Что такое автоматизация претензионных процессов?
Автоматизация процесса претензий — это использование технологий для автоматизации обработки и обработки медицинских и страховых претензий. Эта технология позволяет страховщикам оптимизировать процессы рассмотрения претензий, сократить ручной труд и повысить эффективность. Программное обеспечение для автоматизированной обработки претензий использует машинное обучение, искусственный интеллект и обработку естественного языка для сбора и анализа данных из различных источников, что позволяет страховщикам быстрее и точнее обрабатывать претензии. Автоматизация обработки претензий также обеспечивает такие преимущества, как экономия средств, лучшее обслуживание клиентов, повышенная точность и безопасность данных, а также снижение риска ошибок и мошенничества.
Как работает автоматизация обработки претензий
Теперь мы нарисуем картину того, как выглядит сквозной полностью автоматизированный рабочий процесс обработки претензий. Многие учреждения выборочно включают определенные аспекты этого рабочего процесса в свою деятельность, в то время как другие внедряют полностью автоматизированный рабочий процесс от начала до конца.
Затем следует сопоставленный список лучших компаний, предлагающих каждый аспект рабочего процесса обработки претензий для вас.
Вот пошаговый обзор того, как работает автоматизация обработки претензий:
- Первоначальная отчетность по претензиям: Процесс начинается, когда страхователь сообщает о претензии страховщику. Во многих случаях это можно сделать через онлайн-портал или мобильное приложение. Страхователь предоставляет основную информацию о претензии, такую как дата и место происшествия, а также любую подтверждающую документацию или изображения.
- Оценка претензии: после сообщения о претензии страховщик использует автоматизированные инструменты для оценки претензии и определения того, покрывается ли она полисом. Это может включать в себя анализ языка полиса, просмотр заявленных убытков и консультации со сторонними базами данных для проверки личности заявителя и истории предыдущих претензий.
- Проверка претензии: если претензия признана обоснованной, страховщик начнет процесс подтверждения претензии путем сбора дополнительной информации, такой как медицинские записи или оценки ремонта. Этот процесс также можно автоматизировать с помощью программного обеспечения, извлекающего данные из различных источников и использующего алгоритмы искусственного интеллекта для оценки обоснованности претензии.
- Принятие решений по претензиям: На основании информации, собранной на этапах оценки и проверки, страховщик примет решение по претензии. Это решение также может быть автоматизировано, при этом система применяет предопределенные правила для определения соответствующей суммы платежа или уровня покрытия.
- Обработка платежей: Если претензия будет одобрена, страховщик инициирует выплату заявителю. Это может включать автоматизацию процесса оплаты посредством электронного перевода средств или других цифровых способов оплаты.
- Анализ претензий: Наконец, страховая компания может использовать автоматизированные инструменты для анализа данных о претензиях, чтобы выявить закономерности и тенденции, которые можно использовать для улучшения процессов подачи претензий и сокращения случаев мошенничества.
Бизнес, предлагающий эти услуги —
Вот несколько примеров компаний, которые предлагают услуги для каждого этапа автоматизации процесса рассмотрения претензий:
- Первоначальная отчетность по претензиям:
- Snapsheet: предлагает платформу для цифровых требований, которая позволяет страхователям подавать заявления онлайн или через мобильное приложение. https://www.snapsheetclaims.com/
- Guidewell: предоставляет цифровую платформу для управления претензиями по медицинскому страхованию, которая позволяет страхователям подавать претензии и отслеживать их статус в Интернете. https://www.guidewell.com/
- Оценка претензии:
- Shift Technology: использует алгоритмы искусственного интеллекта для анализа данных о претензиях и выявления мошенничества, ошибок и аномалий. https://www.shift-technology.com/
- Casentric: предоставляет платформу управления претензиями, которая использует прогнозную аналитику для выявления потенциальных проблем и ускорения процесса рассмотрения претензий. https://www.casentric.com/
- Проверка претензии:
- Нанонеты: Nanonets OCR может помочь автоматизировать процесс проверки претензий, извлекая ключевую информацию из форм претензий, такую как номера полисов, имена заявителей и описания повреждений. Система может использовать алгоритмы машинного обучения для анализа извлеченных данных и выявления любых потенциальных ошибок или несоответствий. Это может помочь страховщикам быстрее и точнее обрабатывать претензии, сокращая время и затраты, связанные с ручной проверкой.
Хотите автоматизировать обработку претензий? Не смотрите дальше! Попробуйте Nanonets Claims Processing Automated Workflows бесплатно.
2. Аналитика Verisk: предлагает набор инструментов для проверки требований, включая аналитику требований об имуществе и несчастных случаях, обзор медицинских счетов и управление требованиями о компенсации работникам. https://www.verisk.com/
3. ClaimGenius: использует компьютерное зрение и искусственный интеллект для автоматической оценки повреждений автомобиля и расчета стоимости ремонта. https://www.claimgenius.com/
- Принятие решения по претензиям:
- Нанонеты: Nanonets OCR можно использовать для автоматизации процесса принятия решений по претензиям. Например, система может извлекать данные из оценок ремонта, медицинских счетов или другой документации и использовать модели машинного обучения для определения соответствующей суммы платежа на основе заранее определенных правил. Это может помочь страховщикам принимать более быстрые и последовательные решения, а также снизить риск ошибок или предвзятости.
