Milliman 白皮书探讨了异常检测技术在欺诈检测、性能优化和数据质量提升中的应用。报告首先指出,欧洲的医疗保健欺诈问题日益严重,每年花费高达数十亿欧元。异常检测技术作为一种识别数据集中异常值的方法,在欺诈检测、性能优化和数据质量方面具有重要作用。
欺诈检测
异常检测在欺诈检测中广泛应用,尤其在医疗保健和非车险领域。欺诈检测方法主要分为三类:参数方法、统计方法和机器学习方法。参数方法假设数据遵循特定分布,统计方法不假设分布,而机器学习方法可以处理数据中的偏差。报告强调,使用机器学习方法时需注意模型的解释性和避免创建“黑盒”模型。
性能优化
异常检测可以识别业务中的低绩效指标,如保险公司的理赔处理或零售店的业绩。通过优先处理异常值,可以优化资源配置,提高业务效率。例如,零售商可以使用异常检测技术识别表现不佳的店铺,从而进行针对性改进。
数据质量
数据质量对模型性能至关重要。异常值可能影响模型结果,因此需要识别和处理。并非所有异常值都需要删除,因为极端值可能对理解数据有重要意义。报告建议,在构建模型时,应根据模型类型和数据特点,由专家决定是否删除异常值。
异常检测技术
报告介绍了多种异常检测技术,包括:
- 统计方法:如 Tukey 准则、Benford 定律和 Cook 距离,这些方法简单易懂,但适用性有限。
- 机器学习方法:如孤立森林、局部异常因子(LOF)和 kNN,这些方法适用于高维数据,但解释性较差。
- 时间序列模型:如 ARIMA 模型和 LSTM 神经网络,用于检测时间序列数据中的异常值。
异常检测应用案例
报告提供了三个应用案例:
- 零售商案例:通过聚类和概率密度函数检测店铺产品销售异常,提高销售代表效率。
- 医疗欺诈检测:使用 Benford 定律和孤立森林识别可能存在欺诈的医疗公司,有效减少需要人工审核的公司数量。
- 可解释人工智能:通过训练元学习模型解释欺诈检测结果,提高模型的可解释性和业务接受度。
结论
随着数据量的增加,异常检测技术在保险、零售等领域的应用将越来越广泛。选择合适的异常检测方法并理解其局限性至关重要,同时解释模型结果也是推动技术应用的关键。未来,异常检测技术将继续发展,并在更多领域发挥重要作用。