>Globaler Markt für Betrugserkennung im Gesundheitswesen, nach Komponente (Dienste, Software), Bereitstellungsmodus (On-Premise-Bereitstellungsmodelle, On-Demand-Bereitstellungsmodelle), Typ (Deskriptive Analyse, Prädiktive Analyse, Präskriptive Analyse ), Endbenutzer (private Versicherungszahler, öffentliche/staatliche Stellen, Drittanbieter von Dienstleistungen, Arbeitgeber), Anwendung (Überprüfung von Versicherungsansprüchen, Zahlungsintegrität, sonstige Anwendung), Land (USA, Kanada, Mexiko, Deutschland, Italien, Großbritannien, Frankreich, Spanien, Niederlande, Belgien, Schweiz, Türkei, Russland, übriges Europa, Japan, China, Indien, Südkorea, Australien, Singapur, Malaysia, Thailand, Indonesien, Philippinen, übriger asiatisch-pazifischer Raum, Brasilien, Argentinien, übriges Südamerika, Südafrika, Saudi-Arabien, Vereinigte Arabische Emirate, Ägypten, Israel, übriger Naher Osten und Afrika). Branchentrends und Prognose bis 2028.
Marktanalyse und Einblicke: Globaler Markt für Betrugserkennung im Gesundheitswesen
Der Markt für Betrugserkennung im Gesundheitswesen wird im Prognosezeitraum von 2021 bis 2028 voraussichtlich wachsen. Data Bridge Market Research geht davon aus, dass der Markt im oben genannten Prognosezeitraum mit einer durchschnittlichen jährlichen Wachstumsrate von 28,92 % wachsen wird. Die zunehmende Zahl betrügerischer Aktivitäten im Gesundheitswesen treibt den Markt für Betrugserkennung im Gesundheitswesen an.
Die Betrugserkennung im Gesundheitswesen ist speziell darauf ausgelegt, Betrug, Missbrauch und Verschwendung im Gesundheitswesen zu verhindern, sodass unbefugte Zahlungen und Leistungen vermieden werden können. Sie werden in der Regel eingesetzt, um unter anderem falsche Angaben zu Daten, die Verfälschung von Daten durch Ärzte und die Einreichung von Ansprüchen für nicht erbrachte Leistungen zu verhindern.
Die steigende Zahl von Patienten, die eine Krankenversicherung suchen, ist der entscheidende Faktor, der das Marktwachstum ankurbelt. Auch das zunehmende Modell der Vorauszahlungsüberprüfung, die steigende Kapitalrendite, der Anstieg des Apothekenbetrugs, die zunehmende Akzeptanz einer Krankenversicherung durch die Bevölkerung und der steigende Bedarf an Lösungen mit biometrischen Sensoren zur Betrugserkennung sind die Hauptfaktoren, die den Markt für Betrugserkennung im Gesundheitswesen antreiben. Darüber hinaus werden die zunehmende Einführung von Analysen zu Betrug im Gesundheitswesen in Entwicklungsländern, die zunehmende Verbreitung sozialer Medien und ihre Auswirkungen auf die Gesundheitsbranche sowie die Rolle der KI bei der Betrugserkennung im Gesundheitswesen im Prognosezeitraum 2021–2028 weitere neue Möglichkeiten für den Markt für Betrugserkennung im Gesundheitswesen schaffen.
Zunehmende Einschränkungen bei der Datenerfassung im Rahmen der Medicaid-Dienste, eine immer geringere Nutzung von Analysen zur Betrugserkennung im Gesundheitswesen und ein Mangel an qualifizierten und ausgebildeten Fachkräften sind jedoch die Hauptfaktoren, die das Marktwachstum behindern werden. Gleichzeitig werden die zeitaufwändige Bereitstellung und die Notwendigkeit häufiger Upgrades das Wachstum des Marktes für die Betrugserkennung im Gesundheitswesen im oben genannten Prognosezeitraum weiter erschweren.
Der Marktbericht zur Betrugserkennung im Gesundheitswesen enthält Einzelheiten zu neuen Entwicklungen, Handelsvorschriften, Import-/Exportanalysen, Produktionsanalysen, Wertschöpfungskettenoptimierungen, Marktanteilen, Auswirkungen inländischer und lokaler Marktteilnehmer, analysiert Chancen in Bezug auf neue Einnahmequellen, Änderungen der Marktvorschriften, strategische Marktwachstumsanalysen, Marktgröße, Kategoriemarktwachstum, Anwendungsnischen und -dominanz, Produktzulassungen, Produkteinführungen, geografische Expansionen und technologische Innovationen auf dem Markt. Um weitere Informationen zum Markt zur Betrugserkennung im Gesundheitswesen zu erhalten, wenden Sie sich an Data Bridge Market Research, um einen Analystenbericht zu erhalten. Unser Team hilft Ihnen dabei, eine fundierte Marktentscheidung zu treffen, um Marktwachstum zu erzielen.
