L’accélérateur Fraudes, gâchis et abus vous indique quelles sont les soumissions potentiellement frauduleuses pour les prestations de votre programme. Pour voir les fraudes possibles dans votre propre programme, vous devez analyser les périodes précédentes des données pour établir les seuils de KPI et autres indicateurs de fraude potentielle. 
Avaap est là pour vous aider à réussir

### Répondre aux questions clés de l’entreprise
- Quel est l’impact financier de demandes potentiellement frauduleuses ?
- Combien de demandes avons-nous reçues au cours des trois derniers mois ?
- Quel était le montant total versé à ces candidats ?
- Quelles tendances géographiques/démographiques constatons-nous dans les demandes potentiellement frauduleuses ?
- Quel pourcentage de demandeurs ont utilisé un compte bancaire, une adresse e-mail ou un numéro de téléphone précédemment utilisés par au moins un ou plusieurs autres demandeurs ?

### Surveiller et améliorer les indicateurs clés de performance
- Volume de demandes par État
- Probabilité d’une demande frauduleuse
- Soumissions de compte bancaire en double
- Soumissions d’adresse IP en double
- Soumissions d’adresse e-mail en double
- Soumissions d’adresse en double
- Soumissions de numéro de téléphone en double

### Attributs requis des données
Source de données : Résumé du programme
- Plage de score prédictif (chaîne)
- Total historique d’adresses e-mail à correspondance partielle (chaîne)
- Total historique d’adresses IP à correspondance partielle (chaîne)
- Total historique de numéros de téléphone à correspondance partielle (chaîne)
- Sous-type de demande (chaîne)
- Jour de soumission de la demande (date)
- Type de demande (chaîne)
- Programme de prestations (chaîne)
- Adresse e-mail (chaîne)
- Adresse e-mail à correspondance partielle (chaîne)
- Adresse IP (chaîne)
- Date du dernier paiement (date)
- ID de personne (chaîne)
- N° de téléphone (chaîne)
- Disposition prédite (chaîne)
- Score prédit (entier)
- ID de personne (chaîne)
- Région (chaîne)
- Montant total payé (chaîne)

Source de données : Résumé quotidien
- Jour de soumission de la demande (date)
- Programme de prestations (1/2) (chaîne)
- Nbre quotidien de demandeurs par programme (entier)
- Nbre quotidien d’adresses en double (entier)
- Nbre quotidien de comptes bancaires en double (entier)
- Nbre quotidien d’adresses e-mail en double (entier)
- Nbre quotidien d’adresses IP en double (entier)
- Nbre quotidien de numéros de téléphone en double (entier)


Fraud, Waste, and Abuse

Surveiller et prédire les demandes de prestations frauduleuses