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성공 사례

 

SAS를 통해 의료 사기 방지를 최우선시하는 Highmark

가장 중요한 사항을 최우선으로 처리

다른 형태의 보험 부정 행위와 신용 카드 사기에 의한 재정적 손해는 줄어들고, 큰 돈을 벌 수 있는 방법을 알고 있는 사기 행위자들의 의료 보험 사기로 인한 손실 비용이 상승하고 있어, 결국 이러한 비용은 고객들이 고스란히 떠안게 됩니다. National Healthcare Anti-Fraud Association(의료 사기 방지 협회)는 국가의 연간 의료 비용의 최소 3%(또는 2003년 기준 510억 달러)가 사기 행위로 인해 손실되고 있다고 평가하고 있습니다. 정부와 법 집행 기관들은 손실액이 훨씬 많을 것이며 연간 경비의 10% 또는 1,700억 달러에 달하는 수준이라고 말합니다.

의료 보험 사기로 인해 사회로부터 엄청난 세금을 거두어 들이게 되고 의료 서비스의 품질은 저하되며 환자의 부담은 커지고 있습니다. 미국 회계 감사원은 1조 7천억 미국인들이 매년 의료 서비스를 이용하고 있으며 이 중 3-10%가 사기 행위와 관련 있다고 추정하고 있습니다. 한편, National Health Care Anti-Fraud Association(의료 사기 방지 협회)는 이 수치를 5-10%로 추정하고 있으며 이는 510억 달러에서 1천700억 달러에 달하는 금액입니다.

다행히도, Highmark(2,500만 미국인이 가입해 있는 펜실베이니아 소재 블루 크로스 블루 실드 보험 조합)와 같은 회사들은 부정 행위를 저지를 수 있는 사람들을 철저하게 조사하고 있으며 여기에는 피보험자, 공급자, 제약업자 및 제3 청구 기관들이 해당됩니다.

Highmark의 정보 과학 전문가들은 SAS Enterprise Miner를 이용하여 방대한 분량의 청구 사례, 고객 및 공급업체 데이터를 기반으로 정교한 모델을 구축하고 있습니다. 이러한 모델들을 통해 조사관들은 클레임 리커버리와 비용 회피 부문에서 기업에 큰 손해를 끼칠 수 있는 범죄(2005년의 경우 1천 150만 달러 규모)를 찾아내어 차단하는 인텔리전스에 자동 액세스할 수 있게 된다고 Highmark의 특별 조사팀 팀장인 Tom Brennan은 말합니다.

Highmark의 의료 정보 과학 부문 부사장인 Shawn McNelis은 "우리는 발생 가능한 부정 행위에 대해 신속하게 대응하고, 조사를 실시하며 의사 결정을 내리는데 필요한 정보를 수집하여 Tom 그룹의 업무 역량을 높여주고 있습니다."라고 설명합니다.

자원이 제한되어 있기 때문에 SIU는 최대한 효율적이고 효과적으로 운영되어야 하는 것이 관건이라고 그는 덧붙입니다. McNelis은 "우리는 SAS를 이용하여 많은 사람들이 과거에 비해 훨씬 많은 사례를 처리할 수 있도록 하고 있습니다."라고 말합니다.

 

SAS는 사기 행위 탐지에 어떻게 활용됩니까?

SIU는 Highmark의 의료 정보 과학 그룹과 긴밀하게 협력하고 있으며, 이들은 FIRST(Financial Investigation Reporting System for Tomorrow)라고 하는 SAS 기반 탐정 응용 프로그램을 지원하고 있습니다. Highmark는 SIU에 애드혹 보고서를 제공하여 사기 탐지 부문에서 우수한 성과를 거두고 결과적으로 비용도 절감할 수 있었던 초기 성공 사례 이후 FIRST를 사용하기 시작하였습니다.

FIRST는 Highmark의 초기 노동 집약적인 작업을 자동화시키고 SIU 조사관들이 각자 고유한 쿼리와 모델을 실행할 수 있도록 합니다. 이 응용 프로그램의 목적은 부정 행위 방지 시스템에서 기록 데이터를 사용하던 기존의 방식에서 벗어나 활성 데이터 웨어하우스 기술을 이용하여 실시간 또는 거의 실시간에 가까운 분석을 할 수 있도록 하는 것입니다. Highmark는 이러한 데이터를 이용하여 부정 행위를 예측할 수 있는 예측 모델을 구축하여 부정 행위가 실제로 발생하기 전에 이를 차단할 것입니다.

부정 행위 탐지 및 방지 노력의 일환으로 SAS를 도입하기 전까지, Highmark는 조사관들이 청구 데이터를 받아서 이를 토대로 보고서를 작성하는 수동적 방식을 이용하고 있었습니다. Highmark의 정보 과학 엔지니어링 팀장인 Jack Emes는 "SAS는 데이터를 기반으로 보고서를 작성해줄 뿐 아니라, Highmark 도처의 여러 출처의 정보를 그래프로 나타내 줍니다. 우리는 각 보고서와 조사 건 별로 많은 시간을 절감하고 있으며 이로써 사례들을 훨씬 신속하게 마무리 지을 수 있습니다." 라고 말합니다.

SIU의 Brennan은 과거 8시간이 소요되던 작업이 이젠 수 분내에 완료되고 있다고 말합니다. 즉 조사관들이 처리할 수 있는 사례 건수가 30% 증가하였습니다. 이로써 생산성이 향상되고 개인 별로 분기당 200,000달러가 절감되고 있다고 그는 말합니다.

다른 보험사들도 부정 행위 탐지 부문에서 Highmark의 선례를 따르고 있습니다. 하지만, Highmark만의 차별화 요소는 SAS 기술을 도입하여 조사관들의 조사 및 질의 업무와 보고서 작성을 간편하게 개선시키고 있는 것이라고 Highmark의 데이터 마이닝 및 패턴 발견 조사 책임자인 Chris Scheib는 말합니다.

Scheib는 "SAS를 통해 작업 속도가 훨씬 빨라졌습니다. 이로써 부정 행위를 탐지할 수 있는 역량이 향상되었고, 정상적인 청구로 보여지는 활동을 모델링한 후 이와 다른 비정상적인 활동을 찾아낼 수 있습니다. 궁극적으로, 우리는 문제의 소지가 있는 청구 사례에 대해선 비용이 지불되지 않도록 방지할 수 있게 될 것입니다."라고 말합니다.

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HIGHMARK

비즈니스 이슈:
부정 행위에 의한 의료 보험 청구시 비용이 지불되지 않도록 방지합니다.
Solution:
SAS Enterprise Miner는 모델링을 자동화하므로 조사관들은 문제의 소지가 있는 활동들을 쉽게 찾아낼 수 있습니다.
Benefits:
2005년 1천 150만 달러 절감; 8시간 소요되던 작업을 이젠 수 분 이내에 완료; 조사관들이 처리할 수 있는 사례 건수가 30% 증가.

우리는 SAS를 이용하여 많은 사람들이 과거에 비해 훨씬 많은 청구 업무를 처리할 수 있도록 하고 있습니다

Shawn McNelis

Healthcare Informatics 부사장

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