A TAXONOMY OF MACHINE LEARNING-BASED FRAUD DETECTION SYSTEMS

As fundamental changes in information systems drive digitalization, the heavy reliance on computers today significantly increases the risk of fraud. Existing literature promotes machine learning as a potential solution approach for the problem of fraud detection as it is able able to detect patterns in large datasets efficiently. However, there is a lack of clarity and awareness on which components and functionalities of machine learning-based fraud detection systems exist and how these systems can be classified consistently. We draw on 54 identified relevant machine learning-based fraud detection systems to address this research gap and develop a taxonomic scheme. By deriving three archetypes of machine learning-based fraud detection systems, the taxonomy paves the way for research and practice to understand and advance fraud detection knowledge to combat fraud and abuse

Arquitetura de consolidação de informações para planos de saúde usando Big Data

The identification of data that is in various sources of information and its consolidation to deliver it as useful is achieved with Big Data. The overall objective of this work is to develop an information consolidation architecture design for health insurance using Big Data. For this research proposal, the analytical empirical method is used, of a quasi-experimental type with a quantitative approach, through the analysis of relevant references and specification of the architecture components. The results of this research allow categorizing different computational architectures for health insurance through a review of relevant literature, developing an architectural model of a computational system for an Ecuadorian health insurance company oriented to the consolidation of information, and evaluating the study methodology used to establish feasible factors of the model. The contribution of this work allows us to determine the applicability of the model to national or foreign health insurance companies by contrasting feasible factors in a specific company of the environment. It is concluded that the different sources of information or types of data used in the field of health insurance allow to know several edges of data analysis through a Big Data architecture, in addition to obtaining indicators to improve decision making; 73% of the established factors are viable in an Ecuadorian health insurance company.La identificación de los datos que están en varias fuentes de información y su consolidación para entregarla como útil se logra con Big Data. El objetivo general de este trabajo es desarrollar un diseño de arquitectura de consolidación de la información para seguros de la salud mediante Big Data. Para esta propuesta de investigación se utiliza el método empírico analítico, de tipo cuasi experimental con enfoque cuantitativo, mediante el análisis de referencias relevantes y especificación de los componentes de la arquitectura. Los resultados de esta investigación permiten categorizar diferentes arquitecturas computacionales para seguros de la salud mediante una revisión de literatura relevante, desarrollar un modelo de arquitectura de un sistema computacional para una empresa ecuatoriana de seguros de salud orientado a la consolidación de la información, y evaluar la metodología de estudio utilizada para establecer factores viables del modelo. El aporte de este trabajo permite determinar la aplicabilidad del modelo a empresas de seguros de salud nacionales o extranjeras mediante la contrastación de factores viables en una empresa específica del medio. Se concluye que las distintas fuentes de información o tipos de datos utilizados en el ámbito de los seguros de salud permiten conocer varias aristas del análisis de datos a través de una arquitectura en Big Data, además de obtener indicadores para mejorar la toma de decisiones; el 73% de los factores establecidos son viables en una empresa ecuatoriana de seguros de salud.A identificação dos dados que estão em várias fontes de informação e sua consolidação para entregá-los como úteis é conseguida com o Big Data. O objetivo geral deste trabalho é desenvolver um projeto de arquitetura de consolidação da informação para planos de saúde por meio de Big Data. Para esta proposta de pesquisa, é utilizado o método empírico analítico, de tipo quase-experimental com abordagem quantitativa, por meio da análise de referências relevantes e especificação dos componentes da arquitetura. Os resultados desta pesquisa permitem a categorização de diferentes arquiteturas computacionais para seguros de saúde por meio de uma revisão da literatura relevante, o desenvolvimento de um modelo de arquitetura de um sistema de computador para uma seguradora de saúde equatoriana orientado para a consolidação de informações e a avaliação do metodologia de estudo utilizada para estabelecer os fatores viáveis do modelo. A contribuição deste trabalho permite determinar a aplicabilidade do modelo a seguradoras de saúde nacionais ou estrangeiras, comparando fatores viáveis em uma empresa específica no ambiente. Conclui-se que as diferentes fontes de informação ou tipos de dados utilizados na área de seguros de saúde permitem conhecer vários aspectos da análise de dados por meio de uma arquitetura de Big Data, além de obter indicadores para melhorar a tomada de decisões; 73% dos fatores estabelecidos são viáveis em uma seguradora de saúde equatoriana

