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비통계적 링크분석을 활용한 보험사기의 효과적 적발방법 연구 = A Study of an Effective Insurance Fraud Detection Method Using Nonstatistical Link Analysis
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2003
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Korean
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KCI등재
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학술저널
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107-146(40쪽)
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본 연구의 목적은 첫째로 보험사기의 최근 현황과 보험사기 적발과 관련된 문헌을 정리하고, 둘째로 사회 네트워크 이론의 링크분석(Link Analysis)의 개념과 기본적인 방법론을 소개하고, 마지막으로 링크분석의 Emergent Group Algorithm와 Step Link기법으로 보험회사 보험금 청구 데이터를 분석하여 링크분석의 효과성을 검정해 보려는 것이다. 보험사기 적발 노력이 강화될수록 소비자 피해가 증가할 수 있다는 부작용을 극복하기 위해서는, 보험사기 적발기법은 효과적일 뿐만 아니라 더욱 과학적이고 객관적이어야 한다. 그러나 과거 보험사기 적발기법 연구는 Derrig(2002)에서 나타난 바와 같이 대부분은 속성(attribute) 데이터를 중심으로 보다 정교한 지수모형(scoring model) 개발에 초점을 두고 있으며 링크분석과 같이 보험사기자를 적발하는데 직접적으로 도움을 줄 수 있는 적발모형(detection model)에 관한 연구는 적었다. 링크분석은 속성중심 데이터가 아닌 관계(relation) 데이터를 중심으로 보험사기를 조사하는 적발모형의 한 방법인데 지수모형보다 효과적이고 직접적인 도움을 SIU에 제공해 줄 수가 있다는 장점이 있다. 본 연구에서 실제 보험사 자료를 분석해 본 결과 링크분석의 Emergent Group Algorithm과 Step Link Analysis는 경성 보험사기 적발에 상당한 가능성이 있다는 것을 보여주었다.
더보기The objectives of this paper are, first to document recent insurance fraud trend and insurance fraud literature, second to introduce the concept and basic rationale of the Link Analysis originated from the Social Network Theory, and finally to evaluate the effectiveness of the analysis method by empirically analyzing real claim data. With strong cracking down efforts by insurers against insurance fraud, insurance consumers complaints appear to increase. In order to control this side effect of the anti-fraud efforts, fraud detection techniques have to be not only effective but also scientifically persuasive. Most of previous literature on insurance fraud detection like Derrig(2002), however, have not explore more scientifically persuasive and more practical ``link analysis`` approach but mainly focus on difference kinds of scoring models. Comparing to scoring models using attribute data, the link analysis employing relation data could be more effective and practical in assisting SIU(special investigate unit). Based on the empirical analysis both Emergent Group Algorithm and Step Link Analysis have demonstrated its effectiveness to detecting hard insurance fraud.
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