精度の向上
継続的に更新されるシナリオに基づいて、疑わしい請求、プロバイダ、第三者を特定できます。
Improper Payment Detection
不適切支払検知
Shift Improper Payment Detection（不適切支払検知）は、不適切な支払いに対する従来のアプローチの枠を超えるよう設計されています。AIを使用して、ROIを最大化できる可能性の高いケースに対してフラグを立て、優先順位を付けるとともに、意思決定に際して詳細な調査ガイダンスと説明を提供します。調査員は最も注意を要する請求やプロバイダネットワークの側面に集中できるため、最終利益を向上できるような結果を迅速かつ継続的に出すことができます。
- 請求データと第三者データを統合し、AIによってリアルタイムで分析することで、不適切な支払いを特定すると同時に、調査員を支援
- 不正の動的スコアリングにより、継続的に優先されるアラートキューを生成し、ROIが最も高いと考えられるケースを特定
- 状況に即したガイダンスと、裏付けとなる書類により、調査を簡素化および高速化
- 保険会社の基幹システムとのシームレスなAPI統合を実現
効果：
医療データを、不適切な支払いの検知の枠を超えた、すぐに使用できる分析情報に変換し、徴収漏れを減らしてコストを削減
迅速な調査
根拠を説明できるAIが、意思決定に関する推奨事項を、医療保険組織全体のユーザーのニーズに合わせてカスタマイズして提供します。
コストの削減
最大のケースを優先することで、収益維持を最大化できます。
効率の向上
コンプライアンスを維持しながら患者のアウトカムを向上させ、プロバイダのパフォーマンスを最適化できます。
優先順位付けされたアラートと、状況に即したガイダンス
1
2
3
1
異常の発見
プロバイダネットワーク内の異常値を特定します。
2
既知の不正パターンのフラグ付け
救急車サービスの通常の出動範囲は、紫色の半径内にとどまります。シフトのソリューションにより、半径のはるか外側への最近の出動がフラグ付けされます。
3
不正の動的スコアリング
不適切支払検知により、不正の可能性を総合的に計算するための指標が収集されます。
