smarter counter fraud - sinog · ibm smarter counter fraud 30 . estudo de caso fams . revisão e...
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Smarter Counter Fraud Fighting fraud in today’s high risk environment
Abril, 2015 Daniel Scalli Fonseca Advanced Analytics Managing Consultant IBM Global Business Services, Business Analytics & Strategy [email protected]
IBM Smarter Counter Fraud
Agenda
• Visão do Mercado
• IBM’s Counter Fraud Management Point Of View
• FAMS – Fraud & Abuse Management System
• Estudos de Caso e Referências
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Healthcare CEOs identified technology, regulatory issues and people skills as the three most important external forces impacting their organizations
Source: IBM Institute for Business Value, 2012 Global CEO Study, Q1 “What are the most important external forces that will impact your organization over the next 3 to 5 years?” (Global n=1709) (Healthcare n=58).
External forces that will impact the organization
2012
Global Healthcare
3
6
5
8
4
7
1
9
2
10
People skills
Socio-economic factors
Technology factors
Regulatory concerns
Budgets
Macro-economic factors
Market factors
Environmental issues
Geopolitical factors
Globalization
4 http://www-935.ibm.com/services/us/gbs/thoughtleadership/ibv-healthcare-analytics.html
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Market forces require a new approach for the health care industry
Industry challenges
and opportunities
Regulation & reform
New payment models
Industry standards
Clinical protocols / evidence-based guidelines
Public / private partnerships
New market entrants
Greater competition
Greater customer demand
Poor lifestyle choices
Demographic shifts
New treatments and technologies
Social networks and mobility
Data explosion
Globalization Growing
middle class
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Outperformers strongly differentiate in data access, insight, and translation into actions – key to engaging customers as individuals
Healthcare organizations compare favorably with Outperformers at driving value from data
Access to data 54%
Draw insights from data 54%
Translate insight into action 57%
“Survival skill 101 for the next five years will be deriving insight ahead of peers.”
Healthcare Provider CEO, Australia
26%
48%
26%
51%
31%
45%
Source: IBM Institute for Business Value, 2012 Global CEO Study, Q22 “How good is your organization at driving value from data? [Today]” (Global n=631 to 636) (Healthcare n=55 to 56).
Global Outperformers Global Underperformers Healthcare
108% more
108% more
84% more
6
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Operation efficiency
Revenue growth
Risk management
Medical Management
Fraud & Abuse
Marketing Analytics
Contact Center Analytics
Automated Decision Making
Underwriting Analytics
Customers Insights Pricing Analytics
Producer/Broker Analytics
Claims Other business processes
Leveraging Analytics
Provider Profiling
Risk Analytics
Clinical Analytics
Population Health
Product Analytics
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Fraud & Abuse
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Important Definitions of Terminology
We use the phrase "Fraud" by reference and simplicity. The "fraud“ aim in the claims paying process is to identify the potential risk of fraud and based on that, take appropriate actions and considerations. Fraud, Abuse, Waste and Error together we call "Fraud".
Fraud is a legal term and refers to unlawful for an overpayment from Insurance company. Implies an intention and a violation of the Law, among other requirements.
Abuse is the same as fraud, but can not be proved by Law.
Waste is the result of mismanagement, lack of policies (or poorly defined) and inadequate internal controls or supervisions. It can result in overpayments and overuse.
Error is the result of lack of compliance with the policies or procedures.
