Echtzeit-KI-Analyse zur Erkennung von Vorauszahlungen
Krankenversicherung
Shift ermöglicht es Krankenversicherern, mithilfe von erweiterten Daten und versicherungsspezifisch trainierter KI schnell und zuverlässig fundierte Entscheidungen zu treffen
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Ein zunehmendes Problem erfordert eine ausgereifte Herangehensweise
Betrug, Verschwendung und Missbrauch im Gesundheitswesen kosten die Gesundheitsbranche jedes Jahr Milliarden. Angesichts der Flut an Verdachtsmeldungen, neuen Systemen und unübersichtlichen Datenquellen müssen die Versicherer ihren Kampf gegen dieses wachsende Problem auf eine höhere Stufe bringen. Shift revolutioniert die Aufdeckung und das Management von Betrug, Verschwendung und Missbrauch, indem es beispiellose KI-gestützte Erkenntnisse liefert, die Versicherer dabei unterstützen, schnell, effektiv und präzise zu handeln.
- Mehr Präzision dank versicherungsspezifisch trainierter KI. Shift ermöglicht es Versicherungsgesellschaften, verdächtige Schadenmeldungen, Anbieter und Anspruchsteller auf der Grundlage ständig aktualisierter Szenarien zu erkennen.
- Schnellere Ermittlungen durch verständliche KI-Entscheidungen, die auf die Bedürfnisse der Nutzer im gesamten Unternehmen zugeschnitten sind
- Geringere Kosten dank einer auf die Maximierung der Ertragserhaltung ausgerichteten Beratung
- Mehr Effizienz für bessere Patientenergebnisse, Optimierung der Leistung der Anbieter und Einhaltung der Vorschriften.
ABSCHNITT ÜBER BESONDERE PRODUKTE
Fraud Waste & Abuse Detection
Eine KI-gestützte Lösung, die gesundheitsbezogene und umfangreiche externe Daten nutzt, um verdächtige Aktivitäten sicher zu erkennen und gleichzeitig detaillierte kontextbezogene Anleitungen für Schadensachbearbeiter und Detektive bereitzustellen
KI-gestützte Entscheidungshilfe für Krankenversicherungen
Integrierte interne und externe Datenquellen liefern ein vollständiges Bild, mit Lernmodellen für mehr Genauigkeit
Faire, kohärente Entscheidungen durch versicherungsspezifische KI
ISO27001- und 27701-zertifizierte Produkte und Implementierungsprozesse