البرنامج التعليمي القادم على الويب

انضم إلينا في ندوة مجانية عبر الإنترنت حول المعالجة الآلية لملفات EDI الخاصة بالرعاية الصحية باستخدام Astera

27 يونيو 2024 - الساعة 11 صباحًا بتوقيت المحيط الهادئ / 1 ظهرًا بالتوقيت المركزي / 2 ظهرًا بالتوقيت الشرقي

مدونات

الرئيسية / مدونات / معالجة المطالبات الآلية: دليل شامل

جدول المحتويات
الآلي, لا كود مكدس البيانات

تعلم كيف Astera يمكن لـ Data Stack تبسيط وتبسيط إدارة بيانات مؤسستك.

معالجة المطالبات الآلية: دليل شامل

مريم أنور

المنتج المسوق

مسيرة 6th، 2024

تعد معالجة المطالبات عملية متعددة الأوجه جزءًا لا يتجزأ من قطاعات التأمين والرعاية الصحية والتمويل. إنه إجراء شامل يتضمن فحص المطالبة بعناية. معالجة المطالبة ليست عملية من خطوة واحدة؛ وبدلاً من ذلك، فهو يتضمن مراحل متعددة، تعمل كل منها كنقطة تحكم حاسمة لضمان دقة وعدالة حل المطالبة.

تتبنى الصناعات بشكل متزايد معالجة المطالبات الآلية لتعزيز الكفاءة والدقة في هذه الوظيفة الحيوية. وفقا ل رجل دولة في الدراسة، تستكشف 25% من شركات التأمين إمكانية الانتقال إلى التشغيل الآلي لمعالجة المطالبات في المستقبل المنظور. يستخدم هذا النهج القائم على التكنولوجيا أدوات متقدمة لأتمتة المراحل اليدوية التقليدية لمعالجة المطالبات. فهو يوفر طريقة أكثر بساطة ودقة وكفاءة في التعامل مع المطالبات.

وفي حين أنه يقلل بشكل كبير من احتمالية الخطأ البشري، فإنه يحتفظ أيضًا بالحاجة إلى الإشراف البشري في سيناريوهات صنع القرار المعقدة. تمثل هذه الأتمتة خطوة مهمة إلى الأمام في إدارة المطالبات، مما يوفر إمكانية تحسين الكفاءة ورضا العملاء.

