Mitä on reklamaatioprosessin automatisointi?
Korvausprosessin automatisointi on teknologian käyttöä terveydenhuolto- ja vakuutuskorvausten käsittelyn ja käsittelyn automatisoimiseksi. Tämän tekniikan avulla vakuutuksenantajat voivat virtaviivaistaa korvausprosessejaan, vähentää manuaalista työtä ja parantaa tehokkuutta. Automaattinen korvaustenkäsittelyohjelmisto käyttää koneoppimista, tekoälyä ja luonnollisen kielen käsittelyä tietojen keräämiseen ja analysoimiseen eri lähteistä, mikä mahdollistaa vakuutusyhtiöiden käsittelyn nopeammin ja tarkemmin. Korvausprosessien automatisointi tarjoaa myös etuja, kuten kustannussäästöjä, parempaa asiakaspalvelua, parempaa tietojen tarkkuutta ja turvallisuutta sekä pienempiä virheiden ja petosten riskiä.
Miten reklamaatioprosessin automatisointi toimii
Piirrämme nyt kuvan siitä, miltä päästä loppuun täysin automatisoitu vaatimuskäsittelyn työnkulku näyttää. Monet toimipaikat sisällyttävät valikoivasti tiettyjä tämän työnkulun näkökohtia toimintoihinsa, kun taas toiset ottavat käyttöön täysin automatisoidun työnkulun päästä päähän.
Tämän jälkeen on koottu luettelo parhaista yrityksistä, jotka tarjoavat sinulle korvausprosessin työnkulun jokaista osa-aluetta.
Tässä on vaiheittainen yleiskatsaus korvausprosessien automatisoinnin toiminnasta –
- Alkuperäinen vahinkoilmoitus: Prosessi alkaa, kun vakuutuksenottaja ilmoittaa korvausvaatimuksensa vakuutuksenantajalle. Monissa tapauksissa tämä voidaan tehdä verkkoportaalin tai mobiilisovelluksen kautta. Vakuutuksenottaja antaa korvausvaatimuksen perustiedot, kuten tapahtuman päivämäärän ja sijainnin sekä mahdolliset sitä tukevat asiakirjat tai kuvat.
- Vaatimuksen arviointi: Kun vahinko on ilmoitettu, vakuutuksenantaja käyttää automaattisia työkaluja korvauksen arvioimiseen ja sen määrittämiseen, kuuluuko vakuutus. Tämä voi sisältää käytäntöjen kielen analysoinnin, ilmoitettujen vahinkojen tarkistamisen ja kolmannen osapuolen tietokantojen kuulemisen kantajan henkilöllisyyden ja aiemman korvaushistorian tarkistamiseksi.
- Vaatimuksen vahvistaminen: Jos korvausvaatimus katsotaan päteväksi, vakuutuksenantaja aloittaa korvausvaatimuksen vahvistamisprosessin keräämällä lisätietoja, kuten potilastietoja tai korjausarvioita. Tämä prosessi voidaan myös automatisoida, jolloin ohjelmisto hakee tietoja eri lähteistä ja käyttää tekoälyalgoritmeja arvioimaan väitteen paikkansapitävyyttä.
- Vaatii päätöksentekoa: Arviointi- ja validointivaiheessa kerättyjen tietojen perusteella vakuutuksenantaja tekee päätöksen korvausvaatimuksesta. Tämä päätös voidaan myös automatisoida, jolloin järjestelmä soveltaa ennalta määritettyjä sääntöjä sopivan maksumäärän tai kattavuuden määrittämiseksi.
- Maksun käsittely: Jos korvausvaatimus hyväksytään, vakuutusyhtiö aloittaa maksun korvauksenhakijalle. Tämä voi sisältää maksuprosessin automatisoinnin sähköisellä varojensiirrolla tai muilla digitaalisilla maksutavoilla.
- Väiteanalyysi: Lopuksi vakuutuksenantaja voi käyttää automaattisia työkaluja korvaustietojen analysointiin tunnistaakseen malleja ja trendejä, joita voidaan käyttää korvausprosessien parantamiseen ja petosten vähentämiseen.
Näitä palveluita tarjoava yritys –
Tässä on esimerkkejä yrityksistä, jotka tarjoavat palveluita korvausprosessin automatisoinnin jokaiseen vaiheeseen:
- Alkuperäinen vahinkoilmoitus:
- Snapsheet: Tarjoaa digitaalisen korvausalustan, jonka avulla vakuutuksenottajat voivat lähettää korvausvaatimuksia verkossa tai mobiilisovelluksen kautta. https://www.snapsheetclaims.com/
- Guidewell: Tarjoaa digitaalisen alustan sairausvakuutuskorvausten hallintaan, jonka avulla vakuutuksenottajat voivat lähettää korvauksia ja seurata heidän tilaansa verkossa. https://www.guidewell.com/
- Vaatimuksen arviointi:
- Shift Technology: Käyttää tekoälyalgoritmeja vaatimustietojen analysointiin ja petosten, virheet ja poikkeavuuksien havaitsemiseen. https://www.shift-technology.com/
- Casentric: Tarjoaa korvausvaatimustenhallintaalustan, joka käyttää ennakoivaa analytiikkaa mahdollisten ongelmien tunnistamiseen ja vaatimusprosessin nopeuttamiseen. https://www.casentric.com/
- Vaatimuksen vahvistaminen:
- Nanonetit: Nanonets OCR voi auttaa automatisoimaan korvausvaatimusten vahvistamisprosessia poimimalla korvauslomakkeista keskeiset tiedot, kuten vakuutusnumerot, hakijoiden nimet ja vahinkokuvaukset. Järjestelmä voi käyttää koneoppimisalgoritmeja analysoidakseen poimittuja tietoja ja ilmoittaakseen mahdollisista virheistä tai epäjohdonmukaisuuksista. Tämä voi auttaa vakuutusyhtiöitä käsittelemään korvauksia nopeammin ja tarkemmin, mikä vähentää manuaaliseen validointiin kuluvaa aikaa ja kustannuksia.
Haluatko automatisoida reklamaatioiden käsittelyn? Älä etsi enää! Kokeile Nanonets Claims Processing automatisoituja työnkulkuja ilmaiseksi.
