Otimizando o processamento de sinistros nos seguros de saúde e a detecção de fraudes com a IA

A Shift permite que as seguradoras de saúde evitem fraudes, desperdícios e abusos antes do pagamento.

O setor da saúde possui enormes quantidades de dados disponíveis em registros de saúde, ensaios clínicos e em sistemas de processamento de faturas e sinistros. No entanto, ainda é um desafio para as seguradoras de saúde desbloquear o valor oculto nesses dados para acelerar o pagamento de sinistros, reduzir fraudes, produzir melhores resultados para os pacientes e manter a conformidade regulatória.

Detecção de fraude, desperdício e desvio pelo Shift

O Shift ajuda as seguradoras de saúde a identificar efetivamente possíveis fraudes, desperdícios e abusos no processo de pedidos de indenização. É uma solução SaaS, com IA nativa automatizada que funciona com suas plataformas de pedidos de indenizações existentes.

  • O SHIFT PERMITE QUE AS SEGURADORAS DE SAÚDE:
  • Identifiquem mais casos potenciais de fraude, desperdício e abuso
  • Reduzam as perdas por fraude e os pagamentos indevidos
  • Reduzam os falsos positivos e concentrem os esforços do gerenciador de sinistros
  • Melhorem a eficiência do investigador e reduzam os prazos de decisão
  • Paguem sinistros válidos rapidamente, com confiança

Automação de sinistros do Shift Claims Automation no setor da saúde

O Shift Claims Automation é a solução de automação de sinistros com IA da Shift. Ele permite que as seguradoras de saúde resolvam e paguem um número maior de sinistros de alto volume e intervenção mínima com rapidez e confiança.

  • O SHIFT CLAIMS AUTOMATION PERMITE QUE AS SEGURADORAS DE SAÚDE:
  • Melhorem a experiência dos pedidos de indenizações dos clientes
  • Resolvam e paguem os sinistros válidos e simples mais rapidamente
  • Aumentem a produtividade do gerenciador de sinistros
  • Reduzam o vazamento de sinistros
  • Integrem facilmente a automação em suas plataformas de sinistros existentes

Confiado globalmente por seguradoras com visão de futuro.

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