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INPUT by Alteryx

分析の自動化で政府に対する不正行為に対抗

Alteryx でインサイトを加速させ、不正に対抗する方法とは?

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詐欺、浪費、不正使用(fraud, waste, abuse、FWA)は、社会的な問題となっています。
ニューイングランドのある州政府機関は次のように語ります。「COVID-19 のような公衆衛生の課題は、社会の最良の部分を引き出すだけではありません。残念ながら、悪人は緊急事態時に他者を利用しようとします。COVID-19 のパンデミックに伴い、詐欺師はここぞとばかりに、医療関連の政府機関、職業安定所、社会福祉団体、研究、経済援助、助成金プログラムなどから金銭を騙し取ろうと画策するようになりました」。

連邦政府、州政府、地方政府機関の監察総監室(OIG)は、失業やその他の COVID-19 関連の支援に対する不正請求に対処する役割を担っています。政府機関は長年にわたり不正請求に対抗し、不正行為の阻止に努めてきましたが、大規模な不正行為は後を絶ちません。

  • Paycheck Protection Program(給与保護プログラム)として知られる COVID-19 の救済プランでは、給付された 8,000 億ドルのうち、約 10% にあたる 800 億ドルが不正請求に由来するものでした。
  • また、報道によると COVID-19 の失業者救済プログラムでは 4,000 億ドルが不正請求されたとみられています。

米国司法省の最近のプレスリリースでは「COVID-19 医療詐欺の取り締まりには容易ではなく、これまでで最大かつ最も広範なパンデミック詐欺を起訴するためには並々ならぬ努力が求められる。また、重要な医療プログラムの悪用者を迅速に調査し、起訴するために、前例のない省庁間の取り組みが必要となる」と述べられています。

膨大な量のデータを読み解く

FWA の検出は、膨大な量の医療、失業者支援、プログラム支援に対する請求と関連データを検証する必要があるため、極めて困難で手間やコストのかかる作業となります。
公共医療、社会福祉、支援プログラムの財務安定性、サービス品質、成果に悪影響が生じる前に、不正行為や不正請求を阻止するためにはどうすればよいのでしょうか。
これまで、公共医療機関、失業者支援、社会支援団体では、大手 IT ベンダーの提供によるカスタムソリューションを利用していました。こうしたアプローチは、導入に時間がかかり、コストも高いだけでなく、手を変え形を変え発生する FWA にタイムリーに対処することが難しく、時間やリソースをさらに投入しなければなりませんでした。
FWA が絡む「ビッグデータ」の課題を解決するために、カスタムメイドの分析システムに多額の投資を行うことは得策ではありません。むしろ、膨大なデータを短時間で利用できるようにすること、つまり、分析のためにデータをクリーニング・準備する作業を効率化することが重要です。Alteryx は、単なるデータの準備にとどまらず、詐欺、浪費、不正使用などを調査するために必要なすべての主要機能を備えており、記述的分析、予測的分析、地理空間分析、非構造化テキストデータの分析など、あらゆるレベルの分析を簡単に行うことができます。

中西部のある州では、Federal Child Care Relief Program(連邦保育救済プログラム)で 5 億 5,000 万ドルの助成金が必要となったことを受けて、DHS チームが登録、適格性、支払い処理など複数の業務プロセスからのデータを組み合わせるために、Alteryx の自動分析を導入。 組み合わせたデータをレビュー・分析し、異常や重複、その他の潜在的な問題がありそうなアクティビティを検出しています。分析を自動化することで、OIG の調査員は、手動プロセスでは得られない洞察を活用し、不正を調査できるようになり、 DHS スタッフは、連邦規制のレポート作成要件をより適切に満たすことができるようになりました。

Alteryx について

Alteryx は、データ準備からブレンド、モデル作成までの分析ライフサイクル全体を自動化できる統合セルフサービスプラットフォームであり、ローコード・ノーコードで予測モデルの作成、地理空間分析、機械学習などの強力な分析機能を活用して、あらゆる FWA を迅速に検出することを可能にします。
Alteryx を使用することで、FWA の調査を担当する組織は、手間のかかる分析プロセスを自動化し、これまで手作業で行っていた監査や分析などの面倒な工程を省き、数千時間もの作業時間を節約できるようになります。ノーコード・ローコードで、誰でも簡単に使える統合分析プラットフォームを通じて、異常をプロアクティブに特定し、データの隠れたつながりを明らかにし、予測分析で傾向をモデル化することにより、予測、FWA への対処、監査の実施、コンプライアンス違反の特定など、あらゆる業務をより短時間で行うことが可能となります。

その他の実績:

  • 米国のある州の失業者支援システムの再構築を支援。200 万を超えるアプリケーションからのデータを処理し、登録、適格性、審査、不正調査のビジネスプロセス全体で情報を結びつけ、活用することが可能に。
  • 米国のある州の監査部門は、1,000 件以上のデータを集計・分析し、洞察を強化することで、監査業務の効率を向上。
  • 133 の州政府機関で分析プラットフォームとして活用され、100 万ドル以上の二重支払いの摘発に貢献。
  • 連邦政府の OIG チームが 2 万ページもの月次電話請求書を迅速にスキャンし、異常や不正使用、浪費の可能性を特定。

次のステップ

FWA を阻止するためには、あらゆる手段を講じていく必要があります。Alteryx の使いやすく、効果的で高度な分析機能を利用すれば、大量の異種データの解釈と活用、主要なプロセスの自動化と効率化、必要とする人々へのサービスの提供を最適化しながら、財政の健全性を維持し、より良い結果を迅速に生み出すことが可能になります。
Alteryx がどのように詐欺、浪費、不正使用に対抗するための洞察を政府機関に提供しているかを解説した最新のホワイトペーパーもぜひご一読ください。


著者:
Andy Macisaak
Andy MacIsaac
ソリューションマーケティング担当ディレクター
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