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1. (WO1997000483) PROCEDE ET APPAREIL DE DETECTION DE FRAUDE
Dernières données bibliographiques dont dispose le Bureau international   

N° de publication :    WO/1997/000483    N° de la demande internationale :    PCT/US1996/010352
Date de publication : 03.01.1997 Date de dépôt international : 14.06.1996
Demande présentée en vertu du Chapitre 2 :    13.01.1997    
CIB :
G06F 21/55 (2013.01), G06Q 99/00 (2006.01), G06F 1/00 (2006.01)
Déposants : FRAUDetect, L.L.C. [US/US]; Suite 312, 10400 Eaton Place, Fairfax, VA 22030 (US)
Inventeurs : COFOD, Robert, K.; (US)
Mandataire : GROSSMAN, Jon, D.; 2101 L Street, N.W., Washington, DC 20037 (US)
Données relatives à la priorité :
08/490,984 15.06.1995 US
Titre (EN) PROCESS AND APPARATUS FOR DETECTING FRAUD
(FR) PROCEDE ET APPAREIL DE DETECTION DE FRAUDE
Abrégé : front page image
(EN)A system and method for processing transaction data in filtering and targeting potentially fraudulent entities within a particular industry relies upon client data input apparatus for inputting client/provider/entity data records containing data elements for measuring an entity's performance according to pre-selected criteria, where entity date, criteria data and time data are organized and stored in three-dimensional array. A pre-processor (110) generates a score for each entity-criterion (1...n) by generating a value statistic (v), a normalcy statistic (n), and a change statistic (d), weighting each statistical value, and summing the values. An entity scoring generator (30) generates a single entity score for each entity by weighting each entity-criterion score and summing the entity-criterion scores. The entity scores are compared to pre-defined threshold values for detecting those entities most likely to be engaging in fraudulent activity and a graphical display entities according to level of risk.
(FR)La présente invention se rapporte à un système et à un procédé de traitement de données de transactions par filtrage et ciblage d'entités potentiellement frauduleuses d'une industrie particulière. Ce système et ce procédé font appel à un appareil de saisie de données clients qui permet d'introduire des données clients/fournisseurs/entités contenant des éléments utiles pour mesurer une performance d'entité en fonction de critères présélectionnés, et d'organiser et stocker les données d'entités, les données de critères et les données temporelles dans une structure tridimensionnelle ordonnée. Un pré-processeur (110) génère une appréciation pour chaque critère-entité (1...n) au moyen d'une valeur statistique (v), d'une valeur statistique de normalité (n) et d'une valeur statistique de variation (d), ce pré-processeur pondérant chaque valeur statistique et les totalisant. Un générateur d'appréciations (30) pour entités est utilisé pour pondérer chaque appréciation d'entité-critère et les totaliser, donnant ainsi une appréciation unique pour chaque entité. Les appréciations d'entités sont comparées à des valeurs de seuil prédéfinies permettant de détecter celles des entités qui sont très probablement concernées par une activité frauduleuse. Le système permet également un affichage graphique des entités en fonction des différents niveaux de risques qu'elles présentent.
États désignés : AL, AM, AT, AU, AZ, BB, BG, BR, BY, CA, CH, CN, CZ, DE, DK, EE, ES, FI, GB, GE, HU, IS, JP, KE, KG, KP, KR, KZ, LK, LR, LS, LT, LU, LV, MD, MG, MK, MN, MW, MX, NO, NZ, PL, PT, RO, RU, SD, SE, SG, SI, SK, TJ, TM, TR, TT, UA, UG, UZ, VN.
Organisation régionale africaine de la propriété intellectuelle (ARIPO) (KE, LS, MW, SD, SZ, UG)
Office eurasien des brevets (OEAB) (AM, AZ, BY, KG, KZ, MD, RU, TJ, TM)
Office européen des brevets (OEB) (AT, BE, CH, DE, DK, ES, FI, FR, GB, GR, IE, IT, LU, MC, NL, PT, SE)
Organisation africaine de la propriété intellectuelle (OAPI) (BF, BJ, CF, CG, CI, CM, GA, GN, ML, MR, NE, SN, TD, TG).
Langue de publication : anglais (EN)
Langue de dépôt : anglais (EN)