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通过数据挖掘 加强对欺诈行为的侦测 通过数据挖掘加强对欺诈行为的侦测 你的政府机构如何确定数以千计的索赔请求或者帐单是 合法的？你的审计员是靠直觉来确 定申报是否是欺诈性的吗？或许他们浪费时间审议那些没 必要做什么改动的索赔请求，却漏掉了可能导致大额赔偿的请求？ 这些问题都是非常关键的，因为每年世界各国的政府机构都因欺诈和滥用职权而遭受越来越 大的损失。欺诈会危及许多重要服务的实施，比如人们得到的医疗服务水平、贫困人群获得 的食品援助的数量、以及帮助被虐待儿童的社会工作者的人数。由于预算的关系，这些服务 本就有限，而现在还要被欺诈夺去更多的资源。 数据挖掘让你的机构更好地工作 政府机构一直努力降低甚至是消灭欺诈，然而不诚实的供应商 和服务接受者却使用花样繁多 的欺诈手段。由于处理数以百万计的索赔请求和帐单记录的资源 有限，机构很难与欺诈和滥 用职权作斗争。一般来说，审计人员是靠过去的经验和直觉来创建 判断欺诈的索赔请求和帐单的特征档案。但是这些方法并不科学，审计人员可能一方面花很大 力气在合法的记录上，而漏过了欺诈的记录。 不过，SPSS选择了数据挖掘的流程来改进对欺诈的侦测。为了确保审计人员把精力集中在 最有可能需要调整的索赔请求或帐单上，越来越多的政府机构在审计流程中采用了数据挖 掘。数据挖掘将强大的分析技术与你的知识相结合，把你已经获得的数据转化为相应的信息 和理解，让你发现可能是欺诈和滥用职权的情况。例如，数据挖掘能在以下方面帮助各机构： 分离出最有力地指明某个索赔请求或帐单很可能是欺诈的因素 制定精确的规则，帮助审计人员标记出那些最有可能是欺诈性的索赔请求或帐单 确保你的审计人员不仅审议那些可能是欺诈的索赔请求或帐单，也审议最有可能需要 调整的 数据挖掘帮助你的审计人员将精力集中在收回资金上，这样需求紧迫的计划就能获得必要的 资金。 本文阐述了 SPSS 的数据挖掘工具如何帮助机构更好地了解并侦测欺诈行为。SPSS能帮助 你更有效地使用资源，从而更有效地管理整个机构。你可以节约下大量的资源再投资于市民 最需要的项目中去。 发现欺诈的模式 在进行数据挖掘的时候，首先从采集和理解数据开始。你需要确保数据能够用于分析， 并 确定是否还需要更多的数据以获得更好的结果。数据挖掘能发现欺诈的模式，建立起 模型以更好地预测欺诈，再利用分析的结果更好地走向成功。 这些数据挖掘的方法能揭示主要供应商和服务接受者的行为，让你的机构能更有效地结合分 析专家和技术专家之间的工作，使每个人都能够更好地理解可能代表有欺诈的因素。这样你 的就可以把你的部门的关键问题转化为具体的数据挖掘策略，将你的组织机构的目标与技术 上的目标联系起来。 建立能更好侦测欺诈的模型 找出那些能够表明索赔请求或帐单有很高的欺诈可能性的模式。 你以前经过审计的索赔请求或帐单中包含了将来回收大量资金的关键。对这些历史信息， 也就是索赔请求或帐单进行“挖掘”，获得其中的统计数字的宝藏，就可以准确地从每年所 有的索赔请求和帐单中找出欺诈的记录。 首先，你从分析现有的索赔请求和帐单开始。你会使用各种技术，从简单的报表到预测运营 商或服务接受者行为的高级方法。一旦建立起模型以后，你期望它能提供尽可能多的预测。 因此你要对模型使用更多的数据挖掘技术，找出那些算法更有预测能力。你还期望获得可靠 的结果，能提供最好的实现重大调整的机会。最后，有了分析结果，你就可以建立起运营商 或服务接受者的行为的模型，用之来建立和调整规则，描述索赔请求或帐单在什么情况下是 欺诈性的。 而且，由于你的数据是在变化的，你可以周期性地查看这些模型并进行更新，这样它们就可以 继续有效，并为你团队里的任何人产生最佳的结果。 如此一来，你的机构就可以利用数据和技术加强能力，回收大量的资金。 运用结果以获得更大成功 有了预测欺诈的模型后，你就需要有策略地配置这些结果，让相关人员使用这些信息来消除 欺诈，节约资金。你只有使用了这些结果才能真正达到使用数据挖掘的目的。 有策略地配置意味着将模型融入到机构的日常运作中去。 首先是将模型融入操作系统，后者会将模型应用于新的索赔请求和帐单，接着会把那些可能 是欺诈性的索赔请求和帐单标记出来。找出来以后，这些记录会按照两个标准进行排序：欺 诈的可能性以及预计能回收的最大数额。 对于可能是欺诈的索赔请求和帐单进行排序以后，你可以通过纸质的报告、email 或是企业 内部网络将结果发给你的审计人员和前沿