Když se zdravotní pojištění vyvíjí v éře transformace založené na datech, vznikla integrace obchodní analýzy založené na umělé inteligenci jako herní změna při optimalizaci hodnocení rizik, řízení pohledávek a zapojení pojistitelů.Vedoucí této transformace je Ruchi Mangharamani, průkopník aplikace pokročilé analytiky a umělé inteligence k přeměně krajiny zdravotního pojištění.Jejich průkopnická práce v oblasti prediktivní analýzy, detekce podvodů a optimalizace nákladů stanovila nové průmyslové referenční hodnoty, které zajišťují lepší rozhodování a finanční udržitelnost pro pojistitele. Výzva: odhalení praktických poznatků z komplexních údajů o zdravotním pojištění Výzva: odhalení praktických poznatků z komplexních údajů o zdravotním pojištění Poskytovatelé zdravotního pojištění čelí obrovskému množství dat – od demografických údajů pojišťoven a zdravotních pohledávek po náhrady poskytovatelů a případy odhalování podvodů. Avšak získání smysluplných poznatků pro řízení obchodní strategie, zlepšení rozhodování a zjednodušení pojišťovacích operací zůstává významnou výzvou. Klíčové výzvy zahrnuty: : Identifikace a prevence podvodných činností v reálném čase. Zjištění podvodných tvrzení : Tradiční modely podepisování nedokážou začlenit údaje o chování a zdraví v reálném čase. Neúčinnosti při posuzování rizik : Siloované údaje přesahují více platforem, což vytváří neúčinnosti při rozhodování. Problémy s integrací dat : Zpožděné zpracování tvrzení a nedostatek personalizovaného zapojení. Nespokojenost zákazníků : Identifikace a prevence podvodných aktivit v reálném čase. Detekce podvodných nároků Zjištění podvodných tvrzení : Tradiční modely podepisování, které nezahrnují údaje o chování a zdraví v reálném čase. Neúčinnosti při hodnocení rizik Nefektivnost hodnocení rizik : Siloed data přes více platforem, což vytváří neefektivity v rozhodování. Problémy s integrací dat Problémy s datovou integrací : Zpožděné zpracování reklamací a nedostatek personalizovaného zapojení. Nespokojenost zákazníků Nespokojenost zákazníků Základní řešení Řešení řízené AI Pod vedením Ruchiho její tým vyvinul platformu pro obchodní analýzu založenou na umělé inteligenci navrženou tak, aby: Modely hlubokého učení pro předpovídání podvodných aktivit s vysokou mírou přesnosti. Optimalizujte cenovou politiku využitím modelů strojového učení pro přesnější předpovídání rizik. Snižte podvodné pohledávky pomocí algoritmů pro detekci anomálií, které signalizují nesrovnalosti v reálném čase. Zlepšete provozní efektivitu automatizací generování poznatků pro pojišťovny a regulátory pohledávek. Personalizujte zapojení pojistitelů s prediktivními analýzami, které předpovídají zdravotní rizika a doporučují strategie preventivní péče. Automatická rozhodovací inteligence integrovaním modelů AI, které dynamicky upravují krytí a parametry rizik v reálném čase. Optimalizujte cenovou politiku využitím modelů strojového učení pro přesnější předpovídání rizik. Snižte podvodné nároky pomocí algoritmů detekce anomálií, které signalizují nesrovnalosti v reálném čase. Zvýšení provozní efektivity automatizací generování poznatků pro pojišťovny a regulátory pohledávek. Personalizujte zapojení pojistníka s prediktivní analýzou, která předpovídá zdravotní rizika a doporučuje strategie preventivní péče. Automatizovaná rozhodovací inteligence integrovaním modelů umělé inteligence, které dynamicky upravují krytí a parametry rizik v reálném čase. Implementace a technické inovace Implementace & Technické inovace Zahrnutý rámec podnikové analýzy založený na AI společnosti Ruchi: Blockchain for Claims Transparency pro prevenci nepravdivých tvrzení a zajištění ověření v reálném čase. Natural Language Processing (NLP) pro analýzu a extrahování poznatků z lékařských tvrzení a poznámek poskytovatelů. Deep Learning Models pro předpovídání podvodných činností s vysokou mírou přesnosti. Automatizovaná rozhodovací inteligence poskytuje podnikatelům v reálném čase poznatky o rizikových profilech a platnosti tvrzení. Prediktivní analytické tabulky, které vizualizují případy s vysokým rizikem, potenciální podvodné tvrzení a budoucí trendy nákladů. Natural Language Processing (NLP) pro analýzu a extrahování poznatků z lékařských tvrzení a poznámek poskytovatelů. Automatizovaná