マインドウエア総研は、ベイジアンネットワークを用いた下記のリスク分析ソリューションを提供しています。

保険詐欺が今日の保険業界で大きな問題になっています。デンマークのすべての保険事案の10-12%が不正請求に関わっていると推定されています。新しい摘発手法と IT システムが、保険詐欺との戦いで重要な役割を担っています。
HUGIN ソフトウェアを用いて、あらゆる保険会社は、データが欠けているかまたは不完全な場合でも、請求が不正であるリスクを定量化する不正予測モデルを開発して、業務システムに統合することができます。 その結果は、明らかな経済的利益で実証されています。

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債務不履行（PD: probability of default)の計算によるクレジット・スコアリング・モデルが、潜在顧客 をスコアするために厳選された情報を使用する最新のクレジット・リスク・マネジメントでのキー・ コンポーネントです。クレジット・スコアリング・モデルおよび大規模な処理・評価を指向するその 他のリスク評価のモデルの基本課題は、適用される情報やデータと結果の信頼性とのバランスです。 過去のオブザベーションの形式での大量の統計的素材を用いてスコアリング・モデルをデザインする ことは珍しくありません。ゆえに、特定の顧客のPDの計算は、たとえば、住所、収入、地位および子 供の数などで定義される類似した顧客の債務不履行統計からある程度まで導かれます。さらに、 顧客に関する直接の体験も貴重な情報源とみなされます。類似の借手に関する期待値から導かれる最 初の評価PDは、実際の支払履歴が利用可能に可能になると、評価対象である各個人により特定されて 行きます。
結果として、銀行は、たとえば、良好な支払履歴が実証された顧客への貸付や与信限度額を安心して 引き上げることができ、たとえば収入証明のみによる従来の曖昧な決定を無効にするでしょう。
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我々が提案するシステムは、高度な統計的グラフィカル・モデルに基づいてマネーロンダリングの試みを検出す るための効果的なソリューションです。
現在の反マネーロンダリング規制の中核原理は、個々の機関がマネーロンダリングを防止するリスクベース・ア プローチを確立しなければならないということです。実践的にこれは、 義務を負う関係者が、そのオペレー ションやビジネスの関係性の中で存在するマネーロンダリング・リスクのレベルを評価することが必要だということを意味します。銀行ではこれは、リスク・レベルに応じたコントロール手段と顧客デューデリジェンスに適
応するための顧客、商品およびサービスのリスク分類を意味します。また、取引の監視、疑わしい取引を検出す る能力、取引の調査、そして、もし疑いが晴れない場合は関係当局にその取引を報告することなどが必要です。
このソリューションの導入により、金融機関は、現在の法律や規制に従うマネーロンダリングやテロリストの資金調達と戦う ための本物のリスクベース・アプローチを実現します。
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マーケティング分析

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