수익 주기 관리에서 경험하는 주요 문제는 청구 및 수금 오류입니다. 조직은 청구서를 수동으로 처리하고 청구를 모니터링하는 문제를 처리해야 합니다. 인공 지능을 사용하여 수익 주기 관리를 최적화하고 누출을 방지하며 생산성을 높일 수 있습니다.
강력하고 오래 지속되는 RCM 자동화 솔루션을 조직에 제공합니다. RCM의 AI는 환자 자격 또는 거부 결정과 같은 복잡한 작업을 처리할 수 있습니다. AI를 사용하여 수익 주기 관리를 최적화하는 방법은 다양합니다.
클레임 거부 위험 감소
청구 거부의 주요 원인은 정보 누락 또는 잘못된 정보, 늦은 제출, 보험료 미납, 통신 응답 지연입니다. 조직은 적시에 클레임을 제출하고 오류가 없는지 확인해야 합니다. 더 많은 거부가 발생하면 조직의 손실이 증가합니다.
인공 지능을 사용하면 청구 팀이 제출 전에 수정할 수 있도록 잠재적인 거부를 정확히 찾아낼 수 있습니다. 청구 누락으로 인해 일부 청구가 거부되었습니다. AI는 청구를 보내기 전에 수정을 위해 이러한 이상을 감지하는 데 도움을 줄 수 있습니다. 성과를 개선하기 위해 조직은 시스템에 수익 인텔리전스를 구현해야 합니다.
수익 인텔리전스 도구는 조직에 포괄적인 고객 만족 주기를 제공하는 데 중요합니다. 이 도구는 중요한 판매 데이터를 수집하고 분석하여 생산성을 향상시킬 수 있는 핵심 통찰력을 생성합니다. 그만큼 수익 인텔리전스 소프트웨어 by Revenue Grid는 모든 비즈니스 부문의 조직을 위한 신뢰할 수 있는 솔루션입니다. 조직에 회사 성과, 기회, 수익원 및 위험에 대한 3600 가시성을 제공합니다.
청구 정확도 개선
데이터 입력 중에 전사 오류가 자주 발생합니다. 이러한 오류는 너무 늦었을 때 수정을 요구하기 때문에 조직에 많은 비용이 듭니다. 이로 인해 클레임 지급 시간이 길어져 현금 흐름에 영향을 미칠 수 있습니다. RCM 전문가는 AI를 사용하여 워크플로를 간소화하고 청구를 개선합니다. 클레임 제출 중 지연을 제거하는 유효성 검사 중에 오류를 쉽게 식별할 수 있습니다. AI는 인적 오류를 줄여 전체 수익 주기 관리를 개선합니다.
데이터 품질 향상
데이터 입력 및 유효성 검사에 AI를 사용하면 전체 수익 주기 관리 프로세스의 속도가 빨라집니다. 인적 오류를 제거하고 수익 관리 팀은 더 높은 데이터 품질을 달성합니다. 자동화된 AI 데이터 캡처는 다양한 방식으로 데이터 품질을 개선하는 데 도움이 될 수 있습니다.
- 중복 식별: 중복으로 인해 이중 청구 및 거부가 발생할 수 있습니다. AI는 수동 입력에서 더 어려운 중복 항목을 식별하는 데 도움이 됩니다.
- 자동화된 데이터 캡처: 잘못된 데이터 캡처는 손실로 이어집니다. 자동화는 중요한 것을 포착하고 조직이 고객 만족에 집중할 수 있도록 도와줍니다.
- 인적 오류 식별: 수동 입력은 이상 현상이 없는 것은 아니지만 AI를 사용하면 이를 식별하는 데 도움이 됩니다.
- 시간과 비용 절감: 수동 데이터 입력은 시간이 많이 걸리므로 비용이 증가합니다. AI는 시간을 줄여 결과적으로 데이터 입력 비용을 줄입니다.
AI는 실시간 분석을 제공합니다.
때때로 조직은 보험 회사가 클라이언트가 보장을 받을 자격이 있는지 확인하기를 기다리고 있기 때문에 서비스 제공을 지연합니다. 다른 경우에 의료 시설에 있는 환자는 보험 적용 범위에서 청구할 수 있는 금액을 알고 싶어할 수 있습니다. 이 정보는 선택할 치료 옵션을 결정하는 데 도움이 됩니다.
AI 기반 수익 주기 관리는 의사와 환자의 실시간 의사 결정을 돕습니다.
향상된 결과를 위한 워크플로 최적화
오늘날 조직은 비즈니스 프로세스에서 디지털화를 채택하고 있습니다. 수익 주기 관리 팀은 더 예민해지고 여러 채널에서 발생하는 모든 수익을 포착해야 합니다. 전체 RCM 프로세스에서 능률적이고 협력적인 노력을 보장하려면 효율적인 워크플로 관리가 필요합니다. AI는 더 많은 투자를 요구하지 않고도 개선된 결과를 위해 최적화된 워크플로를 만드는 데 도움이 됩니다.
직원들의 노력을 더 가치 있는 영역으로 리디렉션
고도로 수동적인 프로세스는 완료하는 데 더 많은 직원과 시간이 필요합니다. AI 자동화 프로세스를 사용하면 조직에서 수백만 달러의 수익을 절약할 수 있습니다. 자동화를 통해 직원은 조직에 더 큰 가치를 창출하는 활동을 수행하도록 리디렉션될 수 있습니다. AI는 RCM 팀이 각각에 사용할 최상의 청구 방식을 예측할 수 있도록 고객 인구 통계 분석을 지원합니다.
마무리
AI는 계속해서 수익 주기 관리에서 중요한 역할을 할 것입니다. RCM 공급업체는 향상된 RCM 프로세스를 통해 조직이 비용을 절감하고 운영을 간소화하며 품질과 수익성을 개선하는 데 도움이 되는 AI 기반 도구를 제공합니다.
