目的: 探究人工智能赋能医保基金监管高质量发展的内在逻辑,辨识当前面临的关键问题,并提出系统性的推进方案。方法: 将政策分析与案例研究相结合,全面梳理国家和地方医保智能监管的政策部署与创新实践,总结人工智能在欺诈检测、实时审核及关联网络分析等场景中的应用进展。结果: 分析表明,人工智能通过全域智能分析、事中实时拦截及跨主体关联网络分析,显著扩大了医保基金监管的覆盖范围,提升了时效性与精准度。但实践中仍存在数据治理碎片化、算法可解释性不足、人机协同机制不畅及法律法规滞后等深层瓶颈。结论: 推动医保基金监管高质量发展,应从夯实数据底座、深化技术迭代、优化人机协同、完善制度保障四个维度协同发力,进而构建一个安全、可信、高效的智慧医保监管体系。
Abstract
Objective: This paper investigates the inherent logic through which artificial intelligence (AI) drives the high-quality development of medical insurance fund supervision, identifies the critical challenges that have emerged, and proposes a systematic pathway for advancement. Methods: The study draws on policy analysis and case studies to systematically examine the policy arrangements and innovative practices in national and local intelligent supervision of medical insurance funds, and summarizes the progress of AI applications in fraud detection, real-time auditing, and association network analysis. Results: AI has markedly expanded the coverage, timeliness, and accuracy of medical insurance fund supervision through comprehensive intelligent analysis, real-time transaction interception, and cross-agent association network analysis. However, deep-seated bottlenecks persist in practice, including fragmented data governance, insufficient algorithmic interpretability, ineffective human-computer collaboration mechanisms, and outdated laws and regulations. Conclusion: Building a safe, trustworthy, and efficient intelligent supervision system demands a coordinated effort that consolidates the data foundation, deepens technological iteration, optimizes human-machine collaboration, and strengthens institutional safeguards.
关键词
人工智能 /
医疗保障 /
基金监管 /
智能审核 /
数据治理
Key words
artificial intelligence /
healthcare security /
medical insurance supervision /
intelligent supervision /
data governance
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