数据挖掘技术在医疗保险行业的应用研究.pdf

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汇报人：

PARTONE

PARTTWO

数据挖掘的定义：数据挖掘的分类：描述性挖掘：对

从大量数据中提取数据进行总结、

有用信息的过程。分类、聚类等。

类分析：将数分类和预测：基关联分析：发现

据集分成不同的于已知的数据集数据集中项之间

组，组内相似度构建分类模型，的有趣关系，用

高，组间差异大对新数据进行分于市场篮子分析

类或预测等

提高保

提高索赔处理速度。

据支持，提高产品满足客户需求的能力。

降低保

措施，降低保险公司的风险损失。

PARTTHREE

添加标题

群，为保险产品设计提供依据。

欺

添加标题

损失。

个性化定价：基于数据挖掘技

添加标题

化的保险价格，提高保险公司的盈利能力。

数据挖掘用于

险欺诈。

提供风险评估和定价依据。

个性化保

康管理建议。

提高保险理赔效优化保险产品定识别欺诈行为：

率：通过数据挖价：基于数据挖通过数据挖掘技

掘技术，快速准掘，分析风险因术，及时发现和

确地处理理赔申素，为不同人群预防医疗保险欺

请，减少等待时制定更有针对性诈行为，减少损

间和纠纷。的保险产品。失。

PARTFOUR

单击此处添加标题

数据

挖掘带来了很大的挑战。

单击此处添加标题

数据

程中需要处理大量的敏感信息，因此需要采取有效的隐私保护措施。

单击此处添加标题

数据

满足数据挖掘的需求。

l建立完善的数据管理制度：确保数据的

l

度和广度。

l建立跨部

l个性化治

利用率。

l

成本和发病率。

l精准医

提高医疗质量和安全性。

PARTFIVE

提升保险公司的风险评估和预测能优化保险业务流程，提高运营效率

力，降低赔付成本和管理水平

个性化保险产品和服务的发展，满促

深度学习算法在医数据挖掘技术将跨学科融合将为

疗保险行业的应用助力实现个性化医疗保险行业带

将进一步拓展医疗保险服务来更多创新机会

完善数据收集和整合机制，提高数据质量

加强数据挖掘技术的应用研究，提高预测精度

建立数据安全保障机制，保护患