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Le comté de Los Angeles mise sur SAS® pour détecter les fraudes aux aides à la garde d'enfants
Le système a identifié plus de 200 cas de fraude, aidé à les prioriser et optimisé leur traitement
Paris, France (26 juin 2012)
– Le Département Public des Service Sociaux (DPSS - Department of Public Social Services) du comté de Los Angeles a fait appel à SAS, leader mondial du décisionnel et de la business analytics, pour démanteler les réseaux de fraude organisés et identifier les individus qui détournent les aides sociales réservées aux plus démunis. Grâce aux outils d'analyse et de data mining de SAS, le DPSS a pu identifier plus de 200 cas potentiels de fraude et déjouer des escroqueries organisées autour du programme de soutien CalWORKs (California Work Opportunity and Responsibility to Kids).
Le comté propose des allocations et une aide à l'emploi aux familles éligibles ayant des enfants mineurs à charge. Grâce à la solution SAS® pour la détection de fraude dédiée à l'administration, il peut garantir que seules les personnes en grande difficulté les perçoivent.
« Les activités frauduleuses restreignent les fonds destinés aux foyers les plus modestes et entament la confiance des citoyens à l'égard d'un programme vital », déclare Michael J. Sylvester II, directeur adjoint et responsable des systèmes d'information du DPSS.
« Pour regagner cette confiance, il est donc indispensable d'éradiquer les manœuvres malhonnêtes et de mettre la main sur les responsables. La solution de data mining (DMS) développée par le comté de Los Angeles et SAS joue un rôle essentiel dans cette démarche. »
Démasquer les fraudeurs, mettre au jour les escroqueries organisées et faciliter les enquêtes
Le système DMS a permis d'identifier plus de 200 cas de fraude en un temps record par rapport aux processus de détection classiques. Grâce à SAS® Social Network Analysis, le département WFP&I du DPSS (Welfare Fraud Prevention and Investigations), qui a pour vocation de prévenir la fraude aux prestations sociales, a pu rapidement débusquer deux réseaux organisés, représentant pas moins de 16 cas de fraude. Cet outil d'analyse des réseaux sociaux a permis de réduire considérablement la durée des activités frauduleuses et fait gagner un temps précieux aux enquêteurs.
« D'un simple clic, SAS m'a fourni des preuves supplémentaires que j'aurais peut-être mis des semaines voire des mois à découvrir, tout en établissant un lien entre mon suspect et deux individus impliqués dans d'autres cas », confie un enquêteur.
Des modèles prédictifs pour détecter les anomalies
SAS génère des scores de risques élevés sur la base de modèles prédictifs et d'une analyse détectant les comportements inhabituels dans l'utilisation des services de garde d'enfants. Ceci limite le nombre de faux cas positifs confiés aux enquêteurs. Ce système de scores facilite la hiérarchisation des cas ainsi que l'identification des principales cibles. L'analyse des réseaux sociaux permet de repérer des individus susceptibles de commettre des actes frauduleux, de débusquer les réseaux organisés et d'identifier les cas en rapport avec les enquêtes en cours.
Outre SAS Fraud Framework for Government, la solution de détection de fraude dédiée à l'administration, et SAS Social Network Analysis, le comté de Los Angeles utilise des technologies d'analyse prédictive et de data mining ainsi que des outils de gestion des règles et de prévisions. SAS® Business Intelligence offre un portail pour le contrôle, le reporting et le partage d'informations sur les cas de fraude.
Les données du comté sont hébergées au SAS Analytics Lab pour l'administration fédérale et locale, qui collabore avec les représentants des différentes administrations pour développer une technologie d'analyse avancée et améliorer ainsi les services proposés. Le laboratoire compte près de 300 experts SAS, pour la plupart titulaires d'un doctorat, qui conçoivent des solutions technologiques visant à simplifier la tâche des administrations, que ce soit dans la détection des fraudes, le recouvrement des taxes, la sécurité publique, les risques liés aux retraites et à l'éducation.
Un projet pilote mené avec succès
Avant la mise en place du système, SAS et le comté de Los Angeles ont mené un projet pilote de data mining qui s'est révélé efficace à 85 % dans la détection de réseaux organisés de fraude. Les économies liées à la détection anticipée des cas de fraude et à leur traitement optimisé sont estimées à 6,8 millions de dollars.
« Le succès du projet pilote est le fruit du solide partenariat entre SAS et le comté de Los Angeles », explique Paula Henderson, vice-présidente du pôle Administration fédérale et locale chez SAS. « Les spécialistes des fraudes de SAS et l'Analytics Lab travaillent en étroite collaboration avec le comté pour garantir l'efficacité continue du système dans l'identification des fraudeurs et la protection de l'argent des contribuables. »
Les 50 états utilisent les solutions SAS pour faire évoluer leurs modes de fonctionnement et offrir les services adéquats, au moment opportun, avec les ressources appropriées. SAS propose un large éventail de solutions décisionnelles, analytiques et d'intégration de données, et collabore avec les administrations pour développer des offres sur mesure.
SAS, leader mondial du décisionnel et des solutions de business analytics, est le plus important éditeur indépendant du marché du décisionnel avec un chiffre d’affaires mondial de 2,725 milliards de dollars réalisé en 2011. Grâce à des solutions innovantes reposant sur une infrastructure intégrée, SAS aide ses clients -sur plus de 55 000 sites dans le monde- à améliorer leur performance et à produire de la valeur en leur permettant de prendre rapidement de meilleures décisions. Depuis 1976, SAS donne à ses clients The Power to Know®. La filiale française, créée en 1983, emploie 290 collaborateurs et a déployé les solutions SAS sur plus de 2 600 sites. SAS France se place au 7e rang dans la catégorie des entreprises de moins de 500 salariés dans le palmarès 2012 de Great Place to Work® en France et a reçu le label Top Employeur du CRF Institute en 2012, 2011 et 2010.