KR20100106438A - 자동 청구 처리 시스템 - Google Patents

Abstract

보험 증권 또는 채무 보호 계약을 통해 제출된 청구 검증을 평가하기 위한 컴퓨터 시스템 기반 자동 손해 검증 시스템이 본 발명에 의해 제공된다. 청구인이 상기 청구 손해 검증의 철저한 증거 서류를 제공하고 청구를 제출하는 보험 회사 또는 대출 기관에 접촉하는 것을 요구하는 것 대신에, 본 시스템은 예견 모델 및 많은 잠재적인 위험 요소에 기반한 위험 평가 도구를 이용한 상기 청구의 상대 위험을 사전 점수화한다. 상기 관련 자동 손해 검증 도구는 이러한 위험 점수 및 상기 청구가 상기 결정 처리를 통해 승인되기 전에 만족해야 하는 유효 손해 증거의 상대 신뢰도를 할당하는 청구에 연결된 다른 정보를 이용하고, 제 3자 공급 소스 또는 상기 청구를 검증하기 위한 시스템에 의해 자동으로 접근될 수 있는 증거 소스의 결합을 할당한다.

Description

자동 청구 처리 시스템{AUTOMATED CLAIMS PROCESSING SYSTEM}

이 출원은 2007년 11월 28일에 출원된 미국 임시출원 제 61/004,587 호에 우선권을 두며, 이에 의해 상기 출원의 전체내용을 참조함으로써 합하게 된다.

이 발명은 일반적으로 보험계약자 고객들에 의해 제출된 보험증권 청구들의 처리에 관한 것이고, 더욱 구체적으로 청구의 신뢰를 위해 제3자 제공자료에 기초한 확인과정을 통해 보험회사에 의해 상기 청구들이 자동적으로 처리되는 시스템이다.

보험은 여러 가지 상황에서 재정적인 손실에 대한 보호를 제공하는 수단을 나타낸다. 예를 들어, 생명보험은 만약 봉급자 부모가 죽었다면 가족에게 수입 손실을 대체도록 도와준다. 건강보험은 만약 봉급자 또는 가족이 아팠을 때 의료적인 비용의 지불을 도와준다. 화재보험은 만약 보험계약자의 집 또는 빌딩이 화재로 파괴되었을 때 그 손실의 전부 또는 부분을 지불한다. 자동차 또는 해상 보험은 차 또는 배의 사고에 의해 피해를 입은 비용을 책임지는 것을 도와준다.

보험은 사람들 사이의 손실들을 공유하는 원리 위에서 작용한다. 특정한 손실들에 대한 보장을 원하는 사람들은 보험회사에 정기적인 보험료를 지불하는 것을 동의하며, 역으로 "보험증권"이라 칭하는 계약서를 제공한다. 본질적으로, 회사는 보험증권에 정해진 손실들을 위해 일정한 돈을 보험계약자에게 지불할 것을 약속한다. 보험회사는 주식, 보증, 저당, 국채, 및 다른 수입(-지불해야 하는 추가돈을 발생시키기 위한 생산투자)을 사기 위해, 모든 보험계약자들로부터 모은 보험료들과 보험 아래 소유된 수거되는 이익들 또는 청구들 모두를 결합한 보험료를 이용할 것이다.

보험계약자들이, 예측할 수 없는 손실을 제외한 큰 것에 대비하여 보장되는(예를 들어 지불되는) 계약상의 보장을 위해, 보험료 지불의 형태에서의 손실을 제외한 작은 것도 기꺼이 상거래를 할 것이기 때문에 보험은 작용한다. 보험계약자가 보험증권에서 보험회사로부터의 어떤 이익도 결코 받을 수 없을지라도, 보험증권이 보험계약자에게 안정된 기분을 제공하기 때문에 보험료는 소비되지 않는다. 이에 따라, 보험계약자는 발생할 수 있는 재정적인 손실들을 걱정하는 것 없이 부동산을 갖고, 차를 운전하고, 사업을 하고, 그리고 많은 다른 행위들, 심지어 매우 위험한 것들에도 관여할 수 있다.

종업원들에게 그들의 고용주들에 의해 전통적으로 제공되는 중요한 이익은 상해보험이다. 상기 상해보험증권은 "후원보험" 또는 "그룹보험"의 형태이다. 그리고 그것은 근본적인 보험회사가 그가 장애를 입고 이로 인하여 직업에서 일을 할 수 없거나 보통 때보다 적게 일하는 동안의 수입 손실의 일부분을 노동자에게 지불하도록 한다. 장애는 질병 또는 상해로부터의 매월 이익의 손실 문턱값과 결합된 질병 또는 상해로부터의 그의 정기적인 업무의 물질적이고 실질적인 의무의 수행에서 노동자들에게 제한을 구성시킨다. 그룹 장애 보험증권은, 만약 그리고 나서 그가 훈련, 교육, 및/또는 경험에 의해 적응되기 위해 이익이 되는 업무에서 작업으로부터 장애를 입는다면 그의 일상업무로부터 수입의 손실을 위해 이익의 초기 기간 후에, 노동자들에게 또한 보상할 수 있다. 보험증권은 짧은 초기 시간 프레임(frame)("짧은 기간 장애") 동안, 또는 노동자의 장애가 90일과 같은 특정한 "제한 기간"("긴 기간 장애") 동안 계속된 후의 긴 시간 프레임 동안, 노동자의 장애를 보상할 수 있다. 제한 기간이 지나고 노동자가 여전히 장애를 가지고 있다면, 그는 전형적으로, 장애 전에 번 그의 월급의 일정 부분(예를 들어 60%)에 달하는, 그의 장애 동안에 한도액까지 다다른 지불을 받을 것이다. 그러나, 장애보험증권은 또한 그들의 위험을 더욱더 가라앉히도록 이익 지불 기간의 상한선을 둘 수 있다.

생명, 화재, 및 장애보험에 더하여, 고객들에 의해 추구되는 다른 형태의 위험보호보상은 비고용보험 및 "빚 보험"을 포함한다. 비고용 보험증권은 개인들 및 비자발적인 비고용 사건에서의 그의 수혜자에게 지불한다. 아주 간단한 기간에, 빚 보호는 보험증권의 존재 대신에 신용생명, 장애, 및 비자발적인 비고용 보험과 유사하고, 대출기관은 신용약속의 교정된 보수를 위해 죽음, 장애, 또는 차용인의 비자발적인 비고용에 대한 빚의 부분 또는 모두를 연기 또는 취소할 것이다. 보상의 허가가 또한 존재하며, 거기에서 만약 아이들의 출산 때문에 허가를 취한다면 빚은 연기 또는 부분적으로 취소될 것이다.

보험회사 및 대출기관들은 보험계약자 및 그들의 수혜자들에게 보험증권 또는 프로그램의 기간 및 조건에 의해 특정된 이익들을 제공하기 위해, 그들의 보험 또는 계약서들의 보호 프로그램에 의해 보상된 조건 하에 일반적으로 준비하고 의도한다. 그러나, 그러한 영광스런 이행 이전에, 보험회사 및 대출기관들은 보험계약자 또는 수혜자들에 의해 보고된 사건들의 조건들이 실제로 일어났는지 그리고 보험증권 또는 계약서의 기간 내에 맞는지를 한결같이 확인한다. 이것은 보험증권 또는 계약서를 위해 보험회사 또는 대출기관에 의해 부과되는 보험료가, 일어난 보상된 사건의 위험을 반영하기 위해, 보험계약자의 가능성의 법과 실제 경험에 기초하여 원칙적으로 측정된다. 죽거나 장애인이 될, 비자발적으로 비고용될 등의 보험계약자들에게 지불되기 위해 필요한 적정한 이익들과 결합하여, 보험회사 또는 대출기관은 보험증권을 평가할 수 있고, 손실을 보상하고, 보험회사의 사업 경영비용을 보상할 수 있고, 그리고 주주들(또는 공동 보험회사를 위한 보험계약자들)에게 타당한 이익을 제공할 수 있다. 그러나, 만약 지불들이 사기성 또는 틀린 보험증권 보상의 청구에 의해 이루어진다면, 그러면 보험 프로그램의 지불능력은 소비자들에게 부과되는 보험료율의 증가를 위해 필요로 하는 결과와 함께 위험에 위치될 수 있다.

그러므로, 보험회사들 및 대출기관들은 험계약자에 의해 제출되는 권리주장을 승인하기 위해 한결같이 프로세스들을 개선시켜왔다. 그러한 산업 손실 승인 절차들은 사건의 자연스러움을 결정하기 위해 그리고 사건의 실제발생을 승인하기 위해 수행되는 전형적인 몇 가지 데이터 수집단계들로 구성된다. 보험증권 제공자들은 권리요구 안을 수신하려고 메일링 정보를 제공하기 위해 청구자가 전화번호로 전화하는 것을 전형적으로 필요로 한다. 그리고 나서 청구자가 권리안 내에서 준비되는 여러 가지 질문들에 반응해야 한다. 그것들은 또한 청구자가 보상된 사건이 실제로 일어난 것의 증명을 제공하는 것을 필요로 한다. 예를 들어, 생명보험증권 하에 죽음의 사건에서, 청구자가 죽음 증명 또는 부검 보고서의 복사본을 제공하는 것이 필요로 된다. 장애의 사건에서는, 청구자가 보상된 사람이 장애인지 또는 일을 할 수 없는지를 나타내는 의사로부터의 진료서를 제공하는 것이 요구된다. 비고용을 위해, 보상된 사람은 그의 상태에서의 비고용 회사의 요구가 정리된 증명을 제공될 것을 필요로 한다.

보상된 사건의 증거제출을 위한 이러한 요구들은 사기의 실제 위험 또는 고객 실수에 대한 것이 없이 전형적으로 모든 고객들을 위해 만들어진다. 보험회사 또는 지도자들은 모든 청구자들이 그들이 청구하는 모든 이익들에게 적정한 것을 증명하는 것을 간단히 추구한다. 물론, 이 확인 과정은 매우 서면으로 강하고 청구자에게 지불할 지 아닌지를 결정할 수 있는 결정 전에 보험회사 직원들에 의해 조사가 뒤따르는 것이 요구된다. 그것은 또는 관리자의 관점으로부터 값비싸고, 이에 의해 건강보호 및 보험비용에 기여하는 것은 증가하는 의료 및 조제비용으로부터 압박되는 경험있고 집요한 압박들이다. 보험산업은 그들의 제안에 대해 열흘 내에 청구를 지불하도록 노력한 한 반면에, 삼십일에 걸쳐서 청구 조사 및 확인 진행은 보통이다. 만약 청구자가 청구를 보고하기 위해 손실사건 후의 30-60일 동안 기다릴 수 있다는 것이 사실이면, 상기 청구자들은 보험회사에 의해 이루어지는 지불을 위한 70-100일이 걸릴 수 있다고 인지할 것이며, 실제로 매우 길 수 있다. 게다가, 보험회사에 의해 강요된 강한 증거 요구들은, 죽은 보험계약자의 아픔에 슬퍼하는 수혜자들은 강렬하고 불필요한 것처럼 보일 수 있다.

여러 가지 노력들은 보험 수혜자들 측이나 그것으로부터 요구되는 지불을 검토하고 결정하기 위한 관리상의 진행을 능률적으로 하기 위해 보험회사 내에서 이루어져 왔다. 예를 들어, 헬스케어 산업에서는, 헬스케어 제공자들이 환자에게 제공되는 의료적인 서비스 및 물품들을 위해 환자의 보험회사로부터 지불을 요구할 것이다. 이러한 지불 요구들의 보험회사에 의한 관리는 자동화되는 것이 증가해왔고 이에 의해 헬스케어 제공자들의 사무실에서의 기술자들은 전자적으로 중앙관리시스템에 의료적인 보험 청구를 만들고 제출한다. 의사, 환자, 의료서비스, 보험자 등을 확인하는 정보는 전형적으로 의료보험청구의 부분으로서 포함될 것이다. 그리고 나서 중앙처리시스템은 실제로 청구진행시스템에서의 참여자들인 의사, 환자, 및 보험자를 검증한다. 그러한 자동검증단계 후에, 중앙처리시스템은 참여하는 보험회사를 위해, 의료보험청구를 적절한 포맷으로 전환시키고 보험회사에 대한 청구를 진행한다. 보험회사의 고용인에 의한 보험청구를 인력에 의한 판단 및 승인하고, 보험회사는 자금을 헬스케어 제공자의 은행계좌에 전자적으로 입금을 시작한다. Drennan에 의해 출원된 미국 공개출원 제 2003/0187695 호에 게시된다.

그러나, 많은 시간 및 비용은 보험회사를 위해 의료보험 요구를 검토 및 승인하기 위해 중앙처리시스템으로부터 그것을 수신된 후에 여전히 요구된다. 인력에 의한 검토 및 승인은 고비용이기 때문에, 보험회사는 간단히 많은 청구를 지불하는 것 대신에 아무런 검토없이 최소액을 지불할 수 있으며, 이러한 선택은 차선이고, 그것은 청구 내에서 사기 또는 실수에 빠질 수 있다.

Bealke 등에 의해 출원된 미국 공개출원 제 2005/0075912은 무리들(예를 들어 보험자 및 청구자)에게 청구 시스템에 전자 접근을 제공하고 이로 인해 그들은 그 처리를 모니터할 수 있는, 전자 보험청구들의 정착 시스템을 게시한다.

지불은 청구자들에게 청구를 승인하자마자 빠르게 유선화될 수 있으나, 다시 이러한 승인결정을 이끄는 상기 검토처리가 수작업으로 이루어진다. Peterson 등에 의해 출원된 미국 특허 제6,343,271 호는, 청구가 보험회사에 의해 검토되거나 빠르게 지불되는 지를 제공자들에게 알려 주기 위해, 헬스케어 제공자에 의해 그것이 제출되기 전에 "사전 승인(pre-adjudicates)"인 전자 시스템을 제공한다. 이러한 방법에서는, 헬스케어 제공자는 보험회사에 의해 획득한 빠른 지불의 가능성을 개선하기 위해 그것의 의료보험청구에 맞출 수 있고, 이에 의해 지불의 확인을 빠르게 처리한다. Peterson 등에 의해 출원된 미국공개출원 제 2002/0019754 호에 또한 게시된다.

보험분야에서 청구 검토 처리가 어떤 면에서 부분적으로 자동화되기 위한 다른 전자 시스템이 알려져 있다. 예를 들어, Sohr 등에 의해 출원된 미국 공개출원 제 2007/0050219 호는, 청구자가 중복 지불을 방지하기 위해 이전에 지불된 청구들에 대한 보험 청구 확인 시스템을 보여준다. Tholl 등에 의해 출원된 미국 출원 제 2006/0149784 호에 관련된 보험증권에 의해 보상된 청구를 알리는지를 결정하기 위한 수작업에 의한 승인 이전의 보험청구 사전 검사시스템이 특정된다. 이에 반해, Rowe Ⅲ에 의해 출원된 미국공개출원 제 2004/0078247 호는 완벽함과 일관성을 위한 수작업의 승인 이전에 청구를 사전검사하는 전자 청구 처리 시스템을 게시한다. 완벽하지 않거나 내부적으로 일관되지 않은 청구는, 수작업으로 청구들을 승인하는 사람의 시간을 절약하고 많은 거절된 청구들을 줄이기 위해 검토작업에 있어서, 상기 시스템에 의해 청구자에게 되돌려질 수 있다. Hoffner 등에 의해 출원된 미국 공개 출원 제 2007/0038484 호에 의해 게시된다.

보험회사와 청구자 관계에서의 효율성을 강화하기 위해 보험회사들을 돕기 위한 다른 전자 시스템들이 있다. 예를 들어 Kennedy 등에 의해 출원된 미국특허출원 제 2007/0005402 호는 보험회사 또는 환자가 의료보험증권의 기간 하에 청구서에 대해 지불할 것인지 결정하기 위해 의사에 의해 사용되는 시스템을 보여준다. 의사는 청구서를 적절하게 청구서를 제출하기 위해, 그리고 만약 가능하다면 환자의 의료 세이빙 계좌(Medical Savings Account)로부터 실시간으로 지불을 받기 위해, 이러한 정보를 이용할 수 있다. 결과적으로 보험회사들은 이러한 승인 단계를 돕기 위한 기술적인 해결책들을 수행할 수 있다. Gandee 등에 의해 출원된 미국공개출원 제 2005/0038682 호는 보험회사가 사람들 내 검사를 수행하기 위한 승인자를 보내는 것 없이 간접적으로 청구된 재해 손실을 검사하기 위한 투웨이 오디오/비디오 커뮤니케이션을 게시한다. Freedman 등에 의해 출원된 미국공개출원 제 2002/0002475 호는 사기적인 청구를 감지하기 위해 승인자들을 위한 청구들 정보 및 비디오 이미지들을 포착하기 위한, 자동차 보험회사에 의해 사용되는 시스템을 제공한다. Cadigan 등에 의해 출원된 미국공개출원 제 2004/0093242 호는 청구들을 승인하기 위해 승인자들을 위해 필요한 증거를 추적하는 모듈을 포함하는 보험 청구들의 처리에 관련된 많은 기능들을 수행하는 전자 시스템을 특정화한다. Menendez에 의해 출원된 미국특허 제 7,203,654 호는 수작업에 의해 정밀조사 및 승인을 특별히 보장하기 위해, 키워드 조사, 청구들의 기록자료, 및 사기 또는 실수의 더 큰 위험에 의해 특정된 청구들의 부분집합을 결정하기 위한 청구의 양에 대해, 청구들을 비교하는 전자 시스템을 제공하기 위해 한 단계 더 나아가는 것을 시도한다. 모든 다른 청구들은 정밀조사 및 승인없이 보험회사에 의해 자동적으로 지불된다. Menendez에 의해 출원된 미국공개출원 제 2007/0150319 호에 게시된다.

실제로 실수 또는 사기적인 행동에 대한 보험회사의 동일 수준의 전시를 보여주는 것은 아니다. 결과적으로, 모든 청구자들이 동일 수준의 검증을 논리적으로 요구하지는 않는다. 특별상황에 대한 환경은 청구와 관련된 사기 또는 실시의 더 높거나 낮은 관련된 위험을 가리킬 수 있다. 예를 들어, 손실청구는 죽음을 위한 생명보험증권 하에서, 죽은 시점이 80살인 경우, 그리고 모든 잠재적인 이익은 $500인, 20년 이상 보험료를 지불한 보험계약자의 청구와, 죽은 시점이 25살이고 잠재적인 이익이 $100,000인, 한 달 동안 보험료를 지불한 보험계약자의 죽음을 위한 청구와 같은 동일 수준의 위험을 나타내지 않는다.

80살의 죽음 가능성은 25살의 그것보다 높다. 청구자가 다른 요소들이 고려됐을 때, $500 이익의 지불을 위한 사기를 저지를 수 있는 가능성은 $100,000 이익의 그것보다 작다. 게다가, 고객들의 관계에서의 수명은 사기 가능성에 영향을 미친다.

청구자들의 그룹 사이에, 청구를 승인하기 위해 산업에서 사용되는 처리방식에서 승인 단계의 모든 연속들을 통하여 획득하자마자 승인될 청구들을 가진 작은 그룹이 있다. 같은 시간에, 남은 청구자들은 관습적인 확인 절차를 통해 진행한 즉시 부정되는 그들의 청구들을 가질 것이다. 운이 없게도, 사전에 그들의 청구항들이 승인되는 청구자의 작은 그룹을 예측하기는 매우 어렵다. Menendez의 "all-or-nothing" 승인 시스템은 "승인을 통해(thorough adjudication)" 및 "승인 없이(no adjudication)" 사이의 중간 그룹은 없기 때문에 보험회사에 작게 어필한다. 그러나 아마도 더 작은 돈임에도 불구하고 아무런 승인없는 청구들의 일 부분이 사기화될 것이라는 통계적인 가능성을 제시한다. 결과적으로, 보험 회사들과 대출기관들은 그들의 모든 청구자들에게 소수의 청구자들에게 논리적으로 적용되게 하는 정교한 정밀조사의 동일등급을 견디게 압박한다. 한편으로는, 보험회사들과 대출기관들은 보험료를 상승시키도록 압력을 주는 이러한 엄격한 청구 조사처리에 관련된 엄청난 비용을 발생시킨다.

