财经物联网系统案例分析3:医疗保险的欺诈发现课件.ppt
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1、物联网分析技术物联网分析技术物联网分析技术物联网分析技术案例分析3:医疗保险的欺诈发现案例背景案例背景u商业社会,欺诈无处不在,各种欺诈现象对正常的经济、生活次序造成极大的危害。以下是一些典型的欺诈表现:1.百度推广/莆田系医院2.电信诈骗3.伪造银行卡4.证券业中的关联交易5.企业偷逃税6.电信服务中欺诈性收费7.保险行业的虚假索赔如何有效预防欺诈?魔高一尺道高一丈,随着各种新业务的发展,欺诈总会表现出新的特征!欺诈具有很强的行业特色。案例背景案例背景1 医疗保险是为解决公民或劳动者因为疾病和非因公负伤,丧失劳动能力后的治疗费用及服务,给予物质帮助的一种社会保险制度。投保人(患者)、医疗机构
2、(医院)、医保机构(保险公司)三者间的业务逻辑。我国的医疗保险分为社会医疗保险和商业医疗保险:1.社会医疗保险是国家通过立法的形式对社会成员强制征缴社会医疗保险基金,用以对其中患有疾病、伤残者给予基本医疗保障的一种社会经济保障制度。2.商业医疗保险是投保人根据合同约定向保险公司支付 保险费,当被保险人死亡、伤残、疾病或者达到合同约定的年龄、期限时,保险公司承担给付保险金责任的保险合同。案例背景案例背景2 医疗保险欺诈行为是指违反医疗保险管理法规和政策,采用虚构事实、隐瞒真相以及其他方法,向医保基金管理机构骗取医保基金或医保待遇的行为。这一行为具有两个基本特征:一、是主观表现为直接故意,并且以非
3、法占有医保基金或 非法获得医保待遇为目的,二、是实施手段主要是通过虚构事实和隐瞒真相,即故意虚构未曾发生的保险事故,或者对发生的保险事故编造虚假的原因或者夸大损 失程度,以达到骗取医疗保险基金或医疗保险待遇的目的。案例背景案例背景3 随着我国医疗保险事业的迅速的发展,我国医保的覆盖面不断扩大,包括了城保、镇保、个保、居保等等。保证医疗保险资金正常运作,规避潜在运营风险 的前提条件是判断出医保欺诈行为。然而,利用数学建模的方法分析医保欺诈行 为,建立医保欺诈行为的模型,可为评判医保欺诈行为提供科学的理论依据。问题问题提出提出(医保医保欺诈欺诈的常用的常用手段手段)1 1、医疗保险参保患者的欺诈、
4、违规行为。使用的方式主要有:冒用他人医疗保险证、卡就医;异地就医人员伪造或虚开医疗票据回来报销;“挂床”住院就医;要求医院开具本人不必要的诊疗项目或药品,由他人代作或代用等。2、医疗保险机构(药店)的欺诈、违规行为。使用的方式主要有:伪造、变造以及提供虚假病历、处方、疾病诊断证明和医疗费票据等一系列作假行为,如就医资格作假、病因作假、票据作假、处方作假、医疗明细作假、医疗文书作假、住院床位作假、医疗证明作假等等,无不与医疗机构的工作人员有关。此外还有使用医疗保险基金支付应由参保人自费的医疗费用,较为严重的是将非医保支付病种(如车祸、工伤、打架斗殴等)改为医保支付病种;向参保人提供不必要的或过度
5、的医疗服务。问题问题提出提出(医保医保欺诈欺诈的常用的常用手段手段)2 3、医疗保险机构(药店)和参保患者合谋的欺诈、违规行为。使用的方式主要有:虚开医保基金报销所需的入院证明、医疗发票、住院清单等医疗资料。4、不法分子为了获取不当利益的欺诈行为。使用的方式主要有:不法分子冒用医疗保险经办机构名义,虚构退返医疗保险金、社保卡发生故障、医保缴费 交易出现故障、医保卡欠费封锁、医保卡透支以及涉嫌购买非法药品等虚假信息,要求参保人员提供身份证号码、医保卡号码及密码等个人信息,并要求其对某个银行账户进行转款等,试图骗取参保人员信息及钱财。数据理解与数据准备数据理解与数据准备 数据集概况:投保人信息表
6、医疗机构信息表 索赔信息表数据描述数据描述 数据分布描述投保人的分布特征投保人的分布特征 两个保险投保人年龄分布有差异,或许可以为后面的保险条款分析、不同年龄的索赔分析有用。医疗机构类别的分布特征医疗机构类别的分布特征nPhysician(内科)比例最大,达49.2%nPhysician、hosp-3、lab-fac 3个大类有细分,其他无。金额、住院时长之间的关联金额、住院时长之间的关联 住院时长、保费覆盖额、账单金额、支付金额四个变量的统计量和它们间的相关系数。结论1:账单金额保费覆盖额支付金额,三者强相关,或许可以通过3个变量间的对比发现欺诈行为;2、住院时长与其他3变量弱相关,期望通过
7、住院时长判断索赔合理性以发现欺诈行为可能行不通。建模思路建模思路针对保险人(患者)、医疗机构(医院)、医保机构(保险公司)三者的业务逻辑,医保机构面临欺诈的风险。从业务的角度来看,总结以下6条思路:1.索赔金额不合理;2.医疗机构针对同一投保人、同时段的重复索赔;3.在一段时间内同一投保人的异常大额索赔;4.医疗机构针对一批投保人的异常大额索赔;5.多家医疗机构“共享”投保人信息进行索赔;6.医疗机构采用不合理的医疗处理过程以达到增加索赔金额的目的。数据源的合并数据源的合并 将原始3张数据表的合并,获得数据挖掘的宽表。考虑到以上6个不同的建模思路,本项目不做统一的数据宽表,每个模型在建模的过程
8、中根据需要自主选择变量。欺诈发现的若干技术和方法欺诈发现的若干技术和方法1.比对法(举例:银行卡;企业纳税;无需通过欺诈审核人员审核)2.比较法n特征类似的个体应该用相似的行为特征n同一个体在一定持续时间内应该表现出相似的行为特征3.模型法n预测类模型n细分类模型n关联规则类模型模型模型1:变量对比:变量对比 从业务角度来看,索赔表的变量间会存在一定的逻辑关系,可以通过某些变量的横向、纵向的对比发现索赔中疑似欺诈。n支付金额账单金额n同一时段内同一病人反复索赔的次数n某一医疗机构的月度索赔支付笔数或金额大幅增加n。模型模型1:变量对比:变量对比模型模型2:Benford定律定律n 统计一下世界
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