Hva er kravsprosessautomatisering?
Skadeprosessautomatisering er bruk av teknologi for å automatisere håndtering og behandling av helse- og forsikringskrav. Denne teknologien gjør det mulig for forsikringsselskaper å effektivisere skadeprosessene sine, redusere manuelt arbeid og forbedre effektiviteten. Programvare for automatisert skadebehandling bruker maskinlæring, kunstig intelligens og naturlig språkbehandling for å samle inn og analysere data fra ulike kilder, slik at forsikringsselskaper kan behandle krav raskere og mer nøyaktig. Skadeprosessautomatisering gir også fordeler som kostnadsbesparelser, bedre kundeservice, forbedret datanøyaktighet og sikkerhet, og redusert risiko for feil og svindel.
Hvordan skadeprosessautomatisering fungerer
Vi vil nå tegne et bilde av hvordan en helautomatisk arbeidsflyt for behandling av krav ser ut. Mange virksomheter inkorporerer selektivt visse aspekter av denne arbeidsflyten i sine operasjoner, mens andre tar i bruk den helautomatiserte arbeidsflyten ende til ende.
Dette etterfølges av en samlet liste over de beste virksomhetene som tilbyr hvert aspekt av arbeidsflyten for kravprosessen for deg.
Her er en trinnvis oversikt over hvordan automatisering av skadeprosesser fungerer –
- Første kravrapportering: Prosessen starter når en forsikringstaker rapporterer et krav til forsikringsselskapet. I mange tilfeller kan dette gjøres gjennom en nettportal eller mobilapp. Forsikringstaker gir grunnleggende informasjon om kravet, for eksempel dato og sted for hendelsen, og eventuell støttedokumentasjon eller bilder.
- Kravvurdering: Når skaden er rapportert, bruker forsikringsgiveren automatiserte verktøy for å vurdere skaden og avgjøre om den dekkes av polisen. Dette kan innebære å analysere polisespråket, gjennomgå de rapporterte skadene og konsultere tredjepartsdatabaser for å bekrefte fordringshaverens identitet og tidligere kravhistorikk.
- Kravvalidering: Hvis kravet anses som gyldig, vil forsikringsselskapet starte prosessen med å validere kravet ved å samle inn tilleggsinformasjon, for eksempel medisinske journaler eller reparasjonsanslag. Denne prosessen kan også automatiseres, med programvare som henter data fra ulike kilder og bruker AI-algoritmer for å vurdere gyldigheten av påstanden.
- Krav beslutningstaking: Basert på informasjonen som er samlet inn under vurderings- og valideringsfasen, vil assurandøren ta en avgjørelse om kravet. Denne avgjørelsen kan også automatiseres, ved at systemet bruker forhåndsdefinerte regler for å bestemme riktig betalingsbeløp eller dekningsnivå.
- Betalingsbehandling: Hvis kravet godkjennes, vil assurandøren igangsette utbetaling til skadelidte. Dette kan innebære automatisering av betalingsprosessen gjennom elektronisk pengeoverføring eller andre digitale betalingsmetoder.
- Skadeanalyse: Til slutt kan forsikringsselskapet bruke automatiserte verktøy for å analysere skadedataene for å identifisere mønstre og trender som kan brukes til å forbedre skadeprosesser og redusere svindel.
Bedrifter som tilbyr disse tjenestene –
Her er noen eksempler på selskaper som tilbyr tjenester for hvert trinn i skadeprosessen:
- Første kravrapportering:
- Snapsheet: Tilbyr en digital erstatningsplattform som lar forsikringstakere sende inn krav på nettet eller via en mobilapp. https://www.snapsheetclaims.com/
- Guidewell: Gir en digital plattform for behandling av helseforsikringskrav som lar forsikringstakere sende inn krav og spore statusen deres på nettet. https://www.guidewell.com/
- Kravvurdering:
- Shift-teknologi: Bruker AI-algoritmer for å analysere kravdata og oppdage svindel, feil og uregelmessigheter. https://www.shift-technology.com/
- Casentrisk: Gir en plattform for håndtering av krav som bruker prediktiv analyse for å identifisere potensielle problemer og fremskynde kravprosessen. https://www.casentric.com/
- Kravvalidering:
- Nanonetter: Nanonets OCR kan hjelpe med å automatisere prosessen med å validere krav ved å trekke ut nøkkelinformasjon fra kravskjemaer, for eksempel forsikringsnumre, navn på skadelidte og skadebeskrivelser. Systemet kan bruke maskinlæringsalgoritmer for å analysere de utpakkede dataene og flagge eventuelle feil eller inkonsekvenser. Dette kan hjelpe forsikringsselskapene med å behandle krav raskere og mer nøyaktig, og redusere tiden og kostnadene som er involvert i manuell validering.
Ønsker du å automatisere behandling av krav? Se ikke lenger! Prøv Nanonets Claims Processing Automated Workflows gratis.
