Mis on nõuete menetlemise automatiseerimine?
Kahjude menetlemise automatiseerimine on tehnoloogia kasutamine tervishoiu- ja kindlustusnõuete käsitlemise ja töötlemise automatiseerimiseks. See tehnoloogia võimaldab kindlustusandjatel oma kahjunõuete menetlemise protsesse sujuvamaks muuta, vähendada käsitsitööd ja parandada tõhusust. Automaatne kahjude töötlemise tarkvara kasutab erinevatest allikatest pärit andmete kogumiseks ja analüüsimiseks masinõpet, tehisintellekti ja loomuliku keele töötlust, võimaldades kindlustusandjatel nõudeid kiiremini ja täpsemalt töödelda. Nõudeprotsesside automatiseerimine pakub ka selliseid eeliseid nagu kulude kokkuhoid, parem klienditeenindus, parem andmete täpsus ja turvalisus ning väiksem vigade ja pettuste risk.
Kuidas nõuete protsesside automatiseerimine töötab
Nüüd joonistame pildi sellest, kuidas näeb välja nõuete täielikult automatiseeritud töötlemise töövoog. Paljud ettevõtted kaasavad selle töövoo teatud aspekte valikuliselt oma tegevustesse, samas kui teised võtavad kasutusele täielikult automatiseeritud töövoo lõpuni.
Sellele järgneb koondatud loend parimatest ettevõtetest, mis pakuvad teie jaoks nõuete menetlemise töövoo iga aspekti.
Siin on samm-sammult ülevaade nõuete menetlemise automatiseerimise toimimisest –
- Esialgne kahjuaruanne: Protsess algab siis, kui kindlustusvõtja teatab kahjust kindlustusandjale. Paljudel juhtudel saab seda teha veebiportaali või mobiilirakenduse kaudu. Kindlustusvõtja esitab nõude kohta põhiteabe, nagu juhtumi kuupäev ja koht ning kõik tõendavad dokumendid või pildid.
- Nõude hindamine: pärast kahjust teatamist kasutab kindlustusandja automaatseid tööriistu, et hinnata kahju ja teha kindlaks, kas see on poliisiga kaetud. See võib hõlmata poliitika keele analüüsi, teatatud kahjude ülevaatamist ja konsulteerimist kolmandate osapoolte andmebaasidega, et kontrollida nõude esitaja isikut ja varasemat nõuete ajalugu.
- Nõude kinnitamine: Kui nõue loetakse kehtivaks, alustab kindlustusandja nõude kinnitamise protsessi lisateabe kogumisega, näiteks tervisekaardid või remondihinnangud. Seda protsessi saab ka automatiseerida, kui tarkvara tõmbab andmeid erinevatest allikatest ja kasutab väite paikapidavuse hindamiseks tehisintellekti algoritme.
- Nõuded otsuste tegemisel: Hindamise ja kinnitamise etapis kogutud teabe põhjal teeb kindlustusandja nõude kohta otsuse. Seda otsust saab ka automatiseerida, kusjuures süsteem rakendab eelnevalt määratletud reegleid, et määrata sobiv maksesumma või kattetase.
- Maksete töötlemiseks: Kui nõue rahuldatakse, algatab kindlustusandja väljamakse nõude esitajale. See võib hõlmata makseprotsessi automatiseerimist elektroonilise rahaülekande või muude digitaalsete makseviiside abil.
- Nõuete analüüs: Lõpuks võib kindlustusandja kasutada kahjunõuete andmete analüüsimiseks automaatseid tööriistu, et tuvastada mustrid ja suundumused, mida saab kasutada kahjunõuete menetlemise parandamiseks ja pettuste vähendamiseks.
Neid teenuseid pakkuv ettevõte –
Siin on mõned näited ettevõtetest, kes pakuvad teenuseid nõuete menetlemise automatiseerimise iga etapi jaoks.
- Esialgne kahjuaruanne:
- Snapsheet: pakub digitaalset nõuete platvormi, mis võimaldab kindlustusvõtjatel esitada nõudeid veebis või mobiilirakenduse kaudu. https://www.snapsheetclaims.com/
- Guidewell: pakub digitaalset platvormi tervisekindlustusnõuete haldamiseks, mis võimaldab kindlustusvõtjatel esitada nõudeid ja jälgida oma staatust veebis. https://www.guidewell.com/
- Nõude hindamine:
- Shift Technology: kasutab nõuete andmete analüüsimiseks ja pettuste, vigade ja kõrvalekallete tuvastamiseks tehisintellekti algoritme. https://www.shift-technology.com/
- Casentric: pakub nõuete haldamise platvormi, mis kasutab ennustavat analüütikat võimalike probleemide tuvastamiseks ja nõuete protsessi kiirendamiseks. https://www.casentric.com/
- Nõude kinnitamine:
- Nanonetid: Nanonets OCR võib aidata automatiseerida nõuete kinnitamise protsessi, hankides nõudevormidelt põhiteabe, nagu poliisinumbrid, nõude esitajate nimed ja kahjude kirjeldused. Süsteem saab kasutada masinõppe algoritme, et analüüsida eraldatud andmeid ja märgistada võimalikud vead või ebakõlad. See võib aidata kindlustusandjatel nõudeid kiiremini ja täpsemalt töödelda, vähendades käsitsi kinnitamisega seotud aega ja kulusid.
Kas soovite nõuete töötlemist automatiseerida? Ära enam otsi! Proovige tasuta Nanonetsi nõuete töötlemise automatiseeritud töövooge.
