掲載日 2011年9月9日
Zorg en Zekerheidは、オランダの中規模の地域密着型独立系医療保険会社です。従業員は460人以上、保険加入者は38万人を超えます。 同社は、利用しやすく手ごろな保険料の医療保険の提供に力を注いでいます。同社は顧客の健康に主眼を置いており、そのことは高品質なサービス、医療提供者との綿密な連絡、その非営利の基本姿勢によって示されています。家庭医、理学療法士、および他の健康相談員などの医療提供者と密接に連絡を取ることにより、Zorg en Zekerheidは医療サービスが守るべき料金と基準に関して適正な取り決めを設けています。
目次
お客様ニーズ
膨大な記録から不正を検出
大多数の保険加入者と医療提供者は、実際に行われた治療に対する請求を保険会社に提出します。しかし、ごくまれに不正を行う人がいます。その一つに、請求書の書き換えが挙げられます。休暇から戻り、海外でかかった医療費の請求書を提出する保険加入者の例があります。請求書を詳しく調査すると、請求額が変更されており、元の金額の何倍にもなっていることが明らかになります。
「アップ・コーディング」の例もあります。これは医療提供者が働く不正の一形態です。実際にはごく簡単な治療を施しただけであるのに、それとは異なるより複雑な（つまりはより高いコストの）治療について請求するというものです。Zorg en Zekerheidは、不正防止手段を機能させることでコストを削減し、保険加入者の保険料を手ごろな額に維持することを目標としています。
最近では、ほとんどの請求が医療提供者から保険会社に直接、デジタル・データで提出されます。膨大な数の記録があるため、不正記録を素早く識別することが課題になります。
1999年に、Zorg en Zekerheidは不正行為を検出し、対抗するための特別調査部門を設けました。 この不正担当専門家の部門は、4人の調査員、1人の分析者、および1人の部門管理者で構成され、主に請求に関連した異常の検出に取り組んでいます。検出された異常はその後調査され、不正行為の可能性があるかどうかが判別されます。不正行為に関わっていた医療提供者が見つかった場合は、その者に支払った金銭を取り戻すことができます。
ソリューション
時間がかかり、不正確であった過去のソリューション
それまでZorg en Zekerheidは、不正なケースを発見するために、事前に定義されたリスク指標に基づきデータを分析するソフトウェアを使用していました。この方法では、指標の判断基準となるデータを手動で選択する必要があり、その後、不正行為が関係しているかどうかを判別する必要がありました。これは非常に時間がかかるプロセスとなりがちで、必ずしも望ましい結果を出すわけではありませんでした。
「不正行為を検出する場合には、検出しようとしている内容や、どの記録が関係しているかをあらかじめ知ることなしに、データを詳しく調査できることが重要です」とZorg en Zekerheidの不正行為分析者のAndor de Vries氏は言います。「これは『教師なし学習』と呼ばれ、さらに大量のデータを分析し、自動的にパターンを発見し、異常を検出することができるソリューションを必要とします。」
導入効果
正確性と効率性の向上への期待
以前のソフトウェアを用いて3年間作業した後に、Zorg en Zekerheidはより正確な結果を出せるソリューションを探すことにしました。主な選考基準として、「捕らえられる可能性」をより高いものにすべきと考えました。言い替えれば、新しいソリューションは異常をより正確かつ効率的に検出でき、究極的には不正のケースを検出できるものでなければならないと考えました。同社はさまざまなデータ・マイニング・ソリューションを調べ始め、その中にはIBM SPSSのソフトウェア・ソリューションも含まれていました。
「IBM SPSS Modelerを試験的に利用した際、その結果に非常に感銘を受け、他を探すのは時間の無駄ではないかと思えたほどでした。このソフトウェアは2年間使用してきましたが、今でもその当初の感銘は失われていません。私はIBM SPSS Modelerをすべての人に推奨します」
IBM SPSS Modelerの能力を示すために、パイロット・プロジェクトを発足し、請求の異常を検出するモデルが作成されました。
「ある不正ケースを解決した直後に、そのケースに関係したデータが含まれるパイロット・プロジェクトをIBM SPSSのコンサルタントが実施しました」とDe Vries氏は続けます。「コンサルタントは素早い分析の後に、100を超える医療提供者の中から、不正な請求を提出していた可能性がある5つの医療提供者を選び出しました。先ほどの不正をした医療提供者もそのリストに記載されていました。その時点から、私たちは良きパートナーと取引していることを確信しました。」
将来の展望
IBM SPSS Modeler は不正の調査期間を短縮し、資金を節約する
開始初日から、IBM SPSS ModelerはZorg en Zekerheidの不正検出手法に大きく貢献し、この分野でかつてなく大きな進歩を遂げました。検出される異常の精度だけが大幅に向上しただけでなく、処理速度もはるかに上がりました。
「以前は十分な調査プロセスに何週間もかかる場合がありましたが、今では数日間で不正ケースを見つけ出すことができます」とDe Vries氏は述べ、次のように付け加えました。「私たちは一般に、所属部門への付加価値を財務的な成果で言い表します。IBM SPSS Modelerを使用することで、その結果は2007年以降は年ごとに倍増しています。言うまでもなくこの成績には大変満足しています。」
お客様の声
「以前は十分な調査プロセスに何週間もかかる場合がありましたが、今では数日間で不正ケースを見つけ出すことができます。 私たちは一般に、所属部門への付加価値を財務的な結果で表現します。IBM SPSS Modelerを使用することで、その結果は 2007年以降は年ごとに倍増してきました。」
―Zorg en Zekerheid fraud analyst Andor de Vries 氏
お客様情報
お客様名：
Zorg en Zekerheid
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製品・技術情報
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ソフトウェア
参考資料
- お客様導入事例 Zorg en Zekerheid(431KB)この事例のPDFがダウンロードできます。
事例は特定のお客様での事例であり、すべてのお客様について同様の効果を実現することが可能なわけではありません。
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