2. Verisk Analytics: Tarjoaa joukon työkaluja korvausvaatimusten validointiin, mukaan lukien omaisuus- ja tapaturmavaatimuksen analysointi, lääkärilaskujen tarkistus ja työntekijöiden korvausvaatimusten hallinta. https://www.verisk.com/
3. ClaimGenius: käyttää tietokonenäköä ja tekoälyä arvioidakseen automaattisesti ajoneuvovauriot ja laatiakseen korjausarvioita. https://www.claimgenius.com/
- Vaatimusten päätöksenteko:
- Nanonetit: Nanonets OCR:tä voidaan käyttää korvausvaatimusten päätöksentekoprosessin automatisointiin. Järjestelmä voi esimerkiksi poimia tietoja korjausarvioista, lääkelaskuista tai muista asiakirjoista ja käyttää koneoppimismalleja oikean maksusumman määrittämiseen ennalta määritettyjen sääntöjen perusteella. Tämä voi auttaa vakuutuksenantajia tekemään nopeampia ja johdonmukaisempia päätöksiä samalla, kun se vähentää virheiden tai harhan riskiä.
- Octo Telematics: Tarjoaa telematiikkaan perustuvia ratkaisuja, joiden avulla vakuutusyhtiöt voivat seurata ajokäyttäytymistä ja laskea vakuutusmaksuja riskien perusteella. https://www.octotelematics.com/
- Tractable: käyttää tietokonenäköä ja tekoälyä arvioidakseen automaattisesti ajoneuvon vaurioita ja määrittääkseen asianmukaiset korjauskustannukset. https://tractable.ai/
- Maksunkäsittely:
- Checkbook.io: Tarjoaa digitaalisen shekkialustan, jonka avulla vakuutukset voivat suorittaa maksuja sähköisesti ja turvallisesti. https://checkbook.io/
- PayPal: Tarjoaa valikoiman digitaalisia maksuratkaisuja, mukaan lukien verkko- ja mobiilimaksut, joita voidaan käyttää korvausten käsittelyyn. https://www.paypal.com/
- Vaatimusanalyysi:
- EXL-palvelu: Tarjoaa analytiikkaratkaisuja, jotka auttavat vakuutusyhtiöitä analysoimaan vahinkotietoja ja parantamaan prosessejaan. https://www.exlservice.com/
- Mitchell International: Tarjoaa korvaustenhallinta- ja analytiikkaohjelmistoja autoteollisuudelle ja työntekijöiden korvausteollisuudelle. https://www.mitchell.com/
Vaatimusten käsittelyn automatisoinnin edut
- Lisääntynyt tehokkuus: Automaatio vähentää manuaalista työtä, lisää nopeutta ja virtaviivaistaa korvausprosessia.
- Parempi tarkkuus: Automatisointi vähentää inhimillisten virheiden mahdollisuuksia ja parantaa vaatimuskäsittelyn tarkkuutta.
- Nopeammat läpimenoajat: Automaattinen reklamaatiokäsittely mahdollistaa nopeammat käsittelyajat, mikä voi parantaa asiakastyytyväisyyttä.
- Parempi asiakaspalvelu: Nopeammat reklamaatioiden käsittelyajat, parempi tarkkuus ja nopeammat vastaukset asiakkaiden tiedusteluihin voivat kaikki parantaa asiakaspalvelua.
- Alennetut kustannukset: Automaatio vähentää manuaalisen työn tarvetta, mikä voi vähentää kustannuksia ja parantaa kannattavuutta.
- Enhanced Compliance: Automatisointi voi auttaa varmistamaan säännösten noudattamisen ja vähentämään sakkojen ja seuraamusten riskiä.
Vaatimusprosessin automatisointi nanoverkkojen avulla
Nanonets OCR on tekoälyllä toimiva optinen merkintunnistustekniikka, jonka avulla yritykset voivat poimia tietoja jäsentelemättömistä asiakirjoista, kuten laskuista, kuiteista ja vakuutuskorvauksista. Terveydenhuolto- ja vakuutusyhtiöt voivat hyödyntää tätä tekniikkaa korvausten käsittelyn automatisoimiseksi, mikä vähentää manuaalisia virheitä, minimoi käsittelyaikaa ja parantaa asiakastyytyväisyyttä.
Tarkastellaanpa joitain erityisiä käyttötapauksia ja esimerkkejä siitä, kuinka vakuutus- ja terveydenhuoltolaitokset voivat edelleen käyttää Nanonets OCR:ää korvausprosessien automatisointiin.
Vakuutuskorvausten käsittely
Vakuutusyhtiöt saavat päivittäin suuren määrän vahinkoja, jotka on käsiteltävä nopeasti ja tarkasti. Vaatimusten käsittely on kuitenkin aikaa vievä ja virhealtis tehtävä, joka vaatii usein manuaalista tietojen syöttämistä ja tarkistamista. Nanonets OCR:n avulla vakuutusyhtiöt voivat automatisoida korvausten käsittelyn, mikä vähentää käsittelyaikaa ja minimoi manuaaliset virheet.
Vakuutusyhtiö voi esimerkiksi saada korvausvaatimuksen onnettomuuden aiheuttamasta autovahingosta. Hakija toimittaa kuvan korjausliikkeen laskusta. Vakuutusyhtiö voi Nanonets OCR:n avulla poimia laskusta tarvittavat tiedot, kuten korjauskustannukset, korjauspäivämäärän ja korjaamon nimen. Nämä tiedot voidaan syöttää automaattisesti korvaushallintajärjestelmään, joka voi käsitellä hakemuksen nopeammin ja tarkemmin.
Haluatko automatisoida reklamaatioiden käsittelyn? Älä etsi enää! Kokeile Nanonets Claims Processing automatisoituja työnkulkuja ilmaiseksi.
Terveydenhuoltohakemusten käsittely
Terveydenhuollon tarjoajat käsittelevät usein suuren määrän vakuutuskorvauksia, jotka on käsiteltävä nopeasti ja tarkasti. Nanonets OCR:n avulla voidaan automatisoida tietojen poimiminen lääkelaskuista, vakuutuskorvauksista ja muista asiaan liittyvistä asiakirjoista. Tämä voi auttaa terveydenhuollon tarjoajia vähentämään manuaalisia virheitä ja nopeuttamaan hakemusten käsittelyä.
Esimerkiksi sairaala voi saada vakuutuskorvauksen potilaan leikkauksesta. Sairaala voi käyttää Nanonets OCR:ää poimiakseen vaatimuksesta olennaiset tiedot, kuten potilaan nimen, leikkauksen päivämäärän, suoritetun leikkauksen tyypin ja toimenpiteen hinnan. Nämä tiedot voidaan syöttää automaattisesti sairaalan korvausjärjestelmään, joka voi käsitellä hakemuksen nopeammin ja tarkemmin.