Betrugserkennung im Gesundheitswesen – Marktumfang und Marktgröße
Der Markt für Betrugserkennung im Gesundheitswesen ist nach Komponenten, Bereitstellungsmodus, Typ, Endbenutzer und Anwendung segmentiert. Das Wachstum dieser Segmente hilft Ihnen bei der Analyse schwacher Wachstumssegmente in den Branchen und bietet den Benutzern wertvolle Marktübersichten und Markteinblicke, die ihnen bei der strategischen Entscheidungsfindung zur Identifizierung der wichtigsten Marktanwendungen helfen.
- Auf der Grundlage der Komponenten ist der Markt zur Betrugserkennung im Gesundheitswesen in Dienstleistungen und Software segmentiert.
- Basierend auf der Bereitstellungsart ist der Markt für die Betrugserkennung im Gesundheitswesen in Bereitstellungsmodelle vor Ort und Bereitstellungsmodelle auf Abruf segmentiert.
- Basierend auf dem Typ ist der Markt zur Betrugserkennung im Gesundheitswesen in deskriptive Analytik, prädiktive Analytik und präskriptive Analytik segmentiert.
- Basierend auf dem Endbenutzer ist der Markt zur Betrugserkennung im Gesundheitswesen in private Versicherungsträger, öffentliche/staatliche Einrichtungen, externe Dienstleister und Arbeitgeber segmentiert.
- Der Markt für die Betrugserkennung im Gesundheitswesen ist zudem nach Anwendung in die Überprüfung von Versicherungsansprüchen, Zahlungsintegrität und andere Anwendungen segmentiert.
Betrugserkennung im Gesundheitswesen Markt – Länderebene Analyse
Der Markt für Betrugserkennung im Gesundheitswesen wird analysiert und es werden Einblicke in die Marktgröße und Trends nach Land, Komponente, Bereitstellungsmodus, Typ, Endbenutzer und Anwendung wie oben angegeben bereitgestellt.
Die im Marktbericht zur Betrugserkennung im Gesundheitswesen abgedeckten Länder sind die USA, Kanada und Mexiko in Nordamerika, Deutschland, Frankreich, Großbritannien, Niederlande, Schweiz, Belgien, Russland, Italien, Spanien, Türkei, Restliches Europa in Europa, China, Japan, Indien, Südkorea, Singapur, Malaysia, Australien, Thailand, Indonesien, Philippinen, Restlicher Asien-Pazifik-Raum (APAC) in der Region Asien-Pazifik (APAC), Saudi-Arabien, Vereinigte Arabische Emirate, Südafrika, Ägypten, Israel, Restlicher Naher Osten und Afrika (MEA) als Teil von Naher Osten und Afrika (MEA), Brasilien, Argentinien und Restliches Südamerika als Teil von Südamerika.
Der asiatisch-pazifische Raum dominiert den Markt für Betrugserkennung im Gesundheitswesen aufgrund steigender Ausgaben für analytische Gesundheitsdienste, zunehmender Vorauszahlungsüberprüfungsmodelle, steigender Kapitalrenditen und einer Zunahme des Apothekenbetrugs in dieser Region. In Europa wird aufgrund der zunehmenden Integration künstlicher Intelligenz in verschiedene Gesundheitslösungen und -dienste in dieser Region ein Wachstum des Marktes für Betrugserkennung im Gesundheitswesen erwartet.
Der Länderabschnitt des Marktberichts zur Betrugserkennung im Gesundheitswesen enthält auch Angaben zu einzelnen marktbeeinflussenden Faktoren und Änderungen der Regulierung auf dem Inlandsmarkt, die sich auf die aktuellen und zukünftigen Trends des Marktes auswirken. Datenpunkte wie Verbrauchsmengen, Produktionsstandorte und -mengen, Import-Export-Analyse, Preistrendanalyse, Rohstoffkosten, Downstream- und Upstream-Wertschöpfungskettenanalyse sind einige der wichtigsten Anhaltspunkte, die zur Prognose des Marktszenarios für einzelne Länder verwendet werden. Bei der Prognoseanalyse der Länderdaten werden auch die Präsenz und Verfügbarkeit globaler Marken und ihre Herausforderungen aufgrund großer oder geringer Konkurrenz durch lokale und inländische Marken sowie die Auswirkungen inländischer Zölle und Handelsrouten berücksichtigt.
Wachstum der Gesundheitsinfrastruktur, installierte Basis und Durchdringung mit neuen Technologien
Der Markt für Betrugserkennung im Gesundheitswesen bietet Ihnen außerdem detaillierte Marktanalysen für jedes Land, das Wachstum der Gesundheitsausgaben für Investitionsgüter, die installierte Basis verschiedener Arten von Produkten für den Markt für Betrugserkennung im Gesundheitswesen, die Auswirkungen der Technologie anhand von Lebenslinienkurven und Änderungen der regulatorischen Szenarien im Gesundheitswesen und deren Auswirkungen auf den Markt für Betrugserkennung im Gesundheitswesen. Die Daten sind für den historischen Zeitraum von 2010 bis 2019 verfügbar.
