graphes et détection de fraude : exemple de l'assurance
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Comment utiliser Linkurious et la base de données de grpahes Neo4j pour identifier des fraudeurs à l'assurance?TRANSCRIPT
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Détection de fraude à l'assurance avec Neo4j et Linkurious
SAS founded in 2013 in Paris | http://linkurio.us | @linkurious
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CEO
Fondateur de Gephi
Phd en Informatique et Systèmes Complexes
CMO
>5 ans dans le conseil
Sciences-Po et Intelligence Economique
HELLO WORLD
Linkurious est une startup fondée en 2013
Jean Seb Romain
CTO
Ingénieur (Microsoft, Spotify)
Machine Learning (Georgia Tech)
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QU’EST CE QU’UN GRAPHE?
Father Of
Father Of
Siblings
Ceci est un graphe
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QU’EST CE QU’UN GRAPHE : NOEUDS ET RELATIONS
Un graphe est un ensemble de noeuds liés par des relations
Father Of
Father Of
Siblings
Ceci est un noeud
Ceci est une relation
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Antennes, serveurs, téléphones, clients
Dépanner plus rapidement des réseaux
Noms, adresses, téléphones, transactions
Identifier des transactions et individus suspects
Fournisseurs, routes, entrepôts, produits
Diminuer le temps et coût de transport
Quelques domaines dans lesquels nos clients utilisent les graphes
CAS D’UTILISATION
Logistique Sécurité Telco
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La compagnie d’assurance analyse les déclaration et indemnise ses clients. Les
fraudeurs n’ont qu’à toucher l’argent !
Sur la base du scénario, les fraudeurs remplissent leurs déclarations d’assurance
(blessures et dégâts matériels).
Quelques fraudeurs se réunissent. Ils définissent un
scénario d’accident et le réalise.
Organiser de faux accidents pour recevoir de vraies indemnités
COMMENT FONCTIONNE LA FRAUDE A L’ASSURANCE AUTOMOBILE
Organiser un faux accident
Encaisser de l’argent
Faire appel à son assureur
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$80 milliards par an de coûts liées à la fraude pour les compagnies d'assurances
$144 de coût supplémentaire par conducteur au RU
LE COUT DE LA FRAUDE
Source : http://www.insurancefraud.org/80-billion.htm#.U4iTFxV9SuY
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Mais pourquoi est-il si difficile de détécter les fraudeurs?
POURQUOI EST IL DIFFICILE D’IDENTIFIER LES FRAUDEURS
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Les criminels demandent des sommes modestes, coordonnent leurs déclarations et ont
des “blessures” impossibles à vérifier
PROBLEME 1 : LES CRIMINELS SAVENT ETRE DISCRETS
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PROBLEME 2 : DIFFICILE DE VOIR UNE ANOMALIE DANS UN GRAND VOLUME DE DONNEES
D’un accident à l’autre, le véhicule, les personnes, and leurs rôles changent : difficile de
voir un schéma émerger
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Comment les graphes peuvent aider?
LES GRAPHES ET LA DETECTION DE FRAUDE
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Un accident unique n’a pas l’air suspect
UN MODELE DE DONNEES POUR UN ACCIDENT UNIQUE
IS_LAWYERIS_DOCTOR
Udo(Person)
Monroe(Person)
Robrectch(Person)
Skyler(Person)
Euanthe(Person)
Jasmine(Person)
Chelle(Person)
Sousanna(Person)
Focus(Car)
Corolla(Car)
Accident 1(Accident)
IS_INVOLVEDIS_INVOLVE
D
PASSENGER DRIVERDRIVER PASSENGER PASSENGER PASSENGER
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3 accidents séparés (en haut) implique 8 personnes différents (en bas) qui sont connectées entres elles : suspect?
En regardant les déclarations sous forme de graphes, on voit les groupes de fraudeurs
A QUOI RESSEMBLE UN GROUPE DE FRAUDEURS
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En tant qu’analyste fraude, nous utiliserons Neo4j pour analyser les déclarations d’assurance et voir si nous pouvons identifier quelque chose de suspect
COMMENT DEMASQUER UN GROUPE DE FRAUDEURS : POINT DE DEPART
L’enquête commence par un accident...
