最終的なルールセットの規則の数を更に低減させる。
【０３４１】
すべてのＬＨＳ条件がテストされる。そして、一旦従うＬＨＳ規則のセットが決定されると、ＲＨＳ条件を満たすそれらのケースに対して複合ＬＨＳ規則をテストする。フロードの全体のレートが完全な人口のフロードのレートより高である場合、規則セットは適切に作動する。各規則が適切に個々に実行することを所定である、合成セットは適切に全般的に実行する。しかしながら、すべてのＬＨＳ規則を結合することは、多数の偽陰性に結果としてなっている本当に不正なケースを除去することもできる。これが発生する場合、誰にも劣らずに、支配を実行して、次善を付け加え始めている規則の試験組合せは反復的で支配する。徹底的に、最も高本当の肯定を有するセットまですべての規則の組合せをテストする。そして、正確なネガティブなレートは見つかる。いずれが良好な前兆となる能力を呈するかについて表される混乱マトリックスの規則結果の最終的な一組：
【０３４２】
【表３２】
2015527660.tif 000060
【０３４３】
「通常の」規則で最善の実行しているセットは、まだ高い偽陽性レートを許容できる。この場合、上で記載される異常な規則の中でセット第二次は、パフォーマンスを高めることができる。上記の表３２において、「通常の」規則に失敗するアプリケーションは、４．６％の全体のレートと比較して、６．８％のフロード・レートを呈する。通常の規則に失敗しているアプリケーションのサブセットに異常を適用することが支配したあと、結果として生じる人口のフロード・レートは７．８％まで増加する。かくして、規則で２番目に設定されたものを適用することは、より良好な結果をもたらす。
網羅的テストルールのアルゴリズム（図１５および１６参照）
・  Set fraud rate acceptance threshold to τ
・  Set records threshold to ρ
・  Let be the set of all applications
・  Let  be the set of normal rules
・  Let  be the set of normal rules
・  Step 1: Test individual “normal” rules
・               For each rule 
・                  Find  
・                  If   and  then keep rule 
・  Step 2: Let be the set of all rules kept in Step 1
・              Let be the set of all rules rejected in Step 1
・              For each 
・                 For each 
・                     Find  
・                     Find  
・                     If   and  then keep rule 
・                     Define new rule 
・  Step 3: Repeat Step 2 over all new rules  until no new rules are defined
・  Step 4: Test individual “anomalous” rules
・               For each rule 
・                  Find  
・                  If   and  then keep rule 
・  Step 5: Let be the set of all rules kept in Step 1
・              Let be the set of all rules rejected in Step 1
・              For each 
・                 For each 
・                     Find  
・                     Find  
・                     If   and  then keep rule 
・                     Define new rule 
・  Step 6: Repeat Step 5 over all new rules  until no new rules are defined.
下の表３３は、できる「通常の」ＵＩ関連規則の最終的なセットをリストする：
【０３４４】
【表３３−１】
2015527660.tif 000061
【０３４５】
【表３３−２】
2015527660.tif 000062
【０３４６】
【表３３−３】
2015527660.tif 000063
【０３４７】
【表３３−４】
2015527660.tif 000064
【０３４８】
【表３３−５】
2015527660.tif 000065
【０３４９】
【表３３−６】
2015527660.tif 000066
【０３５０】
【表３３−７】
2015527660.tif 000067
【０３５１】
【表３３−８】
2015527660.tif 000068
【０３５２】
【表３３−９】
2015527660.tif 000069
【０３５３】
【表３３−１０】
2015527660.tif 000070
【０３５４】
下の表３４は、生成された「異常な」規則の最終的なセットをリストする：