Kaksisuuntainen yhteensopivuus
Toinen Nanonets OCR:n käyttötapa vakuutus- ja terveydenhuoltoyrityksissä on kaksisuuntainen täsmäys. Tämä prosessi sisältää tietojen täsmäämisen kahdesta eri lähteestä, kuten laskusta ja ostotilauksesta tai lääkärilaskusta ja vakuutuskorvauksesta.
Esimerkiksi vakuutusyhtiö voi saada terveydenhuollon tarjoajalta laskun potilaan hoidosta. Vakuutusyhtiö voi käyttää Nanonets OCR:ää poimimaan laskusta olennaiset tiedot, kuten potilaan nimen, hoitopäivämäärän ja toimenpiteen hinnan. Samat tiedot voidaan poimia myös potilaan jättämästä vakuutuskorvauksesta.
Käyttämällä kaksisuuntaista täsmäämistä vakuutusyhtiö voi verrata laskusta ja vakuutuskorvauksesta poimittuja tietoja varmistaakseen, että ne täsmäävät. Tämä voi auttaa tunnistamaan mahdolliset ristiriidat tai virheet, jolloin yritys voi ratkaista mahdolliset ongelmat ennen vaatimuksen käsittelyä.
Käytäntöasiakirjojen tarkistaminen
Vakuutusyhtiöt saavat usein asiakkailtaan vakuutusasiakirjoja, jotka on tarkistettava ja käsiteltävä. Nanonets OCR:n avulla vakuutusyhtiöt voivat automatisoida tiedon poimimisen vakuutusasiakirjoista, vähentää manuaalisia virheitä ja nopeuttaa varmennusprosessia.
Vakuutusyhtiö voi esimerkiksi saada asiakkaalta vakuutusasiakirjan, joka on tarkistettava. Yritys voi käyttää Nanonets OCR:ää poimiakseen asiakirjasta olennaiset tiedot, kuten asiakkaan nimen, vakuutusnumeron ja vakuutuksen tyypin. Nämä tiedot voidaan verrata automaattisesti yrityksen tietokantaan, mikä vähentää manuaaliseen todentamiseen tarvittavaa aikaa ja vaivaa.
Lääketieteellisten asiakirjojen tarkistaminen
Terveydenhuollon tarjoajien on usein tarkistettava potilaiden sairaustiedot vakuutuskorvauksia ja muita tarkoituksia varten. Nanonets OCR:n avulla terveydenhuollon tarjoajat voivat automatisoida tietojen poimimisen lääketieteellisistä tiedoista, vähentää manuaalisia virheitä ja nopeuttaa varmennusprosessia.
Esimerkiksi terveydenhuollon tarjoajan on ehkä tarkistettava potilaan sairaushistoria vakuutuskorvausta varten. Palveluntarjoaja voi käyttää Nanonets OCR:ää poimiakseen tarvittavat tiedot lääketieteellisistä tiedoista, kuten potilaan nimen, sairaudet ja hoitohistorian. Nämä tiedot voidaan verrata automaattisesti vakuutusyhtiön tietokantaan, mikä vähentää manuaaliseen tarkastukseen kuluvaa aikaa ja vaivaa.
Nanonetsien edut
Nanonets OCR on paras tapa aloittaa reklamaatioiden käsittelyn automatisointi. Tätä tekniikkaa voidaan käyttää automatisoimaan korvausvaatimusasiakirjojen luku- ja käsittelyprosessi, mikä voi olla aikaa vievää ja virhealtista, kun se tehdään manuaalisesti.
Nanonettien käyttöönoton edut ovat nähneet jo useiden asiakkaiden kohdalla –
- Nopea ja tarkka tietojen poiminta: Nanonets OCR voi poimia tekstitietoja korvausasiakirjoista nopeasti ja tarkasti, mikä vähentää manuaaliseen tietojen syöttämiseen liittyvää aikaa ja kustannuksia. Tämä tekniikka voi myös vähentää virheiden riskiä, joita voi tapahtua manuaalisen tietojen syöttämisen aikana, mikä parantaa tietojen tarkkuutta.
- Parannetut käsittelyajat: Automatisoimalla hakemusten käsittely Nanonets OCR:llä, vaatimukset voidaan käsitellä nopeammin ja tehokkaammin. Tämä voi lyhentää vaatimuksen käsittelyyn kuluvaa aikaa, mikä voi parantaa asiakastyytyväisyyttä ja vähentää manuaaliseen käsittelyyn liittyviä kustannuksia.
- Automaattinen korvausvaatimusten luokittelu: Nanonets OCR:ää voidaan käyttää myös väitteiden luokitteluun tiettyjen kriteerien, kuten väitteen tyypin tai vakavuuden, perusteella. Tämä voi auttaa vakuutusyhtiöitä priorisoimaan korvausten käsittelyn ja varmistamaan, että kiireelliset korvaukset käsitellään ensin.
- Petosten havaitseminen: Nanonets OCR:tä voidaan käyttää mahdollisten petosten havaitsemiseen vaatimusasiakirjoissa tunnistamalla tietojen epäjohdonmukaisuudet tai poikkeamat. Tämä voi auttaa vakuutusyhtiöitä estämään vilpilliset korvaukset ja säästämään vilpilliseen toimintaan liittyviä kustannuksia.
- Parempi asiakaskokemus: Automatisoimalla korvausten käsittelyn Nanonets OCR:llä vakuutuksenantajat voivat tarjota paremman asiakaskokemuksen lyhentämällä käsittelyaikoja ja parantamalla tarkkuutta. Tämä voi lisätä asiakastyytyväisyyttä ja -uskollisuutta.
- Pienemmät käyttökustannukset: Vaatimusten käsittelyn automatisointi Nanonets OCR:llä voi vähentää manuaaliseen tietojen syöttämiseen ja käsittelyyn liittyviä kustannuksia. Tämä voi johtaa vakuutuksenantajille merkittäviin kustannussäästöihin, jotka voidaan siirtää asiakkaille alempien vakuutusmaksujen tai parempien etujen muodossa.
Yksi Nanonetsin tekoälyasiantuntijoistamme voi soittaa sinulle keskustellakseen käyttötapauksestasi, määrittää mallisi ja tarjota esittelyn 15 minuutissa.
Haluatko automatisoida reklamaatioiden käsittelyn? Älä etsi enää! Kokeile Nanonets Claims Processing automatisoituja työnkulkuja ilmaiseksi.
