AR ▾
MAINS LAB
الحلول
من نحن
إتصل بنا
الأخبار و الرؤية

عدد الأخطاء أقل مرتين في التنبوء بالمطالبات

times

2

2

الاكتتاب الآلي

يعزز الربح من خلال الحصول على عملاء مع نسبة ربح أعلى.

الاكتتاب هو عملية اتخاذ القرار بناءً على الإحصائيات ، ولكن هناك دائمًا عنصر بشري في العملية. يميل الناس إلى توخي الحذر وتجنب القرارات الصارمة. وفي الوقت نفسه ، نعلم أن الشركات التي تكون حتى من نفس الصناعة لديها استخدامات مختلفة لتغطية التكاليف الطبية بناءً على العديد من العوامل ، بما في ذلك موقع المكتب ، ووسائل النقل المستخدمة ، وخصائص العيادة ، وما إلى ذلك

وبالتالي ، لدينا حل يساعد شركات التأمين على اتخاذ قرارات أفضل ومرجحة للحصول على هامش ربح أعلى على منتجات التأمين الطبي

System features

النمذجة والاختبار
أتمتة العمليات
محاكاة التنبؤ بالمدفوعات ومقارنتها بالبيانات الواقعية
المراحل 1-3 ، توقعات التضخم ، الاستهلاك ، الموسمية ، إلخ. حساب السعر الأساسي
تنقية البيانات
API عبر
أو أي وسيلة أخرى ، طرح النماذج المختبرة مسبقا. نشر خوارزميات التدريب النموذجية
أكثر من 15 عاملاً لهيكلة البيانات والتحقق منها لمزيد من عمليات المعالجة
إثراء البيانات
إضافة أكثر من 20 عاملاً لتحسين دقة
UW حسابات
المعالجة
تحضير أكثر من 250 ميزة لاستخدامها في النماذج
الإندماج

Result

1,60
1,40
1,20
1,00
0,80
0,60
0,40
0,20
Human forecast
Model forecast
Fact
0
2
4
6
8
10
12
14
16
18
20
-
تُظهر الإحصائيات أن تبعثر القرارات المتوقعة بالنسبة إلى الشخص الوسيط أقل منها بالنسبة لمتعهد التغطية ، أي أن الشخص يتصرف "وفقًا للمتوسط" ، محاولًا عدم اتخاذ قرارات قريبة من الحد الأقصى
Comparison of AI model and Human UW
Half as many errors in predicting claims payout

h 24

سيتم التواصل خلال 24 ساعة

طلب تجربة مجانية