Intelligente Datenanalyse in der Praxis

Schutz von Kindern

von - 12.02.2019
In einem ganz anderen Umfeld setzen die Analytics- und Software-Spezialisten SAS und Mindshare Technology auf Big Data, um Kinder besser vor Misshandlungen und Verwahrlosung zu schützen. Die von beiden Unternehmen gemeinsam entwickelte Technologie soll Sozialarbeiter dabei unterstützen, „nahezu in Echtzeit zu erkennen, wie hoch das Risiko beziehungsweise die aktuelle Gefährdung für Minderjährige ist“.
Die Lösung soll die Streetworker automatisch auf drohende Gefahren für Kinder hinweisen, sodass sie – in dringenden Fällen – deutlich schneller aktiv werden können. Dazu werte man unter anderem Polizeiberichte beziehungsweise Datenbanken des Gesundheitswesens aus.
Häufige Indikatoren für gravierende Probleme in einer Familie seien zum Beispiel abgesetzte Notrufe, Hinweise über die Verhaftung von Angehörigen, neue Bewohner im Haushalt, häufige Abwesenheiten in der Schule sowie strafrecht­liche Ermittlungen.
Man wolle den zuständigen Stellen dabei helfen, „Daten zu durchforsten, Risikomuster in Minutenschnelle neu einzuschätzen und gefährliches Verhalten zu erkennen“, erklärt Greg Povolny, Gründer und CEO von Mindshare Technology. Das Verbindungsnetz zwischen Kindern und Erwachsenen sei oft entscheidend, wenn es um das Identifizieren von Hochrisikokindern gehe.
Man unterstütze die Sozialarbeiter mit einem eigenen Dashboard, das ihnen permanent die neuesten Informationen zu jedem ihrer Fälle anzeigt und sie sofort alarmiert, wenn das Risiko für das Wohlbefinden eines „ihrer“ Kinder sprunghaft steigt.

Schutz vor Versicherungsbetrug

Darüber hinaus eignet sich Big Data auch, um etwa Versicherungsbetrug zu erkennen. Nach Angaben von Search & Content Analytics (SCA), einer auf Enterprise-Suchen spezialisierten Tochtergesellschaft von Accenture, entsteht durch Betrug bei Entschädigungen für Arbeitnehmer jedes Jahr ein Schaden in Höhe von rund fünf Milliarden Dollar.
Auf Basis der Tools Cloudera Hadoop und Cloudera Search sowie der Suchtechnologie Query Processing Language (QPL) hat das Unternehmen im Auftrag eines nicht genannten Anbieters von Versicherungen deswegen einen „Werkzeugkasten“ für die Betrugsermittler entwickelt. Mit diesem Tool-Set sollen sich Ansprüche sowie Rechnungen analysieren und verdächtige Schlüsselmerkmale für Betrugsfälle schnell und einfach erkennen lassen. Früher habe man zu diesem Zweck lediglich statistische Stichproben verwenden können.
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