医疗大数据助力提升健康险理赔效率
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传统理赔作业模式，环节多，工作量大，多依靠人工操作，从而导致业务管理成本高，理赔效率低，客户体验差。保险公司理赔部门需要配备数十人为工作人员，且误差率高。
传统理赔作业模式环节多而繁琐
在医疗保险理赔运营管理中，准确、高效发现浪费、滥用等隐秘性较高的费用风险尤其重要。运用大数据分析辅助理赔审核，可以迅速、准确、高效地找出理赔费用风险问题，如分解住院、不合理医疗检查项目或者不合理高值医用耗材、诊断和处方药品指征不匹配、药品剂量超标等。对于系统无法审核的理赔案子，在提供由人工进行理赔审核。这样能够大大降低人力，提高理赔审核的速度。
以IMSinstitute的研究报告中的例子进行说明。以某地区数千名门诊患者的基本医疗和企业团体补充险为例，通过分析该地区理赔数据，发现多种欺诈、浪费、滥用等理赔风险行为。
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