健康保险欺诈检测的先进技术

19/23健康保险欺诈检测的先进技术第一部分人工智能检测异常索赔 2第二部分机器学习识别可疑模式 4第三部分数据挖掘发现隐藏关联 6第四部分自然语言处理分析文本数据 8第五部分图形分析关联实体和交易 11第六部分区块链确保数据诚信 13第七部分生物识别验证身份 16第八部分云计算提供可扩展分析 19

第一部分人工智能检测异常索赔人工审查检测异常索赔

人工审查是检测健康保险欺诈的关键技术，可弥补数据分析和算法模型的不足。经验丰富的审查人员运用他们的专业知识、行业见解和批判性思维技能，对可疑索赔进行深入审查。

审查流程

人工审查是一个多步骤流程，包括：

*索赔挑选：审查人员根据预定义的风险指标挑选可疑索赔，例如索赔频率异常或医疗服务不一致。

*记录审查：审查人员获取索赔记录，包括患者医疗记录、就医记录和索赔提交。

*文件审查：审查人员仔细检查文件，寻找不一致、虚假或不完整的文档。

*访谈：审查人员可能与服务提供者、保险人和其他相关人员进行访谈，以获得额外的信息。

*调查：审查人员根据收集到的证据进行调查，以确定索赔是否欺诈。

审查标准

审查人员使用以下标准评估异常索赔：

*合理的医疗必要性：索赔的医疗服务是否符合患者的医疗状况？

*医疗服务的适当性：医疗服务的数量、类型和频率是否合理？

*供应商凭证：服务提供者的执照和认证是否有效？

*服务记录：医疗记录是否清楚、完整且支持索赔？

*患者病史：患者的历史索赔和医疗状况是否与当前索赔一致？

欺诈识别迹象

经验丰富的审查人员可以识别表明健康保险欺诈的迹象，包括：

*虚假或夸大的诊断：索赔中列出的诊断与患者的医疗记录不符。

*医疗服务捆绑：提供不必要的或重复的医疗服务，以增加报销。

*虚假就医：索赔中列出的就医记录从未发生。

*供应商串谋：服务提供者和保险人串谋提交欺诈索赔。

*病人诱骗：患者被诱骗接受不必要的医疗服务或提出欺诈索赔。

优势

人工审查在检测健康保险欺诈方面具有以下优势：

*专家见解：审查人员拥有专业的医疗知识和行业经验，使他们能够识别其他方式可能无法检测到的欺诈迹象。

*灵活性和判断：人工审查人员可以根据需要调整标准并根据具体情况进行判断，从而适应欺诈的不断变化性质。

*调查深度：审查人员可以根据需要进行深入调查，收集额外的证据并揭示欺诈性的做法。

局限性

人工审查也有一些局限性：

*成本密集型：聘用和培训人工审查人员成本高昂，尤其是对于大规模索赔操作。

*主观性：审查员的判断和偏见可能会影响欺诈检测的结果。

*效率低下：人工审查是一个耗时的过程，可能导致审查延迟。

总体而言，人工审查是检测健康保险欺诈的重要工具，可补充数据分析和算法模型。经验丰富的审查员利用他们的专业知识、行业见解和批判性思维能力，对可疑索赔进行深入审查，识别欺诈性做法，保护保险公司和医疗保健系统的完整性。第二部分机器学习识别可疑模式关键词关键要点【主题】：机器学习算法的应用

1.监督式学习算法，例如决策树和支持向量机，可用于分析历史数据并建立可疑行为的模型。

2.无监督式学习算法，例如聚类和孤立点检测，可用于检测异常模式和异常行为。

3.半监督式学习算法可用于结合标签和无标签数据，提高检测精度并发现新的欺诈模式。

【主题】：非监督学习技术

机器学习识别可疑模式

机器学习算法可以分析大量的数据，识别可疑的索赔模式。这些算法可以训练识别异常值、识别模式和建立预测模型。

异常值检测

机器学习算法可以识别异常索赔，这些索赔的特征与典型索赔明显不同。例如，算法可以检测索赔金额异常高、服务数量异常多或患者资料不一致的索赔。

模式识别

机器学习算法可以识别索赔模式，这些模式可能表明存在欺诈行为。例如，算法可以检测同一提供者在短时间内为同一患者提交大量索赔的情况，或者检测不同提供者之间提交索赔存在协调的情况。