Wettbewerbsumfeld und Analyse der Marktanteile zur Betrugserkennung im Gesundheitswesen
Die Wettbewerbslandschaft des Marktes für Betrugserkennung im Gesundheitswesen liefert Details nach Wettbewerbern. Die enthaltenen Details sind Unternehmensübersicht, Unternehmensfinanzen, erzielter Umsatz, Marktpotenzial, Investitionen in Forschung und Entwicklung, neue Marktinitiativen, globale Präsenz, Produktionsstandorte und -anlagen, Produktionskapazitäten, Stärken und Schwächen des Unternehmens, Produkteinführung, Produktbreite und -umfang, Anwendungsdominanz. Die oben angegebenen Datenpunkte beziehen sich nur auf den Fokus der Unternehmen in Bezug auf den Markt für Betrugserkennung im Gesundheitswesen.
Die wichtigsten Akteure, die im Marktbericht zur Betrugserkennung im Gesundheitswesen behandelt werden, sind IBM Corporation, Optum, Inc., COTIVITI, INC., McKesson Corporation, Fair Isaac Corporation, SAS Institute Inc., SCIOInspire, Corp., Conduent, Inc., HCL Technologies Limited, CGI Inc., DXC Technology Company, Northrop Grumman, LexisNexis, Pondera Solutions, Wipro, Codoxo und HMS sowie weitere inländische und globale Akteure. Marktanteilsdaten sind für die Regionen Global, Nordamerika, Europa, Asien-Pazifik (APAC), Naher Osten und Afrika (MEA) und Südamerika separat verfügbar. DBMR-Analysten verstehen die Wettbewerbsstärken und erstellen für jeden Wettbewerber separat eine Wettbewerbsanalyse.
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Forschungsmethodik
Die Datenerfassung und Basisjahresanalyse werden mithilfe von Datenerfassungsmodulen mit großen Stichprobengrößen durchgeführt. Die Phase umfasst das Erhalten von Marktinformationen oder verwandten Daten aus verschiedenen Quellen und Strategien. Sie umfasst die Prüfung und Planung aller aus der Vergangenheit im Voraus erfassten Daten. Sie umfasst auch die Prüfung von Informationsinkonsistenzen, die in verschiedenen Informationsquellen auftreten. Die Marktdaten werden mithilfe von marktstatistischen und kohärenten Modellen analysiert und geschätzt. Darüber hinaus sind Marktanteilsanalyse und Schlüsseltrendanalyse die wichtigsten Erfolgsfaktoren im Marktbericht. Um mehr zu erfahren, fordern Sie bitte einen Analystenanruf an oder geben Sie Ihre Anfrage ein.
Die wichtigste Forschungsmethodik, die vom DBMR-Forschungsteam verwendet wird, ist die Datentriangulation, die Data Mining, die Analyse der Auswirkungen von Datenvariablen auf den Markt und die primäre (Branchenexperten-)Validierung umfasst. Zu den Datenmodellen gehören ein Lieferantenpositionierungsraster, eine Marktzeitlinienanalyse, ein Marktüberblick und -leitfaden, ein Firmenpositionierungsraster, eine Patentanalyse, eine Preisanalyse, eine Firmenmarktanteilsanalyse, Messstandards, eine globale versus eine regionale und Lieferantenanteilsanalyse. Um mehr über die Forschungsmethodik zu erfahren, senden Sie eine Anfrage an unsere Branchenexperten.
Anpassung möglich
Data Bridge Market Research ist ein führendes Unternehmen in der fortgeschrittenen formativen Forschung. Wir sind stolz darauf, unseren bestehenden und neuen Kunden Daten und Analysen zu bieten, die zu ihren Zielen passen. Der Bericht kann angepasst werden, um Preistrendanalysen von Zielmarken, Marktverständnis für zusätzliche Länder (fordern Sie die Länderliste an), Daten zu klinischen Studienergebnissen, Literaturübersicht, Analysen des Marktes für aufgearbeitete Produkte und Produktbasis einzuschließen. Marktanalysen von Zielkonkurrenten können von technologiebasierten Analysen bis hin zu Marktportfoliostrategien analysiert werden. Wir können so viele Wettbewerber hinzufügen, wie Sie Daten in dem von Ihnen gewünschten Format und Datenstil benötigen. Unser Analystenteam kann Ihnen auch Daten in groben Excel-Rohdateien und Pivot-Tabellen (Fact Book) bereitstellen oder Sie bei der Erstellung von Präsentationen aus den im Bericht verfügbaren Datensätzen unterstützen.