2. Verisk Analytics: Tilbyr en pakke med verktøy for validering av krav, inkludert analyse av eiendoms- og havarikrav, gjennomgang av medisinske regninger og håndtering av arbeidskompensasjonskrav. https://www.verisk.com/
3. ClaimGenius: Bruker datasyn og AI for automatisk å vurdere kjøretøyskader og generere reparasjonsestimater. https://www.claimgenius.com/
- Avgjørelse av krav:
- Nanonetter: Nanonets OCR kan brukes til å automatisere prosessen med å ta beslutninger om krav. Systemet kan for eksempel trekke ut data fra reparasjonsestimater, medisinske regninger eller annen dokumentasjon, og bruke maskinlæringsmodeller for å bestemme riktig betalingsbeløp basert på forhåndsdefinerte regler. Dette kan hjelpe forsikringsselskapene til å ta raskere og mer konsistente beslutninger, samtidig som det reduserer risikoen for feil eller skjevheter.
- Octo Telematics: Gir telematikkbaserte løsninger som lar forsikringsselskaper overvåke kjøreatferd og beregne premier basert på risiko. https://www.octotelematics.com/
- Trakterbar: Bruker datasyn og AI for automatisk å vurdere kjøretøyskader og bestemme passende reparasjonskostnader. https://tractable.ai/
- Betalings prosessering:
- Checkbook.io: Tilbyr en digital sjekkplattform som lar forsikringsselskaper utstede betalinger elektronisk og sikkert. https://checkbook.io/
- PayPal: Tilbyr en rekke digitale betalingsløsninger, inkludert nett- og mobilbetalinger, som kan brukes til behandling av krav. https://www.paypal.com/
- Kravanalyse:
- EXL Service: Tilbyr analyseløsninger som hjelper forsikringsselskaper med å analysere skadedata og forbedre prosessene deres. https://www.exlservice.com/
- Mitchell International: Leverer skadehåndterings- og analyseprogramvare for bilindustrien og arbeidskompensasjonsindustrien. https://www.mitchell.com/
Fordeler med å automatisere skadebehandling
- Økt effektivitet: Automatisering reduserer manuelt arbeid, øker hastigheten og effektiviserer skadeprosessen.
- Forbedret nøyaktighet: Automatisering reduserer sjansene for menneskelige feil og forbedrer nøyaktigheten i skadebehandlingen.
- Raskere behandlingstider: Automatisert kravbehandling gir raskere behandlingstider, noe som kan forbedre kundetilfredsheten.
- Bedre kundeservice: Raskere saksbehandlingstider, bedre nøyaktighet og raskere svar på kundehenvendelser kan forbedre kundeservicen.
- Reduserte kostnader: Automatisering reduserer behovet for manuelt arbeid, noe som kan redusere kostnader og forbedre lønnsomheten.
- Forbedret samsvar: Automatisering kan bidra til å sikre overholdelse av regulatoriske krav og redusere risikoen for bøter og bøter.
Kravprosessautomatisering med nanonetter
Nanonets OCR er en AI-drevet optisk tegngjenkjenningsteknologi som gjør det mulig for selskaper å trekke ut informasjon fra ustrukturerte dokumenter som fakturaer, kvitteringer og forsikringskrav. Helsetjenester og forsikringsselskaper kan utnytte denne teknologien for å automatisere skadebehandlingen, og dermed redusere manuelle feil, minimere behandlingstiden og forbedre kundetilfredsheten.
La oss utforske noen spesifikke brukstilfeller med eksempler på hvordan forsikrings- og helseinstitusjoner kan bruke Nanonets OCR videre for automatisering av skadeprosesser.
Behandling av forsikringsskader
Forsikringsselskaper mottar et stort skadevolum hver dag, som må behandles raskt og nøyaktig. Kravbehandling er imidlertid en tidkrevende og feilutsatt oppgave, som ofte krever manuell datainntasting og verifisering. Ved å bruke Nanonets OCR kan forsikringsselskaper automatisere skadebehandlingen, redusere behandlingstiden og minimere manuelle feil.
Et forsikringsselskap kan for eksempel få krav på bilskade forårsaket av en ulykke. Saksøkeren sender inn bilde av fakturaen fra verkstedet. Forsikringsselskapet kan bruke Nanonets OCR til å trekke ut relevant informasjon fra fakturaen, som reparasjonskostnader, reparasjonsdato og navnet på verkstedet. Denne informasjonen kan automatisk mates inn i skadebehandlingssystemet, som deretter kan behandle kravet raskere og mer nøyaktig.
Ønsker du å automatisere behandling av krav? Se ikke lenger! Prøv Nanonets Claims Processing Automated Workflows gratis.
Behandling av helsekrav
Helsepersonell håndterer ofte et stort antall forsikringskrav, som må behandles raskt og nøyaktig. Nanonets OCR kan brukes til å automatisere prosessen med å trekke ut data fra medisinske regninger, forsikringskrav og andre relaterte dokumenter. Dette kan hjelpe helsepersonell med å redusere manuelle feil og fremskynde behandlingen av krav.
For eksempel kan et sykehus motta et forsikringskrav for en pasients operasjon. Sykehuset kan bruke Nanonets OCR for å trekke ut relevant informasjon fra kravet, som pasientens navn, operasjonsdato, type operasjon utført og kostnaden for prosedyren. Denne informasjonen kan automatisk mates inn i sykehusets skadebehandlingssystem, som deretter kan behandle kravet raskere og mer nøyaktig.
Toveis matching
Et annet bruksområde for Nanonets OCR i forsikrings- og helseselskaper er toveis matching. Denne prosessen innebærer å matche data fra to forskjellige kilder, for eksempel en faktura og en innkjøpsordre eller en medisinsk regning og et forsikringskrav.