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Counter Fraud Journey and IBM PoV
Detect
Investigate
Respond
Discover
Investigate
Confirm suspicions by
efficiently and effectively investigating
Identified Fraud
Detect
Detect if a request or transaction brought
forward by a customer, employee, or partner is
likely fraud
Discover
Discover fraudulent providers, schemes,
firms, or other actors through retrospective
analysis of data
Reporting
Governance
Intelligence Respond
Take the next best
action once fraud has been identified
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Business Rules
Entity Analytics
Predictive Model
Optimize Fraud
Decisions Anomaly Detection
Detection Claims Process Application
Intelligent Investigation Intelligent Fraud
Dashboards
Entity Analytics
Processing of Claims and Detection of Fraud
Case Management
Real Time Alert
New Investigation
Claimant
Provider
Discovery
9,500 model library
Selection
Evaluation Identification
Observation Space
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Counter Fraud Journey and IBM PoV
Business Rules
Entity Analytics
Predictive Model
Optimize Fraud
Decisions
Anomaly
Detection
Detection Claim
Network and relationship view
Intelligent Fraud
Dashboards
Entity Analytics
Case Management for Investigation
Real Time Alert
New Investigation
Patient
Provider
Behavior Analysis
9,500 feature library
Selection Evaluation Identificatio
n
Discovery Discovery
Investigation
Respond
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FAMS – Fraud and Abuse Management System
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Discovery
9,500 model library
Selection Evaluation
Identification
FAMS
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Analisa sinistros em busca de anomalias estatísticas
Após o pagamento de sinistros, auxilia auditores a se concentrarem nos referenciados que realmente precisam ser investigados
Como FAMS se diferencia de uma investigação tradicional?
Detecta múltiplos comportamentos e padrões simultaneamente
Encurta o tempo de investigação e redução de custos referentes a pagamentos indevidos
Capacidade de aferir fraudes cientificamente, com o suporte de dados existentes na própria companhia
IBM Fraud and Abuse Management System (FAMS)
FAMS auxilia auditores a identificar comportamentos suspeitos através de análise avançada dos dados
Áreas de interesse para
investigação são selecionadas
FAMS determina quem apresenta desvios de comportamento
Analistas aprofundam a
investigação nos casos identificados
Relatórios são revisados Referenciados são segmentados de acordo com seu comportamento
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FAMS integra tecnologia, pessoas e experiência
Mais de quinze anos de experiência no auxílio de seguradoras públicas e privadas a detectar fraudes, desperdícios e abusos
Uma biblioteca de mais de 8000 métricas que compõem a base de modelos de análise por especialidade médica implementados em mais de 40 clientes pelo mundo
Um poderoso motor analítico que lida com um grande volume de dados através de algoritmos e modelos avançados
Ativos e Ferramentas de
Software
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System Generates:
BP S
core
Fuzzy
Set
Methodologia- U.S. Patent
O SISTEMA GERAPerfil da Entidade
GeraValores de PC Compostos
Scores
GeraGC e
Biblioteca de PC
Tabelas de PC
GeraScores de PC
Valor PC
Relatórios da Entidade
ID SCORE VALUE
PROV-ID 3304038010009COMPOSITE SCORE 524.6
BG0001 479.2 BP0001 803.1 1049 BP0002 239.6 23 BP0003 104.0BG0002 537.1
O CLIENTE DEFINEGrupos de Entidades
Eeografia, Organização,Perfil
Dados de Sinistros e Apólices
COMPOSITE
BG0001 BG0002 BG0003
BP0001 BP0004 BP0006
BP0002 BP0005 BP0007
BP0003 BP0008
Modelo de Perfil da Entidade
Informações de Sinistro
Geografia, Organização, Perfil
Realiza a geração do perfil dos referenciados e de relatórios para análise
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Qua
ntid
ade
de P
rest
ador
es
Valores da Métrica
20 18 16 14 12 10 8 6 4 2 0
1000 900 800 700 600 500 400 300 200 100 0
“Valor total cobrado por Radiografias"
400 1200 2000 2800 800 1600 2400 3200 0
1820
370
Score da M
étrica
A distribuição dos valores de todos os prestadores, de uma determinada métrica, é utilizada para a transformação do valor em score.
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Suspeitos Volumes Cobranças Grupos de Métricas
Ortopedista Entidade
Média atendimentos por paciente
% Visitas com procedimentos
suspeitos
Total de Duplicidade
Média de Fisioterapias por Paciente
Média procedimentos por atendimento
Média cobrada por paciente
Média cobrada por Radiografias
Média cobrada por procedimento
Métricas / Padrões de
Comportamento
SCORE
SCORE
SCORE
SCORE
SCORE
SCORE
SCORE SCORE
PESO
PESO
PESO
PESO
PESO
PESO
PESO PESO
SCORE
PESO PESO PESO
SCORE SCORE
SCORE
Exemplo de cálculo do Score
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O FAMS traz como importante acelerador uma biblioteca com mais de 9500 métricas para área da saúde em geral, sendo mais de uma centena específicas para odontologia.