2. Verisk Analytics: pakub komplekti tööriistu nõuete kinnitamiseks, sealhulgas vara- ja õnnetusjuhtumite nõuete analüüs, raviarvete ülevaatus ja töötajate hüvitisnõuete haldamine. https://www.verisk.com/
3. ClaimGenius: kasutab arvutinägemist ja tehisintellekti, et automaatselt hinnata sõiduki kahjustusi ja koostada remondihinnanguid. https://www.claimgenius.com/
- Nõuete otsustamine:
- Nanonetid: Nanonetsi OCR-i saab kasutada nõuete otsuste tegemise protsessi automatiseerimiseks. Näiteks saab süsteem eraldada andmeid remondiprognoosidest, raviarvetest või muudest dokumentidest ning kasutada masinõppemudeleid, et määrata eelnevalt määratletud reeglite alusel sobiv maksesumma. See võib aidata kindlustusandjatel teha kiiremaid ja järjepidevamaid otsuseid, vähendades samal ajal ka vigade või eelarvamuste riski.
- Octo Telematics: pakub telemaatikapõhiseid lahendusi, mis võimaldavad kindlustusandjatel jälgida sõidukäitumist ja arvutada kindlustusmakseid riskipõhiselt. https://www.octotelematics.com/
- Tractable: kasutab arvutinägemist ja tehisintellekti, et hinnata automaatselt sõiduki kahjustusi ja määrata kindlaks sobivad remondikulud. https://tractable.ai/
- Makse töötlemine:
- Checkbook.io: pakub digitaaltšeki platvormi, mis võimaldab kindlustusandjatel makseid elektrooniliselt ja turvaliselt väljastada. https://checkbook.io/
- PayPal: pakub mitmesuguseid digitaalseid makselahendusi, sealhulgas veebi- ja mobiilimakseid, mida saab kasutada nõuete töötlemiseks. https://www.paypal.com/
- Nõuete analüüs:
- EXL-teenus: pakub analüüsilahendusi, mis aitavad kindlustusandjatel nõuete andmeid analüüsida ja protsesse täiustada. https://www.exlservice.com/
- Mitchell International: pakub nõuete haldamise ja analüütika tarkvara autotööstusele ja töötajate tasustamisele. https://www.mitchell.com/
Nõuete töötlemise automatiseerimise eelised
- Suurenenud efektiivsus: Automatiseerimine vähendab käsitsi tööd, suurendab kiirust ja muudab nõuete menetlemise sujuvamaks.
- Parem täpsus: Automatiseerimine vähendab inimlike eksimuste tõenäosust ja parandab nõuete töötlemise täpsust.
- Kiiremad tööajad: Automaatne nõuete töötlemine võimaldab kiiremat töötlemisaega, mis võib parandada klientide rahulolu.
- Parem klienditeenindus: Kiirem nõuete menetlemise aeg, parem täpsus ja kiirem vastamine klientide päringutele võivad kõik parandada klienditeenindust.
- Vähendatud kulud: Automatiseerimine vähendab käsitsitöö vajadust, mis võib vähendada kulusid ja parandada kasumlikkust.
- Täiustatud vastavus: Automatiseerimine võib aidata tagada vastavust regulatiivsetele nõuetele ning vähendada trahvide ja karistuste ohtu.
Nõudeprotsesside automatiseerimine nanovõrkudega
Nanonets OCR on AI-toega optiline märgituvastustehnoloogia, mis võimaldab ettevõtetel hankida teavet struktureerimata dokumentidest, nagu arved, kviitungid ja kindlustusnõuded. Tervishoiu- ja kindlustusfirmad saavad seda tehnoloogiat kasutada oma nõuete töötlemise automatiseerimiseks, vähendades nii käsitsi tehtavaid vigu, minimeerides töötlemisaega ja parandades klientide rahulolu.
Uurime mõnda konkreetset kasutusjuhtumit koos näidetega selle kohta, kuidas kindlustus- ja tervishoiuasutused saavad Nanonets OCR-i nõuete menetlemise automatiseerimiseks edasi kasutada.
Kindlustusnõuete töötlemine
Kindlustusseltsidele laekub iga päev suur hulk kahjujuhtumeid, mis vajavad kiiret ja täpset menetlemist. Nõuete töötlemine on aga aeganõudev ja vigadetundlik ülesanne, mis nõuab sageli andmete käsitsi sisestamist ja kontrollimist. Kasutades Nanonets OCR-i, saavad kindlustusseltsid oma nõuete töötlemist automatiseerida, vähendades menetlemisaega ja minimeerides käsitsi tehtavaid vigu.
Näiteks võib kindlustusselts saada nõude õnnetuse tagajärjel tekkinud autokahjude kohta. Nõude esitaja esitab remonditöökoja arve pildi. Kindlustusselts saab kasutada Nanonets OCR-i, et arvelt välja võtta asjakohane teave, nagu remondikulud, remondi kuupäev ja remonditöökoja nimi. Selle teabe saab automaatselt sisestada kahjuhaldussüsteemi, mis saab seejärel kaebust kiiremini ja täpsemalt töödelda.
Kas soovite nõuete töötlemist automatiseerida? Ära enam otsi! Proovige tasuta Nanonetsi nõuete töötlemise automatiseeritud töövooge.
Tervishoiunõuete töötlemine
Tervishoiuteenuse osutajad tegelevad sageli suure hulga kindlustusnõuetega, mis vajavad kiiret ja täpset menetlemist. Nanonetsi OCR-i saab kasutada raviarvetest, kindlustusnõuetest ja muudest seotud dokumentidest andmete hankimise protsessi automatiseerimiseks. See võib aidata tervishoiuteenuse osutajatel vähendada käsitsi tehtud vigu ja kiirendada nõuete menetlemist.
Näiteks võib haigla saada kindlustusnõude patsiendi operatsiooni eest. Haigla saab kasutada Nanonets OCR-i, et hankida nõudest asjakohane teave, nagu patsiendi nimi, operatsiooni kuupäev, tehtud operatsiooni tüüp ja protseduuri maksumus. Selle teabe saab automaatselt sisestada haigla kahjuhaldussüsteemi, mis saab seejärel kaebust kiiremini ja täpsemalt töödelda.
