Verwenden von Data Mining zur Aufdeckung von Versicherungsbetrug

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1 IBM SPSS Modeler Verwenden von Data Mining zur Aufdeckung von Versicherungsbetrug Erhöhen der Genauigkeit und Minimieren von Verlusten Highlights: kombiniert leistungsstarke Analysetechniken mit bestehenden Maßnahmen zur Aufdeckung und Vermeidung von Betrug Erstellung von Modellen basierend auf früher geprüften Forderungen und Verwendung dieser Modelle, um potenziell betrügerische Forderungen künftig zu identifizieren Sicherstellung, dass sich Sachbearbeiter auf Forderungen konzentrieren, die wahrscheinlich betrügerisch sind und das größte Potenzial für die Schadensregulierung aufweisen Bereitstellung der Resultate für die Personen, die mit diesen Informationen Betrug reduzieren und Verluste ausgleichen können Einführung Jedes Unternehmen, das Geld mit seinen Kunden, Dienstanbietern oder Lieferanten austauscht, ist gewissen Risiken hinsichtlich Betrug und Missbrauch ausgesetzt. Versicherungsgesellschaften verlieren weltweit jedes Jahr immer mehr Geld durch Versicherungsbetrug. Sie müssen dieses verlorene Geld wieder erwirtschaften, damit sie Ihren Kunden weiterhin hervorragende Services bieten können. IBM SPSS Data Mining-Werkzeuge basieren auf Branchenstandards, mit deren Hilfe Agenturen IBM SPSS Data Mining mit vorhandener Betrugserkennung und Schutzmaßnahmen kombinieren können, um die Genauigkeit zu erhöhen, das erforderliche Personal zu reduzieren und Verluste zu minimieren. Gemeinsam bieten Ihnen IBM und SPSS höchste Flexibilität hinsichtlich der Datentypen, die Sie erschließen können, und wie Sie die Ergebnisse umsetzen. Um sicherzustellen, dass sich Versicherungssachbearbeiter auf Forderungen konzentrieren, bei denen die größte Wahrscheinlichkeit von Schadensregulierungen besteht, haben viele Versicherungsgesellschaften Data Mining in Ihre Untersuchungs- und Prüfungsverfahren integriert. Data Mining kombiniert leistungsstarke Analysetechniken mit Ihren spezifischen Fachkenntnissen aus erster Hand, um die bereits von Ihnen erlangten Daten so aufzubereiten, dass Sie mögliche Betrugs- und Missbrauchsfälle identifizieren können. SPSS war einer der Pioniere auf dem Gebiet der Datenanalyse und einer der ersten Anbieter der Branche. Seine Softwareanwendungen zählen auch heute noch zu den beliebtesten und am häufigsten genutzten Anwendungen. Als neues Mitglied des Unternehmens IBM kann SPSS seine Spitzenanalyse-Werkzeuge einer größeren Anzahl von Kunden weltweit anbieten.