Korvausprosessien automatisoinnin tapaustutkimukset
Claims Prcoess Automation on otettu kiivaasti terveydenhuolto- ja vakuutuslaitokset, ja ne ovat nähneet välittömiä ja merkittäviä sijoitetun pääoman tuottoprosentteja.
Tämän verkkotunnuksen ympärillä on yhä enemmän vilinää. Katso -
- Vaatimusten käsittely ja erottelu: Korvausten alkuperäisen vastaanoton ja erottelun automatisointi voi vähentää korvausvaatimusten käsittelyyn kuluvaa aikaa ja resursseja, parantaa tehokkuutta ja vähentää virheitä. Accenturen tutkimuksen mukaan automaatio voi lyhentää reklamaatioiden käsittelyaikoja jopa 80 %.
- Palveluntarjoajan tunnistetiedot: Palveluntarjoajan tunnistetietojen automatisointi voi vähentää manuaalisen tarkastelun aikaa ja kustannuksia sekä parantaa tarkkuutta. Kansallisen laadunvarmistuskomitean (NCQA) tekemässä tutkimuksessa todettiin, että palveluntarjoajan tunnistetietojen automatisointi voi säästää jopa 1.5 miljoonaa dollaria vuodessa suurissa terveyssuunnitelmissa.
- Vaatimusten ratkaiseminen: Vaatimusten ratkaisemisen automatisointi voi vähentää manuaalisen tarkastelun aikaa ja kustannuksia sekä parantaa tarkkuutta. Blue Cross Blue Shield of North Carolina toteuttaa tekoälyllä toimivaa korvausautomaatiota.
- Ennakkovaltuutus: Ennakkovaltuutuksen automatisointi voi vähentää manuaalisen tarkastelun aikaa ja kustannuksia sekä parantaa tarkkuutta. CAQH:n tutkimuksen mukaan ennakkolupien automatisointi voi säästää terveydenhuollon tarjoajia jopa 3.3 miljardia dollaria vuodessa.
- Petosten havaitseminen: Petosten havaitsemisen automatisointi voi vähentää petosten maksamisen riskiä, mikä säästää terveydenhuollon tarjoajia ja vakuutusyhtiöitä miljardeja dollareita vuosittain. Anthem on tehnyt yhteistyötä Googlen kanssa torjuakseen petosten havaitsemista tekoälyn avulla.
- Kieltojen hallinta: Kieltojen hallinnan automatisointi voi vähentää aikaa ja resursseja, jotka tarvitaan hylättyihin vaatimuksiin valittamiseen, mikä parantaa tehokkuutta ja vähentää virheitä. The Advisory Board Companyn tutkimuksen mukaan kieltäytymisen hallinnan automatisointi voi lyhentää keskimääräistä aikaa valittaa hylätystä vaatimuksesta jopa 63%.
- Kelpoisuuden varmistus: Automaattinen kelpoisuuden todentaminen voi varmistaa, että korvaukset maksetaan vain kelvollisille potilaille, mikä vähentää petosten ja virheiden riskiä. Tutkimuksessa todettiin, että kelpoisuuden todentamisen automatisointi voi säästää terveydenhuollon tarjoajia jopa 11.1 miljardia dollaria vuodessa.
- Maksujen käsittely: Maksujen käsittelyn automatisointi voi vähentää manuaalisen tarkistuksen aikaa ja kustannuksia sekä parantaa tarkkuutta. National Association of Insurance Commissionersin (NAIC) tutkimuksen mukaan maksujen käsittelyn automatisointi voi vähentää kustannuksia jopa 30 %.
- Asiakaspalvelu: Asiakaspalvelun automatisointi voi parantaa asiakaskokemusta ja vähentää manuaalisen tarkastelun aikaa ja kustannuksia. Forresterin tutkimuksen mukaan 63 % asiakkaista palaisi todennäköisemmin yritykseen, jossa on hyvä asiakaspalvelu.
- Raportointi ja analytiikka: Raportoinnin ja analytiikan automatisointi voi tarjota terveydenhuollon tarjoajille ja vakuutusyhtiöille arvokasta tietoa korvausten käsittelystä ja trendeistä. Deloitten tutkimuksen mukaan raportoinnin ja analytiikan automatisointi voi parantaa päätöksentekoa ja vähentää kustannuksia jopa 50 %.
Vaatimusten käsittelyn automatisoinnin vaiheet
Tässä on vaiheittaiset ohjeet siitä, mitä yrityksen tulee tehdä aloittaakseen Nanonets OCR:n käytön korvausprosessien automatisoinnissa:
- Määritä vaatimukset: Ensimmäinen vaihe on tunnistaa erityisvaatimukset vaatimusprosessin automatisoimiseksi Nanonets OCR:n avulla. Tämä sisältää käsiteltävien asiakirjojen tyyppien määrittämisen, purettavat tietokentät ja sovellettavat liiketoimintasäännöt.
- Rekisteröidy Nanonets OCR:ään: Vieraile Nanonetsin verkkosivustolla (https://app.nanonets.com/#/signup) ja rekisteröidy tilille. Nanonets tarjoaa ilmaisen kokeiluversion, jonka avulla voit testata OCR-tekniikkaa ja määrittää, vastaako se tarpeitasi.
- Lataa näyteasiakirjoja: Kun olet rekisteröitynyt tilin luomiseen, lataa malliasiakirjoja Nanonets OCR -alustalle. Näiden asiakirjojen tulee edustaa niitä asiakirjoja, joita käsittelet korvausvaatimusprosessissasi, kuten lääkärilaskuja tai vakuutuskorvauslomakkeita.
- Opeta OCR-malli: Käytä Nanonets OCR -alustaa opettaaksesi OCR-mallia tunnistamaan tietokentät, jotka haluat poimia esimerkkiasiakirjoista. Tämä edellyttää asiaankuuluvien tietokenttien korostamista esimerkkiasiakirjoissa ja esimerkkejä siitä, miltä tietojen pitäisi näyttää.
- Testaa OCR-mallia: Kun olet kouluttanut OCR-mallin, testaa sitä testiasiakirjoilla varmistaaksesi, että se pystyy poimimaan tarvitsemasi tietokentät tarkasti. Tarvittaessa tarkenna mallia ja harjoittele sitä uudelleen, kunnes se saavuttaa halutun tarkkuustason.
- Integroi korvausvaatimusprosessiisi: Kun olet tyytyväinen OCR-mallin tarkkuuteen, integroi se reklamaatioprosessin automaatiojärjestelmääsi. Tämä voi edellyttää IT-tiimisi kanssa työskentelemistä mukautettujen integraatioiden kehittämiseksi tai Nanonetsin tarjoamien valmiiden liittimien käyttämistä.
