Отчет об анализе размера, доли и тенденций мирового рынка обнаружения мошенничества в медицинских счетах на основе искусственного интеллекта — обзор отрасли и прогноз до 2032 года

 Размер рынка обнаружения мошенничества в медицинских счетах на основе ИИ

• Объем мирового рынка обнаружения мошенничества при выставлении медицинских счетов на основе искусственного интеллекта оценивался в 1,19 млрд долларов США в 2024 году и, как ожидается , достигнет 5,53 млрд долларов США к 2032 году при среднегодовом темпе роста 21,20% в прогнозируемый период.
• Этот рост обусловлен такими факторами, как рост случаев мошенничества в сфере здравоохранения, увеличение расходов на здравоохранение и растущее внедрение технологий искусственного интеллекта и аналитики для повышения точности выставления счетов и сокращения финансовых потерь.

Анализ рынка обнаружения мошенничества в медицинских счетах на основе искусственного интеллекта

• Системы обнаружения мошенничества при выставлении счетов за медицинские услуги на основе искусственного интеллекта используют машинное обучение и аналитику данных для выявления аномалий и предотвращения мошеннических заявлений при выставлении счетов за медицинские услуги, обеспечивая соблюдение нормативных требований и финансовую целостность.
• Рост рынка в значительной степени обусловлен увеличением случаев мошенничества в сфере здравоохранения, ростом расходов на здравоохранение и растущей потребностью в автоматизации и точности процессов выставления медицинских счетов.
• Ожидается, что Северная Америка будет доминировать на рынке обнаружения мошенничества с медицинскими счетами на основе ИИ с долей рынка 45,5% благодаря развитой ИТ-инфраструктуре здравоохранения, широкому внедрению технологий ИИ и сильному присутствию ключевых игроков рынка.
• Ожидается, что Азиатско-Тихоокеанский регион станет самым быстрорастущим регионом на рынке обнаружения мошенничества в медицинских счетах на основе ИИ с долей рынка в 16,5% в течение прогнозируемого периода из-за быстрого расширения инфраструктуры здравоохранения, повышения уровня цифровизации и повышения осведомленности о мошенничестве.
• Ожидается, что сегмент программного обеспечения будет доминировать на рынке с долей рынка 60,5% благодаря своей способности автоматизировать сложные процессы выставления счетов, повышать точность обнаружения и сокращать количество ручных ошибок.

Область применения отчета и сегментация рынка обнаружения мошенничества в медицинских счетах на основе искусственного интеллекта  

Тенденции рынка обнаружения мошенничества в медицинских счетах на основе искусственного интеллекта

«Достижения в области алгоритмов искусственного интеллекта и предиктивной аналитики для предотвращения мошенничества»

• Одной из важных тенденций в развитии обнаружения мошенничества при оплате медицинских счетов на основе искусственного интеллекта является растущая интеграция передовых алгоритмов машинного обучения и предиктивной аналитики.
• Эти инновации повышают эффективность обнаружения мошенничества, позволяя системам автоматически анализировать огромные объемы платежных данных, выявлять закономерности и прогнозировать мошеннические действия до их совершения. 
  • Например, модели ИИ теперь способны отмечать несоответствия, завышенные счета или подозрительные закономерности в режиме реального времени, помогая страховщикам и поставщикам медицинских услуг смягчать финансовые потери. Это особенно полезно для обнаружения сложных мошеннических схем, таких как фантомное выставление счетов и разделение 
• Эти достижения трансформируют процессы обнаружения мошенничества, повышают финансовую точность и стимулируют спрос на решения для обнаружения мошенничества нового поколения с передовыми возможностями искусственного интеллекта.

