Hasar Süreç Otomasyonu Nedir?
Talep süreci otomasyonu, sağlık ve sigorta taleplerinin ele alınmasını ve işlenmesini otomatikleştirmek için teknolojinin kullanılmasıdır. Bu teknoloji, sigorta şirketlerinin hasar süreçlerini kolaylaştırmasına, manuel işi azaltmasına ve verimliliği artırmasına olanak tanır. Otomatik talep işleme yazılımı, çeşitli kaynaklardan veri toplamak ve analiz etmek için makine öğrenimi, yapay zeka ve doğal dil işlemeyi kullanır ve sigorta şirketlerinin talepleri daha hızlı ve daha doğru bir şekilde işlemesine olanak tanır. Talep süreci otomasyonu ayrıca maliyet tasarrufu, daha iyi müşteri hizmeti, gelişmiş veri doğruluğu ve güvenliği ve azaltılmış hata ve dolandırıcılık riski gibi avantajlar da sağlar.
Hasar Süreç Otomasyonu Nasıl Çalışır?
Şimdi uçtan uca tam otomatik talep işleme iş akışının nasıl göründüğünün bir resmini çizeceğiz. Pek çok kuruluş, bu iş akışının belirli yönlerini seçerek operasyonlarına dahil ederken, diğerleri uçtan uca tam otomatik iş akışını benimsiyor.
Bunu, talep süreci iş akışının her yönünü sizin için sunan en iyi işletmelerin harmanlanmış bir listesi izler.
İşte talep süreci otomasyonunun nasıl çalıştığına dair adım adım genel bir bakış:
- İlk talep raporlaması: Süreç, bir sigortalının sigortacıya bir hasar bildiriminde bulunmasıyla başlar. Çoğu durumda bu, bir çevrimiçi portal veya mobil uygulama aracılığıyla yapılabilir. Poliçe sahibi, olayın tarihi ve yeri gibi iddiayla ilgili temel bilgileri ve varsa destekleyici belge veya görüntüleri sağlar.
- Talep değerlendirmesi: Hasar bildirildikten sonra sigorta şirketi, talebi değerlendirmek ve poliçe kapsamında olup olmadığını belirlemek için otomatik araçlar kullanır. Bu, politika dilinin analiz edilmesini, bildirilen hasarların gözden geçirilmesini ve davacının kimliğini ve önceki hasar geçmişini doğrulamak için üçüncü taraf veritabanlarına danışmayı içerebilir.
- Talep doğrulama: Talep geçerli sayılırsa, sigortacı tıbbi kayıtlar veya onarım tahminleri gibi ek bilgiler toplayarak talebi doğrulama sürecini başlatacaktır. Bu süreç, çeşitli kaynaklardan veri çeken ve iddianın geçerliliğini değerlendirmek için AI algoritmaları kullanan yazılımlarla da otomatikleştirilebilir.
- Talep karar verme: Sigortacı, değerlendirme ve doğrulama aşamalarında toplanan bilgilere dayanarak hasar hakkında bir karar verecektir. Bu karar, uygun ödeme miktarını veya teminat seviyesini belirlemek için önceden tanımlanmış kuralları uygulayan sistemle otomatikleştirilebilir.
- Odeme yapiliyor: Talep onaylanırsa, sigortacı talep sahibine ödeme işlemini başlatır. Bu, elektronik fon transferi veya diğer dijital ödeme yöntemleri aracılığıyla ödeme sürecinin otomatikleştirilmesini içerebilir.
- hasar analizi: Son olarak sigorta şirketi, hasar süreçlerini iyileştirmek ve dolandırıcılığı azaltmak için kullanılabilecek kalıpları ve eğilimleri belirlemek amacıyla hasar verilerini analiz etmek için otomatik araçlar kullanabilir.
Bu Hizmetleri Sunan İşletme –
Talep süreci otomasyonunun her adımı için hizmet sunan şirketlere bazı örnekler:
- İlk talep raporlaması:
- Snapsheet: Poliçe sahiplerinin çevrimiçi olarak veya bir mobil uygulama aracılığıyla talepte bulunmalarına olanak tanıyan bir dijital talep platformu sunar. https://www.snapsheetclaims.com/
- Guidewell: Sağlık sigortası hasar yönetimi için, poliçe sahiplerinin taleplerini çevrimiçi olarak göndermelerine ve durumlarını takip etmelerine olanak tanıyan dijital bir platform sağlar. https://www.guidewell.com/
- Talep değerlendirmesi:
- Shift Teknolojisi: Talep verilerini analiz etmek ve dolandırıcılığı, hataları ve anormallikleri tespit etmek için AI algoritmalarını kullanır. https://www.shift-technology.com/
- Casentric: Olası sorunları belirlemek ve hasar sürecini hızlandırmak için tahmine dayalı analitiği kullanan bir hasar yönetimi platformu sağlar. https://www.casentric.com/
- Talep doğrulama:
- Nanonetler: Nanonets OCR, talep formlarından poliçe numaraları, talep sahibi adları ve hasar açıklamaları gibi önemli bilgileri çıkararak iddiaları doğrulama sürecini otomatikleştirmeye yardımcı olabilir. Sistem, çıkarılan verileri analiz etmek ve olası hataları veya tutarsızlıkları işaretlemek için makine öğrenimi algoritmalarını kullanabilir. Bu, sigorta şirketlerinin talepleri daha hızlı ve doğru bir şekilde işleme koymasına yardımcı olarak, manuel doğrulamaya dahil olan süreyi ve maliyeti azaltabilir.
Talep İşlemeyi otomatikleştirmek mi istiyorsunuz? Başka yerde arama! Nanonets Talep İşleme Otomatik İş Akışlarını ücretsiz deneyin.
2. Verisk Analitikleri: Mülkiyet ve zayiat talepleri analitiği, sağlık faturası incelemesi ve işçi tazminat talepleri yönetimi dahil olmak üzere, taleplerin doğrulanması için bir dizi araç sunar. https://www.verisk.com/
3. ClaimGenius: Araç hasarını otomatik olarak değerlendirmek ve onarım tahminleri oluşturmak için bilgisayar görüşünü ve yapay zekayı kullanır. https://www.claimgenius.com/
- Talep karar verme:
- Nanonetler: Nanonets OCR, talep karar verme sürecini otomatikleştirmek için kullanılabilir. Örneğin, sistem onarım tahminlerinden, tıbbi faturalardan veya diğer belgelerden veri çıkarabilir ve önceden tanımlanmış kurallara göre uygun ödeme tutarını belirlemek için makine öğrenimi modellerini kullanabilir. Bu, sigorta şirketlerinin daha hızlı ve daha tutarlı kararlar almasına yardımcı olurken aynı zamanda hata veya yanlılık riskini azaltabilir.