Kahesuunaline sobitamine
Teine Nanonetsi OCR-i kasutusjuht kindlustus- ja tervishoiuettevõtetes on kahesuunaline sobitamine. See protsess hõlmab kahe erineva allika (nt arve ja ostutellimuse või raviarve ja kindlustusnõude) andmete vastavusse viimist.
Näiteks võib kindlustusselts saada tervishoiuteenuse osutajalt arve patsiendi ravi eest. Kindlustusselts saab kasutada Nanonets OCR-i, et arvelt välja võtta asjakohane teave, näiteks patsiendi nimi, ravi kuupäev ja protseduuri maksumus. Sama teabe saab välja võtta ka patsiendi esitatud kindlustusnõudest.
Kahepoolset sobitamist kasutades saab kindlustusselts võrrelda arvelt ja kindlustusnõudelt saadud teavet, et tagada nende vastavus. See võib aidata tuvastada lahknevusi või vigu, võimaldades ettevõttel enne nõude töötlemist kõik probleemid lahendada.
Poliitikadokumentide kontrollimine
Tihti saavad kindlustusseltsid klientidelt poliisidokumendid, mida tuleb kontrollida ja töödelda. Nanonetsi OCR-i abil saavad kindlustusseltsid automatiseerida poliisidokumentidest teabe hankimise protsessi, vähendades käsitsi vigu ja kiirendades kontrolliprotsessi.
Näiteks võib kindlustusselts saada kliendilt poliisidokumendi, mida tuleb kontrollida. Ettevõte saab kasutada Nanonets OCR-i, et eraldada dokumendist asjakohane teave, nagu kliendi nimi, poliisi number ja poliisi tüüp. Seda teavet saab ettevõtte andmebaasis automaatselt kontrollida, vähendades käsitsi kontrollimiseks kuluvat aega ja vaeva.
Meditsiiniliste andmete kontrollimine
Tervishoiuteenuste osutajad peavad sageli kontrollima patsientide haiguslugusid kindlustusnõuete esitamiseks ja muudel eesmärkidel. Nanonetsi OCR-i abil saavad tervishoiuteenuse osutajad automatiseerida meditsiiniliste dokumentide andmete väljavõtmist, vähendada käsitsi vigu ja kiirendada kontrolliprotsessi.
Näiteks võib tervishoiuteenuse osutajal olla vaja kindlustusnõude saamiseks kontrollida patsiendi haiguslugu. Teenusepakkuja saab kasutada Nanonets OCR-i, et eraldada meditsiinilistest andmetest asjakohane teave, nagu patsiendi nimi, haigusseisundid ja ravilugu. Seda teavet saab automaatselt kontrollida kindlustusseltsi andmebaasiga, vähendades käsitsi kontrollimiseks kuluvat aega ja vaeva.
Nanonettide eelised
Nanonets OCR on parim viis nõuete töötlemise automatiseerimiseks. Seda tehnoloogiat saab kasutada nõuete dokumentide lugemise ja töötlemise protsessi automatiseerimiseks, mis võib käsitsi tehes olla aeganõudev ja vigadetundlik.
Nanonettide kasutuselevõtmise eeliseid on juba nähtud mitme kliendi jaoks –
- Kiire ja täpne andmete hankimine: Nanonets OCR suudab nõuete dokumentidest tekstiandmeid kiiresti ja täpselt eraldada, vähendades käsitsi andmete sisestamisega seotud aega ja kulusid. See tehnoloogia võib samuti vähendada andmete käsitsi sisestamisel tekkida võivate vigade riski, parandades andmete täpsust.
- Täiustatud töötlemisajad: automatiseerides nõuete töötlemise Nanonets OCR-iga, saab nõudeid töödelda kiiremini ja tõhusamalt. See võib vähendada nõude menetlemiseks kuluvat aega, mis võib parandada klientide rahulolu ja vähendada käsitsi töötlemisega seotud kulusid.
- Automaatne nõuete klassifitseerimine: Nanonetsi OCR-i saab kasutada ka nõuete klassifitseerimiseks konkreetsete kriteeriumide alusel, nagu nõude tüüp või tõsidus. See võib aidata kindlustusandjatel nõuete menetlemist prioriteediks seada, tagades kiireloomuliste kahjunõuete esmase menetlemise.
- Pettuste avastamine: Nanonetsi OCR-i saab kasutada võimalike pettuste tuvastamiseks nõuete dokumentides, tuvastades andmetes esinevad vastuolud või kõrvalekalded. See võib aidata kindlustusandjatel ära hoida petturlikke nõudeid ja säästa pettusega seotud kulusid.
- Parem kliendikogemus: Nanonets OCR-iga kahjude töötlemise automatiseerimisega saavad kindlustusandjad pakkuda paremat kliendikogemust, vähendades töötlemisaegu ja parandades täpsust. See võib suurendada klientide rahulolu ja lojaalsust.
- Vähendatud tegevuskulud: Nõuete töötlemise automatiseerimine Nanonetsi OCR-iga võib vähendada käsitsi andmete sisestamise ja töötlemisega seotud kulusid. See võib kindlustusandjate jaoks kaasa tuua märkimisväärse kulude kokkuhoiu, mille saab klientidele üle kanda madalamate kindlustusmaksete või paremate hüvitiste näol.
Üks meie Nanonetsi tehisintellekti ekspert võib teiega helistada, et arutada teie kasutusjuhtumit, seadistada teie mudel ja esitada demo 15 minuti jooksul.
Kas soovite nõuete töötlemist automatiseerida? Ära enam otsi! Proovige tasuta Nanonetsi nõuete töötlemise automatiseeritud töövooge.
Nõudeprotsesside automatiseerimise juhtumiuuringud
Tervishoiu- ja kindlustusasutused on Claims Prcoess Automationi ägedalt omaks võtnud ning nad on näinud kohest ja märkimisväärset ROI-d.
