كشف الاحتيال باستخدام تعدين العمليات والتعلم الآلي

يجمع بين تعدين العمليات والتعلم الآلي للكشف عن الاحتيال في مطالبات تأمين السيارات. تُحلَّل سجلات الأحداث التي تتبع سير العمل المعتاد للمطالبات (الإخطار الأول بالخسارة ← تعيين المطالبة ← قرار المطالبة ← تحديد الاحتياطي ← إرسال الدفعة ← إغلاق المطالبة) باستخدام Celonis لكشف الاختناقات وإعادة العمل والانحرافات المشبوهة عبر آلاف السجلات. تُغذّى نموذج بايثون/scikit-learn ببيانات من 21 خاصية (فئوية: بيانات الملف والعميل والوثيقة والحادث؛ ورقمية: مبالغ المطالبات وعمر العميل ومدة المعالجة وعدد الأنشطة)، مع استخدام SMOTE لموازنة الفئات، لتصنيف المطالبات إلى صالحة أو احتيالية أو مخالفة.