本篇内容结构如下：Graph 图与图挖掘基础图搜索和查询以了解关系使用图特征增强机器学习模型 Graph图与图挖掘基础 什么是Graph图在图论中，图是一种结构，包含『相关联』的一些节点和连接的边。...图片简而言之，Graph图是任何类型的网络的数学表示，包含：节点，在医疗保险场景中，可以是：投保人医生边是节点之间的关系/交互/行为：索赔保单持有人索赔被保险人 图挖掘：搜索和查询图形数据库是专门为图关联数据存储和查询而构建的...使用图分析+AI进行保险欺诈检测 『insurance claims 保险索赔数据集』⭐ ShowMeAI官方GitHub：https://github.com/ShowMeAI-Hub 欺诈典型案例查找欺诈性索赔...Degree 度节点的度可以定义为连接节点的边数。...，节点的接近中心性（closeness）是网络中中心性的度量，计算为该节点与图中所有其他节点之间的最短路径长度之和的倒数。
本文将展示Teradata利用Teradata Aster对不同行业数据分析过程的可视化图，你可能无法想象，航线数据分析可以变换成绚烂的星云、保险索赔和欺诈保险索赔之间的联系在可视化图表中变成了花丛一般的...为企业级客户提供创新内容，如"资金喷泉"就是创新工作中的其中一个，旨在帮助消除金融系统中的风险。...l 分析方法 这个图形展示了在Teradata Aster上借助Aster Lens创建的西格玛图形，所用的数据源包含担保人企业ID、担保合同信息、担保金额、企业信用评级等。...l 分析方法 这个图形展示了在Teradata Aster上利用Aster Lens创建的西格玛图形，所用的数据源包含担保人企业ID、担保合同信息、担保金额、企业信用评级等。...在使用协同过滤技术和可视化西格玛图表展示表格中的数据集时，可能会发现被包含于孤立的工作中的表格组，它们相对来说不经常被查询到。
利用售后漏洞诈骗数百万 据悉，31 岁的诈骗犯 Justin David May 盗用硬件序列号、虚假网站与在线身份、社会工程策略以及内部网络，在短短 12 个月内利用硬件转换策略骗取近 350 万美元...根据向宾夕法尼亚州联邦地方法院提交的法庭文件，在 2016 年 4 月针对思科公司的最大规模诈骗中，May 和他的同伙注册了与 cisco.com 用户 ID 极为相似、看上去合法可信的伪造网络域名、电子邮件地址以及序列号录入界面...以最大的受害者思科为例，May 个人提交了 267 项虚假保修索赔，而另一个位于德克萨斯州的同伙提交了另外 101 项虚假保修索赔。...在这 368 次虚假保修索赔中，May 和他的同伙至少成功了 252 次。 就微软而言，May 和一位新加坡的同伙负责向微软提交了 227 项虚假保修索赔，其中 139 项虚假索赔成功。...因此，我们请到了在移动通信领域深耕了 20 多年的杨四昌老师，为你剖析 5G 时代，互联网人的机会到底在哪里。
其中每项记录均涵盖汽车发动机第三方责任(MTPL)保险单的特点，包括投保人的地址、风险敞口(定义为一小部分有效年份在2013-2015年期间的保单)以及2013-2015年间发生的财产损坏索赔的统计数量...继续注释剩余的19,371个地址(还从本研究的范围中删除了129个地址，因为它们要么是另外区域的，要么是Google地图找不到的)，剩余的都将得到了一组单独的、随机选择的地址。...假设索赔的概率模型如下： 频率为f，定义为索赔次数除以风险敞口： ? 其中，MTPL保险中的一些财产损失索赔是服从泊松分布的，X是自变量的向量，也是系数的向量。...在本研究中新创建的七个变量中，有五个对于预测财产损坏MTPL索赔频率模型具有重要意义，而在最好的保险公司模型中使用的许多其它评级变量都是重要的(表1)。...将其解释为证据，即所提供的数据集非常小(20,000条记录)，用于构建MTPL保险中的罕见事件，如财产损失索赔(平均频率为5%)。 ?
