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España

SEGUROS

El data science previene los fraudes en los seguros


El desafío

Los costes por fraude a las aseguradoras son de unos 80.000 millones de dólares al año, las más frecuentes son las reclamaciones médicas. Una aseguradora líder de EE.UU. sospechaba que había un elevado número de reclamaciones fraudulentas. Al igual que muchas otras aseguradoras, la compañía utilizaba un proceso de revisión de reclamaciones basado en reglas que se centraban en facturas médicas individuales. Lamentablemente, ese proceso no consideraba el contexto de las facturas anteriores para una reclamación específica o para el proveedor que presentó las reclamaciones. Aunque contaban con datos históricos, no proporcionaban información sobre patrones de comportamiento fraudulento.

La empresa quería explorar nuevos enfoques al problema. Se puso en contacto con Cognizant para que desarrollara una metodología de comparativa de mercado exclusiva para identificar comportamientos fraudulentos.


Nuestro enfoque

Tras desarrollar y probar varias hipótesis, Cognizant creó una metodología analítica que usa técnicas de aprendizaje automático sin supervisión para recopilar y analizar los datos de facturas médicas en tres importantes dimensiones: plausibilidad, resultados y comportamiento. 

Nuestro análisis evalúa la plausibilidad de las decisiones de los tratamientos con todos los datos disponibles en las facturas médicas. Para obtener información de los resultados, así como para supervisar y controlar los costes y duración de los tratamientos de los pacientes, indexamos datos por categorías como diagnósticos, estados y especialidades de los proveedores. Al analizar los historiales de los proveedores (comportamiento), nuestro modelo señala las anomalías como cambios de estado o de dirección frecuentes, historial de reclamaciones denegadas, prescripciones atípicas de narcóticos u opiáceos y relaciones sospechosas con otros proveedores que indiquen fraudes.

El aprendizaje automático aporta verdad al análisis de reclamaciones médicas

Como el fraude puede ocurrir en varios momentos del proceso de reclamaciones, el aprendizaje automático es clave para explorar el enorme volumen de datos, detectar patrones en dichos datos y explicar los matices. La metodología de comparativa de mercado de Cognizant, que aprovecha el aprendizaje automático, evita el fraude directamente para reducir los costes de la atención sanitaria.

8 millones de USD

en reclamaciones fraudulentas identificadas

x60

el retorno de la inversión de la aseguradora

Mejora

de la eficiencia y la dirección de unidades de investigación especiales, búsqueda de reclamaciones, médicos y peritos de seguros


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