- Valvo ja tarkenna: Valvo lopuksi OCR-mallin suorituskykyä ja tarkenna sitä tarpeen mukaan varmistaaksesi, että se jatkaa tietojen poimimista tarkasti korvausasiakirjoistasi.
Seuraamalla näitä vaiheita yritys voi onnistuneesti ottaa käyttöön Nanonets OCR:n korvausprosessien automatisoinnissa ja saavuttaa parempaa tehokkuutta, tarkkuutta ja kustannussäästöjä.
Yllä olevien vaiheiden lisäksi voit myös ajoittaa esittelyn Nanonetsin tekoälyasiantuntijan kanssa keskustellaksesi heidän erityisestä käyttötapauksestaan, joka liittyy korvausprosessien automatisointiin. Tämän vaihtoehdon avulla yritykset voivat saada henkilökohtaisemman käyttökokemuksen ja saada asiantuntijalta vastauksia kysymyksiinsä. Demon aikana tekoälyasiantuntija perustaa Nanonets-tilin ja -mallin yrityksen tarpeiden mukaan, tarjoaa henkilökohtaisen esittelyn OCR-teknologiasta ja keskustelee integraatiovaihtoehdoista. Ne voivat myös auttaa yrityksiä löytämään parhaan hinnoittelusuunnitelman heidän tarpeisiinsa.
Haluatko automatisoida reklamaatioiden käsittelyn? Älä etsi enää! Kokeile Nanonets Claims Processing automatisoituja työnkulkuja ilmaiseksi.
Korvausprosessien automatisoinnin tulevaisuus
Tekoälyn myötä yhä useampi vaatimuskäsittelyn työnkulku voidaan nyt automatisoida. Ennennäkemättömän automatisoitujen työnkulkujen toteuttaminen tällä toimialueella on nyt mahdollista. Katsotaanpa joitain esimerkkejä -
- Reaaliaikainen reklamaatioiden käsittely: Yksi reklamaatioiden käsittelyn automatisoinnin tärkeimmistä eduista on kyky käsitellä vaatimuksia reaaliajassa. Vakuutusyhtiöt voivat hyödyntää automaatiotyökaluja analysoidakseen vahinkotietoja ja tehdäkseen korvauspäätöksiä nopeasti ilman manuaalista puuttumista. Tämä voi auttaa vähentämään kunkin vaatimuksen käsittelyyn kuluvaa aikaa ja vaivaa, mikä johtaa nopeampiin maksuihin ja parempaan asiakastyytyväisyyteen.
- Henkilökohtainen vaateiden käsittely: Toinen automaation keskeinen etu on kyky muokata korvausprosessia asiakkaiden mieltymysten ja historian perusteella. Tekoälypohjaisten työkalujen avulla vakuutusyhtiöt voivat analysoida asiakastietoja ja tarjota räätälöityjä korvausten käsittelykokemuksia kunkin asiakkaan tarpeiden mukaan. Tämä voi auttaa parantamaan asiakastyytyväisyyttä ja -uskollisuutta, koska asiakkaat kokevat, että heidän ainutlaatuiset tarpeensa täyttyvät.
- Petosten havaitseminen ja ehkäisy: Automaatiotyökaluilla voidaan myös havaita ja ehkäistä vakuutuspetoksia, mikä on alan merkittävä haaste. Analysoimalla tietoja ja malleja koneoppimisalgoritmit voivat havaita vilpilliset korvausvaatimukset, minimoiden vakuutusyhtiöiden tappiot ja varmistaa, että oikeutetut korvaukset maksetaan nopeasti ja tarkasti.
- Virtaviivainen korvausvaatimusten työnkulku: Automaatio voi auttaa virtaviivaistamaan korvausvaatimusten työnkulkua vähentämällä virheiden todennäköisyyttä ja automatisoimalla toistuvia tehtäviä. Tämä voi auttaa varmistamaan, että vaatimukset käsitellään nopeasti ja tarkasti, mikä vähentää korvausten käsittelyyn kuluvaa aikaa ja vaivaa.
- Chatbotit asiakaspalveluun: Chatbottien käyttö reklamaatioiden käsittelyssä voi auttaa asiakkaita lähettämään vaatimuksia nopeasti ja helposti. Chatbotit voivat ohjata asiakkaita reklamaatioprosessin läpi, vastata kysymyksiin ja tarjota tukea, mikä vähentää ihmisen väliintulon tarvetta ja nopeuttaa korvausvaatimusprosessia.
- Automaattinen korvausarviointi: Automaatiotyökalujen avulla reklamaatiot voidaan arvioida automaattisesti, mikä vähentää manuaalisen puuttumisen tarvetta ja nopeuttaa prosessia. Koneoppimisalgoritmit voivat analysoida tietoja ja tehdä vaateita koskevia päätöksiä nopeasti ja tarkasti, mikä johtaa nopeampiin maksuihin ja parempaan asiakastyytyväisyyteen.
- Digitaalinen korvausasiakirja: Dokumentointiprosessin digitalisoinnilla ja automatisoinnilla vakuutusyhtiöt voivat vähentää korvausprosessiin liittyvien paperisten asiakirjojen määrää. Tämä voi tehostaa korvausvaatimusten työnkulkua ja vähentää kustannuksia, mikä lisää tehokkuutta ja tarkkuutta.
- Kuva- ja videoanalyysi: Kehittyneitä kuva- ja videoanalyysityökaluja voidaan käyttää visuaalisiin tietoihin perustuvien vaateiden, kuten ajoneuvovaurioiden, omaisuusvahinkojen ja lääketieteellisten skannausten, käsittelyyn. Automaatiotyökalujen avulla vakuutusyhtiöt voivat analysoida nämä tiedot nopeasti ja tarkasti, mikä vähentää korvausten käsittelyyn kuluvaa aikaa ja vaivaa.
- Nanonets OCR asiakirjojen skannaukseen: Nanonets OCR on tehokas työkalu, jolla voidaan automatisoida asiakirjojen skannaus ja parantaa tarkkuutta asiakirjojen lukemisessa ja tietojen poimimisessa. OCR-teknologian avulla vakuutusyhtiöt voivat vähentää korvausten käsittelyyn kuluvaa aikaa ja vaivaa ja parantaa asiakirjojen käsittelyn tarkkuutta.
