首頁>>技術前沿>>網站/軟件行業動態近日，在全球數據分析領域的領導者SAS舉辦的首屆全球黑客松大賽中，神州數碼與全球數百家國際知名高校與公司同場競技，斬獲全球保險行業冠軍并入圍亞太區綜合三強，在中國區參賽團隊中獨占鰲頭。
隨著數字經濟蓬勃發展，數據作為新的生產要素，已經成為構建數字經濟創新引擎和重要生產力。SAS作為全球數據分析領域的領導企業，此次舉辦的首屆全球黑客松吸引了來自30多個國家的參賽者，包括SAS客戶、SAS合作伙伴和初創公司，以及美國北卡羅萊納州立大學、瑞典烏普薩拉大學和新加坡南洋理工大學等高等學府，旨在利用數據、透過分析，來解決行業難點、實現技術突破，并期望為全社會同共關注的問題提供解決方案。
在歷經三個月的用例征集中，全球專家從眾多參賽項目中進行甄選，最終100個用例入圍，進行后續實例的攻關和研究。中國地區一共有七個參賽隊伍入圍，項目領域涵括銀行業、保險業、政府業、零售業、制造業等。其中，神州數碼的參賽項目在業務問題的新穎性、方案的完整性和針對性、技術運用的成熟度和創新性、以及市場、商業、社會價值等多個維度的評選中脫穎而出，獲得全球保險行業冠軍，并入圍亞太區三強(綜合門類)。
針對醫療保險行業一直以來面臨的欺詐比例高、手段多樣、難以防范等問題，神州數碼數據咨詢團隊基于醫療機構的醫保結算數據、費用明細，建立以醫生的診療行為為核心的大數據模型，為預防和精準打擊欺詐騙保行為，提供預警信息和技術支撐。
首先，基于醫療機構的醫保結算數據、費用明細，在全面分析診療行為的基礎上提取相關預警指標；其次，通過專家咨詢，從醫生開具診療項目的數量、頻次及項目間的關聯三個維度，提出建立預警指標的專家意見；然后采用無監督機器學習方法，通過數據分析和專家意見確定的預警指標，建立大數據預警模型，按照診療行為的不同特征，將相關人員劃分為不同的簇，并對模型結果的準確性進行驗證；最后，根據模型結果，確定疑點人員范圍，形成預警機制。
對此，SAS認為：“在醫療保險變得越來越重要，而又充滿各種不確定的時代，確保為客戶提供高質量的服務，避免醫療機構的浪費和濫用對醫療保險的影響至關重要。該團隊的用例使用機器學習算法在早期對可疑醫療行為進行預警，提供了一個可疑人員預警列表，以確保最大效率和盈利能力。是一個很棒的、客觀的、以數據驅動的保險反欺詐應用程序?！?/p>
針對醫療保險行業面臨的欺詐難題，神州數碼采用從行為預判結果的方式，通過無監督學習為醫療保險欺詐風險防控提供新的思路。未來，神州數碼將繼續對項目成果迭代優化，進一步推動項目成果在行業中的應用落地，助力保險行業的數字轉型。
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