- Octo Telematics: Sigorta şirketlerinin sürüş davranışını izlemesine ve riske dayalı prim hesaplamasına olanak tanıyan telematik tabanlı çözümler sunar. https://www.octotelematics.com/
- İzlenebilir: Araç hasarını otomatik olarak değerlendirmek ve uygun onarım maliyetlerini belirlemek için bilgisayar görüşünü ve yapay zekayı kullanır. https://tractable.ai/
- Odeme yapiliyor:
- Checkbook.io: Sigorta şirketlerinin ödemeleri elektronik ve güvenli bir şekilde yapmalarını sağlayan dijital bir çek platformu sunar. https://checkbook.io/
- PayPal: Talep işleme için kullanılabilecek çevrimiçi ve mobil ödemeler de dahil olmak üzere bir dizi dijital ödeme çözümü sağlar. https://www.paypal.com/
- Talep analizi:
- EXL Hizmeti: Sigorta şirketlerinin hasar verilerini analiz etmesine ve süreçlerini iyileştirmesine yardımcı olan analitik çözümler sunar. https://www.exlservice.com/
- Mitchell International: Otomotiv ve işçi tazminatı endüstrileri için hasar yönetimi ve analiz yazılımı sağlar. https://www.mitchell.com/
Talep İşlemlerini Otomatikleştirmenin Faydaları
- Verimliliği arttırmak: Otomasyon manuel çalışmayı azaltır, hızı artırır ve talep sürecini kolaylaştırır.
- Geliştirilmiş Doğruluk: Otomasyon, insan hatası olasılığını azaltır ve talep işlemede doğruluğu artırır.
- Daha Hızlı Geri Dönüş Süreleri: Otomatik talep işleme, müşteri memnuniyetini artırabilen daha hızlı geri dönüş sürelerine olanak tanır.
- Daha İyi Müşteri Hizmetleri: Daha hızlı talep işleme süreleri, daha iyi doğruluk ve müşteri sorularına daha hızlı yanıt verilmesi, müşteri hizmetlerini iyileştirebilir.
- Azalan Maliyetler: Otomasyon, maliyetleri azaltabilen ve karlılığı artırabilen el işçiliğine olan ihtiyacı azaltır.
- Gelişmiş Uyumluluk: Otomasyon, düzenleyici gerekliliklere uygunluğun sağlanmasına ve ceza ve ceza riskinin azaltılmasına yardımcı olabilir.
Nanonets ile Talep Süreç Otomasyonu
Nanonets OCR, şirketlerin faturalar, makbuzlar ve sigorta talepleri gibi yapılandırılmamış belgelerden bilgi çıkarmasını sağlayan yapay zeka destekli bir optik karakter tanıma teknolojisidir. Sağlık ve sigorta şirketleri, hasar işleme işlemlerini otomatikleştirmek için bu teknolojiden yararlanabilir, böylece manuel hataları azaltabilir, işlem süresini en aza indirebilir ve müşteri memnuniyetini artırabilir.
Sigorta ve sağlık kuruluşlarının talep süreci otomasyonu için Nanonets OCR'yi nasıl daha fazla kullanabileceklerine ilişkin örneklerle bazı özel kullanım durumlarını keşfedelim.
Sigorta Hasar İşlemleri
Sigorta şirketlerine her gün hızlı ve doğru bir şekilde işlenmesi gereken büyük hacimli hasar talepleri gelmektedir. Ancak talep işleme, genellikle manuel veri girişi ve doğrulama gerektiren, zaman alıcı ve hataya açık bir görevdir. Sigorta şirketleri, Nanonets OCR'yi kullanarak talep işlemlerini otomatikleştirerek işlem süresini kısaltabilir ve manuel hataları en aza indirebilir.
Örneğin, bir sigorta şirketi, bir kazanın neden olduğu araç hasarı için tazminat talebinde bulunabilir. Davacı, tamirhaneden aldığı faturanın bir görüntüsünü sunar. Sigorta şirketi, onarım maliyetleri, onarım tarihi ve tamir atölyesinin adı gibi ilgili bilgileri faturadan çıkarmak için Nanonets OCR'yi kullanabilir. Bu bilgi, talep yönetimi sistemine otomatik olarak gönderilebilir ve sistem daha sonra talebi daha hızlı ve daha doğru bir şekilde işleyebilir.
Talep İşlemeyi otomatikleştirmek mi istiyorsunuz? Başka yerde arama! Nanonets Talep İşleme Otomatik İş Akışlarını ücretsiz deneyin.
Sağlık Hizmetleri Taleplerinin İşlenmesi
Sağlık hizmeti sağlayıcıları genellikle hızlı ve doğru bir şekilde işlenmesi gereken çok sayıda sigorta talebiyle ilgilenir. Nanonets OCR, tıbbi faturalardan, sigorta taleplerinden ve diğer ilgili belgelerden veri çıkarma sürecini otomatikleştirmek için kullanılabilir. Bu, sağlık hizmeti sağlayıcılarının manuel hataları azaltmasına ve taleplerin işlenmesini hızlandırmasına yardımcı olabilir.
Örneğin, bir hastane bir hastanın ameliyatı için bir sigorta talebi alabilir. Hastane, talepten hastanın adı, ameliyat tarihi, gerçekleştirilen ameliyatın türü ve işlemin maliyeti gibi ilgili bilgileri çıkarmak için Nanonets OCR'yi kullanabilir. Bu bilgiler, hastanenin talep yönetim sistemine otomatik olarak gönderilebilir ve sistem daha sonra talebi daha hızlı ve daha doğru bir şekilde işleyebilir.
İki Yönlü Eşleştirme
Sigorta ve sağlık şirketlerinde Nanonets OCR'nin başka bir kullanım durumu, iki yönlü eşleştirmedir. Bu süreç, fatura ve satın alma emri veya tıbbi fatura ve sigorta talebi gibi iki farklı kaynaktan gelen verileri eşleştirmeyi içerir.