Big Data and the Right to Political Participation

In recent years, the big data revolution has rapidly expanded from the private to the public sector. Today, government authorities at all levels analyze mass amounts of digital data produced by citizens and use it to inform their policy choices in such diverse areas as healthcare, education, transportation, and urban planning. Proponents of this trend assert that it not only yields better policies, but also facilitates political participation by allowing more people to influence governmental decisions at a low cost and with little effort. This Article argues, however, that the political participation that big data analysis currently enables is flawed in two main respects. First, such participation is usually passive and unintentional, and does not leave room for public deliberation over contested issues. Second, the apparent neutrality of big data may obscure the systematic exclusion of socioeconomically disempowered groups who do not produce digital data that can affect public policy. To explicate these problems, the Article turns to the work of political philosopher Hannah Arendt, especially to her conception of political action and speech and to her idea of the “right to have rights.” It then demonstrates these problems in recent big data initiatives in the fields of healthcare and urban planning. Finally, the Article asserts that in view of its participatory deficits, big data-based policymaking in its present form may be incompatible with constitutional norms. It argues that under an uncommon yet plausible interpretation, the First Amendment may be understood to establish the positive right of citizens to participate in governmental policymaking in a manner that allows them to express reasoned opinions and engage in public deliberation. It also argues that the Fourteenth Amendment may be understood to establish the right to equal participation in policymaking of all segments of the population, including socioeconomically disadvantaged groups. The Article explains how exactly these alleged constitutional rights apply to big data analysis and discusses some measures that government authorities can take to meet their corresponding obligations without giving up the efficiency advantages of big data-based policymaking

Big data analytics in healthcare: a systematic literature review

The current study performs a systematic literature review (SLR) to synthesise prior research on the applicability of big data analytics (BDA) in healthcare. The SLR examines the outcomes of 41 studies, and presents them in a comprehensive framework. The findings from this study suggest that applications of BDA in healthcare can be observed from five perspectives, namely, health awareness among the general public, interactions among stakeholders in the healthcare ecosystem, hospital management practices, treatment of specific medical conditions, and technology in healthcare service delivery. This SLR recommends actionable future research agendas for scholars and valuable implications for theory and practice

Gerenciamento de riscos operacionais em uma operadora de planos de saúde por meio da aplicação de técnicas de detecção de anomalias e análise multicritério

Dissertação (mestrado) — Universidade de Brasília, Instituto de Ciências Exatas, Departamento de Ciência da Computação, Mestrado Profissional em Computação Aplicada, 2016.No mercado de saúde, o quadro de aumento de despesas médicas se agrava devido a uma convergência de fatores, oriundos de particularidades nos contextos legal, social e econômico. Considerando este cenário, o objetivo deste estudo é a apresentação e aplicação de metodologias qualitativas e quantitativas de análise de riscos em um dos principais processos organizacionais de uma operadora de planos de saúde. Especificamente, o processo avaliado é o de pagamento de contas médicas. Entre os objetivos específicos, buscou-se identificar as melhores práticas referentes à gestão de riscos. Em seguida, é realizado um diagnóstico da metodologia atual de avaliação de riscos existente na organização, com a proposta de integração das técnicas identificadas no decorrer do levantamento bibliográfico. Como resultado, há a proposta de alterações na metodologia atual utilizada na organização, cuja aplicação no processo avaliado resultou na identificação de um conjunto de riscos para tratamento. Entre estes, um dos mais críticos foi o de pagamento de cobranças abusivas em procedimentos assistenciais. Em seguida, são utilizadas técnicas de detecção de anomalias e análise multicritério para o tratamento do risco específico associado às cobranças excessivas de procedimentos assistenciais. Com a aplicação do modelo proposto para tratamento deste risco, foi possível identificar prestadores com indícios de irregularidades em suas cobranças. Considerando a escassez de recursos disponíveis para investigação de entidades suspeitas, foi elaborado um modelo de priorização de investigações, baseado no método de análise multicritério AHP – Analytic Hierarchy Process.In the healthcare market, the increasing costs associated with medical expenses are linked to a convergence of factors, arising from peculiarities in legal, social and economic contexts. Considering this scenario, the aim of this study is the presentation and application of qualitative and quantitative methods of risk analysis in one of the main business processes of a health insurance provider. Specifically, we evaluated the medical billings process. Among the specific objectives, we sought to identify the market's best practices related to risk management. This was followed by a diagnosis of the organization's current risk assessment methodology. Based on the review of available literature on the subject, there was a proposed integration of the identified techniques with the current methodology. The application of this new method for the evaluation of the existing risks in the claims processing workflow resulted in a set of risks identified for treatment. Among these, one of the most critical was the one associated with the payment of abusive healthcare service billings submitted by individual providers, related to medical visits and therapy sessions. Therefore, a new model, based on the concepts of anomaly detection, was used in order to analyze the organization's claims data, making it possible to identify a set of providers with evidence of irregularities in their submitted claims. Given the scarcity of resources available for the auditing of suspected entities, a multi-criteria analysis model was developed, designed to prioritize these investigations