索赔信息主要储存在自由撰写的文本数据中，如医疗记录、理算记录、客户声明、维修记录等，如果无法从数百万条文本记录中提取相关事实，则完全无法下手分析索赔信息。索赔分析可助您回答众多商业问题并改善您的业务流程，保险公司和制造商都可以受益于索赔数据分析。

我们的工具和解决方案从海量的索赔文本记录中提取出重要信息，并将这些信息连同原结构化信息输入我们最前沿的机器学习引擎中，以创建预测模型和检测索赔数据中的系统性异常情况。

健康保险任务

欺诈识别

识别正常的行为模式并检测异常行为。揭示最可疑的医疗机构并调查异常行为的原因。

根据对索赔记录的分析，尽早预测代位权机会。估算涉及金额。

核实提供的详细医疗记录是否能证实索赔中包含的医疗费用。

侦测诉讼威胁，并通过从索赔记录中挖掘的关键事实来武装您的法律团队。

识别不符合正常行为模式的索赔，理算人和客户。找出异常的原因。

确定维修成本的主要构成模式与趋势。指出问题根源及相应的成功维修方式。

监视您的数据，侦测新兴事态，以防微杜渐。

识别网络中某些经销商的系统性异常行为。找出导致这些异常行为的运作模式。