Fraud prevention in the leasing industry using the Kohonen self-organising maps - Pejić Bach, Mirjana (Organizacija (Kranj), 2020)
Ozadje in namen: Tehnike rudarjenja podatkov se intenzivno uporabljajo v različnih panogah za preprečevanje in odkrivanje goljufij. Raziskav, ki se osredotočajo na lizing industrijo, je malo, čeprav se goljufije na tem področju pojavljajo precej pogosto. V študiji najprej identificiramo grozde poslovnih strank v izbrani lizinški družbi po metodi samoorganizirajočih zemljevidov, ki temeljijo na atributih lizing pogodb. Nato primerjamo grozde na podlagi prisotnosti goljufivih strank, da bi razvili profile prevarantov. Zasnova / metodologija / pristop: Za odkrivanje značilnosti goljufivih strank smo uporabili bazo strank, ki vsebuje atribute lizinških pogodb ene od hrvaških lizinških družb. Za razvoj profilov goljufivih odjemalcev smo uporabili postopek združevanja s Kohonen samoorganizirajočimi zemljevidi, ki jih podpira programska oprema Viscovery SOMine. Rezultati: Identificirali smo pet skupin in jih označili v skladu z modalnimi vrednostmi atributov, ki opisujejo predmet lizinga in panogo, v kateri stranka posluje: (i) novi avtomobili / trgovina; (ii) rabljeni tovornjaki ali vlačilci / druge storitve; (iii) novi stroji / gradbeništvo; (iv) novi motorji / trgovina; in (v) novi stroje in traktorji / Kmetijstvo. Zaključek: Samoorganizirajoči zemljevidi so se izkazali kot uporabna metodologijo za razvoj profilov goljufivih strank v lizinških družbah. Podjetja lahko naše rezultate za ciljno spremljanje strank iz opredeljenih panog, ki kupujejo specifične lizing predmete. Poleg tega lahko podjetja uporabijo našo metodologijo v lastnih bazah podatkov, da razvijejo profile prevarantov za njihove posebne namene in v svoje baze podatkov strank vgradijo mehanizme za opozarjanje na goljufije.
Keywords: goljufije; Hrvaška; kazniva dejanja; leasing; podatkovno rudarjenje