rozhodovací inteligence s cílem poskytnout poskytovatelům informací v reálném čase přehled o rizikových profilech a platnosti nároků. Prediktivní analytické tabule, které vizualizují případy s vysokým rizikem, potenciální podvodné nároky a budoucí trendy nákladů. Blockchain pro transparentnost nároků, aby se zabránilo falešným nárokům a zajistilo se ověření v reálném čase. Měřitelný obchodní dopad Měřitelný obchodní dopad Tím, že tým Ruchi nasadil řešení pro business intelligence poháněná umělou inteligencí, dosáhl následujících výsledků: Kromě technické implementace hrála Ruchi klíčovou roli při zavádění umělé inteligence na výkonné úrovni tím, že prezentovala poznatky založené na datech, které ovlivňovaly strategická rozhodnutí. úzce spolupracovala s vedoucími týmy, aby integrovala analytiku založenou na umělé inteligenci do klíčových obchodních funkcí, čímž zajistila sladění s dlouhodobými organizačními cíli. Její vedoucí postavení v transformaci zdravotního pojištění založeného na umělé inteligenci ji posunulo jako vůdce myšlení, který řídí budoucnost rozhodovací inteligence založené na umělé inteligenci, detekce podvodů a strategické obchodní analýzy. Ruchi Mangharamani se specializuje na strategii zdravotního pojištění a prediktivní modelování. se sídlem ve městě Fremont v Kalifornii vedla transformační iniciativy v oblasti umělé inteligence, které předefinovaly detekci podvodů, hodnocení rizik a obchodní inteligenci v pojišťovacích operacích. Její schopnost řídit digitální transformaci v celém odvětví při zachování souladu, efektivity a obchodního dopadu ji činí klíčovým přispěvatelem k probíhajícímu vývoji zdravotní péče a pojišťovacích inovací řízených umělou inteligencí.„hr“ O 35% snížení podvodných pohledávek, což vede k úsporám ve výši několika milionů dolarů ročně. A 20% zlepšení účinnosti zpracování pohledávek, zkrácení doby schválení z týdnů na dny. Zvýšení sazeb zadržení pojistníků o 15% v důsledku personalizovaného zapojení řízeného umělou inteligencí. Zvýšená přesnost podepisování, snížení expozice rizikům a zajištění spravedlivého stanovení cen. 50% rychlejší detekce podvodů, umožňující proaktivní vyšetřování pohledávek. Automatizované rozhodování pro 40% pohledávek, snížení manuální Snížení podvodných pohledávek o 35 %, což vede k úsporám ve výši několika milionů dolarů ročně. 20 % zlepšení účinnosti zpracování stížností, zkrácení doby schválení z týdnů na dny. Zvýšení sazeb zadržení pojistníků o 15 % v důsledku personalizovaného zapojení řízeného AI. Zvýšená přesnost podepisování, snížení expozice rizikům a zajištění spravedlivého stanovení cen. 50 % rychlejší detekce podvodů, což umožňuje proaktivní vyšetřování nároků. Automatizované rozhodování pro 40% nároků, snížení manuální pracovní zátěže a provozních nákladů. Drive Strategic AI Adoption v oblasti zdravotního pojištění Drive Strategic AI Adoption v oblasti zdravotního pojištění Dále vedla: Vzdělávací iniciativy pro dodavatele a vyšetřovatele podvodů o využití poznatků o umělé inteligenci. Změna strategií řízení s cílem podpořit přijetí a maximalizovat obchodní dopad řešení v oblasti umělé inteligence. Normativní soulad s požadavky na zajištění implementace umělé inteligence v souladu s průmyslovými zákony a etickými normami v oblasti umělé inteligence. Vzdělávací iniciativy pro poskytovatele a vyšetřovatele podvodů o využití poznatků o umělé inteligenci. Změnit strategie řízení, které podporují přijetí a maximalizují obchodní dopad řešení AI. Uspořádání regulačního souladu s cílem zajistit implementaci umělé inteligence v souladu s průmyslovými zákony a etickými normami v oblasti umělé inteligence. Model pro budoucí AI-driven Business Analytics ve zdravotnictví Model pro budoucí AI-driven Business Analytics ve zdravotnictví Tato případová studie demonstruje, jak může podniková analýza založená na umělé inteligenci změnit zdravotní pojištění, zlepšit finanční výkon a zároveň zlepšit zkušenosti zákazníků. O Ruči Mangharamani O Ruči Mangharamani Tento článek byl distribuován jako vydání Kashvi Pandey pod HackerNoon's Business Blogging Program. Zjistěte více o programu . zde Tento článek byl distribuován jako vydání Kashvi Pandey pod HackerNoon’s Business Blogging Program. Zjistěte více o programu . zde zde zde