For eksempel kan et forsikringsselskap motta en faktura fra en helsepersonell for en pasients behandling. Forsikringsselskapet kan bruke Nanonets OCR for å trekke ut relevant informasjon fra fakturaen, som pasientens navn, behandlingsdato og kostnaden for prosedyren. De samme opplysningene kan også hentes fra forsikringskravet som pasienten har fremsatt.
Ved å bruke toveis matching kan forsikringsselskapet sammenligne informasjonen som er hentet fra fakturaen og forsikringskravet for å sikre at de stemmer. Dette kan bidra til å identifisere eventuelle avvik eller feil, slik at selskapet kan løse eventuelle problemer før kravet behandles.
Verifikasjon av policydokumenter
Forsikringsselskaper mottar ofte forsikringsdokumenter fra sine kunder, som må verifiseres og behandles. Ved å bruke Nanonets OCR kan forsikringsselskaper automatisere prosessen med å trekke ut informasjon fra policydokumenter, redusere manuelle feil og fremskynde verifiseringsprosessen.
For eksempel kan et forsikringsselskap motta et forsikringsdokument fra en kunde, som må verifiseres. Selskapet kan bruke Nanonets OCR for å trekke ut relevant informasjon fra dokumentet, for eksempel kundens navn, polisenummer og type polise. Denne informasjonen kan automatisk verifiseres mot selskapets database, noe som reduserer tiden og innsatsen som kreves for manuell verifisering.
Verifikasjon av medisinske journaler
Helsepersonell må ofte verifisere pasientjournaler for forsikringskrav og andre formål. Ved å bruke Nanonets OCR kan helsepersonell automatisere prosessen med å trekke ut data fra medisinske journaler, redusere manuelle feil og fremskynde verifiseringsprosessen.
For eksempel kan en helsepersonell trenge å bekrefte pasientens sykehistorie for et forsikringskrav. Leverandøren kan bruke Nanonets OCR for å trekke ut relevant informasjon fra journalene, for eksempel pasientens navn, medisinske tilstander og behandlingshistorie. Denne informasjonen kan automatisk verifiseres mot forsikringsselskapets database, noe som reduserer tiden og innsatsen som kreves for manuell verifisering.
Fordeler med nanonetter
Nanonets OCR er den beste måten å starte automatisering av kravbehandling. Denne teknologien kan brukes til å automatisere prosessen med å lese og behandle kravdokumenter, noe som kan være tidkrevende og feilutsatt når det gjøres manuelt.
Fordelene ved å ta i bruk Nanonets har allerede blitt sett for flere kunder –
- Rask og nøyaktig datautvinning: Nanonets OCR kan trekke ut tekstdata fra kravdokumenter raskt og nøyaktig, noe som reduserer tiden og kostnadene forbundet med manuell dataregistrering. Denne teknologien kan også redusere risikoen for feil som kan oppstå under manuell datainntasting, og forbedre datanøyaktigheten.
- Forbedret behandlingstid: Ved å automatisere skadebehandling med Nanonets OCR kan krav behandles raskere og mer effektivt. Dette kan redusere tiden det tar å behandle et krav, noe som kan forbedre kundetilfredsheten og redusere kostnadene knyttet til manuell behandling.
- Automatisert kravklassifisering: Nanonets OCR kan også brukes til å klassifisere påstander basert på spesifikke kriterier, for eksempel påstandstype eller alvorlighetsgrad. Dette kan hjelpe forsikringsselskapene med å prioritere skadebehandling, og sikre at hastekrav behandles først.
- Oppdagelse av svindel: Nanonets OCR kan brukes til å oppdage potensiell svindel i kravdokumenter ved å identifisere inkonsekvenser eller anomalier i dataene. Dette kan hjelpe forsikringsselskaper med å forhindre uredelige krav og spare kostnader forbundet med uredelig aktivitet.
- Bedre kundeopplevelse: Ved å automatisere skadebehandlingen med Nanonets OCR, kan forsikringsselskapene gi en bedre kundeopplevelse ved å redusere behandlingstiden og forbedre nøyaktigheten. Dette kan føre til økt kundetilfredshet og lojalitet.
- Reduserte driftskostnader: Automatisering av kravbehandling med Nanonets OCR kan redusere kostnadene forbundet med manuell datainntasting og -behandling. Dette kan gi betydelige kostnadsbesparelser for forsikringsselskapene, som kan overføres til kundene i form av lavere premier eller bedre ytelser.
En av våre AI-eksperter hos Nanonets kan ta en samtale med deg for å diskutere brukssaken din, sette opp modellen og gi en demo innen 15 minutter.
Ønsker du å automatisere behandling av krav? Se ikke lenger! Prøv Nanonets Claims Processing Automated Workflows gratis.
Kasusstudier av kravprosessautomatisering
Krav Prcoess Automation har blitt heftig tatt i bruk av helse- og forsikringsselskaper, og de har sett umiddelbare og betydelige avkastninger.
Det er mer og mer buzz rundt dette domenet. Ta en titt -
- Skadeinntak og -triage: Automatisering av det første inntaket og triage av krav kan redusere tiden og ressursene som trengs for å behandle krav, forbedre effektiviteten og redusere feil. I følge en studie fra Accenture kan automatisering redusere skadebehandlingstiden med opptil 80 %.
