Ingeniería de Sistemas DigitalesQue Impulsan el AvanceEmpresarial

El cliente, una red de proveedores de salud multiestatal, enfrentaba altas tasas de rechazo de reclamos (más del 18%) y un retraso promedio en el ciclo de facturación de 45 días. La verificación manual de los registros médicos electrónicos (EHR) contra los códigos de facturación de seguros creaba cuellos de botella administrativos severos y retrasaba la recaudación de ingresos.

HyperCode diseñó y desplegó una tubería automatizada de análisis de documentos con IA agéntica. Aprovechando los modelos de Azure OpenAI, la orquestación de flujos de trabajo en Python y LangChain, la solución extrae automáticamente detalles de diagnóstico de las notas clínicas, los coteja con las bases de datos de codificación médica ICD-10 y resalta las anomalías de cumplimiento antes del envío.

Los sistemas heredados de scoring de riesgo por lotes del cliente tardaban más de 48 horas en evaluar los vectores de riesgo crediticio y de mercado contra sus bases de datos activas de préstamos. Esta latencia impedía ajustes de riesgo en tiempo real durante periodos de volatilidad, exponiendo a la firma a sanciones de cumplimiento e ineficiencias en la asignación de capital.

HyperCode diseñó e implementó un espacio de trabajo analítico de nivel empresarial utilizando Databricks y AWS. Utilizando PyTorch y modelos de ML basados en Python, construimos canalizaciones de scoring en paralelo que procesan registros de transacciones crudos y entregan paneles de control de riesgo en tiempo real.