越来越多的保险公司正在使用数据分析来简化工人赔偿索赔的流程。
安德烈·费德克
安德烈·费德克
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介绍
你知道吗，97.2% 的企业正在使用大数据 哥伦比亚电话号码数据 和人工智能？这个数字还在不断增长。近年来，几乎每个行业都在使用人工智能。
内容
介绍
根据预测数据模型识别潜在高成本索赔
根据数据分析转介特别调查部门
基于索赔严重性而非索赔有效性的争议可能性
结论
“人工智能正在推动工伤赔偿索赔行业发生重大变化，”专门为该行业提供服务的数据科学家 Ben Stiffler 报告说。“我们预计 80% 的索赔公司将在未来五年内以某种形式使用人工智能。”
在工人赔偿索赔管理的复杂环境中，数据驱动方法的利用已成为保险公司和利益相关者的关键工具。这种利用预测数据建模和高级分析的范式转变彻底改变了索赔的评估、管理和解决方式。通过利用数据的力量，保险公司可以主动识别潜在风险、优化资源配置并增强决策流程。
正如哈特福德在这篇文章中指出的那样，近年来，保险公司对大数据的投资越来越多。本文深入探讨了数据驱动策略对工人赔偿索赔管理的变革性影响，探讨了预测模型、特殊调查和索赔裁决的道德考虑等关键领域。
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根据预测数据模型识别潜在高成本索赔
预测数据建模的实用性、成本效益和应用范围都得到了显著提升。预测数据建模在工伤赔偿索赔管理中的应用也同样在通用性和范围上得到了拓展。
预测模型采用复杂的算法和历史索赔数据，现在可以预测工伤赔偿索赔的各个方面，从索赔成本高昂的可能性到预计的残疾持续时间。这些模型不仅使保险公司能够主动分配资源，还使他们能够尽早干预，降低潜在风险并降低总体索赔成本。
人工智能和机器学习算法的整合进一步增强了这些模型的预测能力。通过分析大量数据并识别复杂模式，人工智能驱动的预测模型可以发现传统方法可能忽略的隐藏见解，从而有助于在整个索赔管理过程中做出更明智的决策。
因此，保险公司可以更有效地确定优先次序并分配资源，简化索赔处理程序，并最终改善受伤工人和雇主的结果。