- Octo Telematics: предоставляет решения на основе телематики, которые позволяют страховщикам отслеживать поведение водителей и рассчитывать премии в зависимости от риска. https://www.octotelematics.com/
- Податливый: использует компьютерное зрение и искусственный интеллект для автоматической оценки повреждений автомобиля и определения соответствующих затрат на ремонт. https://tractable.ai/
- Процесс оплаты:
- Checkbook.io: предлагает платформу цифровых чеков, которая позволяет страховщикам осуществлять платежи в электронном виде и безопасно. https://checkbook.io/
- PayPal: предоставляет ряд решений для цифровых платежей, включая онлайн-платежи и мобильные платежи, которые можно использовать для обработки претензий. https://www.paypal.com/
- Анализ претензий:
- EXL Service: предлагает аналитические решения, которые помогают страховщикам анализировать данные о претензиях и совершенствовать свои процессы. https://www.exlservice.com/
- Mitchell International: Предоставляет программное обеспечение для управления претензиями и аналитики для автомобильной промышленности и компенсаций работникам. https://www.mitchell.com/
Преимущества автоматизации обработки претензий
- Повышенная эффективность: Автоматизация сокращает объем ручной работы, увеличивает скорость и упрощает процесс рассмотрения претензий.
- Улучшенная точность: Автоматизация снижает вероятность человеческой ошибки и повышает точность обработки претензий.
- Более быстрое время выполнения работ: Автоматизированная обработка претензий позволяет сократить время обработки, что может повысить удовлетворенность клиентов.
- Улучшение обслуживания клиентов: Сокращение времени обработки претензий, повышение точности и более быстрое реагирование на запросы клиентов — все это может улучшить обслуживание клиентов.
- Снижение затрат: Автоматизация снижает потребность в ручном труде, что может снизить затраты и повысить рентабельность.
- Улучшенное соответствие: Автоматизация может помочь обеспечить соответствие нормативным требованиям и снизить риск штрафов и пени.
Автоматизация процесса рассмотрения претензий с помощью Nanonets
Nanonets OCR — это технология оптического распознавания символов на базе искусственного интеллекта, которая позволяет компаниям извлекать информацию из неструктурированных документов, таких как счета-фактуры, квитанции и страховые претензии. Медицинские и страховые компании могут использовать эту технологию для автоматизации обработки своих требований, тем самым уменьшая число ошибок, выполняемых вручную, сводя к минимуму время обработки и повышая удовлетворенность клиентов.
Давайте рассмотрим некоторые конкретные варианты использования на примерах того, как страховые и медицинские учреждения могут в дальнейшем использовать Nanonets OCR для автоматизации процесса обработки претензий.
Обработка страховых случаев
Страховые компании ежедневно получают большой объем требований, которые необходимо обрабатывать быстро и точно. Однако обработка претензий — трудоемкая и подверженная ошибкам задача, часто требующая ручного ввода и проверки данных. Используя Nanonets OCR, страховые компании могут автоматизировать обработку своих требований, сокращая время обработки и сводя к минимуму количество ошибок, допущенных вручную.
Например, страховая компания может получить требование о возмещении ущерба, нанесенного автомобилю в результате аварии. Заявитель представляет изображение накладной из ремонтной мастерской. Страховая компания может использовать Nanonets OCR для извлечения соответствующей информации из счета-фактуры, такой как стоимость ремонта, дата ремонта и название ремонтной мастерской. Эта информация может быть автоматически загружена в систему управления претензиями, которая может обрабатывать претензию быстрее и точнее.
Хотите автоматизировать обработку претензий? Не смотрите дальше! Попробуйте Nanonets Claims Processing Automated Workflows бесплатно.
Обработка претензий по здравоохранению
Поставщики медицинских услуг часто имеют дело с большим количеством страховых случаев, которые необходимо обрабатывать быстро и точно. Nanonets OCR можно использовать для автоматизации процесса извлечения данных из медицинских счетов, страховых требований и других связанных документов. Это может помочь поставщикам медицинских услуг сократить количество ошибок, совершаемых вручную, и ускорить обработку требований.
Например, больница может получить страховое возмещение за операцию пациента. Больница может использовать Nanonets OCR для извлечения соответствующей информации из претензии, такой как имя пациента, дата операции, тип выполненной операции и стоимость процедуры. Эта информация может быть автоматически загружена в систему управления претензиями больницы, которая затем может обрабатывать претензию быстрее и точнее.
Двустороннее сопоставление
Другой вариант использования Nanonets OCR в страховых и медицинских компаниях — двустороннее сопоставление. Этот процесс включает в себя сопоставление данных из двух разных источников, таких как счет-фактура и заказ на покупку или медицинский счет и страховое требование.