كيف تتم معالجة المطالبات؟

خطوات معالجة المطالبات

  1. تقديم المطالبة: تبدأ عملية المطالبات عندما يقدم حامل البوليصة إشعارًا أوليًا بالخسارة (FNOL) إلى شركة التأمين. هذه الخطوة هي أول اتصال لحامل البوليصة مع شركة التأمين فيما يتعلق بالخسارة، وتوفير التفاصيل الأولية حول الحادث. تعمل التكنولوجيا الرقمية على تبسيط هذه الخطوة، مما يسمح لحاملي وثائق التأمين بتقديم FNOL الخاص بهم من خلال المنصات الرقمية مثل تطبيقات الهاتف المحمول أو البوابات عبر الإنترنت، مما يعزز إمكانية الوصول والكفاءة.
  2. مراجعة المطالبة: عند استلام FNOL، يقوم معالج المطالبة بمراجعة السياسة بدقة لتحديد التغطية. تقوم هذه المرحلة بفحص شروط وأحكام وثيقة التأمين وتفاصيل المطالبة بدقة. يتم تبسيط عملية المراجعة بشكل كبير من خلال الأتمتة، التي تكتشف مصطلحات السياسة المهمة وترجع تفاصيل المطالب إلى قواعد بيانات خارجية، مما يضمن إجراء مراجعة شاملة ودقيقة.
  3. التحقق من المطالبة: ثم تشرع شركة التأمين في التحقق من صحة المطالبة من خلال جمع بيانات إضافية. قد تتضمن هذه الخطوة تقييمات للأضرار، أو صورًا فوتوغرافية للحوادث، أو إفادات الشهود، أو الوثائق الصحية ذات الصلة. يتم تسريع عملية التحقق من خلال الأتمتة، التي تجمع البيانات من مصادر مختلفة، مما يعزز سرعة ودقة العملية.
  4. قرار المطالبة: تتضمن الخطوة التالية قيام شركة التأمين بتقييم ما إذا كان سيتم الموافقة على المطالبة أو رفضها بناءً على شروط البوليصة وتفاصيل المطالبة التي تم التحقق منها. تساعد الأتمتة في هذه المرحلة من خلال تطبيق إرشادات محددة مسبقًا لتحديد الدفع والتغطية. ومع ذلك، يتم الحفاظ على شرط التدخل البشري لإجراء الفحوصات النهائية لضمان العدالة والدقة، والجمع بين كفاءة الأتمتة وقدرة البشر الدقيقة على اتخاذ القرار.
  5. صرف الدفعة: بمجرد الموافقة على المطالبة، تبدأ شركة التأمين بالدفع للمطالب. تتضمن هذه الخطوة حساب مبلغ التسوية النهائية والترتيب لصرفه. ويتم تعزيز عملية الدفع من خلال الأتمتة، التي تستخدم طرق الدفع الرقمية، مما يضمن المعاملات السريعة والسجلات الواضحة، وبالتالي تعزيز الشفافية وإمكانية التتبع.
  6. تحليل بيانات المطالبة: بعد الانتهاء من عملية المطالبات، يمكن لشركة التأمين إجراء تحليل متعمق لبيانات المطالبات. تسهل أدوات الأتمتة هذا التحليل من خلال توفير بيانات منظمة لسهولة الفحص والتفسير. ويقدم التحليل رؤى قيمة، مما يمكّن شركات التأمين من اكتشاف الاتجاهات، والكشف عن الأنشطة الاحتيالية المحتملة، وتحديد مجالات تعزيز العمليات.

المعالجة اليدوية مقابل معالجة المطالبات الآلية

تخيل سيناريو حيث يكون حامل البوليصة متورطًا في حادث سيارة. في نظام معالجة المطالبات اليدوي التقليدي، يجب على حامل البوليصة أولاً الإبلاغ عن الحادث إلى شركة التأمين، غالبًا عبر الهاتف أو البريد الإلكتروني. سيتعين عليهم بعد ذلك ملء استمارة مطالبة مفصلة وجمع المستندات الداعمة مثل صور الأضرار، ونسخة من تقرير الشرطة، وأي تقارير طبية في حالة وجود إصابات.

بمجرد تقديم هذه المستندات، يتولى معالج المطالبات في شركة التأمين المهمة. يقوم المعالج بمراجعة كل مستند يدويًا، واستخراج المعلومات الضرورية مثل تاريخ ووقت وموقع الحادث ومدى الضرر وتكلفة أي علاجات طبية. تستغرق عملية الاستخراج وقتًا طويلاً وتتطلب اهتمامًا دقيقًا بالتفاصيل لضمان عدم فقدان أي معلومات.

يقوم مصحح المطالبات بعد ذلك بالتحقق من المعلومات المستخرجة. يقومون بمقارنة تفاصيل الحادث مع تقرير الشرطة، والتحقق من الفواتير الطبية مقابل تفاصيل العلاج المقدمة من المستشفى، ومقارنة صور الضرر مع تقديرات ورشة تصليح السيارات. تعتبر عملية التحقق اليدوي هذه شاقة وعرضة للخطأ البشري.

التحول إلى الأتمتة

وتسعى شركات التأمين بشكل متزايد إلى إيجاد طرق لأتمتة معالجة المطالبات للتخفيف من هذه التحديات. تعمل الأتمتة على تسريع العملية وتعزيز الدقة والكفاءة، وتقليل التكاليف، وتقليل الأخطاء، وتحسين رضا العملاء. وفقا لماكينزي، من المحتمل أن تؤدي الأتمتة إلى تقليل النفقات المرتبطة برحلة المطالبات بنسبة تصل إلى 30%.

التكنولوجيا الرئيسية التي تقود هذا التحول هي المعالجة الذكية للوثائق (IDP). تجمع IDP بين قوة الذكاء الاصطناعي والتعرف البصري على الأحرف (OCR) لاستخراج البيانات من المستندات غير المنظمة، مثل نماذج المطالبات.