【０３５５】
【表３４−１】
2015527660.tif 000071
【０３５６】
【表３４−２】
2015527660.tif 000072
【０３５７】
【表３４−３】
2015527660.tif 000073
【０３５８】
生成されたＵＩ協会を用いたＵＩクレームを記録することは、支配する：
ＵＩクレームのスコアリングは、Ａｕｔｏ  ＢＩクレームを記録することに関し上記の通りに同様にして進行する。読者の負担を少なくするために、冗長性を回避するために、その材料は、本願明細書において、繰り返されない。
【０３５９】
III.発明のモデルの再調整：
本願明細書において、記載される発明のモデルがそのように周期的に再調整されることがありえることが理解されるべきである、その規則／洞察／インジケータ／パターン／予示する変数／など。管理されない分析法（合同ＳＩＵ調査の結果を備える）の以前のアプリケーションから、詐欺検出システム・プロセスに知らせて／改善して／微調整する入力としての供給された後部が、収集することがありえる。
【０３６０】
実際、周期的に、クラスタおよび規則は、新生のフロードを確認して、規則スコアリング・エンジンが効率的および正確なままのことを確実にするために構築される再調整されたおよび／または新しいクラスタおよび規則であるべきである。それらの初期の方法が当局によって、公知で、認識されるにつれて、フロード犯人は新しいおよび革新的な方式をしばしば発明する。正確な方式が何であるか知っていずに、発明の管理されない分析法は、フロードを示すことができるパターンを捕えるために、独自に姿勢をとる。この再調整作業を達成することに関し例示システムは、例えば、図３において、表される。新しいクレームがシステムに入るにつれて、クラスタおよび規則がセット電流に従って、それらを、処理できる。しかしながら、それらのクレームは新しい規則に関しも集められる。そして、新しいフロード方式でありそうである異常なパターンを検出することを、クラスタ作成は意図した。今日の新しいクレームは、明日の訓練セットまたは増加および既存の訓練セットの強化になる。
【０３６１】
更に、現在のスコアしているエンジンはＳＩＵからのフィードバックによって、モニタされることができる。そして、どの規則およびクラスタが最も効率的にフロードを検出しているかについて決定するために、標準は処理を請求する。この効率は、２つの方法で測定されることがありえる。第一に、スコアしているエンジンは、周知のフロード方式および前に検知されていないスキームの高レベルを捜し出すべきである。第２には、より高でない場合、検出されるフロードの歴史的なレートより高ものとして、更なる調査に関し送られるクレームで見つかる実際のフロードの発生率は少なくともあるべきである。第１の状態はフロードが検知されていなくならないことを確実にする。そして、第２の状態は偽陽性のレートが最小化されることを確実にする。多くの偽陽性を生成している連合規則は修正されることがありえるかまたは除去されることがありえる。そして、新しいクラスタはより適切に周知のフロード・パターンを確認するためにつくられることがありえる。このようにして、スコアしているエンジンは、常にモニタされることがありえて、効率的なスコアしているプロセスを作成するために最適化されることがありえる。
【０３６２】
自動ＢＩに関しこの種の最新版の例はそれぞれの事故および請求者アドレスが互いの２マイル以内にあるときに、弁護士が事故の２１日以内に雇われると述べている規則である場合、支配が発生するかもしれない、主要な被保険者の車両が６歳未満である。そして、請求者が損傷を受ける単一の部分だけを有したと主張する。そして、クレームは不正になりそうである。しかしながら、調査に応じて、弁護士が事故の後４５日を越えて雇われるときに、不変の規則の残りについては、フロードのより大きな可能性があるということを発見されることができる。このような場合、規則は、より適切に結果を生じるように調整されることがありえる。前述のように、サギ師が新しいまだ発見されていない方式を構築し続けるにつれて、規則およびクラスター形成することは潜在的に不正なクレームを捕えるために周期的に更新されるべきである。
【０３６３】
いうまでもなく、発明の実施例については、洞察／インジケータは、管理されない分析法から自動的に浮上する。種族の知識または常識でもある多くの「レッドフラグ」が浮上すると共に、発明の実施例はより徹底的であるかまたはより深く、そして、より大きな複雑さとともに急落しておよび／または直観に反している洞察／指標を作り出すこともありえる。
【０３６４】
例として、クラスター形成しているプロセスは、以前に、わかって他の情報と結合されない高数の周知のレッドフラグを有するクレームのクラスタを生成する。例えば、プロセスまたは、例えば、クレームの後半に上へ弁護士ショーがちょうど閾値値の下にあるときに、クレームがしばしば不正であることを公知である。予想されるように、これらの率は高フロード・レートを有するクレームのクラスタに落ちる。しかしながら、一旦他の変数が弁護士関係を越えて考慮されるならば、１つのクラスタおよび他のクラスタの残りのクレームにおいて、終わっているいくつかのクレームによって、これらの疑わしいクレームが２つのグループに分離されることを、クラスター形成しているプロセスも、発見する。自動ＢＩにおいて、例えば、車両の複数の部分が損傷を受けるときに、これらのクレームは異なるクラスタにおいて、終わる。付加的情報は、付加的な情報でなくオリジナルの周知のレッドフラグを有するクレームより高フロードの可能性を有するクレームにスポットライトをあてる。
【０３６５】
