支払適正化に関するリスクをより迅速に特定し、社会保障プログラムにおける不正、無駄、乱用に関する損失を削減

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社会給付のためのSAS支払いインテグリティ

失業保険、食料品や現金の支援、住宅支援、保育プログラムなど、給付金請求プロセスのあらゆる段階で不正を検知および防止することができます。当社のソリューションはSAS Viya上で稼働し、最速かつ最も生産性の高いデータとAIを活用して不正や濫用と闘いながら、支払適正化を促進します。


社会給付のためのSAS Payment Integrityについて知る

主な特長

当社では、プログラムのインテグリティを確保するために統一されたプラットフォームを提供しています。この強力なツールを使って、スタッフはさまざまな公的支援プログラムにおける支払適正化の問題を分析し、検知し、防止しています。

データ管理

あらゆる企業のデータソースを、フォーマットにかかわらず(請求ファイル内のメモなど)、システム間でシームレスに統合し、埋め込まれたデータ品質技術を活用して精度を向上させます。受給者またはプロバイダの全体的なビューを作成し、政府のプログラムまたはシステム全体の異常や矛盾をより適切に検出します。

ハイブリッド分析アプローチ

SASのhybrid analyticsアプローチは、異常検出、ルール、予測モデリングを組み合わせて、従来の手法よりも早く不正、無駄、濫用を特定します。

高度なアナリティクスと標準装備のAI

統計、機械学習、ディープラーニング、テキスト・アナリティクスに関する最先端のアルゴリズムなど、高度なアナリティクスとAIの手法を極めて広範に搭載しています。

ルールと分析モデルの管理

標準で組み込まれているヒューリスティックルール、異常検出、予測モデルを利用できます。ビジネスルール、分析モデル、アラート、ウォッチリストを作成し、論理的に管理することができます。

検知と優先順位付けを伴うアラート生成

ビジネスルール、異常検出、高度なアナリティクスを組み合わせたスコアリングエンジンにより、初回提出時の不正傾向を算出します。その後、新たな請求データが取得されるたびに、各処理段階で請求の再評価を行います。

ネットワーク分析

取引別や顧客別の観点よりも視野を広げ、相互に関連する活動や関係をネットワークという観点から分析できる、独自のビジュアライゼーション機能を搭載しています。

オープンソースの互換性

言語に依存しないプログラミングにより、データサイエンティストは、Jupyter Notebookなどのアプリケーションから、R、Python、Java、Luaなどのオープンソースプログラミングインターフェイスを介して、SASアルゴリズムにアクセスできるようになります。

柔軟性と安全性

安全でクラウドに対応した環境により、高速かつ柔軟性の高いメリットが享受できます。あらゆる分析レベルに合わせて拡張でき、組織に最適なソリューションパッケージを選択できます。


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