通过检测社会服务欺诈，可以节省大量成本并提升公众信任度

洛杉矶县使用 SAS^® 检测欺诈行为，降低损失，削减调查成本并提升公民信任度

洛杉矶县公共社会服务局 (DPSS) 提供各类福利计划，帮助缓解贫困并提升健康水平、个人责任感和经济独立能力。DPSS 为全县大量社区提供临时经济援助、就业服务、免费/低价健康保险、食品福利，并为高龄人群和残障人士提供居家支持服务以及其他经济援助。

为确保 CalWORKs 第一阶段儿童保育计划的合规性，洛杉矶县使用 SAS^® Analytics 解决方案识别潜在欺诈行为、强化调查并防止不当支付。在数据挖掘试点项目中，在检测共谋欺诈团伙方面，准确率达到 85%，预计节省总成本 680 万美元。因此，该县于 2011 年 5 月决定在 CalWORKs 第一阶段儿童保育计划中实施数据挖掘解决方案 (DMS)。通过积极打击欺诈，DPSS 在帮助社区弱势的群体同时，让纳税人避免了数百万美元的损失。

分析数据，找出欺诈模式

欺诈包括虚假雇用索赔，即宣称的员工不存在。此外，还有欺诈团伙头目与受益人勾结，谎称自己的孩子参加虚假的儿童保育中心。还有的时候，犯罪分子宣称的工作时间为虚假时间或短于提出索赔的时间。

为了打击欺诈，洛杉矶县首先需要一款数据集成解决方案和一个强大的分析引擎，整合大量的内部和外部数据源来构建和运行预测模型。通过进行社交网络分析，洛杉矶县可以预测哪些受益人和服务提供商最有可能参与欺诈性活动并可能造成巨额资金损失。

通过使用预测模型和同行分组分析检测儿童保育服务使用中的异常，洛杉矶县制定了高风险评分，以减少调查员的误报案件数量。该系统使用预测模型分析社交网络，评估儿童保育计划中儿童保育欺诈和欺诈网络共谋的可能性。Social Network Analysis 还有助于识别共谋欺诈团伙的伴随案件。

洛杉矶县使用 SAS 解决方案，将 SAS 数据挖掘技术与社交网络分析、预测分析、规则管理和预测技术相结合。SAS Business Intelligence 还可用于创建信息门户，用于保存报告，监控和分享欺诈案件相关的信息。通过确定欺诈活动的历史模式，调查员可专注于欺诈风险较高的案件。得益于流程效率的提高，调查员现在有更多时间审查高风险案件。

揭开阴谋，增强调查员能力

SAS 模型使 DPSS 的福利欺诈预防和调查 (WFP&I) 人员能够及早识别可疑情况并加快审查速度，而不必等待签约机构或其他来源的参考资料。

DMS 可以及早发现阴谋团伙，大大缩短欺诈活动持续时间。洛杉矶县建立了一个参与者和提供商网络，以可视化方式显示他们的关系。他们研究了任何给定的小型网络是否能够适合更大的网络方案，其中参与者与其他儿童保育提供商勾结。他们识别出一些强大的中心节点，并在一个案例中发现一家儿童保育提供商为许多勾结进行欺诈活动的参与者节点提供服务。

事实证明，网络中对欺诈调查员最具价值的一个方面是社交网络分析关系显示。此图显示一个由常见电话号码和地址等链接而成的复杂关系网。通过即时访问该儿童保育接受者和提供商网络，欺诈调查员在案件准备工作方面节省了大量时间。“本来要花几个月或几年的时间才能揭示全部关系。”一位调查员表示，

“在我的一个案件中，只需点一下鼠标就能看到更多证据，而这原本需要数周甚至数月才能发现。这包括潜在的未报告雇主的地址和姓名以及潜在的第二居住地址等证据。系统还显示了疑犯与其他两名嫌疑人之间在两起案件中的关联。”

此外，一位调查员在一项 10 人合谋的调查接近尾声时，通过 Social Network Analysis 运行主要嫌疑人的名字，发现了她本不会发现的其他 7 名潜在同谋。

投资回报强劲、成果显著

从 2011 年 5 月到 2015 年 5 月，采取了以下行动：

• 有 88 起案件提交给地区检查官进行重罪起诉。
• 提交 941 份 DMS 欺诈参考资料用于调查。
• 向 DPSS 案件工作人员提交了 1,538 份参考资料，用于后续行动，其中 879 份资料导致了以下一种或多种情况的发生：
  • 欺诈参考资料用于儿童保育以外的原因的欺诈。
  • 拒绝/终止/减少各种公共援助福利。
  • 多付款。
  • 分担医疗费用。

自部署 DMS 以来，洛杉矶县显著提升了效率，发现了更多欺诈并加快了调查速度。每个月大约会提交 10-15 个案件，其中超过 40% 被检验为欺诈。这不仅帮助该县追回了资金，防止了欺诈性支出，还让大规模欺诈团伙在实现组织化并造成真正破坏之前被阻止。节省的成本无法估量。