결과적으로, 청구자들이 보험회사 또는 대출기관에 연결되도록 하고, 손실정보를 제공하고, 검토 및 승인의 동일수준에 기초하여 보험회사 또는 대출기관으로부터 그들의 청구들의 지불에 관련된 인지 및 즉각적인 결정을 수신하도록 하는 능률적인 청구 처리 시스템의 제공은, 보험회사 또는 은행 및 청구자 모두에게 한결같이 큰 이익을 준다. 상기 시스템은 적어도 높은 위험의 청구자들을 제외하고 보상된 사건의 청구자들에 의해 제공되는 전형적으로 요구되는 서류 증거를 이상적으로 선행하고, 대신에 제3자 자료원에 의해 제공되는 준비적인 접근 증거들에 기초한 검토 및 승인 처리에 의존한다.

본 발명은 보험계약자 고객들에 의해 제출된 보험증권 청구들의 처리에 관한 것이고, 더욱 구체적으로 청구의 신뢰를 위해 제3자 제공자료에 기초한 확인과정을 통해 보험회사에 의해 상기 청구들이 자동적으로 처리하는데에 그 목적이 있다.

보험 증권 또는 채무 보호 계약을 통해 제출된 청구 검증을 평가하기 위한 컴퓨터 시스템 기반 자동 손해 검증 시스템이 본 발명에 의해 제공된다. 청구 손해 검증의 철저한 증거 서류를 제공하기 위해 청구인이 보험 회사 또는 대출 기관에 청구를 제출하도록 요구하는 것 대신에 상기 시스템은 예견 모델링과 청구 총액, 손해의 특성 및 확률, 증권 또는 계약에 관계하는 청구인의 역사, 및 다른 유사한 청구에 대한 보험 회사 또는 대출 기관의 역사를 제한 없이 포함하는 수많은 잠재적인 위험 요소에 기반한 위험 평가 도구를 사용함으로써 청구의 상대적 위험을 사전 점수화한다. 상기 관련 자동 손해 검증 도구는 이러한 위험 점수와 상기 손해가 자동 결정 처리를 통해 검증될 수 있기 전에 만족되어야 하는 손해 검증 증거의 상대적 신뢰도를 할당하기 위해 상기 청구에 연결된 다른 관련 정보를 사용한다. 또한, 상기 시스템은 제3자 공급 소스 또는 청구를 검증하기 위해 상기 시스템에 의해 자동으로 접근될 수 있는 증거 소스의 결합을 할당한다. 거짓되거나 비검증된 청구의 상대적 위험을 지정하기 위해 요구되는 증거의 필요성이 성취되는 경우, 상기 청구는 승인되고, 청구인에 의해 증거 서류를 제공하도록 하는 더 큰 노력의 필요성이 제거된다. 이러한 방식으로, 본 발명의 자동 손해 검증 시스템은 청구인에게 독립적으로 소스를 요청함이 없이 보험 회사 표준에 의해 2일의 업무날짜 내에, 바람직하게는 청구인이 전화, 인터넷 웹사이트, 또는 IVR 포털에 의해 청구를 활성화시키는 2시간 이내에, 더욱 바람직하게는 상기 청구인이 상기 청구를 활성화시키는 실제 시간 이내에 청구를 극단적으로 빨리 평가하고 승인할 수 있으며 상기 청구 손해의 증거 서류를 제공할 수 있다. 그러한 시스템은 상기 청구인을 위한 청구 경험을 향상시키는 동안 상기 보험 회사 또는 대출 기관의 청구 결정 처리를 증가시킨다.

본 발명에 따른 자동 청구 처리 시스템은, 보험계약자 고객들에 의해 제출된 보험증권 청구들의 처리에 관한 것이고, 더욱 구체적으로 청구의 신뢰를 위해 제3자 제공자료에 기초한 확인과정을 통해 보험회사에 의해 상기 청구들이 자동적으로 처리할 수 있다.

도 1은 본 발명의 자동 청구 처리 시스템의 주변상황을 개략적으로 나타낸 도이다.
도 2는 자동 청구 처리 시스템을 위한 컴퓨터 실시예를 나타낸 개략도이다.
도 3은 자동 청구 처리 시스템을 나타낸 흐름도이다.
도 4는 자동 청구 처리 시스템의 위험 자산 도구 및 자동 손실 검증 도구를 위한 하드웨어의 구성들을 나타낸 개략도이다.
도 5는 생명보험증권에 대한 자동 손실 검증 시스템의 적용을 나타낸 도이다.
도 6은 비자발적인 비고용 보험증권에 대한 자동 손실 검증 시스템의 적용을 나타낸 도이다.
도 7은 장애보험증권에 대한 자동 손실 검증 시스템의 적용을 나타낸 도이다.
도 8 내지 10은 자동 청구 처리 시스템을 나타낸 흐름도들이다.
도 11 내지 12는 자동 손실 검증 시스템의 위험 자산 처리 부분을 나타낸 개략도이다.
도 13 내지 25는 자동 손실 검증 시스템의 관리 콘솔(console) 부분의 다른 기능들을 나타낸 스크리 숏들(screenshots)이다.
도 26은 본 발명의 제어 테스트 환경 모듈을 나타낸 개략도이다.

청구인에게 지급 결정 또는 수익 결정의 신속한 통신과, 청구인에게 요구되는 최소한의 증거를 가지는 신식형에서의 수익 보험 계약 상의 청구를 처리하기 위한 자동 시스템과 방법은 본 발명에 의해 제공된다. 그러한 발명은 청구인으로부터 청구의 특성을 정의하고 검증과 상기 수익 보험 계약 내에 명시된 규칙을 기반으로 최종 검증으로 청구가 지급되거나 다른 수익이 제공되는지 여부를 청구인에게 알려주는데 필요한 정보를 제공받기 위한 자동 청구 처리 시스템의 모습으로 나타날 수 있다. 상기 청구 처리 시스템은 보상 사건에 관하여 청구인에 의해 제공된 정보에 기반한 청구의 상세한 요약 내용을 설정한다. 위험 평가 도구는 점수를 청구인과 거짓되거나 잘못된 청구의 위험을 정의하는 청구에 되돌리는데 활용된다. 상기 시스템은 상기 청구의 결정이 발생하기 전에 컨설트된 하나 이상의 독립 데이터 확인 소스 뿐만 아니라 청구의 특성에 기반한 지급 또는 다른 수익 승인을 위해 요구되는 상대적 신뢰도를 할당하기 위한 자동 손해 검증 도구를 적용한다. 단일 또는 복합의 독립 데이터 소스는 청구인에 의한 사용 검증을 위한 필요성과 보험 회사 직원의 수익 보험 계약 없이 상기 시스템에 의한 확정적인 지급 또는 다른 수익 승인 결정을 이끌며 상기 청구의 유효성을 위한 기초로 설정될 수 있다.

본 출원의 문맥에서 "수익 보험 계약"은 사망, 신체 장애, 화재 또는 실업과 같은 계약상 보상 사건이 발생한 결과 지급이나 다른 수익을 받을 수 있는 개인의 계약상 권리를 의미한다. 그러한 수익 보험 계약의 예는 보험 증권 또는 채무 보호 상품의 제한 없이 포함한다.

본 발명의 목적을 위해, 보험 증권은 사망, 신체 장애, 질병, 상해, 화재 또는 실질적 또는 개인적 재산에 대한 손해에 제한 없이 포함하는 손해보상 사건의 발생으로부터 야기되는 재정 손해에 대한 보호를 개인 또는 개인 집단에게 제공하기 위한 기업이나 상호 보험 회사에 의한 계약 관계를 의미한다. 그래서, 보험은 단기 또는 장기 신체 장애 보험, 건강 보험, 치명적 질병 보험, 치과 보험, 정기 생명 보험, 종신 보험, 유니버셜 또는 변액 생명 보험, 연금, 화재 보험, 주택 소유자 보험, 토네이도 또는 허리케인 보험, 홍수 보험, 자동차 보험, 해상 보험 및 다른 형태의 손해 보험을 제한없이 포함한다.

본 발명의 목적을 위해, "채무 보호 상품"은 차용자에게 신용을 확대시키기 위한 차용자와 금융 기관 사이의 계약 합의를 의미하고, 수수료에 대한 답례로 매달 요구되는 원금 상환을 보류하거나, 신용 거래시 이자 지불이나, 심지어 차용자가 사망, 신체 장애, 실업과 같은 생명 사건에서 채무자가 채무를 상환하는 의무를 유지하는 것이 어렵기 때문에 원금 상환 의무의 전부 또는 일부에 대해 관대하게 적용하는데 동의한다. 본 출원의 목적을 위해, "금융 기관"은 상업 단체, 비영리 단체, 정부 또는 소매 물품/서비스 거래를 위해 고객에게 필요 자금을 공급하는 사업을 영위하는 다른 업체를 의미하며, 그러한 고객은 그 거래에 대한 현금을 지불할 필요가 없다. 그러한 금융 기관의 예는 은행, 저축 및 대출 기관, 신용 조합, 및 소매 상인의 신용 암(arms)을 포함한다. 본 출원에 사용된 "신체 장애"는 질병 또는 부상 때문에 개인의 매달 수입에 있어 최소한의 미리 결정된 백분율 손해를 야기하며 일상적인 일에 대한 실체적이고 상당한 책임을 수행하는데 있어 개인적인 제한 상태를 의미한다.

본 발명의 목적을 위해, "보험업자"는 보험 회사, 금융 기관 내의 사람 또는 다양한 종류의 수익 보험 계약의 보험료와 그러한 각각의 증권을 위해 상기 보험 회사 또는 금융 기관에 의해 간주되는 위험의 양과 정도를 결정하는 제 3자 관리인이다. 본 출원에서 사용되듯이 "수익자"는 그 계약 상의 지급 또는 다른 수익 지급을 받는 보험 계약 내에 지시된 사람이다. 상기 수익자는 예를 들면, 생명 보험, 보충 신체 장애 보험, 소유자 보험, 또는 자동차 보험 형태의 개인 보험 계약 또는 채무 보호 계약을 위해 개인 보험 계약자 또는 계약 소유자일 수 있고, 또는 예를 들면, 신체 장애 보험, 건강 보험, 치과 보험, 또는 생명 보험 형태의 고용주 보험 계약자의 그룹 보험 증권 계약에 의해 보호되는 그룹의 개인일 수 있다.

본 발명의 문맥에서 "청구인"은 보험 회사에 의한 지급과 금융 기관에 의한 대출 기간 변경을 위한 보험금 지급 또는 채무 보호 상품 청구를 보유하는 사람을 의미한다. 대부분의 경우에 상기 청구인은 상기 수익 보험 계약 상의 수익자이다.

본 발명의 자동 청구 처리 시스템(10)은 도 1에 도시된 바와 같다. 고객 통신 센터(12)는 보험 증권 상의 청구인에 의해 제출된 청구에 관계하는 청구인 수익자(16)와의 상호 작용을 목적으로 보험 회사 또는 금융 기관(14)에 의해 운영된다. 상기 고객 통신 센터(12)는 청구인(16)과 상호 작용하기 위한 인터페이스(18)를 가지며, 이것은 전화, 팩스, 메일에 의해 이용할 수 있는 청구 담당자를 포함한다. 궁극적으로, 그러한 인터페이스(18) 때문에 수익자는 인터넷 웹사이트 또는 IVR 응답 시스템에 의한 셀프 서비스를 통해 청구를 발신하거나 계속적으로 요구할 수 있다. 청구를 시작하는 사람에 관계없이, 상기 청구 처리 시스템(10)은 같은 방식으로 작동한다.

도 2의 실시예에 따르면, 자동 청구 처리 시스템(10)은 일반적으로 프로그램할 수 있는 중앙 처리 장치("CPU",24), 제어 메모리 장치(26), 저장 장치(28), 입/출력("I/O") 제어 장치(30), 및 적어도 하나의 모니터(32)를 가지는 컴퓨터(22)를 포함한다. 컴퓨터 (22)는 예를 들면, 수익 보험 계약의 기록, 청구인 데이터, 및 청구 데이터를 포함하는 데이터베이스(40)와 효과적으로 연결된다. 또한, 그것은 위험 평가 도구(36) 및 여기에서 보다 완벽하게 기술된 자동 손해 검증 도구(38)에 효과적으로 연결된다. 또한, 컴퓨터(22)는 클럭 회로, 데이터 인터페이스, 네트워크 제어기, 및 내부 버스를 포함한다. 본 기술 분야에 적용되는 것으로 프린터, 드라이브, 키보드, 마우스, 및 프로그램될 수 있는 컴퓨터(22)와 결합되어 사용될 수 있는 유사품과 같은 다른 주변 기기 부품이 있을 수 있다. 더불어, 본 기술 분야에 적용되는 것으로 프로그램될 수 있는 컴퓨터(22)는 알려진 하드웨어, 소프트웨어, 및 저장 장치와 상기 자동 청구 처리 시스템(10) 내에 포함된 데이터 및 다른 정보의 처리를 최적화하기 위한 유사한 형태의 다향한 컴퓨터 부품이 있을 수 있다.

상기 소프트웨어 프로그램(34)은 코딩 언어로 조직된 명령어 집합의 표현으로 설계될 수 있다. 이러한 명령어는 청구 정보의 흡입과, 상기 청구와 관련된 위험 평가, 및 거짓 또는 잘못에 대한 청구의 확인을 촉진하기 위해 프로그램된다.

상기 시스템이 갖추어진 컴퓨터 시스템은 표준 PC, 랩톱, 본체, 초소형 무선 장치, 또는 이식 재료의 진행을 모니터링하기 위해 소프트웨어를 실행할 수 있는 자동 데이터 처리 장비일 수 있다. 상기 컴퓨터 시스템을 제어하는 CPU는 메모리에 저장된 시스템을 실행할 수 있다. 상기 메모리는 예를 들면, RAM 및/또는 ROM 같은 내부 메모리, CD-ROMs, DVDs, 플래시 드라이브, 또는 현재 존재하는 또는 미래 데이터 저장 수단과 같은 외부 메모리를 포함한다. 상기 클럭 회로는 현재 시간 및/또는 날짜를 가리키는 정보를 생성할 수 있는 회로 유형을 포함한다. 또한, 상기 클럭 회로는 미리결정된 시간을 셈하거나 시간을 초기화하기 위해 프로그램될 수 있다.

상기 데이터 인터페이스는 하나 이상의 LAN(지역 네트워크), WAN(광역 네트워크), 또는 상기 청구를 처리하는 각 부분으로 연결하는 다른 형태의 네트워크 사이에서 통신을 허용한다. 예를 들면, 랩톱 및 무선 장치와 같은 다른 컴퓨터 시스템은 전형적으로 다른 프로토콜(즉, 다른 언어)을 사용한다. 통신하기 위한 이종 장치를 허용하기 위해, 상기 데이터 인터페이스는 데이터 변환 프로그램 또는 데이터 교환 장치를 포함하거나 상호 작용할 수 있다. 또한, 상기 데이터 인터페이스는 이종 장치를 공중교환 전화망(PSTN), 인터넷, 및 사설 또는 부분 사설 통신망을 통한 통신을 허용한다. 도 2에 따르면, 자동 청구 처리 시스템(10)은 수익 보험 계약 소유자, 수익 보험 계약 손해 사건, 및 상기 청구를 기초하는 다른 사실과 관련한 데이터 입력을 인정하는 텍스트 또는 그래픽 형태로 사용자에게 디스플레이되는 복수의 그래픽 유저 인터페이스("GUIs")를 가지는 소프트웨어 프로그램(34)을 포함한다. 또한, 상기 GUI는 청구인 고객 뿐만 아니라, 보험 회사 또는 금융 기관 직원에 대한 청구 상태를 디스플레이할 수 있다.

또한, 상기 소프트웨어 프로그램(34)은 이러한 정보를 설명하는 일련의 보고서를 생산하거나 인쇄할 수 있다. 마지막으로, 그것은 상기 보험 회사 또는 금융 기관의 청구 결정을 청구인에게 통신할 수 있다.

본 발명의 상기 자동 청구 처리 시스템(10)은 도 3 내지 도 4에 매우 상세히 보여진다. "개시 단계(50)"에서, 청구인(16)은 외부 웹사이트(52) 또는 자동 청구 처리 시스템(10)의 운영자에 의해 유지되는 IVR 전화 입력 사이트(54), 또는 운영자의 대표적인 콜 센터(56)를 통해 새로운 청구를 주장하거나, 현존 청구의 상태를 확인할 수 있다. 상기 인터페이스(18)에서, 시스템(10)은 청구인이 계속되는 수익을 요청하거나, 현존하는 청구/활성화의 상태를 확인하며 새로운 청구/활성화를 제기하는 사이에서 선택을 신속하게 한다.

상기 시스템(10)은 상기 청구인으로부터 수익 보험 계약을 위한 주요 데이터를 요청한다. 상기 청구인을 확인하는 주요 데이터는 하나 이상의 상기 청구인의 성과 집 코드(zip code), 수익 보험 계약의 계좌 번호, 청구인의 출생일, 및 활성화/청구 번호를 포함한다. 이러한 데이터 요소는 상품 형태(즉, 보험 증권 또는 채무 보호 계약), 상품, 청구인, 또는 그들의 결합에 기반하여 상기 시스템(10)에 의해 미리 선택될 수 있다. 불완전한 데이터는 상기 청구인을 상기 시스템(10)의 진행으로부터 보호할 수 있다.

상기 청구인(16)으로부터 입력된 데이터에 기반하여, 상기 청구 처리 시스템(10)은 입력된 정보와 일치하는 보험 회사 또는 금융 기관 기록이 있는지 여부를 결정한다. 상기 데이터는 보안 목적을 위해 상기 보험 회사 또는 금융 기관에 의해 유지된 기록 정보와 정확하게 일치해야 한다.

상기 시스템(10)은 상기 청구인(16)에게 추가 보안 예방으로써 상기 보험 회사 또는 채무 보호 계약 기록을 위한 암호를 유지하도록 재촉할 수 있다. 이후, 상기 시스템(10)은 "권리 단계(60)"를 진행한다. 이러한 단계 동안, 상기 시스템(10)은 상기 수익 시스템(64)에 제공된 청구인 입력 데이터(62)를 가지며, 청구 손해일에 이미 존재하는 제출된 손해 사건을 위한 수익을 보호하는 적용 보험 증권 또는 채무 보호 계약인지 결정하기 위해 입력 데이터를 등록 데이터(66)와 상기 시스템 데이터베이스 내에 저장된 등록 규칙(68)과 자동으로 비교한다. 이러한 권리 단계(60) 동안, 추가 데이터 요소는 "설정 단계(70)"를 초기화하기 위해 상기 청구인으로부터 수집된다. 상기 청구인(16)은 청구/활성화 번호를 입력함으로써 자신의 보험 증권 상의 계속적 수익에 대한 권리를 확인할 수 있는 것이 상기 권리 단계(60) 동안이다. 상기 시스템은 보험 증권의 기간을 기술하는 저장된 권리 규칙(68)에 기반한 답변을 제공한다.

다음으로, 상기 자동 청구 처리 시스템(10)은 설정 단계(70) 동안 수익 보험 계약을 정의하는 청구 기록과, 청구 기초를 형성하는 손해 사건을 기술하는 상대 정보를 생성한다. 상기 기록은 상여기에서 기술된 대로 상기 청구를 자동으로 결정하기 위한 이후의 "위험 평가 단계(80)"와 "자동 손해 검증 단계(90)" 동안 상기 시스템에 의해 평가된다.