Например, страховая компания может получить счет от поставщика медицинских услуг за лечение пациента. Страховая компания может использовать Nanonets OCR для извлечения соответствующей информации из счета-фактуры, такой как имя пациента, дата лечения и стоимость процедуры. Ту же информацию можно получить и из страхового заявления, поданного пациентом.
Используя двустороннее сопоставление, страховая компания может сравнить информацию, извлеченную из счета-фактуры и страхового возмещения, чтобы убедиться, что они совпадают. Это может помочь выявить любые несоответствия или ошибки, позволяя компании решить любые проблемы до обработки претензии.
Проверка политик
Страховые компании часто получают от своих клиентов полисы, которые необходимо проверить и обработать. Используя Nanonets OCR, страховые компании могут автоматизировать процесс извлечения информации из полисов, уменьшая количество ручных ошибок и ускоряя процесс проверки.
Например, страховая компания может получить от клиента полис, который необходимо проверить. Компания может использовать Nanonets OCR для извлечения соответствующей информации из документа, такой как имя клиента, номер полиса и тип полиса. Эта информация может быть автоматически проверена по базе данных компании, что сокращает время и усилия, необходимые для ручной проверки.
Проверка медицинских записей
Поставщикам медицинских услуг часто необходимо проверять медицинские записи пациентов для страховых требований и других целей. Используя Nanonets OCR, поставщики медицинских услуг могут автоматизировать процесс извлечения данных из медицинских карт, уменьшая количество ручных ошибок и ускоряя процесс проверки.
Например, поставщику медицинских услуг может потребоваться проверить историю болезни пациента для страхового возмещения. Поставщик может использовать Nanonets OCR для извлечения соответствующей информации из медицинских записей, такой как имя пациента, состояние здоровья и история лечения. Эта информация может быть автоматически проверена по базе данных страховой компании, что сокращает время и усилия, необходимые для ручной проверки.
Преимущества нанонетов
Nanonets OCR — лучший способ начать автоматизировать обработку претензий. Эту технологию можно использовать для автоматизации процесса чтения и обработки документов с претензиями, который может занимать много времени и быть подвержен ошибкам, если выполняется вручную.
Преимущества внедрения Nanonets уже были замечены для нескольких клиентов —
- Быстрое и точное извлечение данных: Nanonets OCR может быстро и точно извлекать текстовые данные из документов претензий, сокращая время и затраты, связанные с ручным вводом данных. Эта технология также может снизить риск ошибок, которые могут возникнуть при ручном вводе данных, повышая точность данных.
- Улучшено время обработки: за счет автоматизации обработки претензий с помощью Nanonets OCR претензии могут обрабатываться быстрее и эффективнее. Это может сократить время, необходимое для обработки претензии, что может повысить удовлетворенность клиентов и снизить затраты, связанные с ручной обработкой.
- Автоматическая классификация претензий: Nanonets OCR также можно использовать для классификации претензий на основе определенных критериев, таких как тип претензии или серьезность. Это может помочь страховщикам расставить приоритеты при обработке претензий, гарантируя, что срочные претензии обрабатываются в первую очередь.
- Обнаружение мошенничества: Nanonets OCR можно использовать для обнаружения потенциального мошенничества в претензионных документах путем выявления несоответствий или аномалий в данных. Это может помочь страховщикам предотвратить мошеннические претензии и сократить расходы, связанные с мошеннической деятельностью.
- Лучший клиентский опыт: Автоматизируя обработку претензий с помощью Nanonets OCR, страховщики могут повысить качество обслуживания клиентов за счет сокращения времени обработки и повышения точности. Это может привести к повышению удовлетворенности и лояльности клиентов.
- Снижение эксплуатационных расходов: Автоматизация обработки претензий с помощью Nanonets OCR может снизить затраты, связанные с ручным вводом и обработкой данных. Это может привести к значительной экономии средств для страховщиков, которая может быть передана клиентам в виде более низких премий или улучшенных льгот.
Один из наших экспертов по искусственному интеллекту в Nanonets может связаться с вами, чтобы обсудить ваш вариант использования, настроить вашу модель и предоставить демонстрацию в течение 15 минут.
Хотите автоматизировать обработку претензий? Не смотрите дальше! Попробуйте Nanonets Claims Processing Automated Workflows бесплатно.
Практические примеры автоматизации процессов обработки претензий
Утверждается, что решения Prcoess Automation были активно приняты медицинскими и страховыми учреждениями, и они добились немедленной и значительной окупаемости инвестиций.
Вокруг этого домена возникает все больше и больше шума. Взглянем -
- Прием и сортировка претензий. Автоматизация первоначального приема и сортировки претензий может сократить время и ресурсы, необходимые для обработки претензий, повысить эффективность и уменьшить количество ошибок. Согласно исследованию Accenture, автоматизация может сократить время обработки претензий до 80%.
- Удостоверение провайдера: автоматизация удостоверения поставщика может сократить время и стоимость ручной проверки, а также повысить точность. Исследование, проведенное Национальным комитетом по обеспечению качества (NCQA), показало, что автоматизация аттестации поставщиков медицинских услуг может сэкономить до 1.5 млн долларов в год для крупных планов медицинского страхования.
