Решение проблемы выявления случаев мошенничества и злоупотреблений

Идентификация аномалий путем анализа данных

По данным Управления финансированием здравоохранения США, ежегодные затраты на охрану здоровья нации составили более 1,3 трлн. долларов. Одновременно, потери страховых компаний и государственных учреждений вследствие мошеннических операций в области здравоохранения оцениваются в 100 млрд. долларов, что составляет почти 10% от ежегодных расходов правительства на здравоохранение. Своевременное обнаружение и предотвращение мошенничества и незаконного использования средств может помочь вернуть эти деньги в медицинские учреждения и пациентам, улучшив тем самым качество медицинского обслуживания, а миллионам налогоплательщиков - снизить налог на здравоохранение.

Сервисная программа MediCop™ компании Megaputer, позволяющая обнаружить и исследовать случаи мошенничества и незаконного использования средств, представляет собой программный модуль на аналитической платформе PolyAnalyst™. Программа помогает выявлять и получать информацию о клиентах, подозреваемых в незаконных действиях, посредством анализа их запросов на выплату страхового возмещения. В отличие от стандартных экспертных систем на основе правил ("rule-based systems"), PolyAnalyst™ использует передовые технологии анализа данных для выявления типовых схем действий, основанные изучении большого объема запросов, и обнаружения резких отклонений от подобных схем. Таким образом, система вычленяет провайдеров, чьи действия отклоняются от нормы, и выявляет факты предполагаемого мошенничества при нестандартных операциях. PolyAnalyst™ предоставляет возможность пользоваться инструментами интерактивной визуализации и многомерной отчетности для более детального отслеживания потенциальных мошенников.

Основываясь на предположении, что большинство поставщиков и пациентов не нарушает закон, система MediCop™ изучает типовые схемы действий, а затем выявляет отклонения от этих схем.

Наш программный продукт позволяет Вам:

• Оперативно собрать воедино данные из отдельных источников
• Автоматически определить типовые схемы действий и отклонений от них
• Осуществлять оперативное и ретроспективное обнаружение случаев мошенничества
• Легко и быстро выполнить сложные схемы анализа, четко обнаруживая сценарии незаконных действий
• Обнаружить неизвестные ранее схемы мошенничества, пропущенные экспертными программами на основе правил ("rule-based systems")
• Путем простого перетаскивания объектов мышкой выполнить встроенный сценарий многоступенчатого анализа данных
• Настроить различные расписания для выполнения заданий
• Генерировать заданные пользователем сообщения по ключевым понятиям
• Обрабатывать большие объемы запросов