새로운 청구에 대해 보험이 발견되지 않으면, 상기 시스템(10)은 청구인(16)에게 입력된 정보를 재확인시키고 재차 제출하도록 요청한다. 두번째의 성공하지 못한 시도 후, 상기 청구인은 증권 또는 계약 및 보험 형태에 관한 몇가지의 질문을 요청받는다. 입력된 정보에 기초하여, 응답은 다음과 같이, 상기 시스템이 가지는 인터페이스(18)(웹, IVR, 전화 등)에 사용되는 매개체에 의존한다.

● 웹: 상기 시스템은 청구인을 지원하기 위한 청구 무료 전화 번호를 제공한다. 이러한 무료 전화 번호는 상기 IVR을 바이패스(bypass)하고, 직접적으로 지식 청구를 연결한다.

● IVR: 상기 시스템은 상기 청구인을 상기 지식 청구 연결로 이동시킨다.

● 전화: 상기 청구 연결은 청구인 보험, 요청하는 추가 정보의 동일화를 시도한다.

● 메일/팩스: 상기 청구 연결은 청구인 보험의 동일화를 시도한다. 만약 성공하지 못하면 폼(form)은 문자와 명령을 가진 청구인에게 되돌려진다.

만약 보험이 발견되면, 상기 시스템은 청구인으로부터 손해일을 요청하고 상기 손해일을 보호하는 모든 옵션을 디스플레이한다. 상기 청구인은 손해 유형을 선택하고 상기 설정 단계(70)로 이동한다.

만약 상기 손해 유형 및 손해일에 해당하는 몇가지의 보험 기록이 상기 시스템에 의해 발견되면, 상기 청구인은 청구를 활성화/제출하기를 원하는 수익 선택이 빠르다. 상기 선택이 청구인에 의해 이루어지면 상기 권리 단계(60)은 끝이 나고, 상기 설정 단계(70)이 시작한다. 이러한 설정 단계에서, 청구/활성화를 위해 요구되는 모든 정보는 상기 시스템과 검증에 의해 수집된다.

만약 아무도 상기 손해일 및/또는 손해 유형을 충족시키지 않고 몇가지의 보험 기록이 발견되면, 상기 청구인은 요약하면, 고객 친화적 기간 및 상태를 가지는 보험에 의해 권고받는다.

대기 기간 또는 다른 요구사항 때문에 청구인이 혜택을 받을 수 없는 보험이 발견되면 상기 청구인은 이러한 사실을 권고받고 입력된 정보를 저장하라고 재촉받는다. 상기 정보를 저장하기 위해서, 상기 청구인은 이메일 또는 거리 주소를 입력해야 한다. 상기 시스템은 상기 정보와 이메일을 저장하고 상기 대기 기간 요구가 (상기 권리 상태 동안 입력된 정보에 기초하여)행해질 때 상기 청구인에게 편지를 보낸다. 상기 요구가 행해질 때, 상기 청구인에게 상기 입력된 정보에 접근할 수 있는 개시 번호가 주어진다.

상기 정보는 상기 요구가 행해진 후 상기 시스템(10)에 최대 90일 동안 유지되어야 한다. 만약 상기 청구인이 90일 후에 상기 청구 센터(12)에 접촉하지 않으면 최종 알림이 상기 청구인에게 보내지고, 그리고, 120일에 상기 정보는 삭제된다.

상기 청구인이 존재하는 청구/활성화 번호를 입력할 때, 상기 시스템(10)은 청구 상태를 디스플레이한다. 상기 청구인은 상기 정보를 검증하고, 본 발명의 자동 청구 처리 시스템의 "위험 평가"단계(80)를 진행한다. 상기 설정 단계(70) 동안, 청구 활성화 기록을 설치하기 위해 요구되는 모든 정보는 모아지며, 상기 위험 평가 단계(80), "자동 손해 검증" 단계(90) 및 "결정" 단계(100)의 진행에 앞서 상기 시스템(10)에 의해 검증된다. 상기 청구인은 청구인/보험 계약자의 이름, 주소, 전화 번호, 이메일 주소, 선택된 손해 유형, 및 권리 단계(60) 동안 입력된 손해일과 같은정보를 검증한다. 이러한 단계 동안, 상기 청구인은 상기 시스템이 제출된 청구에 대한 지급과 관련한 결정을 보내기 위한 통신 유형을 신속히 선택해야 한다. 채무불이행은 메일 및 구두 통신을 포함하는 다른 옵션을 제외하고 이메일로 통보된다.

만약 통신 유형의 선택이 IVR 연결을 통하여 행해진다면, 상기 시스템은 선택의 로그를 유지하고, 그것을 고객 기록에 부착한다. 만약 이것이 청구 연관성을 가지는 전화상에서 행해진다면, 연관성은 승인된다. 승인은 미래에 검색될 수 있는 고객 기록에 부착된 확증 번호로 주어진다.

통신 유형인 "구두 전용"은 상기 청구인이 구두 알림을 받아들이고 상기 전화 결과로 웹 또는 서면 통신을 해제하는 것을 의미한다. 이러한 옵션은 상기 청구인이 전화로 청구 연관성을 가지며 일하는 경우 디스플레이된다. 이러한 옵션이 선택될 때, 상기 청구인은 "서면" 확증을 보내지 않고 청구 연관성 승인을 줄 수 있다. 만약 이러한 통신 유형이 선택되면, 무전화 업무를 위해 요구되는 추가적인 유형, 예를 들면 웹/IVR이 요구된다.

상기 청구인은 상기 청구를 설정하기 위해 설정 확증 버튼을 클릭함으로써 위임한다. 이때, 상기 시스템(10)은 상기 청구를 초기화하는 것과 연관된 제한 사항을 디스플레이한다. 예들은 포함한다:

● 신용 카드 사용 제한(청구인은 활성화 동안 신용 카드를 사용할 수 없다).

● 활성화 사이에 대기 기간(청구가 승인되면, 청구인은 현재 청구일을 통한 마지막 지급 후 30일까지 또 다른 청구를 제출할 수 없다). 상기 청구인은 진행하기 원하지 않는 보험 기록을 해제하기 위한 기회가 주어진다. 상기 시스템(10)은 선택된 기록 및 선택되지 않은 기록을 처리하는 상태에서 기록을 유지한다.

상기 청구인은 위임하고 상기 시스템(10)은 그에게 "당신은 선택된 보험 기록을 위한 청구 기록을 설정하는 것을 원하는 것이 확실한가?" 를 묻는 팝업창을 제공한다. 만약 상기 청구인이 "아니오" 를 선택하면 상기 처리는 종결하고 처리 기록은 저장된다. 만약 상기 청구인이 "예" 를 선택하면 상기 청구인은 보안 수준을 설정할 기회가 제공된다.

청구인 설정(모든 청구인에게 이러한 옵션을 사용하도록 선택하는 것은 아니다)에 기초하여 상기 청구인은 보안 문제/암호를 설정하기 위한 기회가 주어진다. 이러한 암호는 저장되고 누군가에 의해 이러한 청구인 계좌를 위한 정보를 얻기 위해 요구된다.

도 4에 도시된 상기 청구 처리 시스템(10)은 기본 처리의 위험 평가 단계(80)를 처리하기 위한 위험 평가 처리 모듈(82)를 포함한다. 위험 평가 처리 모듈(82)과 연관되어 거짓되거나 잘못될 수 있는 상기 수익 보험 청구의 상대 위험을 예측하기 위한 모델(84)이 있다. 상기 시스템 데이터베이스 내에 저장된 업무 규칙 세트(84)는 모델(82)을 이용하는데 상기 위험 평가 처리 모듈을 활성화시키는 상기 시스템(10)에 의해 사용된다. 또한, 상기 위험 평가 처리(82)와 연관되어 모델(82)의 상기 위험 예측 출력에 대한 응답으로 상기 수익 보험 계약 청구에 산술적인 위험 평가 점수를 할당하는 위험 점수 테이블(86)이 있다. 감사 로그(88)는 질문에서 상기 청구와 유사한 이전 수익 보험 계약 청구의 실제 위험 결과를 위한 데이터를 저장한다. 이러한 정보를 사용함으로써, 상기 예측 모델(82)은 상기 시스템(10)의 운영자에 의해 가능한 정확히 수정될 수 있다.

상기 위험 평가 단계(80)에서, 상기 개시 단계, 권리 단계, 및 설정 단계 동안 입력되는 정보는 잘못될 수 있는 청구의 상대 위험을 평가하고 위험 점수를 할당하기 위해 계정 잔액, 고객 신용 점수, 나이 등과 같은 다른 정보와 결합된다. 상기 청구 처리 시스템(10)의 상기 위험 평가 단계(80)는 보험 회사가 청구와 관련한 상대 위험을 평가할 수 있도록 한 진보된 예측 모델링 기술에 기반한 도구를 이용한다.

통계적 모델링은 특별한 청구와 관련한 위험을 평가하기 위한 자동 위험 평가 도구("RAT",36,도 3에 도시)를 개발하기 위해 모든 보험 계약자의 데이터 속성을 이용한다. 상기 결과 모델(도 4에서)은 상기 청구를 평가하기 위한 가능한 모든 다양한 상황을 고려하며, 이와 관련된 잠재적인 위험을 모델링한다.

보험 청구와 관련한 다른 위험 요소의 예가 표 1에 보여진다.

데이터흐름 이름	모범적인 위험 요소 정보
CDS 데이터(오라클에 저장)	미결제 잔액; 보험계약자가 얼마나 오래 청구하였나; 프리미엄 금액; 보험계약자가 등록되었나; 보험계약자가 취소한 적이 있는가; 보험계약자가 얼마나 오랫동안 등록되었나?
인구 통계학적 데이터	고객 주소.
청구 히스토리(오라클에 저장)	보험계약자가 이전에 보험 회사에 청구를 제출한 적이 있는가; 보험계약자가 다른 청구 미결제를 가지고 있는가; 보험계약자그이 현재 청구 상태는 무엇인가; 리스트에 없는 다른 청구 변수 데이터.
청구인 제출 데이터(청구 포털에 의해 전달)	상기 청구인이 웹 또는 IVR에 입력하거나 전화상으로 담당자에게 설명하는 모든 항목이 있다.이러한 항목은 이후 결정하는데 사용된다. 예들은 손해일, 손해 유형, 출생일, 마지막 작업일 등을 포함한다.

상기 RAT(36) 모델은 주기적으로(예를들면, 매일, 매주, 매달) 전체 보험 계약자 기지의 사전 점수를 가진다. 각각의 보험 계약자는 상품/보험 수준에서 여러개의 사전 점수를 가진다. 상기 사전 점수는 상기 시스템(10)에 의해 유지되는 오라클 데이터 창고에 저장된다.

특정 보험 청구가 개시되면, 개시 단계(50), 권리 단계(60), 및 설정 단계(70) 동안 입력된 정보가 실시간으로 각 청구를 점수화하는 사전 점수 처리에 사용된 정보와 결합된다. 계속적인 수익을 위한 요청을 주의하고, 반면에 계속적인 청구에 맞춰진 다른 RAT 모델이 진행한다.

그렇게 함으로써, 청구인은 최고부터 최저까지 위험 프로파일에 의해 순위가 매겨질 수 있다. 이러한 청구인은 위험 카테고리에 의해 그룹화될 수 있다. 그러한 카테고리를 사용함으로써, 보험 계약자와 대출 기관은 상기 결정 처리의 부분으로 특정 청구에 적용되어야 하는 검증 단계에서의 범위를 결정할 수 있다. 또한, 사용해야 하는 소스를 결정하는 것은 모델 주도이고, 각 데이터 소스를 위한 신뢰도는 다양한 통계 모델링 기술을 사용하여 결정된다. 예를 들면, 이전에 설명된 실예의 사망 청구에서, 두개의 청구는 연관된 고위험 또는 저위험을 받을 수 있다. 80세의 보험 계약자와 관련된 사망의 경우에, 상기 모델은 위험을 낮게 책정할 수 있다. 100,000 달러 청구의 경우에, 상기 모델은 상기 청구를 고위험으로 분류할 수 있다. 이러한 카테고리에 대한 응답으로, 보험 회사는 저신뢰도를 제공하는 검증 기술을 처리하며 저위험 청구로 승인할 수 있다. 더불어, 상기 보험 회사는 손해 검증을 위한 더 많은 정보를 받은 후 고위험 청구로 승인하여 고신뢰도를 제공할 수 있다. 예를 들면, 첫번째 경우에 상기 보험 회사는 부고를 승인을 위한 사망 증거로 받아들일 수 있다. 두번째 경우에, 상기 보험 회사는 현 상태에 대한 사망 증명서를 승인을 위한 청구 증거로 요청할 수 있다.

상기 RAT(36)는 상기 시스템(10)을 기초로하는 컴퓨터(22) 또는 청구 검증 실행을 수동으로 실시하는 수익 보험 계약 회사 피고용자에 의해 이용될 수 있는 검색 테이블을 포함한다. 청구를 위한 상대 위험도에서 표 2의 형태가 적용된 검색 테이블은 청구와 연관된 위험도가 주어진 상기 청구를 승인하기 위해 상기 보험 회사 또는 금융 기관에 의해 요구되는 근사 신뢰도(즉, 증거)로 변형된다.

위험도	신뢰도
0 (매우 낮음)	0%
1 (낮음)	40%
2	60%
3	80%
4 (높음)	100%

그래서, "4"점은 처리가 고위험이어서 100%의 신뢰를 제공하기 위해 결정된 데이터 소스를 통해 또는 지급 또는 연기가 부여되기 전에 전체 증서의 형태로 100%의 신뢰를 제공하는 소스의 결합으로 검증의 필요성을 결정할 수 있다. 반면에, "1"의 저점수는 적은 증서 요구를 산출할 수 있다. "0"의 최저점수는 승인을 위한 데이터 소스를 통하여 검증이 필요하지 않다.

청구인에 의해 제출된 청구의 검증을 위한 실제 결과에 대해 주기적으로 확인되는 RAT 도구(36)와 조합 모델(82)을 기초로하는 상기 진보된 예측 모델은 본 발명의 자동 청구 처리 시스템(10)의 검증을 위해 중요하다. 그래서, 데이터 소스는 청구를 제출하는 청구인의 임의 지속 샘플(89)에 의해 제어되고, 모니터링되며, 검증된다. 상기 지속 샘플(89)는 모든 n번째 고객을 선택함으로써 임의로 일반화된다. 상기 지속 샘플(89)은 상기 RAT 도구(36)에 의해 점수화되고 하나 이상의 자동 손해 검증("ALV") 데이터 소스-바람직하게는 작동하는 상기 시스템(10)에 요구되는 최대 신뢰도의 모든 이용할 수 있는 데이터 소스에 의해 검증된다. 상기 시스템은 적절히 작동하고 있는 ALV 시스템 모델을 결정하기 위하여 각 데이터 소스 검증의 결과를 청구인이 제공한 손해 검증의 결과와 비교할 수 있다. 손해 검증(자기 부정)을 제공하지 않은 고객과 같은 특정 경향은 변경이 상기 데이터 소스(예;결정 신뢰도)에 제출할 필요가 있는지 여부를 결정하기 위하여 상기 데이터 소스에 분석되고 뒤이어 일어날 수 있다.

상기 보험 회사 또는 금융 기관이 매우 적은 위험도(예를 들면, 위험 수준 "0")를 가지는 청구를 위한 검증을 요구하지 않는 것은 가능한데, 이는 표면에 타탕하게 나타나고, 질문에 대한 청구의 금액이 너무 적어 검증 처리 비용을 인가할 수 없기 때문이다. 그러한 경우에, 상기 청구 처리 시스템(10)은 이러한 청구를 청구인에게 지급하기 위한 긍정적인 결정을 커뮤니게이션하는 상기 결정 단계(100,도 3에 도시)에 직접 보내기 위해 구조화될 수 있다.

상기 RAT 모델을 위한 파라미터와 테이블 구동값은 관리 콘솔에서 유지된다. 이러한 관리 콘솔은 점수 데이터 요소, 계수, 데이터 소스, 및 신뢰도의 변화/결정을 허락한다. 가설 검증은 상기 관리 콘솔을 사용하는 제어 환경 내에서 행해진다. 상기 가설 검증 능력은 상기 관리 수준에서 허용된다. 공통 업무 언어에서 보고는 검증을 기반으로 사용자가 결정한 대로 개발된다.

상기 검색 테이블이 상기 위험 평가 단계(80) 상의 청구를 위한 0% 이상의 요구 신뢰도의 측정을 받은 경우에, 상기 시스템은 자동 손해 검증 단계(90)을 진행할 수 있다. 자동 손해 검증 또는 "ALV"는 다양한 데이터 소스에 연결되며 손해 유형에 의지하는 테이블 구동 도구(38)이다. 위험 점수와 상품, 상품 유형, 고객, 및/또는 상태(어떤 결합)에 기반한 신뢰도 요구를 할당함으로써 상기 검증 처리를 자동화하는 것은 상기 ALV 도구의 일이다. 상기 청구에 명시된 신뢰도 요구에 기반하여, 분리 검색 테이블은 상기 독립 데이터 소스 또는 위험 점수에 기반한 청구를 검증하기 위해 요구되는 독립 데이터 소스의 결합을 연관시킨다. 표 3은 그러한 검색 테이블을 보여준다.

청구 승인을 위한 요구 신뢰도	독립 데이터 소스 결합
0%	없음
40%	A
60%	A,B
80%	A,B,C
100%	A,B,C,D

궁극적으로, 상기 소프트웨어(34)에 저장된 알고리즘 또는 기본 논리는 상기 시스템에 의해 사용되는 데이터 소스의 명령을 받을 수 있다. 이러한 각각의 명시된 독립 데이터 소스는 상기 청구 손해를 검증하기 위해 교대로 상기 시스템(10)에 의해 자동으로 컨설팅될 수 있다. 청구를 검증하기 위해 이용할 수 있는 독립 제3자 소스의 전형적인 목록과, 각 소스에 특징지어진 상대 신뢰도는 표 4에 보여진다.

데이터 소스	사용
Medispan 의약 표시 데이터베이스	고객이 특정한 상태를 위해 약물 치료하는 것을 검증
Dr.411 의사 데이터베이스	고객의 의사를 확인 및 실행;잠재적으로 의사 접촉
인텔리스크립트(Intelliscript) 처방 데이터 베이스 Milliman Co.	고객이 처방 역사를 접근함으로써 특정 약물 치료하는 것을 검증
의료 장애 고문 공식적인 장애 가이드라인 리드 그룹(Reed Group)	신체 장애 및/또는 실업 청구를 위한 수익 기간 결정
청구 활성화 지수 의료 정보 사무국	청구 검증을 위한 고객 정보 접근
잉제닉스(Ingenix)	고객이 처방 역사를 접근함으로써 특정 약물 치료하는 것을 검증
스크립트체크(Scriptcheck)	고객이 처방 역사를 접근함으로써 특정 약물 치료하는 것을 검증
Obituary Registry. com	사망을 검증하는 사망자의 부고를 검색
주 실업 오피스 (State Unemployment offices)	실업 상태를 검증
주 신체 장애 오피스 (State Disability offices)	영구 장애 상태가 부여되었는지를 검증
신뢰할 수 있는 파트너 (Trusted Partners)	보험 회사의 파트너(이것은 고객에게 제한되지 않음)로부터 검증을 받아들임

상기 ALV 테이블, 알고리즘, 또는 기본 논리 구동 도구(38)은 상기 손해 유형에 의지하는 다양한 데이터 소스에 연결된다. 상기 위험 점수 및 보험 상품, 상품 유형, 고객, 및/또는 상태, 또는 그들의 결합에 기반하여 상기 청구에 대한 신뢰도 요구를 할당함으로써 검증 단계를 자동화하는 것은 ALV 도구의 일이다. 상기 ALV 도구는 다른 데이터 소스로부터 정보를 검색하는 능력을 가지며, 각각의 데이터 소스로부터 얻어진 정보에 기반하여 포인트/신뢰도를 누적시킨다. 상기 청구를 위한 신뢰도 요구에 기반하여, 상기 신뢰도를 달성하는데 필요한 각각의 데이터 소스는 상기 손해를 자동으로 검증하기 위해 조회된다. 몇몇 데이터 소스는 그것들로부터 얻어질 수 있는 검증 유형에 기반한 다른 신뢰도를 가진다. 예를 들면, 상기 SSDI의 경우에, P의 사망 확인은 100%의 신뢰도를 산출할 수 있고, 반면에, V의 사망 확인은 단지 50% 점수를 산출할 수 있다. 각각의 데이터 소스는 하나 이상의 손해 유형에 의지하며 상기 ALV 수준에서의 설정에 기반하여 상품 유형, 상품, 고객, 상태, 손해 유형 및/또는 다른 결합에 의지하는 다른 신뢰 점수를 가질 수 있다.

