Detection of insurance fraud using NLP and ML
Försäkringsbolag behöver identifiera och hantera en stor mängd potentiellt bedrägliga försäkringsanspråk från deras kunder. Därför har försäkringsbolag en rad system för att försöka identifiera vilka anspråk som är bedrägliga och vilka som inte är det. Med den senaste utvecklingen inom maskininlärning och särskilt inom området för språkbehandling (NLP) kan dessa tekniker eventuellt användas för atMachine-Learning can sometimes see things we as humans can not. In this thesis we evaluated three different Natural Language Procces-techniques: BERT, word2vec and linguistic analysis (UDPipe), on their performance in detecting insurance fraud based on transcribed audio from phone calls (referred to as audio data) and written text (referred to as text-form data), related to insurance claims. We al