REKURSIVE PARTITIONIERUNG ALS SERVICEANALYSE.

Betrugsbekämpfung im Gesundheitswesen.

In diesem Projekt entwickelten wir mit Hilfe von künstlicher Intelligenz ein Verfahren, welches auffällige Kundenverhaltensmuster detektieren und anzeigen. Durch die algorithmische Analyse von hochdimensionalen Datenstrukturen erscheinen Merkmalskombinationen welche mit gängigen Analysemethoden nicht auffindbar sind.

Problemstellung.

Viele Unternehmungen kämpfen mit Fällen von Betrug. Das Aufspüren von potentiellen Betrugsfällen ist aufwändig und kostspielig. Oft fehlen vorgängig auch Hinweise, sodass erst retrospektiv festgestellt werden kann, dass ein Betrugsfall vorliegt. Die Nachbearbeitung eines solchen Falles verschlingt viele Ressourcen, dabei wäre es gescheiter in die Prävention zu investieren. Mit gewissen Verfahren der künstlichen Intelligenz kann dem Problem hocheffektiv begegnet werden. In unserem Fall ging es um betrügerische Verhalten beim Leistungsbezug im Gesundheitswesen.

Lösungsweg.

In einer ersten Stufe reicherten wir die bereits bestehenden Personendatensätze mit weiteren Merkmalsausprägungen an. Durch Hinzunahme und Erzeugung von zusätzlichen individuellen Informationen erweiterten wir das Analysespektrum. Im zweiten Schritt eruierten wir – in enger Zusammenarbeit mit den Fachkreisen – die belegten Betrugsfälle und markierten diese im Datenbestand. Im dritten Schritt entwickelten wir, basierend auf dem aufbereiteten Datenbestand, mit Methoden des rekursiven Partitionierens (unsupervised learning) ein Klassifikationsverfahren welche Betrugsfälle zuverlässig erkennt. Die auffälligen Merkmalskombinationen können nun schnell eruiert und behandelt werden.

Resultat.

Dank dem Einsatz von künstlicher Intelligenz kann der Kunde jetzt schnell und effizient mögliche Betrugsfälle detektieren. Die Extraktion der auffälligen Merkmalskombinationen des Bestandes lässt sich nun auch zur Früherkennung und Prävention von Betrugsfällen einsetzen. Bereits bei einer Neukundenerfassung kann so bei Auffälligkeiten vertiefte Abklärungen vorgenommen werden und hohe Folgekosten vermieden werden.

REKURSIVE PARTITIONIERUNG ALS SERVICEANALYSE.

Serviceanalyse

"Mit künstlicher Intelligenz betrügerischem Verhalten ein Schnippchen schlagen. Die Detektion und Früherkennung vermeidet hohe Folgekosten."

WORKSHOP ABLAUF.

Ihr Use Case Workshop

Unser Use Case Workshop zeigt Ihnen auf, welche Analyseprojekte für Sie nutzbringend sind und macht eine Aufwandschätzung dieser Vorhaben.

Der Use Case Workshop besteht aus fünf Schritten. Am Kick-off Termin lernen wir uns kennen und denken uns in Ihre Situation ein. Nach der Vorbereitung unsererseits tauschen wir uns über die erarbeiteten Vorschläge am Workshoptag aus. Ihren Input nehmen wir zur Nachbereitung mit und präsentieren Ihnen im Abschlussgespräch das konsolidierte Ergebnis.

  • Kick-off

    Kennenlernen. Evaluieren. Herausforderungen identifizieren. Business Understanding.

  • Vorbereitung

    Vorschlagserarbeitung. Expertisenmeinung. Potentialabschätzung.

  • Workshop

    Austausch über Use Case Vorschläge. Input aufnehmen. Fragen aufbringen und klären. Vertieftes Business Understanding.

  • Nachbereitung

    Input einarbeiten. Benchmarking. Lösungsansätze konsolidieren.

  • Schlussbesprechung

    Präsentation der konsolidierten Ergebnisse. Machbarkeitsstudie. Aufwandschätzung.

IHRE VORTEILE.

Weshalb Quantivity?

Data Science Expertise

Wir verfügen über eine äusserst grosse Methodenvielfalt an quantitativen und statistischen Frameworks.

Projekterfahrung

Unsere langjährige Erfahrung mit quantitativen Projektvorhaben und deren Herausforderungen kommt Ihnen zugute.

Agiles Vorgehen

Wir entwicklen zusammen mit Ihnen im agilen Projektmanagment und in mehreren Iterationen die passenden Lösungen.

Business Understanding

Das Geschäftsverständnis ist von integraler Wichtigkeit für eine adäquate Lösung. Wir denken uns in Ihre Situation ein.

Open Source Community

Wir entwickeln mit Open Source Technologien. Für Sie entstehen keine Kosten für Lizenzen.

Support

Post-sales Support gehört für uns selbstverständlich dazu. Wir wollen nachhaltige Lösungen.

AUSGEWÄHLTE REFERENZEN.

Referenzen und Projekte.

Data Science Branchen Anwendungen Heatmap Referenzen

QUANTIVITY STANDORTE.

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