Örneğin, bir sigorta şirketi, bir hastanın tedavisi için bir sağlık kuruluşundan fatura alabilir. Sigorta şirketi, hastanın adı, tedavi tarihi ve prosedürün maliyeti gibi ilgili bilgileri faturadan çıkarmak için Nanonets OCR'yi kullanabilir. Aynı bilgiler, hasta tarafından sunulan sigorta talebinden de çıkarılabilir.
Sigorta şirketi, iki yönlü eşleştirmeyi kullanarak faturadan alınan bilgileri ve sigorta talebini karşılaştırarak bunların eşleştiğinden emin olabilir. Bu, herhangi bir tutarsızlık veya hatayı belirlemeye yardımcı olabilir ve şirketin iddiayı işleme koymadan önce sorunları çözmesini sağlar.
Politika Belgelerinin Doğrulanması
Sigorta şirketleri genellikle müşterilerinden doğrulanması ve işlenmesi gereken poliçe belgeleri alır. Nanonets OCR'yi kullanarak sigorta şirketleri, poliçe belgelerinden bilgi çıkarma sürecini otomatikleştirebilir, manuel hataları azaltabilir ve doğrulama sürecini hızlandırabilir.
Örneğin, bir sigorta şirketi bir müşteriden doğrulanması gereken bir poliçe belgesi alabilir. Şirket, müşterinin adı, poliçe numarası ve poliçe türü gibi ilgili bilgileri belgeden çıkarmak için Nanonets OCR'yi kullanabilir. Bu bilgiler, şirketin veri tabanında otomatik olarak doğrulanabilir, bu da manuel doğrulama için gereken zaman ve çabayı azaltır.
Tıbbi Kayıtların Doğrulanması
Sağlık hizmeti sağlayıcılarının genellikle sigorta talepleri ve diğer amaçlar için hastaların tıbbi kayıtlarını doğrulaması gerekir. Sağlık hizmeti sağlayıcıları, Nanonets OCR'yi kullanarak tıbbi kayıtlardan veri çıkarma sürecini otomatikleştirebilir, manuel hataları azaltabilir ve doğrulama sürecini hızlandırabilir.
Örneğin, bir sağlık hizmeti sağlayıcısının bir sigorta talebi için hastanın tıbbi geçmişini doğrulaması gerekebilir. Sağlayıcı, hastanın adı, tıbbi durumları ve tedavi geçmişi gibi ilgili bilgileri tıbbi kayıtlardan çıkarmak için Nanonets OCR'yi kullanabilir. Bu bilgiler, sigorta şirketinin veri tabanında otomatik olarak doğrulanabilir ve manuel doğrulama için gereken zaman ve çabayı azaltır.
Nanonetlerin Faydaları
Nanonets OCR, talep işlemeyi otomatikleştirmeye başlamanın en iyi yoludur. Bu teknoloji, manuel olarak yapıldığında zaman alıcı ve hataya açık olabilen talep belgelerini okuma ve işleme sürecini otomatikleştirmek için kullanılabilir.
Nanonet'leri benimsemenin faydaları zaten birden fazla müşteri için görüldü –
- Hızlı ve doğru veri çıkarma: Nanonets OCR, talep belgelerinden metin verilerini hızlı ve doğru bir şekilde çıkarabilir, bu da manuel veri girişiyle ilişkili zaman ve maliyetleri azaltır. Bu teknoloji, manuel veri girişi sırasında oluşabilecek hata riskini de azaltarak veri doğruluğunu artırabilir.
- İyileştirilmiş işlem süreleri: Talep işlemeyi Nanonets OCR ile otomatikleştirerek, talepler daha hızlı ve daha verimli bir şekilde işlenebilir. Bu, bir talebi işlemek için gereken süreyi azaltabilir, bu da müşteri memnuniyetini artırabilir ve manuel işlemeyle ilişkili maliyetleri azaltabilir.
- Otomatik talep sınıflandırması: Nanonets OCR, talepleri, talep tipi veya ciddiyeti gibi belirli kriterlere göre sınıflandırmak için de kullanılabilir. Bu, sigorta şirketlerinin talep işlemeye öncelik vermesine yardımcı olabilir ve acil taleplerin önce işlenmesini sağlar.
- Dolandırıcılık tespiti: Nanonets OCR, verilerdeki tutarsızlıkları veya anormallikleri belirleyerek hasar belgelerindeki potansiyel dolandırıcılığı tespit etmek için kullanılabilir. Bu, sigorta şirketlerinin hileli iddiaları önlemesine ve hileli faaliyetlerle ilişkili maliyetlerden tasarruf etmesine yardımcı olabilir.
- Daha iyi müşteri deneyimi: Sigortacılar, Nanonets OCR ile talep işlemeyi otomatikleştirerek, işlem sürelerini kısaltarak ve doğruluğu artırarak daha iyi bir müşteri deneyimi sağlayabilir. Bu, müşteri memnuniyetinin ve bağlılığının artmasına neden olabilir.
- Düşük işletme maliyetleri: Talep işlemeyi Nanonets OCR ile otomatikleştirmek, manuel veri girişi ve işlemeyle ilişkili maliyetleri azaltabilir. Bu, sigortacılar için önemli maliyet tasarruflarıyla sonuçlanabilir ve bu da müşterilere daha düşük primler veya iyileştirilmiş faydalar şeklinde yansıtılabilir.
Nanonets'teki AI uzmanlarımızdan biri, kullanım durumunuzu görüşmek, modelinizi kurmak ve 15 dakika içinde bir demo sağlamak için sizinle bir telefon görüşmesi yapabilir.
Talep İşlemeyi otomatikleştirmek mi istiyorsunuz? Başka yerde arama! Nanonets Talep İşleme Otomatik İş Akışlarını ücretsiz deneyin.
Talep Süreç Otomasyonuna İlişkin Örnek Olay İncelemeleri
Hasar Proses Otomasyonu, sağlık ve sigorta kuruluşları tarafından şiddetle benimsendi ve anında ve önemli ROI'ler gördüler.
Bu etki alanı çevresinde giderek daha fazla vızıltı var. Bir göz at -
- Talep alımı ve öncelik sıralaması: Taleplerin ilk alımını ve öncelik sıralamasını otomatikleştirmek, talepleri işlemek için gereken zamanı ve kaynakları azaltabilir, verimliliği artırabilir ve hataları azaltabilir. Accenture tarafından yapılan bir araştırmaya göre, otomasyon hasar işleme sürelerini %80'e kadar azaltabilir.