- Рассмотрение претензий. Автоматизация рассмотрения претензий может сократить время и стоимость ручной проверки, а также повысить точность. Blue Cross Blue Shield of North Carolina внедряет автоматизацию подачи претензий на основе искусственного интеллекта.
- Предварительное разрешение. Автоматизация предварительного разрешения может сократить время и стоимость ручной проверки, а также повысить точность. Согласно исследованию CAQH, автоматизация предварительного разрешения может сэкономить поставщикам медицинских услуг до 3.3 миллиарда долларов в год.
- Обнаружение мошенничества: автоматизация обнаружения мошенничества может снизить риск выплаты мошеннических требований, экономя поставщикам медицинских услуг и страховым компаниям миллиарды долларов ежегодно. Anthem сотрудничает с Google для борьбы с мошенничеством с помощью искусственного интеллекта.
- Управление отказами. Автоматизация управления отказами может сократить время и ресурсы, необходимые для обжалования отклоненных требований, повысить эффективность и уменьшить количество ошибок. Согласно исследованию The Advisory Board Company, автоматизация управления отказами может сократить среднее время обжалования отклоненного требования до 63%.
- Проверка правомочности: автоматическая проверка правомочности может гарантировать, что заявки оплачиваются только для пациентов, имеющих право на участие, что снижает риск мошенничества и ошибок. Исследование показало, что автоматизация проверки соответствия требованиям может сэкономить поставщикам медицинских услуг до 11.1 миллиарда долларов в год.
- Обработка платежей: автоматизация обработки платежей может сократить время и стоимость ручной проверки, а также повысить точность. Согласно исследованию Национальной ассоциации уполномоченных по страхованию (NAIC), автоматизация обработки платежей может снизить затраты до 30%.
- Обслуживание клиентов: автоматизация обслуживания клиентов может улучшить качество обслуживания клиентов и сократить время и затраты на ручную проверку. Согласно исследованию Forrester, 63% клиентов с большей вероятностью вернутся в компанию с хорошим обслуживанием клиентов.
- Отчетность и аналитика. Автоматизация отчетности и аналитики может предоставить поставщикам медицинских услуг и страховым компаниям ценную информацию об обработке претензий и тенденциях. Согласно исследованию Deloitte, автоматизация отчетности и аналитики может улучшить процесс принятия решений и сократить расходы до 50%.
Этапы автоматизации обработки претензий
Вот пошаговые инструкции о том, что бизнес должен сделать, чтобы начать использовать Nanonets OCR для автоматизации процесса обработки претензий:
- Определите свои требования: первый шаг — определить ваши конкретные требования для автоматизации процесса обработки претензий с помощью Nanonets OCR. Это включает в себя определение типов документов, которые необходимо обработать, полей данных, которые необходимо извлечь, и бизнес-правил, которые необходимо применить.
- Зарегистрируйтесь в Nanonets OCR: посетите веб-сайт Nanonets (https://app.nanonets.com/#/signup) и зарегистрируйте аккаунт. Nanonets предлагает бесплатную пробную версию, которая позволяет протестировать технологию OCR и определить, соответствует ли она вашим потребностям.
- Загрузите образцы документов: после того, как вы зарегистрировали учетную запись, загрузите набор образцов документов на платформу OCR Nanonets. Эти документы должны представлять собой типы документов, которые вы будете обрабатывать в процессе обработки требований, например, медицинские счета или формы страховых требований.
- Обучите модель OCR: используйте платформу OCR Nanonets, чтобы обучить модель OCR распознавать поля данных, которые вы хотите извлечь из образцов документов. Это включает в себя выделение соответствующих полей данных в образцах документов и предоставление примеров того, как должны выглядеть данные.
- Протестируйте модель OCR. После обучения модели OCR протестируйте ее на наборе тестовых документов, чтобы убедиться, что она может точно извлекать нужные вам поля данных. При необходимости уточняйте модель и переобучайте ее, пока она не достигнет желаемого уровня точности.
- Интеграция с вашим процессом обработки претензий: как только вы будете удовлетворены точностью модели OCR, интегрируйте ее с вашей системой автоматизации обработки претензий. Это может включать в себя работу с вашей ИТ-командой для разработки пользовательских интеграций или использования готовых соединителей, предоставляемых Nanonets.
- Мониторинг и уточнение. Наконец, отслеживайте производительность модели OCR и уточняйте ее по мере необходимости, чтобы она продолжала точно извлекать данные из ваших документов с претензиями.
Следуя этим шагам, компания может успешно внедрить Nanonets OCR для автоматизации процесса обработки претензий и добиться повышения эффективности, точности и экономии средств.
