사회 복지 서비스 사기 적발을 통해 수백만 달러를 절감하고 대중의 신뢰를 강화한 로스앤젤레스 DPSS

로스앤젤러스 카운티의 DPSS(Department of Public Social Services)에서는 경제적 어려움을 완화하고 건강, 개인적 책임 및 경제 자립 능력을 향상 및 촉진하기 위한 다양한 프로그램을 제공합니다. 카운티의 수많은 위원회 중 하나인 DPSS에서는 한시적 재정 지원, 고용 안정 서비스, 무료/저가 의료 보험, 식료품 혜택, 노인 및 장애인을 위한 재가복지, 기타 재정 지원 등을 제공합니다.

CalWORKs Stage 1 Child Care Program에서 정한 프로그램 무결성 노력을 지원하고자 LA 카운티는 잠재적 사기 행위 확인, 조사 기능 강화 및 부당 지급 예방을 위해 SAS® 분석 솔루션을 선택하였습니다. 또한 이를 통해 커뮤니티의 취약계층을 돕고 납세자들의 세금이 낭비되는 일을 막고자 하였습니다.

시스템은 개개인의 사기 범죄 가능성을 판단하기 위해 사회 연결망을 분석합니다. 사회 연결망 분석은 공모 사기의 결탁 사례를 확인하는 데 도움이 됩니다. 결론을 말씀 드리면 분석을 통해 680만 달러 이상을 절감하였습니다.

데이터 분석, 사기 패턴 확인

사기 사례로는 존재하지 않는 직원을 존재하는 것처럼 신고하는 부당 고용 청구가 있습니다. 그 밖에도 서로 공모한 사기단의 우두머리들이 기업을 설립해 자녀들이 존재하지도 않는 보육원에 다니는 것처럼 거짓으로 청구하는 경우도 있습니다. 때로는 범죄자들이 위조되었거나 기재한 것보다 더 짧은 작업 일정을 신고하기도 합니다.

사기와의 전쟁을 위해 LA 카운티는 먼저 수많은 내부 및 외부 데이터 소스를 통합하여 예측 모델을 구축하고 실행하기 위해 데이터 통합 솔루션과 강력한 분석 엔진이 필요했습니다. 이제 LA 카운티는 사회 연결망 분석 기능 및 분석 도구를 활용해, 어떤 혜택 수혜자와 서비스 공급업체가 사기 행위에 관여하여 잠재적으로 거대한 자금 손실을 발생시킬 가능성이 가장 높은지를 예측할 수 있습니다.

LA 카운티는 보육 서비스 부당 활용 사례를 적발하기 위해 예측 모델 및 동료 집단 분석을 활용해 고위험 등급제를 개발함으로써 조사관에게 할당되는 오탐지율 사례 건수를 줄였습니다. 또 시스템에서는 예측 모델을 사용하여 사회 연결망을 분석하고 보육 사기 및 보육 프로그램을 대상으로 한 사기 네트워크의 결탁 가능성을 판단합니다. 사회 연결망 분석은 동반 사례의 공모 사기단을 파악하는 데도 도움이 됩니다.

LA 카운티는 SAS® Fraud Framework for Government를 사용하고, SAS 데이터 마이닝 기술과 사회 연결망 분석, 예측 분석, 규칙 관리 및 예측 기술을 통합합니다. 또한 보고서를 저장해 사기 사례에 대한 정보를 모니터링하고 공유하는 데 사용하는 정보 포털을 구축하는 일에 SAS® Business Intelligence를 활용하기도 합니다. 그리고 조사관들은 사기 행위의 기록된 패턴을 확인하여 사기 개연성이 높은 사례에 집중할 수 있습니다. 즉, 이처럼 향상된 프로세스 효율성은 사기 조사관들이 고위험 사례를 검토하는 데 더 많은 시간을 쏟을 수 있다는 뜻입니다.

수백만 달러의 비용 절감

SAS 모델로 인해 이제 DPSS의 Welfare Fraud Prevention and Investigations(복지 사기 예방 및 조사) 직원들은 계약 기관이 제시하는 참조 내용이나 기타 참조 소스를 기다리는 것보다 훨씬 빨리 의심 사례를 확인하고 신속하게 검토 작업을 수행할 수 있습니다.

처음 10개월 간의 운영 기간 동안 시스템은 보유 사기 조사가 필요한 197개의 추가 참조 자료를 작성했습니다. 143개는 초반 프런트 엔드 분류 검토가 필요한 사례였고, 54개는 적극적인 기타 조사 검토와 함께 조사관이 직접 조사를 시작해야 하는 사례였습니다. 더불어 분류 검토의 직접적인 결과로 또 다른 67개의 비보육 관련 참조 사례도 작업에 착수하였습니다.

