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Big Data im Kampf gegen Betrug bei Arbeitnehmer-Entschädigungen

Betrugsfälle in Höhe von mehr als 150 Millionen US$ aufgespürt; Beweismittel in Minuten geliefert, nicht erst nach Tagen

HINTERGRUND

Betrug bei Arbeitnehmer-Entschädigungen kostet die Branche jedes Jahr gut 5 Milliarden US$. Dieses Anwendungsbeispiel zeigt, wie ein etabliertes Versicherungsunternehmen für Arbeitnehmer-Entschädigung durch Einsatz von Big Data-Technologie erfolgreich das Auftreten von Versicherungsbetrug reduziert hat. Das entsprechende Unternehmen hat mehr als 100.000 Versicherungsnehmer und verwaltet jedes Jahr Milliarden in Prämien und Ansprüchen. Das Unternehmen hat eine interne Abteilung für die Betrugsermittlung, in der hunderte Anwälte Betrugsfälle untersuchen und verfolgen.

HERAUSFORDERUNGEN

Die ersten Schwierigkeiten wurden offensichtlich, als das Unternehmen proaktiv die Betrugsfälle über ihre Data Warehouse/Business Intelligence-Plattform aus den 1990er Jahren reduzieren wollte:

  • Ein zähes System. Wenn neue Daten benötigt wurden, musste bei Geschäftsanalysten angefragt werden, die dann SQL-Abfragen erstellten und Berichte lieferten 
  • Abfragen bei einem traditionellen Data Warehouse brauchen Stunden, bis die Ergebnisse vorliegen
  • Die manuellen Prozesse, um die Scans der ursprünglichen Rechnungen abzurufen, umfassen unter anderem, dass man die Nummer des Datensatzes notiert und diesen dann auf dem entsprechenden Server manuell abruft

Aufgrund dieser Probleme war es den Betrügern meist möglich, die Rechnungsabteilung schneller zu manipulieren, als die Ermittler ihre Audits durchführen konnten.

LÖSUNG

Das Unternehmen hat Search Technologies damit beauftragt, eine moderne Analyseplattform zu erstellen, basierend auf einem Big Data-Stack, der die folgenden Technologien umfassen sollte:

  • Cloudera Hadoop für gestraffte Content-Verarbeitung und Indexierung
  • Cloudera Search für schnelleren und leichteren Zugriff auf Daten
  • Query Processing Language (QPL) für die Sammlung von Abfrageergebnissen für Tabellen und Diagramme in Echtzeit
  • Eine benutzerangepasste, benutzerfreundliche, intuitive grafische Schnittstelle 

Big Data platform for insurance fraud detection

Langfristig hilft dieser „Werkzeugkasten“ für Betrugsermittler dabei, die Kosten zu senken und die Skalierbarkeit zu steigern. Die Ermittler sind damit nicht mehr von den Geschäftsanalysten abhängig, um Abfragen (SQL) zu erstellen. Die Daten sind in Echtzeit verfügbar. Die Suche mit Facetten ermöglicht es den Ermittlern, in die Tiefe zu suchen und die einzelnen Scans der Ansprüche abzurufen, die als rechtlich nutzbare Beweismittel notwendig sind.

ERGEBNISSE

Durch Einsatz von Big Data zum Verflachen der komplexen Datenbanken erzeugte das Unternehmen schon innerhalb weniger Monate einen direkten ROI.

  • Durch die Fähigkeit, mehr als 10 Millionen Ansprüche und mehr als 100 Millionen Rechnungszeilen und die damit verbundenen Datensätze zu analysieren, können Schlüsselmerkmale für Betrugsfälle berechnet und automatisch Warnhinweise bei Datensätzen erstellet werden, bei denen verdächtige Aktivitäten auffallen, statt wie zuvor einfach nur statistische Stichproben zu entnehmen
  • Durch die Fähigkeit, Scans von Rechnungen zu exportieren und Beweismittel zusammenzustellen, konnten bereits mehr als 100 Millionen US$ in Betrugsfällen verfolgt werden
  • Weiterhin brachte es Anerkennung von Richtern, da die Beweismittel bereits in wenigen Minuten vorgelegt werden können, statt den in der Branche sonst üblichen drei Tagen

Weitere Details zu diesem Anwendungsbeispiel finden sich auch im Cloudera Vision Blog unter dem Titel Empowering an Organization to Discover Fraudulent Medical Claims Effectively.

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