Data Mining zur Aufdeckung von Versicherungsbetrug

IBM Software IBM® SPSS® Modeler Business Analytics Verwenden von Data Mining zur Aufdeckung von Versicherungsbetrug Erhöhen der Genauigkeit und Minimieren von Verlusten Einführung Highlights: Jedes Unternehmen, das Geld mit seinen Kunden, Dienstanbietern oder Lieferanten austauscht, ist gewissen Risiken hinsichtlich Betrug • IBM SPSS Modeler kombiniert und Missbrauch ausgesetzt. leistungsstarke Analysetechniken mit bestehenden Maßnahmen zur Aufdeckung und Vermeidung von Versicherungsgesellschaften verlieren weltweit jedes Jahr immer mehr Betrug Geld durch Versicherungsbetrug. Sie müssen dieses verlorene Geld • Erstellung von Modellen basierend auf wieder erwirtschaften, damit sie Ihren Kunden weiterhin hervorragende früher geprüften Forderungen und Services bieten können. Verwendung dieser Modelle, um potenziell betrügerische Forderungen künftig zu identifizieren IBM SPSS Data Mining-Werkzeuge basieren auf Branchenstandards, mit deren Hilfe Agenturen IBM SPSS Data Mining mit vorhandener • Sicherstellung, dass sich Betrugserkennung und Schutzmaßnahmen kombinieren können, um Sachbearbeiter auf Forderungen konzentrieren, die wahrscheinlich die Genauigkeit zu erhöhen, das erforderliche Personal zu reduzieren betrügerisch sind und das größte und Verluste zu minimieren. Gemeinsam bieten Ihnen IBM und SPSS Potenzial für die Schadensregulierung höchste Flexibilität hinsichtlich der Datentypen, die Sie erschließen aufweisen können, und wie Sie die Ergebnisse umsetzen. • Bereitstellung der Resultate für die Personen, die mit diesen Informationen Um sicherzustellen, dass sich Versicherungssachbearbeiter auf Betrug reduzieren und Verluste ausgleichen können Forderungen konzentrieren, bei denen die größte Wahrscheinlichkeit von Schadensregulierungen besteht, haben viele Versicherungs­ gesellschaften Data Mining in Ihre Untersuchungs- und Prüfungsverfahren integriert. Data Mining kombiniert leistungsstarke Analysetechniken mit Ihren spezifischen Fachkenntnissen aus erster Hand, um die bereits von Ihnen erlangten Daten so aufzubereiten, dass Sie mögliche Betrugs- und Missbrauchsfälle identifizieren können. SPSS war einer der Pioniere auf dem Gebiet der Datenanalyse und einer der ersten Anbieter der Branche. Seine Softwareanwendungen zählen auch heute noch zu den beliebtesten und am häufigsten genutzten Anwendungen. Als neues Mitglied des Unternehmens IBM kann SPSS seine Spitzenanalyse-Werkzeuge einer größeren Anzahl von Kunden weltweit anbieten. IBM Software IBM SPSS Modeler Business Analytics Die IBM SPSS-Angebote umfassen branchenführende Produkte zur Auswertung: Datenerfassung, für Statistiken und Data Mining und verfügen über eine einheitliche Plattform, die eine sichere Verwaltung und Versicherungsunternehmen verlieren Bereitstellung von Analyseposten unterstützt. jedes Jahr Millionen von Dollar durch betrügerische Forderungen. Größtenteils liegt die Ursache darin, dass sie keine Möglichkeiten zum Vermeiden von Verlusten Möglichkeit haben, auf einfache Weise zu bestimmen, welche Forderungen durch Betrug berechtigt und welche möglicherweise Wie ermittelt Ihr Unternehmen, welche seiner Tausenden oder betrügerisch sind. Um sicherzustellen, Millionen von Forderungen gerechtfertigt sind? Möglicherweise dass sich Sachbearbeiter auf konzentrieren sich Ihre Sachbearbeiter auf Forderungen oder Forderungen konzentrieren, bei denen die größte Wahrscheinlichkeit von Zahlungsaufforderungen, die eine unbedeutende Schadensregulierung Schadensregulierungen besteht, haben darstellen, und übersehen die Forderungen, bei denen eine enorme viele Versicherungsgesellschaften IBM Summe an Verlusten wieder gutgemacht werden kann. Was wäre, wenn: SPSS Data Mining in Ihre Untersuchungs- und Prüfungsverfahren integriert. In diesem Bericht wird beschrie- • Sie eine kleine Anzahl von Forderungen mit einer hohen ben, wie Sie mit Data Mining-Techniken Wahrscheinlichkeit von erstattungsfähigem Betrug aufdecken? die Genauigkeit verbessern sowie Zeit, Geld und Ressourcen sparen können. • Sie die Faktoren isolieren könnten, die darauf hindeuten, dass eine Forderung oder Zahlungsaufforderung eine hohe Betrugswahrscheinlichkeit aufweist? • Regeln entwickeln und verwenden könnten, um nur die Forderungen oder Aufforderungen zu kennzeichnen, die am ehesten Betrugsfälle darstellen? • Sie sicherstellen könnten, dass Ihre Sachbearbeiter Forderungen oder Aufforderungen überprüfen, bei denen es sich nicht nur um wahrscheinliche Betrugsfälle handelt, sondern die auch ein hohes Schadensregulierungspotenzial beinhalten? Wenn Ihr Unternehmen diese Ziele erreichen könnte, könnten Sie Ihre Ressourcen effektiver nutzen und die Betrugsaktivitäten noch wirksamer vermeiden und reduzieren. Dann könnte Ihre Abteilung die bedeutende Summe an Geld reduzieren, die jährlich durch Versicherungsbetrug verloren geht. Profitieren von vorhandenen Daten Ihre bereits geprüften Forderungen stellen den Schlüssel dar, um künftig Verluste wiederauszugleichen. Indem Sie Modelle aus älteren Daten erstellen, können Sie die Betrugsfälle aus den Millionen Forderungen, die Sie jedes Jahr erhalten, genau bestimmen. Diese Data Mining-Modelle reduzieren die Kosten von Betrug und Missbrauch, während Ihre Sachbearbeiter gleichzeitig Zeit einsparen. Mit Data Mining kann eine Vielzahl von Versicherungsanbietern vorhersagen, welche Forderungen betrügerisch sind, und somit ihre Ressourcen effektiv zielgerichtet einsetzen und eine bedeutende Menge an Geld wiedergewinnen.