Selle domeeni ümber kostab aina rohkem suminat. Vaata -
- Nõuete vastuvõtmine ja triaaž: nõuete esialgse vastuvõtu ja triaaži automatiseerimine võib vähendada nõuete töötlemiseks kuluvat aega ja ressursse, parandades tõhusust ja vähendades vigu. Accenture'i uuringu kohaselt võib automatiseerimine vähendada nõuete menetlemise aega kuni 80%.
- Pakkuja mandaadi andmine: teenusepakkuja mandaadi automatiseerimine võib vähendada käsitsi ülevaatuse aega ja kulusid ning parandada täpsust. Riikliku kvaliteeditagamise komitee (NCQA) uuring näitas, et teenusepakkuja volituste automatiseerimine võib säästa kuni 1.5 miljonit dollarit aastas suurte terviseplaanide jaoks.
- Nõuete lahendamine: nõuete lahendamise automatiseerimine võib vähendada käsitsi läbivaatamise aega ja kulusid ning parandada täpsust. Põhja-Carolina Blue Cross Blue Shield rakendab tehisintellektil põhinevat nõuete automatiseerimist.
- Eelluba: eellubade automatiseerimine võib vähendada käsitsi ülevaatuse aega ja kulusid ning parandada täpsust. CAQH uuringu kohaselt võib eelloa automatiseerimine säästa tervishoiuteenuste osutajatele aastas kuni 3.3 miljardit dollarit.
- Pettuste avastamine: Pettuste tuvastamise automatiseerimine võib vähendada petturlike nõuete väljamaksmise riski, säästes tervishoiuteenuse osutajatele ja kindlustusfirmadele aastas miljardeid dollareid. Anthem on teinud koostööd Google'iga, et võidelda AI abil pettuste tuvastamisega.
- Keeldumiste haldamine: keeldumise haldamise automatiseerimine võib vähendada tagasilükatud nõuete edasikaebamiseks kuluvat aega ja ressursse, parandada tõhusust ja vähendada vigu. The Advisory Board Company uuringu kohaselt võib keeldumiste haldamise automatiseerimine lühendada keskmist aega tagasilükatud nõude edasikaebamiseks kuni 63%.
- Sobivuse kontrollimine: automaatne abikõlblikkuse kontrollimine võib tagada, et hüvitisi makstakse ainult nõuetele vastavate patsientide eest, vähendades pettuste ja vigade ohtu. Uuring näitas, et abikõlblikkuse kontrollimise automatiseerimine võib säästa tervishoiuteenuste osutajatel aastas kuni 11.1 miljardit dollarit.
- Makse töötlemine: maksete töötlemise automatiseerimine võib vähendada käsitsi ülevaatuse aega ja kulusid ning parandada täpsust. National Association of Insurance Commissioners (NAIC) uuringu kohaselt võib maksete töötlemise automatiseerimine vähendada kulusid kuni 30%.
- Klienditeenindus: klienditeeninduse automatiseerimine võib parandada kliendikogemust ning vähendada käsitsi ülevaatuse aega ja kulusid. Forresteri uuringu kohaselt pöörduks 63% klientidest suurema tõenäosusega tagasi hea klienditeenindusega ettevõttesse.
- Aruandlus ja analüüs: aruandluse ja analüüsi automatiseerimine võib anda tervishoiuteenuste osutajatele ja kindlustusfirmadele väärtuslikku teavet nõuete töötlemise ja suundumuste kohta. Deloitte'i uuringu kohaselt võib aruandluse ja analüütika automatiseerimine parandada otsuste tegemist ja vähendada kulusid kuni 50%.
Nõuete töötlemise automatiseerimise sammud
Siin on samm-sammult juhised selle kohta, mida ettevõte peaks tegema, et hakata kasutama Nanonetsi OCR-i nõuete protsesside automatiseerimiseks.
- Määratlege oma nõuded: esimene samm on tuvastada oma konkreetsed nõuded nõuete protsessi automatiseerimiseks, kasutades Nanonets OCR-i. See hõlmab töödeldavate dokumentide tüüpide, eraldatavate andmeväljade ja ärireeglite määramist, mida soovite rakendada.
- Registreeruge Nanonetsi OCR-i kasutajaks: külastage Nanonetsi veebisaiti (https://app.nanonets.com/#/signup) ja registreerige konto. Nanonets pakub tasuta prooviversiooni, mis võimaldab teil testida OCR-tehnoloogiat ja teha kindlaks, kas see vastab teie vajadustele.
- Näidisdokumentide üleslaadimine: kui olete konto registreerinud, laadige Nanonetsi OCR-platvormile üles näidisdokumentide komplekt. Need dokumendid peaksid esindama seda, millist tüüpi dokumente te oma nõuete menetlemise käigus töötlete, näiteks raviarved või kindlustusnõuete vormid.
- Õpetage OCR-mudelit: kasutage Nanonets OCR-i platvormi, et õpetada OCR-mudelit tuvastama andmevälju, mida soovite näidisdokumentidest eraldada. See hõlmab näidisdokumentides asjakohaste andmeväljade esiletõstmist ja näidete esitamist selle kohta, millised andmed peaksid välja nägema.
- OCR-mudeli testimine: kui olete OCR-mudeli välja õpetanud, testige seda testdokumentide komplektiga, et veenduda, kas see suudab teile vajalikke andmevälju täpselt eraldada. Vajadusel viimistlege mudelit ja õpetage seda uuesti, kuni see saavutab soovitud täpsustaseme.
- Integreerige oma nõuete protsessiga: kui olete OCR-mudeli täpsusega rahul, integreerige see oma nõuete protsesside automatiseerimissüsteemiga. See võib hõlmata koostööd oma IT-meeskonnaga kohandatud integratsioonide väljatöötamiseks või Nanonetsi pakutavate eelehitatud konnektorite kasutamist.
- Jälgige ja täpsustage: lõpuks jälgige OCR-mudeli toimivust ja viimistlege seda vastavalt vajadusele tagamaks, et see jätkab teie nõuete dokumentidest andmete täpset eraldamist.