- Leverandørpålogging: Automatisering av leverandørlegitimasjon kan redusere tiden og kostnadene ved manuell gjennomgang, samt forbedre nøyaktigheten. En studie fra National Committee for Quality Assurance (NCQA) fant at automatisering av leverandørlegitimasjon kan spare opptil 1.5 millioner dollar årlig for store helseplaner.
- Kravavgjørelse: Automatisering av kravavgjørelse kan redusere tiden og kostnadene ved manuell gjennomgang, samt forbedre nøyaktigheten. Blue Cross Blue Shield of North Carolina implementerer AI-drevet kravautomatisering.
- Forhåndsautorisasjon: Automatisering av forhåndsgodkjenning kan redusere tiden og kostnadene ved manuell gjennomgang, samt forbedre nøyaktigheten. I følge en studie av CAQH kan automatisering av forhåndsgodkjenning spare helsepersonell for opptil 3.3 milliarder dollar årlig.
- Svindeloppdagelse: Automatisering av svindeloppdagelse kan redusere risikoen for at uredelige krav blir betalt, og spare helsepersonell og forsikringsselskaper for milliarder av dollar årlig. Anthem har inngått samarbeid med Google for å takle svindeloppdagelse ved hjelp av AI.
- Avslagsbehandling: Automatisering av avslagsbehandling kan redusere tiden og ressursene som trengs for å anke avslåtte krav, forbedre effektiviteten og redusere feil. I følge en studie fra The Advisory Board Company kan automatisering av avslagsbehandling redusere den gjennomsnittlige tiden for å anke et avvist krav med opptil 63 %.
- Kvalifikasjonsbekreftelse: Automatisert kvalifikasjonsbekreftelse kan sikre at krav kun betales for kvalifiserte pasienter, noe som reduserer risikoen for svindel og feil. En studie fant at automatisering av kvalifikasjonsbekreftelse kan spare helsepersonell for opptil 11.1 milliarder dollar årlig.
- Betalingsbehandling: Automatisering av betalingsbehandling kan redusere tiden og kostnadene ved manuell gjennomgang, samt forbedre nøyaktigheten. Ifølge en studie fra National Association of Insurance Commissioners (NAIC), kan automatisering av betalingsbehandling redusere kostnadene med opptil 30 %.
- Kundeservice: Automatisering av kundeservice kan forbedre kundeopplevelsen og redusere tiden og kostnadene ved manuell gjennomgang. I følge en studie fra Forrester vil 63 % av kundene være mer sannsynlig å returnere til et selskap med god kundeservice.
- Rapportering og analyser: Automatisering av rapportering og analyser kan gi helsepersonell og forsikringsselskaper verdifull innsikt i skadebehandling og trender. I følge en studie fra Deloitte kan automatisering av rapportering og analyser forbedre beslutningstaking og redusere kostnadene med opptil 50 %.
Trinn for automatisering av kravbehandling
Her er trinnvise instruksjoner om hva en bedrift bør gjøre for å begynne å bruke Nanonets OCR for automatisering av skadeprosesser:
- Definer dine krav: Det første trinnet er å identifisere dine spesifikke krav for å automatisere kravprosessen ved hjelp av Nanonets OCR. Dette inkluderer å bestemme hvilke typer dokumenter du må behandle, datafeltene du vil trekke ut og forretningsreglene du vil bruke.
- Registrer deg for Nanonets OCR: Besøk nettstedet Nanonets (https://app.nanonets.com/#/signup) og registrer deg for en konto. Nanonets tilbyr en gratis prøveversjon, som lar deg teste OCR-teknologien og finne ut om den oppfyller dine behov.
- Last opp eksempeldokumenter: Når du har registrert deg for en konto, last opp et sett med eksempeldokumenter til Nanonets OCR-plattformen. Disse dokumentene skal representere dokumenttypene du skal behandle i kravprosessen, for eksempel medisinske regninger eller forsikringskravskjemaer.
- Tren OCR-modellen: Bruk Nanonets OCR-plattformen til å trene OCR-modellen til å gjenkjenne datafeltene du vil trekke ut fra eksempeldokumentene. Dette innebærer å fremheve de relevante datafeltene i eksempeldokumentene og gi eksempler på hvordan dataene skal se ut.
- Test OCR-modellen: Når du har trent OCR-modellen, test den på et sett med testdokumenter for å sikre at den nøyaktig kan trekke ut datafeltene du trenger. Om nødvendig kan du avgrense modellen og trene den på nytt til den oppnår ønsket nivå av nøyaktighet.
- Integrer med kravprosessen din: Når du er fornøyd med nøyaktigheten til OCR-modellen, kan du integrere den med automatiseringssystemet for kravprosessen. Dette kan innebære å jobbe med IT-teamet ditt for å utvikle tilpassede integrasjoner eller bruke forhåndsbygde koblinger levert av Nanonets.
- Overvåk og avgrens: Til slutt, overvåk ytelsen til OCR-modellen og avgrens den etter behov for å sikre at den fortsetter å trekke ut data nøyaktig fra kravdokumentene dine.
Ved å følge disse trinnene kan en bedrift med suksess implementere Nanonets OCR for automatisering av skadeprosesser og oppnå økt effektivitet, nøyaktighet og kostnadsbesparelser.