预测建模

机器学习算法可以建立预测模型，用于预测哪些索赔更有可能存在欺诈行为。这些模型结合索赔数据和其他相关因素（如提供者历史、患者人口统计学信息和地理位置），以识别高风险索赔。

具体方法

机器学习算法用于检测健康保险欺诈的可疑模式包括：

*监督学习：算法使用标记数据（即已知为欺诈或非欺诈的索赔）进行训练。训练后，算法可以识别新索赔中与欺诈相关的特征。

*非监督学习：算法分析未标记的数据，以识别集群或异常值，这些集群或异常值可能表明存在欺诈行为。

*深度学习：深度学习算法使用神经网络，可以从数据中学习复杂模式和特征。这些算法非常适合处理大数据集和识别复杂欺诈模式。

优势

机器学习在检测健康保险欺诈的可疑模式方面具有以下优势：

*自动化：机器学习算法可以自动处理大量数据，减少人工审查的需要。

*准确性：机器学习算法在识别可疑索赔方面具有很高的准确性，可以帮助保险公司优先处理调查。

*可扩展性：机器学习算法可以轻松扩展到处理更大的数据集，随着时间的推移提高性能。

*适应性：机器学习算法可以随着时间的推移适应新的欺诈模式，确保持续的检测能力。

局限性

尽管机器学习在检测健康保险欺诈方面具有优势，但也有一些局限性：

*数据质量：机器学习算法的性能严重依赖于训练和评估数据质量。

*黑箱模型：某些机器学习算法可能被视为“黑箱模型”，解释其决策可能很困难。

*偏差：如果训练数据存在偏差，机器学习算法可能会产生有偏差的预测。

*可解释性：理解机器学习算法如何识别可疑模式对于调查和预防欺诈至关重要。

结论

机器学习是检测健康保险欺诈可疑模式的有力工具。通过利用异常值检测、模式识别和预测建模技术，机器学习算法可以帮助保险公司识别高风险索赔，从而更有效地打击欺诈行为。第三部分数据挖掘发现隐藏关联数据挖掘：发现潜在关联

数据挖掘技术是健康保险欺诈检测中的宝贵工具，它能够识别出传统欺诈检测方法可能无法发现的隐藏模式和关联。

通过分析大量数据集，数据挖掘算法可以识别出欺诈行为常见的复杂关系和微妙模式。这些模式可能包括：

*异常费用模式：数据挖掘可以识别出与正常医疗费用模式不一致的异常费用，这可能表明存在欺诈行为。例如，算法可以检测到患者在不同的医疗机构向同一类型的服务收费多次。

*提供者概况：数据挖掘可以分析医疗服务提供者的历史数据，寻找欺诈行为的迹象。例如，算法可以识别出经常向保险公司提交可疑索赔的提供者。

*患者特征：数据挖掘可以分析患者的病历、人口统计数据和行为模式，识别潜在欺诈风险。例如，算法可以检测到突然增加医疗费用索赔的患者，或者同时向多家保险公司提交索赔的患者。

*关系网络：数据挖掘可以揭示医疗专业人员、患者和保险公司之间的关系网络。这些网络可以显示出欺诈团伙或相互勾结的活动。例如，算法可以识别出向同一组患者提供相似服务的医生网络。