В дополнение к вышеуказанным шагам вы также можете запланировать демонстрацию с экспертом по искусственному интеллекту из Nanonets, чтобы обсудить их конкретный вариант использования, связанный с автоматизацией процесса обработки претензий. Эта опция позволяет компаниям получить более персонализированный опыт и получить ответы на любые вопросы от эксперта. Во время демонстрации эксперт по искусственному интеллекту настроит учетную запись и модель Nanonets в соответствии с требованиями бизнеса, предоставит персонализированную демонстрацию технологии OCR и обсудит варианты интеграции. Они также могут помочь предприятиям найти лучший тарифный план для своих нужд.
Хотите автоматизировать обработку претензий? Не смотрите дальше! Попробуйте Nanonets Claims Processing Automated Workflows бесплатно.
Будущее автоматизации процесса рассмотрения претензий
С появлением ИИ все больше и больше процессов рабочего процесса обработки претензий теперь можно автоматизировать. Невиданные ранее реализации автоматизированных рабочих процессов в этой области теперь возможны. Давайте рассмотрим несколько примеров —
- Обработка претензий в режиме реального времени: Одним из основных преимуществ автоматизации обработки претензий является возможность обработки претензий в режиме реального времени. Страховые компании могут использовать инструменты автоматизации для анализа данных о претензиях и быстрого принятия решений по претензиям без необходимости ручного вмешательства. Это может помочь сократить время и усилия, необходимые для обработки каждого требования, что приведет к более быстрым выплатам и большей удовлетворенности клиентов.
- Индивидуальная обработка претензий: Еще одним ключевым преимуществом автоматизации является возможность персонализировать процесс рассмотрения претензий на основе предпочтений и истории клиентов. С помощью инструментов на базе искусственного интеллекта страховые компании могут анализировать данные о клиентах и предлагать индивидуальные процедуры обработки претензий с учетом потребностей каждого клиента. Это может помочь повысить удовлетворенность и лояльность клиентов, поскольку клиенты чувствуют, что их уникальные потребности удовлетворяются.
- Обнаружение и предотвращение мошенничества: Инструменты автоматизации также можно использовать для обнаружения и предотвращения страхового мошенничества, что является серьезной проблемой для отрасли. Анализируя данные и шаблоны, алгоритмы машинного обучения могут выявлять мошеннические требования, сводя к минимуму убытки для страховых компаний и обеспечивая быструю и точную выплату законных требований.
- Оптимизированный рабочий процесс претензий: автоматизация может помочь оптимизировать рабочий процесс подачи претензий за счет снижения вероятности ошибок и автоматизации повторяющихся задач. Это может помочь обеспечить быструю и точную обработку претензий, сокращая время и усилия, необходимые для управления претензиями.
- Чат-боты для обслуживания клиентов: Использование чат-ботов при обработке претензий может помочь клиентам быстро и легко подавать претензии. Чат-боты могут направлять клиентов в процессе подачи претензий, отвечать на вопросы и оказывать поддержку, уменьшая потребность во вмешательстве человека и ускоряя процесс подачи претензий.
- Автоматическая оценка претензий: С помощью средств автоматизации претензии могут оцениваться автоматически, что снижает потребность в ручном вмешательстве и ускоряет процесс. Алгоритмы машинного обучения могут анализировать данные и быстро и точно принимать решения по претензиям, что приводит к более быстрым выплатам и большей удовлетворенности клиентов.
- Цифровая документация по претензиям: Оцифровывая и автоматизируя процесс документации, страховые компании могут сократить количество бумажных документов, используемых в процессе рассмотрения претензий. Это может помочь оптимизировать рабочий процесс претензий и снизить затраты, что приведет к большей эффективности и точности.
- Анализ изображений и видео: расширенные инструменты анализа изображений и видео могут использоваться для обработки претензий на основе визуальных данных, таких как повреждение транспортного средства, повреждение имущества и медицинское сканирование. С помощью инструментов автоматизации страховые компании могут быстро и точно анализировать эти данные, сокращая время и усилия, необходимые для управления претензиями.
- Nanonets OCR для сканирования документов: Nanonets OCR — это мощный инструмент, который можно использовать для автоматизации сканирования документов и повышения точности чтения и извлечения данных из документов. Используя технологию OCR, страховые компании могут сократить время и усилия, необходимые для управления претензиями, и повысить точность обработки документов.
- Обработка претензий с помощью ИИ: Используя алгоритмы машинного обучения, страховые компании могут анализировать данные и делать более точные прогнозы относительно вероятности принятия или отклонения претензий. Это может помочь повысить точность обработки претензий и уменьшить потребность в ручном вмешательстве.
- Распознавание голоса для подачи претензий: технология распознавания голоса может использоваться для преобразования произносимых слов в текстовые данные, которые могут быть обработаны средствами автоматизации. Позволяя клиентам подавать претензии с помощью голоса, страховые компании могут сократить время и усилия, необходимые для управления претензиями, и повысить качество обслуживания клиентов.
- Смарт-контракты для управления претензиями: смарт-контракты можно использовать для автоматизации обработки претензий и обеспечения соблюдения правил и условий на основе заранее определенных критериев. Это может помочь повысить точность обработки претензий и уменьшить потребность в ручном вмешательстве, что приведет к более быстрым выплатам и большей удовлетворенности клиентов.