Динамика рынка обнаружения мошенничества в медицинских счетах на основе искусственного интеллекта

Водитель

«Рост случаев мошенничества в сфере здравоохранения и ошибок в выставлении счетов»

• Растущее число случаев мошенничества в сфере здравоохранения, ошибок в выставлении счетов и мошеннических заявлений существенно повышает спрос на системы обнаружения мошенничества в медицинских счетах на основе искусственного интеллекта.
• По мере того, как системы здравоохранения становятся все более цифровыми, мошеннические действия, такие как выставление фиктивных счетов, перекодирование и разделение, становятся все более изощренными, что приводит к более высоким финансовым потерям.
• Спрос на решения на основе искусственного интеллекта растет, поскольку эти системы могут эффективно анализировать большие объемы платежных данных для выявления аномалий и предотвращения мошенничества в режиме реального времени, обеспечивая соответствие требованиям и сокращая ручное вмешательство.

Например,

• Согласно отчету Национальной ассоциации по борьбе с мошенничеством в здравоохранении (NHCAA), мошенничество в здравоохранении обходится только США примерно в 68 миллиардов долларов США в год. Растущая потребность в эффективных решениях по предотвращению мошенничества и снижению рисков стимулирует рынок технологий обнаружения мошенничества на основе ИИ 
• В результате рост числа случаев мошенничества и ошибок при выставлении счетов стимулирует внедрение решений на основе искусственного интеллекта, которые повышают точность и эффективность обнаружения мошеннических заявлений при выставлении счетов за медицинские услуги.

Возможность

«Использование ИИ для улучшенного обнаружения мошенничества и автоматизации»

• Системы обнаружения мошенничества на базе искусственного интеллекта могут значительно повысить точность аудита счетов, автоматизировать обнаружение мошеннических действий и повысить общую эффективность работы, позволяя поставщикам медицинских услуг и страховщикам принимать более обоснованные решения.
• Алгоритмы ИИ могут анализировать большие объемы данных о выставленных счетах в режиме реального времени, отмечая подозрительные заявки и выявляя закономерности мошеннического поведения, такие как дублирование заявок, разделение или фантомное выставление счетов.
• Кроме того, системы на базе искусственного интеллекта могут помочь в предиктивной аналитике, помогая организациям заблаговременно выявлять потенциальные риски мошенничества до их возникновения, сокращая финансовые потери и улучшая соблюдение нормативных требований.

Например,

• Согласно отчету Healthcare Insurance News, в 2025 году алгоритмы ИИ будут использоваться для автоматизации процессов обнаружения мошенничества, экономя страховщикам миллионы долларов ежегодно за счет выявления мошеннических схем, таких как выставление завышенных счетов и перекодирование. Способность ИИ быстро анализировать большие наборы данных позволяет более эффективно предотвращать мошенничество, сокращая время реагирования и обеспечивая своевременное вмешательство 
• Интеграция ИИ в системы обнаружения мошенничества при выставлении медицинских счетов может привести к сокращению административных расходов, ускорению обработки заявок и повышению точности выявления мошеннических заявок, что в конечном итоге повысит финансовую целостность организаций здравоохранения.

Сдержанность/Вызов

«Высокие затраты на внедрение и обслуживание»

• Высокая стоимость внедрения и обслуживания систем обнаружения мошенничества на основе искусственного интеллекта представляет собой существенную проблему, особенно для небольших организаций здравоохранения или страховых компаний с ограниченным бюджетом.
• Эти решения на базе искусственного интеллекта требуют значительных инвестиций в программное обеспечение, аппаратную инфраструктуру и постоянное обслуживание, которые могут составлять от тысяч до миллионов долларов в зависимости от масштаба внедрения.
• Этот финансовый барьер может удерживать небольших поставщиков медицинских услуг и страховщиков от внедрения решений на основе искусственного интеллекта, заставляя их полагаться на традиционные методы обнаружения мошенничества , которые могут быть менее эффективными и более подверженными ошибкам.

