不正行為者はルールを守りません。
検知戦略もルールの枠を超える必要があります。
医療関連の不正に対して訓練されたシフトの AI モデルは、静的なルールベースの検知方法の枠を超え、
検知精度を高め、高額の医療関連の詐取、無駄、悪用を検知し、調査員の効率性を高めます。
調査員による調査には必ず時間がかかります。正しいデータや情報のために情報ソースを編集する時間も無駄にできません。シフトは強化された保険データと広範な外部データを組み合わせて、適切なインサイトを迅速に調査員に提供します。
調査の全詳細を1 か所に表示
関連の医療プロバイダーの検知
コンテキストとアクションを含むアラート
あらゆる形式のあらゆるデータ
医療関連の詐取、無駄、悪用の手口は常に進化しており、調査員は、これらに対応するための適切なツールを必要としています。シフトの強力な AI は、ルールベースの手法の枠を超えて、高額な 詐取、無駄、悪用を検知して、継続的学習によって精度を高めることができます。
予測変数
エンティティ解決
継続的学習
自然言語処理
シフトによる関係性やネットワークの自動分析によって、調査員が、関連のエンティティ、リベートや共謀の疑いの特定、高額で複雑な不正の対策を実施できます。
複雑な不正をシンプルに
関連エンティティ
ネットワーク分析
関連アラート
チームの生産性とコラボレーションを向上させ、自動化の機会を活用し、統合されたケース管理機能で複雑なケースワークを整理できます。
ケースの割り当てと選別
コミュニケーションの効率化
アクティビティ追跡
KPI とレポート
支払整合性におけるライフサイクル全体での強力な検知
シフトは、進化する手法に対する、静的ルールベースの検知方法の限界を、継続的学習で打ち破り、新たな詐取、無駄、悪用のケースや高額ケースを捕捉しながら、支払後の調査を加速するために必要な詳細とデータを調査員に自動的に提供します。
優れたケース管理は、ケースの開始前から始まります。シフトは、チーム全体の調査ワークロード状況を把握して、情報に基づくアラートの割り当てと選別の機能をユーザーに提供します。コラボレーション、コミュニケーション、文書のリクエストがプラットフォーム上で簡単にできます。ケースの引き継ぎですか、それとも監査の準備ですか? シフトのアクティビティ追跡で、すべてのアクションを 1ヶ所にまとめ、明確で簡潔な文書が作成できます。
従来の不適切支払検知の手法からシフトする時
医療関連の詐取、無駄、悪用は常に変化しています。従来型のアプローチで十分でしょうか? 保険金の不適切な支払の検知における、ルールベースの戦術による従来型アプローチと、進化する不正、医療保険からの要求に関連した問題の増大について詳しく説明します。不適切支払検知における AI 主導による従来型アプローチの転換と、実用的なインサイトや保険全体でのコラボレーションの拡大についてご説明します。