美国邮政服务发现它比预期的预期更多,它开始使用大数据和分析来检测邮件盗窃。

邮政服务的检查员办公室使用的分析来设置跳闸线,将数据设置参数,以帮助检测异常活动。允许邮政检查员确定承运人正在处理邮件而不是交付邮件。

当代理人到达有权证的承运人时,代理商发现了载体也在家里培养大麻。

“这是一个相当有趣的案例,”美国邮政服务办公室的数据分析实验室主任Michael Mashburn,周四在Meritalk第二届年度大数据集体风暴中表示。

alt.代理商和其他组织越来越依赖分析越来越多地检测和停止欺诈,但代理商应该从小项目和小型数据集开始定位风险。

“以增量工作是可以去的方式,”世界银行的计划协调员亚历克斯·哈特森说。 “根据您了解您了解的风险并使用数据分析来帮助焦点并定位您的调查的情况来选择您的部门。”

Medare和Medicaid在IBM的首席健康信息官Tony Trenkle表示,欺诈者仍然受到欺诈者的严重目标。

仅两项医疗保健计划占去年确定的不正当付款的近8000亿美元:

•2014年(GAO)的一份报告称,Medicare的不当款项达到2014年的600亿美元。

•根据同一份报告,医疗补助金日期不当达到175亿美元。

通过依赖分析,卫生保健欺诈和虐待管制(HCFAC)计划是卫生署署长和人力服务办公室的联合努力,通过依靠分析,在过去三年内收回了148亿美元。

分析正在帮助各机构检测数据中的异常,Trenkle说,并帮助代理从反应模式移动到预测模式。

2014年使用卫生和人类服务部使用预测分析的反欺诈制度在Medicare废物,欺诈和虐待中停止了1.332亿美元。该计划每投资每1美元收回2.84美元。

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