CN107657376A - 商业健康保险骗保风险控制***及方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种商业健康保险骗保风险控制***和方法，该***包括请求报文接收模块、请求报文解析模块、商保公司识别模块、请求报文封装模块、请求报文发送模块、结果报文解析模块、结果报文组装模块和结果报文返回模块。本发明解决各个商保公司***及其不同业务所需医院方传递信息没有统一的报文格式的问题，具备多家不同商保公司***差异化数据处理的能力；统一了医院信息***HIS请求的报文格式；对医院与商保公司***之间的数据进行了智能转化，提升了通道的简洁性、易用性，使得交互更顺畅、安全、高效。
Description
技术领域
本发明涉及互联网医疗信息技术领域，具体地指一种商业健康保险骗保风险控制***及方法。
背景技术
商业健康保险是我国医疗保障体系的重要组成部分，加快商业健康保险的发展，有利于夯实多层次医疗保障体系，满足人民群众多样化的健康保障需求。现阶段，商业健康保险的赔付主要是通过线下人工来完成的，没有同医疗机构进行对接，无法及时获取到医疗机构的退费数据。如果患者在商业保险公司(简称：商保公司)理赔完成后，到医疗机构申请退费，则很容易发生骗保行为。这样既造成了保险公司的赔付成本增大，也不利于商保公司对保险产品的精算分析和产品设计。目前，在患者退费的情况下，如何通过线上理赔通道，解决骗保的问题，正是我们亟需解决的问题。
发明内容
针对现有技术中的缺陷，本发明提供了一种商业健康保险骗保风险控制***，创建相关风控模型，为保险公司提供骗保监控的功能。
为实现上述目的，本发明所设计的商业健康保险骗保风险控制***，其特殊之处在于，包括健康商业保险接入平台、基础数据模块、风控规则配置模块和风控实时处理模块；
所述健康商业保险接入平台：用于与医院信息***对接，采集用户身份信息和报销费用信息；
所述基础数据模块：用于对所述用户身份信息和报销费用信息进行预处理和存储；
所述风控规则配置模块：用于配置商业保险防欺诈规则；
所述风控实时处理模块：用于根据所述商业保险防欺诈规则判断该用户的骗保可能性，当所述骗保可能性大于风险概率阀值时，向商保公司***发出骗保风险告警。
进一步地，所述风控规则配置模块中商业保险防欺诈规则包括若干个监控维度，以及每个监控维度的阀值、占比。
更进一步地，所述监控维度包括时间间隔、报销频次、医院数量、保险公司数量。
更进一步地，所述风控实时处理模块包括频次查询、医院查询、保险公司查询、骗保鉴别和骗保告警五个子模块；
所述频次查询用于查询该用户设置的时间间隔内发生退费的次数，并将结果发送至骗保鉴别；
所述医院查询用于查询该用户设置的时间间隔内在多少家医院发生过退费行为，并将结果发送至骗保鉴别；
所述保险公司查询用于查询该用户设置的时间间隔内在多少家保险公司发生过退费行为，并将结果发送至骗保鉴别；
所述骗保鉴别用于根据频次查询、医院查询、保险公司查询发送的结果与监控维度中每个监控维度的阀值对比，计算骗保可能性，当所述骗保可能性大于阀值，则将结果发送至骗保告警；
所述骗保告警用于根据骗保鉴别发送的告警内容向商保公司***发送骗保告警。
一种基于上述商业健康保险骗保风险控制***的方法，其特殊之处在于，包括如下步骤：
1)设置商业保险防欺诈规则，并配置于风控规则配置模块；
2)商业保险接入平台通过医院信息***采集用户身份信息和报销费用信息，并发送至基础数据模块；
3)所述基础数据模块对该用户的报销费用信息进行预处理存储；
4)风控实时处理模块根据所述商业保险防欺诈规则判断该用户的骗保可能性，当所述骗保可能性大于风险概率阀值时，发出骗保风险告警；
5)将骗保风险告警及告警内容通知商保公司。
优选地，所述商业保险防欺诈规则包括监控的时间间隔、所述时间间隔内该用户退费的频次、医院数量、商保公司数量以及三者占比。