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O FAMS gera uma lista com os prestadores selecionados pelos usuários, e mostra um perfil completo para análise.
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A apliação das Curvas de Score permite avaliar e prover insights a respeito do comportamento da entidade (prestador/beneficiário)
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A técnica de segmentação são utilizadas para agrupar prestadores em clusters de prestadores que possuem características de comportamento semelhante. Algumas vantagens da segmentação: Identificação de sub-especialidades, refinando os peer groups; Identificação de padrões de comportamento diferentes dos outros clusters;
Técnicas de Segmentação
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Os clientes participam de um encontro anual para troca de experiências e informações sobre novas técnicas de análises para detecção de fraudes.
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Estudo de Caso FAMS Oftalmologistas com cobranças irregulares
Um dos oftalmologistas apresentava desvio de comportamento na seguinte métrica do FAMS:
- % Pacientes c/ Oftalmoscopia detalhada
FAMS detectou que o oftalmologista cobrava simultaneamente por ambos procedimentos.
FAMS
Descobriu
Ações e
Resultados
Desafio Uma seguradora norte-america desejava descobrir oftalmologistas que estavam cobrando por procedimentos de maneira indevida. Um exemplo disso é incluir na sua conta um procedimento oftalmológico detalhado e superficial simultaneamente, embora sejam mutuamente exclusivos.
A seguradora solicitou detalhes dos registros médicos. Eles foram revisados por um oftalmologista independente, que identificou que o procedimento detalhado não constava na maioria dos registros de acompanhamento dos pacientes.
A seguradora calculou que o oftalmologista recebeu $400,000 em pagamentos indevidos por um período de mais de 7 anos.
A seguradora enviou uma carta formal ao oftalmologista solicitando que o valor fosse devolvido.
O médico aceitou um acordo em que devolveria a quantia em pagamentos regulares durante uma certa janela de tempo.
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Estudo de Caso FAMS Abuso na cobrança de Serviços de Ambulâncias
Através do FAMS, a seguradora analizou sinistros e padrões de comportamento para empresas de serviços de ambulância. FAMS detectou que um dos prestadores cobrava por um serviço de código genérico (“Outros Serviços”) 90% acima do que o normal para esse tipo de empresa.
FAMS Descobriu
Ações e Resultados
Desafio Uma seguradora norte-americana queria descobrir prestadores de serviços de ambulâncias com cobranças irregulares ou sobre serviços não realizados.
A seguradora solicitou os registros médicos.
Após examina-los, descobriu que as cobranças deveriam ter sido feitas sobre o código de serviço “Atendente Extra”.
O valor total pago indevidamente foi de $130,000.
O prestador teve que devolver a quantia à seguradora.
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Estudo de Caso FAMS Revisão e Aprimoramento de processos e critérios internos de pagamento
Após a aplicação das regras de sistema nos dados reais da operadora, a ferramenta FAMS apontou várias possibilidades de melhorias. “Em pouco mais de cinco meses de funcionamento da solução já foi possível destacar os resultados advindos do maior controle e da gestão mais efetiva dos riscos vinculados ao processo de pagamento das nossas despesas assistenciais”, destaca o executivo da Gerência de Riscos e Controles Internos da CASSI.
FAMS Descobriu
Ações e Resultados
Desafio Com dificuldade de administrar uma grande massa de dados em decorrência do alto volume de atendimentos e procedimentos, e de definir padrões de comportamento, a CASSI, maior operadora de autogestão em saúde do Brasil, procurava uma solução que pudesse ajudá-la a identificar inconsistências no pagamento das contas médico-hospitalares. Além disso, como utilizava um processo de investigação manual, as análises realizadas eram lentas e por vezes imprecisas
A seguradora reestruturou os processos de pagamento de registros médicos, uniformizando os critérios de pagamento, revisão e auditoria, e glosa entre as diversas sucursais nas várias regiões do país, atingindo payback de projeto antes do esperado.