数据挖掘在健康保险欺诈检测中的应用有以下几个主要优点：

*提高准确度：数据挖掘算法可以分析海量数据，识别传统方法可能无法发现的隐藏模式，从而提高欺诈检测的准确度。

*自动化流程：数据挖掘技术可以自动化欺诈检测流程，减少对人工审查的依赖，从而提高效率和成本效益。

*持续监控：数据挖掘算法可以持续监控新的数据点，并在出现新的欺诈模式时及时提醒，从而实现近实时检测。

案例研究：使用数据挖掘检测健康保险欺诈

一家大型健康保险公司使用数据挖掘技术开发了一个欺诈检测系统。该系统分析了数百万条医疗费用索赔记录，并识别出了以下模式：

*一群患者向一家特定的诊所提交了大量的脚部X光检查索赔，但没有提供任何临床记录来证明其必要性。

*一位医生向多家保险公司提交了大量的脊椎调整索赔，尽管患者的病历中没有受伤或疼痛的迹象。

*一组药房向保险公司提交了可疑的处方药索赔，这些索赔包含大量相同类型的药物，且没有相应的诊断证明。

通过数据挖掘发现的这些模式使得该公司能够调查并识别出欺诈性索赔，从而节省了数百万美元的损失。

结论

数据挖掘技术对于健康保险欺诈检测至关重要，因为它能够发现传统方法可能无法发现的隐藏关联和模式。通过分析大量的数据集，数据挖掘算法可以识别出欺诈行为常见的复杂模式，提高准确度，自动化流程，实现持续监控。随着健康保险欺诈不断演变，数据挖掘技术仍将继续在打击这种犯罪行为中发挥至关重要的作用。第四部分自然语言处理分析文本数据关键词关键要点语义相似度分析

1.通过计算词语或句子的语义相似度，识别不一致或可疑的信息，例如保险申请中的陈述与既往病史的差异。

2.运用字嵌入技术和余弦相似性等算法，生成数字表示形式，量化文本之间的相似性程度。

3.结合专家知识和机器学习模型，设置相似度阈值，检测偏离正常范围的异常值，提高发现欺诈的准确性。

主题建模

1.识别文本数据中的隐含主题或模式，例如虚假陈述、协调一致的欺诈行为。

2.使用潜在狄利克雷分配（LDA）等无监督学习算法，从大规模文本语料库中提取主题。

3.对主题进行聚类和可视化分析，发现欺诈者可能使用的特定语言模式或欺诈手法。自然语言处理分析文本数据

自然语言处理(NLP)是一种高级技术，用于分析文本数据，以识别医疗保险欺诈行为。它使保险公司能够自动处理大量患者病历、索赔和处方数据，以检测潜在的欺诈模式和异常。

分析类型

NLP在医疗保险欺诈检测中执行以下类型的分析：

*实体识别：识别文本中的特定类型实体，例如患者姓名、医生姓名、药物名称和诊断代码。

*关系提取：确定实体之间的关系，例如患者与医疗保健提供者之间的关联、药物与诊断之间的关联。

*情绪分析：评估文本的情绪基调，寻找可能表明欺诈行为的负面情绪（例如愤怒或沮丧）。

欺诈检测应用

NLP可用于医疗保险欺诈检测的以下应用：

*索赔审查：自动审核索赔，寻找可疑模式，例如异常高的金额、重复索赔或不合理的诊断代码。

*病历审查：分析患者病历，寻找不一致之处、遗漏或虚假信息，这可能表明欺诈行为。

*处方分析：审查处方数据，检测可疑的开具、重复或不必要的药物。

*提供者分析：对医疗保健提供者的模式进行分析，例如异常高的索赔率、多重执照或与其他可疑提供者的关联。

*模式识别：利用机器学习算法识别与过去欺诈案件相关的模式，从而识别具有欺诈风险的索赔。

技术优势

使用NLP进行医疗保险欺诈检测具有以下优势：

*自动化：自动处理和分析大量数据，提高效率和准确性。

*可扩展性：可处理任何规模的数据集，随着时间的推移而适应不断变化的数据。

*精准度：使用先进的机器学习技术，减少误报并提高检测欺诈的准确性。

*客观性：消除人为偏见，确保基于证据的欺诈检测过程。

实施考虑因素

在医疗保险欺诈检测中实施NLP时，需要考虑以下事项：

*数据质量：输入NLP模型的数据必须准确且完整，以确保有效的结果。

*模型训练：模型需要针对特定数据集进行训练，以优化欺诈检测性能。

*持续监控：定期监控模型，并随着时间推移对其进行调整以适应不断变化的欺诈模式。

*监管合规：确保NLP模型符合所有适用的法规和隐私标准。

结论

自然语言处理是一种强大的技术，可用于分析文本数据并检测医疗保险欺诈行为。它提供了自动化、可扩展和准确的欺诈检测解决方案，帮助保险公司有效识别和预防欺诈，从而降低医疗保健成本并保护患者安全。第五部分图形分析关联实体和交易关键词关键要点网络关联分析