- Sağlayıcı kimlik bilgileri: Sağlayıcı kimlik bilgilerinin otomatikleştirilmesi, manuel incelemenin süresini ve maliyetini azaltmanın yanı sıra doğruluğu artırabilir. Ulusal Kalite Güvencesi Komitesi (NCQA) tarafından yapılan bir araştırma, sağlayıcı kimlik bilgilerinin otomatikleştirilmesinin büyük sağlık planları için yılda 1.5 milyon dolara kadar tasarruf sağlayabileceğini buldu.
- Talep kararı: Talep kararının otomatikleştirilmesi, manuel incelemenin süresini ve maliyetini azaltmanın yanı sıra doğruluğu artırabilir. Kuzey Karolina'daki Blue Cross Blue Shield, Yapay Zeka Destekli Hasar Otomasyonunu Uyguladı.
- Ön yetkilendirme: Ön yetkilendirmenin otomatikleştirilmesi, manuel incelemenin süresini ve maliyetini azaltmanın yanı sıra doğruluğu artırabilir. CAQH tarafından yapılan bir araştırmaya göre, ön yetkilendirmenin otomatikleştirilmesi sağlık hizmeti sağlayıcılarına yılda 3.3 milyar dolara kadar tasarruf sağlayabilir.
- Dolandırıcılık tespiti: Dolandırıcılık tespitini otomatikleştirmek, sahte iddiaların ödenmesi riskini azaltabilir, sağlık hizmeti sağlayıcıları ve sigorta şirketlerine yılda milyarlarca dolar tasarruf sağlayabilir. Anthem, AI kullanarak dolandırıcılık tespitinin üstesinden gelmek için Google ile ortaklık kurdu.
- Ret yönetimi: Ret yönetiminin otomatikleştirilmesi, reddedilen iddialara itiraz etmek için gereken zamanı ve kaynakları azaltabilir, verimliliği artırabilir ve hataları azaltabilir. Danışma Kurulu Şirketi tarafından yapılan bir araştırmaya göre, ret yönetiminin otomatikleştirilmesi, reddedilen bir hak talebine itiraz etmek için ortalama süreyi %63'e kadar azaltabilir.
- Uygunluk doğrulaması: Otomatik uygunluk doğrulaması, iddiaların yalnızca uygun hastalar için ödenmesini sağlayarak dolandırıcılık ve hata riskini azaltabilir. Bir araştırma, uygunluk doğrulamasının otomatikleştirilmesinin sağlık hizmeti sağlayıcılarına yılda 11.1 milyar dolara kadar tasarruf sağlayabileceğini buldu.
- Ödeme işleme: Ödeme işlemeyi otomatikleştirmek, manuel incelemenin süresini ve maliyetini azaltmanın yanı sıra doğruluğu artırabilir. Ulusal Sigorta Komiserleri Birliği (NAIC) tarafından yapılan bir araştırmaya göre, otomatik ödeme işlemleri maliyetleri %30'a kadar azaltabilir.
- Müşteri hizmeti: Müşteri hizmetini otomatikleştirmek, müşteri deneyimini iyileştirebilir ve manuel incelemenin süresini ve maliyetini azaltabilir. Forrester tarafından yapılan bir araştırmaya göre, müşterilerin %63'ünün iyi müşteri hizmetleri olan bir şirkete geri dönme olasılığı daha yüksektir.
- Raporlama ve analitik: Raporlama ve analitiği otomatikleştirmek, sağlık hizmetleri sağlayıcılarına ve sigorta şirketlerine hasar işleme ve trendler hakkında değerli içgörüler sağlayabilir. Deloitte tarafından yapılan bir araştırmaya göre, raporlama ve analitiği otomatikleştirmek, karar vermeyi iyileştirebilir ve maliyetleri %50'ye kadar azaltabilir.
Talep İşlemlerini Otomatikleştirme Adımları
Bir işletmenin talep süreci otomasyonu için Nanonets OCR'yi kullanmaya başlamak için ne yapması gerektiğine ilişkin adım adım talimatlar aşağıda verilmiştir:
- Gereksinimlerinizi tanımlayın: İlk adım, talep sürecinizi Nanonets OCR kullanarak otomatikleştirmek için özel gereksinimlerinizi belirlemektir. Bu, işlemeniz gereken belge türlerinin, ayıklamak istediğiniz veri alanlarının ve uygulamak istediğiniz iş kurallarının belirlenmesini içerir.
- Nanonets OCR'ye kaydolun: Nanonets web sitesini ziyaret edin (https://app.nanonets.com/#/signup) ve bir hesap için kaydolun. Nanonets, OCR teknolojisini test etmenizi ve ihtiyaçlarınızı karşılayıp karşılamadığını belirlemenizi sağlayan ücretsiz bir deneme sunar.
- Örnek belgeler yükleyin: Bir hesap için kaydolduktan sonra, Nanonets OCR platformuna bir dizi örnek belge yükleyin. Bu belgeler, sağlık faturaları veya sigorta talep formları gibi talep sürecinizde işleyeceğiniz belge türlerini temsil etmelidir.
- OCR modelini eğitin: Örnek belgelerden ayıklamak istediğiniz veri alanlarını tanımak üzere OCR modelini eğitmek için Nanonets OCR platformunu kullanın. Bu, örnek belgelerdeki ilgili veri alanlarının vurgulanmasını ve verilerin nasıl görünmesi gerektiğine dair örnekler sağlanmasını içerir.
- OCR modelini test edin: OCR modelini eğittikten sonra, ihtiyacınız olan veri alanlarını doğru bir şekilde çıkarabildiğinden emin olmak için onu bir dizi test belgesi üzerinde test edin. Gerekirse, modeli hassaslaştırın ve istenen doğruluk düzeyine ulaşana kadar yeniden eğitin.
- Talep sürecinizle entegre edin: OCR modelinin doğruluğundan memnun kaldığınızda, onu hasar süreci otomasyon sisteminizle entegre edin. Bu, özel entegrasyonlar geliştirmek için BT ekibinizle birlikte çalışmayı veya Nanonets tarafından sağlanan önceden oluşturulmuş bağlayıcıları kullanmayı içerebilir.