向下滚动并复制Client ID和Client Secret。您将很快使用这些值。创建授权服务器Okta的最后一步是创建和配置授权服务器。这使您可以配置自定义声明并设置自定义访问策略。...在“索赔”中，单击“ 添加索赔”，在下面的字段中填写“ 索赔1”的值，然后单击“ 创建”。您可以将以下未提及的任何值保留为默认值。完成后，重复并使用下面的Claim 2下的值创建第二个索赔。...在访问策略标签中，添加策略，在这些字段中填写这些值，然后点击创建策略。...要查找颁发者URI（如果您没有记下来的话），请转到API和授权服务器。在颁发者URI下的OIDC身份验证服务器旁边的表中查找。...是客户端应用程序2（访问策略设置为仅允许Tany Tester访问）在Okta方面：您为服务器和两个客户端应用程序创建了匹配的OIDC应用程序。
根据HBR的Thomas Davenport的说法，分析技术在过去十年中发生了巨大的变化，在商用服务器，流分析和改进的机器学习技术上实现了更强大，更便宜的分布式计算，使公司能够存储和分析更多数据和许多不同类型的数据...通过MapR-XD和MapR-DB等文件和表存储，数据分布在集群中，而MapReduce，Pig和Hive等Hadoop技术将计算任务发送到数据所在的位置。...image.png 像Apache Spark这样的技术通过迭代算法加速分布式数据的并行处理，在迭代中缓存数据并使用更轻的线程。...机器学习使用算法查找数据中的模式，然后使用识别这些模式的模型对新数据进行预测。 image.png 一般来说，机器学习可以分为两种类型：有监督的，无监督的，以及两者之间的。...例如，在该银行客户360用例中，首先根据调查的答案对客户进行分段。然后对客户群体进行分析，并标记客户角色。然后，通过客户ID和账户类型和购买等功能联系起来。
怀疑者指出，在一个甚至还没有完全接受云的行业中，区块链技术会面对严重障碍。 现在判断区块链是否能够克服法律和监管障碍成为保险行业的通用标准还为时尚早。...虽然医院赔偿了保险公司最初拒绝的索赔中的63%，但确保付款本身是一个代价高昂的过程，伴随着大量的行政管理费用。 区块链技术可以将病人的医疗数据控制权交还给病人，并根据具体情况为病人提供访问权。...它不是直接在链上存储医疗数据，而是将区块链上的医疗记录进行索引，从而允许已获得许可的提供方访问记录。这是为了帮助保证患者的隐私，同时创建审计跟踪，以便在区块链中查找和验证患者信息。...随着数据在不可篡改的账本上分享，再保险公司可以更好地为实时索赔分配资金，使他们能够更快速地处理和解决索赔，而无需依赖主要保险公司就每项索赔提供数据。 目前的再保险流程非常复杂，效率低下。...在区块链上，保险公司和再保险公司的计算机系统可以同时保存有关保费和损失的详细交易，因此无需为每个个人的索赔在各机构之间核对账本。
假设我们在给定的一年中平均有160项声明。 > plot(D,db$COUTSIN,type="h") 现在让我们集中讨论这些索赔的费用。...我们的数据集中有2,400个索赔要求适合模型（或至少估计了再保险合同可能给我们造成的损失）。假设我们想为我们的大额索赔购买再保险合同。在16年的时间里，该可执行文件的费用应接近1500万。...让我们假设再保险公司同意这种免赔额，但承保范围为3500万。平均成本（为再保险公司）是E(g(X)) 第一个想法是查看我们投资组合中的第一个成本，即该赔偿的经验平均值。...") 对于较大的阈值，该值在24到26之间。...同样，这是第一步，我们可以为更高的再保险层定价，例如可抵扣额为5000万的再保险合同（我们之前有低于该门槛的索赔的再保险合同），而承保额为5000万。
