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索赔处理中的自动化潜力

索赔处理中的自动化潜力

  • 潘旺贾达夫
  • 2020年7月31日
类别: 机器人流程自动化,智能自动化,数据提取,业务流程管理

上周,我探索了 医疗保健支付者面临的8个挑战 在大流行时代。正如我在那篇文章中指出的那样,多个地区的付款人将承受巨大的压力,以生存在COVID 19及以后的水平。受影响最大的领域将是索赔处理。在本文中,我将介绍使用RPA,BPM和数据提取(用于智能自动化的三个关键要素)进行自动化的成熟过程。

推荐的自动裁定率应高于85%,以保持稳固的医疗损失率。根据CAQH,自动裁定的索赔使健康保险公司损失了1美分,而需要人工干预的索赔每项索赔大约花费12美元。在许多州,对于在30天内未解决的索赔也有严厉的处罚。

CAQH还提供了一些有关整个价值链中可以避免的成本的见解。图1说明了总体的节省机会。医疗和牙科计划最多可节省133亿美元的管理成本。

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图1:估计的医疗和牙科支出节省

CAQH估计,整个医疗行业每位患者每次就诊可以节省42.5美元(提供者为29.27美元,计划为13.18美元),牙科行业可以节省高达30.08美元(包括提供者22.99美元和计划7.09美元)。索赔状态查询,事先授权以及资格和利益验证中记录的每笔交易的最高成本。

下面显示了典型的管理工作流提交索赔前后。

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图2:管理工作流程
Source: CAQH

我们对付款人的研究和评估还显示了减少成员提交的索赔(高度手动),利益协调,卖方积累(医疗和药学)以及附件(病历)的交易成本的范围。

当我们深入研究索赔处理区域时,该区域由上述几个流程组成,并且是付款人执行的主要功能,因此,我们发现了一些自动化的成熟流程。

在Lateetud,我们分析了主要付款人的索赔流程,并使用智能自动化根据自动化潜力对它们进行了映射-或 Gartner称之为超自动化。智能自动化是2020年值得关注的第一趋势。我们从端到端的自动化角度对其进行了研究,并评估了三项主要技术的适用性:机器人流程自动化,认知数据提取和业务流程管理(工作流程)。要了解有关智能自动化及其定义的更多信息,请参阅博客文章。– 什么是智能自动化?

“由于没有任何一种工具可以代替人类,因此,超级自动化涉及工具的组合,包括机器人流程自动化(RPA),智能业务管理软件(iBPMS)和AI,其目标是越来越多地由AI驱动的决策制定。” Gartner

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索赔处理中自动化的前6个领域

以下是使用RPA,BPM和数据提取技术的理赔处理领域中最重要的6个自动化领域。

  1. 索取服务清单: 这类工作包括处理查询,调整和费用,这是索赔专业人员在付款人中所做的很大一部分。自动化潜力来自于根据年龄和技能分配工作,从文档和附件中提取信息,解释来自家庭/主持人的电子邮件,用于跟踪的电子表格管理,发送信函,下载支持文档,生成度量标准,进行研究等。
  2. 复杂或独特声明: 该类别包括一些待决的索赔,因为它们本质上很特殊,例如家庭输液治疗(HIT),COB的后果,缺乏明确性(例如对COVID 19治疗的索赔)或需要更多验证的高额索赔。这些不能端到端地自动化,但是在某些情况下,如RPA进行某些活动(包括研究,计算和信息收集),而其他活动则由同事进行,则在循环场景中,人可以使它们变得更容易。
  3. 预授权或预估计: 这是所有参与方的主要痛点–供应商,订户和付款人,这提供了使用智能自动化实现自动化的巨大机会。大多数请求是通过纸质或某种类型的数字文档提交的,在此领域,标准化和使用认知数据提取的主要范围很大。
  4. 会员提交的索赔: 大部分成员提交的索赔仍然是手动的。如果您将两种或多种技术结合在一起,则自动化,接受,复审和处理索赔的范围就非常大。此外,该领域中的某些类别对于直接通过自动化来说已经很成熟了。
  5. 病历/附件: 这包括所有医疗记录请求–接受和转发–可以使用自动化进行处理。自动化还可以使用简单的OCR或NLP处理从支持文档中提取的数据,阅读和解释医学术语并使用ICD或CPT代码进行映射,使用NLP和机器学习,在应用程序中输入数据,下载电子索赔附件并转发回答查询。
  6. 例行和管理员: 有几个例行级别的活动涉及各种功能,可能很简单。例如,照顾积累–与医学和药学相关,电子表格模板中的统计/重新生成密钥,用于将新成员加入新计划,并通过读取代码来计算价格&计价数据库,发送信件或响应简单查询,更新跟踪表以及根据索赔的账龄和响应时间等生成状态报告。

医疗保健付款人越早实施自动化策略,他们就能提供更好的客户体验。如上文所述,更重要的是,这是挽救这一大流行甚至更大规模的必要条件。这个“new normal”在不久的将来可以留在这里,这显然要求医疗保健付款人迅速采取行动。