Die größten Herausforderungen beim Revenue Cycle Management sind Fehler bei der Rechnungsstellung und beim Inkasso. Unternehmen müssen sich der Herausforderung stellen, Rechnungen manuell zu bearbeiten und Ansprüche zu überwachen. Künstliche Intelligenz kann verwendet werden, um das Ertragszyklusmanagement zu optimieren, Lecks zu verhindern und die Produktion zu steigern.
Es bietet Unternehmen eine robuste und langlebige RCM-Automatisierungslösung. KI in RCM kann komplexe Aufgaben bewältigen, wie z. B. die Bestimmung der Eignung oder Ablehnung von Patienten. Der Einsatz von KI zur Optimierung des Ertragszyklusmanagements kann auf verschiedene Weise erreicht werden.
Verringerung des Risikos der Ablehnung von Ansprüchen
Die Hauptursachen für die Ablehnung von Ansprüchen sind fehlende oder falsche Informationen, verspätete Einreichungen, fehlende Prämienzahlung und Verzögerungen bei der Antwort auf die Kommunikation. Es ist notwendig, dass Organisationen Ansprüche rechtzeitig einreichen, aber auch sicherstellen, dass sie fehlerfrei sind. Wenn mehr Ablehnungen gemacht werden, erhöht dies die Verluste für Organisationen.
Der Einsatz künstlicher Intelligenz hilft dabei, potenzielle Ablehnungen zu lokalisieren, damit das Schadensteam sie vor der Einreichung korrigieren kann. Einige Ansprüche werden aufgrund fehlender Gebühren abgelehnt. KI kann dabei helfen, solche Anomalien zur Korrektur zu erkennen, bevor Ansprüche geltend gemacht werden. Um die Leistung zu verbessern, müssen Unternehmen auch Revenue Intelligence in ihre Systeme implementieren.
Revenue-Intelligence-Tools sind entscheidend, um Unternehmen einen umfassenden Kundenzufriedenheitszyklus zu bieten. Das Tool sammelt und analysiert wichtige Verkaufsdaten, um wichtige Erkenntnisse zu gewinnen, die die Produktivität verbessern können. Das Umsatzinformationen Software von Revenue Grid ist eine zuverlässige Lösung für Organisationen in allen Geschäftsbereichen. Es gibt Unternehmen einen 3600-Grad-Einblick in die Unternehmensleistung, Chancen, Einnahmequellen und Risiken.
Rechnungsgenauigkeit verbessern
Bei der Dateneingabe treten häufig Übertragungsfehler auf. Diese Fehler kosten Organisationen viel Geld, weil sie eine Korrektur verlangen, wenn es zu spät ist. Aus diesem Grund dauert es länger, bis Ansprüche bezahlt werden, was sich auf den Cashflow auswirken kann. RCM-Experten verwenden KI, um Arbeitsabläufe zu rationalisieren und die Abrechnung zu verbessern. Fehler werden während der Validierungsprüfungen leicht identifiziert, wodurch Verzögerungen bei der Antragseinreichung vermieden werden. KI trägt dazu bei, menschliche Fehler zu reduzieren, was das gesamte Ertragszyklusmanagement verbessert.
Verbesserung der Datenqualität
Wenn KI für die Dateneingabe und Validierungsprüfungen verwendet wird, beschleunigt sie den gesamten Revenue Cycle Management-Prozess. Es eliminiert menschliche Fehler und das Revenue-Management-Team erreicht eine höhere Datenqualität. Die automatisierte KI-Datenerfassung kann auf verschiedene Weise zur Verbesserung der Datenqualität beitragen.
- Duplikate identifizieren: Duplikate können zu doppelten Ansprüchen und Ablehnungen führen. KI hilft dabei, Duplikate zu identifizieren, was bei manuellen Eingaben schwieriger ist.
- Automatisierte Datenerfassung: Schlechte Datenerfassung führt zu Verlusten. Automatisierung hilft bei der Erfassung dessen, was wichtig ist, und hilft Unternehmen, sich auf die Kundenzufriedenheit zu konzentrieren.
- Identifizieren Sie menschliche Fehler: Bei manuellen Eingaben fehlen keine Anomalien, aber der Einsatz von KI hilft, sie zu identifizieren.
- Zeit und Kosten reduzieren: Manuelle Dateneingaben nehmen viel Zeit in Anspruch und erhöhen somit die Kosten. KI reduziert die Zeit, was letztendlich die Kosten für die Dateneingabe senkt.
KI bietet Echtzeitanalysen
Manchmal verzögern Unternehmen die Bereitstellung von Dienstleistungen, weil sie darauf warten, dass eine Versicherungsgesellschaft bestätigt, ob der Kunde Anspruch auf Versicherungsschutz hat. Zu anderen Zeiten möchte ein Patient in einer Gesundheitseinrichtung vielleicht wissen, welchen Betrag er von der Versicherungsdeckung verlangen kann. Diese Informationen sind notwendig, um ihnen bei der Entscheidung über die zu wählenden Behandlungsoptionen zu helfen.
KI-gestütztes Revenue Cycle Management hilft dem Arzt und dem Patienten bei der Entscheidungsfindung in Echtzeit.
Optimierung von Arbeitsabläufen für bessere Ergebnisse
Organisationen übernehmen heute die Digitalisierung in ihre Geschäftsprozesse. Die Revenue Cycle Management-Teams müssen schärfer sein und alle Einnahmen erfassen, die aus mehreren Kanälen fließen. Effizientes Workflow-Management ist notwendig, um optimierte und kooperative Bemühungen im gesamten RCM-Prozess sicherzustellen. KI hilft bei der Erstellung optimierter Arbeitsabläufe für verbesserte Ergebnisse, ohne dass größere Investitionen erforderlich sind.
Lenken Sie die Bemühungen der Mitarbeiter auf Bereiche mit größerem Wert um
Hochgradig manuelle Prozesse erfordern mehr Personal und Stunden. Der Einsatz von KI-automatisierten Prozessen könnte Unternehmen Millionen an Einnahmen sparen. Durch die Automatisierung können die Mitarbeiter auf Aktivitäten umgeleitet werden, die einen größeren Wert für die Organisation schaffen. KI hilft bei der Analyse der Kundendemografie, um dem RCM-Team zu helfen, den jeweils besten Abrechnungsansatz vorherzusagen.
Abschließende Gedanken
KI wird weiterhin eine entscheidende Rolle im Revenue Cycle Management spielen. Die RCM-Anbieter stellen KI-gestützte Tools bereit, die Unternehmen dabei unterstützen, Kosten zu senken, Abläufe zu rationalisieren und Qualität und Rentabilität durch verbesserte RCM-Prozesse zu verbessern.