2 Auswertung: Versicherungsunternehmen verlieren jedes Jahr Millionen von Dollar durch betrügerische Forderungen. Größtenteils liegt die Ursache darin, dass sie keine Möglichkeit haben, auf einfache Weise zu bestimmen, welche Forderungen berechtigt und welche möglicherweise betrügerisch sind. Um sicherzustellen, dass sich Sachbearbeiter auf Forderungen konzentrieren, bei denen die größte Wahrscheinlichkeit von Schadensregulierungen besteht, haben viele Versicherungsgesellschaften IBM SPSS Data Mining in Ihre Untersuchungs- und Prüfungsverfahren integriert. In diesem Bericht wird beschrieben, wie Sie mit Data Mining-Techniken die Genauigkeit verbessern sowie Zeit, Geld und Ressourcen sparen können. Die IBM SPSS-Angebote umfassen branchenführende Produkte zur Datenerfassung, für Statistiken und Data Mining und verfügen über eine einheitliche Plattform, die eine sichere Verwaltung und Bereitstellung von Analyseposten unterstützt. Möglichkeiten zum Vermeiden von Verlusten durch Betrug Wie ermittelt Ihr Unternehmen, welche seiner Tausenden oder Millionen von Forderungen gerechtfertigt sind? Möglicherweise konzentrieren sich Ihre Sachbearbeiter auf Forderungen oder Zahlungsaufforderungen, die eine unbedeutende Schadensregulierung darstellen, und übersehen die Forderungen, bei denen eine enorme Summe an Verlusten wieder gutgemacht werden kann. Was wäre, wenn: Sie eine kleine Anzahl von Forderungen mit einer hohen Wahrscheinlichkeit von erstattungsfähigem Betrug aufdecken? Sie die Faktoren isolieren könnten, die darauf hindeuten, dass eine Forderung oder Zahlungsaufforderung eine hohe Betrugswahrscheinlichkeit aufweist? Regeln entwickeln und verwenden könnten, um nur die Forderungen oder Aufforderungen zu kennzeichnen, die am ehesten Betrugsfälle darstellen? Sie sicherstellen könnten, dass Ihre Sachbearbeiter Forderungen oder Aufforderungen überprüfen, bei denen es sich nicht nur um wahrscheinliche Betrugsfälle handelt, sondern die auch ein hohes Schadensregulierungspotenzial beinhalten? Wenn Ihr Unternehmen diese Ziele erreichen könnte, könnten Sie Ihre Ressourcen effektiver nutzen und die Betrugsaktivitäten noch wirksamer vermeiden und reduzieren. Dann könnte Ihre Abteilung die bedeutende Summe an Geld reduzieren, die jährlich durch Versicherungsbetrug verloren geht. Profitieren von vorhandenen Daten Ihre bereits geprüften Forderungen stellen den Schlüssel dar, um künftig Verluste wiederauszugleichen. Indem Sie Modelle aus älteren Daten erstellen, können Sie die Betrugsfälle aus den Millionen Forderungen, die Sie jedes Jahr erhalten, genau bestimmen. Diese Data Mining-Modelle reduzieren die Kosten von Betrug und Missbrauch, während Ihre Sachbearbeiter gleichzeitig Zeit einsparen. Mit Data Mining kann eine Vielzahl von Versicherungsanbietern vorhersagen, welche Forderungen betrügerisch sind, und somit ihre Ressourcen effektiv zielgerichtet einsetzen und eine bedeutende Menge an Geld wiedergewinnen. 2

3 Im folgenden Szenario wird veranschaulicht, wie ein Versicherungsanbieter in diesem Fall eine Krankenkasse mit IBM SPSS Data Mining Modelle basierend auf früher geprüften Forderungen erstellt, um potenzielle Betrugsfälle zu identifizieren. Durch den Einsatz dieser Modelle erfolgt die Auswahl der Forderungsprüfungen des Versicherers genauer, es kann mehr Geld durch Schadensregulierungen erwirtschaftet werden und letztlich werden auch Zeit und Arbeitskräfte gespart. Erstellen von Modellen zum Finden von betrügerischen Forderungen Ein großer Versicherungsanbieter muss genau bestimmen, welche Forderungen betrügerisch sind, damit er sich auf das Vermeiden von Umsatzeinbußen konzentrieren kann. Im Laufe der Jahre hat dieses Unternehmen Prüfungsresultate zu Versicherungsforderungen gesammelt. Das Unternehmen hat selten ältere Daten verwendet, um mögliche Betrugsfälle in der Zukunft zu identifizieren. Mit den früheren Methoden hat es Gelegenheiten verpasst, Geld einzuziehen, und die Sachbearbeiter haben zu viel Zeit mit dem Prüfen berechtigter Forderungen aufgewendet. Data Mining ermöglicht es diesem Unternehmen nun, vorherzusagen, welche Forderungen wahrscheinlich einen Betrug darstellen. Dadurch können Sachbearbeiter bestimmen, auf welche Forderungen sie sich konzentrieren müssen, was dazu führt, dass Sie Millionen von Dollar an Verlust vermeiden und gleichzeitig viele Stunden kostbarer Zeit einsparen. Die Betrugserkennungsabteilung des Unternehmens hat IBM SPSS Modeler (die führende Data Mining-Workbench) verwendet, um diese Resultate zu erzielen. Modeler untersucht jeden Zeileneintrag von Forderungen, gleicht die Zeileneinträge gegen Dollar-Beträge aufgedeckter Betrugsfälle ab, ordnet Forderungen in die Betrugswahrscheinlichkeit ein und zeigt die Ergebnisse an. Im folgenden Szenario wird beschrieben, wie die Agentur Modelle erstellt und vorhergesagt hat, welche Forderungen möglicherweise betrügerisch sind. Verstehen Ihrer Daten Die Programmierschnittstelle von ermöglicht eine einfache Untersuchung und Modellierung der Prüfungsdatensätze. Die zum Modellieren medizinischer Forderungen verwendeten Datensätze können Krankenkassenabrechnungen mit detaillierten Informationen wie Empfänger-/Anbietercodes sowie Wohnbezirk, Diagnosecodes, Aufnahmestelle, Dauer des Aufenthalts und geforderte Gesamtkosten umfassen. 3