Neid samme järgides saab ettevõte edukalt rakendada Nanonetsi OCR-i nõuete protsesside automatiseerimiseks ning saavutada suuremat tõhusust, täpsust ja kulude kokkuhoidu.
Lisaks ülaltoodud sammudele saate ajastada ka demo koos Nanonetsi tehisintellekti eksperdiga, et arutada nende konkreetset kasutusjuhtumit seoses nõudeprotsessi automatiseerimisega. See valik võimaldab ettevõtetel saada rohkem isikupärastatud kogemust ja saada eksperdilt vastuseid küsimustele. Demo ajal loob tehisintellekti ekspert Nanonetsi konto ja mudeli, mis põhineb ettevõtte nõudmistel, pakub OCR-tehnoloogia isikupärastatud demo ja arutab integreerimisvõimalusi. Samuti võivad nad aidata ettevõtetel leida nende vajadustele parima hinnaplaani.
Kas soovite nõuete töötlemist automatiseerida? Ära enam otsi! Proovige tasuta Nanonetsi nõuete töötlemise automatiseeritud töövooge.
Nõudeprotsesside automatiseerimise tulevik
Tehisintellekti tulekuga saab üha rohkem nõuete töötlemise töövoo protsesse nüüd automatiseerida. Seninägematu automatiseeritud töövoogude juurutamine selles domeenis on nüüd võimalik. Vaatame mõnda näidet -
- Nõuete töötlemine reaalajas: Üks peamisi eeliseid nõuete töötlemise automatiseerimisel on võimalus nõudeid reaalajas menetleda. Kindlustusseltsid saavad kasutada automatiseerimistööriistu, et analüüsida kahjunõuete andmeid ja teha kahjude kohta otsuseid kiiresti, ilma käsitsi sekkumiseta. See võib aidata vähendada iga nõude menetlemiseks kuluvat aega ja vaeva, mis viib kiiremate väljamaksete ja klientide suurema rahuloluni.
- Isikupärastatud nõuete töötlemine: Teine automatiseerimise peamine eelis on võimalus isikupärastada nõuete protsessi vastavalt kliendi eelistustele ja ajaloole. AI-toega tööriistade abil saavad kindlustusseltsid analüüsida klientide andmeid ja pakkuda kohandatud kahjude töötlemise kogemusi, mis on kohandatud iga kliendi vajadustele. See võib aidata parandada klientide rahulolu ja lojaalsust, kuna kliendid tunnevad, et nende ainulaadsed vajadused on täidetud.
- Pettuste avastamine ja ennetamine: Automatiseerimistööriistu saab kasutada ka kindlustuspettuste tuvastamiseks ja ennetamiseks, mis on tööstuse jaoks oluline väljakutse. Analüüsides andmeid ja mustreid, suudavad masinõppe algoritmid tuvastada petturlikke nõudeid, minimeerides kindlustusseltside kahjusid ja tagades, et õigustatud nõuded makstakse kiiresti ja täpselt.
- Sujuv nõuete töövoog: Automatiseerimine võib aidata nõuete töövoogu sujuvamaks muuta, vähendades vigade tõenäosust ja automatiseerides korduvaid ülesandeid. See võib aidata tagada nõuete kiire ja täpse töötlemise, vähendades nõuete haldamiseks kuluvat aega ja vaeva.
- Vestlusbotid klienditeeninduseks: vestlusrobotite kasutamine nõuete töötlemisel võib aidata klientidel nõudeid kiiresti ja lihtsalt esitada. Vestlusbotid saavad kliente nõuete esitamise protsessis juhendada, küsimustele vastata ja tuge pakkuda, vähendades inimsekkumise vajadust ja kiirendades nõuete esitamise protsessi.
- Automaatne nõuete hindamine: Automatiseerimisvahenditega saab nõudeid hinnata automaatselt, vähendades käsitsi sekkumise vajadust ja kiirendades protsessi. Masinõppe algoritmid suudavad andmeid analüüsida ja nõuete kohta otsuseid teha kiiresti ja täpselt, mis viib kiiremate väljamaksete ja klientide suurema rahuloluni.
- Digitaalne nõudedokumentatsioon: Dokumentatsiooniprotsessi digitaliseerimise ja automatiseerimisega saavad kindlustusseltsid vähendada kahjude menetlemisega seotud paberkandjal dokumentide hulka. See võib aidata nõuete töövoogu sujuvamaks muuta ja kulusid vähendada, mis suurendab tõhusust ja täpsust.
- Pildi- ja videoanalüüs: Täiustatud pildi- ja videoanalüüsi tööriistu saab kasutada visuaalsetel andmetel põhinevate nõuete (nt sõidukikahjustused, varakahjustused ja meditsiinilised skaneeringud) töötlemiseks. Automatiseerimisvahendite abil saavad kindlustusseltsid neid andmeid kiiresti ja täpselt analüüsida, vähendades kahjude haldamiseks kuluvat aega ja vaeva.
- Nanonets OCR dokumentide skannimiseks: Nanonets OCR on võimas tööriist, mida saab kasutada dokumentide skannimise automatiseerimiseks ning dokumentide lugemise ja andmete väljavõtmise täpsuse parandamiseks. OCR-tehnoloogiat kasutades saavad kindlustusseltsid vähendada kahjude haldamiseks kuluvat aega ja vaeva ning parandada dokumentide töötlemise täpsust.
- AI-põhine nõuete töötlemine: Masinõppe algoritme kasutades saavad kindlustusseltsid andmeid analüüsida ja teha täpsemaid ennustusi nõuete aktsepteerimise või tagasilükkamise tõenäosuse kohta. See võib aidata parandada nõuete töötlemise täpsust ja vähendada käsitsi sekkumise vajadust.
