390 читања
390 читања

Трансформирање на здравственото осигурување со АИ-диригирана деловна анализа: студија на случај во дигиталната совршеност

од страна на Kashvi Pandey4m2025/03/29
Read on Terminal Reader

Премногу долго; Да чита

Ручи Мангарамани го трансформираше здравственото осигурување со користење на аналитиката насочена кон вештачката интелигенција, намалувајќи ги измамите за 35%, подобрувајќи ја ефикасноста на побарувањата за 20%, а зголемувањето на задржувањето за 15%.
featured image - Трансформирање на здравственото осигурување со АИ-диригирана деловна анализа: студија на случај во дигиталната совршеност
Kashvi Pandey HackerNoon profile picture
0-item


Додека здравственото осигурување се развива во ера на трансформација насочена кон податоци, интеграцијата на бизнис аналитиката наменета за вештачка интелигенција се појави како променлив фактор во оптимизирањето на проценката на ризикот, управувањето со побарувањата и ангажирањето на осигурителите. Водечки за оваа трансформација е Ручи Мангарамани, пионер во примената на напредна анализа и вештачка интелигенција за да го реформира пејзажот на здравственото осигурување.

The Challenge: Откривање на делотворни увид од комплексни податоци за здравствено осигурување

The Challenge: Откривање на делотворни увид од комплексни податоци за здравствено осигурување

Добавувачите на здравствено осигурување се соочуваат со огромна количина на податоци – од демографијата на осигурувачите и медицинските побарувања до надоместоците на давателите на услуги и случаите на откривање на измами. Сепак, извлекување на значајни увид за да се води деловната стратегија, подобрување на донесувањето одлуки и рационализирање на осигурителните операции останува значителен предизвик.


Кључни предизвици вклучени:

  • Детекција на измамни тврдења: Идентификување и спречување на измамни активности во реално време.
  • неефикасности во проценката на ризикот: Традиционални модели за потпишување кои не ги вклучуваат податоците за однесувањето и здравјето во реално време.
  • Проблеми со интеграцијата на податоците: Силодирани податоци низ повеќе платформи, создавајќи неефикасности во донесувањето одлуки.
  • Недоволство на клиентите: Задоцнета обработка на тврдења и недостаток на персонализиран ангажман.
  • Детекција на измамнички тврдења: Идентификување и спречување на измамнички активности во реално време.
  • Детекција на измамнички тврдења
  • Неефикасности во проценката на ризикот: Традиционални модели за потпишување кои не ги интегрираат податоците за однесувањето и здравјето во реално време.
  • Неефикасноста на проценката на ризикот
  • Проблеми со интеграцијата на податоците: Силодирани податоци низ повеќе платформи, создавајќи неефикасности во донесувањето одлуки.
  • Проблеми со интеграцијата на податоци
  • Незадоволство на клиентите: Доцнење во обработката на барањата и недостаток на персонализиран ангажман.
  • Незадоволство на клиентите

    The AI-Driven Solution

    The AI-Driven решение

    Под раководството на Ruchi, нејзиниот тим развил платформа за бизнис аналитика наменета за:


    • Оптимизирајте ги цените на политиките со користење на моделите за машинско учење за попрецизно да ги предвидите ризиците.
    • Редуцирајте ги измамните тврдења со користење на алгоритми за откривање аномалии кои значат несогласувања во реално време.
    • Подобрување на оперативната ефикасност со автоматско генерирање на увид за осигурителите и регулаторите на тврдења.
    • Персонализирајте го ангажманот на осигурителите со аналитички анализи кои ги предвидуваат здравствените ризици и препорачуваат стратегии за превентивна нега.
    • Автоматска интелигенција за донесување одлуки со интегрирање на модели на АИ кои динами
    • Оптимизирајте го ценовирањето на политиката со искористување на моделите за машинско учење за попрецизно предвидување на ризикот.
    • Намалете ги измамните тврдења со користење на алгоритми за откривање аномалии кои значат несогласувања во реално време.
    • Подобрување на оперативната ефикасност преку автоматизирање на генерирањето на увид за осигурувачите и прилагодувачите на побарувања.
    • Персонализирајте го ангажманот на полицајците со предвидувачки анализи кои ги предвидуваат здравствените ризици и препорачуваат стратегии за превентивна нега.
    • Автоматска интелигенција за донесување одлуки преку интегрирање на модели на АИ кои динамички ги прилагодуваат параметрите за покриеност и ризик во реално време.
    • Имплементација & Технички иновации

      Имплементација & Технички иновации

      Интегрирана рамка за бизнис аналитика насочена кон АИ на Ruchi:


      • Natural Language Processing (NLP) за анализирање и извлекување на увид од медицинските тврдења и белешките на провајдерите.
      • Длабоко учење Модели за предвидување на измамнички активности со високо ниво на точност.
      • Автоматизирано одлучување Интелигенција за да им обезбеди на претприемачите со увид во реално време во профилите на ризик и валидноста на тврдењата.
      • Предвидувачки аналитички табла кои визуелизираат случаи со висок ризик, потенцијални измамнички тврдења и идни трошоци трендови.
      • Blockchain за тврдења Транспарентност за да се спречат лажни тврдења и да се
      • Natural Language Processing (NLP) за анализирање и извлекување на увид од медицински тврдења и белешки на провајдерите.
      • Длабоко учење модели за предвидување на измамнички активности со високо ниво на точност.
      • Автоматизирана интелигенција за донесување одлуки за да им обезбеди на претприемачите со увид во реално време во профилите на ризик и валидноста на тврдењата.
      • Предвидливи аналитички табла кои визуелизираат случаи со висок ризик, потенцијални измамнички тврдења и идни трошоци трендови.
      • Блокчејн за транспарентност на тврдења за да се спречат лажни тврдења и да се обезбеди верификација во реално време.
      • Измерено влијание на бизнисот

        Измерено деловно влијание

        Со имплементација на решенија за бизнис интелигенција базирани на вештачка интелигенција, тимот на Ruchi ги постигна следните резултати:


        • 35% намалување на измамните побарувања, што резултира со заштеда од неколку милиони долари годишно.
        • A 20% подобрување на ефикасноста на обработка на побарувањата, намалување на времето за одобрување од недели до денови.
        • Зголемување на стапките на задржување на полицајците за 15%, поради персонализирано ангажирање на AI.
        • Подобрена прецизност на поднесување, намалување на изложеноста на ризик и обезбедување фер ценови.
        • 50% побрзо откривање на измама, овозможувајќи проактивни истраги за побарувања.
        • Автоматско донесување одлуки за 40% од побарувањата, намалување на
        • Намалување од 35% на измамнички барања, што резултира со заштеда од неколку милиони долари годишно.
        • 20% подобрување на ефикасноста на обработка на побарувањата, намалување на времето за одобрување од недели до денови.
        • Зголемување на стапките на задржување на осигурителите за 15%, поради персонализираното ангажирање насочено кон АИ.
        • Подобрена прецизност на поднесување, намалување на изложеноста на ризик и обезбедување фер премиум цени.
        • 50% побрзо откривање на измама, овозможувајќи проактивни истраги за побарувања.
        • Автоматизирано донесување одлуки за 40% од побарувањата, намалување на рачниот товар и оперативните трошоци.
        • Возење на стратешкото усвојување на АИ во здравственото осигурување

          Возење на стратешко усвојување на АИ во здравственото осигурување

          Покрај техничката имплементација, Ручи одигра критична улога во воведувањето на АИ на извршно ниво со презентирање на информации базирани на податоци кои влијаеле на стратешките одлуки.


          Покрај тоа, таа го водеше:

          • Обука за иницијативи за претприемачи и истражувачи за измами за искористување на увид во вештачката интелигенција.
          • Променете ги стратегиите за управување за да го поттикнете усвојувањето и максимизирате влијанието врз бизнисот на решенијата за вештачка интелигенција.
          • Регулаторно усогласување за да се обезбеди имплементација на вештачка интелигенција во согласност со индустриските закони и етичките стандарди за вештачка интелигенција.
        • Обука за иницијативи за субвентори и истражувачи за измами за искористување на инсинуации за АИ.
        • Променете стратегии за управување за да го поттикнете усвојувањето и да го максимизирате деловниот ефект на решенијата за вештачка интелигенција.
        • Усогласување на регулаторната усогласеност за да се обезбеди имплементација на АИ во согласност со законите на индустријата и етичките стандарди за АИ.
        • Модел за иднината на бизнис анализи на вештачка интелигенција во здравството

          Модел за иднината на бизнис аналитиката на вештачката интелигенција во здравството

          Оваа студија за случај покажува како бизнис аналитиката базирана на вештачка интелигенција може да го револуционизира здравственото осигурување, подобрувајќи ги финансиските перформанси додека го подобрува искуството на клиентите.Работата на Ruchi служи како модел за осигурувачите кои сакаат да ја искористат вештачката интелигенција за донесување одлуки базирани на податоци, оперативна ефикасност и оптимизација на трошоците.


          Нејзиното лидерство во трансформацијата на здравственото осигурување насочена кон АИ ја позиционираше како лидер во мислата што ја води иднината на интелигенцијата за донесување одлуки насочена кон АИ, откривањето на измами и стратешката деловна анализа.

          Од Ручи Мангарамани

          За Ручи Мангарамани

          Македонија></p><img src=

          Оваа приказна беше дистрибуирана како објава од Kashvi Pandey под Програмата за бизнис блогирање на HackerNoon. Дознајте повеќе за програмата тука.

          Оваа приказна беше дистрибуирана како објава од Kashvi Pandey во рамките на Програмата за бизнис блогирање на HackerNoon. Дознајте повеќе за програмата тука.

          тукатука


    Trending Topics

    blockchaincryptocurrencyhackernoon-top-storyprogrammingsoftware-developmenttechnologystartuphackernoon-booksBitcoinbooks