1.通过社交网络分析技术识别欺诈者之间的关联和共同点，例如共同的地址、电话号码或电子邮件地址。

2.使用社区检测算法发现欺诈团伙或网络，以便进一步调查和起诉。

3.应用监督式机器学习模型来预测和识别与已知欺诈活动相关的网络。

跨部门数据集成

1.将来自不同来源的数据（例如医疗记录、财务信息、执法记录）整合到单一平台中，以获得全面视图。

2.使用数据关联技术在不同数据集之间建立连接，识别潜在的可疑活动。

3.应用自然语言处理（NLP）技术来从非结构化数据中提取相关信息，例如文本笔录或电子邮件通信。图形分析关联实体和交易

图形分析是一种通过可视化表示复杂数据来揭示潜在模式和关联关系的技术。在健康保险欺诈检测中，图形分析可用于识别与可疑索赔相关的关联实体和交易。

1.构建图形模型

第一步是构建一个图形模型，其中节点表示实体（例如，提供者、患者、药店），而边则表示交易或关系（例如，索赔、处方）。构建的图形模型应足够复杂，以捕捉感兴趣的关系，但又足够简单，以便进行有效的分析。

2.社区检测

社区检测算法可用于识别图形中的社区或子组。在健康保险欺诈的背景下，社区可能代表涉及欺诈活动的提供者、患者和药店的网络。高度相互关联的社区可能表明有组织的欺诈活动。

3.中心性度量

中心性度量用于识别图形中具有重要性或影响力的节点。在欺诈检测中，中心性度量可以帮助识别关键的参与者，例如经常向可疑提供者提交索赔的患者或经常开具可疑处方的医生。

4.路径分析

路径分析可用于发现图形中实体之间的连接路径。在健康保险欺诈的情况下，路径分析可以揭示可疑提供者与其他涉嫌欺诈实体（例如，洗钱机构或冒充患者）之间的隐藏联系。

5.子图模式匹配

子图模式匹配是一种技术，用于在图形中搜索预先定义的模式。在欺诈检测中，子图模式匹配可用于识别常见的欺诈模式，例如索赔中的虚假诊断或不当开具处方。

6.机器学习集成

图形分析可以与机器学习技术集成，以增强欺诈检测能力。机器学习模型可用于预测欺诈风险，并识别具有异常模式的索赔或交易。将机器学习与图形分析相结合可以提高检测复杂欺诈网络的准确性。

案例研究：

*一家健康保险公司利用图形分析揭示了一个由虚假患者、洗钱机构和无执照药店组成的欺诈网络。该网络通过提交虚假索赔和虚开处方，从保险公司窃取了数百万美元。

*一家医疗保健提供商使用图形分析来识别过度处方阿片类药物的医生。分析揭示了一个医生网络，该网络共同为患者开具过量的阿片类药物处方，导致成瘾和过量服药。

结论：

图形分析为健康保险欺诈检测提供了强大的工具。通过可视化表示复杂数据，它可以帮助揭示关联实体和交易之间的隐藏模式和关系。结合机器学习技术，图形分析可以提高欺诈检测的准确性，并识别出复杂的欺诈网络。第六部分区块链确保数据诚信关键词关键要点【区块链确保数据诚信】