- Nõuete esitamise hääletuvastus: Hääletuvastustehnoloogiat saab kasutada suulise sõna teisendamiseks tekstiandmeteks, mida saab töödelda automatiseerimisvahenditega. Lubades klientidel esitada nõudeid kõne teel, saavad kindlustusseltsid vähendada kahjude haldamiseks kuluvat aega ja vaeva ning parandada kliendikogemust.
- Targad lepingud nõuete haldamiseks: nutikaid lepinguid saab kasutada nõuete töötlemise automatiseerimiseks ning reeglite ja tingimuste jõustamiseks etteantud kriteeriumide alusel. See võib aidata parandada nõuete töötlemise täpsust ja vähendada käsitsi sekkumise vajadust, mis viib kiiremate väljamaksete ja klientide suurema rahuloluni.
- Nõuete töötlemise ennustav analüüs: Analüüsides ajaloolisi andmeid ja mustreid, võivad ennustavad analüütika tööriistad aidata kindlustusseltsidel tuvastada võimalikke probleeme ja astuda ennetavaid samme, et vältida nõuete tagasilükkamist.
- Liitreaalsus nõuete kontrollimiseks: kindlustuse reguleerijad saavad kasutada liitreaalsuse tööriistu, et viia läbi kontrolle kaugjuhtimisega, vähendades kohapealsete kontrollide vajadust ja kiirendades kahjunõuete menetlemist.
- Blockchain nõuete töötlemiseks: Plokiahela tehnoloogia abil saavad kindlustusseltsid kahjunõuete protsessi automatiseerida ning parandada kahjunõuete menetlemise läbipaistvust, turvalisust ja usaldust.
Kas soovite nõuete töötlemist automatiseerida? Ära enam otsi! Proovige tasuta Nanonetsi nõuete töötlemise automatiseeritud töövooge.
Tänapäeva kiiresti arenevas tervishoiutööstuses ei ole nõuete protsesside automatiseerimine enam lihtsalt võimalus, vaid vajadus. Nõuete menetlemise automatiseerimisel on palju eeliseid mitte ainult kindlustusandjatele, vaid ka tervishoiuteenuste osutajatele ja patsientidele. Halduskoormuse vähendamine, täpsuse ja tõhususe parandamine ning patsientide kogemuse parandamine on kahjunõuete protsesside automatiseerimine arukas investeering igale tervishoiu- või kindlustusasutusele.
Nõudeprotsesside automatiseerimise üks peamisi eeliseid on halduskoormuse vähenemine. Nõuete käsitsi töötlemine on sageli aeganõudev ja töömahukas protsess, mille haldamine nõuab märkimisväärseid ressursse. Nõuete menetlemise automatiseerimine võib aidata lihtsustada haldustoiminguid, nagu andmete sisestamine ja nõuete lahendamine, mis omakorda võib vabastada väärtuslikku aega ja ressursse muudeks ülesanneteks, näiteks patsiendihoolduseks.
Lisaks halduskoormuse vähendamisele võib nõuete menetlemise automatiseerimine parandada ka täpsust ja tõhusust. Eemaldades inimliku eksimuse võimaluse, aitab automatiseerimine tagada nõuete täpse ja kiire menetlemise, vähendades kulukate vigade ja viivituste tõenäosust. Automatiseerimine võib aidata tuvastada ka petturlikke nõudeid, vähendades pettuse ohtu ja parandades üldist nõuete täpsust.
Nõudemenetluse automatiseerimise teine eelis on patsiendi parem kogemus. Automaatne nõuete töötlemine võib vähendada aega, mis patsientidel kulub hüvitiste saamiseks, mis omakorda võib parandada patsientide rahulolu ja lojaalsust. Automatiseerimine võib samuti aidata parandada läbipaistvust, pakkudes patsientidele reaalajas värskendusi nende nõuete oleku kohta ja vähendades vajadust järelpäringute järele.
Võib-olla kõige olulisem on see, et nõuete menetlemise automatiseerimine võib samuti aidata parandada tervishoiu üldisi tulemusi. Halduskoormust vähendades ja tõhusust parandades võib automatiseerimine aidata tervishoiuteenuse osutajatel keskenduda rohkem patsientide ravile, mis toob kaasa paremad tervisetulemused patsientidele. Automatiseerimine võib samuti aidata vähendada tervishoiukulusid, muutes tervishoiu patsientidele kättesaadavamaks ja taskukohasemaks.
Nendest eelistest hoolimata on paljud tervishoiu- ja kindlustusasutused nõuete menetlemise automatiseerimise kasutuselevõtuga olnud aeglased. Selle üheks põhjuseks on arusaam, et automatiseerimine on liiga kallis või liiga keeruline rakendada. Kuid tänu tehnoloogia arengule ja pilvepõhiste lahenduste kättesaadavusele on automatiseerimine nüüd kättesaadavam ja taskukohasem kui kunagi varem.
Teine takistus nõuete protsesside automatiseerimise kasutuselevõtul on mure tehnoloogia keerukuse ja võimalike häirete pärast, mida see võib väljakujunenud töövoogudes põhjustada. See mure on aga suures osas alusetu, kuna paljusid automatiseerimislahendusi saab sujuvalt integreerida olemasolevatesse süsteemidesse, häirides minimaalselt käimasolevaid toiminguid. Lisaks pakuvad paljud automatiseerimise pakkujad laialdast tuge ja koolitust, et aidata tervishoiu- ja kindlustusasutustel automatiseerimisele üleminekul liikuda ja tagada sujuv rakendamine.
Tegelikult kaaluvad automatiseerimise eelised tunduvalt üles selle kasutuselevõtuga seotud võimalikud riskid ja väljakutsed. Nõuete menetlemise automatiseerimisega saavad tervishoiu- ja kindlustusasutused mitte ainult vähendada halduskoormust, vaid ka parandada patsientidele osutatava ravi kvaliteeti. Automatiseerimine võib aidata tuvastada patsiendiandmete mustreid ja suundumusi, võimaldades tervishoiuteenuse osutajatel teha teadlikumaid otsuseid ravivõimaluste kohta ja parandada patsientide tulemusi. Lisaks võib automatiseerimine aidata kindlustuspakkujatel riske paremini hallata ja pettusi vähendada, mille tulemuseks on taskukohasem ja kättesaadavam kindlustuskaitse patsientidele.