I tillegg til trinnene ovenfor, kan du også planlegge en demo med en AI-ekspert fra Nanonets for å diskutere deres spesifikke brukstilfelle knyttet til automatisering av kravsprosesser. Dette alternativet lar bedrifter få en mer personlig opplevelse og å ha spørsmål de måtte ha besvart av en ekspert. Under demoen vil AI-eksperten sette opp en Nanonets-konto og modell basert på virksomhetens krav, gi en personlig demo av OCR-teknologien og diskutere integrasjonsalternativer. De kan også hjelpe bedrifter med å finne den beste prisplanen for deres behov.
Ønsker du å automatisere behandling av krav? Se ikke lenger! Prøv Nanonets Claims Processing Automated Workflows gratis.
Future of Claims Process Automation
Med bruken av AI kan flere og flere prosesser i arbeidsflyten for kravbehandling nå automatiseres. Aldri sett før implementeringer av automatiserte arbeidsflyter i dette domenet er nå mulig. La oss ta en titt på noen eksempler –
- Sanntidsbehandling av krav: En av hovedfordelene med automatisering i skadebehandling er muligheten til å behandle krav i sanntid. Forsikringsselskaper kan utnytte automatiseringsverktøy for å analysere skadedata og ta beslutninger om skader raskt, uten behov for manuell intervensjon. Dette kan bidra til å redusere tiden og innsatsen som kreves for å behandle hvert krav, noe som fører til raskere utbetalinger og større kundetilfredshet.
- Personlig skadebehandling: En annen viktig fordel med automatisering er muligheten til å tilpasse kravprosessen basert på kundens preferanser og historie. Ved hjelp av AI-drevne verktøy kan forsikringsselskaper analysere kundedata og gi skreddersydde skadebehandlingsopplevelser, skreddersydd for hver enkelt kundes behov. Dette kan bidra til å forbedre kundetilfredshet og lojalitet, ettersom kundene føler at deres unike behov blir dekket.
- Oppdagelse og forebygging av svindel: Automatiseringsverktøy kan også brukes til å oppdage og forhindre forsikringssvindel, en betydelig utfordring for bransjen. Ved å analysere data og mønstre kan maskinlæringsalgoritmer oppdage uredelige krav, minimere tap for forsikringsselskaper og sikre at legitime krav utbetales raskt og nøyaktig.
- Strømlinjeformet arbeidsflyt for krav: Automatisering kan bidra til å strømlinjeforme kravarbeidsflyten ved å redusere sannsynligheten for feil og automatisere repeterende oppgaver. Dette kan bidra til å sikre at krav behandles raskt og nøyaktig, noe som reduserer tiden og innsatsen som kreves for å behandle krav.
- Chatbots for kundeservice: Bruk av chatbots i skadebehandling kan hjelpe kunder med å sende inn krav raskt og enkelt. Chatbots kan veilede kunder gjennom innsendingsprosessen for krav, svare på spørsmål og gi støtte, redusere behovet for menneskelig inngripen og fremskynde kravprosessen.
- Automatiske skadevurderinger: Med automatiseringsverktøy kan krav vurderes automatisk, noe som reduserer behovet for manuell intervensjon og fremskynder prosessen. Maskinlæringsalgoritmer kan analysere data og ta beslutninger om krav raskt og nøyaktig, noe som fører til raskere utbetalinger og større kundetilfredshet.
- Digital skadedokumentasjon: Ved å digitalisere og automatisere dokumentasjonsprosessen kan forsikringsselskapene redusere mengden papirbaserte dokumenter som er involvert i skadeprosessen. Dette kan bidra til å strømlinjeforme skadearbeidsflyten og redusere kostnadene, noe som fører til større effektivitet og nøyaktighet.
- Bilde- og videoanalyse: Avanserte bilde- og videoanalyseverktøy kan brukes til å behandle krav basert på visuelle data, som kjøretøyskader, skader på eiendom og medisinske skanninger. Ved hjelp av automatiseringsverktøy kan forsikringsselskaper analysere disse dataene raskt og nøyaktig, noe som reduserer tiden og innsatsen som kreves for å håndtere skader.
- Nanonets OCR for dokumentskanning: Nanonets OCR er et kraftig verktøy som kan brukes til å automatisere skanning av dokumenter og forbedre nøyaktigheten ved lesing og uttrekking av data fra dokumenter. Ved å bruke OCR-teknologi kan forsikringsselskaper redusere tiden og innsatsen som kreves for å håndtere krav og forbedre nøyaktigheten i dokumentbehandlingen.
- AI-drevet kravbehandling: Ved å utnytte maskinlæringsalgoritmer kan forsikringsselskaper analysere data og lage mer nøyaktige spådommer om sannsynligheten for at krav blir akseptert eller avvist. Dette kan bidra til å forbedre nøyaktigheten av skadebehandlingen og redusere behovet for manuell intervensjon.
- Stemmegjenkjenning for innsending av krav: Stemmegjenkjenningsteknologi kan brukes til å konvertere talte ord til tekstdata som kan behandles av automatiseringsverktøy. Ved å la kunder sende inn krav via tale, kan forsikringsselskaper redusere tiden og innsatsen som kreves for å håndtere skader og forbedre kundeopplevelsen.
