Compañía de seguros detecta fraudes
La compañía de seguros médicos detecta fraudes con el software para Análisis Predictivo de IBM SPSS

Zorg_en_ZekerheidZorg en Zekerheid es una compañía mediana e independiente que funciona regionalmente en Países Bajos, con más de 460 empleados y más de 380,000 asegurados. La compañía está comprometida con proporcionar servicios de salud de manera accesible y a un buen costo. La salud de los clientes es el elemento que demuestra la calidad de los servicios y la comunicación entre los proveedores de salud. Al mantener un contacto estrecho entre los proveedores de los servicios de salud, como son los médicos familiares, fisioterapistas y otros especialistas; Zorg en Zekerheid es capaz de llegar a buenos acuerdos sin importar las tasas y los criterios con los cuales la industria tiene que lidiar.

Detectando fraude de millones de registros
istock_000020210744xsmall-300x199La mayoría de los asegurados y los proveedores de servicios remiten las reclamaciones para tratamientos. Sin embargo, un pequeño número realizan actividades fraudulentas; por ejemplo, adaptando facturas. Existen instancias para los asegurados quienes después de regresar de vacaciones presentan facturas de gastos médicos que se hicieron durante las vacaciones. Análisis posteriores mostraron que las cantidades de las facturas fueron alteradas y la mayoría de las veces por cantidades superiores.

También había situaciones de “codificación” – una forma de fraude cometido por los proveedores de servicios médicos en la cual se proporcionaban servicios sencillos; pero se reclamaban unos más complejos, lo cual resultaba en costos más altos. A través de las medida anti-fraude de Zorg en Zokerheid se redujeron los costos y se aseguro que los asegurados premium aún fueran rentables.

Actualmente, la mayoría de los reclamos son remitidos de manera digital, directo del proveedor de servicios médicos a la aseguradora. Existen millones de registros y el reto es rápidamente identificar los registros que son fraudulentos.

En 1999, Zorg en Zekerheid estableció una Unidad Especial de Investigaciones para detectar y combatir el fraude. Este departamento de expertos en fraude – que consistía de 4 investigadores, un analista y un gerente – tiene como objetivo principal detectar anomalías relacionadas a las reclamaciones. Estas anomalías son investigadas para determinar posibles prácticas fraudulentas. Una vez que se han detectado actividades fraudulentas, el dinero entregado puede ser recuperado.

Las soluciones previas necesitaban de una inversión importante de tiempo y eran imprecisas
1367398216_50851_571-300x300Para descubrir casos fraudulentos, Zorg en Zekerheid utilizaba un software que analizaba datos tomando como referencia indicadores predefinidos. Esto requería la selección manual de datos con base a los indicadores y subsecuentemente determinado si había fraude. Esta actividad requería mucho tiempo y no siempre producía los resultados deseados.

“Para la detección  de fraude, es importante para nosotros ser capaces de buscar en los datos sin tener un conocimiento previo de qué es lo que estamos buscando y cuáles son los registros que estarán involucrados”, afirma Andor de Vries, Analista de Fraude en Zorg en Zekerheid. “Esto se refiere a aprendizaje no supervisado y requiere una solución capaz de analizar grandes cantidades de datos y descubrir patrones automáticamente para resaltar las anomalías.”

Buscando incrementar la precisión y la eficiencia

Después de trabajar con el software previo por tres años, Zorg en Zekerheid vio una solución que podía producir resultados más precisos. El criterio principal “la oportunidad de ser detectado” tenía que ser mayor. En otras palabras, la nueva solución tenía que ser capaz de detectar desviaciones – y en el mejor de los casos fraudes – de manera más precisa y eficiente. Zorg en Zekerheid comenzó a examinar varias soluciones para minería de datos, incluyendo SAS® y las soluciones de IBM SPSS.

“Después del programa piloto con IBM SPSS Modeler, estábamos entusiasmados sobre los resultados. Hemos trabajado con el software por dos años y no he perdido mi entusiasmo inicial. Yo recomiendo Modeler a todo el mundo”.

Para demostrar el poder de IBM SPSS Modeler, el programa piloto se estableció con la base de qué modelo era creado para detectar desviaciones en las reclamaciones.

“Hemos resulto casos fraudulentos y le proporcioné a los consultores de IBM SPSS esos datos para incorporarlos al programa piloto,” afirma De Vries. “Después de un análisis rápido, ellos seleccionaron 5 proveedores de servicios médicos que potencialmente podían remitir reclamos fraudulentos; de un total de más de 100 proveedores. El proveedor de servicios de salud que resultó fraudulento también estaba en esa lista. A partir de ese momento, estaba seguro de que estaba tratando con el software correcto.”

IBM SPSS Modeler acorta las investigaciones fraudulentas, ahorra dinero
대화를_잘하는_방법_1-300x100Desde el día uno, IBM SPSS Modeler ha hecho una contribución considerable al descubrimiento de actividades fraudulentas en  Zorg en Zekerheid, y al organización ha hecho grandes progresos desde entonces. No solamente cuenta con la precisión de detectar desviaciones, sino que el proceso es más rápido.

“Anteriormente el proceso de investigación podía tomar semanas, ahora somos capaces de rastrear los casos fraudulentos en días,” concluye De Vries. “Nosotros expresamos el valor agregado a nuestro departamento en términos de resultados financieros. Al utilizar IBM SPSS Modeler, estos resultados han sido duplicados cada año desde 2007. Obviamente estamos muy satisfechos con estos resultados.”

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