Lühidalt, kahjunõuete protsesside automatiseerimine on ülioluline investeering igale tervishoiu- või kindlustusasutusele, kes soovib tänapäeva kiires tervishoiutööstuses konkurentsis püsida. Kasutades automatiseerimislahendusi haldusülesannete sujuvamaks muutmiseks, täpsuse ja tõhususe parandamiseks ning patsientide kogemuste ja tulemuste parandamiseks, saavad tervishoiu- ja kindlustusteenuse pakkujad pakkuda kvaliteetsemat ravi, vähendada kulusid ja lõpuks luua tugevamaid ja vastupidavamaid tervishoiusüsteeme kõigi hüvanguks.
Kas soovite nõuete töötlemist automatiseerida? Ära enam otsi! Proovige tasuta Nanonetsi nõuete töötlemise automatiseeritud töövooge.
- SEO-põhise sisu ja PR-levi. Võimenduge juba täna.
- Platoblockchain. Web3 metaversiooni intelligentsus. Täiustatud teadmised. Juurdepääs siia.
- Allikas: https://nanonets.com/blog/claims-process-automation/
- :on
- $3
- $ UP
- 1
- 2023
- a
- võime
- MEIST
- üle
- Accenture
- juurdepääsetav
- õnnetus
- Vastavalt
- konto
- täpsus
- täpne
- täpselt
- Saavutada
- Saavutab
- tegevus
- lisamine
- Täiendavad lisad
- Tooteinfo
- haldus-
- vastu võtma
- vastu
- Vastuvõtmine
- Vastuvõtmine
- edasijõudnud
- ettemaksed
- Advent
- nõuandev
- nõuandev kogu
- taskukohane
- vastu
- AI
- Tehisintellekti toega
- algoritme
- Materjal: BPA ja flataatide vaba plastik
- Lubades
- võimaldab
- juba
- summa
- analüüs
- analytics
- analüüsima
- analüüsides
- ja
- Aastas
- Teine
- vastus
- app
- kaebus
- kehtima
- Rakendades
- asjakohane
- heaks
- OLEME
- ümber
- kunstlik
- tehisintellekti
- AS
- aspekt
- aspektid
- hinnatud
- hindamine
- seotud
- Ühing
- kinnitus
- At
- suurendatud
- Liitreaalsuse
- luba
- automatiseerima
- Automatiseeritud
- automaatselt
- automatiseerimine
- Automaatika
- auto
- kättesaadavus
- keskmine
- tõke
- põhineb
- põhiline
- BE
- enne
- alustama
- on
- kasu
- Kasu
- BEST
- Parem
- erapoolikus
- arve
- Miljard
- miljardeid
- Arved
- blockchain
- Plokkheli tehnoloogia
- sinine
- juhatus
- ehitama
- koormus
- äri
- ettevõtted
- by
- arvutama
- helistama
- CAN
- Saab
- auto
- Kaardid
- mis
- juhul
- juhtudel
- Põhjus
- põhjustatud
- kindel
- väljakutse
- väljakutseid
- vastuolu
- iseloom
- tegelase äratundmine
- jututoad
- kontrollima
- nõudma
- nõuete
- Nõuete haldamine
- Klassifitseerige
- kliendid
- koguma
- komitee
- Ettevõtted
- ettevõte
- võrdlema
- Hüvitis
- konkurentsivõimeline
- keerukus
- Vastavus
- keeruline
- arvuti
- Arvuti visioon
- Murettekitav
- Tingimused
- Läbi viima
- järjepidev
- nõustamine
- sisu
- pidev
- lepingud
- muutma
- Maksma
- kulude kokkuhoid
- kulud
- katmine
- kaetud
- kriteeriumid
- Rist
- otsustav
- tava
- klient
- kliendi andmed
- Kliendi kogemus
- Kliendi rahulolu
- Kasutajatugi
- Kliendid
- kohandatud
- andmed
- andmesisestus
- andmebaas
- andmebaasid
- kuupäev
- päev
- tegelema
- otsus
- Otsuse tegemine
- otsused
- viivitusi
- tarnima
- deloitte
- soovitud
- Detection
- Määrama
- määrates kindlaks
- arendama
- erinev
- digitaalne
- Digitaalne makse
- digiteerimine
- arutama
- Katkestus
- häired
- dokument
- dokumentatsioon
- dokumendid
- dollarit
- domeen
- sõidu
- ajal
- iga
- kergesti
- efektiivsus
- tõhusalt
- jõupingutusi
- Elektrooniline
- elektrooniliselt
- abikõlblikkus
- abikõlblik
- varjatud
- võimaldab
- võimaldades
- tõhustatud
- suurendamine
- tagama
- tagades
- kanne
- viga
- vead
- asutatud
- asutamine
- hinnangul
- KUNAGI
- Iga
- iga päev
- areneb
- näide
- näited
- olemasolevate
- kallis
- kogemus
- Kogemused
- ekspert
- ekspertide
- uurima
- ulatuslik
- väljavõte
- tempokas
- kiiremini
- Toidetud
- Valdkonnad
- Lõpuks
- leidma
- lõpp
- esimene
- Keskenduma
- Järgneb
- Järel
- eest
- vorm
- vormid
- Forrester
- avastatud
- pettus
- pettuste avastamine
- pettusega
- petturlik tegevus
- tasuta
- tasuta prooviversioon
- Alates
- täielikult
- raha
- edasi
- kogumine
- tekitama
- saama
- hea
- suurem
- suunata
- Käsitsemine
- Olema
- Tervis
- ravikindlustus
- tervishoid
- tervishoiutööstus
- aitama
- rohkem
- esiletõstmine
