この Tableau アクセラレーターを使用すると、次のことが可能になります。

* **不正請求のリスクの評価と削減**
* **上位の発生源を特定**
* **ブローカーの詳細レベルで掘り下げる**
* **請求アプリケーションで「請求番号」の詳細レベルを直接ドリルバックし、すぐにアクションを実行する**

[デモ ビデオ](https://www.youtube.com/watch?v=ZE_-cirrP0Y)

### ビジネスに関する重要な質問への回答

* どのようにして不正請求にさらされるか?
* 不正請求の影響を最も受ける製品グループはどれか?
* どのブローカーが不正請求のリスクが高いか?

### KPI のモニタリングと改善

#### *請求*

* 請求数: 期間中に開始された請求の総数
* 不正請求の疑いのある請求の数: 期間中に不正請求の疑いがあるとみなされた請求の総数
* 不正請求の疑いのある請求の割合: 不正の疑いがある請求の割合 (% で表示)
* 平均保険限度額: 期間中に保険契約でカバーされる請求に対して保険会社が支払う最高額の平均 (通貨で表示)

#### *請求額*

* 不正が疑われる請求の合計金額: 不正が疑われる請求に対して支払われた合計金額 (通貨で表示)
* 不正が疑われる請求の割合: 不正が疑われる請求に対して支払われた額の割合 (% で表示)
* 総請求額: 期間中に支払われた補償の総額 (通貨で表示)

### 必須の属性

* **イベント日** (日付): 損害または損失の原因となったイベントが発生した日付
* **請求番号** (文字列): 請求に固有の識別子
* **商品グループ** (文字列)*: 保険商品のグループ (職業、不動産、技術、自動車など)
* **ブローカー** (文字列): この保険契約に対して特定されているブローカー (存在する場合)
* **保険契約者** (文字列): 保険証券の所有者
* **不正が疑われるフラグ** (文字列): 請求が疑わしいかどうかを判断します。「Y」は、請求が疑わしいことを意味します。
* **保険限度額** (数値): 保険契約でカバーされる請求に対して保険会社が支払う最高額
* **支払済み請求金額** (数値): 請求に対して保険会社が支払った合計金額

Fraudulent Claims

不正請求のリスクを評価して軽減します

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