Phát hiện gian lận

Quét bất thường từ file z-score, MAD bền vững hoặc IQR

Tải log giao dịch, số đo hay chỉ số vận hành lên và nhận danh sách bản ghi lệch khỏi phần còn lại, kèm số dòng để tra ngược.

Hướng dẫn Công thức API

Đang chạy trên dữ liệu mẫu, không phải dữ liệu của bạn. Các ô còn nguyên mẫu dựng sẵn: Dữ liệu (dán hoặc tải CSV). Chọn nguồn dữ liệu khác ở cột bên trái rồi chạy lại để có kết quả của riêng bạn.

Số bất thường 2

Tỷ lệ 10.00%

Trên tổng 20 bản ghi

Phương pháp |z hiệu chỉnh| > 3.5 quanh trung vị 134.5000

① Nguồn dữ liệu Tải fileCSV/TXT tới 32 MB · 200.000 dòng

Nhận dấu phẩy, chấm phẩy hoặc tab; tự nhận dòng tiêu đề; hiểu cả 1.234.567 lẫn 1.234,56.

Dán dữ liệuDữ liệu (dán hoặc tải CSV)

Lấy từ internetdán đường dẫn trang hoặc file

Chỉ tải http/https tới địa chỉ công khai; địa chỉ nội bộ bị từ chối.

② Tham số Cột cần quét

Phương pháp · z, mad hoặc iqr Ngưỡng

1.06.0

Giá trị mặc định là ví dụ chạy được — bấm Tính ngay để xem kết quả, rồi thay dữ liệu của bạn vào.

Tổng quan Biểu đồ Bảng số liệu Công thức Hướng dẫn

Chuỗi dữ liệu và các điểm bị gắn cờ

Giá trịBất thường

Quy tắc đang dùng: |z hiệu chỉnh| > 3.5 quanh trung vị 134.5000. Điểm bị gắn cờ nằm rải rác hay tụm lại theo thời gian là hai câu chuyện khác nhau — tụm lại thường là sự cố đo đạc.

Diễn giải nhanh

2 bất thường trên 20 bản ghi (10.00%)

Trên 5% thường nghĩa là ngưỡng quá nhạy hoặc dữ liệu vốn không có một tâm duy nhất, chứ không phải có thật nhiều lỗi.

Quy tắc: |z hiệu chỉnh| > 3.5 quanh trung vị 134.5000

Z-score dùng trung bình và độ lệch chuẩn — cả hai đều bị chính ngoại lai kéo đi, nên nó bỏ sót khi có nhiều ngoại lai cùng lúc. MAD bền hơn vì dựa trên trung vị.

Lệch nhất: dòng 15, dòng 7

Kiểm tra thủ công vài dòng này trước khi loại bất cứ thứ gì. Bất thường có thể là biến cố thật, và loại nó đi là làm hỏng dữ liệu chứ không phải làm sạch.

Khi nào con số này sai: 'Bất thường' không đồng nghĩa 'có vấn đề'. Z-score dùng trung bình và độ lệch chuẩn, mà cả hai đều bị chính ngoại lai kéo đi — với dữ liệu bẩn hãy dùng phương pháp MAD, nó bền hơn nhiều.

Chi tiết

Quy tắc	\|z hiệu chỉnh\| > 3.5 quanh trung vị 134.5000
Các giá trị lệch nhất	dòng 15: 2,450.0000 · dòng 7: 1,890.0000
Trung vị	134.5000
Gợi ý ngưỡng	z: 3 · MAD: 3.5 · IQR: 1.5 (chuẩn) hoặc 3 (chặt)
Nếu tỷ lệ > 5%	ngưỡng đang quá nhạy, hoặc dữ liệu vốn đa đỉnh

Chuỗi dữ liệu và các điểm bị gắn cờ

Giá trịBất thường

Phân phối giá trị

Dữ liệu hai đỉnh sẽ khiến mọi phương pháp dựa trên một tâm duy nhất gắn cờ nhầm cả một cụm hợp lệ.

Toàn bộ chỉ số

Quy tắc	\|z hiệu chỉnh\| > 3.5 quanh trung vị 134.5000
Các giá trị lệch nhất	dòng 15: 2,450.0000 · dòng 7: 1,890.0000
Trung vị	134.5000
Gợi ý ngưỡng	z: 3 · MAD: 3.5 · IQR: 1.5 (chuẩn) hoặc 3 (chặt)
Nếu tỷ lệ > 5%	ngưỡng đang quá nhạy, hoặc dữ liệu vốn đa đỉnh

Công thức đang dùng

z hiệu chỉnh = 0.6745·(x − trung vị)/MAD

Đây là công thức thật mà mã nguồn chạy, không phải mô tả gần đúng. API tại /api/v1/tools/outlier-scan gọi đúng hàm này, nên kết quả trên trang và qua API không thể lệch nhau.

