SAS® Fraud Framework for Health Care

SAS® Fraud Framework for Health Care

Zapobieganie, wykrywanie i zarządzanie problemami dotyczącymi nieuprawnionych płatności

Wykrycie niewłaściwych płatności, zanim są one wykonane, pozwala zaoszczędzić ogromne kwoty, które można przeznaczyć na poprawę jakości opieki zdrowotnej. Pomagamy zwiększyć dokładność tworzonych modeli analitycznych, skracając niezbędny na to czas z tygodni do kilku godzin.

Korzyści

Wykrycie większej liczby niewłaściwych płatności

Poprzez zastosowanie w procesach modeli i reguł analitycznych, można dostrzec dużo więcej naruszeń zasadności w płatnościach niż kiedykolwiek wcześniej. Przetwarzaniu poddane są wszystkie posiadane dane (nie tylko wybrane próbki) co w zestawieniu z precyzyjnie dostostosowanymi modelami skutkuje wykrywaniem nieznanych wcześniej powiązań. Odnalezienie współpracujących ze sobą podmiotów tworzących grupy przestępcze może pomóc uniknąć ogromnych strat.

Zmniejszenie liczby fałszywych alarmów. Zwiększenie wydajności.

Uzyskanie dostępu do informacji w czasie rzeczywistym poprzez włączenie modeli analitycznych do systemowych procesów przetwarzania zadań w organizacji. Zastosowanie modeli oceny ryzyka na wyjściu procesów, przed przekazaniem podejrzanych przypadków do oceny przez analityków, lekarzy czy badaczy daje pewność, że sprawdzane są jedynie zdarzenia niepożądane o najwyższym stopniu prawdopodobieństwa. Poprawiając w ten sposób efektywności badań, ta sama liczba klinicystów i badaczy może zweryfikować dużo więcej przypadków, niż kiedykolwiek wcześniej.

Zmniejszenie strat przy jednoczesnym zwiększeniu kwot odzyskanych

Codzienne badanie kolejnych partii danych w czasie niemal rzeczywistym pozwala szybko wyłapywać oszustwa i odnajdować przyczyny strat w podobnych do siebie roszczeniach. Można też identyfikować recydywistów, odkrywać źródła wycieku poufnych informacji oraz wskazywać osoby uczestniczące w zmowie poprzez poszerzenie badanych danych ubezpieczeniowych o informacje o pracownikach oraz stosowanie modeli szacowania ryzyka do wskazania priorytetowych przypadków wymagających weryfikacji.

Uzyskanie skonsolidowanego widoku ryzyka wiarygodności płatniczej

Raz stworzone modele są nieustannie ulepszane, a system dostosowywany jest do zmian w trendach zachodzących w płatnościach i ograniczeniach kosztów. Korzystając z analizy schematów sieci społecznościowych i zaawansowanych narzędzi do eksploracji danych (data mining) zdobywa się lepsze zrozumienie nowych zagrożeń i zapobiega się już w zarodku większym stratom.

 

Funkcjonalności

  • Zarządzanie danymi. Konsolidacja danych historycznych ze źródeł wewnętrznych i zewnętrznych - systemów obsługi roszczeń, list podejrzanych, stron trzecich, tekstowych danych nieustrukturalizowanych, itp.
  • Zarządzanie regułami i modelami analitycznymi. Tworzenie i logiczne zarządzanie regułami biznesowymi, modelami analitycznymi, alertami i listami znanych nieprawidłowości.
  • Wykrywanie nieprawidłowości i generowanie alertów. Skalkulowanie prawdopodobieństwa wystąpienia nieprawidłowości w momencie zgłoszenia rozliczenia, a następnie ponowna ocena roszczeń na każdym etapie przetwarzania danych, sukcesywnie do pozyskiwania nowych informacji.
  • Analiza sieci społecznościowych. Wyjście poza widok pojedynczej transakcji i rachunku, aby analizować powiązane ze sobą działania i relacje w wymiarze sieci
  • Opcjonalne zintegrowane rozwiązanie zarządzania zjawiskami niepożądanymi. Osadzenie w systemie przeglądów transakcyjnych, klinicznych lub śledczych przy pomocy konfigurowalnego workflow.
  • Hosting i usługi analityczne. Oferujemy instalację i administrowanie systemem na serwerach SAS w celu szybszej implementacji i szybszego osiągnięcia oczekiwanego ROI, przy jednoczesnym zmniejszeniu personelu niezbędnego do nadzorowania systemu.
Z takim podejściem do modelowania, nasza dokładność jest dużo, dużo większa ... Jednocześnie czas potrzebny na stworzenie modelu skrócił się z tygodni do kilku godzin.

Chcesz dowiedzieć się więcej?

Back to Top