有效载荷（Payload） 令牌的第二部分是有效负载，其中包含声明。声明是关于实体（通常是用户）和附加数据的声明。索赔分为三种类型：注册索赔、公共索赔和私人索赔。...公共声明：这些可以由使用 JWT 的人随意定义。但为了避免冲突，它们应该在 IANA JSON Web 令牌注册表中定义，或者定义为包含防冲突命名空间的 URI。...私人声明：这些是为在同意使用它们的各方之间共享信息而创建的自定义声明，既不是注册声明也不是公开声明。...因此，如果我们根据其他身份协议或框架（例如 SAML）讨论授权策略，我们将不会有访问令牌或刷新令牌的概念。...invalidateRefreshToken函数以token为参数，在数据库中查找对应的刷新token。如果找到令牌，则会将该令牌标记为已撤销并将其保存在数据库中。如果未找到令牌，则返回错误。
假设我们在给定的一年中平均有160项声明。 > plot(D,db$COUTSIN,type="h") 现在让我们集中讨论这些索赔的费用。...我们的数据集中有2,400个索赔要求适合模型（或至少估计了再保险合同可能给我们造成的损失）。假设我们想为我们的大额索赔购买再保险合同。在16年的时间里，该可执行文件的费用应接近1500万。...因此，考虑一些免赔额为1500万的再保险合同。让我们假设再保险公司同意这种免赔额，但承保范围为3500万。 第一个想法是查看我们投资组合中的第一个成本，即该赔偿的经验平均值。...正如我们看到的，再保险的标准模型是帕累托分布（或更具体地说，是广义帕累托分布）， 这里有三个参数 阈值（我们将其视为固定阈值，但会看到其对再保险定价的影响） 比例参数 尾部指数 策略是考虑一个低于我们免赔额的门槛...对于较大的阈值，该值在24到26之间。同样，这是第一步，我们可以为更高的再保险层定价，例如可抵扣额为5000万的再保险合同（我们之前有低于该门槛的索赔的再保险合同），而承保额为5000万。
显然，那些以传统方式经营和服务的企业，已经无法满足消费者的需求，无法在这种争夺客户资源的竞争中取得优势。为此，许多企业开始借助于信息化技术的应用，利用基于计算中心电话交互技术的呼叫中心来改善服务。...顾客来电可以自由的在人工坐席和IVR之间转移，例如业务代表可以要求IVR验证顾客ID，或播放咨询信息，并在结束后收回控制权。在转移过程中携带顾客数据及相关信息。...在容错方面，遇忙自动处理，以减少顾客不耐挂机；如遇线路故障自动报警等 IVR的文本与语音合成（Text-to-speech Synthesis）技术以事先录制好的清晰、圆润的音声为顾客服务。...IVR的多语种支持可根据不同要求用不同语言播放语音提示或咨询信息 IVR在各行业应用 银行为储户 帐户查询 各类卡激活 信用认证 基金查询 利率查询 姓名/住址变更 转帐 保险公司为保户 索赔/资格认证...投保信息查询 共同赔付信息 受益人信息 ID卡申请 保单申请 健康咨询 为保险代理人 险种宣传 销售策略指导 佣金查询 条款咨询 奖惩信息 业务存档 续保咨询 为医药机构 资格认证 索赔 共同赔付信息
TOGAF 9.1元模型在图的中心有一个称为“业务服务”的框。经常有人问我:我们所说的“业务服务”是什么意思?查看规范和定义，我们发现以下定义:“通过显式定义的接口支持业务能力，并由组织显式治理。”...在ArchiMate 2.1中，我们也有一个可能更详细的定义:“业务流程、业务功能或业务交互可能用于实现业务服务”，但这并没有回答我们的问题:业务服务到底是什么?...业务服务以“业务活动”中独特的“业务行为元素”为特征，由“特定角色”承担，共同支持特定的“业务目标”。下面是一些业务服务的示例。...面向客户的IT服务直接支持一个或多个客户的业务流程，应该在服务水平协议中定义其服务水平目标。其他IT服务(称为支持服务)不是由业务直接使用的，而是由服务提供者交付面向客户的服务所必需的”。...业务服务为特定流程组合人员、产品以及流程和技术资源。 SOA服务由部署的软件提供。ITIL(或IT)服务也由软件提供，这就是为什么我们还可以在不同级别的服务之下添加TOGAF体系结构域。