Cách dùng

Điền tham số ở cột trái. Mọi ô đã có sẵn giá trị ví dụ chạy được, nên bạn có thể bấm Tính ngay trước rồi sửa sau.
Với ô dữ liệu: dán vài chục dòng để thử, hoặc tải file CSV/TXT lên để chạy thật. File tối đa 32 MB, 200.000 dòng; bộ đọc nhận dấu phẩy, chấm phẩy hoặc tab, tự nhận dòng tiêu đề, và hiểu cả 1.234.567 lẫn 1.234,56.
Đọc thẻ số ở trên cùng, rồi mục Diễn giải nhanh để biết con số đó nói gì.
Đọc dòng “Khi nào con số này sai” trước khi dùng kết quả để quyết định — đó là giả định vỡ đầu tiên.

Giới hạn chung. Công cụ này tính đúng công thức của nó trên dữ liệu bạn đưa vào. Nó không kiểm tra dữ liệu của bạn có phù hợp với giả định của phương pháp hay không — phần đó vẫn là việc của người dùng, và mục “sai ở đâu” bên dưới trang liệt kê các chỗ hỏng thường gặp.

Phát hiện gian lận là gì

Gian lận bảo hiểm khác gian lận thẻ ở nhịp độ: một hồ sơ bồi thường được xử lý trong nhiều ngày, nên có thời gian điều tra. Vì vậy trọng tâm là xếp hạng hồ sơ để phân bổ nguồn lực điều tra, không phải chặn thời gian thực.

Làm thế nào

Xây đặc trưng: thời gian từ khi ký hợp đồng tới khi bồi thường, số lần bồi thường trước, mạng lưới quan hệ giữa các bên liên quan.
Dùng phân tích mạng để phát hiện nhóm dàn dựng — cùng gara, cùng bác sĩ, cùng luật sư xuất hiện lặp lại.
Xếp hạng hồ sơ theo xác suất × giá trị để điều tra viên xử lý theo thứ tự.

Đo bằng chỉ số nào

Tỷ lệ hồ sơ điều tra có kết luận gian lận	hiệu quả xếp hạng
Số tiền thu hồi / chi phí điều tra	chỉ số quyết định

Sai ở đâu

Phần quan trọng nhất của trang này. Một phương pháp được mô tả mà không nói chỗ nó hỏng là phiên bản quảng cáo của phương pháp đó.

! N

! h

! ã

! n

! t

! h

! i

! ê

! n

! l

! ệ

! c

! h

! :

! b

! ạ

! n

! c

! h

! ỉ

! b

! i

! ế

! t

! g

! i

! a

! n

! l

! ậ

! n

! t

! r

! o

! n

! g

! s

! ố

! h

! ồ

! s

! ơ

! đ

! ã

! đ

! i

! ề

! u

! t

! r

! a

! ,

! m

! à

! v

! i

! ệ

! c

! h

! ọ

! n

! đ

! i

! ề

! u

! t

! r

! a

! l

! ạ

! i

! d

! ự

! a

! t

! r

! ê

! n

! q

! u

! y

! t

! ắ

! c

! ũ

! .

Câu hỏi thường gặp

Phát hiện gian lận là gì?

Phát hiện gian lận được làm như thế nào?

1. Xây đặc trưng: thời gian từ khi ký hợp đồng tới khi bồi thường, số lần bồi thường trước, mạng lưới quan hệ giữa các bên liên quan. 2. Dùng phân tích mạng để phát hiện nhóm dàn dựng — cùng gara, cùng bác sĩ, cùng luật sư xuất hiện lặp lại. 3. Xếp hạng hồ sơ theo xác suất × giá trị để điều tra viên xử lý theo thứ tự.

Phát hiện gian lận hay sai ở đâu?

N h ã n t h i ê n l ệ c h : b ạ n c h ỉ b i ế t g i a n l ậ n t r o n g s ố h ồ s ơ đ ã đ i ề u t r a , m à v i ệ c c h ọ n đ i ề u t r a l ạ i d ự a t r ê n q u y t ắ c c ũ .

Đo phát hiện gian lận bằng chỉ số nào?

Tỷ lệ hồ sơ điều tra có kết luận gian lận — hiệu quả xếp hạng; Số tiền thu hồi / chi phí điều tra — chỉ số quyết định.

Phát hiện gian lận trên QuantHub đã dùng được chưa?

Chưa xây dựng. Mục này hiện là điều hướng và tài liệu tham chiếu; chúng tôi không gắn nhãn 'live' cho thứ chưa chạy.

Quét bất thường từ file z-score, MAD bền vững hoặc IQR

Chuỗi dữ liệu và các điểm bị gắn cờ

Diễn giải nhanh

Chi tiết

Chuỗi dữ liệu và các điểm bị gắn cờ

Phân phối giá trị

Toàn bộ chỉ số

Công thức đang dùng

Cách dùng

Phát hiện gian lận là gì

Làm thế nào

Đo bằng chỉ số nào

Sai ở đâu

Mô hình định lượng dùng trong Insurance

Câu hỏi thường gặp

Chủ đề khác trong Insurance