Skyworldwide（SKAI）利用国产图数据库技术，完成了国民健康保险公团职场参保人虚假取得资格识别系统的建设。该系统通过分析数据之间的关系，找出仅凭单项信息难以识别的疑似违规参保案例。SKAI计划以此为契机，扩大面向公共机构的数据分析及人工智能转型业务。
SKAI于10日表示，公司与合作伙伴The Sky Lab共同建设了虚假取得资格识别系统，该项目是国民健康保险公团“面向数字化全面转型的综合征收信息系统重建项目”的一部分。该系统整合处理国民健康保险、国民年金、雇佣保险和工伤保险的征收业务，并采用国产图数据库AgensGraph开发虚假取得资格识别模型、构建自主检查体系。
职场参保人虚假取得资格，是指为了逃避高额地区保险费，在实际上并未工作的情况下登记为职场参保人。仅凭单项参保信息很难区分正常参保与违规参保，但通过关联分析资产规模、收入和申报的用人单位规模等信息，可以找出彼此不匹配的信息组合。
据国民健康保险公团介绍，2023年至2025年间，共查出9202名虚假职场参保人，追溯征收的地区保险费约为666亿韩元。公团认为，相关手法日益智能化，因此实际尚未查出的案例也相当多。
该系统从征收数据中筛选分析所需项目，并将其构建为知识图谱，再通过AgensGraph分析信息之间的关系。系统还在原有规则之外新增了18种识别场景。工作人员可以在界面上调整涉及数十至数百个项目的条件，筛选疑似对象，并将最终名单交由各地区负责人实地核查。
该系统的一大特点是能够确认筛选出疑似对象的原因和依据。系统会记录哪些信息组合符合识别条件，从而为工作人员判断提供支持。如果出现新的虚假取得资格手法，还可以通过增加识别条件及数据之间的关联关系来完善系统。
除健康保险资格核验外，SKAI还将图数据库技术应用于案件分析和通信网络分析领域，并为国税厅和警察厅建设了采用关系分析的类似系统。警察厅毒品犯罪人员查询追踪系统可在三维画面中呈现超过14万名管理对象之间的关联，包括在不同案件中分别作为买家和卖家出现的人员。首尔市光通信网络综合管控系统则在地图上呈现连接25个区厅的光缆及设备之间的关系。
SKAI认为，图数据库也可作为人工智能分析的基础技术。国民健康保险公团的系统同样采用了可在已构建的图数据基础上，今后追加人工智能分析功能的架构。SKAI计划将用于连接数据关系的AgensGraph与人工智能解决方案Ontovia相结合，扩大公共部门人工智能转型业务。
SKAI曾于2020年将部分图数据库模块捐赠给Apache软件基金会，命名为Apache AGE。公司表示，该技术目前作为微软Azure的标准图数据库功能运行。
Skyworldwide首席执行官Shin Jaehyeok表示：“全球图数据库市场之所以迅速增长，是因为在人工智能时代，竞争力不取决于数据的数量，而取决于能否读懂数据中隐藏的关系。我们将以经过公共部门实际应用验证的图技术为基础，成长为贯通数据与人工智能、引领公共部门人工智能转型的核心企业。”
版权所有 © 阿视亚经济。未经许可不得转载，禁止用于AI训练及使用。