- Smarte kontrakter for skadebehandling: Smarte kontrakter kan brukes til å automatisere behandling av krav og håndheve regler og betingelser basert på forhåndsdefinerte kriterier. Dette kan bidra til å forbedre nøyaktigheten av kravbehandlingen og redusere behovet for manuell intervensjon, noe som fører til raskere utbetalinger og større kundetilfredshet.
- Prediktiv analyse for behandling av krav: Ved å analysere historiske data og mønstre kan prediktive analyseverktøy hjelpe forsikringsselskaper med å identifisere potensielle problemer og ta proaktive skritt for å forhindre at krav blir avvist.
- Augmented reality for skadeinspeksjon: Forsikringstilpassere kan bruke utvidede virkelighetsverktøy for å utføre inspeksjoner eksternt, noe som reduserer behovet for inspeksjoner på stedet og fremskynder skadeprosessen.
- Blockchain for skadebehandling: Ved hjelp av blockchain-teknologi kan forsikringsselskaper automatisere skadeprosessen og forbedre åpenhet, sikkerhet og tillit i skadeprosessen.
Ønsker du å automatisere behandling av krav? Se ikke lenger! Prøv Nanonets Claims Processing Automated Workflows gratis.
I dagens raskt utviklende helseindustri er prosessautomatisering ikke lenger bare et alternativ, men en nødvendighet. Automatisering av skadeprosessen har mange fordeler, ikke bare for forsikringsleverandører, men også for helsepersonell og pasienter. Ved å redusere den administrative byrden, forbedre nøyaktigheten og effektiviteten og forbedre pasientopplevelsen, er skadeprosessautomatisering en smart investering for ethvert helsevesen eller forsikringsbedrift.
En av hovedfordelene med automatisering av skadeprosesser er reduksjon av administrative byrder. Manuell skadebehandling er ofte en tidkrevende og arbeidskrevende prosess, som krever betydelige ressurser å administrere. Automatisering av skadeprosessen kan bidra til å strømlinjeforme administrative oppgaver, som for eksempel dataregistrering og skadeavgjørelse, som igjen kan frigjøre verdifull tid og ressurser til andre oppgaver, for eksempel pasientbehandling.
I tillegg til å redusere den administrative byrden, kan automatisering av kravprosessen også forbedre nøyaktigheten og effektiviteten. Ved å fjerne potensialet for menneskelige feil, kan automatisering bidra til å sikre at krav behandles nøyaktig og raskt, noe som reduserer sannsynligheten for kostbare feil og forsinkelser. Automatisering kan også bidra til å identifisere uredelige krav, redusere risikoen for svindel og forbedre den generelle kravnøyaktigheten.
En annen fordel med automatisering av skadeprosesser er den forbedrede pasientopplevelsen. Automatisert skadebehandling kan redusere tiden det tar for pasienter å motta refusjoner, noe som igjen kan forbedre pasienttilfredshet og lojalitet. Automatisering kan også bidra til å forbedre åpenheten, gi pasienter sanntidsoppdateringer om statusen til sine krav og redusere behovet for oppfølgingshenvendelser.
Kanskje viktigst av alt, automatisering av kravsprosesser kan også bidra til å forbedre de generelle helseresultatene. Ved å redusere administrativ byrde og forbedre effektiviteten, kan automatisering hjelpe helsepersonell med å fokusere mer på pasientbehandling, noe som fører til bedre helseresultater for pasienter. Automatisering kan også bidra til å redusere helsekostnader, og gjøre helsetjenester mer tilgjengelig og rimelig for pasienter.
Til tross for disse fordelene, har mange helsevesen og forsikringsbedrifter vært trege med å ta i bruk skadeprosessautomatisering. En grunn til dette er oppfatningen om at automatisering er for dyrt eller for komplisert å implementere. Men med fremskritt innen teknologi og tilgjengeligheten av skybaserte løsninger, er automatisering nå mer tilgjengelig og rimeligere enn noen gang før.
En annen barriere for å ta i bruk kravsprosessautomatisering er bekymringen for kompleksiteten til teknologien og de potensielle forstyrrelsene den kan forårsake for etablerte arbeidsflyter. Imidlertid er denne bekymringen stort sett ubegrunnet, ettersom mange automatiseringsløsninger kan integreres sømløst i eksisterende systemer, med minimal forstyrrelse av pågående drift. I tillegg tilbyr mange automatiseringsleverandører omfattende støtte og opplæring for å hjelpe helsevesen og forsikringsbedrifter med å navigere overgangen til automatisering og sikre en jevn implementering.
Faktisk oppveier fordelene med automatisering langt de potensielle risikoene og utfordringene knyttet til bruken. Ved å automatisere skadeprosessen kan helse- og forsikringsselskaper ikke bare redusere den administrative byrden, men også forbedre kvaliteten på omsorgen som gis til pasientene. Automatisering kan bidra til å identifisere mønstre og trender i pasientdata, slik at helsepersonell kan ta mer informerte beslutninger om behandlingsalternativer og forbedre pasientresultatene. Dessuten kan automatisering hjelpe forsikringsleverandører bedre å håndtere risiko og redusere svindel, noe som resulterer i rimeligere og mer tilgjengelig forsikringsdekning for pasienter.
