多方数据融合，核保理赔智能化，防欺诈更精准
申保资料伪造、病例伪造、就医时间伪造等欺诈行为频发，传统审核方式难以有效识别潜在风险。
核保理赔环节需要医疗、体检等数据支撑，但涉及隐私保护，数据难以安全获取和共享。
传统人工核保流程繁琐，审批效率低，难以应对大规模业务需求，客户体验差。
缺乏多维度医疗数据支撑，健康险核保风险评估准确性不足，无法实现快速核保策略。
通过隐私计算平台安全链接医疗、体检、政府机构数据，在核保、理赔环节充分挖掘潜在风险，实现医保、医疗数据与商业保险公司安全共享，欺诈识别率提升80%。
整合投保人信息、健康信息、历史理赔信息、医疗诊疗数据、体检数据等多源数据，构建快速理赔模型和智能核保初审模型，审批效率提升45%，模型KS达0.45+。
通过隐私计算平台链接政府开放医保数据、医疗机构、体检机构数据，构建患者标签库和个人画像，识别诊疗不当风险，实现健康险核保理赔智能化。
实现医保、医疗数据与商业保险公司数据安全共享，充分挖掘申保资料伪造、病例伪造等风险，构建"保险+健康"服务生态闭环。