感谢天睿公司的投稿 微信ID: TeradataBigData 网站：www.Teradata.com.cn 部分素材选自“海豚湾创投平台” 大数据文摘编辑，欢迎个人转发朋友圈，机构及自媒体转载需后台留言申请授权...正是那些依靠直觉感知到的联系、充满想象力的洞察和富有激情的讨论使伟大的数据科学转化成了绝妙的成果。 全球多元化 大数据技术现在已经变得国际化，覆盖了新兴市场和发展中市场。...可疑的索赔就像外星人侵略一个星球，或虫子细菌感染一个纯细胞。 骗子通常会在索赔细节中留下微小的数据痕迹。呼叫中心指出的像一个共同的地址、电话号码、电子邮件、银行账户、注册信息、医生或律师等。...这个数据可视化显示了所有正当保险索赔和欺诈保险索赔之间的联系。 图像中每个点（或节点）代表一个单个的保险索赔，因此整个圈就代表每个索赔。大的节点是那些已经过调查并被发现是欺诈的索赔。...节点间的线越粗，意味着节点之间联系越紧密，像电子邮箱、地址和电话等信息重复越多，进而索赔则越可疑。从分析中我们现在可以很容易的找出潜在的索赔诈骗。
通过这样做，你希望每年为公司节省数百万美元。这是一个分类问题。这些是数据集中的列。 编者按：问题驱动和索赔欺诈，通过帮助公司省钱，以实现数据变现，体现数据，模型和策略的价值。 ? ? ?...使用训练集进行预测 1y_pred = classifier.predict(X_test) 这将向我们显示索赔欺诈的可能性。然后，我们为将索赔归类为欺诈设定阈值为50%。...这意味着任何概率为0.5或以上的索赔都将被归类为欺诈。...在人工神经网络中，我们使用了一种叫做“dropout regularization”的技术来解决这个问题。...网格搜索函数需要我们的估计器，我们刚刚定义的参数，评分指标和k-fold的数量。
除了法律的强制性规定外，其他合同条款都应与买方在充分协商并达成一致的基础上进行约定。 对合同中质量条款应具体写清规格、型号、适用的标准等。 对于合同中需要变更、转让、解除等内容也应详细说明。...对于既有投标书，又有正式合同书、附件等包含多项内容的合同，要在条款中列明适用顺序。 为避免合同纠纷，保证合同订立的合法性、有效性，可以进行公证。 避免方案变更导致工程变更，从而引发新的误解。...按索赔的依据分类：合同规定的索赔，涉及的内容在合同文件中能够找到依据；非合同规定的索赔，在合同文件中没有专门的文字描述，但可以根据合同条款推论出一定的索赔权。...按索赔的业务性质：工程索赔，因施工条件、技术、范围等变化引起的索赔；商务索赔，因设备采购、运输、保管等方面引起的索赔事项。...总结 合同相关的内容到这里就全部结束了。在今天的内容中，索赔流程是一个重点内容，不仅要记住每个步骤的作用，还要记住一个数字，那就是 28 。你可以看到，和索赔有关的时间节点全是 28 天。
医疗行业面临的挑战 在不断变化的监管挑战和成本上升的压力中，医疗组织保持最高效率水平至关重要。管理医疗支付是一个重要的过程，它会给他们的管理带来巨大压力，并影响效率、法规遵从性以及护理成本。...然而，医疗领域的 EDI 有其自身的复杂性。EDI 在医疗中最重要的方面是管理标准。这些对于医疗索赔非常重要。每个 EDI 交易都需要一个标准化格式，以确保数据的快速传输和解释。...为保护和保障医疗信息的安全，电子数据交换工作组（WEDI）于1991年成立，并被列入1996年健康保险流通与责任法案 (HIPAA) 法规。...选择 EDI 之前需要考虑的事项 医疗系统有许多已使用多年的定义数据格式和流程，采用统一、标准的格式，使信息更容易共享，让每个获得授权的人都能轻松访问数据并减轻管理负担。...根据 MarketsandMarkets 的数据，到 2022 年，医疗 EDI 市场的价值预计将达到 37.7 亿美元。这种增长意味着数据量的增长，而数据量的增长需要技术来支持。
