网络学习揭示保险欺诈：自动检测与有组织团伙识别

该研究论文探讨了"Uncovering Insurance Fraud Conspiracy with Network Learning"，着重于利用人工智能（AI）技术解决保险业面临的欺诈索赔检测问题。阿里巴巴的退货保险业务作为案例背景，每天面临大量可能的欺诈索赔，这些恶意行为可能导致巨大的经济损失。为了解决这一挑战，论文提出了一种创新的数据驱动方法，即构建索赔者之间设备共享的网络，借助图形学习算法进行自动化欺诈检测。 研究的核心是创建一个索赔者网络模型，通过分析网络中的连接和交互模式，识别出异常行为的个体或有组织的欺诈团伙。这种方法旨在区分欺诈者和正常客户，提高了检测精度，如在阿里巴巴的实际应用中达到了80%以上。相比于传统的基于规则的分类器，这种方法能够更全面地覆盖可疑账户，而且在人工审核过程中表现出更高的效率。 论文的关键概念包括欺诈检测、图形学习、网络学习以及保险欺诈，强调了这些技术在金融犯罪领域的实际应用价值。作者团队来自蚂蚁金融，包括陈亮、刘子琪、刘斌、周军、李小龙、双阳和袁琦，他们共同展示了如何将这种网络学习方法推广到其他类型的保险业务，以减少欺诈风险。 此外，文章还提到了CCS（Computing Classification System）概念，将其置于社会和专业主题下，归类为金融犯罪，计算方法方面则涉及神经网络。论文的出版信息显示，它是在2019年的SIGIR会议上发表，且遵循了ACM的版权规定，允许在个人或课堂使用中免费复制，但需确保非盈利性和尊重版权。 这篇论文提供了创新的欺诈检测策略，通过网络学习揭示保险欺诈，对于保险公司来说，具有显著的实际意义和应用价值。其成果表明，AI和数据驱动的方法在打击保险欺诈领域具有强大的潜力和广阔前景。