본 발명의 자동 손해 검증 도구의 바람직한 실시예에서, 상기 시스템은 상기 청구를 위한 할당 위험 점수에 해당하는 특정 수익 보험 계약 청구를 검증하기 위해 요구 목표 신뢰도("TCL")를 할당한다. 상기 위험 점수가 청구 경험 및 인수 증권에 따른 보험 증권 또는 채무 보호 계약을 인가한 보험 회사 또는 금융 기관에 의해 설정될 수 있고, 상기 보험 회사 또는 금융 기관은 위험을 위한 유사성에 기반한 요구 TCL을 선택할 수 있다. 하나의 보험 회사 또는 금융 기관은 잠재적으로 잘못되거나 정확하지 않은 청구에 대한 고도의 위험을 승인할 수 있고, 따라서, 상기 자동 손해 검증 도구 상의 청구를 검증하기 위해 낮은 TCL을 요구한다. 이러한 낮은 TCL 값은 본 발명의 자동 손해 검증 도구를 이용하는 청구 검증 처리와 연관된 행정 비용을 감소시킬 수 있다. 반면에, 또 다른 보험 회사 또는 금융 기관은 승인 위험의 감소된 수준 때문에 상기 청구를 검증하기 위해 높은 TCL 값을 요구한다. 이것은 상기 자동 손해 검증 도구를 이용하여 상기 청구를 검증하는데 이용되는 확증 데이터 소스 참조의 결합 결과이다.

각각의 상기 확증 데이터 소스는 청구의 정확성을 입증하기 위한 신뢰의 상대 정도에 비례하는 기여 검증 점수로 할당된다. 예를 들면, 신문 부고가 60% 정도의 신뢰를 제공하는 반면에, 생명 보험 계약자의 사망과 관련된 고객 제공 정보는 40% 정도의 신뢰에 의해 특성화될 수 있다. 상기 신문은 독립 점수이고, 논리적으로 상기 청구인보다 정확성에 대한 신뢰성이 더 부여된다. 그러나, 신문 기자는 실수할 수 있다는 사실을 잘 알고 있다. 반면에, 사회 보장 사망 지수에서 고인의 목록은 수익 지급을 시작하기 전에 사망을 검증하는 사회 보장부에 의해 검증 처리 때문에 80%의 신뢰도 점수를 부여받을 수 있다. 마지막으로, 지방 정부에 의해 발행된 인증 사망 증명서는 사망 사실을 100%의 신뢰도로 부여할 수 있다. 상기 보험 회사 또는 금융 기관은 청구 검증 경험 및 위험 허용 프로필에 따른 각각의 확증 데이터 소스에 할당하는 신뢰 점수를 결정할 수 있다.

본 발명의 시스템은 청구를 검증하기 위해 유효한 확증 데이터 소스를 이용할 목적으로 다음의 반복적인 계산을 수행한다:

누적 검증값("AVV") = ∑청구를 위해 확인된 데이터 소스값.

잔존 검증값("RVV") = 청구를 위해 요구되는 (TCL - AVV).

가능 검증값("PVV") = ∑청구를 위한 미확인된 유용한 데이터 소스값.

최대 검증값("MVV") = ∑자동 손해 검증 처리의 시작에서 청구를 위한 유용한 데이터 소스값.

실행 가능 검증값("RPVV") = ∑각 단계(pass)를 위한 모든 PVV: RPVV = PVV

계속적인 청구를 위한 ALV 처리는 유사 상품/고객을 위한 임시 기간이 초과되는 경우 개시될 수 있다. 만약 상기 유사 수익 기간이 진행되는 경우, 상기 ALV 처리는 이용될 수 없다. 대신에, 상기 청구 처리는 상기 결정 단계로 직접 진행된다. 만약 상기 수익 보험 계약 상의 손해 증거가 청구인에 의해 제공된다면, 상기 ALV 처리는 마찬가지로 우회할 수 있다. 마지막으로, 상기 청구는 상기 ALV 처리를 개시하기 전에 상기 권리 단계로 진행되어야 한다.

많은 특정 규칙이 상기 ALV 처리부에 적용된다. 첫째로, 상기 ALV 시스템의 운영자에 의해 유지되는 내부 데이터베이스 또는 외부 소스 데이터베이스인 확증 데이터 소스는 상기 TCL이 달성하는 경우 접근되고 그것은 유사 업무 라인(상품/고객 요소) 검증의 소스로 할당된다. 그래서, MVV > TCL이다.

둘째로, 확증 데이터 소스는 다른 상황에서 날짜 관련 검증 소스로 표시되지 않은 경우 또는 데이터베이스를 검색하는 이전 시도가 일치를 생산하는데 실패하는 경우 청구의 결정 동안 사용된다.

셋째로, 각각의 확증 데이터 소스의 신뢰 점수는 상기 AVV에 추가된 청구를 위한 일치를 가지며 성공적으로 검색되며, 그 결과 상기 AVV 점수는 그러한 청구를 위한 현재, 누적 검증 점수를 나타낸다.

넷째로, 각각의 확증 데이터 소스를 검색한 후에, 상기 AVV 점수는 청구가 상기 TCL 점수가 청구를 달성하는지 여부를 결정하기 위한 요구 TCL 값과 비교된다.

만약 상기 TCL 점수가 달성되면, 상기 ALV 처리는 완료되고 상기 청구 처리 시스템(10)은 상기 청구를 위한 결정 단계(100)로 진행한다.

만약 상기 TCL 점수가 상기 청구를 아직 만족하지 않으면, 상기 청구를 위한 RVV(TCL - AVV) 값이 잔존하고 미확인된 확증 데이터 소스의 PVV에 의해 달성되는 경우 상기 ALV 처리는 청구를 위해 유용한 잔존 확증 데이터 소스를 컨설팅하며 계속되어야 한다.

만약 그러한 잔존하고 미확인된 확증 데이터 소스의 PVV 값이 상기 청구를 위한 RVV 값을 초과하지 않는 경우, 상기 ALV 처리는 상기 청구 처리 시스템(10)이 상기 결정 단계(100)가 도달하기 전에 상기 청구의 고객 제공 손해 검증을 진행하는 것을 포함한다.

예 1

생명 보험 증권 청구에 대한 본 발명의 ALV 처리 도구의 적용예는 도 5에 도시된 바와 같다. 상기 생명 보험 증권 청구(150)를 위해, 상기 ALV 처리는 두개의 확증 데이터 소스: 연방 사회 보장부에 의해 운영되는 사회 보장 사망 지수("SSDI",152) 및 부고 지수(154)를 사전 할당한다.

상기 ALV 처리 도구의 규칙 엔진은 상기 생명 보험 증권을 발행하는 보험 회사에 의해 사전 설치된 TCL 변환 테이블(156)을 포함한다. 이러한 테이블은 수익 청구 문제 유형의 생명 보험 증권을 위해 1의 위험 평가 점수("RAS",158)을 청구 손해를 검증하기 위한 30%의 요구 TCL 점수(159)로 변환하는 것을 나타낸다. 반면에, 2의 RAS는 40%의 TCL 점수를 요구한다. 3, 4, 및 5의 일치 RAS 값은 전형적인 ALV 처리에서 각각 75%, 85%, 및 100%의 요구 TCL 점수로 변환한다.

상기 규칙 엔진에 따라, 상기 ALV 처리는 먼저 온라인으로 접근할 수 있는 SSDI를 컨설트한다. 고인의 사회 보장 번호와 청구인 및 상기 SSDI 기록에 의해 공급된 사망일 사이의 일치가 있는 경우, 사전 할당된 신뢰도(50)은 이러한 데이터 일치의 결과로 상기 AVV 점수에 추가된다. 그래서, AVV = 자동 청구 검증 처리를 위한 50%. 이러한 경우에, AVV > TCL 이므로 1 또는 2의 RAS를 가지는 청구 및 30% 또는 40%의 결과 TCL 요구는 검증될 수 있다. 그러한 청구는 결정 단계로 계속하여 이동할 수 있다.

그러나, 각각 75%, 85%, 또는 100%의 TCL 점수에 해당하는 3, 4, 또는 5의 RAS 점수를 가지는 청구를 위해, 상기 ALV 처리는 진행되야 한다. 이러한 경우에, 상기 SSDI 참조의 SSDI 반환 코드는 컨설팅된다. 상기 반환 코드가 "P" 값을 가지는 경우, 사망 증명서의 형태로 고인의 사망 증거가 이미 상기 사회 보장부에 의해 제공된 것을 의미하고, 50%의 추가 사전 할당 신뢰도가 상기 AVV 점수에 추가되어 AVV = 100%이다. 이러한 경우에, 3, 4, 또는 5의 RAS값을 가지는 모든 청구는 검증될 수 있다. 반면에, 고인의 사망이 사망 증명서의 증거 없이 상기 사회 보장부로 전화상으로 이루어지는 경우, 상기 SSDI 반환 코드는 "V," 일 수 있고, 그러한 경우에, 25%의 추가 사전 할당 신뢰도 값은 상기 AVV 점수에 추가되어 AVV = 75%이다. 그러한 경우에, 3의 RAS 값을 가지는 청구는 검증될 수 있으나, 추가 증거가 4, 또는 5의 RAS 값을 가지는 청구를 위해 요청될 수 있다.

상기 SSDI 기록이 사망일이 아닌 청구인에 의해 기록된 고인의 사회 보장 번호의 일치를 제공한 경우, 상기 ALV 처리는 상기 SSDI 사망일과 청구에 기록된 사망일의 차이를 결정하기 위해 진행한다. 이러한 차이 <= 2일인 경우 청구를 위해 AVV = 40%이다. 이러한 경우에, 1 또는 2의 RAS 점수를 가지는 청구는 검증될 수 있으나, 반면에 3, 4, 또는 5의 RAS 점수를 가지는 청구는 검증될 수 없다. 반면에, 기록 사망일과 청구 사망일 사이의 차이가 7일 미만일 경우, 상기 SSDI 참조에 의해 야기된 AVV값은 30%일 수 있고, 따라서, 1의 RAS값을 가지는 청구는 검증될 수 있다.

상기 SSDI 기록에 의해 비검증된 청구를 위해, 상기 ALV 처리는 부고 데이터베이스(154)를 컨설팅하기 위해 진행한다. 고인의 일치 부고 기록이 청구에서 발견되는 정보와 비교하여 동일 이름, 사망일, 상태, 및 도시가 발견되는 경우, 추가 50%는 상기 청구를 위한 AVV 점수에 추가된다. 상기 SSDI 기록의 사용 후, 비검증 청구를 위한 RVV < 50% 인 경우, 그러한 청구는 성공적인 부고 데이터베이스 일치에 의해 검증될 수 있다.

예 2

도 6은 무의식적 실업 보험("IUI") 청구에 관한 본 발명의 ALV 처리 적용의 예를 제공한다. 상기 규칙 엔진은 IUI 청구를 검증하기 위한 사전 할당된 TALX TPA 직업 검증 데이터베이스(172)를 가진다. 이 데이터베이스는 실업 청구를 제출하는 모든 고객에 의해 접근될 수 있다. 모든 고용주가 이 데이터베이스의 부분이 아니므로, 상기 ALV 처리는 먼저 고용주의 이름을 위한 TALX TPA 직업 검증을 확인한다. 일치가 청구를 위한 AVV에 신뢰도를 기여하지 못하나, 대신에 ALV 처리가 진행한다.

다음으로, 상기 ALV 처리는 실업자의 이름, 사회 보장 번호, 및 종료일을 ㅇ위한 TALX TPA 데이터베이스를 확인한다. 상기 데이터베이스 기록에 있는 정보가 상기 청구인에 의해 공급된 정보와 일치하는 경우, 상기 ALV 처리는 상기 청구를 위한 AVV 점수에 100% 신뢰도 값을 준다. 이러한 경우에, RAS 점수(176)와 관계없이 상기 청구는 AVV > TCL 점수(178)이기 때문에 검증될 수 있다.

상기 TALX TPA 데이터베이스 내에 기록된 종료일이 청구인에 의해 제공된 종료일과 일치하지 않은 경우, 이러한 날짜 사이의 차이는 상기 ALV 처리시 계산될 수 있다. 이러한 차이가 7일을 초과하지 않은 경우, 75%의 신뢰도 값이 상기 AVV에 주어질 수 있다. 그러한 AVV 점수는 1, 2, 또는 3의 RAS 점수를 가지는 모든 IUI 청구를 검증할 수 있다. 반면에, 4 또는 5의 위험 점수를 가지는 IUI 청구는 주정부 실업(180)의 형태 또는 전 고용주(182)에 의해 직접 제공된 검증 정보에 있을 수 있는 추가 확증 데이터 소스 증거를 요구할 수 있다. 상기 7일을 초과하는 차이가 30일 미만인 경우, 단지 40% 신뢰도값이 청구를 위한 AVV 점수에 주어질 수 있다.

예 3

도 7은 신체 장애 보험 증권 청구에 따른 본 발명의 ALV 처리의 적용예를 제공한다. 상기 신체 장애 보험 증권 청구(190)는 사전 결정된 RAS 점수(194) 및 연관 TCL값(196)을 포함하는 검색 테이블(192)과 관계된다. 또한, 다양한 확증 데이터 소스(198)는 상기 ALV 처리를 통한 불능 보험 증권을 검증하는 목적을 위한 보험 회사에 의해 표현된다. 예를 들면, 의료 공급자 목록 데이터베이스(200)는 의사 및 환자에게 서비스를 제공하는 다른 의료 공급 제공자를 위해 접근될 수 있다. 상기 의료 서비스 제공자를 위한 이름 및 전화 번호가 상기 청구인에 의해 제공되는 정보와 일치하는 경우, 30%의 신뢰도가 청구를 위한 AVV 점수에 주어진다. 이러한 경우에, 1의 RAS 점수를 가지는 청구는 검증될 수 있으나, 2 내지 5의 RAS 점수를 가지는 청구는 정확한 추가 확증 소스 증거를 요구한다. 상기 ICD9 진단/전공 데이터베이스(202)는 의료 서비스 전공의 목록과 상기 전공과 관련된 전형적인 진단을 포함한다. 상기 의료 공급자 목록 데이터베이스(200)에 의해 이미 검증된 의료 서비스 제공자의 전공을 가진 상기 신체 장애 보험 청구에 의해 공급된 진단의 일치는 20%의 신뢰도를 줄 수 있고, 따라서, 상기 AVV= 50%이다. 이것은 2의 RAS 점수를 가지는 신체 장애 보험을 검증할 수 있다.

상기 ALV 처리는 의약 표시 데이터베이스(204)를 검색하기 위해 진행할 수 있다. 상기 데이터베이스는 전형적으로 처방되는 의약 이름 및 의료 진단 목록을 포함한다. 의약 처방 및 상기 청구인에 의해 공급되는 의료 진단 정보 사이의 일치가 상기 의약 표시 데이터베이스 내에 발견되는 경우, 20%의 신뢰도값이 상기 청구를 위한 AVV 점수에 추가될 수 있다. 이러한 경우에, 상기 결과 70% AVV 점수는 3 내지 5의 RAS 점수를 가지는 청구를 검증하지 않는다.

추가적인 5%의 신뢰도값을 제공하는 의료 기록을 검증하기 위해 상기 보험 회사를 위한 청구인의 HIPAA 상의 권한은 이러한 특정 확증 데이터 소스에 의해 주어진다. 상기 청구를 위한 AVV 점수는 75% 이다. 이것은 3의 RAS 점수를 가지는 신체 장애 보험 청구를 검증하나, 4 내지 5의 RAS 점수를 가지는 것을 검증하지는 않는다.

상기 ICD9 데이터베이스(208)는 일치하는 진단에 할당된 ICD9의 목록을 포함한다. 이러한 데이터베이스가 상기 청구 내에 공급된 ICD9 코드와 일치하는 경우, 25%의 신뢰도값이 상기 청구를 위한 ACC 점수에 주어진다. 이러한 경우에, 상기 결과 100% AVV 점수는 4 내지 5의 RAS 점수를 가지는 모든 청구를 검증할 수 있다. 그러나, 상기 의료 서비스 전공자의 이름을 위한 의료 공급자 목록 데이터베이스와의 일치가 발견되지 않은 경우, 상기 ICD9 전공 데이터베이스(202)는 신뢰 포인트를 줄 수 없다. 그런 경우에, 의약 표시 데이터베이스(204), HIPAA 권한 콘솔(206), 및 ICD9 데이터베이스를 이용하는 성공적인 일치는 50%의 전체 AVV값을 제공하고, 그래서 1 내지 2의 RAS가 검증될 수 있다.

상기 처방 역사 데이터베이스(210)은 특정 환자에 처방된 의약 목록을 포함한다. 상기 처방 역사 데이터베이스(210) 내의 사회 보장 번호, 손실일, 및 이름 기록이 청구 내의 정보와 일치하고, 상기 처방 이름이 상기 청구 내에 식별된 처방과 일치하는 경우, 이러한 특정 확증 데이터 소스의 사용은 초기 신체 장애 보험 증권 청구에 25%의 신뢰도값을 공급하고, 계속되는 청구에 100%의 신뢰도값을 공급한다. 이것은 청구를 위한 요구 TCL 점수를 초과하는 AVV 점수를 생산하기에 충분하다.

그러므로, RVV 및 PVV를 위한 계산은 각각의 확증 데이터 소스가 상기 ALV 검증 처리(38)에 사용된 후에 청구를 위해 반복적으로 재계산될 수 있다. 이러한 처리는 상기 청구를 위한 요구 TCL값이 청구를 검증할 수 있는지 여부, 또는 상기 청구인으로부터 요구된 추가 데이터가 식별된 경우에 다른 확증 데이터 소스를 계속적으로 검색할 필요가 있는지 여부를 결정한다.

제3자 데이터 소스의 비용은 상기 시스템(10)의 경제성에 영향을 주기 때문에, 비용 효율이 좋은 소스 또는 청구 결정 생산 처리의 필요 신뢰도를 제공하는 소스의 결합을 이용하는 것은 중요하다. 본 발명의 자동 손해 검증 도구(90)은 최저신뢰도로부터 최고신뢰도까지 성공적으로 각각의 독립 데이터 소스를 컨설팅한다. 그래서, 고객 제공 손해 정보가 상기 청구를 요구 신뢰도를 만족시키는 데 확증하는 경우, 상기 시스템은 상기 결정 단계(100)에 따른 결정 포인트를 진행한다. 요구 신뢰도를 충족시키지 않은 경우, 상기 시스템은 상기 청구를 위한 AVV > TCL 경우까지 성공적인 확증 데이터 소스를 위한 검색을 진행한다. 상기 청구 위험에 의존하여, 상기 시스템은 결합에 있어 둘 이상의 독립 데이터 소스에 의해 만족할 수 있는 고신뢰도를 설정할 수 있다.