* Fonte: http://www-03.ibm.com/press/br/pt/pressrelease/39343.wss
IBM Smarter Counter Fraud
Obrigado !
Daniel Scalli Fonseca
Advanced Analytics Managing Consultant IBM Global Business Services, Business Analytics & Strategy
31 | ©2014 IBM Corporation
IBM Smarter Counter Fraud
Fighting complex fraud requires a holistic approach across the enterprise, that provides defenses as well as counter measures
Security & Authentication
Policies & Procedures
Business Applications & Workflow
Counter Fraud Management
Prevent
Counter
Define Business Policies • Document rules and limits for payment/access • Document approvals and escalations • Define required “evidence” to support request • Limit access in areas of known fraud
Authenticate • Validate requester is who they say they are • Validate they have right to request benefit for
payment • Stop known bad guys from “entering”
Implement in Applications and Workflow • Implement rules in the applications used to
process requests for payment • Implement approvals and guidelines in workflow
and BPM
Counter and Defeat • Detect fraudsters in real time • Respond quickly and consistently • Discover fraud retrospectively • Investigate suspicious activity
“I’d like to file a claim…”
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IBM Smarter Counter Fraud
A comprehensive set of integrated market-leading software and services capabilities designed to combat today’s new threats
IBM Smarter counter fraud framework
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IBM Smarter Counter Fraud
IBM has invested billions in best of breed technology's that make up IBM Smarter counter fraud
2005 SRD is acquired for identity resolution software and entity analytics
2012 Tealeaf is acquired to improve digital experience across channels
Advanced Fraud Protection
Digital Experience Management
2013 Trusteer is acquired for mobile and application security, counter fraud and malware detection
Case Management 2006
FileNet is acquired for advanced case management and enterprise content management
Business Intelligence 2008
Cognos is acquired for business intelligence
2008 ILOG is acquired for business process management
Business Rules
2009 SPSS is acquired for text and data mining, advanced statistical analysis and predictive solutions
Predictive Analytics
2009 Guardium is acquired for enterprise database activity monitoring and protection capabilities
Database Protection
2010 OpenPages is acquired for integrated set of solutions that automate risk management across the enterprise
Risk Management
2011 i2 is acquired for intelligence analysis targeting fraud, crime
Intelligence Analysis
2011 Q1 Labs is acquired for analytics to correlate information across domains and create security dashboards
Security Intelligence
2011 Cúram is acquired for solutions for social programs and ability to improve service delivery
Service Delivery
Entity Analytics
2014
IBM Research and Development
IBM Smarter counter fraud
announcement
34 | ©2014 IBM Corporation
IBM Smarter Counter Fraud
To simplify, IBM Counter Fraud Management was announced in 2013 as an integrated platform that provides Counter fraud capabilities An integrated, next generation offering addresses all phases of enterprise fraud
Four value-priced, industry-specific offerings: • IBM Counter Financial Crimes Management for Banking • IBM Counter Fraud Management for Insurance • IBM Counter Fraud Management for Healthcare • IBM Counter Fraud and Improper Payments Management for Government
IBM Counter Fraud Management
Detect Respond Investigate Discover
Single SKU
IBM Counter Fraud Deployment Services: • Packaged deployment services to accelerate ROI on CF investment
• Industry and Use Case specific • Quick win & full lifecycle deployment entry points
• Client and Partner enablement • Integrated implementation methodology, tools & templates
35 | ©2014 IBM Corporation
IBM Smarter Counter Fraud
IBM Counter Fraud Management offers distinctive capabilities to proactively manage fraud
1.Ability to ingest information from many disparate sources
2.Develop rich profiles and create real time risk weightings.
3.Optimum layering of analytic techniques to model behaviors and identify anomalies
Extensive Forensic Analysis capabilities to speed validation of suspicious activity
Repeatable framework that enables flexible extension and leverages existing capabilities, without a rip and replace.
End-to-end out-of-the-box integration of best of breed capabilities from Detection to Response to Investigation, reduces the cost and risk of tying together traditional point solutions
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