- Предиктивная аналитика для обработки претензий: Анализируя исторические данные и закономерности, инструменты предиктивной аналитики могут помочь страховым компаниям выявить потенциальные проблемы и принять упреждающие меры для предотвращения отклонения претензий.
- Дополненная реальность для проверок претензий: Страховые аджастеры могут использовать инструменты дополненной реальности для удаленного проведения проверок, что снижает потребность в выездных проверках и ускоряет процесс рассмотрения претензий.
- Блокчейн для обработки претензий: С помощью технологии блокчейн страховые компании могут автоматизировать процесс рассмотрения претензий и повысить прозрачность, безопасность и доверие к процессу подачи претензий.
Хотите автоматизировать обработку претензий? Не смотрите дальше! Попробуйте Nanonets Claims Processing Automated Workflows бесплатно.
В сегодняшней быстро развивающейся отрасли здравоохранения автоматизация процесса рассмотрения претензий уже не просто вариант, а необходимость. Автоматизация процесса рассмотрения претензий имеет множество преимуществ не только для страховых компаний, но и для поставщиков медицинских услуг и пациентов. Снижая административную нагрузку, повышая точность и эффективность, а также улучшая качество обслуживания пациентов, автоматизация процесса рассмотрения претензий является разумной инвестицией для любого медицинского или страхового учреждения.
Одним из основных преимуществ автоматизации процесса рассмотрения претензий является снижение административной нагрузки. Ручная обработка претензий часто является длительным и трудоемким процессом, требующим значительных ресурсов для управления. Автоматизация процесса рассмотрения претензий может помочь упростить административные задачи, такие как ввод данных и рассмотрение претензий, что, в свою очередь, может высвободить драгоценное время и ресурсы для других задач, таких как уход за пациентами.
Помимо снижения административной нагрузки, автоматизация процесса рассмотрения претензий также может повысить точность и эффективность. Устраняя возможность человеческой ошибки, автоматизация может помочь обеспечить точную и быструю обработку претензий, снижая вероятность дорогостоящих ошибок и задержек. Автоматизация также может помочь в выявлении мошеннических требований, снижая риск мошенничества и повышая общую точность требований.
Еще одним преимуществом автоматизации процесса подачи претензий является повышение качества обслуживания пациентов. Автоматизированная обработка претензий может сократить время, необходимое пациентам для получения возмещения, что, в свою очередь, может повысить удовлетворенность и лояльность пациентов. Автоматизация также может помочь повысить прозрачность, предоставляя пациентам обновленную информацию о статусе их требований в режиме реального времени и снижая потребность в дополнительных запросах.
Возможно, наиболее важно то, что автоматизация процесса рассмотрения претензий также может помочь улучшить общие результаты лечения. Снижая административную нагрузку и повышая эффективность, автоматизация может помочь поставщикам медицинских услуг больше сосредоточиться на уходе за пациентами, что приведет к улучшению состояния здоровья пациентов. Автоматизация также может помочь сократить расходы на здравоохранение, сделав здравоохранение более доступным для пациентов.
Несмотря на эти преимущества, многие медицинские и страховые учреждения не спешат внедрять автоматизацию процесса рассмотрения претензий. Одной из причин этого является мнение, что автоматизация слишком дорога или слишком сложна для внедрения. Однако благодаря достижениям в области технологий и доступности облачных решений автоматизация стала более доступной и доступной, чем когда-либо прежде.
Еще одним препятствием на пути внедрения автоматизации процесса рассмотрения претензий является озабоченность по поводу сложности технологии и потенциальных сбоев, которые она может вызвать в установленных рабочих процессах. Однако это опасение в значительной степени необоснованно, поскольку многие решения по автоматизации могут быть легко интегрированы в существующие системы с минимальным нарушением текущих операций. Кроме того, многие поставщики средств автоматизации предлагают обширную поддержку и обучение, чтобы помочь медицинским и страховым учреждениям перейти к автоматизации и обеспечить беспрепятственное внедрение.
На самом деле преимущества автоматизации намного перевешивают потенциальные риски и проблемы, связанные с ее внедрением. Автоматизируя процесс рассмотрения претензий, медицинские и страховые учреждения могут не только снизить административную нагрузку, но и повысить качество обслуживания пациентов. Автоматизация может помочь выявить закономерности и тенденции в данных о пациентах, позволяя поставщикам медицинских услуг принимать более обоснованные решения о вариантах лечения и улучшать результаты лечения пациентов. Более того, автоматизация может помочь страховым компаниям лучше управлять рисками и уменьшить количество случаев мошенничества, что сделает страховое покрытие более доступным для пациентов.
Короче говоря, автоматизация процесса рассмотрения претензий является важной инвестицией для любого медицинского или страхового учреждения, стремящегося оставаться конкурентоспособным в современной быстро развивающейся отрасли здравоохранения. Используя решения по автоматизации для оптимизации административных задач, повышения точности и эффективности, а также улучшения качества обслуживания пациентов и результатов, поставщики медицинских и страховых услуг могут предоставлять более качественные услуги, снижать затраты и, в конечном итоге, создавать более надежные и устойчивые системы здравоохранения на благо всех.