优选地，所述步骤3)中预处理的过程包括：对报销费用信息进行补缺、替换、数据合并、数据拆分、数据加载和异常处理。
本发明提供了一种商业健康保险在线直赔风控***，重点解决在商保平台收到医疗机构的商保患者退费通知后，根据已有资料判断该案件是否有骗保风险，该患者是否应该列入黑名单。本发明通过商保统一接入平台，动态设置商保骗保监控各项指标，调整各项指标所占比例。通过对这些指标的监控，达到发现鉴别患者存不存在骗保的目的。本发明能够预警患者骗保案件，提醒保险公司注意可能骗保人员，减少保险公司相关损失。
本发明的优点包括：
1)以投保患者身份为标识，根据风控设置维度，统计为维度内(比如频次，时间间隔等)投保患者退费次数；
2)从多个维度设置患者欺诈骗保规则：投保患者退费时间间隔，可设置小于等于某个时间间隔，投保患者退费频次，可设置大于等于某个次数等；
3)将查询到的历史数据同风控规则各维度进行对比，并综合各维度所占比例，智能判断患者是否有骗保欺诈行为；
4)根据设定的风险规则准确预警，减少保险公司损失。
附图说明
图1为本发明商业健康保险骗保风险控制***的结构框图。
图2为本发明商业健康保险骗保风险控制***的方法的流程图。
其中：健康商业保险接入平台1、基础数据模块2、风控规则配置模块3和风控实时处理模块4，医院信息***5，商保公司***6。
具体实施方式
以下结合附图和具体实施例对本发明作进一步的详细描述。
如图1和图2所示，本发明一种商业健康保险骗保风险控制***，包括：健康商业保险接入平台1、基础数据模块2、风控规则配置模块3和风控实时处理模块4。本发明基于计算机和通讯网络实现用Java2EE平台，通过调用HTTP接口请求与医院HIS***以及商业保险公司***通信连接。
健康商业保险接入平台1：用于与医院信息***5对接，采集用户身份信息和报销费用信息。健康商业保险接入平台1为多个，分别通过安装在各家医院的PC机实现。
基础数据模块2：用于对用户身份信息和报销费用信息进行预处理和存储。预处理的过程包括：对报销费用信息进行补缺、替换、数据合并、数据拆分、数据加载和异常处理。
风控规则配置模块3：用于配置商业保险防欺诈规则。商业保险防欺诈规则包括若干个监控维度，以及每个监控维度的阀值、占比。监控维度包括时间间隔、报销频次、医院数量、保险公司数量。
风控实时处理模块4：用于根据商业保险防欺诈规则判断该用户的骗保可能性，当骗保可能性大于风险概率阀值时，向商业保险公司***6发出骗保风险告警。
风控实时处理模块4包括频次查询41、医院查询42、保险公司查询43、骗保鉴别44和骗保告警45五个子模块；
频次查询41用于查询该用户设置的时间间隔内发生退费的次数，并将结果发送至骗保鉴别44；
医院查询42用于查询该用户设置的时间间隔内在多少家医院发生过退费行为，并将结果发送至骗保鉴别44；
保险公司查询43用于查询该用户设置的时间间隔内在多少家保险公司发生过退费行为，并将结果发送至骗保鉴别44；
骗保鉴别44用于根据频次查询41、医院查询42、保险公司查询43发送的结果与监控维度中每个监控维度的阀值对比，计算骗保可能性，当骗保可能性大于阀值，则将结果发送至骗保告警45；
骗保告警45用于根据骗保鉴别44发送的告警内容通过邮件向各个商保公司***6发送骗保告警。
一种基于上述商业健康保险骗保风险控制***的方法，包括如下步骤：
1)设置商业保险防欺诈规则，并配置于风控规则配置模块3。
商业保险防欺诈规则包括监控的时间间隔、所述时间间隔内该用户退费的频次、医院数量、商保公司数量以及三者占比。具体流程包括：
11)配置监控的退费时间间隔规则：例如退费的时间在一周或一月之内。
12)配置退费频次告警规则：退费的频次在时间间隔内发生的次数大于等于A次。
13)配置涉及退费医院数量告警规则：在设置的时间间隔内，退费医院的数量在B家以内。