- ajalooline
- ajalugu
- Kuidas
- aga
- HTML
- HTTPS
- inim-
- identifitseerima
- identifitseerimiseks
- Identity
- pilt
- pildid
- Vahetu
- rakendada
- täitmine
- tööriistad
- parandama
- paranenud
- Paranemist
- in
- juhtum
- hõlmab
- Kaasa arvatud
- lisada
- kasvanud
- Tõstab
- tööstusharudes
- tööstus
- info
- teavitatakse
- esialgne
- algatama
- Päringud
- teadmisi
- juhised
- kindlustus
- integreerima
- integreeritud
- integratsioon
- integratsioon
- Intelligentsus
- rahvusvaheliselt
- sekkumine
- investeering
- kaasama
- seotud
- probleem
- küsimustes
- IT
- ITS
- Võti
- töö
- keel
- suur
- suurelt jaolt
- viima
- juhtivate
- õppimine
- Tase
- Finantsvõimendus
- võimendav
- nagu
- Tõenäoliselt
- nimekiri
- liising
- enam
- Vaata
- näeb välja
- välimus
- kaod
- Partii
- Lojaalsus
- masin
- masinõpe
- põhiline
- tegema
- Tegemine
- juhtima
- juhtimine
- käsiraamat
- käsitöö
- käsitsi
- palju
- Vastama
- sobitamine
- meditsiini-
- vastab
- meetodid
- võib
- miljon
- minimaalne
- minimeerimine
- protokoll
- vigu
- mobiilne
- mobiilirakenduse
- mobiilimaksed
- mudel
- mudelid
- Jälgida
- rohkem
- Pealegi
- kõige
- mitmekordne
- nimi
- nimed
- riiklik
- Natural
- Natural Language Processing
- Navigate
- vajalik
- Vajadus
- vajadustele
- põhja-
- Põhja-Carolina
- number
- numbrid
- arvukad
- palju eeliseid
- OCR
- of
- pakkuma
- pakkumine
- Pakkumised
- on
- ONE
- jätkuv
- Internetis
- töökorras
- Operations
- optiline märkide tuvastamine
- valik
- Valikud
- et
- Muu
- teised
- üldine
- ülevaade
- makstud
- paberipõhised
- partnerlusega
- Vastu võetud
- patsient
- patsiendi kogemus
- patsientidel
- mustrid
- makse
- makseviisid
- maksete töötlemine
- maksed
- väljamaksed
- PayPal
- taju
- jõudlus
- personaliseerida
- Isikliku
- pilt
- kava
- plaanid
- inimesele
- Platon
- Platoni andmete intelligentsus
- PlatoData
- poliitika
- Portal
- võimalik
- potentsiaal
- võimas
- Ennustused
- Ennustav analüüs
- eelistusi
- vältida
- hinnapoliitika
- Eelnev
- Prioriteet
- Proaktiivne
- protsess
- Protsessi automatiseerimine
- Töödeldud
- Protsessid
- töötlemine
- kasumlikkus
- kinnisvara
- anda
- tingimusel
- tarnija
- pakkujad
- annab
- pakkudes
- tõmmates
- ostma
- ostutellimus
- eesmärkidel
- kvaliteet
- Küsimused
- kiiremini
- kiiresti
- valik
- kiiresti
- Lugemine
- reaalajas
- Reaalsus
- põhjus
- laekumised
- saama
- tunnustamine
- tunnistama
- andmed
- vähendama
- Lühendatud
- vähendab
- vähendamine
- regulatiivne
- seotud
- asjakohane
- eemaldades
- remont
- korduv
- Teatatud
- Aruandlus
- Aruanded
- esindama
- nõutav
- Nõuded
- vetruv
- Vahendid
- kaasa
- tulemuseks
- tagasipöördumine
- läbi
- läbivaatamine
- Oht
- riskide
- eeskirjade
- s
- sama
- rahulolu
- rahul
- rahul
- Säästa
- säästmine
- Hoiused
- skaneerimine
- ajakava
- sujuvalt
- kindlalt
- turvalisus
- otsib
- teenus
- Teenused
- komplekt
- Shield
- E-pood
- Lühike
- peaks
- kirjutama
- allkirjastatud
- märkimisväärne
- aeglane
- nutikas
- Tarkvaralepingud
- tarkvara
- Lahendused
- mõned
- Allikad
- konkreetse
- kiirus
- etappidel
- algus
- olek
- jääma
- Samm
- Sammud
- kiirendama
- tugevam
- uuringud
- Uuring
- esitamine
- esitama
- esitatud
- Edukalt
- selline
- komplekt
- toetama
- Toetamine
- Kirurgia
- süsteem
- süsteemid
- kohandatud
- Võtma
- võtab
- Ülesanne
- ülesanded
- meeskond
- Tehnoloogia
- test
- et
- .
- teave
- oma
- Need
- kolmanda osapoole
- Läbi
- aeg
- aega võttev
- korda
- et
- täna
- liiga
- tööriist
- töövahendid
- jälgida
- Rong
- koolitatud
- koolitus
- üle
- üleminek
- läbipaistvus
- ravi
- Trends
- kohtuprotsess
- Usalda
- Pöörake
- liigid
- lõpuks
- ainulaadne
- Uudised
- kiireloomuline
- us
- kasutama
- kasutage juhtumit
- kinnitamine
- väärtuslik
- eri
- sõiduk
- Kontrollimine
- kinnitatud
- kontrollima
- kaudu
- Video
- Vimeo
- nägemus
- visiit
- Hääl
- maht
- Tee..
- veebisait
- Hästi
- M
- kas
- mis
- kuigi
- will
- koos
- jooksul
- ilma
- sõna
- Töö
- töötajate
- Töövoogud
- töö
- töötab
- oleks
- sa
- Sinu
- sephyrnet