Durante la Conferencia Internacional en Data Mining 2006, se infirieron dos importantes conclusiones. Por un lado, que mediante este tipo de desarrollos técnicos ad-hoc de Business Intelligence, estamos respondiendo eficientemente a las problemáticas de negocio que los clientes poseen y pone en segundo plano la herramienta con la cual poder resolver el problema, las que, en algunos casos, no se ajustan a la realidad local del problema. Nuestra experiencia indica que es mucho más importante contar con un diseño y modelado eficientes de la solución a los problemas de Business Intelligence que las herramientas existentes para hacerlo. El beneficio que perciben los clientes al recibir soluciones de esta naturaleza es no despreciable, ya que calzan perfectamente con lo que ellos andan buscando.
Otro de los elementos elogiados durante la exposición, titulada A Medical Claim Fraud/Abuse Detection System based on Data Mining: A Case Study in Chile, derivan de la estimación del Retorno de la Inversión (ROI), ya que permite trasparentar nuestra solución en base a resultados objetivos. La detección automática de fraudes y abusos que le propusimos a Banmédica utilizando el proceso de Data Mining les ha ayudado a reducir los componentes manuales del proceso de visación / validación y los gastos de subsidio asociados, lo que transforma a nuestro FraudScanning® en una de las más sólidas aplicaciones de Data Mining para el sector público y privado de salud y eventualmente cualquiera otra industria que requiera combatir fraudes y abusos.
Durante el año 2005 Banmédica fue capaz de estimar que el sistema FraudScanning® rechazó licencias médicas que contribuyeron con el 1.2% de ahorro en el gasto en subsidios. Adicionalmente, los casos de abusos y fraudes constantes son detectados 6.6 meses antes de lo que se hacía con el sistema antiguo. El ahorro es considerablemente mayor debido a la prematura detección de estos casos. Banmédica ha cambiado su política de detección de fraudes, desde su antigua estrategia reactiva, que reporta unos pocos casos documentados hasta el 2003, a una estrategia de detección preventiva y proactiva, que alcanzó a documentar cerca de 75 casos fraudulentos y abusivos cada mes desde 2004 y la tasa actual de detección genera un ahorro que cubre los costos operacionales del sistema y permite incrementar la calidad de la cobertura de asistencia sanitaria, justificando completamente la inversión.
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