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不適切支払検知

医療関連の詐取、 無駄、悪用を迅速かつ正確に検知

高付加価値ケースに集中し、最大限の効果をもたらす不適切な支払いの検知と防止

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。

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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

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請求や医療プロバイダーの詳細、オンラインレビュー、除外リストなどのプラットフォームに統合済みのデータや情報を編集するための時間を節約できます。

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コンテキストとアクションを含むアラート

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あらゆる形式のあらゆるデータ

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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

支払前の詐取、無駄、悪用を防止して節約額を拡大
シフトを使用すると、請求を支払う前の迅速な検知と決定が可能になります。シフトの AI 活用型リアルタイム分析で、新たな不正をその場で阻止できます。強化された外部データと組み合わせれば、調査員はアラートの背景となるコンテキストを把握し、調査を迅速に実施して、医療提供者の疲労を軽減できます

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。

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AIによる不正対策を実際にご覧いただけます。