WIPO logo
Mobile | Deutsch | Español | Français | 日本語 | 한국어 | Português | Русский | 中文 | العربية |
PATENTSCOPE

Search International and National Patent Collections
World Intellectual Property Organization
Search
 
Browse
 
Translate
 
Options
 
News
 
Login
 
Help
 
Machine translation
1. (WO2004099946) SYSTEM AND PROCESS FOR A FUSION CLASSIFICATION FOR INSURANCE UNDERWRITING SUITABLE FOR USE BYAN AUTOMATED SYSTEM
Latest bibliographic data on file with the International Bureau   

Pub. No.:    WO/2004/099946    International Application No.:    PCT/US2004/009978
Publication Date: 18.11.2004 International Filing Date: 01.04.2004
IPC:
G06K 9/62 (2006.01), G06K 9/74 (2006.01), G06Q 40/00 (2006.01), G06E 1/00 (2006.01), G06E 3/00 (2006.01), G06F 15/18 (2006.01), G06F 17/00 (2006.01), G06G 7/00 (2006.01), G06N 5/02 (2006.01)
Applicants: GE FINANCIAL ASSURANCE HOLDINGS, INC. [US/US]; 6604 West Broad Street, Richmond, VI 23230 (US) (For All Designated States Except US).
BONISSONE, Piero, Patrone [IT/US]; (US) (For US Only).
AGGOUR, Kareem, Sherif [US/US]; (US) (For US Only).
SUBBU, Rajesh, Venkat [IN/US]; (US) (For US Only).
YAN, Weizhong [US/US]; (US) (For US Only).
IYER, Naresh, Sundaram [IN/US]; (US) (For US Only).
CHAKRABORTY, Anindya [IN/US]; (US) (For US Only)
Inventors: BONISSONE, Piero, Patrone; (US).
AGGOUR, Kareem, Sherif; (US).
SUBBU, Rajesh, Venkat; (US).
YAN, Weizhong; (US).
IYER, Naresh, Sundaram; (US).
CHAKRABORTY, Anindya; (US)
Agent: HAYDEN, Scott; Patent Counsel, General Electric Company, 3135 Easton Turnpike (W3C), Fairfield, CT 06828 (US)
Priority Data:
10/425,721 30.04.2003 US
Title (EN) SYSTEM AND PROCESS FOR A FUSION CLASSIFICATION FOR INSURANCE UNDERWRITING SUITABLE FOR USE BYAN AUTOMATED SYSTEM
(FR) SYSTEME ET PROCEDE POUR LA CLASSIFICATION FUSIONNEE EN CONTRATS D'ASSURANCE SE PRETANT A UNE UTILISATION AVEC UN SYSTEME AUTOMATIQUE
Abstract: front page image
(EN)A method and system for fusing a collection of classifiers used for an automated insurance underwriting system and/or its quality assurance is described. Specifically, the outputs of a collection of classifiers are fused (130). The fusion of the data will typically result in some amount of consensus and some amount of conflict among the classifiers. The consensus will be measured and used to estimate a degree of confidence in the fused decisions. Based on the decision (135) ahd degree of confidence (140) of the fusion and the decision (147) and degree of confidence (149) of the production decision engine, a comparison module may then be used to identify cases for audit (160), cases for augmenting the training/test sets for re-tuning production decision engine (170), cases for review (165), or may simply trigger a record of its occurrence for tracking purposes. The fusion can compensate for the potential correlation among the classifiers. The reliability of each classifier can be represented by a static or dynamic discounting factor, which will reflect the expected accuracy of the classifier. A static discounting factor is used to represent a prior expectation about the classifier's reliability, e.g., it might be based on the average past accuracy of the model, while a dynamic discounting is used to represent a conditional assessment of the classifier's reliability, e.g., whenever a classifier bases its output on an insufficient number of points it is not reliable.
(FR)L'invention concerne un procédé et un système pour la classification fusionnée de classificateurs en contrats d'assurance établis avec un système automatique et/ou en assurance qualité correspondante. On décrit spécifiquement le fusionnement des résultats d'une série de classificateurs (130). En général, le fusionnement de données produit un certain consensus et un certain conflit entre les classificateurs. Le consensus est mesuré et utilisé pour l'estimation d'un degré de confiance entre les décisions fusionnées. A partir de la décision (135) et du degré de confiance (140) du fusionnement et de la décision (147) ainsi que du degré de confiance (149) du moteur de décision de production, un module de comparaison peut ensuite être utilisé pour identifier les cas d'audit (160), les cas d'extension des séries de formation/d'essai pour le nouveau réglage du moteur de décision de production (170), les cas d'examen (165), ou bien il peut simplement déclencher une trace d'occurrence correspondante aux fins de suivi. Le fusionnement peut compenser la corrélation potentielle entre les classificateurs. La fiabilité de chaque classificateur peut être représentée par un facteur d'escompte statique ou dynamique, correspondant à la précision prévue du classificateur. Le facteur statique permet de représenter une prévision antérieure de la fiabilité du classificateur, par exemple fondée éventuellement sur la fiabilité antérieure moyenne du modèle, et le facteur dynamique permet de représenter une évaluation conditionnelle de la fiabilité du classificateur, par exemple, chaque fois qu'un classificateur fonde son résultat sur un nombre de points insuffisants, ce classificateur n'est pas fiable.
Designated States: AE, AG, AL, AM, AT, AU, AZ, BA, BB, BG, BR, BW, BY, BZ, CA, CH, CN, CO, CR, CU, CZ, DE, DK, DM, DZ, EC, EE, EG, ES, FI, GB, GD, GE, GH, GM, HR, HU, ID, IL, IN, IS, JP, KE, KG, KP, KR, KZ, LC, LK, LR, LS, LT, LU, LV, MA, MD, MG, MK, MN, MW, MX, MZ, NA, NI, NO, NZ, OM, PG, PH, PL, PT, RO, RU, SC, SD, SE, SG, SK, SL, SY, TJ, TM, TN, TR, TT, TZ, UA, UG, US, UZ, VC, VN, YU, ZA, ZM, ZW.
African Regional Intellectual Property Organization (BW, GH, GM, KE, LS, MW, MZ, SD, SL, SZ, TZ, UG, ZM, ZW)
Eurasian Patent Organization (AM, AZ, BY, KG, KZ, MD, RU, TJ, TM)
European Patent Office (AT, BE, BG, CH, CY, CZ, DE, DK, EE, ES, FI, FR, GB, GR, HU, IE, IT, LU, MC, NL, PL, PT, RO, SE, SI, SK, TR)
African Intellectual Property Organization (BF, BJ, CF, CG, CI, CM, GA, GN, GQ, GW, ML, MR, NE, SN, TD, TG).
Publication Language: English (EN)
Filing Language: English (EN)