- İzleme ve düzeltme: Son olarak, OCR modelinin performansını izleyin ve hasar belgelerinizden doğru şekilde veri çıkarmaya devam etmesini sağlamak için gerektiği şekilde iyileştirin.
Bir işletme, bu adımları izleyerek talep süreci otomasyonu için Nanonets OCR'yi başarıyla uygulayabilir ve daha fazla verimlilik, doğruluk ve maliyet tasarrufu elde edebilir.
Yukarıdaki adımlara ek olarak, talep süreci otomasyonu ile ilgili özel kullanım durumlarını tartışmak için Nanonets'ten bir AI uzmanıyla bir demo planlayabilirsiniz. Bu seçenek, işletmelerin daha kişiselleştirilmiş bir deneyim yaşamasına ve yanıtlamış olabilecekleri soruların bir uzman tarafından yanıtlanmasına olanak tanır. Demo sırasında yapay zeka uzmanı, işletmenin gereksinimlerine göre bir Nanonets hesabı ve modeli oluşturacak, OCR teknolojisinin kişiselleştirilmiş bir demosunu sağlayacak ve entegrasyon seçeneklerini tartışacak. Ayrıca işletmelerin ihtiyaçları için en iyi fiyatlandırma planını bulmalarına yardımcı olabilirler.
Talep İşlemeyi otomatikleştirmek mi istiyorsunuz? Başka yerde arama! Nanonets Talep İşleme Otomatik İş Akışlarını ücretsiz deneyin.
Hasar Süreç Otomasyonunun Geleceği
Yapay zekanın gelişiyle birlikte, talep işleme iş akışının giderek daha fazla süreci artık otomatikleştirilebilir. Bu alanda daha önce hiç görülmemiş otomatik iş akışlarının uygulamaları artık mümkün. Bazı örneklere bir göz atalım –
- Hak taleplerinin gerçek zamanlı işlenmesi: Talep işlemede otomasyonun ana faydalarından biri, talepleri gerçek zamanlı olarak işleme yeteneğidir. Sigorta şirketleri, manuel müdahaleye gerek kalmadan hasar verilerini analiz etmek ve hasarlarla ilgili hızlı kararlar almak için otomasyon araçlarından yararlanabilir. Bu, her talebi işlemek için gereken süreyi ve çabayı azaltmaya yardımcı olarak daha hızlı ödemeler ve daha fazla müşteri memnuniyeti sağlar.
- Kişiselleştirilmiş talep işleme: Otomasyonun diğer bir önemli faydası, talep sürecini müşteri tercihlerine ve geçmişine göre kişiselleştirme yeteneğidir. Yapay zeka destekli araçların yardımıyla sigorta şirketleri, müşteri verilerini analiz edebilir ve her müşterinin ihtiyaçlarına göre özelleştirilmiş talep işleme deneyimleri sağlayabilir. Müşteriler, benzersiz ihtiyaçlarının karşılandığını hissettiğinden, bu, müşteri memnuniyetini ve sadakatini artırmaya yardımcı olabilir.
- Dolandırıcılık tespiti ve önlenmesi: Otomasyon araçları, sektör için önemli bir zorluk olan sigorta dolandırıcılığını tespit etmek ve önlemek için de kullanılabilir. Makine öğrenimi algoritmaları, verileri ve kalıpları analiz ederek hileli iddiaları tespit edebilir, sigorta şirketleri için kayıpları en aza indirebilir ve meşru iddiaların hızlı ve doğru bir şekilde ödenmesini sağlayabilir.
- Kolaylaştırılmış talep iş akışı: Otomasyon, hata olasılığını azaltarak ve tekrar eden görevleri otomatikleştirerek talep iş akışını kolaylaştırmaya yardımcı olabilir. Bu, taleplerin hızlı ve doğru bir şekilde işlenmesini sağlamaya yardımcı olarak talepleri yönetmek için gereken zaman ve çabayı azaltabilir.
- Müşteri hizmetleri için sohbet robotları: Talep işlemede sohbet robotlarının kullanılması, müşterilerin talepleri hızlı ve kolay bir şekilde göndermesine yardımcı olabilir. Chatbot'lar, müşterilere talep gönderme sürecinde rehberlik edebilir, soruları yanıtlayabilir ve destek sağlayarak insan müdahalesine olan ihtiyacı azaltabilir ve talep sürecini hızlandırabilir.
- Otomatik talep değerlendirmeleri: Otomasyon araçları ile talepler otomatik olarak değerlendirilerek manuel müdahale ihtiyacı azaltılır ve süreç hızlandırılır. Makine öğrenimi algoritmaları, verileri analiz edebilir ve talepler hakkında hızlı ve doğru kararlar alabilir, bu da daha hızlı ödemeler ve daha fazla müşteri memnuniyeti sağlar.
- Dijital talep belgeleri: Dokümantasyon sürecini dijitalleştirerek ve otomatikleştirerek sigorta şirketleri, hasar sürecinde yer alan kağıt tabanlı belge miktarını azaltabilir. Bu, talep iş akışını kolaylaştırmaya ve maliyetleri düşürmeye yardımcı olarak daha fazla verimlilik ve doğruluğa yol açabilir.
- Görüntü ve video analizi: Araç hasarı, maddi hasar ve tıbbi taramalar gibi görsel verilere dayalı iddiaları işlemek için gelişmiş görüntü ve video analiz araçları kullanılabilir. Sigorta şirketleri, otomasyon araçlarının yardımıyla bu verileri hızlı ve doğru bir şekilde analiz ederek hasar yönetimi için gereken zaman ve çabayı azaltabilir.
- Belge taraması için Nanonets OCR: Nanonets OCR, belgelerin taranmasını otomatikleştirmek ve belgelerden veri okuma ve ayıklamada doğruluğu artırmak için kullanılabilen güçlü bir araçtır. Sigorta şirketleri, OCR teknolojisini kullanarak talepleri yönetmek için gereken zamanı ve çabayı azaltabilir ve belge işlemede doğruluğu artırabilir.
- AI destekli talep işleme: Sigorta şirketleri, makine öğrenimi algoritmalarından yararlanarak verileri analiz edebilir ve taleplerin kabul edilme veya reddedilme olasılığı hakkında daha doğru tahminler yapabilir. Bu, talep işlemenin doğruluğunu artırmaya ve manuel müdahale ihtiyacını azaltmaya yardımcı olabilir.
