产品详细介绍

Covalynt ClaimScore 是 Covalynt 面向复杂诉讼（Complex Litigation）场景推出的数据科学与身份解决方案套件，专注于将法律专业与数据科学深度结合，为集体诉讼（Class Actions）和大规模侵权（Mass Torts）提供结构化、可辩护的数据支持。

产品的核心价值在于：用数据驱动的方式，贯穿案件从认证、通知到理赔和结算的每一个关键节点，帮助法律团队在高风险、高金额案件中降低不确定性、控制欺诈风险，并提升整体办案效率与合规性。

1. 数据驱动的后台理赔分析

  • 支持通过文件传输（如批量上传理赔数据）进行后台批量分析，对大量索赔请求进行快速筛查与评分。
  • 提供实时或近实时的理赔数据处理能力，帮助案件管理方在短时间内识别异常模式、可疑索赔和潜在欺诈。
  • 将分析结果进行聚合展示，输出案件级别的洞察，如索赔分布、风险分层、可疑群体聚类等，为策略制定和谈判提供量化依据。

2. 与理赔表单直接集成的 ClaimScore 引擎

  • 可直接嵌入到任何管理员或第三方平台的在线理赔表单中，在用户提交时即进行后台评分与规则校验。
  • 通过模型和规则引擎，对提交信息进行身份一致性检查、字段逻辑校验和历史数据比对，减少明显不合规或重复提交进入后续流程。
  • 将前端表单与后端分析打通，形成端到端的可追踪数据链路，便于后续审计与证据留存。

3. 身份解决方案与数据基础建设
Covalynt 专门为集体诉讼和大规模侵权案件打造了一整套 Identity Solutions：

  • 自有数据与自建模型：Covalynt 拥有自有数据资产，并基于案件场景自建模型，而非简单调用通用工具，从而更好地适配复杂诉讼中的特殊数据结构与证据要求。
  • 统一、可审计的数据基础：针对被告方数据碎片化、重复记录难以识别等问题，平台通过清洗、去重、匹配和标准化处理，构建统一的“单一身份视图”，为案件认证阶段提供可靠的基础数据。
  • 可追踪、可复核：所有处理步骤可形成审计轨迹，便于在法庭或监管审查中展示数据处理逻辑与合规性。

4. 通知阶段的联络数据优化

  • 对原始联络信息（地址、邮箱、电话等）进行补全、更新和校验，提升送达率和触达率。
  • 通过数据丰富与质量提升，减少因联系方式不完整或过期导致的通知失败，降低潜在的程序正义（due process）风险。
  • 帮助案件方证明已采取合理且数据驱动的努力，最大化通知覆盖范围。

5. 反欺诈与不合格索赔防护

  • 针对优惠券滥用、程序化批量欺诈（programmatic fraud）以及不符合资格的索赔提交，提供专门的检测模型与规则体系。
  • 在理赔处理阶段，通过行为模式分析、字段交叉验证、历史记录比对等手段，识别并标记高风险索赔，保护和优先保障真实合格的集体成员。
  • 通过可解释的风险评分与证据链条，帮助律所和管理人向法院证明反欺诈措施的合理性和有效性，降低律师费和管理费受到质疑的风险。

6. 定制化工程与分析服务

  • 当案件的数据结构、来源或业务逻辑超出标准工具的适用范围时，Covalynt 提供定制化工程与分析服务，从零开始为案件设计数据管道、匹配算法和分析模型。
  • 可针对特定行业（如金融、消费品、医疗等）或特定案件类型（产品责任、隐私侵权、数据泄露等）进行定制优化。
  • 通过与法律团队紧密协作，将案件理论（theory of the case）转化为可量化、可验证的数据指标和模型特征。

7. 安全与合规保障

  • 采用企业级安全标准保护敏感集体数据，包括访问控制、加密存储与传输、日志审计等。
  • 在系统架构和流程设计中充分考虑隐私保护与合规要求，支持在监管严格的司法辖区中使用。
  • 通过安全与合规能力，为案件参与方（法院、被告、原告律师、管理人等）提供信任基础。