1.利用区块链的分布式账本技术，将医疗保健数据存储在不可篡改、透明的分类账中，增强数据安全性。

2.实时记录交易并创建不可变的审计跟踪，提高透明度，减少对信任中介的需求。

3.使用智能合约自动执行数据访问规则和审核流程，消除人为错误并提高效率。

【隐私保护】：

区块链确保数据诚信

区块链是一种分布式账本技术，可提供数据诚信和不可篡改性。在健康保险欺诈检测中，区块链可用于：

1.分散存储和验证健康数据：

*健康记录存储在多个分散的节点上，而不是集中式数据库中。

*每个节点都持有数据的副本并验证其准确性。

*任何篡改或欺诈企图都将触发警报并破坏共识机制。

2.确保理赔记录的可信度：

*理赔数据记录在不可篡改的区块链上，提供对理赔的真实性和完整性的保证。

*医疗服务提供者、保险公司和其他利益相关者可以安全地访问和验证理赔记录，防止欺诈性理赔。

3.跟踪和审核可疑活动：

*区块链记录所有交易和活动，包括理赔提交、授权和支付。

*审核人员可以轻松识别可疑的模式或异常，从而提高欺诈检测的效率和准确性。

4.增强对共享数据的信任：

*区块链促进医疗机构、保险公司和监管机构之间安全和透明的数据共享。

*共享的数据经过验证和加密，确保数据完整性并减少欺诈的风险。

区块链的优势：

*防篡改性：一旦数据存储在区块链上，就无法更改或删除，从而确保数据的完整性和可靠性。

*透明度：所有交易和活动都存储在公共分类账上，可供相关各方透明查看。

*去中心化：数据存储在分散的节点网络中，而不是集中式实体中，从而提高了系统对欺诈行为的弹性。

*加密：区块链使用加密算法保护数据，防止未经授权的访问和篡改。

*自动化：自动化程序和智能合约可用于检测和响应欺诈性活动，提高效率并减少人为干预。

实施考虑因素：

尽管区块链具有潜力，但在健康保险欺诈检测中实施它也存在一些考虑因素：

*互操作性：需要在不同的利益相关者之间建立互操作性标准，以促进数据共享和验证。

*隐私：必须实施适当的隐私措施来保护敏感的医疗信息。

*成本：实施和维护区块链解决方案可能需要大量的投资。

*监管：监管机构必须制定明确的准则和标准，以指导区块链在健康保险欺诈检测中的使用。

*采用：医疗机构、保险公司和其他利益相关者必须愿意采用区块链技术。

结论：

区块链技术为健康保险欺诈检测带来了革命性的可能性。通过确保数据诚信、增强透明度和自动化欺诈检测，区块链可以帮助医疗保健行业应对欺诈日益增长的威胁，保护医疗服务提供者、保险公司和患者的利益。然而，在实施区块链时，必须仔细考虑互操作性、隐私、成本、监管和采用等因素，以最大限度地发挥其潜力。第七部分生物识别验证身份关键词关键要点人脸识别