更に、クレームが集まるときに、クラスタの１つが多くのレッドフラグ（例えば、プロセス、通知を回避するより小さいクレームなど遅く、弁護士は現れる）を有することがわかると仮定する。クレーム調整装置がこれらのいくつかが悪い信号であるということを知っていることができるにもかかわらず、発明のアプローチはクレームをＳＩＵに送られなかったこれらの特徴と同一とする。管理されない解析論は、おそらく「すでに公知であった」が、至る所で追従されていなかったそれを確認する。
【０３６６】
分析法が直観的なセンス（例えば、横の攻撃衝突および首損傷）にする関連を「捜し出す」関連規則。経験豊かな研究者がこの規則を知っていることができるにもかかわらず、管理されない解析論は同様にこれらの他のタイプを規則から出す。そして、以前から知られていなかったものを備える。好都合には、専門家は、前もってすべての規則を知る必要はない。例えば、一例をあげて、以下を仮定する
Rear end => Neck Injury 95%の時間
Front end => Neck Injury 75%の時間
Head injury => Neck injury 90%の時間
頭部外傷、フロントエンド損傷または後部損傷がない首損傷を有するこれらの規則およびフラグ・クレームを、関連規則アルゴリズムは、捜し出す。これらは、異常なおよびフロードを表す。適切に実装される場合、発明の技術は調整装置で最も慣れた、冷笑的なおよび詳細なチームさえまたはフロード捜査官についてのさえ総体的な知識をはるかに凌ぐことがありえる。
【０３６７】
IV.例示システム：
先に記載されるモジュール、プロセス、システムおよび特徴がハードウェアにおいて、実装されることがありえることを理解すべきである。そして、ハードウェアがソフトウェアによって、プログラムされる。そして、ソフトウェア命令が非一時的なコンピュータ可読媒体または上記の組合せに記憶される。現在の本発明の実施例は、実装されることがありえて、例えば、非一時的なコンピュータ可読媒体に記憶される一連のプログラム学習を実行するために構成されるプロセッサを使って。プロセッサとしては、プロセッサ、マイクロプロセッサ、マイクロコントローラ装置を包含するパーソナル・コンピュータまたはワークステーションまたはその他のかかるコンピュータ・システムまたは装置が挙げられるが、これに限定されるものではあることがありえないか、または集積された回路（例えば、特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）を包含している制御ロジックから成る。適切なプログラミング言語に従って提供されるソース・コード命令から、命令は、コンパイルされることがありえる。命令は、適切な構造であるかオブジェクト指向プログラミング言語に従って提供されるコードおよびデータオブジェクトから成ることもありえる。プログラム学習のシーケンスおよびそれとともに関連するデータは非一時的なコンピュータ可読媒体（例えばコンピュータ・メモリまたはストレージ・デバイス）に記憶されることがありえる。そして、それはいかなる適切なメモリ装置でもあってもよい。そして、しかし、ＲＯＭ、ＰＲＯＭ、ＥＥＰＲＯＭ、ＲＡＭに限られなくて、例えば、それはメモリ、ディスク駆動装置などを発光させる。
【０３６８】
さらにまた、モジュール、プロセス、システムおよび特徴は、単一のプロセッサとして、または、割り当てられたプロセッサとして実装されることがありえる。更に、本願明細書において、記載されるプロセス・ステップが単一であるか割り当てられたプロセッサ（シングルまたはマルチコア）に実行されることができることが理解されるべきである。また、発明の実施例に関しプロセス、システム・コンポーネント、モジュールおよびサブモジュールは、複数のコンピュータまたはシステム全体に割り当てられることが可能であるかまたは単一のプロセッサまたはシステムにおいて、同じ位置に配置されることができる。
プログラムされた一般的な目的コンピュータ、マイクロコードによって、プログラムされる電子装置、配線によるアナログ・ロジック回路、コンピュータ可読媒体または信号に記憶されるソフトウェア、光学的コンピュータ、電子および／または光学的デバイスのネットワーク化されたシステム、デバイス、集積回路装置、半導体チップおよびソフトウェア・モジュールを計算している特別な目的または、例えば、コンピュータ可読媒体または信号に記憶される目的として、モジュール、プロセッサまたはシステムは、実装されることがありえる。実際、発明の実施例は多目的コンピュータ、特殊コンピュータ、プログラムされたマイクロプロセッサまたはマイクロコントローラに実装されることができる。そして、周辺集積回路エレメント、ＡＳＩＣまたは他は回路、デジタル信号プロセッサ、物理的に組み込まれた電子またはロジック回路（例えば別々のエレメント回路）、プログラムされたロジック回路（例えばＰＬＤ、ＰＬＡ、ＦＰＧＡ、ＰＡＬ、等）を集積した。一般に、方法、システムまたはコンピュータ・プログラム製品（非一時的なコンピュータ可読媒体に記憶されるソフトウエアプログラム）の実施例を実装するために、本願明細書において、記載される関数またはステップを実装することで能力のあるいかなるプロセッサも、用いることがありえる。
【０３６９】
加えて、いくつかの例示的実施形態で、分散処理は開示された方法の一部もしくは全部を実装するために用いることがありえる。ここで、複数のプロセッサ、プロセッサのクラスタ、等は協力してさまざまな開示された方法の部分を実行するために用いる。そして、適切であるように、データ、中間結果および出力を共有する。
【０３７０】