14)配置涉及退费保险公司的数量告警规则：在设置的时间间隔内，退费涉及到的保险公司的数量在C家以内。
15)配置频次维度占比a％、配置涉及医院数量维度占比b％、配置涉及保险公司数量维度占比c％。
A、B、C、a、b、c均为自然数。
2)商业保险接入平台1通过医院信息***5采集用户身份信息和报销费用信息，并发送至基础数据模块2。具体流程为：
21)商业保险接入平台1通过医院信息***5采集用户身份信息和报销费用信息；
22)商业保险接入平台1将用户身份信息与数据库信息进行比对，对商保患者身份进行认证；
23)判断该用户是否为商保用户，是则将用户身份信息和报销费用信息发送至基础数据模块2，否则结束。
3)基础数据模块2对该用户的报销费用信息进行预处理和存储。基础数据模块2根据商业保险公司要求，对报销费用信息进行补缺、替换、数据合并、数据拆分、数据加载和异常处理。
4)风控实时处理模块4根据商业保险防欺诈规则判断该用户的骗保可能性，当骗保可能性大于风险概率阀值时，发出骗保风险告警。具体流程为：
41)频次查询41监测规定时间间隔内该投保患者发生退费的次数A是否大于阀值，如果大于阀值，则取值为1；
42)医院查询42监测规定时间间隔内该投保患者发生退费医院的数量B是否大于阀值，如果大于阀值，则取值为1；
43)保险公司查询43监测规定时间间隔内该投保患者发生退费保险公司的数量C是否大于阀值，如果大于阀值，则取值为1；
44)骗保鉴别44将以上患者发生退费的次数A、患者发生退费医院的数量B、患者发生退费保险公司的数量C三个维度得出的结果，乘以各自维度所占比重a％、b％、c％，最终得到骗保可能性结果。
5)将骗保风险告警及告警内容通知商保公司***6。骗保告警45根据骗保鉴别44发送的告警内容，将告警信息通过邮件发送给相关人等，提醒保险公司注意调查患者是否有骗保行为。
本发明第一个实施例包括如下步骤：
A)设置理赔规则，设置投保患者在15天之内，在单家医院，单个保险公司累计发生超过5笔退费(撤销结算)行为，设置患者发生退费的次数A的比重a％为60％、退费医院的数量B比重b％为20％，患者发生退费保险公司的数量C的比重c％为20％。设置退费医院的阀值为1，退费保险公司的的阀值为1，退费笔数的阀值为5。
B)获取用户身份信息：王某，证件号码：420111xxxxxxxx6439，进行数据加密处理并将信息分别传输至商保公司。
C)在投保患者王某发生退费行为(撤销结算)时，在商保***历史数据总查询，发现王某在最近15天之内，在医院N中，在保险公司甲中，已发生6笔退费行为，故其骗保可能行为1×20％+1×20％+1×60％＝100％，故该患者存在极大骗保可能性；
D)骗保告警45将告警信息发送至相关人员，提醒保险公司注意对该患者注意调查。
本发明第二个实施例中包括如下步骤：
A)设置理赔规则，设置投保患者在15天之内，在单家医院，2个保险公司累计发生超过6笔退费(撤销结算)行为，设置患者发生退费的次数A的比重a％为60％、退费医院的数量B比重b％为20％，患者发生退费保险公司的数量C的比重c％为20％。退费医院的阀值为1，退费保险公司的的阀值为2，退费笔数的阀值为6。
B)获取用户身份信息：李某，证件号码：420311xxxxxxxx7548，进行数据加密处理并将信息分别传输至商保公司。
C)在投保患者王某发生退费行为(撤销结算)时，在商保***历史数据总查询，发现李某在最近15天之内，在医院Q中，在保险公司甲和保险公司乙中，已发生3笔退费行为，故其骗保可能行为1×20％+1×20％+0×60％＝40％，故该患者存在骗保的可能性不大，不予关注。
以上结合最佳实施例对本发明进行了描述，但本发明并不局限于以上揭示的实施例，而应当涵盖各种根据本发明的本质进行的修改、等效组合。
本说明书中未作详细描述的内容属于本领域专业技术人员公知的现有技术。
Claims (7)