4 Bestimmen der Datenzusammensetzung Ein wichtiger Schritt im Data Mining-Prozess besteht darin, stets sicherzustellen, dass Sie die richtigen Daten verwenden, um Ihr Geschäftsproblem zu lösen. Sie müssen sicherstellen, dass Ihre Daten keinen Anbieter überproportional darstellen oder keinen Anbieter ausschließlich einem bestimmten Diagnosecode zuordnen. Entdecken von Beziehungen in Ihren Daten fügt jedem Datensatz im Daten-Set einfach neue Variablen hinzu. Dann können wir Daten an einen Knoten weiterleiten, der eine Webgrafik erstellt, um zu bestimmen, wie häufig (und für welche Diagnosecodes) jeder erfasste Anbieter Forderungen für Services außerhalb des Bezirks stellt. Diese Informationen können sich im Verlauf unserer Analyse als hilfreich erweisen. Erstellen eines Modells In diesem Schritt modellieren wir die Gesamtkosten einer Versicherungsforderung und verwenden dabei die Aufnahmestelle, die Dauer des Aufenthalts und die Diagnosecodes als Eingaben. Wir verwenden ein als Regelinduktion bezeichnetes Modellierungsverfahren, da es einfach zu verstehen ist. Wenn wir das Modell in den Stream einfügen, liest das Modell die Eingaben (Aufnahmestelle, Dauer des Aufenthalts und Diagnosecode) für jeden Datensatz und erstellt dann einen kalkulierten Wert für die Gesamtkosten. Wir verwenden diesen neuen Wert später. Abgleichen des Modells mit den tatsächlichen Datensätzen Um die Differenz zwischen den tatsächlichen Kosten, die für jede Versicherungsforderung erfasst wurden, und den von unserem Modell kalkulierten Kosten zu ermitteln, stellen wir die beiden Kosten in einem Diagramm grafisch gegenüber. Wir könnten als Teil der Grafik einen Graphen (y=x) hinzufügen. Wenn die tatsächlichen Kosten für einen bestimmten Datensatz mit den kalkulierten Kosten übereinstimmen, liegen die Punkte für diesen Datensatz auf diesem Graphen. Wenn die tatsächlichen Kosten für einen Datensatz höher waren als die im Modell kalkulierten Kosten, würde der Punkt des Datensatzes im Gegensatz dazu oberhalb dieses Graphen liegen. Aufteilen der Daten Um die Unterschiede zwischen den tatsächlichen und den kalkulierten Kosten gründlicher zu untersuchen, leiten wir eine neue Variable ab, die wir unseren Daten hinzufügen. Diese neue Variable ( nicht erkannt ) wird dann in einem Histogramm grafisch dargestellt. Es zeigt sich, dass die Mehrzahl der Datensätze in unseren Daten einen nicht erkannten Wert aufweist, der sich sehr nah bei 0 Dollar bewegt. Einige Datensätze haben jedoch einen nicht erkannten Wert, der sich auf Dollar und mehr beläuft. Nun können wir unsere Aufmerksamkeit lediglich auf diese letzteren Datensätze richten. 4

5 Vergleichen der Teilmenge mit den gesamten Daten Nehmen wir an, dass zwei Anbieter überproportional hohe Forderungswerte aufwiesen. Durch das Prüfen der eingereichten Forderungsarten können sehr verdächtige Aktivitäten für einen der Forderungssteller aufgedeckt werden. Er hat ausschließlich für einen Diagnosecode Forderungen angemeldet. Der Unternehmensanalyst kann dieses äußerst verdächtige Verhalten auf einfache Weise identifizieren und die Forderungen untersuchen. Data Mining hat sich aus zwei Gründen als hilfreich erwiesen. Erstens wurden wertvolle Informationen zu potenziellen Betrugsfällen in den derzeit gespeicherten Datensätzen gewonnen. Auch wenn ein endgültig abgeschlossener Betrugsfall keinesfalls als Vorlage geltend gemacht wird, kann der von uns gewonnene Beweis an Versicherungsdetektive übergeben werden. Außerdem kann das von uns erstellte IBM SPSS Data Mining-Modell für künftige Forderungen verwendet werden. Das Modell berechnet kalkulierte Gesamtkosten für eingehende Forderungen. Diese Kalkulationen können gegen die tatsächlichen Kosten abgeglichen werden und das System kennzeichnet zweifelhafte Forderungen, damit diese untersucht werden. Mit den durch Data Mining aufgedeckten Informationen können sich Sachbearbeiter auf Forderungen konzentrieren, die zu größeren Schadensregulierungen führen könnten, und verschwenden weniger Zeit für die Untersuchung berechtigter Forderungen. Dank Data Mining können sich Ihre Sachbearbeiter auf das Einfordern von Geld konzentrieren, damit der Reingewinn des Unternehmens weniger durch Betrug beeinträchtigt wird. Obwohl die Betrugserkennungsabteilung der Agentur Data Mining für Anbieterbetrug verwendet hat, kann es auch für Folgendes verwendet werden: Berechtigungsbetrug Autoversicherungsbetrug Kreditbetrug Online-Betrug Und viele weitere Formen des Betrugs Da sich die Bedingungen im Laufe der Zeit ändern, können Sie die Modelle regelmäßig überprüfen und aktualisieren, damit sie weiterhin effektiv bleiben und die besten Resultate liefern. ist das einzige Data Mining-Produkt, mit dem Unternehmen den Data Mining-Prozess stets ändern können, um Entscheidungsträger auf dem aktuellen Stand zu halten. 5