- AI-pohjainen vaatimuskäsittely: Koneoppimisalgoritmeja hyödyntämällä vakuutusyhtiöt voivat analysoida tietoja ja tehdä tarkempia ennusteita korvausvaatimusten hyväksymisen tai hylkäämisen todennäköisyydestä. Tämä voi auttaa parantamaan reklamaatioiden käsittelyn tarkkuutta ja vähentämään manuaalisen puuttumisen tarvetta.
- Äänitunnistus vaatimuslähetyksissä: Äänentunnistustekniikkaa voidaan käyttää puhutun sanan muuntamiseen tekstidataksi, joka voidaan käsitellä automaatiotyökaluilla. Antamalla asiakkaille mahdollisuuden lähettää korvauksia puheella vakuutusyhtiöt voivat vähentää korvausten käsittelyyn kuluvaa aikaa ja vaivaa ja parantaa asiakaskokemusta.
- Älykkäät sopimukset korvausten hallintaan: Älykkäitä sopimuksia voidaan käyttää vaatimuskäsittelyn automatisointiin ja sääntöjen ja ehtojen täytäntöönpanoon ennalta määritettyjen kriteerien perusteella. Tämä voi auttaa parantamaan reklamaatioiden käsittelyn tarkkuutta ja vähentämään manuaalisten toimenpiteiden tarvetta, mikä johtaa nopeampiin maksuihin ja parempaan asiakastyytyväisyyteen.
- Ennustava analytiikka vaateiden käsittelyyn: Analysoimalla historiallisia tietoja ja kuvioita ennakoivat analytiikkatyökalut voivat auttaa vakuutusyhtiöitä tunnistamaan mahdolliset ongelmat ja ryhtymään ennakoiviin toimiin korvausvaatimusten hylkäämisen estämiseksi.
- Lisätty todellisuus korvaustarkastuksiin: Vakuutusasentajat voivat käyttää lisätyn todellisuuden työkaluja suorittaakseen tarkastuksia etänä, mikä vähentää paikan päällä suoritettavien tarkastusten tarvetta ja nopeuttaa korvausprosessia.
- Lohkoketju reklamaatioiden käsittelyyn: Lohkoketjuteknologian avulla vakuutusyhtiöt voivat automatisoida korvausprosessin ja parantaa korvausprosessin läpinäkyvyyttä, turvallisuutta ja luottamusta.
Haluatko automatisoida reklamaatioiden käsittelyn? Älä etsi enää! Kokeile Nanonets Claims Processing automatisoituja työnkulkuja ilmaiseksi.
Nykypäivän nopeasti kehittyvällä terveydenhuoltoalalla korvausprosessien automatisointi ei ole enää vain vaihtoehto, vaan välttämättömyys. Korvausprosessin automatisoinnista on lukuisia etuja, ei vain vakuutusyhtiöille, vaan myös terveydenhuollon tarjoajille ja potilaille. Vähentämällä hallinnollista taakkaa, parantamalla tarkkuutta ja tehokkuutta sekä parantamalla potilaskokemusta korvausprosessien automatisointi on fiksu sijoitus jokaiselle terveydenhuolto- tai vakuutuslaitokselle.
Yksi korvausprosessin automatisoinnin tärkeimmistä eduista on hallinnollisen taakan vähentäminen. Manuaalinen reklamaatiokäsittely on usein aikaa vievä ja työvoimavaltainen prosessi, jonka hallinta vaatii huomattavia resursseja. Korvausprosessin automatisointi voi tehostaa hallinnollisia tehtäviä, kuten tietojen syöttämistä ja korvausvaatimusten ratkaisemista, mikä puolestaan voi vapauttaa arvokasta aikaa ja resursseja muihin tehtäviin, kuten potilaiden hoitoon.
Hallinnollisen taakan keventämisen lisäksi reklamaatioprosessin automatisointi voi myös parantaa tarkkuutta ja tehokkuutta. Poistamalla inhimillisten virheiden mahdollisuuden automaatio voi auttaa varmistamaan, että hakemukset käsitellään tarkasti ja nopeasti, mikä vähentää kalliiden virheiden ja viivästysten todennäköisyyttä. Automatisointi voi myös auttaa tunnistamaan vilpilliset vaatimukset, vähentämään petosten riskiä ja parantamaan vaatimusten yleistä tarkkuutta.
Toinen korvausprosessin automatisoinnin etu on parempi potilaskokemus. Automaattinen korvausten käsittely voi lyhentää potilaiden korvausten saamiseen kuluvaa aikaa, mikä puolestaan voi parantaa potilaiden tyytyväisyyttä ja uskollisuutta. Automaatio voi myös auttaa parantamaan läpinäkyvyyttä tarjoamalla potilaille reaaliaikaisia päivityksiä korvausvaatimustensa tilasta ja vähentämällä seurantakyselyiden tarvetta.
Ehkä tärkeintä on, että korvausprosessien automatisointi voi myös auttaa parantamaan yleisiä terveydenhuollon tuloksia. Hallinnollista taakkaa vähentämällä ja tehokkuutta parantamalla automaatio voi auttaa terveydenhuollon tarjoajia keskittymään enemmän potilaiden hoitoon, mikä parantaa potilaiden terveystuloksia. Automaatio voi myös auttaa vähentämään terveydenhuollon kustannuksia, mikä tekee terveydenhuollosta helpompaa ja edullisempaa potilaille.
Näistä eduista huolimatta monet terveydenhuolto- ja vakuutuslaitokset ovat olleet hitaita ottamaan käyttöön korvausprosessien automatisoinnin. Yksi syy tähän on käsitys, että automaatio on liian kallista tai liian monimutkaista toteuttaa. Tekniikan kehittymisen ja pilvipohjaisten ratkaisujen saatavuuden myötä automaatio on kuitenkin nyt helpompaa ja edullisempaa kuin koskaan ennen.
Toinen este korvausvaatimusprosessin automatisoinnin käyttöönotolle on huoli tekniikan monimutkaisuudesta ja mahdollisista häiriöistä, joita se saattaa aiheuttaa vakiintuneisiin työnkulkuihin. Tämä huoli on kuitenkin suurelta osin perusteeton, koska monet automaatioratkaisut voidaan integroida saumattomasti olemassa oleviin järjestelmiin ilman, että käynnissä oleva toiminta häiriintyy mahdollisimman vähän. Lisäksi monet automaatiotoimittajat tarjoavat laajaa tukea ja koulutusta auttaakseen terveydenhuolto- ja vakuutuslaitoksia siirtymään automaatioon ja varmistamaan sujuvan toteutuksen.