Kort sagt, skadeprosessautomatisering er en avgjørende investering for ethvert helsevesen eller forsikringsinstitusjon som ønsker å forbli konkurransedyktig i dagens raske helseindustri. Ved å utnytte automatiseringsløsninger for å strømlinjeforme administrative oppgaver, forbedre nøyaktigheten og effektiviteten og forbedre pasientopplevelsen og -resultatene, kan helsetjenester og forsikringsleverandører levere høyere kvalitet, redusere kostnader og til slutt bygge sterkere, mer robuste helsesystemer til fordel for alle.
Ønsker du å automatisere behandling av krav? Se ikke lenger! Prøv Nanonets Claims Processing Automated Workflows gratis.
- SEO-drevet innhold og PR-distribusjon. Bli forsterket i dag.
- Platoblokkkjede. Web3 Metaverse Intelligence. Kunnskap forsterket. Tilgang her.
- kilde: https://nanonets.com/blog/claims-process-automation/
- :er
- $3
- $OPP
- 1
- 2023
- a
- evne
- Om oss
- ovenfor
- Accenture
- tilgjengelig
- ulykke
- Ifølge
- Logg inn
- nøyaktighet
- nøyaktig
- nøyaktig
- Oppnå
- oppnår
- aktivitet
- tillegg
- Ytterligere
- Tilleggsinformasjon
- administrativ
- adoptere
- vedtatt
- vedta
- Adopsjon
- avansert
- fremskritt
- advent
- rådgivende
- rådgivende styre
- rimelig
- mot
- AI
- AI-drevet
- algoritmer
- Alle
- tillate
- tillater
- allerede
- beløp
- analyse
- analytics
- analysere
- analyserer
- og
- Årlig
- En annen
- besvare
- app
- appellere
- Påfør
- påføring
- hensiktsmessig
- godkjent
- ER
- rundt
- kunstig
- kunstig intelligens
- AS
- aspektet
- aspekter
- vurderes
- evaluering
- assosiert
- Association
- forsikring
- At
- augmented
- Augmented Reality
- autorisasjon
- automatisere
- Automatisert
- automatisk
- Automatisere
- Automatisering
- automotive
- tilgjengelighet
- gjennomsnittlig
- barriere
- basert
- grunnleggende
- BE
- før du
- begynne
- være
- nytte
- Fordeler
- BEST
- Bedre
- Bias
- Bill
- Milliarder
- milliarder
- Sedler
- blockchain
- Blockchain teknologi
- Blå
- borde
- bygge
- byrde
- virksomhet
- bedrifter
- by
- beregne
- ring
- CAN
- Kan få
- bil
- Kort
- hvilken
- saken
- saker
- Årsak
- forårsaket
- viss
- utfordre
- utfordringer
- sjansene
- karakter
- karaktergjenkjenning
- chatbots
- sjekk
- hevder
- krav
- Kravadministrasjon
- Klassifisere
- klienter
- samle
- Utvalget
- Selskaper
- Selskapet
- sammenligne
- Kompensasjon
- konkurranse
- kompleksitet
- samsvar
- komplisert
- datamaskin
- Datamaskin syn
- Bekymring
- forhold
- Gjennomføre
- konsistent
- konsulent
- innhold
- fortsetter
- kontrakter
- konvertere
- Kostnad
- kostnadsbesparelser
- Kostnader
- dekning
- dekket
- kriterier
- Kryss
- avgjørende
- skikk
- kunde
- kunde Data
- kundeopplevelse
- Kundetilfredshet
- Kundeservice
- Kunder
- tilpasset
- dato
- dataregistrering
- Database
- databaser
- Dato
- dag
- avtale
- avgjørelse
- Beslutningstaking
- avgjørelser
- forsinkelser
- leverer
- deloitte
- Demo
- Gjenkjenning
- Bestem
- bestemme
- utvikle
- forskjellig
- digitalt
- Digital betaling
- digitalisering
- diskutere
- Avbrudd
- forstyrrelser
- dokument
- dokumentasjon
- dokumenter
- dollar
- domene
- kjøring
- under
- hver enkelt
- lett
- effektivitet
- effektivt
- innsats
- elektronisk
- elektronisk
- valgbarhet
- kvalifisert
- innebygd
- muliggjør
- muliggjør
- forbedret
- styrke
- sikre
- sikrer
- entry
- feil
- feil
- etablert
- etablering
- estimater
- NOEN GANG
- Hver
- hver dag
- utvikling
- eksempel
- eksempler
- eksisterende
- dyrt
- erfaring
- Erfaringer
- Expert
- eksperter
- utforske
- omfattende
- trekke ut
- trekke ut dataene
- Fartsfylt
- raskere
- Fed
- Felt
- Endelig
- Finn
- bøter
- Først
- Fokus
- fulgt
- etter
- Til
- skjema
- skjemaer
- Forrester
- funnet
- svindel
- svindeloppdagelse
- uredelig
- uredelig aktivitet
- Gratis
- gratis prøveperiode
- fra
- fullt
- midler
- videre
- samle
- generere
- få
- god
- større
- veilede
- Håndtering
- Ha
- Helse
- helseforsikring
- helsetjenester
- helsevesenet
- hjelpe
- høyere
- utheving
- historisk
- historie
- Hospital
- Hvordan
