揭露社會服務詐欺事件，可省下數百萬美元，並增強大眾信任

洛杉磯郡使用 SAS^® 偵測詐欺行為，進而減少損失、降低調查成本並增強人民的信心

洛杉磯郡公共社會服務部 (DPSS) 提供各種計畫，以減輕困難並促進健康、個人責任及經濟獨立。DPSS 在全郡的許多社區提供臨時經濟援助、就業服務、免費/低成本健康保險、食品福利、針對老年人和殘疾人士的家庭支援服務，以及其他經濟援助。

為了協助 CalWORKs 第一階段孩童照護計畫的計畫完整度，洛杉磯郡採用 SAS^® Analytics 解決方案來識別潛在詐欺情形、加強調查、及防止不當付款。資料探勘試點專案顯示，偵測共謀詐欺集團的準確率高達 85％，預計可節省 680 萬美元的成本。該郡對結果相當有自信，因此決定於 2011 年 5 月繼續實施 CalWORKs 第一階段孩童照護計畫的資料探勘解決方案 (DMS) 應用程式。透過積極打擊詐欺行為，DPSS 幫助社區中最弱勢的成員，同時保護數百萬納稅人的金錢。

分析資料，發現詐欺模式

詐欺案件可能包括虛假的僱傭索賠情形，即其所聲稱的員工不存在。另外在某些情況中，企業是透過由詐欺集團首腦勾結利益接收者一起建立，這些利益接收者謊稱自己的孩子正在不存在的托兒所就讀。有時候，犯罪者申報的虛假的工時表，或是工時表比聲稱的時間還要短。

為了打擊詐欺，洛杉磯郡首先需要有資料整合解決方案和強大的分析引擎，以匯集大量內外部資料來源，以建立並執行預測模型。透過社交網路分析和資料分析，洛杉磯郡可以預測哪些福利接收者和服務提供者最有可能參與詐欺活動，並造成潛在的巨額資金損失。

洛杉磯郡利用預測模型和對等群組分析來偵測孩童照護服務使用方面的異常情況，藉此制定高風險評分，以降低對調查人員分配的誤報個案。此系統使用預測模型來分析社交網路，並評估孩童照護計畫中孩童照護詐欺與詐欺網絡共謀的可能性。社交網路分析也有助於識別相關案件中的詐欺共謀集團。

洛杉磯郡使用 SAS，並把 SAS 資料探勘技術與社交網路分析、預測分析、規則管理和預測技術相結合。SAS 商業智慧也被用來建立資訊入口網站，而報告即存放在此處並用於監控與共享詐欺案件相關資訊。透過識別詐欺活動的過往模式，調查人員可專注於詐欺可能性較高的案件。在提升流程效率後，詐欺調查人員就有更多餘裕審查高風險案件。

揭露共謀行為，助力調查人員

SAS 模型使 DPSS 的福利詐欺預防暨調查 (WFP&I) 專員能更早識別並加快可疑案件審查，不必再等候簽約機構或其他轉介來源的轉介。

DMS 能更早偵測共謀群體的蹤跡，顯著縮短了詐欺活動的存續時間。洛杉磯郡繪製了一份由參與者和提供者構成的網路，透過視覺資料顯示他們的關聯。他們還研究是否可以把任何小型網路併入較大型的網路計畫中，其中參與者與其他孩童照護提供商有所勾結。他們確定了強大的中心節點，並在某個案件中發現一家托兒服務供應商為許多參與詐欺活動共謀的節點提供服務。

事實證明，網路分析對於詐欺調查人員最有價值的貢獻，就是社交網路分析所顯露出的相互關聯。這種結果顯示出例如透過共用電話號碼和地址所連結的複雜關係網路。即時存取孩童照護接收者和提供者網路，為詐欺調查人員省下無數時間的案件調查準備時間。一名調查人員表示道：「過去我需要花費數月或數年的時間，才能揭開上面所顯示的各種關係。」

「在我經手的某個案件中，只需按一下滑鼠，就能看到額外證據的線索，這些線索過去可能需要幾週甚至幾個月才能發掘。包括潛在未通報雇主地址和姓名，以及潛在第二居住地址等證據。系統還會顯示我的嫌疑人和另外兩起案件的兩名嫌疑人的關聯。」

此外，一名即將完成 10 人共謀調查案的調查人員用主要嫌疑人的姓名進行社交網路分析，進而發現了另外 7 名潛在共犯，而如果沒有這項技術，她可能難以發現這種資訊。

豐厚的投資報酬率，無價的成果

從 2011 年 5 月到 2015 年 5 月期間，發起了以下行動：

• 88 起案件移交至地區檢察官進行重罪起訴。
• 已啟動 941 起 DMS 詐欺轉介調查。
• 已向 DPSS 個案人員提交 1,538 份轉介案，以採取後續行動，其中 879 份轉介案達成以下一項或多項結果：
  • 因孩童照護詐欺以外的原因而進行詐欺調查轉介。
  • 拒絕/終止/減少各種公共援助福利。
  • 超額付款。
  • 醫療費用分攤。

自部署 DMS 以來，洛杉磯郡的效率顯著提高，發現更多詐欺事件，並加快調查速度。每月約有 10-15 起案件轉介，其中超過 40％ 的案件證實涉及詐欺行為，因而不僅讓該郡得以追回資金並防範詐欺支出，還在大規模詐欺集團組織動員並造成真正傷害前，及早予以遏制。當中省下的成本是無法計算的。