상기 요구된 신뢰도가 포함되는 경우, 상기 ALV 단계(90)는 완료되고 상기 청구/활성화는 상기 결정 단계(100)로 계속하여 이동한다. 상기 신뢰도가 포함되지 않은 경우, 상기 ALV 단계(90)은 완료되고, 상기 요구된 신뢰도 및 포함된 신뢰도는 기록되며, 상기 청구/활성화는 손해 처리의 고객 제공 증거로 이동한다.

그래서, 보험 회사 또는 금융 기관이 전형적으로 고객에게 사건을 검증하는 요구된 정보를 제공하는 책임을 부여한 산업내에서 사용되는 선행 기술의 청구 처리 시스템과 달리, 본 발명의 시스템(10)은 이러한 책임으로부터 모든 경우에 있어서 청구인을 저장한다. 예를 들어, 선행 기술에 따르면, 사망 청구를 제출하는 수익자는 상기 보험 회사에 청구 승인에 선행하는 사망 증명서를 제공하도록 요청받는다. 신체 장애 청구를 제출하는 부상자는 불능을 검증하는 의사에 의해 서명된 형태를 제공하도록 요청받는다. 이러한 증거를 제공하는 단계는 고객에서 시간과 비용을 부담시킨다. 더불어, 정보 요청 서류, 요청 지속, 정보 처리, 및 미래 참조를 위해 정보를 저장하는데 보험 회사 자원 비용을 발생시킨다. 또한, 수익이 고객에게 돌아가기 위해 실행되는 필요 순환 시간을 증가시킨다.

손해 증거를 위해 청구인에게 요청하는 것은 본 발명에 따르면 비표준화, 비선호되는 손해 검증 방법이다. 충족되지 않은 위험도/신뢰도 때문에, 또는 고객/상품/상태 요구 때문에 자동 손해 검증을 위해 권한이 없는 청구/활성화는 이러한 요구를 제동시킬 수 있다. 상기 청구인은 특정 정보를 완료 및/또는 요청된 서류를 첨부시키는데 신속하게 할 수 있다. 예를 들면, 주치의의 진술(APS)은 요구될 수 있다. 주치의의 진술(APS) 또는 다른 형태가 요구되는 경우, 고객은 서류를 인쇄하거나 (웹을 통해) 적절한 청구 기록을 형성하기 위해 인쇄되거나 바코드되어 발송된 모든 서류를 발송하는 요청을 신속하게 할 수 있다.

(단지 웹)에 첨부된 증거 서류는 심사원의 재검토 및 결정을 위한 적정 심사원 작업 목록에 보내진다. 상기 청구인은 재검토를 위해 이용되는 상기 증거 서류 및 5 내지 10의 업무 날짜 이내에(날짜의 수는 상기 청구 설정에 의존하며 디스플레이된다), (이메일 또는 우편을 통해) 보내질 수 있는 통지에 의해 알려진다. 이러한 요점에서 상기 청구인은 선택된 통신 방법에 의해 상기되고 제공된 정보를 업데이트하거나 변화시키는 기회가 주어진다. 또한, 이러한 단계에서 상기 청구인은 상기 청구/활성화가 승인(또는 청구 설정에 기반한 다른 스크립트 요구)될 때 까지 계속적으로 지급하도록 상기된다. 첨부된 증거 서류가 없는 경우, 상기 청구인은 주기적으로 상품, 청구, 상태 등 미결 증거 서류의 이메일/메일 통지를 받을 수 있다. 테이블 항목은 일치한다.

몇몇 경우에, 상기 청구인에 의해 제공된 구두 검증은 상기 청구 손해 사건 검증의 목적을 위해 충분한 확증 데이터 소스로 작용할 수 있다. 이것은 대부분 거짓되거나 잘못된 상대 위험 또는 청구인에 의해 제공된 사실 설명이 비용 및 본 발명의 ALV 처리 및 시스템을 포함하는 더 많은 질문과 관련된 고객 불편을 정당화하지 않는 저위험 청구의 사건에서 발생할 수 있다.

본 발명의 ALV 시스템의 상술한 설명은 2단계 처리에 초점이 맞추어져 있다: (1) 상기 청구 손해에 위험 평가 점수를 할당하는 RAT의 사용 및 상기 청구 손해의 검증을 성취하기 위한 TCL 값의 선택; 및 (2) 상기 청구 손해를 성공적으로 검증하기 위한 시스템에 의해 명중되는 TCL값의 목표를 향한 사전결정된 신뢰 점수를 가지는 하나 이상의 확증 데이터 소스의 반복 선택. 본 발명의 바람직한 실시예에서, 1단계 ALV 시스템 모델은 분석론을 사용하여 생산된다. 이러한 실시예에서, 청구인을 특성화하는 모든 데이터, 청구 손해 사건, 및 유용한 확증 데이터 소스는 선택 검증 소스를 가진 청구의 승인과 관련된 신뢰도를 표현하는 단일, 전체 점수를 제공하는 통계 기술 모델을 생산하기 위해 결합된다. 이러한 시스템은 청구의 결합 및 상기 시스템에 설치된 최소 역치를 제공하는 확증 데이터 소스를 발견하기 위해 작동한다. 상기 데이터 소스와 관련된 비용은 상기 ALV 처리를 수행하는 비용을 최적화하기 위한 모델 내에서 고려되어야 한다.

자동 또는 고객 손해 정보 제공 검증 처리에 따라, 결정은 받은 검증 및 상품, 고객, 상기 결정 단계(100), (및 상태 제외) 등에 의해 설치된 규칙에 기반하여 주어진다. 그리고 또는 결정은 이들의 결합에 의해 주어진다. 상기 결정 단계에 (적절하다면) 수익 계속 및 상기 청구인에게 결정되고 밝혀진 지급양이 있다.

계속적인 수익을 위해, 상기 자동 수익 계속 모델은 허용된 청구 승인에 따른 청구 수익을 통해 승인 계속을 결정하는 규칙을 포함한다. 많은 요소는 의료 처방, 고용 유형, 및 주거 상태(예를 들면, 알려진 실업 사건, 자연 재해)를 포함하는 규칙에 의해 해결된다. 이러한 방식으로, 청구 수익 계속은 일반화, 획일적 기준 대신에 청구인의 특정 손해 상태에 연결될 수 있다.

상기 청구/활성화가 승인되는 경우, 상기 청구인은 상기 청구와 관계하는 모든 정보를 볼 수 있다. 예를 들면, 지급 또는 연기 총액 또는 총액이 유용하지 않은 경우, 매달 또는 간단한 "소유권 대체가 승인됨" 의 진술. 디스플레이되는 상세 정보는 상기 규칙 엔진에서 테이블에 의해 주어진다.

상기 청구/상품 설정에 의존하여, 상기 시스템의 자동 모델은 결정한다:

● (자동 데이터 검색 대 요청 명세서)요구된 정보를 검색하는 장소/방법

● 적절한 지급 계산 방법

● 적용가능한 상당한 관심 분야

● 추가 수익(즉, 생명 보험 증권에 기반한 추가 사고 사망 수익)

● 청구 유형이 관련 계속 모델을 가지는 경우

명세서 데이터는 자동으로 고객 설정에 기반한 지급 결정 금액을 검색한다. 몇가지의 방법이 유용하다: 고객 데이터에 접속;루프 처리를 이용하여 청구 센터에서 청구인으로부터 받은 데이터; 등. 또한, 상기 시스템은 수요시 금융 기관으로부터 명세서 데이터를 찾을 수 있다. 상기 명세서 정보가 자동으로 이용할 수 없는 경우, 반자동 처리 및 덜 선호되는 상기 수익/지급 총액을 결정하기 위한 수동 처리가 있다. 상기 사용자는 미래 통지를 받고, 반자동 또는 수동 처리를 시작한다.

보험 회사 또는 금융 기관은 수익/지급 총액을 결정하는데 요구되는 명세서 정보의 청구/활성화를 보여주는 웹 도구로 로그한다. 상기 보험 회사 또는 금융 기관은 필요된 정보를 입력하고 요구 데이터를 상기 시스템이 자동으로 수익/지급 총액을 결정하고 청구인에게 통지하는 청구인 통신 센터(12)에 전송한다.

상기 청구인(웹)은 명세서 복사본을 첨부하기 위해 선택할 수 있다. 상기 청구인이 IVR을 통해 청구/활성화를 제출하는 rudn, 웹을 통해 요구 증거 서류를 메일이나 이메일로 송부하도록 요구받는다.

덜 선호되지만, 상기 시스템의 운영자는 상기 청구인으로부터 직접 송부된 명세서 첨부물을 찾을 수 있다. 상기 명세서 첨부물은 수익/지급 총액의 결정을 위한 적절한 심사원 작업 목록에 보내진다. 수익/지급 총액의 통지는 바람직하게는 2일의 업무날짜, 또는 상기 ALV 시스템 내에 설정된 상기 청구인에 의해 정의된 날짜수 내에 (이메일 또는 우편으로)보내질 수 있다.

고객 제공 손해 검증 처리가 필요한 경우, 심사원은 단계적으로 서류 재검토 처리를 이용한다. 상기 시스템은 고객, 수익 구조 등의 견지에서 각각의 보험 상품을 위한 허용 증거 서류 요구를 지정한다. 상기 심사원은 상기 시스템을 통해 심사원에게 질문하거나 진행하는 증거 서류를 재검토한다.

예를 들면, 재해 사망 청구에서, 공인 사망 증명(CDC)은 필요하다. 상기 시스템은 심사원에게 다음 사항을 재촉할 수 있다.

● CDC를 가지고 있는가?

● 재해 사망의 경우인가?

● 손해일이 언제인가?

● 기본 카드 소지자인가?

심사원이 응답을 입력/선택하는 경우, 상기 결정 처리는 완료된다.

모든 결정은 통신 방법-웹, 이메일, IVR, 편지, 청구 관련 스크립트를 선택한 청구인을 통해 청구인에게 통신되는 다양성에 연결된다. 모든 요구 증거 서류에 대한 추가 증거 서류 목록 요청; 모든 거부 이유에 대한 거부 목록; 및 지급일, 지급 방법, 및 다음으로 기대하는 것에 대한 상세한 점을 제공하는 승인. 이러한 다양성에 대한 모든 모듈 하우징은 테이블로 구동되고 사용자에 의해 유지된다. 보험 회사 및 금융 기관은 상품/청구인/수익/상태 등에 의해 다양성을 설정할 수 있다. 심사원은 검토하고 승인하거나 심사원에 공개되는 것을 우선하여 다양성을 수정할 수 있다(상기 처리가 AIZ에 의해 구동되는 경우).

이러한 단계에서, 지급이 이루어지는 경우, 상기 청구인은 지급 방법(check, ACH 등)을 선택할 수 있다. 지급 방법은 테이블에 저장되고 고객/상품 설정에 기반하여 디스플레이된다. 사용자가 지급 방법을 선택하면, 상기 시스템은 선택된 방법 및 고객/상품 설정에 기반한 기대 지급일에 대해 고지할 수 있다.

지급 선택이 이루어지는 경우, 상기 청구인은 정보(AIZ/웹 이용자)를 저장하거나 프린트(웹)하도록 재촉된다. 상기 청구인은 청구/활성화 번호를 상기시킬 수 있고, 800#(또는 인터넷 사용자를 위한 웹 주소)로 제공된다. 이러한 관점에서 상기 세션은 끝난다.

상기 청구/활성화가 거부되는 경우, 상기 거부 이유는 상품, 고객, 상태 등의 규칙에 기반하여 디스플레이된다. 거부되는 경우, 상기 청구인은 기간과 상태를 검토하는 옵션을 가지거나 선택한 주소로 우편/이메일로 송부된 복사본을 가질 수 있다. 또한, 수신자 부담 전화 번호로 상기 청구는 이 단계(웹)에서 제공될 수 있다. 청구인 통지 기록 뿐만 아니라 유지되는 거부 기록-청구인은 서면 통신 또는 그 외의 방법으로 수신하도록 선택할 수 있다. 이러한 관점에서, 상기 세션은 완료된다. 모든 결정 스크립트는 테이블 구동된다. 청구인이 보고 들은 것은 청구/상품/상태 설정에 의존한다.

그러므로, 본 발명의 자동 청구 처리 시스템(10)에 따르면, 청구인이 상세 청구 형태를 제출할 필요가 있고 보상 사건을 입증하기 위해 확증 증거 서류를 습득하여 공급하는 대부분의 경우에 청구는 빨리 그리고 효과적으로 부담없이 재검토될 수 있다. 유용한 제3자 또는 소유권 소스로부터 증거성 있는 증거 서류를 습득함으로써, 상기 보험 회사 또는 금융 기관은 행정 비용을 절감하고 한 달 또는 그 이상으로부터 짧은 시간 계속되는 심사 및 결정 시간을 감소시키는 동안에, 적합한 위험도를 가지며 구성되는 청구를 결정할 수 있다. 본 발명의 목적을 위해, "짧은 시간에" 는 2일을 의미하고, 바람직하게는 2시간, 보다 바람직하게는 청구인이 상기 보험 회사 또는 금융 기관 고객 서비스 대리인과 전화상에 있는 실제 시간, 또는 웹 사이트 또는 IVR 포털 수익 활성화 시스템에 연결된 실제 시간을 의미한다. 더불어, 상기 청구인은 전형적인 고객 서비스로 간소화된 청구 처리 시스템을 필연적으로 인식할 수 있다.

상기 청구 처리 시스템(10)의 ALV 처리부(38) 구조는 도 8 내지 도 10에 도시된다. 수익 보험 계약 청구가 개시 단계(50)를 통해 진행될 때, 권리 단계(60), 설정 단계(70), 및 위험 평가 단계(80)는 상기 ALV 시스템(38)의 시작점(230)에 도달한다. 단계 1에서, 상기 시스템은 상기 고객의 ALV 깃발의 상태(232)를 확인한다. 데이터베이스(234)는 다른 보험 회사 및 상기 청구 처리 시스템(10) 및 회사가 다중 고객의 청구를 서비스하는 시스템을 운영하는 경우에 본 시스템의 자동 검증 시스템(38)에 의해 서비스되는 금융 기관 고객의 모든 목록을 저장한다. 상기 고객의 깃발이 "on" 포지션에 설정된 경우, 상기 ALV 시스템은 단계 2의 ALV 배열 단계(234)를 진행한다. 상기 ALV 깃발이 설정되지 않은 경우, 상기 시스템은 이러한 사실을 반영하기 위해 감사 로그 데이터베이스(238)를 업데이트하고, 그런 다음 상기 수익 보험 계약 청구의 고객 제공 손해 검증을 진행한다. 데이터베이스(240)는 상기 ALV 시스템(38)의 각각의 고객 특성 배열을 위한 데이터를 저장한다. 청구 손해를 검증하기 위해 그런 데이터, 즉, 상기 ALV 시스템에 의해 보호되는 청구를 위한 파라미터, 상기 ALV 시스템을 시험하는 방법, ALV 시스템을 기초로하는 규칙 또는 알고리즘 모델, 청구를 위한 위험 평가 점수, 청구를 위한 요구 TCL값, 및 확증 청구 손해 사건을 위한 적용 독립 데이터 소스, 및 각각의 데이터 소스에 일치하는 상대 신뢰도가 사용되는지 여부를 결정해야 한다. 상기 배열이 발견되지 않은 경우, 상기 감사 로그(244)는 이러한 사실을 반영하기 위해 시스템에 의해 업데이트되며, 상기 시스템은 상기 청구의 고객 제공 손해 검증을 진행한다.

단계 3의 ALV 처리 심사 단계(242)는 각 고객을 위한 필요 데이터를 저장하고 그 외의 고객의 특정 상품을 저장하는 데이터베이스(246)에 의해 처리된다. 기본적으로, 상기 고객은 보험 또는 채무 보호 계약의 각각의 유형 또는 노동시간 집약적 고객 제공 손해 검증 처리 대신에 청구 검증 처리의 부분으로써 자동 검증 청구를 위한 ALV 시스템(38)을 가능하게 하는 수익의 유형을 결정하는 규칙 세트를 적용할 수 있다. 상품, 청구 또는 수익의 특정 유형은 청구를 위한 위험도가 너무 높아서 상기 ALV 처리에서 청구 검증을 대리할 수 없다. 데이터베이스(246)에 저장된 규칙이 상기 ALV 처리가 사용되지 않아야 함을 표시하는 경우, 감사 로그(248)은 이러한 사실을 반영하기 위해 업데이트되고, 상기 시스템은 상기 청구의 고객 제공 손해 검증을 진행할 수 있다.

상기 규칙이 상기 ALV 처리가 청구를 평가하고 검증하는데 사용되어야 함을 표시하는 경우, 상기 시스템은 배열 유형이 이미 시스템에서 계산되고 저장된 모델 유형인지 여부를 결정하기 위해 진행할 수 있다. 상기 배열 유형이 그런 모델 유형인 경우, 상기 시스템은 단계 4의 위험 평가 결정(252)을 진행할 수 있다. 그런 수익 보험 계약을 위한 위험 평가 점수("RAS")는 데이터베이스(254)에 저장된다. 단계 4에서, 상기 시스템(252)은 지속 샘플 표시기 뿐만 아니라 청구를 위한 RAS를 위해 데이터베이스(254)를 검색한다. 반면에, 상기 배열 유형이 규칙 구동인 경우, 상기 시스템은 그러한 청구를 위한 실시간 RAS를 계산하기 위해 데이터베이스(258)에 저장된 규칙(256)을 수행할 수 있다. 이러한 RAS 계산은 상기 보험 회사 또는 금융 기관 고객의 특정 위험 적용 프로필에 연결되므로, 동일 유형의 청구를 위한 고객 사이에서 폭넓게 다양할 수 있다. 상기 청구를 위한 RAS 계산을 위한 필요 규칙이 이용가능한 경우, 상기 시스템은 노드(258)을 진행한다. 그러한 규칙이 이용 불가능한 경우, RAS는 청구를 검증하기 위해 상기 ALV 처리를 수행하는 시스템을 위해 계산될 수 없다. 대신에, 감사 로그(260)은 상기 청구를 위한 알려지지 않은 RAS를 반영하기 위해 업데이트될 수 있고, 상기 시스템은 상기 청구의 고객 제공 손해 검증을 진행할 수 있다.

사전 결정된 RAS가 데이터베이스(254)에서 발견되는 경우, 상기 시스템은 업무 규칙이 RAS를 수정하는 것이 존재하는지 여부를 결정한다. 상기 고객의 표준 RAS의 수정은 집 코드(zip code)가 불필요한 재해 지역과 같은 특정 상황을 수용할 수 있다. 이러한 처리 단계는 데이터베이스(264)에 저장된 규칙 및 데이타를 이용할 수 있다. 하기에 기술된 지속(hold out) 샘플 분석으로부터 학습을 이용함으로써, 상기 모델은 거짓되거나 다른 잘못을 가지는 청구의 진짜 위험을 가능한 정확하게 특성화시킬 필요성이 있는 청구를 위한 사전 결정된 RAS를 조정하기 위해 이전 청구 경험으로부터 "학습(learn)" 할 수 있다. 상기 시스템은 상기 ALV 처리의 노드(258)에서 수정한대로 RAS을 진행한다.