- Men
- HTML
- HTTPS
- menneskelig
- identifisere
- identifisering
- Identitet
- bilde
- bilder
- umiddelbar
- iverksette
- gjennomføring
- redskaper
- forbedre
- forbedret
- forbedrer
- bedre
- in
- hendelse
- inkluderer
- Inkludert
- innlemme
- økt
- øker
- bransjer
- industri
- informasjon
- informert
- innledende
- initiere
- forespørsler
- innsikt
- instruksjoner
- forsikring
- forsikringsselskaper
- integrere
- integrert
- integrering
- integrasjoner
- Intelligens
- internasjonalt
- intervensjon
- investering
- involvere
- involvert
- utstedelse
- saker
- IT
- DET ER
- nøkkel
- arbeidskraft
- Språk
- stor
- i stor grad
- føre
- ledende
- læring
- Nivå
- Leverage
- utnytte
- i likhet med
- Sannsynlig
- Liste
- plassering
- lenger
- Se
- ser ut som
- UTSEENDE
- tap
- Lot
- Lojalitet
- maskin
- maskinlæring
- Hoved
- gjøre
- Making
- administrer
- ledelse
- styringssystem
- håndbok
- manuelt arbeid
- manuelt
- mange
- Match
- matchende
- medisinsk
- møter
- metoder
- kunne
- millioner
- minimal
- minimere
- minutter
- feil
- Mobil
- Mobilapp
- mobilbetalinger
- modell
- modeller
- Overvåke
- mer
- Videre
- mest
- flere
- navn
- navn
- nasjonal
- Naturlig
- Naturlig språk
- Natural Language Processing
- Naviger
- nødvendig
- Trenger
- nødvendig
- behov
- nord
- nord carolina
- Antall
- tall
- mange
- mange fordeler
- OCR
- of
- tilby
- tilby
- Tilbud
- on
- ONE
- pågående
- på nett
- operasjonell
- Drift
- Optisk karaktergjenkjennelse
- Alternativ
- alternativer
- rekkefølge
- Annen
- andre
- samlet
- oversikt
- betalt
- maling
- papirbasert
- samarbeid
- bestått
- pasient
- pasientbehandling
- pasientdata
- pasienter
- mønstre
- betaling
- betalingsmetoder
- betalingsbehandling
- betalinger
- utbetalinger
- PayPal
- persepsjon
- ytelse
- tilpasse
- Personlig
- bilde
- fly
- planer
- plattform
- plato
- Platon Data Intelligence
- PlatonData
- politikk
- Portal
- mulig
- potensiell
- kraftig
- Spådommer
- Prediktiv Analytics
- preferanser
- forebygge
- prising
- Før
- Prioriter
- Proaktiv
- prosess
- Prosessautomatisering
- Prosesser
- prosessering
- lønnsomhet
- eiendom
- gi
- forutsatt
- leverandør
- tilbydere
- gir
- gi
- trekke
- Kjøp
- innkjøpsordre
- formål
- kvalitet
- spørsmål
- raskere
- raskt
- område
- raskt
- Lesning
- sanntids
- Reality
- grunnen til
- kvitteringer
- motta
- anerkjennelse
- gjenkjenne
- poster
- redusere
- Redusert
- reduserer
- redusere
- regulatorer
- i slekt
- relevant
- fjerne
- reparasjon
- repeterende
- rapportert
- Rapportering
- Rapporter
- representere
- påkrevd
- Krav
- spenstig
- Ressurser
- resultere
- resulterende
- retur
- anmeldelse
- gjennomgå
- Risiko
- risikoer
- regler
- s
- samme
- tilfredshet
- fornøyd
- fornøyd med
- Spar
- besparende
- Besparelser
- skanning
- planlegge
- sømløst
- sikkert
- sikkerhet
- søker
- tjeneste
- Tjenester
- sett
- Shield
- Shop
- Kort
- bør
- undertegne
- signert
- signifikant
- langsom
- Smart
- Smarte kontrakter
- Software
- Solutions
- noen
- Kilder
- spesifikk
- fart
- stadier
- Begynn
- status
- opphold
- Trinn
- Steps
- effektivisere
- sterkere
- studier
- Studer
- innsending
- send
- innsendt
- vellykket
- slik
- suite
- støtte
- Støtte
- Kirurgi
- system
- Systemer
- skreddersydd
- Ta
- tar
- Oppgave
- oppgaver
- lag
- Teknologi
- telematikk
- test
- Det
- De
- informasjonen
- deres
- Disse
- tredjeparts
- Gjennom
- tid
- tidkrevende
- ganger
- til
- i dag
- også
- verktøy
- verktøy
- spor
- Tog
- trent
- Kurs
- overføre
- overgang
- Åpenhet
- behandling
- Trender
- triage
- prøve
- Stol
- SVING
- typer
- Til syvende og sist
- unik
- oppdateringer
- som haster
- us
- bruke
- bruk sak
- validering
- Verdifull
- ulike
- kjøretøy
- Verifisering
- verifisert
- verifisere
- av
- video
- Vimeo
- syn
- Besøk
- Voice
- stemmegjenkjenning
- volum
- Vei..
- Nettsted
- VI VIL
- Hva
- om
- hvilken
- mens
- vil
- med
- innenfor
- uten
- ord
- Arbeid
- arbeidere
- arbeidsflyt
- arbeidsflyt
- arbeid
- virker
- ville
- Din
- zephyrnet