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游戏盾_阿里云高防ip数据丢失_快速解决

2021-06-12 00:17栏目:智能汇

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医疗保健付款人使用各种工具和解决方案来打击其收费医疗索赔中的欺诈、浪费和滥用。近年来,人工智能(AI)和机器学习已成为支付诚信领域的热门概念。但它们如何帮助你减少医疗欺诈、浪费和滥用的损失呢?首先,让我们看看人工智能和机器学习在这个领域的含义。思考人工智能的一种方法是,它模仿一个人来评估索赔、供应商和会员/受益人的欺诈、浪费和滥用风险。把人工智能想象成一个人,自建cdn防御ddos,他可以评估你的每一个索赔、提供者、成员或受益人是否存在医疗欺诈、浪费和滥用风险,并具有"始终在线"的可靠性、敏锐的洞察力和一致的结果。人工智能的程序是为了寻找可疑的行为和异常现象——那些看起来不对劲的东西。机器学习通过分析数据和发现典型的人类分析员所不具备的模式来学习非人类编程的见解。这些见解可能是由利益或成员资格的变化,或是响应新的支付完整性控制措施而引起的索赔行为的变化所驱动的。虽然基于规则的支付完整性解决方案在支付完整性方面发挥着重要作用,但它们只是简单的人工智能,因为它们没有利用机器学习。人工智能和机器学习结合在领先的医疗保健支付完整性分析驱动决策管理系统中,类似奇安信的高防cdn,研究DDOS防御的外国学者,经常与使用规则的系统一起使用。让人工智能和机器学习发挥作用你如何使用人工智能和机器学习在你的支付诚信计划中取得最佳效果?我们建议您考虑以下事项:确保你已经准备好采取"下一步"。在支付完整性战略中巩固你采用人工智能和机器学习的基础,该战略反映了你组织的具体需求和适用的"行业最佳实践",同时也确定了你计划通过人工智能和机器学习来解决的可衡量的绩效差距。让你的利益相关者参与进来。成功地采用人工智能和机器学习,就像你的支付诚信计划的任何其他改变一样,需要你的利益相关者的支持。让您的利益相关者参与,免费cc防御软件,最大限度地提高您通过人工智能和机器学习实现的支付完整性结果。为改变做好准备,因为不恰当地拿走你钱的人会适应的。确保你的人工智能和机器学习能够跟上坏人的步伐,mvc框架能防御cc攻击吗,自动地对声称行为的变化做出反应。小心炒作。关于人工智能和机器学习的含义有很多种看法。如果你为支付完整性解决方案指定了人工智能和机器学习,那么就要清楚你要的是什么,并询问供应商根据你的要求提供了什么。还要确保他们的方法包括可解释的人工智能和其他有助于机器学习操作化的技术。我们欢迎您的评论。有关更多信息,请参阅我们的白皮书《利用分析发现更多保险欺诈》。