Elméleti fuzzy következtetési rendszer a csalásgyanús esetek korai felismerésére a gépjármű-biztosítási ágazatban = Investigation of the possibilities for detecting motor insurance fraud using fuzzy inference = Untersuchung der Aufklärungsmöglichkeiten von Kfz-Versicherungsbetrüge mittels Fuzzy-Inferenz

Váradi, Péter and Lukács, Judit and Horváth, Richárd (2024) Elméleti fuzzy következtetési rendszer a csalásgyanús esetek korai felismerésére a gépjármű-biztosítási ágazatban = Investigation of the possibilities for detecting motor insurance fraud using fuzzy inference = Untersuchung der Aufklärungsmöglichkeiten von Kfz-Versicherungsbetrüge mittels Fuzzy-Inferenz. KÖZLEKEDÉSTUDOMÁNYI SZEMLE, 74 (5). pp. 31-43. ISSN 0023-4362

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Abstract

Biztosítási csalásról akkor beszélhetünk, amikor az igénylő alaptalan, indokolatlan kártérítési igény benyújtásával igyekszik anyagi előnyre szert tenni. Ezek az esetek súlyos gazdasági károkat okozhatnak. Ennek következtében a csalárd esetek felderítése napjainkban kulcskérdés, különösen a gépjármű-felelősségbiztosítási piac esetében. | Insurance fraud occurs when a claimant tries to gain financial benefits by making an unfounded, unjustified claim. These cases can cause serious economic damage. Consequently, fraud detection is a key issue at present, especially in the motor insurance market. Soft computing techniques have emerged in recent decades to model and support problem detection. In the framework of this paper, a theoretical Mamdani-type fuzzy inference system is presented for predicting the assumed probability of insurance fraud using easily determinable parameters: the insurance payout, in Ft; the age of the not faulty participant vehicle, in years; and the payment period of the insurance contract. | Ein Versicherungsbetrug liegt vor, wenn ein Antragsteller versucht, sich durch unbegründete und ungerechtfertigte Anträge einen finanziellen Vorteil zu verschaffen. Diese Fälle können einen erheblichen wirtschaftlichen Schaden verursachen. Daher ist die Aufdeckung von Betrügen heute ein zentrales Thema, insbesondere auf dem Kfz-Versicherungsmarkt. In den letzten Jahrzehnten sind Soft-Computing-Techniken zur Modellierung und Unterstützung der Problemerkennung entstanden. Im Rahmen dieses Beitrags wird ein theoretisches Mamdani Fuzzy-Inferenzsystem vorgestellt, mit dem die angenommene Wahrscheinlichkeit eines Versicherungsbetrugs anhand von leicht bestimmbaren Parametern, wie die Summe der Versicherungsauszahlung (in Ft), Alter des unverschuldeten Teilnehmerfahrzeugs (Jahre) und die Auszahlungsdauer der Versicherungsvertrags vorhergesagt werden kann.

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