Solution · 研究与技术
医疗数据与智能风险分析
围绕医疗费用、病案和多主体关系数据，持续研究数据治理、异常模式与复杂关系识别方法，并将研究成果逐步反哺业务实践。
研究问题
风险识别需要理解“关系”
欺诈与异常支付往往不是孤立事件，而是隐藏在多个主体之间的关系模式中：同一患者、同一机构、同一医生、相似病案之间的异常关联，单看一笔数据难以发现。
异常模式识别
多主体关系建模
复杂网络结构分析
研究结果业务验证
研究方向与证据
研究与知识产权积累
衡宇与湖北工业大学开展校企研究，并围绕医保大数据与保险欺诈识别方向持续积累知识产权。
校企合作研究
医保大数据欺诈识别模型与应用研究
与湖北工业大学合作，围绕医保报销数据与欺诈识别方法开展研究。
联合发明专利申请 · 申请中
基于异构图神经网络的保险欺诈检测方法
与湖北工业大学联合申请发明专利，探索异构图结构与保险欺诈识别方法（公开号 CN119762243A）。
已授权发明专利
病案信息调用方法、查询端、平台端、系统及存储介质
围绕病案信息调用流程取得发明专利授权（授权号 CN113782129B）。
研究到业务的转化原则
从真实业务问题出发，回到业务验证
衡宇坚持研究服务于真实业务问题，并将方法沉淀与业务验证放在同等位置。
01
业务问题
从真实项目中的风险问题提炼研究课题。
02
数据与规则
以真实场景数据与业务规则为基础。
03
研究方法
通过校企合作开展建模与验证研究。
04
方法沉淀
以专利与知识成果固化可复用方法。
05
业务反哺
研究成果逐步反哺审核与风控能力。
技术方向按公司实际研究与业务能力整理，研究进展与知识产权状态分别标注。