노드(258)에서 상기 청구를 위한 RAS를 발견하거나, 수정하거나 또는 계산됨으로써, 상기 시스템은 RAS와 관계되는 TCL이 266에서 검색되는 단계 6을 진행한다. 그러한 TCl은 전형적으로 "검색 테이블(lookup table)"을 통해 데이터베이스(268)에 저장될 수 있다. 상술한 바와 같이, 이러한 TCL, 또는 총 신뢰도, 점수는 확증 증거 서류 또는 상기 ALV 처리를 통해 청구를 검증하기 위한 집계로 구두 독립 데이터 소스의 성공적인 일치에 의해 만족되어야 하는 특정 허용 범위를 결정한다. 높은 RAS값은 거짓 또는 에러를 위한 상기 보험 회사 또는 금융 기관에서 청구의 높은 위험도를 반영하기 위해 높은 TCL 점수를 요구할 수 있다. 반면에, 낮은 위험 청구는 확증 데이터 소스 일치를 가지는 ALV 처리를 통해 청구를 검증되도록 하는 낮은 TCL 점수를 요구할 수 있다. TCL이 청구를 위한 상기 시스템에 의해 발견되지 않은 경우, 감사 로그(270)은 이러한 사실을 반영하기 위해 업데이트되고, 상기 시스템은 상기 청구의 고객 제공 손해 검증을 진행할 수 있다.

TCL 점수가 단계 6에서 상기 청구 시스템에 의해 발견되는 경우, 상기 시스템은 필요한 곳에 TCL 점수를 수정(274)하기 위해 데이터베이스(272)에 저장된 규칙을 적용한다. 다시 말해서, 상기 ALV 처리는 거짓 또는 에러를 위한 상기 청구에 의해 가져진 진짜 상대 위험을 가능한한 정확하게 특성화시키는 과거 청구 경험에 기반하여 TCL 점수를 수정할 수 있다. 그래서, 본 발명의 ALV 시스템(38)은 사전 계산 및 많은 보험 회사의 보험 증권 또는 금융 기관의 채무 보호 계약을 위한 RAS 및 TCL 점수의 저장을 상기 시스템이 상기 RAS 및 TCL 점수를 실시간으로 정확하게 수정하기 위해 저장된 규칙을 이용할 수 있는 사실에 의지하는 보험 증권 또는 채무 보호 계약을 통한 청구의 자동 청구 처리 속도를 증가시킬 수 있다.

상기 ALV 처리의 단계 8에서, 상기 시스템은 자동 손해 검증 처리(276)를 개시한다. 이러한 처리는 다양한 확증 데이터 소스, 상기 청구를 검증하기 위한 특정 할당 확증 데이터 소스, 각각의 확증 데이터 소스를 위한 사전 할당된 신뢰도 점수, 필요한 검색 데이터 요소, 및 등록 및 이전 청구 기록에 저장된 정보 뿐만 아니라 상기 청구를 위한 청구인에 의해 제출된 정보에 대한 확증 데이터 소스 비교를 수행하기 위한 규칙을 포함하며, 데이터베이스(278)에 저장된 데이터를 적용한다. 상기 청구가 "계속(continuing)" 청구(예를 들면 증권 상의 추가 기간을 위한 수익을 위해 청구를 제출한 청구인의 이전 검증된 신체 장애 수익 청구)인 경우, 상기 시스템은 상기 청구를 검증하기 위해 이전에 이용되고 데이터 소스를 다중 명중시키지 않은 확증 데이터 소스를 포함할 수 있다.

단계 9에서, 상기 ALV 시스템(38)은 상술한 바와 같이 설정 TCL값으로부터 감해진 청구를 위한 AVV를 나타내는 청구를 위한 RVV를 계산(280)할 수 있다. 이러한 RVV 점수는 초기에 확증 데이터 소스 검색의 최초 반복 및 청구 설정 정보에 일치하기 전에 상기 청구의 TCL값과 동일하게 설정될 수 있다.

다음으로, 상기 시스템(38)은 상기 청구를 위한 MVV값이 계산(282)되는 단계 10을 진행한다. 이러한 처리 단계는 상기 청구의 검증을 위해 사전 할당된 특정 확증 데이터 소스를 위한 데이터베이스(284)에 저장된 정보를 이용한다. 상술한 바와 같이, 이러한 모든 확증 데이터 소스를 위한 신뢰도는 MVV 도는 최대 검증값을 생산하기 위해 결합된다. 상기 청구의 검증을 위한 요구 TCL 점수가 이러한 MVV값을 초과하는 경우, 이러한 사실은 업데이트되는 감시로그(286)에 반영되고 상기 시스템은 상기 청구의 고객 제공 손해 검증을 진행한다. 상기 청구 내에 포함된 정보에서 모든 사전 할당된 확증 데이터 소스의 성공적인 일치는 상기 TCL 요구를 만족시키기 위한 총 신뢰값을 충분히 생산하지 못하므로, 상기 청구의 검증을 위한 이용할 수 있는 추가 확증 데이터 소스 없이 상기 청구에 상기 ALV 시스템(38)의 적용을 진행하는데 불필요하다.

상기 청구의 검증을 위해 이용할 수 있는 결합 확증 데이터 소스를 위한 MVV값이 상기 청구의 검증을 위한 요구 TCL 점수를 초과하는 것으로 단계 11에서 결정되는 경우, 상기 시스템(38)은 상기 청구의 검증을 위해 검색되지 않는 청구를 위한 모든 확증 데이터 소스의 PVV값(288)을 계산하는 단계 12를 진행하고 반복되는 동안 청구 손해를 검증하기 위해 이용할 수 있다. 각각의 확증 데이터 소스의 검색, 필연적으로 감소되는 청구에 사전 할당된 잔존 확증 데이터 소스를 위한 결합 PVV값을 참고하라.

데이터베이스(290)은 필요한 사전 할당된 확증 데이터 소스, 그러한 확증 데이터 소스를 위한 신뢰도, 및 이러한 PVV를 계산하기 위한 규칙을 포함한다. 또한, 데이터베이스(290)은 상기 현재 단계를 위한 PVV 계산으로부터 생략하기 위해 상기 청구에 이미 검색되고 적용된 확증 데이터 소스를 추적한다. 또한, 단계 12에서, 상기 시스템은 상기 ALVS 처리를 위해 실행 가능 검증값("RPW")을 계산한다:

RPVV = RPVV + PVV.

이러한 RPVV 계산은 현재 검증 반복(PVV)을 위해 상기 확증 데이터 소스로부터 신뢰도값을 결합한 이전 검증 반복(RPVV)으로부터 확증 데이터 소스를 위한 모든 신뢰도값을 추적한다.

단계 13에서, 상기 시스템(38)은 PVV > 0 여부를 결정한다. PVV값이 0을 초과하지 않은 유일한 시간은 모든 사전 할당된 확증 데이터 소스가 상기 청구를 검증하는 시스템에 의해 검색되고 적용되었는지, 또는 데이터 소스가 이용불가능한지 여부이다. 이러한 경우에, 요구 TCL값을 만족시키기 위해 현재 이용가능한 확증 데이터 소스를 사용하는 청구 검증은 불가능하므로, 상기 시스템은 ALV 처리의 적용을 중단하고 노드(292)를 진행한다.

반면에, PVV > 0 인 경우, 상기 시스템(38)은 많은 요소에 기반한 데이터베이스(290)으로부터 검색하기 위한 확증 데이터 소스를 결정하는 단계 14를 진행한다. 첫째로, 데이터베이스(290) 내에 저장된 규칙은 상기 청구를 검증하기 위한 확증 데이터 소스의 부분 세트에 사전 할당될 필요가 있는 특정 확증 데이터 소스를 선택하기 위해 기본 논리를 정의한다. 둘째로, 각각의 데이터 소스는 그것과 관련된 비용을 가진다. 확증 데이터 소스의 몇몇 공급자는 상기 시스템이 데이터 소스의 사용을 요청하는 매시간 요금을 부과할 수 있다. 이런 경우에, 그런 요금은 상당할 수 있다. 다른 경우에, 상기 보험 회사 또는 금융 기관은 소유 데이터 소스를 생성할 수 있고, 그것은 데이터 소스 개발 비용을 재탈환하고 증가하는 제3자 데이터 소스 요금을 감소시키기 위해 청구를 검증하기 위해 그러한 데이터 소스를 사용하는데 우선권을 줄 수 있다.

셋째로, 모든 데이터 소스가 그러한 청구의 검증에 공헌자로서 청구 정보를 일치시키기 위한 동일한 성공율을 제공하지는 않는다. 우선권은 만약 그러한 특정 데이터 소스를 접근하는 비용이 계정 명중 비율에 취급된 값을 초과하지 않으면 더 높은 "명중 비율(hit rate)"을 가지는 데이터 소스에 주어질 수 있다. 넷째로, 상기 청구를 검증하기 위해 만족될 필요가 있는 상기 RVV값(즉, AVV - TCL)은 하나 또는 둘의 유용한 데이터 소스의 검색과 적용을 통해 성취될 수 있다. 수많은 개별적으로 값이 싼 데이터 소스 대신에 목표 검증 결과를 성취하는 거의 없는 데이터를 이용하기 위해 감각을 향상시킬 수 있다. 그러므로, 데이터 소스 선택(294)을 위한 규칙은 본 발명의 ALV 처리의 현재 상태에서 유연적으로 반동적이다.

상기 ALV 처리의 단계 15에서, 상기 특정 데이터 소스는 상기 청구 내에 공급된 정보에 대해서 검색되고 적용(296)된다. 상기 데이터베이스(298) 내에 저장된 데이터 소스 규칙 및 데이터 규칙 요소는 이러한 처리의 운영을 용이하게 한다. 상기 데이터 소스는 내부 데이터 소스(300) 및 외부 데이터 소스, 제3자 공급 데이터 소스(302)로부터 유래된다. 관련 데이터 소스를 위한 검증 규칙이 상기 청구 정보와 일치하지 않은 경우, 상기 청구를 위한 AVV 점수에 신뢰도 포인트를 부여할 수 없다. 반면에, 상기 데이터 소스가 상기 청구 정보와 성공적으로 일치하는 경우, 청구는 검증되고, 사전 할당된 신뢰도 포인트는 단계 16에서 상기 청구를 위한 실행 AVV 계산(304)에 추가된다.

단계 17에서, 상기 청구를 위한 RVV 점수는 상기 청구를 검증하기 위한 요구 TCL 값으로부터 업데이트된 AVV 계산을 감산함으로써 재계산(306)된다. 이러한 점에서, 상기 청구와 성공적으로 일치된 확증 데이터 소스의 동일성에 따라, 상기 업데이트된 AVV 및 RVV 점수는 데이터베이스(310)에 저장된 정보를 가지며 감사 로그(308)에 추가될 수 있다.

다음으로, 상기 ALV 처리는 업데이트된 AVV 점수가 상기 청구를 위한 요구 TCL 점수와 비교되는 단계 19를 진행한다. AVV > TCL인 경우, 상기 요구 TCL 임계값은 ALV 처리에 의해 만족되고, 이러한 정보는 감사 로그(314)에 기록된다. 그런 다음, 상기 검증 청구는 상기 ALV 시스템에 의해 (도 3에 도시된) 상기 결정 단계(100)로 보내질 수 있다.

상기 청구를 위한 AVV < TCL 인 경우, 상기 청구는 아직 검증되지 않는다. 단계 20에서, 상기 시스템은 단계 14의 규칙 및 기본 논리(294)에 따라 상기 청구를 검색 및 적용하기 위해 추가 확증 데이터 소스를 이용할 수 있는지 여부를 결정한다.

도 10에 따라, 이용할 수 있는 확증 데이터 소스(300,302)가 더 이상 없는 청구는 단계 21을 진행한다. 이러한 ALV 처리 단계에서, 상기 시스템은 RVV > MVV - RPVV(320) 여부를 결정한다. "예" 인 경우, 상기 시스템은 요구 TCL 점수가 성취될 수 없는 사실을 반영하기 위해 감사로그(322)를 업데이트한다. 그런 다음, 상기 시스템은 비검증된 청구를 가진 포털로 회귀한다.

그러나, RVV = MVV - RPVV 인 경우, 상기 시스템은 데이터베이스(325)에 저장된 기본 논리 또는 우선권에 기반하여 어떤 확증 데이터 소스가 명중할 수 있는지를 결정(324)하기 위해 단계 22를 진행한다. 이러한 추가 확증 데이터 요소는 단계 23에서 청구인 설득으로부터 요청(328)되어야 한다. 상기 요청 구문은 데이터베이스(330)에 이해 공급되고, 상기 감사로그(332)는 업데이트된다. 상기 요구 TCL 점수가 하나 이상의 확증 데이터 소스를 상기 질문에 대한 청구인의 답변에 유용한 설득을 생성하는데 제공되는지 여부를 성취할 수 있기 때문에, 상기 시스템은 상기 고객으로부터 이러한 추가 정보를 요청(334)하기 위해 상기 포털로 회귀한다. 상기 고객(338)으로부터 습득된 그러한 새로운 비트는 (단계 12에서) PVV 계산 단계(288)를 시작하는 청구 검증을 위해 재귀 문의 처리를 다시 한번 초기화하는 (도 9에 도시된) 두번째 패스(340)에서 상기 시스템에 의해 이용될 수 있다.

예 4

도 8 내지 도 10에 도시된 ALVS 처리의 예는 다음과 같이 제공된다:

● 청구 검증을 위한 요구 TCL: 70%

● MVV = 90%

● 확증 데이터 소스:

○ SSN 데이터베이스e = 20%

○ 사망일 데이터베이스 = 30%

○ 부고 공개 데이터베이스 = 30%

○ 구두 확인 = 10%.

● 첫번째 반복:

○ 단지 SSN 및 사망일 데이터 소스가 이용가능하다.

○ RVV = TCL = 90% (단계 9).

○ MVV = 90% (단계 10).

○ TCL < MVV, 진행 (단계 11).

○ PVV = 20% + 30% = 50% (Step 12).

○ RPVV = RPVV + PVV (Step 12).

RPVV = 0% + 50%

RPVV = 50%

○ PVV > 0, 진행 (단계 13).

○ 시스템은 SNN 및 사망일 데이터 소스를 위한 긍정적인 명중을 포함한다 (단계 14-15).

○ AVV = 20% + 30% = 50% (단계 16).

○ RVV = TCL - AVV (단계 17)

RVV = 70% - 50% = 20%.

○ AVV < TCL, 두번째 반복을 진행 (단계 19).

○ 이용가능한 새로운 부고 데이터 소스가 있다 (단계 20).

○ RVV > MVV - RPVV? (단계 21)

20% < 90% - 50%

20% < 40%, 진행.

● 두번째 반복:

○ 30 신뢰 포인트 가치의 부고 데이터베이스

○ PVV = 30% (단계 12).

○ RPVV = RPVV + PVV (단계 12)

RPVV = 50% + 30%

RPVV = 80%

○ PVV = 30% > 0, 진행 (단계 13).

○ 시스템은 성공적인 일치를 포함하지 않는다 (단계 14-15).

○ AVV = 50% 여전히 (단계 16).

○ RVV = TCL - AVV (단계 17)

RVV = 70% - 50%

RVV = 20%.

○ AVV < TCL, 세번째 반복을 진행 (단계 19).

● 세번째 반복:

○ 이용가능한 새로운 부고 데이터 소스가 있다 (단계 20).

○ RVV > MVV - RPVV? (단계 21).

20% > 90% - 80%

20% < 10%, ALVS 처리를 종료, 왜냐하면 10-포인트 부고 데이터 소스는 잔존 TCL 갭(gap)을 만족시키기에 불충분하다.

그러므로, 상기 청구는 ALVS 처리에 의해 검증될 수 없다.

본 발명의 ALV 처리 및 시스템(38)의 중요한 구성요소는 다양한 청구를 위한 상기 RAS를 정의하기 위한 처리이다. 도 11에 도시된 바와 같이, 위험 평가 처리("RAP",36)는 정기적인 날짜와 시간을 기준(352)으로 자동으로 실행된다. 그러한 RAS는 몇가지의 데이터베이스로부터 입력 데이터를 이용하여, 암호화된 컴퓨터 서버 실행(354)를 통해 계산될 수 있다. 상기 CDS 데이터베이스(356)는 그러한 증권과 계약 상에서 가져온 미결정 청구의 기록, 및 상기 보험 회사 또는 청구를 청산해야 하는 금융 기관의 위험을 감쇄시키는 그러한 증권과 계약 상에서 지급된 보험료 뿐만 아니라 미결정 보험 증권 및 채무 보호 계약을 위한 등록 데이터를 저장한다. 상기 CMS 데이터베이스(358)는 모든 등록 준비, 미결정 청구 활동 준비, 및 보험료 준비를 위한 데이터를 포함한다. 마지막으로, 데이터베이스(360)는 Zip 코드(zip code), 가정, 또는 블럭 그룹과 같은 그룹 기준에서 증권 및 계약 소유자 신분증 데이터를 저장한다.

또한, 상기 ALV 처리의 운영자는 상기 위험 평가 도구(364)의 수동 실행(362)을 수행하기 위해 선택할 수 있다. 상기 운영자를 위한 결정 과학 시장 분석가(366)는 미결정 청구를 위한 RAS가 정확성을 위해 업데이트될 필요가 있다는 관심을 가지는 경우 이것을 할 수 있다.

상기 컴퓨터 서버에서 실행 위험 평가 도구(36)은 다양한 증권 및 계약을 위한 일련의 RAS(370)를 산출한다. 이 TS 점수 적용은 에러를 위해 확인된다. 에러인 경우, 상기 과학 팀은 통지(372)된다. 상기 RAP 모델에 접속은 이루어지고(374), 상기 모델은 단계 350에 따라 재실행된다.

상기 RAP 모델에 에러가 감지되지 않은 경우, 상기 결정 과학팀은 상기 서버(376)에게 업데이트된 RAS 파일을 보낼 수 있다. 데이터 창고(378)는 업데이트된 RAS 파일을 선택할 수 있고 위험 점수 테이블을 업데이트한다. 상기 데이터 창고는 RAS 테이블을 업데이트하기 위해 현재 RAS(380)를 상기 청구 처리 시스템(10)에 송부할 수 있다. 그때, 이메일은 성공적으로 실행된 정기(예를 들면, 주간) RAT(36) 파일을 적당한 과학 팀원에게 통지하는 시스템에 의해 보내진다.

도 12는 상기 위험 평가 도구(36)의 ALV 시스템(38)에 의한 사용을 매우 상세하게 보여준다. 상기 청구인은 상기 수익 보험 계약(400)을 통해 생성된 청구를 특성화시키는 필요 정보를 공급한다. 상기 고객은 이러한 설명 청구 정보(402)를 요약하는 확인 페이지를 재검토하고 청구(404)를 제출한다.

상기 ALV 시스템(38)은 청구인 검색과 청구되는 손해 유형을 위한 연관 RAS를 요청(406)한다. 청구인 이름과 RAS가 발견되지 않은 경우(408), 감사 로그(410)은 이러한 사실을 반영하기 위해 업데이트된다. 그러나, 상기 청구인 이름과 RAS가 상기 시스템(412)에 의해 발견되면, 관련 규칙 엔진이 상기 고객(보험 회사 또는 금융 기관)이 상기 RAP 점수(418)를 수정하기 위해 어떤 특정 규칙(416)을 설치했는지 여부를 결정하기 위해 확인(414)한다. 상기 감시 로그(420)은 상기 날짜, 시간, 청구인, 증권 도는 계약 번호를 식별하기 위해 업데이트된다. 또한, 원본 RAS와 수정 RAS는 기록된다.

상기 시스템은 상기 ALV처리가 상기 청구의 결정 동안 우회되는지 여부를 결정하기 위해 상기 보험 회사 또는 금융 기관에 의해 설치된 규칙을 확인한다. 상기 ALV처리가 우회되는 규칙 상태인 경우(예를 들면, 손해의 본질이 재해 사망 청구를 위한 사망 인증서, 및 영구 신체 장애 청구를 위한 사회 보장 불능 증거 서류와 같은 특정 증거 서류를 요구하는 경우), 상기 청구는 상기 보험 회사 또는 채무 보호 계약 상의 결정(424)으로 직접 진행한다.