في معالجة المطالبات، يمكن لـ IDP تسريع العملية بشكل كبير من خلال أتمتة المهام مثل استخراج البيانات من نماذج المطالبات والتحقق من المطالبة. على سبيل المثال، يمكن لتقنية التعرف الضوئي على الحروف مسح البيانات واستخراجها من نماذج المطالبات، بغض النظر عن تنسيقاتها أو مصادرها. يضمن مكون الذكاء الاصطناعي في IDP دقة هذه العملية، مما يمكّن النظام من التعلم من التجربة وتحديد الأنماط وإجراء الاتصالات وحتى فهم سياق البيانات المستخرجة.

ومن خلال تسخير قوة IDP، يمكن لشركات التأمين تقديم قرارات مطالبات أسرع وأكثر دقة، مما يعزز خدماتها ويحسن رضا العملاء.

فيما يلي جدول مقارنة لتوضيح الاختلافات:

المعالجة اليدوية للمطالبات معالجة المطالبات الآلية
سرعة أبطأ بسبب التدخل البشري في كل خطوة أسرع بسبب الأتمتة في كل خطوة
دقة عرضة للخطأ البشري دقة أعلى بسبب الفحوصات الآلية
الكفاءة أقل كفاءة بسبب التعامل اليدوي أكثر كفاءة بسبب العمليات المبسطة
التكلفة ارتفاع التكاليف التشغيلية انخفاض تكاليف التشغيل
تحليل البيانات محدودة وتستغرق وقتا طويلا بيانات منظمة لتحليل سهل وسريع
الشفافية وإمكانية التتبع محدود تم تعزيزه بسبب السجلات الرقمية

 

من يستفيد من أتمتة معالجة المطالبات؟

فوائد المعالجة الآلية للمطالبات

وقد أدى الاستخراج الآلي للبيانات غير المنظمة إلى إعادة تشكيل صناعة التأمين، مما أدى إلى تحسينات كبيرة في أربعة مجالات رئيسية:

  1. معالجة المطالبات:

تسمح الأتمتة باستخراج المعلومات ذات الصلة بسرعة من مصادر البيانات المختلفة، مما يجعل إدخال البيانات يدويًا زائداً عن الحاجة. يؤدي تقليل الأخطاء وتسريع عملية المطالبات إلى توفير كبير في التكاليف لشركات التأمين وتسريع تسويات المطالبات لحاملي وثائق التأمين. بالإضافة إلى ذلك، فإن تتبع المطالبات في الوقت الفعلي، وهي ميزة تلقائية، توفر للعملاء شفافية غير مسبوقة.

  1. تحقيق المطالبات:

لقد أثبت تحديد الأنماط والشذوذات في كميات هائلة من البيانات غير المنظمة أنه لا يقدر بثمن في التحقيق في المطالبات. تقلل هذه الإجراءات الاستباقية من الخسائر الناجمة عن المطالبات الاحتيالية وتضمن عدم تضخيم أقساط التأمين لحاملي وثائق التأمين بشكل غير عادل لتغطية تكلفة الاحتيال. يتم الحفاظ على سلامة نظام التأمين، وحماية مصالح حاملي وثائق التأمين الشرفاء.

  1. إدارة المطالبات:

تُحدث الأتمتة ثورة في عملية إدارة المطالبات من خلال تجميع المعلومات ذات الصلة بسهولة من مصادر البيانات المختلفة. يعمل هذا النظام الفعال على تحسين تخصيص الموارد واتخاذ القرار لشركات التأمين. فهو يبقي حاملي وثائق التأمين على علم بحالة مطالباتهم، مما يؤدي إلى عملية إدارة مطالبات أكثر تنظيماً وكفاءة.