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1. Est-ce que les personnes impliquées dans l’accident sont aussi dans d’autres accidents?
2. S’ils le sont, avec qui sont-ils impliqués? Ces personnes sont-elles connectées à d’autres
accidents?
3. Est-il possible de détecter la fraude automatiquement?
COMMENT DEMASQUER UN GROUPE DE FRAUDEURS : QUESTIONS
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QUESTION 1 : EST CE QUE LES PERSONNES IMPLIQUES DANS L’ACCIDENT SONT DANS D’AUTRES ACCIDENTS
MATCH (accident)<-[]-(cars)<-[]-people-[]->(othercars)-[]->(otheraccidents:Accident)
WHERE accident.location = 'New Jersey'
RETURN DISTINCT otheraccidents.location as location, otheraccidents.date as date
Une simple requête Cypher pour Neo4j
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location date
Florida 23/05/2014
Florida 27/05/2014
QUESTION 1 : EST CE QUE LES PERSONNES IMPLIQUES DANS L’ACCIDENT SONT DANS D’AUTRES ACCIDENTS
Nos suspects sont impliqués dans 2 autres accidents
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Avec un simple “*” on élargit la recherche à tout le graphe
QUESTION 2 : AVEC QUI SONT-ILS IMPLIQUES
MATCH (accident)<-[*]-(potentialfraudtser:Person)
WHERE accident.location = 'New Jersey'
RETURN DISTINCT potentialfraudtser.first_name as first_name, potentialfraudtser.last_name as last_name
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first_name last_name
Udo Halstein
Robrecht Miloslav
Monroe Maksymilian
Skyler Gavril
Euanthe Rossana
Jasmine Rhea
Sousanna Pinar
Chelle Jessie
QUESTION 2 : AVEC QUI SONT-ILS IMPLIQUES
On a 8 personnes impliquées dans 3 accidents
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Peut-on détecter automatiquement ces comportements suspects?
QUESTION 3 : EST IL POSSIBLE DE DETECTER LA FRAUDE
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Rechercher en temps réel des “victimes” suspectes
QUESTION 3 : EST IL POSSIBLE DE DETECTER LA FRAUDE
MATCH (person1:Person)-[*..2]->(accident1:Accident)<-[*..2]-(person2:Person)-[*..2]->(accident2:Accident)<-[*..2]-(person3:Person)-[*..2]->(accident3:Accident)
RETURN DISTINCT person1, person2, person3
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Une requête Neo4j est utilisée pour vérifier un pattern de fraude
Identifier des comportements suspects à grande échelle
QUESTION 3 : EST IL POSSIBLE DE DETECTER LA FRAUDE
Nouveau client
Nouvelle voiture enregistrée
Nouvel accident
On identifie les fraudeurs éventuels
Un événement déclenche une vérification
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Les équipes de fraude sont plus rapides et les pertes
peuvent être limitées.
Linkurious aide les équipes de fraude à étudier les
données et enquêter sur les cas suspects.
Linkurious aide à verifier les alertes pour s’assurer que les
vrais clients ne sont pas traités comme des criminels.
Enquêter sur les cas sérieux
Traiter les faux positifs
En cas d’alerte, un analyste peut utiliser Linkurious pour rapidement évaluer la situation
CE QU’APPORTE LINKURIOUS
Economiser de l’argent
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Prêt pour le cloud et basé sur l’open-source
TECHNOLOGIE
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Les graphes sont partout
AUTRES CAS D’UTILISATION
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Presentation on fraud and whiplash for cash by Philip Rathle and Gorka Sadowski (the inspiration for this presentation) : https://vimeo.com/91743128
Article on whiplash for cash :
- the article : http://linkurio.us/whiplash-for-cash-using-graphs-for-fraud-detection/
- the dataset : https://www.dropbox.com/s/6ipfn4paaggughv/Whiplash%20for%20cash.zip
GraphGist on whiplash for cash :
- the article : http://gist.neo4j.org/?6bae1e799484267e3c60
Whitepaper on fraud detection by Philip Rathle and Gorka Sadowski :
- the whitepaper : http://www.neotechnology.com/fraud-detection/
SOME ADDITIONAL RESOURCES TO CONSIDER