반면에, 상기 청구가 상기 ALV 처리에 적용되는 규칙 상태의 경우, 상기 청구를 위한 RAS에 기반한 ALV 검증(426)을 진행한다. 본 발명의 중요한 관점으로, 임의 기반의 특정수의 청구는 "지속 샘플"(hold out samples,428)로 지정된다. 더불어, 이것은 상기 ALV 처리(38)에 의해 검증되고 본 발명에 따라 결정되는 것을 의미하고, 상기 청구 결과는 사실상 상기 증권 또는 계약의 약관상으로 합법적인지 여부, 또는 그것이 거짓되거나 잘못되지 않았는지 여부를 결정하는 미래 시점에 계속된다. 상기 지속 샘플 청구의 실제 결과를 상기 RAT 및 ALV 검증 처리에 의해 예견된 결과와 비교함으로써, 상기 시스템 운영자는 불일치를 식별할 수 있다. 이러한 방식으로, 상기 RAT 및 ALV 처리 파라미터는 상기 RAT 및 ALV 처리의 예측 정확도를 향상시킬 필요로 수정될 수 있다.

본 발명의 또 다른 중대한 관점은 ALV 시스템(38)을 위한 관리 콘솔이다. 소프트웨어 프로그램 및 관련된 그래픽 사용자 인터페이스("GUIs")를 구성하는 이러한 관리 콘솔은 보험 회사, 금융 기관, 또는 상기 ALV 처리(38)을 운영하기 위한 다른 파라미터를 설정하고 유지하는 다른 시스템 운영자를 허용한다. 도 13은 상기 ALV 시스템(38)을 위한 로깅 화면(450)을 보여준다. 그것은 사용자가 ALV 관리 콘솔이 상주하는 서버를 위해 할당된 식별 이름을 입력하는 사용자 ID 필드(452)를 포함한다. 또한, 상기 사용자는 보안 목적을 위해 사전결정된 패스워드를 필드(354)에 입력해야 한다. "로깅(log in)" 아이콘(456)을 클릭한 후, 상기 시스템은 정확하게 일치하는 경우 사용자에게 상기 ALV 관리 콘솔에의 접근을 제공하기 위해 사용자 IDs 명부 및 관련된 패스워드를 확인한다. 사용자가 패스워드를 잃어버린 경우, 컴퓨터 분야에서 잘 알려진 바와 같이, 상기 시스템 관리자가 대용 패스워드를 이메일로 송부하는 경우로 "패스워드 잃어버림(forgot your password)" 하이퍼링크(458)을 클릭할 수 있다.

본 발명의 ALV 관리 콘솔을 위한 홈페이지(460)는 도 14에 도시된다. 상기 홈페이지 GUI에 위치된 일련의 아이콘이 있다:RAS/TCL(462), 데이터 소스(464), 데이터 요소(466), 고객 배열(468), 검색(470), 시험(472), 및 기록(474). 이러한 아이콘의 기능은 하기에 기술된다.

상기 RAS/TCL 아이콘(462)을 클릭함으로써, 도 15에 도시된 바와 같이, GUI(480)이 앞으로 불려지고, 이것은 시스템 운영자가 특정 보험 회사 또는 금융 기관을 위해 위험 평가 점수("RAS')값 및 총 신뢰도("TCL")값을 삽입하거나 삭제하게 할 수 있다. RAS값은 소수점이 없는 수이다. 상기 수는 -999 와 999 사이에 놓여질 수 있다. TCL값은 0보다 크거나 같고 999보다 작은 소수점이 없는 수이다. 그래서, RAS값 및 TCL값은 하나 이상의 시스템 데이터베이스에 저장된다.

상기 현재 RAS값은 필드(482)에 나타난다. 라디오 버튼(484)을 클릭함으로써, 일치 RAS값이 "삽입(Insert)" 하이퍼링크(486)에서 클릭에 의해 수정될 수 있다. 현재 TCL값은 필드(487)에서 도시된다. 라디오 버튼(488)을 클릭함으로써, 일치 TCL값이 "삽입(Insert)" 하이퍼링크(489)에서 클릭에 의해 수정될 수 있다. 도 16에 도시된 데이터 소스 GUI(490)는 "데이터 소스(data sources)" 아이콘(464)을 클릭함으로서 접근될 수 있다. 이 화면은 상기 시스템 운영자가 청구 검증을 위해 사용되는 ALV 시스템(38)을 위한 확증 데이터 소스를 설정하도록 할 수 있다. 이 세션에서 설정은 상기 확증 데이터 소스에 적용한다.

필드(492)는 상기 데이터 소스가 필드(494)에 입력되는 정식 이름으로 식별되도록 할 수 있다. 상기 데이터 소스(예를 들면, 무료, 깃발 수수료, 명중별)를 위한 기본 비용은 필드(496)에 입력된다. 상기 데이터 소스 사용을 위한 실제 비용은 필드(498)에 입력된다. 다중 명중 필드(500)는 특정 데이터 소스가 상기 손해 사건을 검증하는 목적을 위한 다중 시간을 불러올 수 있는지 여부를 "예(yes)" 또는 "아니오(no)" 항목에 의해 보여준다. 예를 들면, "예(yes)"로 확인된 도 16에 도시된 처방 역사 데이터베이스는 날짜 구동 데이터베이스이고, 그래서 그것은 상기 청구 검증 처리를 통해 여러번 업데이트된 검증 정보를 제공할 수 있다. 반면에, 의사 전공 데이터베이스는 청구에 관한 모든 시간을 위한 단일 데이터 포인트를 제공한다. 그러므로, 상기 시스템은 청구 검증 처리 동안 의사 전공 데이터베이스를 컨설팅해야 한다.

각각의 확증 데이터 소스를 위한 "명중 비율"은 총 명중수에 의해 나뉘어진 총 유효 명중수에서 계산된다. 이 값은 백분율로 표현될 수 있고 청구 검증을 위한 데이터 소스의 사용을 특성화시키며, 필드(502)에 입력된다. 상기 명중 비율값은 상기 시스템 운영자에 의해 수동으로 입력될 수 있다. 양자 택일로, 그것은 "계산된(calculated)" 라디오 버튼(504)이 확인된 경우 상기 시스템에 의해 자동으로 계산될 수 있다. "오피스(office)" 필드(506) 및 "지역(region)" 필드(508)는 청구 정보를 검증하기 위한 특정 확증 데이터 소스의 지리적 적용을 표시한다. "오피스(office)"는 수행하는 고객의 나라를 가리킨다. "지역(region)"은 그 나라 내에 있는 주(state) 또는 주(province)를 가리킨다. 상기 데이터 소스 데이터 항목 또는 개정의 효과적 날짜는 필드(509) 내에서 시스템에 의해 식별된다.

세계 지구 기호(510)를 클릭함으로서 상기 지역(모든 지역 vs. 선택 지역)의 선택을 허용하는 팝업 윈도우(512)을 열 수 있다. "데이터 요소(data elements)" 아이콘(466)을 클릭함으로서, 상기 컴퓨터 ALVS 시스템(38)은 도 17에 도시된 GUI(520)을 앞으로 부를 수 있다. 이 화면은 모든 확증 데이터 소스를 위한 데이터 요소가 상기 시스템 운영자에 의해 입력되도록 할 수 있다. 이 화면에서 설정은 모든 청구 배열에 적용한다.

상기 확증 데이터 요소는 "필드 소스(field source)" 드롭 다운 상자(522) 또는 그 밖의 "검색 필드(search field)" 드롭 다운 상자(524)에 의해 필터링될 수 있다. 이 화면은 상기 데이터 요소 이름이 필드(526)에서 수정되도록 할 수 있고, 상기 데이터 요소가 필드(528)에서 검색할 수 있는 필드인지 여부를 입증하도록 할 수 있다. 상기 데이터 요소 이름은 50문자 이상일 수 없다. 상기 데이터 요소의 "검색 필드(search field)" 결정자는 상기 청구인이 상기 요소를 위한 정보를 제공해야 하는 경우, 데이터 검증을 위한 규칙 세트를 통해 사용되거나 그렇지 않을 수 있다. 상기 적용은 이러한 필드를 추가 질문을 결정하기 위해 사용한다.

승인 및 동의는 데이터 요소로 간주된다. 그래서, 데이터 소스가 명중하기 전에 승인을 요구하는 경우, 이러한 승인은 데이터 요소로 설정될 수 있다.

필드(530)는 각각의 데이터 소스를 검색하는 특정 요소를 정의한다. 사회 보장 사망 지수(532)를 위해, 이것은 사망자의 성 또는 이름일 수 있다. 부고 데이터베이스를 위해, 이것은 사망자의 사망일(534)일 수 있다. 상기 데이터 소스 항목의 효과적인 날짜는 필드(536) 내에서 상기 시스템에 의해 식별된다.

도 18은 ALV 고객 배열 GUI(540)을 나타내며, 그것은 아이콘(468)을 클릭함으로써 접근될 수 있다. 이러한 ALV 고객 배열은 동일 오피스(예를 들면, 미국, 캐나다, 푸에르 토리코), 업무 라인(예를 들면, 보험, 채무 보호), 상품 묶음, 고객, 및 구성 요소 상으로 떨어지는 모든 배열을 모은다. ALV 시스템(38)은 수익 청구를 검증하기 위해 사용하는 확증 데이터 소스 및 규칙을 결정하기 위해 이러한 배열을 사용한다.

상기 GUI 화면(540)은 현존 ALV 시스템 고객 배열을 보여준다. 또한, 그것은 새로운 고객 배열이 "새로운 배열을 추가하기 위해 여기를 클릭(ick here to add a new configuration)" 하이퍼링크(542)를 클릭함으로써 생성되도록 할 수 있다. 또한, 현존 고객 배열은 수정될 수 있다. 고객 배열 항목은 쉽게 검색될 수 있다. 예를 들면, 상기 보험 회사 또는 금융 기관의 미국 오피스를 위한 모든 ALV 배열 목록을 얻기 위해, "미국(United States)"은 "오피스(office)" 필드(544)에 삽입되어야 하고 "검색(search)" 버튼(546)은 클릭되어야 한다. 고객 A를 위한 모든 배열을 얻기 위해, "고객 A"는 상기 검색 버튼(546)의 활성화에 의해 따라오는 "고객(Client)" 필드(548)에 입력되어야 한다. 청구 배열을 위한 다른 검색 필드는 "배열 ID(Configuration ID)" 필드(550), "상품 묶음(Product Bundle)" 필드(552), "업무 라인(Line of Business)" 필드(544), 및 "구성요소(Component)" 필드(566)을 포함한다. 특정 고객 배열을 위한 모든 상대 필드 정보는 요약 상자(558)에서 나타난다. "리셋(reset)" 버튼(559)은 새로운 검색이 실행되도록 할 수 있다.

도 19는 새로운 고객 배열을 생성하기 위한 GUI(560)을 보여준다. 그것은 GUI(540)에서 하이퍼링크(542)을 클릭함으로서 접근된다. ALV 시스템(38)은 필드(562)에서 "배열 ID(Configuration ID)"를 할당할 수 있고, 그것은 번호, 문자, 또는 그들의 결합을 구성할 수 있다. 드롭 다운 상자는 상기 시스템 운영자가 오피스(564), 고객(568), 상품 묶음(570), 및 구성요소(572)를 위한 적절한 식별 정보를 입력하도록 편리한 수단을 제공한다. 또한, 상기 배열(즉, 계속, 중지, 시험)의 상태는 드롭 다운 상자(574)에 삽입될 수 있다. 수익 보험 계약(예를 들면, 보험, 채무 보호)의 유형은 드롭 다운 상자(576)에 입력된다. 마지막으로, 상기 고객 배열과 관련한 구성요소는 상기 시스템 운영자에 의해 필드(578)에 쉽게 입력될 수 있다.

"다음(next)" 버튼(580)을 클릭함으로서 상기 시스템 운영자는 상기 고객 배열에 적용되는 규칙 엔진(108)으로부터 규칙 세트를 선택하기 위해 도 20에 도시된 GUI(590)를 시작할 수 있다. 상기 특정 고객 배열 항목의 보험 증권 또는 채무 보호 상품을 위한 사전 할당된 위험 평가 점수("RAS")를 수정하기 위해 ALV 시스템에 의해 적용되는 위험 평가 처리("RAP") 규칙이 있다. 이 화면은 상기 RAP 규칙 비트가 삽입되고, 업데이트되며, 삭제되게 할 수 있다. 항목 컬럼(594)에서 라디오 버튼(595)을 클릭함으로써 현존 RAP 규칙 항목을 수정하는 동안, 상기 RAP 규칙 비트가 필드에 삽입된다. "다음(Next)" 버튼(596)은 상기 시스템 운영자가 도 21에 도시된 GUI(600)를 진행하도록 할 수 있다. "이전(Previous)" 버튼(598)은 GUI(560)를 재검토되게 할 수 있다. GUI(600)는 RAS를 ALV 목표 신뢰도("TCL")로 변환하기 위해 ALV 시스템(38)에 의해 사용되는 번역 테이블을 제공한다. 상기 유용한 RAS값은 드롭 다운 상자(604)의 도움을 가지며 RAS 필드(602)에 입력된다. 다음으로, 특정 RAS 점수를 위한 상기 보험 회사 또는 금융 기관에 의해 선택된 TCL 값은 드롭 다운 상자(608)의 도움을 가지며 필드(606)에 입력된다. RAS 점수가 사전할당되지 않은 경우에 상기 보험 증권 또는 채무 보호 계약을 위한 RAS 점수를 계산하기 위해 선택된 규칙 세트는 드롭 다운 상자의 도움을 가지며 필드(610)에 입력된다. 마지막으로, 번역 테이블(614)로 인한 TCL값을 수정하기 위한 규칙 세트는 드롭 다운 상자(612)에 입력된다. "다음(Next)" 버튼은 상기 시스템을 도 22에 도시된 GUI(620)를 진행하도록 할 수 있다.

GUI(620)는 확증 데이터 소스 항목과 그들의 각각의 신뢰값을 가능하게 한다. 상술한 바와 같이, 이러한 데이터 소스는 청구를 검증하는 ALV 시스템(38)에 의해 사용된다. 상기 데이터 소스는 삽입되거나, 삭제되거나, 또는 이 화면을 통해 업데이트될 수 있다. 상기 데이터 소스의 식별은 드롭 다운 상자의 도움을 가지며 필드(622)에 입력된다. 상기 드롭 다운 상자는 단지 보험 증권 또는 채무 보호 계약의 특정 유형을 위한 관련된 유용한 확증 데이터 소스만 보여준다. 예를 들면, 생명 관련 데이터 소스(예를 들면, 사회 보장 사망 지수, 부고 데이터베이스)는 생명 보험 증권을 위해 보여질 수 있다. 또한, 상기 시스템은 상기 데이터 소스를 위한 상기 오피스 세트를 참작할 수 있다.

상기 "이전(priority)" 필드(624)는 0-99의 수이고, 데이터 소스 항목의 생성을 필요로 하지 않는다. "상태(Status)" 필드(626)는 선택: 계속, 중지, 및 시험을 제공하는 드롭 다운 박스이다.

상기 "신뢰값(confidence value)" 필드(628)는 각각의 데이터 소스에서 보험 회사 또는 금융 기관에 의해 할당된 상대적 신뢰도를 위한 저장소이다. 그것은 전형적으로 0 과 100 사이의 백분율일 수 있다. 각각의 확증 데이터 소스는 그것과 관련된 접근 비용을 가질 수 있다. 이러한 비용 번호는 필드(630)에 입력되는 비용 유형(예를 들면, 깃발 요금, 명중별, 무료)과 함께 필드(628)에 입력된다. "명중 비율(Hit Rate)"(632)은 3가지 옵션: 기본(default), 계산된(calculated), 할당된(assigned)을 가지는 드롭 다운 상자이다. "기본(default)"은 상기 데이터 소스 화면에 입력되는 명중 비율이 사용되어야 함을 의미한다. "계산된(calculated)"은 상기 시스템이 공식에 따라 값을 자동으로 계산해야 함을 의미한다.

명중 비율(Hit Rate) = 배열을 위한 총 유효 명중수/배열을 위한 총 명중수

"할당된(assigned)"은 상기 시스템 운영자가 값을 수동으로 입력해야 함을 의미한다. 상기 "다중 명중(Multiple Hits)" 필드(634)는 선택항목:예, 아니오, 기본 을 허용한다. 이것은 동일 청구를 위한 시스템에 의해 데이터 소스가 여러번 명중될 수 있는 여부를 결정한다. "기본(default)"이 선택된 경우, 상기 데이터 소스 화면으로부터 받아지는 정보는 사용된다.

"다음(Next)" 버튼(636)을 클릭함으로써, 도 23에 도시된 GUI(640)는 상술한 바와 같이, 청구 정보를 검증하기 위해, 다양한 데이터 소스에 적용되는 규칙 세트를 지정하기 위해 접근된다. 또한, 그것은 상기 신뢰값 및 상기 규칙 세트에서 모든 규칙을 위한 상태를 설정하도록 할 수 있다.

현재 배열을 위한 모든 데이터 소스를 위한 탭(642)가 있다. 모든 데이터 소스는 적어도 하나의 규칙 세트(644)를 가져야 한다. 상기 규칙 세트는 상기 규칙 엔진에 할당된 규칙 세트 ID이다. 관련 규칙의 상태(계속, 중지, 시험)가 필드(648)에 나타나는 동안, 상기 데이터 소스를 위한 신뢰값은 필드(646)에 입력된다.

데이터 소스를 위한 모든 규칙의 신뢰값의 합은 상기 데이터 소스를 위해 할당된 신뢰값을 초과할 수 없다. 상기 시스템 운영자가 "마침(finished)" 버튼(649)을 클릭할 때 상기 적용은 배열을 저장한다. 상기 정보를 저장하기 전에, 상기 소프트웨어 적용은 동일 설정을 가지는 두개의 배열이 없음을 검증한다.

도 24는 상기 ALV 시스템(38)에 의해 처리된 청구를 검색하기 위한 GUI(650)를 보여준다. 이 화면은 처리된 청구들을 위한 보고서로서 쓰이지 않는다. 그것은 "검색" 아이콘(470)을 클릭함으로써 접근된다.

GUI(650)는 다음 요소들의 모든 결합에 의해 청구를 검색하게 할 수 있다:

● 오피스(Office,652): 오피스의 목록을 드롭 다운한다. 옵션 "모두(All)"은 이용가능하다.

● 업무 라인(654): 선택된 오피스에 의존하는 값을 드롭 다운한다. 옵션 "모두(All)"는 이용가능하다.

● 고객(656): 고객의 목록을 드롭 다운한다. 상기 목록은 선택된 오피스 및 업무 라인에 의존한다. 옵션 "모두(All)"는 이용가능하다.

● 상품 묶음(658): 상품 묶음의 목록은 선택된 오피스, 업무 라인 및 고객에 의존한다. 옵션 "모두(All)"는 이용가능하다.

● 구성 요소(660): 구성요소의 목록은 선택된 오피스, 업무 라인, 고객 및 상품 묶음에 의존한다. 옵션 "모두(All)"는 이용가능하다.

● 수익 번호(662): 수익 번호를 입력할 텍스트 상자.

● 시퀀스(664): 수익 번호에 의존하는 시퀀스 번호를 드롭 다운한다.

● RAS (666): 가능한 위험 점수를 드롭 다운한다. 옵션 "모두(All)"는 이용가능하다.

● TCL (668): 가능한 TCL 값을 드롭 다운한다. 옵션 "모두(All)"는 이용가능하다.