Например,

• Согласно отчету Forrester Research, в декабре 2024 года первоначальные затраты на развертывание систем обнаружения мошенничества на основе ИИ могут стать существенным препятствием для небольших организаций. Эти затраты могут включать не только покупку программного и аппаратного обеспечения, но и обучение персонала эффективному использованию этих сложных систем. 
• Следовательно, высокие первоначальные инвестиции и затраты на обслуживание могут ограничить широкое внедрение решений на базе ИИ, особенно в регионах с меньшей финансовой гибкостью, что препятствует общему росту рынка обнаружения мошенничества при выставлении медицинских счетов на основе ИИ.

Масштаб рынка обнаружения мошенничества в медицинских счетах на основе искусственного интеллекта

Рынок сегментирован по компоненту, способу развертывания, типу аналитики, применению и конечному пользователю.

Ожидается, что в 2025 году программное обеспечение будет доминировать на рынке с наибольшей долей в сегменте компонентов.

Ожидается, что сегмент программного обеспечения будет доминировать на рынке обнаружения мошенничества в медицинских счетах на основе ИИ с наибольшей долей в 60,5% в 2025 году благодаря своей способности автоматизировать сложные процессы выставления счетов, повышать точность обнаружения и сокращать ручные ошибки. Программное обеспечение на основе ИИ позволяет проводить анализ больших наборов данных в режиме реального времени, помогая поставщикам медицинских услуг и страховщикам более эффективно выявлять мошеннические претензии. Кроме того, интеграция машинного обучения и предиктивной аналитики еще больше усиливает возможности предотвращения мошенничества

Ожидается, что описательная аналитика составит наибольшую долю на рынке видов аналитики в прогнозируемый период.

Ожидается, что в 2025 году сегмент описательной аналитики будет доминировать на рынке с наибольшей долей рынка в 41,8% из-за его основополагающей роли в обнаружении мошенничества. Он позволяет организациям анализировать исторические данные по выставлению счетов, чтобы выявлять закономерности, тенденции и аномалии, связанные с мошенническими действиями. Это понимание имеет решающее значение для построения прогностических моделей и информирования о принятии стратегических решений, что делает его широко применяемым в секторах здравоохранения и страхования.

Региональный анализ рынка обнаружения мошенничества в медицинских счетах на основе искусственного интеллекта

«Северная Америка занимает самую большую долю на рынке обнаружения мошенничества в медицинских счетах на основе ИИ»

• Северная Америка доминирует на рынке обнаружения мошенничества с медицинскими счетами на основе ИИ с долей рынка, оцениваемой в 45,5% , что обусловлено передовой ИТ-инфраструктурой здравоохранения, высоким уровнем внедрения технологий ИИ и сильным присутствием ключевых игроков рынка.
• Доля США на рынке составляет 42,7% из-за растущей потребности в предотвращении мошенничества на фоне увеличения случаев мошенничества в здравоохранении, высоких расходов на здравоохранение и государственной поддержки внедрения ИИ в системы здравоохранения.
• Наличие устоявшихся нормативных рамок, таких как HIPAA, и растущие инвестиции в технологии здравоохранения еще больше укрепляют рынок, что приводит к повышению спроса на решения по обнаружению мошенничества на основе ИИ.
• Кроме того, растущее внедрение цифровых медицинских карт и автоматизации обработки заявлений, а также возросшая осведомленность о рисках мошенничества способствуют росту рынка во всем регионе.

«Прогнозируется, что в Азиатско-Тихоокеанском регионе будет зарегистрирован самый высокий среднегодовой темп роста на рынке обнаружения мошенничества в медицинских счетах на основе ИИ»