  1. خدمة العملاء:

إن استخراج المعلومات ذات الصلة من مصادر البيانات غير المنظمة، مثل رسائل البريد الإلكتروني ومنشورات وسائل التواصل الاجتماعي، يمكّن شركات التأمين من الرد على استفسارات العملاء بسرعة ودقة. تؤدي هذه العملية إلى زيادة رضا العملاء وتعزيز تجربة العملاء بشكل عام. علاوة على ذلك، فإن التواصل الشخصي مع العملاء، وهو ميزة أخرى يتم تسهيلها بواسطة الأتمتة، يضيف طبقة أخرى إلى تجربة خدمة العملاء.

فوائد المعالجة الآلية للمطالبات

توفر معالجة المطالبات الآلية العديد من الفوائد، مما يعزز الكفاءة والدقة ورضا العملاء في معالجة المطالبات. تشمل بعض الفوائد الملحوظة ما يلي:

  1. دورة حياة المطالبات المتسارعة: تعمل المعالجة الآلية للمطالبات على تقليل الوقت المستغرق بشكل كبير من التقديم الأولي للمطالبة إلى التسوية النهائية. فهو يستخرج المعلومات ذات الصلة ويعالجها بسرعة من البيانات غير المنظمة، مثل التقارير الطبية أو صور مكان الحادث أو شهادات الشهود. يؤدي هذا التسريع في دورة حياة المطالبات إلى تحسين الكفاءة التشغيلية وتعزيز تجربة صاحب المطالبة من خلال تقديم حلول أسرع.
  2. الفرز الذكي للمطالبات: يمكن للأنظمة الآلية تصنيف المطالبات بناءً على مدى تعقيدها أو المخاطر المحتملة من خلال تحليل البيانات غير المنظمة. يمكن تتبع المطالبات البسيطة بسرعة من أجل التسوية الفورية، في حين يمكن توجيه المطالبات المعقدة أو عالية المخاطر إلى مصححين ذوي خبرة لإجراء تحقيق مفصل. يعمل هذا الفرز الذكي على تحسين تخصيص الموارد ويضمن حصول كل مطالبة على المستوى المناسب من الاهتمام.
  3. إدارة المطالبات المفاجئة: في الحالات التي يكون فيها هناك ارتفاع كبير في حجم المطالبات، كما هو الحال بعد وقوع كارثة طبيعية أو حادث واسع النطاق، فإن معالجة المطالبات الآلية لا تقدر بثمن. يمكن للنظام التعامل مع المطالبات الكبيرة في وقت واحد، واستخراج البيانات من مصادر مختلفة ومعالجة المطالبات بسرعة. ولذلك، يمكن لشركات التأمين مساعدة العملاء بكفاءة والحفاظ على مستويات خدمة ثابتة.
  4. تعزيز كشف الاحتيال: نظرا لذلك يقدر 5-10% من مطالبات التأمين مزورة، تصبح أتمتة معالجة المطالبات أمرًا بالغ الأهمية. فهو يساعد القائمين على تسوية المطالبات على اكتشاف الأنماط والحالات الشاذة في بيانات المطالبات التي قد تشير إلى نشاط احتيالي. ويمكنهم أيضًا استخدام هذه التقنية للإشارة إلى بيانات المطالبة مع البيانات التاريخية وشروط السياسة ومعايير الصناعة. ويتم وضع علامة على أي تناقضات أو أنماط غير عادية لإجراء مزيد من التحقيق، مما يمكن شركات التأمين من تخفيف المخاطر وتقليل الخسائر والحفاظ على سلامة عملياتها.

حالات استخدام المعالجة الآلية للمطالبات

في حين أن المعالجة الآلية للمطالبات تفيد شركات التأمين وحاملي وثائق التأمين، فإن تأثيرها يمتد إلى ما هو أبعد من هذه المزايا. وقد لعبت هذه التكنولوجيا دورًا فعالًا في تبسيط العمليات في مختلف الصناعات، وفي المقام الأول:

تأمين الرعاية الصحية

غالبًا ما يواجه قطاع الرعاية الصحية تعقيد وحجم مطالبات التأمين. وفي هذا السياق، تعد المعالجة الآلية للمطالبات أمرًا بالغ الأهمية. تم تصميم النظام الآلي لاستخراج ومعالجة البيانات من التقارير الطبية وفواتير المستشفيات. ثم يقوم بعد ذلك بإسناد مرجعي لكل مطالبة مقابل شروط بوليصة التأمين الصحي المحددة، والتحقق من العلاجات المغطاة، وحدود البوليصة، والخصومات، مما يضمن توافق كل جانب من جوانب المطالبة مع أحكام البوليصة. تضمن الأتمتة تسوية المطالبات بشكل دقيق وعادل وفي الوقت المناسب، مما يعزز بشكل كبير كفاءة عملية التأمين الصحي.