● 데이타 소스(670): 데이타 소스의 목록을 드롭 다운한다. 이 목록은 상기 선택된 구성요소에 기반한 필터이다.

● 초기 계속(672): 세가지 옵션- "모두(All)", "초기(Initial)", 및 "계속(Continuing)"을 드롭 다운한다.

● 배열(674): ALV 고객 배열 ID를 입력할 텍스트 상자.

● 지속 샘플(676): 세 가지 옵션-"모두(All)", "예(Yes)", 또는 "아니오(No)"을 드롭 다운한다.

● 부터 수익(Benefit From,678): 날짜를 텍스트 상자에 입력.

● 까지 보험금(Benefit To,680): 날짜를 텍스트 상자에 입력.

상기 검색은 상기 선택된 기준에 일치하는 모든 기록을 반환한다. 그것은 다음 필드를 보여준다.

● 수익 번호

● 일련 번호

● ALV가 수익을 검증했을 때의 날짜

● 오피스

● 업무 라인

● 상품 묶음

● 구성요소

● 고객

● RAS

● TCL

● 데이타 소스

● 지속(Hold out)

● 상태

상기 "검색" 아이콘(682)을 클릭하는 것은 상기 처리된 청구 항목을 끌어오는데, 이것들은 상자(684)에 요약되어있다. "리셋" 버튼(686)은 수행되기 위한 또 다른 검색을 허용한다.

도 25에 기술된 GUI(690)는 선택 처리된 ALV 시스템 검증의 모든 세부사항을 보여준다.

상단 필드(692)에서, 그것은 수익 번호(694), 고객 이름(696), 오피스(698), 업무 라인(700), 상품 묶음(702), 고객(704), 구성 요소(706), 손해 날짜(708), 초기 또는 계속 수익 상태(710), ALV 고객 배열 ID(712), ALV 상태(714), RAS 점수(716), TCL 점수(718), MVV 값(720), 그리고 지속 샘플(722)을 보여준다. 이 정보는 상기 데이터베이스용 시스템에 의하여 제공된다. 또한 상기 화면은 테이블(724)에서, 상기 ALV 검증 처리가 진행되어야 하는지를 결정하기 위해 ALV 시스템(38)에 의해 실행되는 규칙 세트들을 보여준다.

마지막으로, GUI(690)는 테이블(726)에서 상기 데이타 소스들은 유효한 상기 청구 그리고 결과 PVV(728), RPVV(730), 도달 결과값(732), AVV(734), RVV(736), 데이터 소스 우선 순위(738), 데이터 소스 상태(740), 그리고 상기 정보를 입증하기 위해 사용된 규칙 세트(741)를 인증하기 위해 활용되었던 모든 데이타 소스들을 보여준다. 추가 정보가 청구인으로부터 요청되면, 이러한 요청사실은 필드(742)에 반영된다. 상기 ALV 상태는 상기 데이타 소스의 반복 사용을 위해 필드(744) 내에 나타난다.

그러나 본 발명의 자동 손해 검증 도구(38)의 또 다른 중요한 특징은 "제어 시험 환경" 모듈(800)이다. 도 26에 도시된 바와 같이, 그것은 병렬 규칙 엔진(802), 데이타베이스(804), 그리고 (도 14에 도시된) 상기 ALV 관리 콘솔의 "시험" 아이콘(472)에 의해 접근된 관리 제어 GUI(806)의 세트를 구성한다. 이 제어 시험 환경 모듈은 상기 ALV 배열에 변화를 제안한 시험에 익숙하거나 그들은 생산 시스템에 통합하기 전에 해당 제어 시험 환경 모듈 ALV 구성이나 규칙에 어떠한 제안된 변경 사항을 테스트하는 데 사용됩니다. 규칙 엔진(108), 관련된 데이터베이스(62, 66, 68, 82, 84, 86), 그리고 상기 생산 시스템을 위한 관리 제어 GUIs(450)는 이미 위에서 설명되어있습니다. 확증 데이터 소스(110, 112)는 상기 생산시스템과 상기 환경을 시험하는 제어 시스템 모두를 지원한다. 그것 자체의 규칙 엔진(802) 그리고 관련된 데이터베이스(804)를 가지고서, 시험 데이터는 청구 비전 생산 데이터베이스(810)에 포함된 역사 청구로부터 또는 클레임 비전 시험 데이터베이스(808)를 통하여 수동으로 입력되어 소스가 될 수 있다.

이러한 방법으로, 시스템 운영자는, 청구을 위한 RAS 값, 상기 청구을 위해 요구된 TCL값과 같이, 상기 ALV 시스템에 중요한 입력 변수들을 수정할 수 있다. 상기 신용 포인트들의 값들이 확증 데이터 소스(내부 및 외부 모두에), 새로운 내부 또는 외부 확증 데이터 소스, 세부적으로 요구된 손실을 확인하기 위해 할당된 확증 데이터 소스 조합, 제어된 시험 환경 내에서 상기 ALV 시스템(38)용 수행결과들을 결정하기 위해 그 청구 기타 등등에 할당된 그런 확증 데이터 소스 조합을 위한 상기 검색주문에 할당된다. 시스템 운영자는 변경 사항들이 생산 시스템에 규칙 엔진 및 데이터베이스로 통합되기 전에, ALV 시스템 매개 변수에 제안된 변경 사항들이 이익 결과을 생산한다는 것을 확신하기를 원할 것이다. 이렇게, 제어 시험 환경 모듈(800)은 상기 시스템(38)이 반드시 최적화되도록 유지, 확인 및 조정이 필요한 만큼 상기 ALV 시스템(38)을 활성화한다.

추가 예

다음의 세가지 예는 상기 보험 회사가 상기 청구인의 자료로부터 확증을 찾는 것에 의한 요구을 묘사한다.

예 5:

고객은 사망 청구를 제출하고 낮은 위험으로 처리된다. 승인을 위한 검증의 대안 최소 수용 방법은 (a) 공개된 사망 부고를 검토; (b) 상기 개인이 죽었다는 것을 정부기관으로부터 확인 증서를 획득; 또는 (c) 사망 증명서 획득을 포함한다. 이 예에서, 보험금 수취인에 의해 제공된 사실들의 각각의 일치를 위해 상기 시스템은 구매된 평판 있는 뉴스 온라인서비스에서 발행된 부고 데이터베이스를 자동적으로 검색할 것이다. 만약 상기 웹사이트가 공식적인 뉴스 사이트가 아니라면, 상기 웹 사이트는 부고를 위한 유효한 소스가 아니다. 만약 일치한다면, 상기 주장은 자동적으로 승인된다. 만약 부 일치가 발견된다면, 상기 시스템은 상기 수혜자에 의해 제공된 상기 사실들과 매칭하는 개인 사망 보고를 위해 자동적으로 상기 사회 보장 데이터베이스을 검색한다. 만약 일치가 발견되면, 상기 요구는 자동적으로 승인된다. 만약 불일치가 발견되면, 상기 시스템은 사망 증명서을 보내 사망의 입증을 제공해야하는 고객들에게 통보한다.

예 6:

고객은 사망 청구를 제출하고 상기 청구는 중간 위험으로 처리된다. 승인을 위한 타당성의 최소한의 대안 방법들은 (a) 정부기관으로부터 확인을 얻거나: 또는 (b) 사망 확인을 얻는것을 포함한다. 이 예에서 상기 시스템은 보험금 수취인에 의해 제공된 각각의 기록된 사망자 일치를 위한 사회 보장 데이터베이스를 자동으로 검색할 수 있다. 만약 사실이 발견되면, 상기 요구는 승인된다. 만약 일치가 발견되지 않으면, 그땐 상기 고객은 사망 증명서의 복사본을 제공하도록 통보받는다.

예 7:

고객은 사망 청구를 제출하고 상기 청구는 높은 위험처럼 처리된다. 승인하기 위한 타당성의 유일한 수용방법은 사망 진단서이다. 상기 고객은 사망 증명서를 제공하기 위해 요청된다.

예 1과 2는 상기 처리가 청구인의 도움에 독립하여 (사망) 사건을 확인하기 위해 다양한 자료들을 자동적으로 검색하는 상황을 묘사한다. 이 예에서, 상기 시스템이 성공적으로 독립 검증 대안의 하나를 통해 상기 사망을 검증하는데 성공한다면, 상기 고객은 상기 손해가 추가 고객 제공 검증의 필요없이 검증되었다는 사실이 즉시 제공된다. 상기 수익은 고객이 부담에서 해제되고, 상기 청구는 빠르게 승인되고. 그리고 상기 보험 회사 또는 대출 기관은 보다 효율적으로 거래을 완료한다.

다음 예는 보험 회사 또는 대출 기관이 청구인에 의한 주장에서 가지고 있는 신뢰를 증가시기키 위해 다양한 소스로부터 독립적으로 컴파일된 정보에 의한 청구를 검증하는 상황을 보여준다.

예 8:

청구인은 신체 장애 청구를 제출한다. 그들은 최근 심장 마비의 결과 일할 수 없는 상황으로 되어있다. 고객이 신체 장애의 청구를 제출하는 보험 회사를 호출한다. 상기 회사는 심장 마비의 날자, 주치 의사, 처방 약품, 병원에 머문 기간을 포함하는 사건들에 관련한 정보를 수집한다. 상기 시스템은 고객에 의해 확증된 의사는 심장 전문의라는 것을 자동으로 검증한다. 상기 확인된 약물은 심장 마비 피해자를 위해 전적으로 처방되는 것은 유효하다. 상기 시스템은 또한 상기 고객이 사고 후 얼마간 처방약을 받았다는 처방 데이터베이스 서비스에 대하여 자동으로 검증한다. 입증된 정보의 세가지 요소의 결합을 이용할 때, 상기 시스템은 상기 청구를 승인한다.

예제 9:

고객이 신체 장애 청구를 제출한다. 그들은 부상에서 회복될 때까지 일을 할 수 없다. 고객은 신체 장애 청구를 제출하기 위해 보험 회사로 요청한다. 상기 보험 회사는 상기 사건과 관련된 정보를 수집한다. 상기 시스템은 청구인이 부상의 결과로 주장한 의약이 해당 유형에 대해 표시되는 것을 자동으로 검증한다. 상기 시스템은 주치의로서 확증된 의사가 개업 면허자임을 검증한다. 상기 시스템은 상기 의사 방문의 확인 이메일을 자동으로 생성하고 고객은 불구가 되거나 일을 할 수 없이 된 것을 요구하며 만약 상기 정보가 부정확하다면, 상기 의사는 즉시 응답한다. 미룬지 이틀 후에, 상기 시스템은 추가 작업 없이 상기 청구를 자동적으로 승인한다. 위의 사양, 예제 그리고 데이터는 상기 본 발명에 관련된 방법과 자동 손실 검증 시스템의 완벽한 설명을 제공한다.

이상과 같이 본 발명에 따른 자동 청구 처리 시스템을 예시한 도면을 참조로 하여 설명하였으나, 본 명세서에 개시된 실시예와 도면에 의해 본 발명이 한정되는 것은 아니며, 본 발명의 기술사상 범위내에서 당업자에 의해 다양한 변형이 이루어질 수 있음은 물론이다.

Claims (16)

1. 보험 회사 또는 금융 기관에 의해 발행된 수익 보험 계약을 통한 청구를 처리하기 위한 정보 데이터베이스를 가지되,
   (a) 상기 수익 보험 계약과 상기 수익 보험 계약 상의 손해 청구 사실을 연결시키는 수단;
   (b) 통계 모델링 기술을 이용하여 상기 청구가 거짓되거나 잘못되는 위험을 특성화시키기 위해 통계 모델 또는 상기 보험 회사 또는 금융 기관에 의한 업무 규칙 세트를 통해 상기 수익 보험 계약 상의 청구에 위험 평가 점수를 할당하는 수단;
   (c) 상기 청구 손해 사건을 검증하기 위해 상기 보험 회사 또는 금융 기관에 의해 요구되는 총 신뢰도(a total confidence level,"TCL") 값을 상기 청구를 위한 위험 평가 점수와 연관시키는 수단;
   (d) 상기 청구 손해 사건을 검증할 수 있는 데이터 소스로 상기 보험 회사 또는 금융 기관에 의해 선택되거나 통계적으로 모델링된 신뢰도 값에 의해 각각 특성화된 복수의 확증 데이터 소스를 사전 선택하는 수단;
   (e) 상기 확증 데이터 소스의 정보 내용과 상기 청구 손해 사건을 위해 청구인에 의해 제공된 정보가 일치하는지 여부와, 명확하게 일치하는 사건에서, 상기 청구를 위한 누적 검증값(an accumulated vefification,"AVV") 점수에 추가되는 확증 데이터 소스의 사전 할당된 신뢰도 값을 결정하기 위한 하나의 확증 데이터 소스를 자동으로 컨설팅하는 수단;
   (f) 상기 TCL 값으로부터 AVV 점수를 감산함으로써 상기 청구 손해 사건을 검증하기 위해 요구되는 잔존 검증값(a remaining verification value,"RVV")을 결정하는 수단(즉, RVV = TCL - AVV);
   (g) 만약 상기 RVV 값이 상기 TCL 값보다 작은 경우 확증 데이터 소스를 연속적으로 (e)와 (f) 단계를 반복하는 수단;
   (h) 상기 청구를 위한 AVV 점수가 적어도 요구 TCL 값과 동일한 사건에서, 최종 처분을 위해 결정을 상기 수익 보험 계약의 규칙에 따라 검증된 청구로 처리하는 수단; 및
   (i) 만약 상기 누적 AVV 값이 상기 시스템에 의해 컨설트되었다면 상기 AVV 값과 요구 TCL 값 사이의 차이가 있는 충분한 사전 할당된 신뢰도 값을 가지며 이용가능한 확증 데이터 소스가 없는 상기 요구 TCL 값과 일치하지 않거나 초과된 경우 비검증된 청구로 처리하는 수단
   을 포함하는 것을 특징으로 하는 자동 청구 처리 시스템.
   
2. 청구항 1에 있어서,
   확증 데이터 소스를 가지며 (e)와 (f)단계를 반복 사용하기 전에 상기 수익 보험 계약 상의 수익을 청구받는 청구인을 검증하는 수단을 더 포함하는 것을 특징으로 하는 자동 청구 처리 시스템.
   
3. 청구항 1에 있어서,
   확증 데이터 소스를 가지며 (e)와 (f)단계를 적어도 첫번재 반복 사용한 후에 상기 수익 보험 계약 상의 수익을 청구받는 청구인을 검증하는 수단을 더 포함하는 것을 특징으로 하는 자동 청구 처리 시스템.
   
4. 청구항 1에 있어서,
   상기 청구의 최종 처분은 검증 청구 손해 사건대로 상기 수익 보험 계약 규칙에 따른 청구인에게 청구 지급하는 것을 포함하는 것을 특징으로 하는 자동 청구 처리 시스템.
   
5. 청구항 1에 있어서,
   상기 청구의 최종 처분은 상기 청구에 확증 데이터 소스를 사용하여 자동 검증 처리를 적용한 비검증 청구 손해 사건대로 상기 청구 손해 사건의 고객 제공 손해 검증을 위한 요청을 포함하는 것을 특징으로 하는 자동 청구 처리 시스템.
   
6. 청구항 1에 있어서,
   상기 청구의 처리 동안 적어도 하나의 추가 확증 데이터 소스가 상기 시스템에 의한 자동 컨설팅을 위해 이용가능한 사건에서,
   (j) 상기 청구의 처리 기간 내내 이용가능한 모든 확증 데이터 소스를 위한 최대 검증값(maximum verification value,"MVV")을 계산하는 수단;
   (k) (e)와 (f) 단계의 현재 반복 동안 이용가능한 개개의 확증 데이터 소스를 위한 합계 신뢰 포인트값으로 현재 검증값(the present verification value,"PVV")을 계산하는 수단;
   (1) (f)와 (g) 단계의 현재 반복 동안 이용가능한 확증 데이터 소스를 위한 기존 RPVV 값과 PVV 값의 합으로 실행 현재 검증값(the running present verification value,"RPVV")을 계산하는 수단(즉, RPVV = RPVV + PVV)
   (m) 만약 PVV > 0 이면 (f)와 (g) 단계를 반복하며 진행하는 수단; 및
   (n) 만약 RVV > MVV - RPVV 이면 이용가능한 확증 데이터 소스를 위한 (f)와 (g) 단계를 반복하며 진행하는 수단을 더 포함하는 것을 특징으로 하는 자동 청구 처리 시스템.
   
7. 청구항 1에 있어서,
   상기 수익 보험 계약은 보험 증권을 포함하는 것을 특징으로 하는 자동 청구 처리 시스템.
   
8. 청구항 5에 있어서,
   상기 보험 증권은 단기 또는 장기 신체 장애 보험, 건강 보험, 치명적 질병 보험, 치과 보험, 정기 생명 보험, 종신 보험, 유니버셜 또는 변액 생명 보험, 연금, 화재 보험, 주택 소유자 보험, 해상 보험 및 다른 형태의 손해 보험의 그룹으로부터 선택되는 것을 특징으로 하는 자동 청구 처리 시스템.
   
9. 청구항 1에 있어서,
   상기 수익 보험 계약은 채무 보호 계약을 포함하는 것을 특징으로 하는 자동 청구 처리 시스템.
   
10. 청구항 1에 있어서,
    비용 효율이 높은 방식으로 손해 사건을 검증하기 위한 적합성에 기반한 청구 손해 사건 정보와 일치되는 확증 데이터 소스를 자동으로 선택하기 위한 규칙 세트를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 자동 청구 처리 시스템.
    
11. 청구항 8에 있어서,
    상기 확증 데이터 소스의 적합성은 접근 비용을 포함하는 것을 특징으로 하는 자동 청구 처리 시스템.
    
12. 청구항 8에 있어서,
    상기 확증 데이터 소스의 적합성은 명중 비율을 포함하는 것을 특징으로 하는 자동 청구 처리 시스템.
    
13. 청구항 8에 있어서,
    상기 확증 데이터 소스의 적합성은 상기 확증 데이터 소스의 신뢰도 값과 상기 청구의 RVV 값의 비교를 포함하는 것을 특징으로 하는 자동 청구 처리 시스템.
    
14. 청구항 1에 있어서,
    상기 확증 데이터 소스는 보험 회사, 금융 기관, 또는 시스템 운영자에 의해 유지되는 내부 데이터베이스인 것을 특징으로 하는 자동 청구 처리 시스템.
    
15. 청구항 1에 있어서,
    상기 확증 데이터 소스는 제3자로부터 공급된 외부 데이터베이스인 것을 특징으로 하는 자동 청구 처리 시스템.
    
16. 보험 회사 또는 금융 기관에 의해 발행된 수익 보험 계약을 통한 청구를 처리하기 위한 정보 데이터베이스를 가지되,
    (a) 상기 수익 보험 계약과 상기 수익 보험 계약 상의 손해 청구 사실을 연결시키는 수단;
    (b) 청구가 거짓되지도 잘못되지도 않다는 신뢰도를 나타내는 통계 모델링 기술을 사용하여 청구인의 상대적 위험 평가와, 청구 손해 사건, 그리고 하나 이상의 사전 선택된 확증 데이터 소스를 결합한 단일 점수를 할당하는 수단;
    (c) 상기 확증 데이터 소스의 정보 내용과 상기 청구 손해 사건을 위해 청구인에 의해 제공된 정보가 일치하는지 여부를 결정하기 위한 하나 이상의 확증 데이터 소스를 자동으로 컨설팅하는 수단;
    (d) 명확하게 일치하는 사건에서, 결정을 최종 처분용 수익 보험 계약 규칙에 따라 검증된 청구로 처리하는 수단; 및
    (e) 만약 명확하게 일치하지 않으면 비검증된 청구로 처리하는 수단
    을 포함하는 것을 특징으로 하는 자동 청구 처리 시스템.
    

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