Хотите автоматизировать обработку претензий? Не смотрите дальше! Попробуйте Nanonets Claims Processing Automated Workflows бесплатно.
- SEO-контент и PR-распределение. Получите усиление сегодня.
- Платоблокчейн. Интеллект метавселенной Web3. Расширение знаний. Доступ здесь.
- Источник: https://nanonets.com/blog/claims-process-automation/
- :является
- $3
- $UP
- 1
- 2023
- a
- способность
- О нас
- выше
- Accenture
- доступной
- авария
- По
- Учетная запись
- точность
- точный
- точно
- Достигать
- Достигает
- деятельность
- дополнение
- дополнительный
- Дополнительная информация
- административный
- принять
- принял
- Принятие
- Принятие
- продвинутый
- авансы
- приход
- консультативный
- консультативный совет
- доступной
- против
- AI
- Поддержка
- алгоритмы
- Все
- Позволяющий
- позволяет
- уже
- количество
- анализ
- аналитика
- анализировать
- анализ
- и
- Ежегодно
- Другой
- ответ
- приложение
- обжалование
- Применить
- Применение
- соответствующий
- утвержденный
- МЫ
- около
- искусственный
- искусственный интеллект
- AS
- внешний вид
- аспекты
- оценивается
- оценки;
- связанный
- Объединение
- гарантия
- At
- дополненная
- Дополненная реальность
- разрешение
- автоматизировать
- Автоматизированный
- автоматически
- Автоматизация
- автоматизация
- автомобильный
- свободных мест
- в среднем
- барьер
- основанный
- основной
- BE
- до
- начинать
- не являетесь
- польза
- Преимущества
- ЛУЧШЕЕ
- Лучшая
- смещение
- Билл
- миллиард
- миллиарды
- Банкноты
- блокчейн
- Технологии блочейна
- Синии
- доска
- строить
- бремя
- бизнес
- бизнес
- by
- вычислять
- призывают
- CAN
- Может получить
- автомобиль
- Карты
- заботится
- случаев
- случаев
- Вызывать
- вызванный
- определенный
- вызов
- проблемы
- шансы
- персонаж
- распознавание символов
- chatbots
- проверка
- утверждать
- требования
- Управление претензиями
- классифицировать
- клиентов
- собирать
- комитет
- Компании
- Компания
- сравнить
- Компенсация
- конкурентоспособный
- сложность
- Соответствие закону
- сложный
- компьютер
- Компьютерное зрение
- Беспокойство
- Условия
- Проводить
- последовательный
- консалтинг
- содержание
- продолжается
- контрактов
- конвертировать
- Цена
- экономия на издержках
- Расходы
- охват
- покрытый
- Критерии
- Пересекать
- решающее значение
- изготовленный на заказ
- клиент
- данные клиентов
- опыт работы с клиентами
- Удовлетворенность клиентов
- Служба поддержки игроков
- Клиенты
- подгонянный
- данным
- ввод данных
- База данных
- базы данных
- Время
- день
- сделка
- решение
- Принятие решений
- решения
- задержки
- доставить
- Делойта
- Демо
- обнаружение
- Определять
- определения
- развивать
- различный
- Интернет
- Цифровой платеж
- оцифровка
- обсуждать
- Нарушение
- нарушения
- документ
- документации
- Документация
- долларов
- домен
- вождение
- в течение
- каждый
- легко
- затрат
- эффективно
- усилие
- Электронный
- в электронном виде
- приемлемость
- право
- встроенный
- позволяет
- позволяет
- расширение
- повышение
- обеспечивать
- обеспечение
- запись
- ошибка
- ошибки
- установленный
- создание
- Оценки
- НИКОГДА
- Каждая
- каждый день
- развивается
- пример
- Примеры
- существующий
- дорогим
- опыт
- Впечатления
- эксперту
- эксперты
- Больше
- обширный
- извлечение
- извлечь данные
- быстрый темп
- быстрее
- ФРС
- Поля
- в заключение
- Найдите
- конец
- First
- Фокус
- следует
- после
- Что касается
- форма
- формы
- Forrester
- найденный
- мошенничество
- обнаружение мошенничества
- и мошенническими
- мошенническая деятельность
- Бесплатно
- бесплатная пробная версия
- от
- полностью
- средства
- далее
- сбор
- порождать
- получить
- хорошо
- большой
- инструкция
- Управляемость
- Есть
- Медицина
- медицинское страхование
- здравоохранение
- медицинской отрасли
- помощь
- высший
- выделив
- исторический
- история
- Больница
- Как
- Однако
- HTML
- HTTPS
- человек
- определения
- идентифицирующий
- Личность
- изображение
- изображений
- немедленная
- осуществлять
- реализация
- инвентарь
- улучшать
- улучшенный
- улучшается
- улучшение
- in
- инцидент
- включает в себя
- В том числе
- включать
- расширились
- Увеличивает
- промышленности
- промышленность
- информация
- сообщил
- начальный
- инициировать
- Запросы
- размышления
- инструкции
- страхование
- страховщики
- интегрировать
- интегрированный
- интеграции.
