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智能自动化支付完整性

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医疗保健支付完整性是确保向责任方支付适当金额的过程,以向合格的成员提供适当的服务。支付诚信通常被认为是支付后的努力。支付者在付清所欠供应商的必要款项后,查明已被过度补偿的索赔,并向有关方面要求偿还。大约3-7%的医疗索赔支付有误。在本文中,我们将讨论智能自动化如何改变支付完整性的三个重要领域——提供商和投保人欺诈评估、多付和代位求偿。

提供商和保单债权人欺诈评估:

让我们看看一些由提供者和投保人进行的欺诈活动的实例。

  • 提供商欺诈活动
    • 通过包括没有必要的治疗方法,增加住院成本
    • 在同一遭遇中进行重复索赔
  • 投保人欺诈活动
    • 申请从未通过锻造文件管理的治疗要求
    • 伪造细节以获得保单的资格

通过提取提供者/投保人的行为特征(从实际欺诈索赔中获得),并将它们与从业内专家获得的领域知识相结合,我们可以在索赔操作的预付阶段更早地识别欺诈索赔,从而发现此类实例。虽然智能在这些领域的成熟程度很高,但最前沿的ML算法提供了高精确度,仍有改进的空间。

多付的款项:

有时提供商过度计算提供的服务,这导致过高付款。大多数是保险载体,使提供者提供多付款。根据FRGSystems的说法,大约3%的索赔卷可以超付。欺诈和结算错误成本每年大约600亿美元的Medicare计划。由于医学编码不当,重复支付和欺诈性提供者活动等多种原因,会发生多付。让我们考虑一个计费错误的例子。医务人员错误编写双侧白内障手术(实际CPT编码66982-50)作为个体眼睛的白内障手术(CPT编码66982-RT和66982-LT)。因此,保险公司提供了提供的手术。

这个过程从识别复杂的高金额索赔(比如价值超过5万美元的索赔)开始。通过分析这些索赔和跨每个CPT代码和位置提供的服务的平均付款,确定了过度补偿的索赔。然后,支付者要求详细解释所提供的服务。根据供应商的回复,保险公司对索赔进行重新处理,以确定正确的付款方式,并向有关方发出要求赔付的函件。,多付款流程流程如下:

上述过程中的大多数活动都可以自动化。然而,确定多付的特征用于训练预付费阶段中的数据,以有效地识别超额支付方案。这是智能层添加到过程中的位置。

代价:

健康保险公司有时会支付与事故,危险或缺陷产品造成的索赔相关的医疗费用。他们有权从负责任的第三方恢复这样的资金。这被称为子版本。在向提供商付款后发生代位。次代代位的一个例子将是保单持有人在由一些第三方造成的事故中受伤的情况。

通过挖掘与事故,自我伤害和与受损/有缺陷的货物有关的事件相关的CPT代码来确定子存储物的索赔。保险公司向保单持有人发送代位函,解释了苏攻击党的保险公司的意图。此时的保单持有人可能会选择放弃他的子购档权。在这种情况下,保险公司从被保险人那里收集资金。如果未发生代位豁免,保险公司文件索赔与故障党的保险公司索赔,并决定是否根据其答复进行诉讼。子节能过程流程如下:

这是一个高度复杂的过程,因为它涉及几个利益相关者。但是,可以自动化涉及该过程的活动,例如挖掘代码信件的代码信件。从该过程获得的见解可用于培训数据,其中包含确定成功案例的特征的组合。然后将该模型应用于预付费阶段的权利要求,并且计算潜在潜在分数。
总之,我们相信在定制解决方案中应用复杂的分析技术是提高支付方收益的最佳方法。我们正在应用我们在机器学习和NLP技术结合过程挖掘能力的专业知识来解决支付完整性问题。根据我们和保险客户打交道的经验,索赔处理自动化与智能的组合将结算时间减少75%,并通过更准确的欺诈检测挽救了1800万美元。要了解更多关于Lateveview A188bet金宝搏彩票nalytics的智能自动化解决方案,请写信consulting@latentview.com.