کشف تقلب بیمه درمان از طریق به‌کارگیری الگوریتم‌های هوش مصنوعی

خلاصه مدیریتی

در فضای پرریسک بیمه درمان، افزایش چشمگیر پرونده‌های ورودی و نرخ‌های تقلب که به صورت تخمینی بین 10 تا 30 درصد خسارت‌ها را دربر می‌گیرد، ضرورت یک راه‌حل کارآمد و سریع را به شکلی حتمی نمایان می‌کند. فرآیندهای سنتی بررسی پرونده‌ها، علی‌رغم دقت بالقوه، زمان‌بر و پرهزینه هستند و به دلیل حجم فزاینده داده‌ها، خطاهای انسانی و تاخیر در تصمیم‌گیری را به همراه دارند. از این رو، نیاز به یک ابزار تصمیم‌گیری سریع، دقیق و با کمترین هزینه وجود دارد تا منابع مالی سازمان بهینه شده و ریسک تقلب به میزان قابل توجهی کاهش یابد. هدف اصلی این مطالعه، طراحی و پیاده‌سازی یک سیستم هوشمند مبتنی بر هوش مصنوعی با هدف خودکارسازی فرآیند کشف تقلب در بیمه درمان است.

دستاوردهای کلیدی طرح حاضر به چهار بُعد اصلی قابل تقسیم است: طراحی یک چارچوب منعطف و گسترش‌پذیر، استخراج ویژگی‌های کشف تقلب، مدل‌سازی و پیاده‌سازی الگوریتم پیشنهادی، و توسعه نرم‌افزار کشف تقلب براساس چارچوب پیشنهادی. نخست، چارچوب ماژولار کشف تقلب به‌صورتی منسجم و انعطاف‌پذیر انجام شده است تا بتواند انواع تقلب‌های فردی و گروهی را به طور همزمان و با دامنه گسترده در یک محیط پویا شناسایی کرد. این ساختار ماژولار به تیم‌های فنی و کسب‌وکار اجازه می‌دهد تا بدون نیاز به بازبندی اساسی، منابع جدید داده یا ویژگی‌های تازه برای کشف تقلب را به سیستم اضافه کنند و با تغییرات بازار و مقررات سازگار باشند. دوم، استخراج ویژگی‌های کلیدی تقلب با همکاری نزدیک با کارشناسان بیمه و پزشکان انجام شده است. این همکاری، اطمینان می‌دهد که ویژگی‌های انتخاب شده نه تنها از منظر عملیاتی معتبر هستند، بلکه به تعمیم‌پذیری مدل‌های پیش‌بینی در تشخیص تقلب نیز کمک می‌کند. سوم، توسعه و پیاده‌سازی الگوریتم پیشنهادی برای تشخیص دقیق و سریع موارد مشکوک است که از ترکیب روش‌های مختلف هوش مصنوعی بهره می‌برد تا عملکرد الگوریتم در برابر داده‌های نامتوازن و پیچیده تضمین شود. چهارم، توسعه نرم‌افزار کاربردی برای بررسی خودکار پرونده‌ها و ارائه داشبوردهای مدیریتی به عنوان رابط کاربری. این ابزار با ارائه نماهای بصری از شاخص‌های کلیدی ریسک نسخه‎های پزشکی و بازیگران مختلف، نقاط حساس در فرآیند ادعاها را نشان می‌دهد و امکان تصمیم‌گیری‌های سریع و مبتنی بر داده را برای مدیران و کارشناسان فراهم می‌آورد.

مزایای عملیاتی این طرح به وضوح قابل اندازه‌گیری است. از منظر مالی، انتظار می‌رود با کاهش ادعاهای تقلبی و بهبود کارایی فرآیند پردازش، هزینه‌های عملیاتی کاهش یابد و بازگشت سرمایه سریع‌تر محقق گردد. از منظر تصمیم‌گیری، سیستم با نمایشی روشن از روابط بین ارائه‌دهندگان، خدمات/کالاها و رفتارهای غیرطبیعی، مدیران را در تخصیص منابع، اصلاح فرایندهای داخلی و بهبود کنترل‌های داخلی پشتیبانی می‌کند. از منظر بهره‌وری، اتوماسیون بخش‌های تکراری به کاهش زمان پاسخ‌دهی به ادعاها و افزایش ظرفیت پاسخگویی سازمان می‌انجامد. همچنین، قابلیت توسعه این نرم‌افزار به سازمان اجازه می‌دهد تا با داده‌ها و ویژگی‌های جدید همگام شود و به مرور زمان با تغییرات بازار و مقررات به‌روز شود، که این امر مزیت رقابتی پایداری را در فضای رقابتی بیمه‌ای فراهم می‌آورد.

در نگاه استراتژیک، این طرح نه تنها به بهبود کارایی و کاهش خسارت‌ها می‌انجامد، بلکه به تقویت اعتماد ذی‌نفعان خارجی مانند مشتریان و مقررات‌گذاران کمک می‌کند. با ارائه گزارش‌های بصری قابل فهم و ابزارهای تحلیلی قوی، مدیران می‌توانند به صورت شفاف‌تری از ریسک‌ها آگاه شوند، تصمیمات خود را با استناد به داده‌ها اتخاذ کنند. در نتیجه، این سیستم نه تنها یک ابزار فنی است بلکه یک دارایی استراتژیک برای مدیریت ریسک، بهبود کنترل‌های داخلی و ایجاد مزیت رقابتی در حوزه بیمه درمان محسوب می‌شود.

نهایتاً، طرح با رویکرد جامع از معماری ماژولار تا داشبوردهای مدیریتی و با تاکید بر همکاری بین تیم‌های فنی و تخصصی، هدف خود را در ایجاد یک سامانه کشف تقلب هوشمند، شفاف و کارا تعریف می‌کند که بتواند به صورت تعاملی، هم در حوزه پیشگیرانه و هم در پاسخ‌های واکنشی، عملکردی کم‌نقص ارائه دهد و با تطبیق‌پذیری بالا، امکان بهبود مستمر را برای سازمان به ارمغان آورد. این رویکرد به ما اجازه می‌دهد تا با پشتیبانی از تصمیم‌گیری مبتنی بر داده، نه تنها روندهای تقلب را به سرعت شناسایی کنیم، بلکه فرآیندهای کنترل داخلی را تقویت و اعتماد ذی‌نفعان را افزایش دهیم. با تکیه بر تعامل مستمر با کاربران نهایی در قالب داشبوردهای تعاملی، مدل‌های یادگیری مستمر و بازنگری‌های دوره‌ای، این طرح می‌تواند به یک دارایی دیجیتال کلیدی برای مدیریت ریسک و بهبود کارایی عملیاتی تبدیل شود.