Itse asiassa automaation hyödyt ovat paljon suuremmat kuin sen käyttöönoton mahdolliset riskit ja haasteet. Hakemusprosessin automatisoimalla terveydenhuolto- ja vakuutuslaitokset voivat paitsi vähentää hallinnollista taakkaa, myös parantaa potilaille tarjottavan hoidon laatua. Automatisointi voi auttaa tunnistamaan potilastietojen malleja ja trendejä, jolloin terveydenhuollon tarjoajat voivat tehdä tietoisempia päätöksiä hoitovaihtoehdoista ja parantaa potilaiden tuloksia. Lisäksi automaatio voi auttaa vakuutusyhtiöitä hallitsemaan riskejä paremmin ja vähentämään petoksia, mikä johtaa edullisempaan ja helpommin saatavilla olevaan vakuutusturvaan potilaille.
Lyhyesti sanottuna korvausprosessien automatisointi on tärkeä investointi kaikille terveydenhuolto- tai vakuutuslaitoksille, jotka haluavat pysyä kilpailukykyisinä nykypäivän nopeatempoisella terveydenhuoltoalalla. Hyödyntämällä automaatioratkaisuja hallinnollisten tehtävien virtaviivaistamiseen, tarkkuuden ja tehokkuuden parantamiseen sekä potilaiden kokemuksen ja tulosten parantamiseen terveydenhuollon ja vakuutusten tarjoajat voivat tarjota laadukkaampaa hoitoa, vähentää kustannuksia ja lopulta rakentaa vahvempia, kestävämpiä terveydenhuoltojärjestelmiä kaikkien hyödyksi.
Haluatko automatisoida reklamaatioiden käsittelyn? Älä etsi enää! Kokeile Nanonets Claims Processing automatisoituja työnkulkuja ilmaiseksi.
- SEO-pohjainen sisällön ja PR-jakelu. Vahvista jo tänään.
- Platoblockchain. Web3 Metaverse Intelligence. Tietoa laajennettu. Pääsy tästä.
- Lähde: https://nanonets.com/blog/claims-process-automation/
- :On
- $3
- $ YLÖS
- 1
- 2023
- a
- kyky
- Meistä
- edellä
- Accenture
- saatavilla
- onnettomuus
- Mukaan
- Tili
- tarkkuus
- tarkka
- tarkasti
- Saavuttaa
- päästään
- toiminta
- Lisäksi
- lisä-
- lisäinformaatio
- hallinnollinen
- hyväksyä
- hyväksytty
- hyväksymällä
- Hyväksyminen
- kehittynyt
- ennakot
- tulo
- neuvontapalvelut
- neuvottelukunta
- edullinen
- vastaan
- AI
- AI-käyttöinen
- algoritmit
- Kaikki
- Salliminen
- mahdollistaa
- jo
- määrä
- analyysi
- Analytics
- analysoida
- analysointi
- ja
- Vuosittain
- Toinen
- vastaus
- sovelluksen
- valitus
- käyttää
- Hakeminen
- sopiva
- hyväksytty
- OVAT
- noin
- keinotekoinen
- tekoäly
- AS
- ulkomuoto
- näkökohdat
- arvioitu
- arviointi
- liittyvä
- Yhdistys
- varmuus
- At
- täydennetty
- Augmented Reality
- lupa
- automatisoida
- Automatisoitu
- automaattisesti
- automatisointi
- Automaatio
- Automotive
- saatavuus
- keskimäärin
- este
- perustua
- perustiedot
- BE
- ennen
- alkaa
- ovat
- hyödyttää
- Hyödyt
- PARAS
- Paremmin
- puolueellisuus
- lasku
- Miljardi
- miljardeja
- Setelit
- blockchain
- Lohkotekniikka
- sininen
- hallitus
- rakentaa
- taakka
- liiketoiminta
- yritykset
- by
- laskea
- soittaa
- CAN
- Voi saada
- auto
- Kortit
- joka
- tapaus
- tapauksissa
- Aiheuttaa
- aiheutti
- tietty
- haaste
- haasteet
- mahdollisuudet
- merkki
- hahmon tunnistaminen
- chatbots
- tarkastaa
- vaatia
- vaatimukset
- Korvausten hallinta
- luokitella
- asiakkaat
- kerätä
- valiokunta
- Yritykset
- yritys
- verrata
- Korvaus
- kilpailukykyinen
- monimutkaisuus
- noudattaminen
- monimutkainen
- tietokone
- Tietokoneen visio
- Koskea
- olosuhteet
- Suorittaa
- johdonmukainen
- konsultointi
- pitoisuus
- jatkuu
- sopimukset
- muuntaa
- Hinta
- kustannussäästöjä
- kustannukset
- kattavuus
- katettu
- kriteerit
- Ylittää
- ratkaiseva
- asiakassuhde
- asiakas
- asiakastiedot
- asiakaskokemus
- Asiakastyytyväisyys
- Asiakaspalvelu
- Asiakkaat
- räätälöityjä
- tiedot
- tietojen syöttö
- tietokanta
- tietokannat
- Päivämäärä
- päivä
- sopimus
- päätös
- Päätöksenteko
- päätökset
- viiveet
- toimittaa
- Deloitte
- haluttu
- Detection
- Määrittää
- määritetään
- kehittää
- eri
- digitaalinen
- Digitaalinen maksu
- digitointi
- pohtia
- Häiriö
- häiriöistä
- asiakirja
- dokumentointi
- asiakirjat
- dollaria
- verkkotunnuksen
- ajo
- aikana
- kukin
- helposti
- tehokkuus
- tehokkaasti
- vaivaa
- Elektroninen
- sähköisesti
- kelpoisuus
- oikeutettu
- upotettu
- mahdollistaa
- mahdollistaa
- tehostettu
- parantaa
- varmistaa
- varmistamalla
- merkintä
- virhe
- virheet
- vakiintunut
- perustaminen
- arviot
- EVER
- Joka
- joka päivä
- kehittyvä
- esimerkki
- Esimerkit
- olemassa
- kallis
- experience
- Elämykset
- asiantuntija
- asiantuntijat
- tutkia
- laaja
- uute
- nopeatempoinen
- nopeampi
- Fed
- Fields
- Vihdoin
- Löytää
- sakkoja
- Etunimi
- Keskittää
- seurannut
- jälkeen
- varten
- muoto
- lomakkeet
- Forrester