التأمين على السيارات

تتطلب صناعة التأمين على السيارات، بنطاقها المتنوع من المطالبات بدءًا من الأضرار الطفيفة وحتى الخسارة الإجمالية، نظامًا قويًا وفعالًا لمعالجة المطالبات. يمكن لمعالجة المطالبات الآلية إدارة البيانات بكفاءة من تقارير الحوادث وفواتير الإصلاح، وتحديد ما إذا كانت المطالبة صالحة وضمن تغطية السياسة. تعتبر هذه الخطوة حاسمة في الحفاظ على سلامة عملية التأمين ومنع المطالبات الاحتيالية. وبعد ذلك، يقوم النظام باحتساب مبلغ التسوية، مما يقلل من وقت المعالجة، ويقلل من الأخطاء البشرية، ويحسن ثقة العملاء في عملية التأمين على السيارات.

تأمين العمالة

يمكن أن تكون مطالبات تعويض العمال، وهي عنصر مهم في التأمين على العمل، معقدة بسبب الطبيعة المعقدة للبيانات المعنية. تعمل المعالجة الآلية للمطالبات على تبسيط هذه العملية عن طريق استخراج البيانات ذات الصلة من تقارير الإصابة والمستندات الطبية وسجلات التوظيف. فهو يتحقق من كل مطالبة وفقًا لسياسة تعويض العمال ويحسب مبلغ التعويض، ويسرع عملية المطالبات، ويضمن التعويض الدقيق، ويحسن رضا الموظفين.

أفضل الممارسات لأتمتة معالجة المطالبات

أفضل الممارسات لأتمتة معالجة المطالبات

يمكن أن يؤدي الانتقال إلى نظام معالجة المطالبات الآلي إلى تعزيز الكفاءة التشغيلية للمؤسسة بشكل كبير. ومع ذلك، لتعظيم فوائد التشغيل الآلي، من الضروري الالتزام ببعض أفضل الممارسات. يمكن أن تساعد هذه الإرشادات في ضمان الانتقال الناجح والاستخدام الأمثل لنظام التشغيل الآلي:

  1. تعيين أهداف واضحة: تبدأ الأتمتة الناجحة بأهداف واضحة ومحددة. يجب على المؤسسة تحديد النتائج المحددة التي تهدف إلى تحقيقها باستخدام الأتمتة، مثل تقليل وقت حل المطالبات، أو تعزيز الدقة، أو رفع مستويات خدمة العملاء.
  2. اختر التكنولوجيا المناسبة: وينبغي أن يكون اختيار تكنولوجيا الأتمتة مصمماً وفقاً للاحتياجات المحددة للمنظمة، مع القدرة على التكامل مع الأنظمة الحالية والتعامل مع تعقيد عملية المطالبات.
  3. إعطاء الأولوية لأمن البيانات: نظرًا للطبيعة الحساسة للبيانات المشاركة في معالجة المطالبات، فمن الضروري أن يلتزم الحل المختار بمعايير ولوائح أمان البيانات، وحماية معلومات العميل.
  4. طاقم القطار: وعلى الرغم من الأتمتة، يظل العنصر البشري حيويا. ولذلك، يعد تدريب الموظفين على النظام الجديد ضروريًا لضمان الاستخدام الفعال وحل المشكلات بسرعة.
  5. المراجعة والتحديث بانتظام: مع تطور التكنولوجيا واحتياجات الأعمال، من الضروري أن تقوم المؤسسة بمراجعة نظام التشغيل الآلي وتحديثه بانتظام، مما يضمن استمراره في تلبية الاحتياجات المتغيرة ومواكبة التطورات التكنولوجية.