또 이와는 별개로 SAS® Social Network Analysis 기능은 2개의 의심스러운 사기 모의 그룹(16개의 사례로 구성됨)을 발견하여, 사기 활동 진행 기간을 크게 단축하였습니다. LA 카운티는 관계를 시각적으로 표시하는 참가자 및 공급업체 네트워크를 배치하였습니다. 그리고 주어진 소규모 네트워크가 참가자들이 다른 보육 서비스 공급업체와 공모할 수 있는 더 큰 규모의 네트워크 체계에 들어 맞는지를 확인하였습니다. 그 결과, 여러 개의 강력한 중앙 노드를 발견하였고, 한 사례에서는 보육 서비스 제공업체가 사기 행위에 공모한 수많은 참가자 노드를 지원하고 있는 사실을 발견하였습니다. 현재 6개의 서로 다른 공모 혐의 사례에 대한 조사가 진행되고 있으며, 이 모두가 조사 직원의 데이터 마이닝 검토를 통해 얻은 직접적인 결과였습니다.

사기 조사관들에게 가장 중요한 것으로 밝혀진 네트워크 기능은 사회적 관계망 표시 기능입니다. 이 표시 기능은 예를 들어 공통된 전화번호 및 주소로 연결된 복잡한 관계망을 보여줍니다. 보육 혜택 수혜자 및 서비스 공급업체로 구성된 이 네트워크에 즉각적으로 액세스할 경우 사기 조사관들은 케이스워크(사례별 사회 복지 사업) 준비에 소요되는 시간을 크게 줄일 수 있습니다.

“제 담당 사례들 중 한 사례 위에서 마우스만 한번 클릭하면, 과거라면 조사하는 데 몇 주 내지는 족히 몇 달까지도 걸렸을 수 있을 추가 증거들이 뒤따라 나옵니다. 여기에는 알려지지 않았던 고용주의 주소 및 이름, 제2의 거주지 주소 등과 같은 증거들도 포함되어 있습니다. 뿐만 아니라 시스템은 제가 의심하는 용의자와 다른 두 사건의 다른 두 용의자 간의 연관 관계를 보여주기도 합니다.”

또 10명의 공모 사기 조사의 막바지 단계에 들어섰던 한 조사관은 사회 연결망 분석에 주요 용의자의 이름을 넣어 분석한 결과, 분석을 하지 않았다면 찾을 수 없었던 공모 가능성이 있는 7명의 추가 공모자들을 발견하게 되었습니다.

몇 달이라는 짧은 기간 안에 LA 카운티의 파일럿 구현은 공모 사기단 적발에서 85%의 정확성이라는 성과를 거뒀습니다. 이를 통해 신규 사기 참조 자료 작성에 드는 비용을 약 220억 달러나 절감하고, 사기 행위의 초반 적발로 인해 160만 달러, 그리고 효율성 향상을 통해 약 300만 달러를 절감할 수 있을 것으로 예상됩니다. LA 카운티는 앞으로도 다음과 같은 다양한 분야의 개선을 위해 이러한 검토 작업을 확대해 갈 계획입니다.

  • 의심 사례 초기 탐지.
  • 의심스러운 보육 서비스 제공업체 초기 탐지.
  • 알려지지 않은 의심스러운 참가자 확인.
  • 알려지지 않은 의심스러운 보육 서비스 제공업체 확인.
  • 조사 효율성 증가.
  • 공모 행위 탐지.
  • 확인된 예상 절감액 680만 달러.
  • 기관간 협업.

비즈니스 이슈

경제적 취약계층을 대상으로 한 사회 복지 서비스 제공 중에 발생하는 조직적인 사기 행위를 적발해야 했던 로스앤젤레스 지방 자치 정부

Solution

Benefits

조사관들이 보다 신속하게 더 많은 사례를 적발할 수 있어 손실이 줄고, 조사 비용이 절감되며, 대중의 신뢰가 향상되었습니다. 파일럿 예측 결과 총 비용 절감액이 680만 달러를 넘어설 것으로 예상됩니다.

본 문서에 나오는 결과는 본 문서에 설명된 특정 상황, 비즈니스 모델, 데이터 입력 및 컴퓨팅 환경에 적합하게 되어 있습니다. 각 SAS 고객의 경험은 고유한 것으로, 비즈니스 및 기술적 변수에 따라 달라집니다. 따라서 모든 서술은 비전형적인 것이라는 점을 고려해야 합니다. 실제 절약, 결과 및 성능 특성은 개별 고객의 구성 및 조건에 따라 달라질 수 있습니다. SAS는 모든 고객이 비슷한 결과를 달성할 수 있다고 보증하거나 진술하지 않습니다. SAS 제품과 서비스에 대한 유일한 보증은 해당 제품 및 서비스에 대한 서면 계약의 보증서에 명시되어 있습니다. 본 문서의 어떠한 내용도 추가 보증을 구성하는 것으로 해석될 수 없습니다. 고객은 SAS 소프트웨어의 성공적인 구현에 따라 합의된 계약적 교환 또는 프로젝트 성공 요약의 일환으로 성공 사례를 SAS와 공유했습니다. 브랜드 및 제품 명칭은 각 기업의 상표입니다.

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