- Talep gönderimleri için ses tanıma: Ses tanıma teknolojisi, konuşulan kelimeleri otomasyon araçları tarafından işlenebilecek metin verilerine dönüştürmek için kullanılabilir. Sigorta şirketleri, müşterilerin taleplerini sesli olarak iletmelerine olanak tanıyarak, talepleri yönetmek ve müşteri deneyimini geliştirmek için gereken zamanı ve çabayı azaltabilir.
- Talep yönetimi için akıllı sözleşmeler: Akıllı sözleşmeler, talep işlemeyi otomatikleştirmek ve önceden tanımlanmış kriterlere dayalı kural ve koşulları uygulamak için kullanılabilir. Bu, talep işlemenin doğruluğunu artırmaya ve manuel müdahale ihtiyacını azaltmaya yardımcı olarak daha hızlı ödemeler ve daha fazla müşteri memnuniyeti sağlayabilir.
- Talep işleme için tahmine dayalı analitik: Tahmine dayalı analitik araçları, geçmiş verileri ve kalıpları analiz ederek sigorta şirketlerinin olası sorunları belirlemesine ve iddiaların reddedilmesini önlemek için proaktif adımlar atmasına yardımcı olabilir.
- Hasar incelemeleri için artırılmış gerçeklik: Sigorta eksperleri, denetimleri uzaktan yürütmek için artırılmış gerçeklik araçlarını kullanabilir, bu da yerinde denetim ihtiyacını azaltır ve hasar sürecini hızlandırır.
- Talep işleme için Blockchain: Blockchain teknolojisinin yardımıyla sigorta şirketleri hasar sürecini otomatikleştirebilir ve hasar sürecinde şeffaflığı, güvenliği ve güveni artırabilir.
Talep İşlemeyi otomatikleştirmek mi istiyorsunuz? Başka yerde arama! Nanonets Talep İşleme Otomatik İş Akışlarını ücretsiz deneyin.
Günümüzün hızla gelişen sağlık sektöründe, talep süreci otomasyonu artık sadece bir seçenek değil, bir zorunluluktur. Talep sürecini otomatikleştirmenin yalnızca sigorta sağlayıcıları için değil, aynı zamanda sağlık hizmeti sağlayıcıları ve hastalar için de sayısız faydası vardır. İdari yükü azaltarak, doğruluğu ve verimliliği iyileştirerek ve hasta deneyimini iyileştirerek, talep süreci otomasyonu, herhangi bir sağlık veya sigorta kurumu için akıllı bir yatırımdır.
Talep süreci otomasyonunun ana faydalarından biri, idari yükün azaltılmasıdır. Manuel talep işleme, genellikle zaman alıcı ve emek yoğun bir süreçtir ve yönetilmesi için önemli kaynaklar gerektirir. Talep sürecinin otomatikleştirilmesi, veri girişi ve talep kararı gibi idari görevleri kolaylaştırmaya yardımcı olabilir ve bu da değerli zamanı ve kaynakları hasta bakımı gibi diğer görevler için serbest bırakabilir.
Talep sürecinin otomatikleştirilmesi, idari yükü azaltmanın yanı sıra doğruluğu ve verimliliği de artırabilir. Otomasyon, potansiyel insan hatası olasılığını ortadan kaldırarak iddiaların doğru ve hızlı bir şekilde işlenmesini sağlayarak maliyetli hata ve gecikme olasılığını azaltabilir. Otomasyon, dolandırıcılık riskini azaltarak ve genel iddia doğruluğunu iyileştirerek hileli iddiaların belirlenmesine de yardımcı olabilir.
Talep süreci otomasyonunun bir başka yararı da geliştirilmiş hasta deneyimidir. Otomatik talep işleme, hastaların geri ödeme almaları için geçen süreyi azaltabilir ve bu da hasta memnuniyetini ve sadakatini artırabilir. Otomasyon, hastalara taleplerinin durumuyla ilgili gerçek zamanlı güncellemeler sağlayarak ve takip soruşturması ihtiyacını azaltarak şeffaflığın geliştirilmesine de yardımcı olabilir.
Belki de en önemlisi, talep süreci otomasyonu aynı zamanda genel sağlık hizmeti sonuçlarının iyileştirilmesine de yardımcı olabilir. Otomasyon, idari yükü azaltarak ve verimliliği artırarak sağlık hizmeti sağlayıcılarının hasta bakımına daha fazla odaklanmasına yardımcı olabilir ve hastalar için daha iyi sağlık sonuçlarına yol açabilir. Otomasyon aynı zamanda sağlık bakım maliyetlerinin düşürülmesine yardımcı olarak sağlık hizmetlerini hastalar için daha erişilebilir ve uygun fiyatlı hale getirebilir.
Bu avantajlara rağmen, birçok sağlık ve sigorta kuruluşu talep süreci otomasyonunu benimsemekte yavaş kalmıştır. Bunun bir nedeni, otomasyonun uygulanmasının çok pahalı veya çok karmaşık olduğu algısıdır. Ancak, teknolojideki ilerlemeler ve bulut tabanlı çözümlerin kullanılabilirliği ile otomasyon artık her zamankinden daha erişilebilir ve uygun fiyatlı.
Talep süreci otomasyonunun benimsenmesinin önündeki bir başka engel, teknolojinin karmaşıklığı ve yerleşik iş akışlarında neden olabileceği potansiyel kesintiler hakkındaki endişedir. Ancak, birçok otomasyon çözümü mevcut sistemlere sorunsuz bir şekilde entegre edilebildiğinden ve devam eden operasyonlarda en az kesintiye uğradığından, bu endişe büyük ölçüde temelsizdir. Ayrıca, birçok otomasyon sağlayıcısı, sağlık ve sigorta kuruluşlarının otomasyona geçişte ilerlemesine ve sorunsuz bir uygulama sağlamasına yardımcı olmak için kapsamlı destek ve eğitim sunmaktadır.