- löytyi
- petos
- petosten havaitseminen
- vilpillinen
- vilpillinen toiminta
- Ilmainen
- ilmainen kokeilu
- alkaen
- täysin
- varat
- edelleen
- keräys
- tuottaa
- saada
- hyvä
- suurempi
- ohjaavat
- Käsittely
- Olla
- terveys
- sairausvakuutus
- terveydenhuollon
- terveydenhuollon alalla
- auttaa
- korkeampi
- korostus
- historiallinen
- historia
- Miten
- Kuitenkin
- HTML
- HTTPS
- ihmisen
- tunnistaa
- tunnistaminen
- Identiteetti
- kuva
- kuvien
- Välitön
- toteuttaa
- täytäntöönpano
- työkoneet
- parantaa
- parani
- parantaminen
- in
- tapaus
- sisältää
- Mukaan lukien
- sisällyttää
- kasvoi
- Lisäykset
- teollisuuden
- teollisuus
- tiedot
- tietoa
- ensimmäinen
- aloittaa
- Kyselyt
- oivalluksia
- ohjeet
- vakuutus
- yhdistää
- integroitu
- integraatio
- integraatiot
- Älykkyys
- kansainvälisesti
- interventio
- investointi
- aiheuttaa
- osallistuva
- kysymys
- kysymykset
- IT
- SEN
- avain
- työ
- Kieli
- suuri
- suureksi osaksi
- johtaa
- johtava
- oppiminen
- Taso
- Vaikutusvalta
- vipuvaikutuksen
- pitää
- Todennäköisesti
- Lista
- sijainti
- kauemmin
- katso
- näyttää joltakin
- ulkonäkö
- tappiot
- Erä
- Uskollisuus
- kone
- koneoppiminen
- tärkein
- tehdä
- Tekeminen
- hoitaa
- johto
- manuaalinen
- ruumiillinen työ
- käsin
- monet
- ottelu
- matching
- lääketieteellinen
- Meets
- menetelmät
- ehkä
- miljoona
- minimi
- minimointia
- minuuttia
- virheitä
- Puhelinnumero
- Mobiilisovellus
- mobiilimaksut
- malli
- mallit
- monitori
- lisää
- Lisäksi
- eniten
- moninkertainen
- nimi
- nimet
- kansallinen
- Luonnollinen
- Luonnollinen kielen käsittely
- Navigoida
- välttämätön
- Tarve
- tarpeet
- Pohjoiseen
- pohjois-carolina
- numero
- numerot
- useat
- lukuisia etuja
- OCR
- of
- kampanja
- tarjoamalla
- Tarjoukset
- on
- ONE
- jatkuva
- verkossa
- toiminta-
- Operations
- optinen hahmon tunnistus
- Vaihtoehto
- Vaihtoehdot
- tilata
- Muut
- Muuta
- yleinen
- yleiskatsaus
- maksettu
- paperipohjainen
- kumppanuuteen
- Hyväksytty
- potilas
- potilaan kokemus
- potilaat
- kuviot
- maksu
- maksutavat
- maksujen käsittely
- maksut
- maksuja
- PayPal
- havainto
- suorituskyky
- Personoida
- yksilöllinen
- kuva
- suunnitelma
- suunnitelmat
- foorumi
- Platon
- Platonin tietotieto
- PlatonData
- politiikka
- Portal
- mahdollinen
- mahdollinen
- voimakas
- Ennusteet
- Ennakoiva Analytics
- mieltymykset
- estää
- hinnoittelu
- Aikaisempi
- Asettaa etusijalle
- Ennakoiva
- prosessi
- Prosessien automatisointi
- Käsitelty
- Prosessit
- käsittely
- kannattavuus
- omaisuus
- toimittaa
- mikäli
- toimittaja
- tarjoajat
- tarjoaa
- tarjoamalla
- vetämällä
- osto
- ostotilaus
- tarkoituksiin
- laatu
- kysymykset
- nopeammin
- nopeasti
- alue
- nopeasti
- Lukeminen
- reaaliaikainen
- Todellisuus
- reason
- tulot
- vastaanottaa
- tunnustaminen
- tunnistaa
- asiakirjat
- vähentää
- Vähentynyt
- vähentää
- vähentämällä
- sääntelyn
- liittyvä
- merkityksellinen
- poistamalla
- korjaus
- toistuva
- raportoitu
- Raportointi
- Raportit
- edustaa
- tarvitaan
- vaatimukset
- kimmoisa
- Esittelymateriaalit
- johtua
- Saatu ja
- palata
- arviot
- tarkistetaan
- Riski
- riskit
- säännöt
- s
- sama
- tyytyväisyys
- vakuuttunut
- tyytyväinen
- Säästä
- tallentaa
- Säästöt
- skannaus
- aikataulu
- saumattomasti
- turvallisesti
- turvallisuus
- etsiä
- palvelu
- Palvelut
- setti
- Shield
- Kauppa
- Lyhyt
- shouldnt
- merkki
- allekirjoitettu
- merkittävä
- hidas
- fiksu
- Smart-sopimukset
- Tuotteemme
- Ratkaisumme
- jonkin verran
- Lähteet
- erityinen
- nopeus
- vaiheissa
- Alkaa
- Tila
- pysyä
- Vaihe
- Askeleet
- tehostaa
- vahvempi
- opinnot
- tutkimus
- jättämisestä
- antaa
- toimitettu
- Onnistuneesti
- niin
- sviitti
- tuki
- Tukea
- Leikkaus
- järjestelmä
- järjestelmät
- Räätälöity
- ottaa
- vie
- Tehtävä
- tehtävät
- joukkue-
- Elektroniikka
- testi
- että
- -
- tiedot
- heidän
- Nämä
- kolmannen osapuolen
- Kautta
- aika
- aikaavievä
- kertaa
- että
- tänään
- liian
- työkalu
- työkalut
- raita
- Juna
- koulutettu
- koulutus
- siirtää
- siirtyminen
- Läpinäkyvyys
- hoito
- Trendit
- oikeudenkäynti
- Luottamus
- VUORO
- tyypit
- Lopulta
- unique
- Päivitykset
- kiireellinen
- us
- käyttää
- käyttölaukku
- validointi
- arvokas
- eri
- ajoneuvo
- Vahvistus
- todennettu
- todentaa
- kautta
- Video
- Vimeo
- visio
- Vierailla
- Ääni
- tilavuus
- Tapa..
- Verkkosivu
- HYVIN
- Mitä
- onko
- joka
- vaikka
- tulee
- with
- sisällä
- ilman
- sana
- Referenssit
- työntekijöitä
- työnkulkuja
- työskentely
- toimii
- olisi
- Voit
- Sinun
- zephyrnet