さらにまた、例えば、開示された方法、システムおよびコンピュータ・プログラム製品の実施例は、十分に、または、部分的に、目的を用いたソフトウェアで直ちに実装されることができる、または、彼が様々なコンピュータ・プラットフォームに使用したその缶を、移動できるソースを提供するオブジェクト指向ソフトウェア開発環境は符号化する。別の実施形態として、例えば、開示された方法、システムおよびコンピュータ・プログラム製品の実施例は、標準ロジック回路またはＶＬＳＩ設計を用いてハードウェアにおいて、部分的に、または、十分に実装されることがありえる。利用されているシステム（特別機能）または特定のソフトウェアまたはハードウェア・システム（マイクロプロセッサ）またはマイクロコンピュータの速度および／または効率要求によって、いる実施例を実装するために、他のハードウェアまたはソフトウェアは、用いることがありえる。本願明細書において、そして、ユーザ・インタフェースについての一般的な基本的な知識により提供される説明からの適用できる技術および／またはコンピュータ・プログラム技術の当業者によって、方法の実施例、システムおよびコンピュータ・プログラム製品は、いかなる周知であるか後で開発されたシステムまたは構造、デバイスおよび／またはソフトウェアを用いたハードウェアおよび／またはソフトウェアでも実装されることがありえる。さらに、いかなる適切な通信メディアおよび技術も、発明の実施例により導入されることがありえる。
【０３７１】
上で記載される目的が、以前の記述から明らかでされるそれら間の、効率的に達成されるということをかくしてみなされる。そして、一定の変化が本発明の精神と範囲から逸脱することなく上記において、構造およびプロセスをされることができるので、前記説明に含まれるかまたは添付の図面に示されるすべての事項が図示するものとして、そして、限定的にでなく解釈されることが意図されている。
【０３７２】
付録
付録Ａ−新規なクレームを評価するために用いるクラスタをつくる典型的なアルゴリズム
付録Ｂ−クラスタを用いたクレームを記録する典型的なアルゴリズム
付録Ｃ−クラスター形成しているＵＩにおいて、使用する変数の用語集
付録Ｄ−自動ＢＩ協会支配作成に関して典型的な可変的なリスト
付録Ｅ−新規なクレームを評価するために生成される連合規則のセットを捜し出す典型的なアルゴリズム
付録Ｆ−連合規則を用いたクレームを記録する典型的なアルゴリズム
付録Ａ
新規なクレームを評価するために用いるクラスタをつくる典型的なアルゴリズム
【０３７３】
【数２６】
2015527660.tif 000074
【０３７４】
【数２７】
2015527660.tif 000075
【０３７５】
付録Ｂ
クラスタを用いたクレームを記録する典型的なアルゴリズム
【０３７６】
【数２８】
2015527660.tif 000076
【０３７７】
付録Ｄ
自動ＢＩ協会支配作成に関して典型的な可変的なリスト
関連するルール生成に関して考慮するための変数の完全なリスト
【０３７８】
【表３５−１】
2015527660.tif 000077
【０３７９】
【表３５−２】
2015527660.tif 000078
【０３８０】
【表３５−３】
2015527660.tif 000079
【０３８１】
【表３５−４】
2015527660.tif 000080
【０３８２】
【表３５−５】
2015527660.tif 000081
【０３８３】
付録Ｅ
新規なクレームを評価するために生成される連合規則のセットを捜し出す典型的なアルゴリズム
【０３８４】
【数２９】
2015527660.tif 000082
【０３８５】
【数３０】
2015527660.tif 000083
【０３８６】
付録Ｆ
連合規則を用いたクレームを記録する典型的なアルゴリズム
【０３８７】
【数３１】
2015527660.tif 000084
【０３８８】
【数３２】
2015527660.tif 000085
【図１】
2015527660.tif 000086
【図２】
2015527660.tif 000087
【図３】
2015527660.tif 000088
【図４】
2015527660.tif 000089
【図５】
2015527660.tif 000090
【図６】
2015527660.tif 000091
【図７】
2015527660.tif 000092
【図８】
2015527660.tif 000093
【図９】
2015527660.tif 000094
【図１０】
2015527660.tif 000095
【図１１】
2015527660.tif 000096
【図１２ａ】
2015527660.tif 000097
【図１２ｂ】
2015527660.tif 000098
【図１３】
2015527660.tif 000099
【図１４ａ】
2015527660.tif 000100
【図１４ｂ】
2015527660.tif 000101
【図１４ｃ】
2015527660.tif 000102
【図１４ｄ】
2015527660.tif 000103
【図１５】
2015527660.tif 000104
【図１６】
2015527660.tif 000105
【図１７ａ】
2015527660.tif 000106
【図１７ｂ】
2015527660.tif 000107
【図１８ａ】
2015527660.tif 000108
【図１８ｂ】
2015527660.tif 000109
【図１９】
2015527660.tif 000110
【国際調査報告】
2015527660.tif 000111
2015527660.tif 000112