Dectection of Insurance Fraud using Visualization Data Mining Tool

Visualization Data Mining Tool을 활용한 보험사기 적발

The purpose of this study is to empirically and practically verify the applicability of visualization data mining tool in detecting real-word insurance frauds that are now emerged as one of the most serious problems socially and economically. For the verification, Analyst's Notebook by i2, which has been known as the most effective visualization data mining tool, was adopted. With Analyst's Notebook, fraud-probable insurance transactions from a very large insurance claims are selected and then substantiation for insurance frauds are attempted. The results show that Analyst's Notebook not only detects insurance fraud transactions from a vast number of insurance claims, but is also able to pinpoint organized crime group by associating one fraud transaction to another fraud transaction. Therefore, it is safe to conclude that visualization data mining is very effective in detecting false transactions and crime behaviors including insurance fraud.

본 연구의 목적은 현재 심각한 사회 및 경제 문제로 대두되고 있는 보험사기를 효과적으로 적발하기 위하여, visualization 데이터마이닝 tool을 실제 사례에 적용하여 그 타당성을 검증하는데 있다. 이를 위하여 최근 가장 효과적인 visualization 데이터마이닝 tool로 인정되고 있는 i2사의 Analyst's Notebook을 활용하여 대량의 보험금 청구 자료로부터 보험사기의 혐의가 가는 거래를 찾고, 이를 근거로 보첩사기의 혐의를 입증하는 일련의 과정을 검토하였다. 그 결과 visualization 데이터마이닝 tool이 대량의 보험금 청구 자료에서 혐의가 가는 거래를 찾는 단순한 예측의 수준을 넘어, 관련 범죄를 추적하여 체계적, 계획적으로 기획된 보험사기단을 추적해내는 성과를 올렸다. 따라서 보험사기 둥과 같은 부정거래나 범죄 행위를 적발하는 데는 visualization 데이터마이닝 tool이적합한 것으로 판명되었다.