Aslında, otomasyonun faydaları, benimsenmesiyle ilgili potansiyel risklerden ve zorluklardan çok daha fazladır. Talep sürecini otomatikleştirerek, sağlık ve sigorta kuruluşları yalnızca idari yükü azaltmakla kalmaz, aynı zamanda hastalara sağlanan bakımın kalitesini de artırır. Otomasyon, hasta verilerindeki kalıpları ve eğilimleri belirlemeye yardımcı olarak sağlık hizmeti sağlayıcılarının tedavi seçenekleri hakkında daha bilinçli kararlar vermesini ve hasta sonuçlarını iyileştirmesini sağlayabilir. Ayrıca otomasyon, sigorta sağlayıcılarının riski daha iyi yönetmesine ve dolandırıcılığı azaltmasına yardımcı olabilir, bu da hastalar için daha uygun fiyatlı ve erişilebilir sigorta kapsamı sağlar.
Kısacası, talep süreci otomasyonu, günümüzün hızlı tempolu sağlık sektöründe rekabet gücünü korumak isteyen herhangi bir sağlık hizmeti veya sigorta kuruluşu için çok önemli bir yatırımdır. Sağlık hizmeti ve sigorta sağlayıcıları, yönetim görevlerini düzene sokmak, doğruluğu ve verimliliği artırmak ve hasta deneyimini ve sonuçlarını iyileştirmek için otomasyon çözümlerinden yararlanarak daha yüksek kalitede bakım sunabilir, maliyetleri azaltabilir ve sonuçta herkesin yararına daha güçlü, daha esnek sağlık sistemleri kurabilir.
Talep İşlemeyi otomatikleştirmek mi istiyorsunuz? Başka yerde arama! Nanonets Talep İşleme Otomatik İş Akışlarını ücretsiz deneyin.
- SEO Destekli İçerik ve Halkla İlişkiler Dağıtımı. Bugün Gücünüzü Artırın.
- Plato blok zinciri. Web3 Metaverse Zekası. Bilgi Güçlendirildi. Buradan Erişin.
- Kaynak: https://nanonets.com/blog/claims-process-automation/
- :dır-dir
- $3
- $UP
- 1
- 2023
- a
- kabiliyet
- Hakkımızda
- yukarıdaki
- Accenture
- ulaşılabilir
- kaza
- Göre
- Hesap
- doğruluk
- doğru
- tam olarak
- Başarmak
- Elde Ediyor
- etkinlik
- ilave
- Ek
- Ek Bilgi
- idari
- benimsemek
- benimsenen
- Benimsemek
- Benimseme
- ileri
- gelişmeler
- Advent
- danışma
- danışma kurulu
- uygun
- karşı
- AI
- AI destekli
- algoritmalar
- Türkiye
- Izin
- veriyor
- zaten
- miktar
- analiz
- analytics
- çözümlemek
- analiz
- ve
- Yıllık
- Başka
- cevap
- uygulamayı yükleyeceğiz
- temyiz
- Tamam
- Uygulanması
- uygun
- onaylı
- ARE
- etrafında
- yapay
- yapay zeka
- AS
- boy
- yönleri
- değerlendirilen
- değerlendirme
- ilişkili
- Dernek
- güvence
- At
- augmented
- Artırılmış Gerçeklik
- yetki
- otomatikleştirmek
- Otomatik
- otomatik olarak
- ayrıca otomasyonun
- Otomasyon
- otomotiv
- kullanılabilirliği
- ortalama
- bariyer
- merkezli
- temel
- BE
- önce
- başlamak
- olmak
- yarar
- faydaları
- İYİ
- Daha iyi
- önyargı
- Fatura
- Milyar
- milyarlarca
- Fatura
- blockchain
- blockchain teknoloji
- Mavi
- yazı tahtası
- inşa etmek
- yük
- iş
- işletmeler
- by
- hesaplamak
- çağrı
- CAN
- Alabilirsin
- araba
- Kartlar
- hangi
- dava
- durumlarda
- Sebeb olmak
- neden
- belli
- meydan okuma
- zorluklar
- şansı
- karakter
- karakter tanıma
- chatbots
- Kontrol
- iddia
- iddia
- Hasar Yönetimi
- sınıflandırmak
- istemciler
- toplamak
- komite
- Şirketler
- şirket
- karşılaştırmak
- Tazminat
- rekabet
- karmaşıklık
- uyma
- karmaşık
- bilgisayar
- Bilgisayar görüşü
- İlgilendirmek
- koşullar
- Davranış
- tutarlı
- danışman
- içerik
- devam ediyor
- sözleşmeleri
- dönüştürmek
- Ücret
- tasarruf
- maliyetler
- kapsama
- kaplı
- kriterleri
- Çapraz
- çok önemli
- görenek
- müşteri
- müşteri bilgisi
- müşteri deneyimi
- Müşteri memnuniyeti
- Müşteri Hizmetleri
- Müşteriler
- özelleştirilmiş
- veri
- veri girişi
- veritabanı
- veritabanları
- Tarih
- gün
- anlaşma
- karar
- Karar verme
- kararlar
- gecikmeleri
- teslim etmek
- deloitte
- Gösteri
- Bulma
- Belirlemek
- belirlenmesi
- geliştirmek
- farklı
- dijital
- Dijital Ödeme
- sayısallaştırma
- tartışmak
- Bozulma
- aksamalar
- belge
- belgeleme
- evraklar
- dolar
- domain
- sürme
- sırasında
- her
- kolayca
- verim
- verimli biçimde
- çaba
- Elektronik
- elektronik
- uygunluk
- uygun
- gömülü
- sağlar
- etkinleştirme
- gelişmiş
- artırılması
- sağlamak
- sağlanması
- giriş
- hata
- Hatalar
- kurulmuş
- kuruluş
- tahminleri
- hİÇ
- Her
- her gün
- gelişen
- örnek
- örnekler
- mevcut
- pahalı
- deneyim
- Deneyimler
- uzman
- uzmanlara göre
- keşfetmek
- kapsamlı, geniş
- çıkarmak
- veriyi çıkar
- hızlı tempolu
- Daha hızlı
- Fed
- Alanlar
- Nihayet
- bulmak
- son
- Ad
- odak
- takip
- takip etme
- İçin
- Airdrop Formu
- formlar
