Abrechnungsprüfung

Im Zuge der Digitalisierung von Prozessen ergeben sich neue Möglichkeiten, Abrechnungsvorgänge effizient zu prüfen. Wir haben in der Vergangenheit bereits Prüfungsmethodik und -software für mehrere Branchen entwickelt und arbeiten in laufenden Projekten eng mit der Automobilindustrie, der Gesundheitswirtschaft und der öffentlichen Verwaltung an neuen Algorithmen.

Beispiel-Projekte

 

»KIDAGO« – Digitale Gesundheitsdaten für Subsahara-Afrika

Ein hybrides System zur Digitalisierung handschriftlicher medizinischer Dokumente mit KI, Bildverarbeitung und OCR.

 

 

 

Bildverarbeitung / Finanzmathematik

PflegeForensik: Mit KI gegen Abrechnungsbetrug im Pflegedienst

Im Projekt »PflegeForensik« entwickeln wir eine KI-Software gegen Abrechnungsbetrug.

 

Kriminelle Netzwerke: Bekämpfung von Abrechnungsbetrug

Im Projekt forschen wir an der Identifikation von Auffälligkeiten in Betrugsnetzwerken mittels Künstlicher Intelligenz (KI).

 

Data-Science in der Automobilbranche

Data Science und Maschinelles Lernen sind wesentliche Technologien für die Optimierung von Prozessen und Finanzprodukten in der Automobilbranche der Zukunft.

 

Betrugserkennung und Auffälligkeitsdetektion

Mathematisch-statistische Verfahren leisten einen wichtigen Beitrag, um betrügerische Aktivitäten aufzudecken und Risiken aus Betrugsschäden zu quantifizieren.

 

Abrechnungsbetrug im Gesundheitswesen

Unsere Anwendung in diesem Bereich bezieht sich auf die Berechnung eines Garantieschadens bei Abrechnungsbetrug im Gesundheitswesen.

 

»EP-KI«

Unter dem Titel »Entscheidungsunterstützung für betriebswirtschaftliche Prozesse mit Hilfe neuer KI-Methoden« arbeitet ein Team an der Schnittstelle von Betriebswirtschaft und Künstlicher Intelligenz (KI).

Passende Themen unserer Doktorandinnen und Doktoranden sowie Post-Docs

Detektion von Auffälligkeiten mit Hilfe von Autoencodern

Es forschte Robert Sicks.