The Benefits of a Hybrid Approach to Insurance Fraud Detection

안녕하세요, 저는 제임스 루오톨로, SAS에서 보험 사기 솔루션의 교장입니다 오늘 난 보험 사기 검출을위한 하이브리드 접근 방식을 사용의 가치에 대해 이야기 할 것입니다

보험 사기로 인한 손실은 증가하고있다 경제적 압력과 성장을 증가 조직 사기 반지의 물결은 사기 탐지 전세계 보험 회사의 최우선합니다 전통적으로, 보험 수동으로 "붉은 깃발"을 식별하는 주장 조절기에 의존 사기를 감지합니다 더 많은 선진 기업이 프로세스를 자동화 또는 예측 구현 모델은 의심스러운 주장을 감지합니다 그러나 대부분의 조직, 현재의 사기 검출 방법은 수동 절차, 잘못된 반응과 실패의 많은 수의 내포 다양한 비즈니스 단위에서 사일로 데이터를 통합 또는 비정형 텍스트 데이터를 통합합니다

효과적인 사기 완화의 핵심은 감지 방법을 활용하는 데이터 요소를 결합한다 기업 전반에 걸쳐 끊임없이에서하는 것은 시스템에 다시 새로운 정보를 추가 할 수 있습니다 SAS, 우리는 하이브리드와 우리의 사기 프레임 워크 솔루션에이 개념을 통합 한 보험 사기 탐지 접근 방식 대부분의 보험 회사는 다양한 트랜잭션 시스템에 의해 채워 정보 사일로 있습니다 예를 들어, 보험 회사는 정책, 클레임 및 공급 업체의 지불에 대한 데이터가있을 수 있습니다 다른 소스, 인적 자원 시스템 또는 외부 타사 데이터처럼 사용할 수 있습니다

프레임 워크 기반 방식으로 이러한 시스템들 각각으로부터의 데이터로 집계 에 "지능형 데이터 저장소" 그 비정형 텍스트 데이터를 주목하는 것이 중요하다 여기에 포함해야합니다 일부 연구 제안이 텍스트에서 보험 데이터의 위쪽으로의 80 % 체재 어디서든 3 분의 1에서 구성 요소의 절반에 SAS에서 우리의 경험에서, 좋은 보험 사기 탐지 솔루션에 주장과 같은 구조화되지 않은 소스를 기반으로하는 노트 또는 고객 서비스에 로그인합니다 모든 소스의 정보를 집계로, 요구는 기술의 조합별로 표시된다

첫째, 비즈니스 규칙은 플래그 특정 행동에 사용할 수 있습니다 예를 들어, 비즈니스 규칙이 플래그 청구 정책 개시 후 30 일 이내에 제기 할 수, 공통 지표 하는 자세한 청구 검토가 필요할 수 있습니다 다음으로, 변형 검출에 비해 활성의 비정상 패턴을 나타 내기 위해 사용 피어 그룹 지능형 데이터 저장소 집계 모든 데이터, 이러한 유형 분석의 현재 수행하기 쉽습니다 예를 들어, 이상 검출 플래그 청구와 수도 물리적 손상에 비해 신체 상해 노출의 높은 비율이 자동으로 유지 사고

이 무대 사고 활동의 지표가 될 수 있습니다 비정상 탐지 작업도 수행 할 수 있습니다 플래그 알려진 의심스러운 개체에 "감시 목록"을 통합합니다 그런 다음, 예측 모델은 복잡한 사기 패턴을 식별하는 데 사용할 수 있습니다 예를 들어, 예측 모델은 이전의 조사 경험을 바탕으로 의심스러운 사고 지표를 식별 할 수 그 그렇지 않으면 어렵거나 감지 불가능했을 것입니다 마지막으로, 소셜 네트워크 분석은 조직 링 활동을 식별하는 데 사용됩니다

네트워크 데이터 내에서 연결에 따라 자동으로 내장되어 있습니다 종종 이러한 연결 일반적으로 집계 된 데이터를 분석하는 사치를하지 않는 사람들 조정기에 의해 들키지 이런 식이다 SAS 고객의 경우,이 최대 10 배 이상 사기의 결과를 보여 주었다 검색 및 계층 1 개 보험 연간 이익에서 $ 천만불 이 검출 시스템은 각각 독립적 강력한 반면, 틀 접근법의 실제 값 이 다음 단계로 설명된다 이러한 구성 요소 모두는 콘서트에서 작동 및 경고 생성 프로세스에 의해 관리된다 또는 "AGP"

AGP는 각 주장에 대한 사기 위험 점수를 생성하는 것입니다 하지만 그 대신 하나의 주장에 대한 세부 사항에 단순히 의존하는 프레임 워크는 다른 평가를 할 수있다 같은 또래 집단 또는 동일한 네트워크 내에서 및 청구는 사기 위험에 영향을 미치는 이에 따라 점수 의 예를 살펴 보자 주장은 비즈니스 규칙에 의해 플래그 경우, 그것은을 얻을 수 있습니다 중간 위험 점수 그러나 같은 네트워크 내의 다른 주장은 경우 – 말, 같은 포함 참가자 – 또한 사기 비즈니스 규칙, 그 주장에 대한 사기 위험 점수를 트리거 증가 될 것이다

주장에 대한 사기 위험 점수 및 관련 정보는 다음에 전송 에 특별 조사 단위에서 사용할 수있는 기업 사례 관리 시스템 경고를 검토하고 조사의 진행 상황을 추적 할 수 있습니다 사례 관리 시스템은 모든 수용해야 노트, 증거와 조사 결과를 포함하여 조사 정보를 제공합니다 이 통합의 유형은 25 % 이상으로 조사의 효율성을 향상시키기 위해 표시되었습니다 기업 사례 관리 시스템의 정보는 다음 지능형를위한 새로운 소스가 데이터 저장소 조사를 실시하고, 시스템은 사기 패턴과에 대해 배운다 의심스러운 엔티티와의 경고 생성 과정을 개선하기 위해이 정보를 사용할 수 있습니다 미래의 주장

좋은 사기 완화 기능 손실 비용을 절감하고 모든 보험사의 일부가되어야 관리 전략을 주장한다 보험 사기 탐지에 대한 하이브리드 접근 방식은 거짓 감소 긍정적, 기회와 조직적인 사기 활동을 모두 폭로하고 향상 특별 조사 단위의 효과 보험에 대한 SAS 사기 프레임 워크에 대한 자세한 내용은 sascom/insurancefraud로 이동합니다 나는 제임스 루오톨로, SAS에서 보험 사기 솔루션의 교장입니다

시청 주셔서 감사합니다