ارزیابی ریسک تقلب در مزایای بیمۀ بیکاری سازمان تأمین اجتماعی

تقلب در حقوق و مزایای بیمۀ بیکاری همواره یکی از موضوعات حساس و مورد توجه در حوزۀ بیمه‌های اجتماعی است که طبق قوانین، جزو جرائم کیفری بوده و قابل پیگیری است. در حال‌ حاضر بهترین روش به منظور ارزیابی تقلب، کنترل آن در همان مراحل اولیۀ شکل‌گیری و به کمک اطلاعات تقلبهای کشف­شدۀ گذشته است. در این مقاله ابتدا مراحل استاندارد کنترل تقلب در تقاضاهای بیمه‌ای مورد بررسی قرار گرفته و سپس با توجه به وجود پایگاه دادۀ مناسب در خصوص مقرری­بگیران بیمۀ بیکاری سازمان تأمین اجتماعی، از دو روش داده‌کاوی شبکه‌های عصبی و درخت تصمیم به منظور یافتن الگوهایی مناسب استفاده شده است که می‌تواند به‌عنوان ابزاری سودمند همراه با کاهش قابل توجه در وقت و هزینه به ارزیابی به موقع تقلب در تقاضاهای بیمۀ بیکاری کمک کند. در فرایند مطالعۀ تجربی، این روشها بر روی داده‌های واقعی شامل اطلاعات 15983 تقاضای جدید و جاری مقرری بیمۀ بیکاری آزمایش و کارایی هر روش سنجیده شده است. روش شبکه‌‌های عصبی با دقت 88 درصد در ارزیابی صحیح متقلبانه یا عادی­بودن تقاضاها، بهترین کارایی را در مقایسه با روش درخت تصمیم با دقت 84 درصد در برداشته است. بر این اساس، مهم­ترین متغیرهای مؤثر بر تقاضاهای متقلبانه در روش شبکه­های عصبی به­ترتیب، متغیرهای شغل قبلی بیمه­شده، سابقۀ پرداخت حق بیمه، سن و در روش درخت تصمیم، متغیرهای محل جغرافیایی شعبه، جنسیت، و تعداد افراد تحت تکفل متقاضی هستند.