- Forrester
- bulundu
- dolandırıcılık
- sahtekarlık tespiti
- sahte
- hileli faaliyet
- Ücretsiz
- ücretsiz deneme
- itibaren
- tamamen
- para
- daha fazla
- toplama
- oluşturmak
- almak
- Tercih Etmenizin
- büyük
- rehberlik
- kullanma
- Var
- Sağlık
- sağlık Sigortası
- sağlık
- Sağlık sektörü
- yardım et
- daha yüksek
- vurgulayarak
- tarihsel
- tarih
- Hastane
- Ne kadar
- Ancak
- HTML
- HTTPS
- insan
- belirlemek
- belirlenmesi
- Kimlik
- görüntü
- görüntüleri
- Acil
- uygulamak
- uygulama
- uygular
- iyileştirmek
- gelişmiş
- geliştirir
- geliştirme
- in
- olay
- içerir
- Dahil olmak üzere
- birleştirmek
- artmış
- Artışlar
- Endüstri
- sanayi
- bilgi
- bilgi
- ilk
- başlatmak
- Araştırma
- anlayışlar
- talimatlar
- sigorta
- sigortacılar
- entegre
- entegre
- bütünleşme
- entegrasyonlar
- İstihbarat
- Uluslararası
- müdahale
- yatırım
- dahil
- ilgili
- konu
- sorunlar
- IT
- ONUN
- anahtar
- emek
- dil
- büyük
- çok
- öncülük etmek
- önemli
- öğrenme
- seviye
- Kaldıraç
- kaldıraç
- sevmek
- Muhtemelen
- Liste
- yer
- uzun
- Bakın
- gibi görünmek
- GÖRÜNÜYOR
- kayıp
- Çok
- Bağlılık
- makine
- makine öğrenme
- Ana
- yapmak
- Yapımı
- yönetmek
- yönetim
- Yönetim Sistemi
- Manuel
- el işi
- el ile
- çok
- Maç
- uygun
- tıbbi
- Toplandı
- yöntemleri
- olabilir
- milyon
- en az
- minimize
- dakika
- hataları
- Telefon
- Mobil uygulama
- mobil ödemeler
- model
- modelleri
- izlemek
- Daha
- Dahası
- çoğu
- çoklu
- isim
- isimleri
- ulusal
- Doğal (Madenden)
- Doğal lisan
- Doğal Dil İşleme
- Gezin
- gerekli
- gerek
- gerekli
- ihtiyaçlar
- Kuzey
- North Carolina
- numara
- sayılar
- sayısız
- sayısız fayda
- OCR
- of
- teklif
- teklif
- Teklifler
- on
- ONE
- devam
- Online
- işletme
- Operasyon
- optik karakter tanıma
- seçenek
- Opsiyonlar
- sipariş
- Diğer
- Diğer
- tüm
- genel bakış
- ödenmiş
- boya
- Kağıt tabanlı
- ortaklık
- geçti
- hasta
- hasta bakımı
- hasta verileri
- hastalar
- desen
- ödeme
- ödeme yöntemleri
- odeme yapiliyor
- ödemeler
- ödemeler
- PayPal
- algı
- performans
- kişiselleştirmek
- Kişiselleştirilmiş
- resim
- plan
- ağladım
- platform
- Platon
- Plato Veri Zekası
- PlatoVeri
- politika
- Portal
- mümkün
- potansiyel
- güçlü
- Tahminler
- Akıllı Analytics
- tercihleri
- önlemek
- fiyatlandırma
- Önceki
- Öncelik
- Proaktif
- süreç
- Proses Otomasyonu
- Süreçler
- işleme
- karlılık
- özellik
- sağlamak
- sağlanan
- sağlayan
- sağlayıcılar
- sağlar
- sağlama
- çeken
- satın alma
- satınalma siparişi
- amaçlı
- kalite
- Sorular
- hızlı
- hızla
- menzil
- hızla
- Okuma
- gerçek zaman
- Gerçeklik
- neden
- makbuzlar
- teslim almak
- tanıma
- tanımak
- kayıtlar
- azaltmak
- Indirimli
- azaltır
- azaltarak
- düzenleyici
- ilgili
- uygun
- kaldırma
- onarım
- tekrarlayan
- Bildirilen
- Raporlama
- Raporlar
- temsil etmek
- gereklidir
- Yer Alan Kurallar
- esnek
- Kaynaklar
- sonuç
- Ortaya çıkan
- dönüş
- yorum
- gözden
- Risk
- riskler
- kurallar
- s
- aynı
- memnuniyet
- memnun
- memnun
- İndirim
- tasarruf
- Tasarruf
- tarama
- program
- sorunsuz
- Güvenli
- güvenlik
- arayan
- hizmet
- Hizmetler
- set
- Kalkan
- Mağaza
- kısa
- meli
- işaret
- imzalı
- önemli
- yavaş
- akıllı
- Akıllı Sözleşmeler
- Yazılım
- Çözümler
- biraz
- kaynaklar
- özel
- hız
- aşamaları
- başlama
- Durum
- kalmak
- adım
- Basamaklar
- kolaylaştırmak
- güçlü
- çalışmalar
- Ders çalışma
- boyun eğme
- sunmak
- gönderilen
- Başarılı olarak
- böyle
- süit
- destek
- Destek
- cerrahlık
- sistem
- Sistemler
- ısmarlama
- Bizi daha iyi tanımak için
- alır
- Görev
- görevleri
- takım
- Teknoloji
- telematik
- test
- o
- The
- Bilgi
- ve bazı Asya
- Bunlar
- üçüncü şahıslara ait
- İçinden
- zaman
- zaman tükeniyor
- zamanlar
- için
- bugün
- çok
- araç
- araçlar
- iz
- Tren
- eğitilmiş
- Eğitim
- transfer
- geçiş
- Şeffaflık
- tedavi
- Trendler
- aciliyetine göre sıralama
- deneme
- Güven
- DÖNÜŞ
- türleri
- eninde sonunda
- benzersiz
- Güncellemeler
- acil
- us
- kullanım
- kullanım durumu
- onaylama
- Değerli
- çeşitli
- araç
- Doğrulama
- Doğrulanmış
- doğrulamak
- üzerinden
- Video
- VIMEO
- vizyonumuz
- Türkiye Dental Sosyal Medya Hesaplarından bizi takip edebilirsiniz.
- ses
- ses tanıma
- hacim
- Yol..
- Web sitesi
- İYİ
- Ne
- olup olmadığını
- hangi
- süre
- irade
- ile
- içinde
- olmadan
- Word
- İş
- işçiler
- iş akışı
- iş akışları
- çalışma
- çalışır
- olur
- zefirnet