Les principaux défis rencontrés dans la gestion du cycle de revenus sont les erreurs de facturation et de recouvrement. Les organisations doivent relever le défi du traitement manuel des factures et du suivi des réclamations. L'intelligence artificielle peut être utilisée pour optimiser la gestion du cycle de revenus, prévenir les fuites et augmenter la production.
Il fournit aux organisations une solution d'automatisation RCM robuste et durable. L'IA dans RCM peut gérer des tâches complexes telles que la détermination de l'éligibilité ou des refus des patients. L'utilisation de l'IA pour optimiser la gestion du cycle de revenus peut être réalisée de différentes manières.
Réduire les risques de refus de réclamation
Les principales causes de refus de réclamation sont les informations manquantes ou incorrectes, les soumissions tardives, le non-paiement des primes et les retards dans la réponse des communications. Il est nécessaire que les organisations soumettent les réclamations à temps, mais s'assurent également qu'elles sont exemptes d'erreurs. Si plus de refus sont faits, cela augmente les pertes pour les organisations.
L'utilisation de l'intelligence artificielle permet d'identifier les refus potentiels afin que l'équipe des réclamations puisse les corriger avant de les soumettre. Certaines réclamations sont refusées en raison de charges manquantes. L'IA peut aider à détecter de telles anomalies à corriger avant d'envoyer des réclamations. Pour améliorer les performances, les organisations doivent également mettre en œuvre l'intelligence des revenus dans leurs systèmes.
Les outils de Revenue Intelligence sont essentiels pour fournir aux organisations un cycle complet de satisfaction client. L'outil collecte et analyse des données de vente importantes pour générer des informations clés susceptibles d'améliorer la productivité. La renseignements sur les revenus Le logiciel de Revenue Grid est une solution fiable pour les organisations de tous les secteurs d'activité. Il donne aux organisations une visibilité à 3600 degrés sur les performances, les opportunités, les flux de revenus et les risques de l'entreprise.
Amélioration de la précision de la facturation
Des erreurs de transcription se produisent souvent lors de la saisie des données. Ces erreurs coûtent très cher aux organisations car elles doivent être corrigées lorsqu'il est trop tard. De ce fait, les réclamations prennent plus de temps à être payées, ce qui peut affecter les flux de trésorerie. Les experts de RCM utilisent l'IA pour rationaliser les flux de travail et améliorer la facturation. Les erreurs sont facilement identifiées lors des contrôles de validation, ce qui élimine les retards lors de la soumission des réclamations. L'IA aide à réduire les erreurs humaines, ce qui améliore la gestion de l'ensemble du cycle de revenus.
Améliorer la qualité des données
Lorsque l'IA est utilisée pour la saisie des données et les contrôles de validation, elle accélère l'ensemble du processus de gestion du cycle de revenus. Cela élimine les erreurs humaines et l'équipe de gestion des revenus obtient une meilleure qualité des données. La capture automatisée des données de l'IA peut aider à améliorer la qualité des données de différentes manières.
- Identification des doublons: Les doublons peuvent entraîner des doubles réclamations et des refus. L'IA aide à identifier les doublons, ce qui est plus difficile dans les saisies manuelles.
- Capture de données automatisée: Une mauvaise saisie des données entraîne des pertes. L'automatisation permet de saisir ce qui est important et aide les organisations à se concentrer sur la satisfaction client.
- Identifier les erreurs humaines: Les saisies manuelles ne manquent pas d'anomalies, mais l'utilisation de l'IA permet de les identifier.
- Réduire le temps et les coûts: La saisie manuelle des données prend beaucoup de temps et augmente donc les coûts. L'IA réduit le temps, ce qui réduit finalement les coûts de saisie des données.
L'IA fournit des analyses en temps réel
Parfois, les organisations retardent la prestation de services parce qu'elles attendent qu'une compagnie d'assurance confirme si le client est admissible à la couverture. À d'autres moments, un patient dans un établissement de santé peut vouloir connaître le montant qu'il peut réclamer à la couverture d'assurance. Ces informations sont nécessaires pour les aider à décider des options de traitement à choisir.
La gestion du cycle de revenus basée sur l'IA aide le praticien et le patient à prendre des décisions en temps réel.
Optimisation des flux de travail pour de meilleurs résultats
Aujourd'hui, les organisations adoptent la numérisation dans leurs processus métier. Les équipes de gestion du cycle de revenus doivent être plus attentives et capturer tous les revenus provenant de plusieurs canaux. Une gestion efficace du flux de travail est nécessaire pour assurer des efforts rationalisés et collaboratifs dans l'ensemble du processus RCM. L'IA aide à créer des flux de travail optimisés pour de meilleurs résultats sans nécessiter d'investissements plus importants.
Rediriger les efforts du personnel vers des domaines de plus grande valeur
Les processus hautement manuels nécessitent plus de personnel et d'heures. L'utilisation de processus automatisés par l'IA pourrait permettre aux organisations d'économiser des millions de revenus. Grâce à l'automatisation, le personnel peut être redirigé vers des activités qui produisent une plus grande valeur pour l'organisation. L'IA aide à l'analyse des données démographiques des clients pour aider l'équipe RCM à prévoir la meilleure approche de facturation à utiliser pour chacun.
Réflexions finales
L'IA continuera de jouer un rôle crucial dans la gestion du cycle de revenus. Les fournisseurs RCM fournissent des outils alimentés par l'IA qui aident les organisations à réduire les coûts, à rationaliser les opérations et à améliorer la qualité et la rentabilité grâce à des processus RCM améliorés.