العناصر الثلاثة الضرورية لحل المعالجة الآلية للمطالبات

أثناء تنفيذ الأتمتة في معالجة المطالبات، يعد اختيار الحل الذي يلبي الاحتياجات المحددة ويعزز الكفاءة التشغيلية أمرًا بالغ الأهمية. يمكن للحل المثالي تبسيط عملية المطالبات بشكل كبير. فيما يلي ثلاث ميزات رئيسية يجب مراعاتها أثناء الاختيار:

  1. ربط النظام: يجب أن يتكامل الحل بسلاسة مع الأنظمة المهمة مثل إدارة علاقات العملاء وإدارة السياسات والفوترة. يسهل هذا التكامل التدفق السلس للبيانات، ويزيل ازدواجية البيانات، ويعزز الكفاءة، مما يؤدي إلى حلول أسرع وأكثر دقة للمطالبات.
  2. إدارة البيانات المتنوعة: يجب أن يكون نظام التشغيل الآلي ماهرًا في التعامل مع كمية هائلة من البيانات غير المنظمة والمتباينة. يتيح النظام الذي يتمتع بهذه الإمكانية معالجة أسرع وأكثر دقة للبيانات، وهو أمر ضروري لاستخراج المعلومات الضرورية لحل المطالبات وتسريع عملية المطالبات.
  3. الوصول الموحد للبيانات: يجب أن يقوم نظام التشغيل الآلي بمركزية البيانات من مصادر مختلفة في مستودع واحد. يعمل النظام المزود بهذه الميزة على تعزيز التعاون بشكل أفضل، واتخاذ القرارات بشكل أسرع، والتوفر المستمر للنظام، وكلها أمور أساسية في تبسيط عملية المطالبات وتعزيز كفاءتها.

وفي الختام

يمثل دمج معالجة المطالبات الآلية مع التركيز على إدارة البيانات غير المنظمة تقدمًا محوريًا في صناعة التأمين. يعمل هذا النهج المتطور على تبسيط العمليات المرهقة وتمكين شركات التأمين من استخلاص رؤى قيمة من مصادر غير مستغلة من قبل. يمكن للمؤسسات تعزيز الكفاءة والدقة ورضا العملاء من خلال الاستفادة من التقنيات المتطورة مثل الذكاء الاصطناعي ومعالجة اللغات الطبيعية.

ومع ذلك، يتطلب التنفيذ الناجح اعتماد حل قوي. هذا هو المكان Astera خطوات في.

فهو يقدم مجموعة شاملة من الميزات لتلبية المتطلبات الفريدة لشركات التأمين. بدءًا من التكامل السلس مع الأنظمة الحالية ووصولاً إلى إمكانات استخلاص البيانات القوية، Astera يزود مؤسسات التأمين بالأدوات اللازمة لتحقيق النجاح في بيئة اليوم القائمة على البيانات.

لمعرفة المزيد عن Asteraالحل, قم بتنزيل الإصدار التجريبي المجاني لمدة 14 يومًا اليوم!

هل أنت مستعد لتحويل عملية مطالباتك؟

تعلم كيف Astera ReportMiner، وهو حل متقدم لاستخراج البيانات غير المنظمة مع إمكانات استخلاص البيانات المدعومة بالذكاء الاصطناعي، يمكنه تبسيط عملية معالجة المطالبات.

تحميل النسخة التجريبية المجانية
 

ربما يعجبك أيضا
علوم البيانات مقابل تحليلات البيانات: الاختلافات الرئيسية
معالجة المطالبات الآلية: دليل شامل
ما هو OLAP (المعالجة التحليلية عبر الإنترنت)؟
مع مراعاة Astera لتلبية احتياجات إدارة البيانات الخاصة بك؟

أنشئ اتصالاً خاليًا من التعليمات البرمجية مع تطبيقات مؤسستك وقواعد البيانات والتطبيقات السحابية لدمج جميع بياناتك.

دعونا نتواصل الآن!
يتيح الاتصال