Dashboard Para La Identificación De Los Posibles Intentos De Fraude De Las Prestadoras De Servicio Asociadas A Las Entidades Aseguradoras
Fraud currently negatively affects health insurance companies, for this reason an early detection must be made by auditors, and based on the findings, decisions must be made to improve the detection of fraudulent cases. But this activity every day generates greater challenges in the audit area as mo...
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Main Author: | |
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Other Authors: | |
Format: | Trabajo de grado (Pregrado y/o Especialización) |
Language: | spa |
Published: |
Universidad Antonio Nariño
2023
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author | Alfaro Prieto, Carlos Alberto |
author2 | Cables Pérez, Elio H. |
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description | Fraud currently negatively affects health insurance companies, for this reason an early detection must be made by auditors, and based on the findings, decisions must be made to improve the detection of fraudulent cases. But this activity every day generates greater challenges in the audit area as more and more cases of fraud to be reviewed which can be from fraudulent billing and coding, falsification of documents, submission of fraudulent claims and misuse of the patient's identity This project provides an automated tool to detect and prevent fraud in healthcare services. |
format | Trabajo de grado (Pregrado y/o Especialización) |
id | repositorio.uan.edu.co-123456789-8204 |
institution | Repositorio Digital UAN |
language | spa |
publishDate | 2023 |
publisher | Universidad Antonio Nariño |
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spelling | repositorio.uan.edu.co-123456789-82042024-10-21T12:29:34Z Dashboard Para La Identificación De Los Posibles Intentos De Fraude De Las Prestadoras De Servicio Asociadas A Las Entidades Aseguradoras Alfaro Prieto, Carlos Alberto Cables Pérez, Elio H. Dashboard detección de fraude prestadoras de servicios aseguradora análisis de datos 658 168.23 A385d Dashboard fraud detection service providers insurer data analysis Fraud currently negatively affects health insurance companies, for this reason an early detection must be made by auditors, and based on the findings, decisions must be made to improve the detection of fraudulent cases. But this activity every day generates greater challenges in the audit area as more and more cases of fraud to be reviewed which can be from fraudulent billing and coding, falsification of documents, submission of fraudulent claims and misuse of the patient's identity This project provides an automated tool to detect and prevent fraud in healthcare services. El fraude en la actualidad afecta negativamente a las compañías aseguradoras de salud, por tal motivo se debe realizar una temprana detección por parte de los auditores, y con base a los hallazgos tomar decisiones que mejoren la detección de casos fraudulentos. Pero esta actividad cada día genera mayores retos en el área auditora ya que cada vez son más los casos de fraude que se deben revisar los cuales pueden ser desde Facturación y codificación fraudulenta, Falsificación de documentos, la presentación de reclamaciones fraudulentas y uso indebido de la identidad del paciente. Este proyecto permite proporcionar una herramienta automatizada para detectar y prevenir fraudes en los servicios de salud. Especialista en Gobierno de Datos Especialización Presencial Proyecto 2023-07-17T14:06:52Z 2023-07-17T14:06:52Z 2023-05-30 Trabajo de grado (Pregrado y/o Especialización) info:eu-repo/semantics/acceptedVersion http://purl.org/coar/resource_type/c_7a1f http://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85 http://repositorio.uan.edu.co/handle/123456789/8204 Silberschatz, A., Galvin, P. B., & Gagne, G. (2012). Operating System Concepts (9th ed.). Wiley. Aula21. (08 de 2018). Aula21. Obtenido de Aula21: https://www.cursosaula21.com/quees-python/ Wang, R. Y., & Strong, D. M. (2012). Database Systems: Concepts, Design, and Applications. McGraw-Hill Education. DAMA International. (2017). Home. Recuperado el 24 de mayo de 2023, de https://www.dama.org/ Python Software Foundation. (s.f.). Python Programming Language. Recuperado el 24 de mayo de 2023, de https://www.python.org/ Microsoft. (s.f.). Integration Services (SSIS). Recuperado el 24 de mayo de 2023, de https://docs.microsoft.com/en-us/sql/integration-services/ Microsoft. (s.f.). Power BI. Recuperado el 24 de mayo de 2023, de https://powerbi.microsoft.com/ García, M. A. (2020). Fraude en la prestación de servicios de salud: Estrategias de detección y prevención. Ciudad de México, México: Editorial Salud. Ango, J. (2020). Análisis de datos para la toma de decisiones con el uso de tableros de control aplicado a los registros de ventas digitales de un ECommerce (Tesis de pregrado). Universidad de las Américas, Quito ISSA.(2022).Detectar el fraude en la atención de salud mediante las tecnologías emergentes. Recuperado de 4 de julio 2022 https://ww1.issa.int/es/analysis/detecting-fraud-health-care-throughemerging-technologies instname:Universidad Antonio Nariño reponame:Repositorio Institucional UAN repourl:https://repositorio.uan.edu.co/ spa Acceso abierto Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International (CC BY-NC-ND 4.0) https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/ info:eu-repo/semantics/openAccess http://purl.org/coar/access_right/c_abf2 application/pdf application/pdf application/pdf Universidad Antonio Nariño Especialización en Gobierno de Datos Facultad de Ingeniería de Sistemas Bogotá - Federmán |
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