Assurance
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Gérer les réclamations
❯Détection des réclamations médicales frauduleuses
Détection des réclamations médicales frauduleuses
Pour:
TPA, compagnies d'assurance maladie
But:
Créez un modèle ML pour déterminer si une réclamation particulière peut être frauduleuse.
Objectif:
Anticiper les risques
Solution IA pour la classification des dommages automobiles
Pour:
Compagnies d'assurance, propriétaires/utilisateurs de voitures
But:
Classification des dommages de voiture pour les types de dommages courants tels que les bosses de pare-chocs, les bosses de porte, les éclats de verre, les phares cassés, les feux arrière cassés, les rayures et les bris.
Objectif:
Automatiser un processus métier
Des semaines aux heures : comment les assureurs innovent avec l'IA pour raccourcir le temps de traitement des sinistres et améliorer l'expérience client
Pour:
- Gestion des réclamations - Expérience client.
Objectif:
Expérience client améliorée
Détection des réclamations médicales frauduleuses
Pour:
TPA, compagnies d'assurance maladieObjectif:
Anticiper les risquesProblème adressé
Passez d'une interprétation uniquement humaine à une détection de fraude assistée par ML.
But du cas d'usage
Créez un modèle ML pour déterminer si une réclamation particulière peut être frauduleuse.
Description
La société de tiers administrateur (TPA) dispose d'un très bon tableau de bord de visualisation des tendances visuelles par patient, par médecin et par état des réclamations médicales soumises aux compagnies d'assurance que le TPA dessert. Cependant, l'identification des anomalies à partir de la représentation visuelle se faisait toujours sur la base d'un jugement subjectif. Le modèle ML a été développé pour identifier les anomalies dans les réclamations qui peuvent avoir des activités frauduleuses par le patient, par le médecin ou par les deux en collusion.
Apprentissage automatique
IA: Comprendre