医疗保险反欺诈模型（金融风控实战_企业建模_论文科研）

 背景意义
社会医疗保险是国家通过立法形式强制实施，由雇主和个人按一定比例缴纳保险费，建立社会医疗保险基金，支付雇员医疗费用的一种医疗保险制度，它是促进社会文明和进步的重要手段。但是，有些人为了获得不当利益，利用各种途径收集医疗保险参保人员的医保卡，通过医保卡到医院进行虚假诊疗，或通过编造病历、诊疗过程，套取医保基金，不仅危害社会，也让自己走上犯罪的道路，终是害人害己。

医保诈骗案件层出不穷，给政府带来巨大经济损失。

医疗保险欺诈是指医疗保险计划被利用或滥用，以获取非法获利的行为。这种欺诈行为可能涉及医疗服务提供者、患者或保险公司，包括但不限于以下几种情况：

    虚假账单：医疗服务提供者提交虚假账单，要求保险公司支付未提供的服务或过高的费用。

    虚假诊断和治疗：医疗服务提供者对患者进行虚假诊断或提供不必要的治疗，以获取更多的保险报销。

    虚假索赔：患者故意提供虚假信息或文件，以获取未经授权的医疗保险报销。

    药品欺诈：医疗服务提供者或患者滥用处方药，或者销售假药以获取非法利润。

医疗保险欺诈不仅损害了保险公司的利益，也对医疗服务质量和患者权益造成了严重影响。因此，政府和保险公司都在积极采取措施来打击医疗保险欺诈行为，包括加强监管和审查制度，提高数据分析和监测技术的运用，加强对医疗服务提供者和患者的教育和培训等。

需求
我们公司开发已一套医疗保险欺诈识别监测模型，帮助医保部门实现对各类医疗保险基金欺诈违规行为的准确识别，以进一步丰富现行医保智能监控的医保规则和医学规则，提高医保智能监控的针对性和有效性。

 模型使用对象
1.医保部门-风控反欺诈成员
2.研究生博士生相关科研论文

我方公司模型能力
1.对给定的医保数据集进行分析处理，并进行多维特征信息分析，自动化提取出能够描述影响医疗保险欺诈的特征因子集合。
2.利用特征因子的成果，结合AI相关算法，构建医疗保险欺诈识别模型，强调模型的准确性和可解释性。输出本训练数据中医疗保险欺诈的结果。
3.尝试从业务实践角度描述模型提供的业务价值，并结合领域知识探索拓展和丰富系统的附加价值。

迎刃而解
我们通过建立风控模型，自动化检测诈骗用户，并建立医保用户的信用分数，帮助各个医保机构解决难题。

我方公司模型准确率高于90%，精准识别医保诈骗用户

我方模型有极高区分医保诈骗用户性能。

如果您们对该医保反欺诈人工智能模型项目感兴趣，欢迎各科研机构，企业联系。

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