6 Strategisches Bereitstellen der Data Mining-Resultate für bestmöglichen Erfolg Sobald Sie über Modelle verfügen, die betrügerische Aktivitäten vorhersagen, müssen Sie Ihre Resultate den Personen, die mit diesen Informationen Betrug ausmerzen und Verluste ausgleichen können, strategisch bereitstellen. Eine strategische Bereitstellung bedeutet, dass Sie Modelle in die tägliche Arbeit Ihres Unternehmens integrieren. Mit einer strategischen Bereitstellung können Sie einheitliche Informationen rechtzeitig in die richtigen Hände geben. Jeder im Unternehmen ist auf demselben Kenntnisstand und kann schneller reagieren, um das meiste Geld für das Unternehmen wieder hereinzubekommen. IBM SPSS Decision Management ermöglicht es Ihnen, Werte mit neuen Forderungen oder Zahlungsaufforderungen abzugleichen, dann das Modell einzusetzen und die Resultate (z. B. eine Liste mit Forderungen, die am ehesten nicht konform sind) zu verteilen. Je nach Ihren Anforderungen können Sie diese Resultate in einem Intranet, per oder als ausgedruckte Berichte ausgeben. Für Unternehmen, die eine lokale Niederlassung oder Zweigstellen haben, bietet die strategische Data Mining-Bereitstellung einen weiteren Vorteil. Die Hauptniederlassung kann Daten für das gesamte Unternehmen speichern und erschließen und die Data Mining- Ergebnisse für die lokalen Niederlassungen bereitstellen, die oft angewiesen werden, Betrug und Missbrauch zu stoppen. Das Bereitstellen von Data Mining-Resultaten für lokale Niederlassungen kann knappe Ressourcen entlasten und ermöglicht es Ihnen, Informationen einheitlich im gesamten Unternehmen freizugeben. Sie sind nicht sicher, wo Sie anfangen sollen? Sie beginnen, indem Sie wichtige Geschäftsprobleme mithilfe der bewährten Data Mining-Methode, CRISP-DM (CRoss-Industry Standard Process for Data Mining), nachverfolgen und lösen. CRISP- DM ist ein umfassendes Data Mining-Methodologie- und -Prozessmodell, mit dem große Data Mining-Projekte schneller, effizienter und kostengünstiger durchgeführt werden können. Unser Unternehmen abonniert diese bewährte Data Mining-Methode, die es zusammen mit verschiedenen anderen führenden Unternehmen entwickelt hat, und stellt Sie Ihrem Unternehmen zur Verfügung, um umsetzbare Ergebnisse bereitzustellen. Das CRISP-DM-Modell bietet eine schrittweise Anleitung, Aufgaben und Ziele für jede einzelne Prozessphase (einschließlich Unternehmensverständnis, Datenverständnis, Datenaufbereitung, Modellierung, Auswertung und 6

