Techniken des maschinellen Lernens können die Prüfung von Rechnungen in der privaten Krankenversicherung effektiv unterstützen. „Natural Language Processing“ ermöglicht so die Klassifikation von kurzen Texten aus den Tabellen von Rechnungen. Ein Beispiel eines Anwendungsfalls ist das Zuordnen von Ziffern aus Gebührentabellen. Die Barmenia setzt dafür auf aktuelle Verfahren des Deep-Learning. Durch das Berechnen von Prognosen, ebenfalls auf Basis des maschinellen Lernens kann ergänzend bewertet werden, ob die Aussteuerung einer Rechnung in die Expertenprüfung wirklich lohnt.  

Was Sie im Webcast erwartet:

 

  • Klassifikation von kurzen Texten mit Verfahren des Natural Language Processing 
  • Prognosen mit vorwärts gerichteten neuronalen Netzen 
  • Anwendungsfälle für maschinelles Lernen im Bereich  der privaten Krankenversicherung 

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Speaker:

Gerhard Hausmann

Gerhard Hausmann ist als Architekt für Systeme der künstlichen Intelligenz bei der Barmenia tätig. Er entwickelt Expertensysteme für das Prüfen von Rechnungen und Automaten für die Dunkelverarbeitung von Leistungsanträgen.

Moritz Klug

Moritz Klug ist Software-Entwickler in der Barmenia und hat sich im Kontext seines Studiums der Wirtschaftsinformatik mit der Entwicklung von Systemen der künstlichen Intelligenz beschäftigt. Thema seiner Bachelorarbeit ist das Weiterentwickeln der in der Barmenia eingesetzten künstlichen Intelligenz zur Prüfung von Arztrechnungen. 

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