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索賠資訊主要儲存在自由撰寫的文本資料中,如醫療記錄、理算記錄、客戶聲明、維修記錄等,如果無法從數百萬條文本記錄中提取相關事實,則完全無法下手分析索賠資訊。索賠分析可助您回答眾多商業問題 並改善您的業務流程,保險公司和製造商都可以受益於索賠資料分析。

健康保險任務

財產保險任務

製造商的保修任務

我們的工具和解決方案從海量的索賠文本記錄中提取出重要資訊,並將這些資訊連同原結構化資訊輸入我們最前沿的機器學習引擎中,以創建預測模型和檢測索賠資料中的系統性異常情況。

 

健康保險任務

 

n  欺詐識別

識別正常的行為模式並檢測異常行為。 揭示最可疑的醫療機構並調查異常行為的原因。

醫保欺詐偵測

 

財產保險任務

 

n  代位求償預測

根據對索賠記錄的分析,儘早預測代位權機會。 估算涉及金額。

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n  醫療編碼審計

核實提供的詳細醫療記錄是否能證實索賠中包含的醫療費用。

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n  訴訟預測與支援

偵測訴訟威脅,並通過從索賠記錄中挖掘的關鍵事實來武裝您的法律團隊。

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n  欺詐識別

識別不符合正常行為模式的索賠,理算人和客戶。 找出異常的原因。

財產保險欺詐偵測

 

製造商的保修任務

 

n  維修記錄分析

確定維修成本的主要構成模式與趨勢。指出問題根源及相應的成功維修方式。

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n  新興事態偵測

監視您的資料,偵測新興事態,以防微杜漸。

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n  欺詐識別

識別網路中某些經銷商的系統性異常行為。 找出導致這些異常行為的運作模式。

保修期欺詐偵測