De største udfordringer, der opleves i indtægtscyklusstyring, er fejl i fakturering og opkrævninger. Organisationer skal håndtere udfordringen med manuelt at behandle regninger og overvåge krav. Kunstig intelligens kan bruges til at optimere indtægtscyklusstyring, forhindre lækager og øge produktionen.
Det giver organisationer en robust og langtidsholdbar RCM-automatiseringsløsning. AI i RCM kan håndtere komplekse opgaver såsom at bestemme patientens berettigelse eller afslag. Brug af kunstig intelligens til at optimere indtægtscyklusstyring kan opnås på forskellige måder.
Reducerer risikoen for afvisning af krav
De vigtigste årsager til afslag på krav er manglende eller forkerte oplysninger, forsinkede indsendelser, manglende præmiebetaling og forsinkelser i kommunikationssvar. Det er nødvendigt, at organisationer indsender krav i tide, men også sikre, at de er fejlfrie. Hvis der kommer flere afslag, øger det tab for organisationer.
Brug af kunstig intelligens hjælper med at lokalisere potentielle afslag, så kravteamet kan rette dem før indsendelse. Nogle krav afvises på grund af manglende sigtelser. AI kan hjælpe med at opdage sådanne uregelmæssigheder til korrektion, før du sender krav. For at forbedre ydeevnen skal organisationer også implementere indtjeningsintelligens i deres systemer.
Indtægtsinformationsværktøjer er afgørende for at give organisationer en alsidig kundetilfredshedscyklus. Værktøjet indsamler og analyserer vigtige salgsdata for at generere nøgleindsigt, der kan forbedre produktiviteten. Det indtægtsefterretninger software efter omsætning Grid er en pålidelig løsning til organisationer i alle forretningssektorer. Det giver organisationer 3600 synlighed i virksomhedens ydeevne, muligheder, indtægtsstrømme og risici.
Forbedring af faktureringsnøjagtighed
Transskriptionsfejl opstår ofte under dataindtastning. Disse fejl koster organisationer mange penge, fordi de kræver rettelse, når det er for sent. På grund af dette tager skader længere tid at blive betalt, hvilket kan påvirke pengestrømmen. RCM-eksperter bruger kunstig intelligens til at strømline arbejdsgange og forbedre fakturering. Fejl kan let identificeres under valideringstjek, hvilket eliminerer forsinkelser under indsendelse af krav. AI hjælper med at reducere menneskelige fejl, hvilket forbedrer hele indtægtscyklusstyringen.
Forbedring af datakvalitet
Når AI bruges til dataindtastning og valideringstjek, fremskynder det hele indtægtscyklusstyringsprocessen. Det eliminerer menneskelige fejl, og revenue management teamet opnår større datakvalitet. Automatiseret AI-datafangst kan hjælpe med at forbedre datakvaliteten på forskellige måder.
- Identifikation af dubletter: Dubletter kan forårsage dobbelte krav og afslag. AI hjælper med at identificere dubletter, hvilket er sværere ved manuelle indtastninger.
- Automatisk datafangst: Dårlig datafangst fører til tab. Automatisering hjælper med at fange det, der er vigtigt, og hjælper organisationer med at foke på kundetilfredshed.
- Identificer menneskelige fejl: Manuelle indtastninger mangler ikke uregelmæssigheder, men brugen af AI hjælper med at identificere dem.
- Reducer tid og omkostninger: Manuelle dataindtastninger tager meget tid og øger dermed omkostningerne. AI reducerer tid, hvilket i sidste ende reducerer omkostningerne til dataindtastning.
AI giver analyser i realtid
Nogle gange forsinker organisationer at levere tjenester, fordi de venter på, at et forsikringsselskab bekræfter, om kunden er berettiget til dækning. På andre tidspunkter vil en patient på en sundhedsfacilitet måske gerne vide det beløb, de kan kræve fra forsikringsdækning. Disse oplysninger er nødvendige for at hjælpe dem med at beslutte, hvilke behandlingsmuligheder de skal vælge.
AI-drevet indtægtscyklusstyring hjælper behandleren og patienten med at træffe beslutninger i realtid.
Optimering af arbejdsgange for forbedrede resultater
Organisationer i dag indfører digitalisering i deres forretningsprocesser. Indtægtscyklusstyringsteamene skal være skarpere og fange al indtægt, der flyder fra flere kanaler. Effektiv workflow-styring er nødvendig for at sikre strømlinet og samarbejdsindsats i hele RCM-processen. AI hjælper med at skabe optimerede arbejdsgange for forbedrede resultater uden at kræve større investeringer.
Omdiriger personaleindsatsen til områder af større værdi
Meget manuelle processer kræver mere personale og flere timer at gennemføre. Brugen af AI-automatiserede processer kan spare organisationer for millioner i omsætning. Gennem automatisering kan personalet omdirigeres til at udføre aktiviteter, der producerer større værdi for organisationen. AI hjælper med at analysere kundedemografi for at hjælpe RCM-teamet med at forudsige den bedste faktureringstilgang til brug for hver.
Afsluttende tanker
AI vil fortsat spille en afgørende rolle i indtægtscyklusstyring. RCM-leverandørerne leverer AI-drevne værktøjer, der hjælper organisationer med at reducere omkostninger, strømline driften og forbedre kvalitet og rentabilitet gennem forbedrede RCM-processer.
