건강 보험
보험 배당금 최적화
사기 예방
보험사들이 직면한 두 가지 과제는 불안정적인 규제 환경과, 낮은 보험료와 많은 혜택을 기대하는 고객들로 인한 수익 감소입니다. 이러한 과제는 운영 데이터에서 중요한 가치를 추출하기 위한 보다 정교한 접근법을 요구합니다.
PolyAnalyst™를 이용한 데이터 분석을 통해 불확실성을 줄이세요. 머신러닝을 이용하여 보험금 부정 배상 요구를 근절시키고 고객과의 상호작용을 이해할 수 있습니다. PolyAnalyst는 많은 툴들을 이용해서 보험금 신청서, EMRs 의료진 기록, 고객 만족, 경쟁사 언론 보도, 소셜 미디어 포스팅과 같은 텍스트 정보를 이해하기 쉽게 해 주며, 이는 기존의 구조화된 데이터 분석 시스템보다 월등히 뛰어납니다.
사기와 오용 탐지
보상 청구 시마다 남겨지는 데이터를 이용해서 분석가들은 정상행위 패턴을 정하고 기준에서 크게 벗어나는 이상행위를 찾아냅니다. 이러한 사기 발견 솔루션은 고급 분석에 기반하여, 개별 에이전트, 보험사. 피보험자에게 체계적인 이상현상을 추적할 수 있도록 해줍니다.
의학 코드 정확성 감사
구조화된 의료 코드에만 의존한 보험료 청구는 에러 및 오용의 가능성이 있습니다. 관련 진료 기록 심사는 각 청구건의 정확성을 높일 수 있지만, 수동 평가는 시간 및 비용이 많이 소요됩니다. 지원 서류와 관련된 의료 기록 생성 및 진료 기록 판독을 자동화할 수 있습니다.
효율성 관리 증대
관련 비용을 최소화하면서 효율적인 환자 치료를 제공하는 것은 어려운 일입니다. 고비용 치료를 정당화하기 위해 의료진은 수백개의 임상매개 변수를 평가해야 하지만, 의학 기록 텍스트 대다수가 사용되지 않고 있습니다. 정보 추출과 의사결정 지원 시스템을 결합하여 효율성 관리를 증진시킬 수 있습니다.
고객 건강 유지
귀사는 콜센터를 통해 환자의 정기적 검진 통화 및 만성질병 환자들의 건강 유지를 위해 조언을 해 주고, 수백만의 환자를 간호하는 수천만의 간호사들을 보유하고 있습니다. 중요 페턴, 텍스트 분석 솔루션은 트렌드 및 신규 문제들에 대한 인사이트를 이끌어 내도록 도와줍니다.
고객 니즈의 이해 및 해결
설문조사, 불만접수, 지원센터, 소셜미디어와 같은 채널들을 통해 피드백을 수집해 보세요. 이러한 텍스트 데이터를 효율적으로 분석하고 도출된 인사이트에 따라 실행할 수 있습니다.
직원 의견 접수
직원들은 고객들의 문제들을 볼 수 있으며 조직에서 고충을 겪고 있습니다. 직원들의 의견을 통해 브랜드 가치를 향상시킬 수 있습니다.
직원 성과 평가표 생성
지원센터 직원과 고객과의 커뮤니케이션을 모니터하고, 다양한 평가기준으로 직원을 평가할 수 있습니다. 서비스 급락으로 인한 경고시 생성되는 케이스 관리 시스템에 자동 로그인하실 수 있습니다.
주요 고객
소셜 미디어 분석을 통한 브랜드 관리
다양한 소셜 미디아에서 귀사에 대한 글이나 고객 리뷰를 자동적으로 수집하고, 키워드 및 키워드와 제품과의 관계, 불만, 긍정적/부정적 제품 리뷰 등의 다양한 텍스트를 분석할 수 있습니다.