近期，Facebook制造出了一款更懂得“与人类协作”的机器人。在卡牌游戏中，机器人可以适应复杂的规则与人类通力合作，不仅能以超强算力做出出牌的逻辑判断，还能在整个游戏过程中对策略进行改动。...如果想知道“最强战队”有多大的威力，可以拿RPA试水。RPA是AI技术落地的重要载体，如今广泛应用在各个领域中。如果AI的全民化还是科幻片，RPA的“人机协作”图景已经近在眼前了。...针对每个人为保单支付的每一笔保费，都要生成收据。RPA解决方案可以完成这项工作，并且在此过程中甚至不需要任何手动干预。 #索赔处理 保险公司必须处理被保险人提出的索赔要求。...在这项业务中，要对特定资料进行审查、核实，以及后续资料存证。像这样的流程可以自动化，让RPA执行繁琐的索赔业务，将提升保险公司索赔处理的效率，为公司打造良好的客户体验。...“人机协作”将会慢慢常态化，这就像是又一次工业革命，生产方式再一次被改变，工作的本质被重新定义。 无数的商业实践告诉我们，合作总能比竞争创造更多价值。
如关系型数据库可以高效地存储和分析结构化数据，但其基础数据模型使数据分散在多个表中，想要将这些数据关联起来变得很困难。 近年来出现的图数据库就是为解决这样的困境而设计的。...信用卡欺诈 信用卡欺诈的通常模式为，犯罪分子盗取信用卡信息并进行未经授权的交易。 犯罪分子在ATM或实体商店的销售点（POS）终端使用被盗或伪造的信用卡。2018年，美国有4,580万张卡受到侵害。...一般地，犯罪分子会通过以下方式进行操作： 在自动柜员机或加油站上设置盗取磁卡信息的装置，以窃取存储在卡磁条中的详细信息； 将窃取的卡信息复制到伪造卡中； 使用伪造卡在银行的ATM取款，在商店购买商品或礼品卡...然后，诸如Linkurious Enterprise之类的平台利用图数据库灵活查询语义的特点，为诈骗模式查找提供支持。...研究人员在庞大的关联数据集合中搜索表示循环骗税的模式：例如，两个不同国家的公司与新成立的中介公司在短时间内发生了多次交易。通过平台，调查人员可以监视标记的交易模式并评估潜在的循环骗税欺诈行为。
近年来，随着技术进步不断改变传统的商业模式，保险业发生了重大变化。从承保到理赔管理，人工智能 (AI) 和机器学习为提高效率、准确性和客户满意度的创新解决方案铺平了道路。...在这篇文章中，我们将深入探讨在保险业中进行数字化转型的重要性，并讨论人工智能解决方案如何推动创新、简化运营并创造卓越的客户体验。...欺诈检测： 机器学习模型可以识别索赔数据中的异常模式或异常，帮助保险公司检测潜在的欺诈行为并采取预防措施。...以下是在保险行业实施人工智能技术时需要考虑的一些关键步骤： 确定需要改进的领域： 评估当前的流程和运营，以确定 AI 驱动的解决方案可以在哪些方面产生最显着的影响。...发展数据驱动的文化： 通过提高数据素养、促进协作和授权员工做出数据支持的决策，在整个组织中鼓励数据驱动的思维方式。
原因在于，其实在 MySQL 这样的典型关系型数据中，我们是在定义表的时候定义列的，但是由于上述文档型数据库的特点，它允许文档的数据类型可以对应到语言的数据类型，所以我们是在定义文档的时候才会定义域的。...3.2.2 查找（Read） MongoDB 提供 find 方法查找文档，第一个参数为查询条件： > db.newCollection.find() # 查找所有文档 { "_id" : ObjectId...", "age" : 22 } > db.newCollection.find({name:"wmyskxz"}) # 查找 name 为 wmyskxz 的文档 { "_id" : ObjectId(...最后，可以使用 Cursor 方法中的 pretty 方法，提升查询文档的易读性，特别是在查看嵌套的文档和配置文件的时候： > db.newCollection.find().pretty() { "_...不过别不敢去尝试这种方法：有时候它不仅可行，而且就是正确的方法。 4.1.4 应该选择哪一种？ 当处理一对多或是多对多问题的时候，采用id数组往往都是正确的策略。
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