1.一种商业健康保险骗保风险控制***，其特征在于：包括健康商业保险接入平台(1)、基础数据模块(2)、风控规则配置模块(3)和风控实时处理模块(4)；
所述健康商业保险接入平台(1)：用于与医院信息***(5)对接，采集用户身份信息和报销费用信息；
所述基础数据模块(2)：用于对所述用户身份信息和报销费用信息进行预处理和存储；
所述风控规则配置模块(3)：用于配置商业保险防欺诈规则；
所述风控实时处理模块(4)：用于根据所述商业保险防欺诈规则判断该用户的骗保可能性，当所述骗保可能性大于风险概率阀值时，向商保公司***(6)发出骗保风险告警。
2.根据权利要求1所述的商业健康保险骗保风险控制***，其特征在于：所述风控规则配置模块(3)中商业保险防欺诈规则包括若干个监控维度，以及每个监控维度的阀值、占比。
3.根据权利要求2所述的商业健康保险骗保风险控制***，其特征在于：所述监控维度包括时间间隔、报销频次、医院数量、保险公司数量。
4.根据权利要求3所述的商业健康保险骗保风险控制***，其特征在于：所述风控实时处理模块(4)包括频次查询(41)、医院查询(42)、保险公司查询(43)、骗保鉴别(44)和骗保告警(45)五个子模块；
所述频次查询(41)用于查询该用户设置的时间间隔内发生退费的次数，并将结果发送至骗保鉴别(44)；
所述医院查询(42)用于查询该用户设置的时间间隔内在多少家医院发生过退费行为，并将结果发送至骗保鉴别(44)；
所述保险公司查询(43)用于查询该用户设置的时间间隔内在多少家保险公司发生过退费行为，并将结果发送至骗保鉴别(44)；
所述骗保鉴别(44)用于根据频次查询(41)、医院查询(42)、保险公司查询(43)发送的结果与监控维度中每个监控维度的阀值对比，计算骗保可能性，当所述骗保可能性大于阀值，则将结果发送至骗保告警(45)；
所述骗保告警(45)用于根据骗保鉴别(44)发送的告警内容向商保公司发送骗保告警。
5.一种基于权利要求1所述的商业健康保险骗保风险控制***的方法，其特征在于：包括如下步骤：
1)设置商业保险防欺诈规则，并配置于风控规则配置模块(3)；
2)商业保险接入平台(1)通过医院信息***(5)采集用户身份信息和报销费用信息，并发送至基础数据模块(2)；
3)所述基础数据模块(2)对该用户的报销费用信息进行预处理存储；
4)风控实时处理模块(4)根据所述商业保险防欺诈规则判断该用户的骗保可能性，当所述骗保可能性大于风险概率阀值时，发出骗保风险告警；
5)将骗保风险告警及告警内容通知商保公司***(6)。
6.根据权利要求5所述的商业健康保险骗保风险控制***的方法，其特征在于：所述商业保险防欺诈规则包括监控的时间间隔、所述时间间隔内该用户退费的频次、医院数量、商保公司数量以及三者占比。
7.根据权利要求5所述的商业健康保险在线直赔智能推荐方法，其特征在于：所述步骤3)中预处理的过程包括：对报销费用信息进行补缺、替换、数据合并、数据拆分、数据加载和异常处理。
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Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
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| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| RJ01 | Rejection of invention patent application after publication | ||
| RJ01 | Rejection of invention patent application after publication |
Application publication date: 20180202 |