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Permet aux équipes RH de fournir une assistance rapide, précise et personnalisée aux employés grâce à l'IA conversationnelle, à la gestion automatisée des connaissances et à l'intégration transparente des systèmes RH.
Claim Digital Agent
Automatise l'extraction de données à partir de documents médicaux et crée une base de connaissances personnalisée, permettant un traitement plus rapide des réclamations et des opérations d'assurance maladie plus intelligentes.
#Insurance #HealthClaims #AI #Automation #DocumentUnderstanding #GenerativeAI #KnowledgeBase
Défi commercial
Le traitement des demandes d'assurance maladie nécessite l'examen de divers documents, tels que les factures, les certificats et les rapports médicaux, dont le format et la qualité varient souvent, ce qui rend le processus long, sujet aux erreurs et de plus en plus insoutenable à mesure que le volume des demandes augmente. Les compagnies d'assurance sont confrontées à des formats de données disparates, à une extraction d'informations incohérente et à la préservation de la précision tout en répondant aux attentes des clients en matière de règlements plus rapides. Au-delà de la vitesse de traitement, il est nécessaire de transformer les documents non structurés en connaissances structurées et réutilisables pour faciliter la prise de décisions, la détection des fraudes et l'amélioration continue des services.
Présentation de la solution
Notre système Claim Digital Agent transforme le processus de liquidation des réclamations grâce à un système de traitement de documents intelligent alimenté par des agents OCR et IA avancés. Il extrait automatiquement les métadonnées clés, notamment les détails des polices, les informations sur les bénéficiaires et les services médicaux, à partir de documents non structurés, classe les demandes par type et par complexité, et normalise les données dans un format standardisé prêt à être utilisé par le système.
Au-delà de l'extraction, la solution crée une base de connaissances personnalisée pour chaque client, en affinant continuellement son profil et son historique. Ce référentiel structuré devient progressivement plus intelligent à chaque réclamation traitée, ce qui permet une visualisation, une navigation et une réutilisation efficaces des données clients au sein de l'organisation. Une interface conversationnelle fournit un accès en langage naturel à la base de connaissances, permettant aux utilisateurs de récupérer rapidement et précisément les informations relatives aux réclamations, aux règlements et à l'historique des clients.
La solution s'intègre parfaitement aux flux de travail, aux systèmes de détection des fraudes et aux outils de surveillance existants, prenant en charge le suivi en temps réel de l'état des réclamations, la validation automatisée et les analyses avancées pour l'optimisation des processus et la détection des anomalies. En réduisant les interventions manuelles et en valorisant les données relatives aux sinistres, l'application accélère le règlement, améliore l'efficacité opérationnelle et favorise des opérations d'assurance plus intelligentes et plus transparentes.
Mise en œuvre technique
Cette solution d'IA générative a été conçue avec :
Acquisition et prétraitement de documents
Permet d'ingérer des PDF, des images ou des formulaires numérisés via un pipeline conteneurisé qui peut être déployé sur site ou dans le cloud. Les étapes de prétraitement incluent le désalignement, le débruitage et les contrôles de qualité pour garantir une précision OCR optimale.Couche OCR améliorée
Convertit les PDF et autres documents numérisés en fichiers image si nécessaire, puis applique l'OCR pour produire du texte lisible par machine. Les améliorations de qualité, telles que la réduction du bruit ou la conversion de PDF en image, garantissent une extraction plus précise lors des étapes suivantes.Extraction d'entités pilotée par l'IA
Utilise de grands modèles linguistiques et une IA spécifique à un domaine pour reconnaître et extraire des informations contextuellement pertinentes à partir de texte non structuré, même lorsque les documents suivent des formats non standard.Classification et catégorisation
Classe les procédures ou les services médicaux dans des catégories standard, afin de les aligner sur les règles commerciales existantes, les exigences des moteurs de politiques ou les cadres réglementaires.Construction d'un graphe de connaissances
Organise les informations extraites dans un réseau sémantique qui relie les réclamations, les traitements, les diagnostics et les détails de couverture, permettant une compréhension contextuelle du parcours d'assurance maladie de chaque assuré.Couche de validation
Implémente un moteur de règles configurable, tirant éventuellement parti de la logique métier ou des ontologies de domaine, pour vérifier la cohérence entre les champs extraits. Cette couche peut intégrer des sources de données de référence pour détecter les incohérences ou les omissions, en acheminant les anomalies vers une file d'examen humaine.
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