MDD-based Domain Adaptation Algorithm for Improving the Applicability of the Artificial Neural Network in Vehicle Insurance Claim Fraud Detection
Notice bibliographique
Résumé
Insurance fraud detection is a critical task for insurance companies, as fraudulent claims result in financial losses and increased premiums for honest policyholders. Traditional fraud detection methods rely on rule-based approaches and manual investigation, which are limited in their ability to adapt to evolving fraud patterns. In this study, we propose a novel approach using an artificial neural network (ANN) combined with Margin Disparity Discrepancy (MDD)-based domain adaptation to improve the generalization ability of fraud detection models across different datasets. We first preprocess the data by applying K-Means clustering to segment source and target domains based on distribution differences. We then compare multiple machine learning models, including decision trees, random forests, k-nearest neighbors, and gradient-boosted decision trees, finding that ANN achieves the best performance. To further enhance generalizability, we introduce MDD-based domain adaptation, aligning feature distributions between the source and target domains. Experimental results demonstrate that the adapted ANN significantly improves fraud detection accuracy, achieving a higher F1-score and recall while reducing the false negative rate. These findings highlight the effectiveness of domain adaptation in addressing distributional shifts in fraud detection, making the proposed model a promising solution for real-world insurance fraud detection systems.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».