保險

由於消費者希望支付更低的費用而獲得更高的保險理賠支付，保險公司面臨著利潤率下滑的挑戰，而同時監管環境的不穩定，也是保險公司要面臨的重要挑戰。面對這些挑戰，需要使用更複雜的分析方法最大化地提取運營資料中的有價值的資訊。

使用PolyAnalyst深入地瞭解您的資料，利用機器學習的力量避免欺詐性索賠，並且更好地瞭解客戶的需求。不同於傳統意義的處理結構化資料的分析軟體，PolyAnalyst提供豐富的工具來處理和分析不同源的文本，例如索賠說明，EMR醫療記錄，客戶調查，競爭對手資訊和社交媒體的帖子。

異常行為檢測和預防

保險公司存有索賠處理的每一步的資料。使用這些資料，分析師可以確定哪些是正常的行為模式，識別哪些是顯著偏離正常行為的異常行為模式。基於高級分析的欺詐檢測解決方案可以跟蹤各個代理商，服務提供者和被保險人的系統性異常行為。

醫療編碼準確性監控

單一地根據結構化醫療代碼來支付索賠的做法可能給醫療企業帶來錯誤和資源濫用。相關醫療記錄的及時評估可以提高每份索賠的準確性。然而，人工評估病歷的速度慢得令人望而卻步，並且費用昂貴。歡迎瞭解如何利用醫療編碼的自動化解決方案來讀取醫療記錄並生成恰當的醫療代碼集合。

醫療利用率提升

提供有效的患者護理的同時節約不必要的醫療成本是現今醫療行業的一項挑戰。為了調整高成本的醫療護理，醫療行業的專家往往需要衡量成百上千的醫療資料參數。其中大部分的資料都隱匿在非結構化的醫療文本資料中。資訊提取與決策的統一將會對提升醫療設施和服務的使用率有著很大的幫助。

讓你的客戶保持健康

呼叫中心的建立使更多慢性疾病患者通過常規的電話診療來獲得足不出戶的及時救助。上千的醫護人員們正在為無數病患的健康而努力著。歡迎瞭解更多關於運用診療記錄的文本分析來獲取醫療資訊的案例。

瞭解客戶需求

利用所有可用管道，如調查問卷，投訴熱線，客服中心和媒體等管道收集客戶的回饋意見。全面地分析您收集到的資料，挖掘客戶的潛在需求，用分析結果來幫助您開展有力的行動來滿足您的客戶的需求。

聽取員工的心聲

公司的一線職員更加瞭解客戶所遇到的問題的根源。同時，職員更能體會到企業工作模式中的不足。收集他們的建議並從中學習吸取經驗，以提高公司的運營效率，提升公司的品牌信譽。

關聯績效考核

監控您的員工與客戶的溝通情況，根據多重指標來自動評估每位員工的績效。生成標準化記分卡，在圖形報告中總結和管理員工的績效，在績效下降時自動生成預警。

社交媒體分析

社交媒體上公眾都在怎樣的談論您的公司、您的競爭對手、您的品牌及您的產品和服務，聰明的利用這些資訊，找到目標群體的“痛點”。