综上，Covalynt ClaimScore 不仅是一个反欺诈工具，更是一个贯穿复杂诉讼全生命周期的数据科学基础设施，帮助法律团队在高风险案件中建立“结构化、可辩护”的数据优势。

简单使用教程

以下为一个从接入到日常使用的简明流程示例，实际项目中可根据案件需求进行调整和扩展。

步骤一：梳理案件数据与目标

  1. 明确案件类型（如消费者集体诉讼、数据泄露、产品责任等）和关键法律问题。
  2. 列出可用的数据来源：被告内部系统数据、第三方数据、历史案件数据、潜在集体成员名单等。
  3. 与 Covalynt 团队沟通案件目标：
    • 需要解决的核心问题（如身份去重、通知覆盖率提升、欺诈识别等）；
    • 关键时间节点（认证听证、和解谈判、理赔截止日期等）。

步骤二：搭建统一数据基础

  1. 将被告或案件管理方的原始数据通过安全文件传输方式提供给 Covalynt 平台。
  2. 由平台进行数据清洗、标准化和去重匹配，生成统一的身份视图和基础数据集。
  3. 审阅 Covalynt 输出的初步数据质量报告，确认：
    • 重复记录识别情况；
    • 缺失字段比例；
    • 潜在数据异常或不一致之处。
  4. 根据报告结果，决定是否补充额外数据或调整匹配规则。

步骤三：集成 ClaimScore 到理赔流程

  1. 如果使用在线理赔表单：
    • 与表单提供方或案件管理员协调，将 ClaimScore 接口集成到现有表单提交流程中；
    • 在提交时调用后台评分与校验，实时返回风险标记或处理建议。
  2. 如果采用批量理赔文件：
    • 定期（如每日或每周）将新收到的理赔文件批量上传至 Covalynt；
    • 由系统自动完成后台分析，并生成批次级别的风险报告和案件洞察。
  3. 在案件管理系统中记录每个索赔的评分和标记，作为后续人工审核和决策的参考依据。

步骤四：优化通知与联络数据

  1. 将潜在集体成员名单及其联系方式导入 Covalynt。
  2. 启动数据丰富与校验流程：
    • 更新过期地址；
    • 补全缺失联系方式；
    • 去除明显无效或重复记录。
  3. 获取通知阶段的数据质量与覆盖率报告，用于：
    • 调整通知策略（邮寄、电子邮件、短信等）；
    • 在法庭或监管机构前展示尽职通知的证据。
  4. 将优化后的联络数据同步回通知服务商或案件管理系统。

步骤五：反欺诈与不合格索赔管理

  1. 在理赔处理阶段，启用 Covalynt 的反欺诈模型和规则：
    • 识别批量提交、模式化填写、异常行为轨迹等；
    • 标记疑似不符合资格或高风险索赔。
  2. 为高风险索赔设置分级处理策略：
    • 自动拒绝明显虚假或重复索赔；
    • 将中高风险案件推送至人工复核；
    • 对低风险、合规索赔进行快速通过。
  3. 定期生成反欺诈效果报告，包括：
    • 拦截的可疑索赔数量与金额；
    • 对整体和解基金保护的贡献；
    • 可在法庭上展示的证据与说明材料。

步骤六：持续迭代与定制化扩展

  1. 根据案件进展和法院反馈，调整模型阈值、规则和数据字段。
  2. 如遇到标准工具无法覆盖的新问题（如特殊行业字段、跨境数据匹配等），与 Covalynt 团队合作开发定制化模块。
  3. 在案件结束后，对整体数据与流程进行复盘，总结可复用的模型与规则，为后续案件建立可复制的“数据作战模板”。

通过以上步骤，法律团队可以将 Covalynt ClaimScore 作为复杂诉讼中的核心数据基础设施，从认证到通知、再到理赔和反欺诈，形成一套结构化、可审计、可辩护的数字化办案流程。