SAS® Fraud Framework for Health Care

SAS® Fraud Framework for Health Care

부당 지급 문제를 다각도에서 예방, 탐지 및 관리

부적절한 지급이 이루어지기 전에 이를 탐지하여 수백만 달러의 비용을 절감하고 이 비용을 의료의 질을 높이는데 투자할 수 있습니다. 정확도는 향상되고 분석 모델 구축 시간은 수 주일에서 단 몇 시간으로 단축됩니다.

도입 효과

더 많은 부적절한 지불을 탐지합니다.

프로세스 과정에 분석 모델과 규칙 엔진을 적용시킴으로써 더 많은 부정 지불 행위를 탐지할 수 있습니다. 규칙과 분석 모델을 통해 샘플만이 아닌 모든 데이터를 처리하며 사용자 정의 모델을 이용하여 과거에는 알 수 없었던 구조를 찾아내고 연계되어 있는 개체와 범죄 조직을 탐지하여 손실을 방지할 수 있습니다.

오탐지율이 감소하고 효율성이 높아집니다.

프로세스 워크플로우에 분석 모델을 적용시키므로 정보에 대한 실시간 액세스가 가능합니다. 리스크 기반 스코어링을 적용하고 결과를 분석가, 의사 또는 조사관에게 전달하기 전에 모델링하므로 귀중한 인력들이 가장 중요한 문제에 착수할 수 있습니다. 검토 효율성이 향상되어 의사와 조사관들은 더 많은 사례를 다룰 수 있게 될 것입니다.

손실이 줄어들고 회복률이 높아집니다.

거의 실시간에 가까운 일일 일괄 스코어링 기능이 부정 행위를 신속하게 탐지합니다. 유사한 범죄에서 손실 패딩(loss padding)을 찾아내고 반복 범죄자를 적발하며 직원 데이터와 감사 기록을 통합하여 내부자 부정 행위 또는 공모 행위를 파악하며 리스크 및 가치 점수를 기반으로 한 스코어링 모델을 적용하여 조사관이 다루게 될 결과 자료의 우선 순위를 정합니다.

부정 지불 리스크에 대한 통합된 시각을 확보합니다.

지속적으로 모델을 개선하고 시스템을 조정하여 지불 및 비용 억제 동향의 변화에 적절하게 대응합니다. 소셜 네트워크 다이어그램(Social Network Diagram)과 정교한 데이터 마이닝 기능을 이용하여 새로운 위협을 더 정확하게 이해하고 심각한 손실을 조기에 방지합니다.

스크린샷

주요 특징

SAS® Fraud Framework for Health Care
  • 데이터 관리: 청구 시스템, 감시 대상 목록, 타사 자료, 비정형 데이터 등과 같은 내/외부 소스에서 수집한 모든 기록 데이터를 통합합니다.
  • 규칙 및 분석 모델 관리: 비즈니스 룰, 분석 모델, 경보 및 부정 행위자 목록을 생성하고 논리적으로 관리합니다.
  • 사전 감지 및 경보 생성: 접수 시 부정 청구 가능성을 정확하게 판단하고 새로운 청구 데이터가 수집될 때 각 프로세싱 단계에서 청구에 대한 점수를 다시 산정합니다.
  • 소셜 네트워크 분석: 네트워크 차원에서 관련 활동과 관계를 분석하기 위해 트랜잭션 및 계정을 확인합니다.
  • 선택형 통합 사례 관리 솔루션: 구성 가능한 워크플로를 이용하여 운영, 의료 또는 조사 검토를 위한 기반을 체계적으로 구축합니다.
  • 호스팅 및 분석 서비스: SAS 호스팅 사이트에 솔루션을 설치하여 관리하므로 신속하게 구현하여 더 빠른 ROI를 실현할 수 있으며 납부 담당자가 시스템을 감독할 필요가 없습니다.

SAS의 모델링 방식을 이용하여 정확도가 대폭 향상되었고 모델 구축 기간도 수 주일에서 단 몇 시간으로 단축되었습니다.

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