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基于“健保云®”智能风控平台的风险测评系统,将风险因子标签化,通过八大智能引擎,根据保险公司的实际情况量身定制,提供覆盖保险全流程的风控服务。

人工智能

以人工智能和大数据为驱动

健康风险诊断

以“健康风险诊断”和“疾病诊断”为核心

保险行业

为保险行业提供包括智能健康干预、智能两核、大数据挖掘行为识别等12项健康风控赋能

更低保费

以更低保费提供更高保障和更好健康

健保云®的应用

全球首次运用多领域人工智能技术一站式解决保险风控技术谜题:
保险公司运营和风控与大人群健康风控

构成:以人工智能和大数据为驱动,以“健康风险诊断”和“疾病诊断”为核心,
为健康保险行业提供包括智能核保、智能理赔、大数据风控技术等12项健康风控赋能

优势:引用全球领先“静态知识图谱+迁移机器学习”进化方法,产生八大智能规则引擎;
运用众多人工智能知识图谱,打破众多保险经营中的国外垄断技术壁垒

作用:帮助保险企业提升运营效率和风控能力,
解决了移动互联网场景保险成本和风控难题,为业内首创

健保云®的价值

01.

有效解决安全应用矛盾

对保险医学大数据

健保云® ETL模块通过临床医学和保险医学的话语体系间的自动识别、翻译、适应性进化,实现健康医疗大数据的隐私保护与行业应用的智能化对接和安全保障。
02.

有效提升被保人健康结果

对保险用户

提升临床资源配置效率和自动风险识别,有效提升健康结果。
03.

有效提升风控能力瓶颈

对保险行业

打破国外技术壁垒,填补我国技术空白,为保险行业基础设施(覆盖逾200万被保险人,对慢病和高危人群投入 产出比1:3.17,数据挖掘和识别异常金额占总赔付10.7%以上)。

八大智能规则引擎

人工智能健康风险诊断、人工智能常见疾病诊断、智能核保、智能核赔、智能药检、智能续保、智能慢病管理、大数据检核。

平台开放扩展、灵活部署配置
智能规则引擎、产品快速迭代
流程重复可用、易替换可外挂

智能保险医学数据适配系统

人工智能健康风险诊断系统

减少30%~50%以上新发病率,对于已发病人群,在健康风险管理上每投入1元钱,将会在未来医疗费用支出上节省3.17元。

人工智能疾病诊断系统

疾病自我诊断,全年累计完成自我诊断近千万次。用户20%就医转为非就医;38%专科转为全科;56%急诊转为非急诊;97%明确下一步该做什么;98%认为科学严谨值得信赖。

智能核保

同一地区覆盖90%以上医院数据作为智能医疗核保的凭证是我们的要求。我们根据客户信息分析用户潜在健康风险和财务风险,评估相应的投保风险等级,反馈到保险公司。尤其对于线上销售的保险产品,核保规则将更加灵活,提升核保通过率。智能核保系统实现降低客户逆选择风险,提高保费收入。

人工智能核赔系统

通过多渠道对客户提供的数据进行核实比对,如调取权威医疗数据对案件人提供的信息进行比对,调取药品数据判断用药的合理性等信息,生成风险评估报告,根据生成的报告系统跳转处理流程,格式化处理医疗数据,使其与保险公司产品的理赔规则更快地匹配。实现从TPA→自动快赔→智能直赔的不断飞跃。

智能大数据分析系统

将大人群医疗健康数据库,与信息技术、大数据、人工智能相结合开发了独有的保险理赔风控管理系统,能对理赔数据进行快速评估、智能识别,帮助保险公司由面及点地了解被保人全人群特征、赔付情况,甄别理赔金额和个案的异常情况,对理赔金额进行及时风险控制或追偿赔付损失。实现从简单控费到智能风险管控。

智能药检

帮助不同疾病人群匹配不同医疗路径和合理药品匹配的知识库,发现风险点。识别异常用药,避免药品滥用。

健保云®案例枚举

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社会基本医疗保险风控

好人生与社保机机构合作,为某钢铁集团下属员工(含退休人群)提供覆盖全员的大人群健康干预计划(CIPM),该计划下干预人数3万余人,通过为每一位计划参与者健康一对一的健康档案并通过社保机构导入相应的就医数据和体检数据,并通过问卷的方式获得参与者的家族病史,日常生活习惯等数据。通过健康风险评估模型对人群进行标签化的分类,通过配置一对一的健康干预专家为不同的个体提供个性化的健康干预服务,同时与工会合作。
通过宣讲会、宣传海报、健康讲座、定制健康食谱等行动,有效地降低了参与人群的高血压,糖尿病,脑卒中等疾病的新发病率,并且使已经患有上述疾病的人群的并发症与发病率得到有效降低。通过外聘的第三方对全体参与人员进行回访后发现,在该计划中每投入1元的健康干预成本,最终可以帮助社保降低3.17元医疗费用支出。

某大型保险公司团体客户理赔风控服务

某大型保险公司团险有一个大型团体员工保险项目,项目运行2年来,整体理赔率一直居高不下,该大型保险公司希望能通过我们,根据该项目的历年理赔数据进行大数据分析并提供相应的风控建议。该项目的历年理赔数据50多万条,通过健保云智能风控平台对数据进行清洗并分析,发现4万余条疑点数据,总计发现12大类30余项的风险问题,最终为该大型保险公司挽回近千万元的经济损失。

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