• Ожидается, что Азиатско-Тихоокеанский регион станет свидетелем самых высоких темпов роста рынка обнаружения мошенничества в медицинских счетах на основе ИИ с долей рынка в 16,5%, что обусловлено быстрым расширением инфраструктуры здравоохранения, ростом цифровизации и повышением осведомленности о мошенничестве.
• Такие страны, как Китай, Индия и Япония, становятся ключевыми рынками, чему способствуют большая численность населения, расширение сектора здравоохранения и рост числа случаев мошенничества в сфере здравоохранения.
• Япония, с ее развитой ИТ-инфраструктурой здравоохранения и фокусом на передовых технологиях, остается важнейшим рынком для решений по обнаружению мошенничества на основе ИИ. Страна продолжает лидировать в принятии ИИ и автоматизации в здравоохранении
• Прогнозируется, что в Индии будет зарегистрирован самый высокий среднегодовой темп роста, что обусловлено быстрым ростом сектора здравоохранения, увеличением случаев мошенничества в сфере здравоохранения и расширением инициатив в области цифрового здравоохранения, направленных на повышение точности выставления счетов и предотвращение мошенничества.

Доля рынка обнаружения мошенничества в медицинских счетах на основе искусственного интеллекта

Конкурентная среда рынка содержит сведения о конкурентах. Включены сведения о компании, ее финансах, полученном доходе, рыночном потенциале, инвестициях в исследования и разработки, новых рыночных инициативах, глобальном присутствии, производственных площадках и объектах, производственных мощностях, сильных и слабых сторонах компании, запуске продукта, широте и широте продукта, доминировании приложений. Приведенные выше данные касаются только фокуса компаний на рынке.

Основными лидерами рынка, работающими на рынке, являются:

• Optum, Inc. (США)
• Cognizant (США)
• Оракул (США)
• Deloitte (США)
• Решение MedAI (США)
• IBM (США)
• Институт SAS Inc. (США)
• MCKESSON CORPORATION (США)
• HCL Technologies Limited (Индия)
• Infosys (Индия)
• Wipro (Индия)
• Tata Consultancy Services Limited (Индия)
• Accenture (Ирландия)
• Капджемини (Франция)
• Корпорация NTT Data Group (Япония)
• Компания DXC Technology (США)
• Корпорация Epic Systems (США)
• Veradigm LLC (США)

Последние разработки на мировом рынке обнаружения мошенничества в медицинских счетах на основе искусственного интеллекта

• В мае 2025 года Optum представила Optum Integrity One — интегрированную платформу цикла доходов на основе искусственного интеллекта, разработанную для повышения точности клинической документации и кодирования. Платформа автоматизирует задачи от точки оказания помощи до окончательного кодирования, оптимизируя процесс выставления счетов и снижая административную нагрузку на поставщиков медицинских услуг.
• В апреле 2025 года Oracle представила передовые инструменты на основе искусственного интеллекта для усиления обнаружения мошенничества в медицинских претензиях. Эти инструменты используют машинное обучение и обработку естественного языка для анализа огромных объемов данных в сфере здравоохранения, выявляя закономерности, указывающие на мошеннические действия, такие как перекодирование и фантомное выставление счетов. Автоматизируя процесс обнаружения, Oracle стремится сократить количество ложных претензий и повысить точность возмещений
• В апреле 2025 года MedAI Solution подчеркнула использование ИИ для обнаружения мошенничества с медицинскими счетами в режиме реального времени. Используя обработку естественного языка, машинное обучение и автоматизацию в системах управления циклом доходов в здравоохранении, ИИ может заблаговременно выявлять и предотвращать мошеннические действия по выставлению счетов до обработки претензий, тем самым защищая финансы здравоохранения
• В апреле 2025 года компания Deloitte опубликовала аналитические данные о применении мультимодальных технологий на базе ИИ для обнаружения мошеннических действий на протяжении всего жизненного цикла страховых претензий. Эти технологии анализируют различные источники данных для выявления аномалий и потенциального мошенничества, помогая страховщикам минимизировать финансовые потери и повысить операционную эффективность.
• В апреле 2024 года Cognizant объединилась с FICO для запуска облачного решения по предотвращению мошенничества с платежами в режиме реального времени. Эта система на базе искусственного интеллекта призвана помочь банкам и поставщикам платежных услуг обнаруживать и предотвращать мошеннические транзакции в режиме реального времени, повышая безопасность в сфере цифровых платежей. 

SKU-74036