1.利用高分辨率摄像头捕捉面部图像，生成生物特征模板，存储在数据库中。

2.当个人试图使用健康保险时，系统会实时扫描他们的面部，并将其与存储的模板进行匹配。

3.准确率极高，可有效防止未经授权的个人冒充他人进行医疗索赔。

虹膜识别

1.虹膜是眼睛中独一无二的血管图案，通过近距离摄影对其进行扫描。

2.将虹膜图像处理成生物特征模板，并将其存储在数据库中。

3.虹膜识别技术具有极高的准确率和稳定性，可用于在不同时间点识别个人。

指纹识别

1.利用指纹扫描仪收集指纹图像，从中提取特征点并生成生物特征模板。

2.将模板存储在数据库中，并在个人使用健康保险时进行匹配。

3.指纹识别是一种成熟且可靠的技术，可提供高水平的身份验证。

声纹识别

1.录制个人说话的声音样本，分析其声波频率和模式，生成生物特征模板。

2.将模板存储在数据库中，并在个人使用健康保险时进行实时语音分析。

3.声纹识别技术可以区分不同个体，即使他们在试图模仿他人说话。

掌静脉识别

1.利用近红外线照射手部，扫描手掌静脉中的血管图案，生成生物特征模板。

2.将模板存储在数据库中，并在个人使用健康保险时进行比较。

3.掌静脉识别技术不受外表因素影响，具有较高的准确性和防欺诈性。

多模态生物识别

1.结合多种生物识别技术，如人脸识别、虹膜识别和指纹识别，提供更可靠的身份验证。

2.通过同时使用多个生物特征，可以大大提高欺诈检测的准确性。

3.多模态生物识别技术正在快速发展，有望成为未来健康保险欺诈检测的标配。生物识别验证身份

生物识别验证是一种利用个人独有生理或行为特征进行身份识别的技术。在健康保险欺诈检测中，生物识别验证身份具有重要意义，可以有效识别和防止欺诈行为。

生物识别技术类型

常用的生物识别技术包括：

*指纹识别：分析指纹上的独特图案。

*面部识别：识别面部特征，例如五官形状、距离和比例。

*虹膜扫描：获取虹膜图像并分析其独有纹理。

*声纹识别：分析声音的频率、语调和模式。

*DNA测序：比较个人DNA与参考数据。

健康保险欺诈检测应用

生物识别验证身份在健康保险欺诈检测中的应用主要集中在两个方面：

*患者身份验证：通过生物识别技术验证患者身份，防止身份盗用和欺诈性索赔。

*提供者身份验证：核实医疗服务提供者的身份，防止未经授权访问患者信息和欺诈性处方。

生物识别验证身份的优势

*高准确性：生物识别特征不易伪造或复制，比传统身份验证方法（如密码或安全问题）更准确。

*便利性：生物识别技术使用方便，可以快速、轻松地进行身份验证。

*可扩展性：生物识别系统可以大规模部署，支持广泛的健康保险计划和提供者网络。

*防伪造性：生物识别特征基于个人独有特征，难以伪造或模拟。

生物识别验证身份的挑战

生物识别验证身份也面临一些挑战：

*隐私问题：收集和存储生物识别数据可能引起隐私担忧，需要遵守严格的隐私保护法规。

*技术复杂性：生物识别技术需要专门的设备和算法，可能会增加实施成本。

*错误匹配：尽管准确度很高，但生物识别系统偶尔会发生错误匹配，需要采取适当的缓解措施。

结论

生物识别验证身份是健康保险欺诈检测的强大工具。通过利用独特的生理或行为特征识别个人，它可以有效防止身份盗用、阻断欺诈性索赔并确保医疗信息的安全。随着技术的发展和隐私保护措施的完善，生物识别验证身份将在健康保险欺诈检测中发挥越来越重要的作用。第八部分云计算提供可扩展分析关键词关键要点云计算提供可扩展分析

1.海量数据处理能力：云计算平台提供分布式计算架构和大规模存储空间，能够快速处理和分析大量健康保险索赔数据，识别可疑模式。

2.实时监控和预警：云计算平台支持实时数据流分析，能够持续监控保险索赔活动并发出可疑交易警报，提高欺诈检测的及时性。

人工智能增强分析

1.机器学习算法：机器学习算法应用于健康保险数据分析，从中学习并识别欺诈性索赔的特征和模式，自动化欺诈检测流程。

2.自然语言处理（NLP）技术：NLP技术用于分析文本数据，例如医疗记录和理赔陈述，提取关键信息并识别欺诈性行为的线索。

区块链确保数据完整性

1.防篡改记录：区块链技术创建不可更改的交易记录，确保健康保险索赔数据的完整性和可追溯性，防止欺诈者篡改或删除数据。

2.数据透明度：区块链平台提供透明的审计机制，允许审计人员和监管机构验证健康保险索赔的真实性和准确性。

云原生应用程序提高敏捷性

1.快速部署：云原生应用程序使用容器技术，可以快速部署和扩展，适应不断变化的欺诈检测需求。

2.弹性扩缩容：云原生应用程序可以根据需求自动扩缩容，处理高峰期的计算负载，确保欺诈检测系统的持续可用性。

边缘计算提高响应速度

1.分布式计算：边缘计算将计算功能部署到靠近数据源的位置，减少延迟并提高欺诈检测响应速度。

2.实时决策：边缘计算设备可以在本地进行欺诈分析并做出实时决策，即使在互联网连接受限的情况下也能保证欺诈检测的有效性。

数据湖提供数据集成

1.数据整合：数据湖提供一个集中的数据存储库，汇集来自多个来源的健康保险数据，为全面欺诈检测分析提供统一的数据视图。

2.跨领域协作：数据湖平台支持跨不同部门和机构的数据共享，促进欺诈检测领域的协作和信息交换。云计算为可扩展分析提供支持

云计算平台提供了卓越的可扩展性，使得健康保险公司能够针对不断增长的数据量有效地执行先进分析。高度可扩展的云计算基础设施使公司能够轻松扩展处理能力和存储容量，以适应不断增加的索赔数量和欺诈检测需求。

云计算关键优势：

*弹性扩展：云计算允许多个用户同时访问共享资源池，根据需求动态扩展或缩小。这有助于健康保险公司在处理索赔高峰时快速增加处理能力，而不会影响性能。

*无限存储：云平台提供无限存储容量，使公司能够存储和处理大量历史索赔数据，以进行深入分析和欺诈检测。

*按需定价：采用按需定价模型，公司只需为实际使用的资源付费。这消除了对昂贵且未充分利用的内部基础设施的资本投资。

可扩展分析的具体应用：

*历史数据分析：云计算使公司能够存储和分析多年的历史索赔数据，以识别欺诈模式，确定异常值并建立基准。

*预测建模：利用高级算法和机器学习技术，健康保险公司可以开发预测模型，以预测欺诈风险，并重点关注具有较高欺诈可能性的