7 Bereitstellung). Diese Methodik kann einen hervorragenden Ausgangspunkt für Ihre Data Mining-Arbeit sein und Ihnen bei folgenden Tätigkeiten helfen: Bewerten und Priorisieren von Geschäftsproblemen Gliedern von Data Mining-Methoden zum Lösen der Probleme Anwenden von Data Mining-Techniken Interpretieren von Data Mining-Resultaten Bereitstellen und Verwalten von Data Mining-Resultaten Weitere Informationen über CRISP-DM finden Sie unter Data Mining macht den Unterschied Entdecken Sie Muster, die angeben, welche Forderungen mit hoher Wahrscheinlichkeit einen Betrug darstellen, wenn Sie fortschrittliche Data Mining-Techniken auf Ihre älteren Forderungsdaten anwenden. IBM SPSS-Lösungen helfen Ihnen dabei, die Daten und Technologie besser zu nutzen und Ihre Chancen zu erhöhen, bedeutende Mengen an Geld zurückzugewinnen. Unsere Experten arbeiten mit Ihnen zusammen, um fundiertes Analyse- und Technikwissen mit Ihren Unternehmenserfahrungen zu vereinen. In dieser Zeit schulen sie Ihre Mitarbeiter, bieten Empfehlungen und erstellen einen wiederholbaren Prozess, damit Ihr Unternehmen die Fähigkeiten und Werkzeuge anwenden kann, um die Aufgaben dann selbst ausführen zu können. Analysieren Sie Ihre Daten mithilfe einer Vielzahl von Techniken, die von einfachen Berichten bis hin zu fortschrittlichen Methoden zum Vorhersagen der Verhaltensweisen von Anbietern, Kunden oder Lieferanten reichen. Es ist wichtig, dass Sie mehrere analytische Methoden verwenden, damit Sie viele Datentypen in vielen Anwendungen verwenden können und immer Antworten erhalten, die zur besten Möglichkeit führen, wesentliche Schadensregulierungen zu realisieren. 7

8 Informationen zu IBM Die Software IBM liefert umfassende, einheitliche und korrekte Informationen, denen Entscheidungsträger zum Verbessern der Unternehmensleistung vertrauen. Ein umfassendes Portfolio aus Geschäftsvorteilen, fortgeschrittener Analytik, finanziellen Vorteilen und Strategiemanagement sowie Analyseanwendungen bietet Ihnen sofort klare und umsetzbare Einblicke in die aktuelle Leistung und gibt Ihnen die Möglichkeit, zukünftige Ergebnisse vorherzusagen. Als Teil dieses Portfolios unterstützt IBM SPSS Predictive Analytics Software Organisationen, zukünftige Ereignisse vorherzusagen und proaktiv auf Basis dieser Erkenntnisse zu handeln, um bessere Geschäftsergebnisse zu erzielen. Kunden aus den Bereichen Wirtschaft, öffentlicher Verwaltung und Lehre verlassen sich weltweit auf IBM SPSS Technologie als Wettbewerbsvorteil zur Kundengewinnung, -bindung und Erhöhung der Kundenumsätze bei gleichzeitiger Betrugsreduzierung und Risikominimierung. Durch die Integration von IBM SPSS Software in ihre täglichen Prozesse werden Organisationen zur Predictive Enterprise sie sind dadurch in der Lage Entscheidungen zu treffen und zu automatisieren, um die Geschäftsziele zu erreichen und einen messbaren Wettbewerbsvorteil zu gewinnen. Für mehr Informationen besuchen Sie bitte Copyright IBM Corporation 2010 IBM Corporation Route 100 Somers, NY Eingeschränkte Rechte für Mitarbeiter der US-Regierung Benutzung, Duplizierung und Veröffentlichung beschränkt durch GSA ADP Schedule-Vertrag mit IBM Corp. Hergestellt in den USA Mai 2010 Alle Rechte vorbehalten IBM, das IBM Logo, ibm.com, WebSphere, InfoSphere und Cognos sind Marken oder eingetragene Marken der International Business Machines Corporation in den USA und/oder anderen Ländern. Wenn diese oder andere eingetragene Markenbegriffe von IBM mit einem Markenzeichen ( oder TM) gekennzeichnet sind, wenn Sie zum ersten Mal in diesen Informationen vorkommen, weist dies darauf hin, dass es sich zum Zeitpunkt der Veröffentlichung dieser Informationen um in den USA eingetragene Marken oder Marken nach Gewohnheitsrecht von IBM handelt. Solche Marken können auch in anderen Ländern eingetragene Marken oder Marken nach Gewohnheitsrecht sein. Eine aktuelle Liste der Marken von IBM finden Sie im Internet unter Copyright and trademark information ( com/legal/copytrade.shtml). SPSS ist eine Marke von SPSS, Inc., an IBM Company, die in vielen Gerichtsbezirken weltweit eingetragen ist. Weitere Unternehmens-, Produkt- und Servicenamen können Marken anderer Hersteller sein Bereiten Sie bitte auf software IMW14283-DEDE-01

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