- интеграций
- Интеллекта
- Мультиязычность
- вмешательство
- инвестиций
- включать в себя
- вовлеченный
- вопрос
- вопросы
- IT
- ЕГО
- Основные
- труд
- язык
- большой
- в значительной степени
- вести
- ведущий
- изучение
- уровень
- Кредитное плечо
- Используя
- такое как
- Вероятно
- Список
- расположение
- дольше
- посмотреть
- выглядит как
- ВЗГЛЯДЫ
- потери
- серия
- Лояльность
- машина
- обучение с помощью машины
- Главная
- сделать
- Создание
- управлять
- управление
- система управления
- руководство
- ручная работа
- вручную
- многих
- Совпадение
- согласование
- основным медицинским
- Соответствует
- методы
- может быть
- миллиона
- минимальный
- минимизация
- минут
- ошибки
- Мобильный телефон
- Мобильное приложение
- мобильные платежи
- модель
- Модели
- монитор
- БОЛЕЕ
- Более того
- самых
- с разными
- имя
- имена
- национальный
- натуральный
- Естественный язык
- Обработка естественного языка
- Откройте
- необходимо
- Необходимость
- необходимый
- потребности
- север
- Северная Каролина
- номер
- номера
- многочисленный
- многочисленные преимущества
- OCR
- of
- предлагают
- предлагающий
- Предложения
- on
- ONE
- постоянный
- онлайн
- оперативный
- Операционный отдел
- оптическое распознавание символов
- Опция
- Опции
- заказ
- Другое
- Другое
- общий
- обзор
- выплачен
- красить
- на бумажной основе
- партнерство
- Прошло
- пациент
- уход за пациентом
- данные пациента
- пациентов
- паттеранами
- оплата
- способы оплаты
- Процесс оплаты
- платежи
- Выплаты
- PayPal
- восприятие
- производительность
- Олицетворять
- Персонализированные
- картина
- план
- Планы
- Платформа
- Платон
- Платон Интеллектуальные данные
- ПлатонДанные
- политика
- Портал
- возможное
- потенциал
- мощный
- Predictions
- Predictive Analytics
- предпочтения
- предотвращать
- цены
- Предварительный
- Расставляйте приоритеты
- Проактивная
- процесс
- Автоматизация процессов
- Процессы
- обработка
- прибыли
- собственность
- обеспечивать
- при условии
- Недвижимости
- поставщики
- приводит
- обеспечение
- тянущий
- покупки
- заказ на покупку
- целей
- Вопросы
- быстрее
- быстро
- ассортимент
- быстро
- Reading
- реального времени
- Реальность
- причина
- поступления
- Получать
- признание
- признавать
- учет
- уменьшить
- Цена снижена
- снижает
- снижение
- регуляторы
- Связанный
- соответствующие
- удаление
- ремонт
- повторяющийся
- Сообщается
- Reporting
- Отчеты
- представлять
- обязательный
- Требования
- упругий
- Полезные ресурсы
- результат
- в результате
- возвращают
- обзоре
- обзор
- Снижение
- рисках,
- условиями,
- s
- то же
- удовлетворение
- довольный
- доволен
- Сохранить
- экономия
- экономия
- сканирование
- график
- легко
- безопасно
- безопасность
- поиск
- обслуживание
- Услуги
- набор
- Щит
- Магазин
- Короткое
- должен
- подпись
- подписанный
- значительный
- медленной
- умный
- Смарт-контракты
- Software
- Решения
- некоторые
- Источники
- конкретный
- скорость
- этапы
- Начало
- Статус:
- оставаться
- Шаг
- Шаги
- упорядочить
- сильнее
- исследования
- Кабинет
- представление
- отправить
- представленный
- Успешно
- такие
- suite
- поддержка
- поддержки
- Хирургия
- система
- системы
- с учетом
- взять
- принимает
- Сложность задачи
- задачи
- команда
- Технологии
- телематика
- тестXNUMX
- который
- Ассоциация
- информация
- их
- Эти
- сторонние
- Через
- время
- кропотливый
- раз
- в
- сегодня
- слишком
- инструментом
- инструменты
- трек
- Train
- специалистов
- Обучение
- перевод
- переход
- Прозрачность
- лечение
- Тенденции
- сортировка
- суд
- Доверие
- ОЧЕРЕДЬ
- Типы
- В конечном счете
- созданного
- Updates
- срочный
- us
- использование
- прецедент
- Проверка
- ценный
- различный
- автомобиль
- проверка
- проверено
- проверить
- с помощью
- Видео
- Vimeo
- видение
- Войти
- Режимы
- распознавания голоса
- объем
- Путь..
- Вебсайт
- ЧТО Ж
- Что
- будь то
- который
- в то время как
- будете
- в
- без
- Word
- Работа
- рабочие
- рабочий
- Рабочие процессы
- работает
- работает
- бы
- ВАШЕ
- зефирнет