医保行业分析 - Megaputer Intelligence

由于消费者希望支付更低的费用而获得更高的保险理赔支付，保险公司面临着利润率下滑的挑战，而同时监管环境的不稳定，也是保险公司要面临的重要挑战。面对这些挑战，需要使用更复杂的分析方法最大化地提取运营数据中的有价值的信息。

使用PolyAnalyst深入地了解您的数据，利用机器学习的力量避免欺诈性索赔，并且更好地了解客户的需求。不同于传统意义的处理结构化数据的分析软件，PolyAnalyst提供丰富的工具来处理和分析不同源的文本，例如索赔说明，EMR医疗记录，客户调查，竞争对手资讯和社交媒体的帖子。

异常行为检测和预防

保险公司存有索赔处理的每一步的数据。使用这些数据，分析师可以确定哪些是正常的行为模式，识别哪些是显著偏离正常行为的异常行为模式。基于高级分析的欺诈检测解决方案可以跟踪各个代理商，服务提供商和被保险人的系统性异常行为。

单一地根据结构化医疗代码来支付索赔的做法可能给医疗企业带来错误和资源滥用。相关医疗记录的及时评估可以提高每份索赔的准确性。然而，人工评估病历的速度慢得令人望而却步，并且费用昂贵。欢迎了解如何利用医疗编码的自动化解决方案来读取医疗记录并生成恰当的医疗代码集合。

提供有效的患者护理的同时节约不必要的医疗成本是现今医疗行业的一项挑战。为了调整高成本的医疗护理，医疗行业的专家往往需要衡量成百上千的医疗数据参数。其中大部分的数据都隐匿在非结构化的医疗文本数据中。信息提取与决策的统一将会对提升医疗设施和服务的使用率有着很大的帮助。

呼叫中心的建立使更多慢性疾病患者通过常规的电话诊疗来获得足不出户的及时救助。上千的医护人员们正在为无数病患的健康而努力着。欢迎了解更多关于运用诊疗记录的文本分析来获取医疗信息的案例。

利用所有可用渠道，如调查问卷，投诉热线，客服中心和媒体等渠道收集客户的反馈意见。全面地分析您收集到的数据，挖掘客户的潜在需求，用分析结果来帮助您开展有力的行动来满足您的客户的需求。

公司的一线职员更加了解客户所遇到的问题的根源。同时，职员更能体会到企业工作模式中的不足。收集他们的建议并从中学习吸取经验，以提高公司的运营效率，提升公司的品牌信誉。

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