Bagaimana data dan AI/ML membentuk masa depan manajemen klaim

Oleh Adam Fisher, kepala petugas data

Volume klaim yang diproses setiap hari dan jumlah data yang dikaitkan dengan klaim tersebut terus bertambah.

Namun, apa yang kami lakukan dengan data dalam bidang manajemen klaim terus berubah. Dan meskipun faktor risiko harus dipertimbangkan, kami baru saja mulai memanfaatkan peluang untuk masa depan. Data, yang dikombinasikan dengan kecerdasan buatan, dapat digunakan untuk mengurangi biaya klaim dan waktu pemrosesan, serta untuk memfasilitasi adjuster, dokter, dan nasabah dengan cara yang lebih cerdas dalam membuat keputusan penanganan klaim.

Peran saya sebagai chief data officer telah memberi saya wawasan unik tentang kemungkinan data dalam industri kami. Saya mulai menjabat posisi ini pada tahun 2021 dan hanya dalam waktu 1,5 tahun sejak saya bergabung dengan Sedgwick, banyak hal yang telah berubah pada tim sains data kami. Kami telah berinvestasi secara strategis untuk mengembangkan tim ini, serta memecah belah sekat agar para analis dapat berkolaborasi secara lebih efektif di seluruh organisasi kami untuk mendukung pengoptimalan keputusan bagi unit bisnis kami. Kami berfokus pada pelatihan, pendidikan, dan peningkatan keterampilan para analis data. Dan untuk mewujudkannya, kami telah mengintegrasikan platform dan alat bantu baru yang berfokus pada AI untuk memungkinkan pengguna yang sangat teknis serta pengguna bisnis yang memiliki pengetahuan kontekstual yang berharga untuk berkolaborasi dengan cara-cara baru.

Tetapi mengapa investasi dan fokus seperti itu? Ada dua hal yang ada di benak saya: efisiensi, tentu saja, tetapi juga peluang. Di Sedgwick, kami suka mengatakan bahwa menjaga orang-orang adalah inti dari semua yang kami lakukan, dan itu benar bahkan ketika kami memikirkan mengapa kami mengambil inisiatif baru dalam teknologi.

Efisiensi sangat penting untuk mengembangkan proses klaim - dan cara kami melayani masyarakat

Manajemen klaim selalu menjadi upaya yang berbasis data sampai batas tertentu. Masa depan adalah tentang membantu populasi pemeriksa/penyesuai/klinisi kami yang besar untuk menghemat lebih banyak waktu untuk tugas-tugas yang sangat berulang sehingga mereka dapat meluangkan lebih banyak waktu untuk memikirkan dan menyusun strategi pada aspek-aspek yang lebih kompleks dari ajudikasi klaim seperti tindakan pemesanan/penyelesaian. Menyederhanakan proses klaim membantu kami melayani klien dan orang-orang yang mereka dukung - mulai dari karyawan, pemegang polis, hingga pelanggan. Hal ini sangat penting untuk pengalaman pengguna, kualitas hasil, dan kecepatan penyelesaian. Tujuannya adalah untuk meningkatkan hasil dengan mengurangi biaya klaim atau waktu pemrosesan, dan kami mengambil proyek-proyek yang kami yakini akan memberikan dampak paling besar.

Bagaimana ilmu data dan AI membuat perbedaan:

1. Akses yang mudah: Dengan menghubungkan tim kami dan data kami melalui platform baru yang kuat dan mudah digunakan oleh sebagian besar populasi kami, analis dan ilmuwan data dapat dengan mudah mengakses elemen data yang sebelumnya sangat sulit diakses. Data umum untuk elemen-elemen populer yang diperlukan untuk menganalisis dan memodelkan hasil klaim kini dengan mudah mengalir ke dalam sistem, dan model-model yang terbukti bermanfaat dapat direplikasi dengan mudah untuk memberi manfaat bagi klien-klien lain secara instan.
2. Mari terhubung: Dengan alat bantu pendukung baru dan kemampuan pelaporan yang lebih kuat, kami kini dapat bekerja sama dengan lebih baik di seluruh organisasi TI dan berkolaborasi lebih baik dengan bisnis. Tim pengoptimalan keputusan dan analis serta pemangku kepentingan di dalam unit bisnis kami, bersama-sama menemukan peluang di mana mereka dapat memanfaatkan area efisiensi di dalam sistem saat ini atau mengekstrak wawasan berharga dari data untuk meningkatkan proses.
3. Berbagi adalah standarnya: Dengan menghubungkan orang, teknologi, dan data dengan cara-cara baru, tim sains data kami kini dapat dengan cepat mengembangkan, berbagi, dan menggunakan kartu penilaian, alat bantu pembanding, serta model untuk memanfaatkan manfaat dan nilai di seluruh klien. Dengan alat untuk kemajuan yang ada di tangan mereka, replikasi proyek kini menjadi mudah. Jika kami membangun model pelanggan yang berhasil untuk salah satu klien kami, kami dapat dengan mudah menyalin model tersebut, mengubah klien, dan kemudian menyempurnakannya sesuai dengan kasus penggunaan dan data historis klien yang unik. Kami telah mencapai tingkat kolaborasi global baru yang melampaui teknologi.

Dampak dan peluang transformasi di seluruh industri

Kami memiliki tanggung jawab untuk mengurangi risiko dan mempersiapkan serta melindungi klien kami dengan menggunakan ilmu data. Tantangan umum bagi perusahaan dan operator adalah menemukan pengacara atau firma yang dapat mereka percayai untuk meningkatkan hasil klaim. Mereka juga berusaha melindungi diri mereka sendiri dari risiko keuangan dan reputasi, tantangan khusus seperti penipuan dan putusan nuklir. Kami percaya bahwa metrik kinerja yang sebanding harus digunakan untuk mengatasi masalah ini. Dengan cara yang sama seperti pembandingan penyedia layanan yang mengandalkan data untuk memprediksi penyedia layanan mana yang akan memberikan hasil terbaik dalam sebuah klaim, kami percaya bahwa kartu penilaian pengacara yang didasarkan pada riwayat klaim dan hasil kasus pengadilan dapat memberikan manfaat yang sama.

Dalam hal mensistematisasikan penggunaan data dan AI, dan memberikan lebih banyak peran dan profil, memang ada peluang bagi model-model baru dan yang sudah ada untuk dijalin ke dalam seluruh proses penanganan klaim. Setiap orang yang terlibat seperti pemeriksa klaim, direktur layanan klien, dan manajer akan menggunakan data dan wawasan yang disediakan untuk meningkatkan kemampuan pengambilan keputusan mereka.

Salah satu peluangnya adalah dengan menerapkan skor global untuk semua klaim. Dengan cara ini, mereka yang bekerja di tingkat klaim dapat menggunakan skor ini untuk memprioritaskan dan membandingkan klaim secara universal, menawarkan sistem peringkat kepada industri sebagai standar pembanding. Saat ini, hal ini hanya ada dalam bentuk rentang waktu untuk hal-hal seperti pedoman kembali bekerja atau indeks keparahan. Memiliki skor atau model yang diterapkan pada berbagai area klaim tentu dapat membantu merampingkan alur kerja, tetapi baru setelah AI atau pembelajaran mesin itu sendiri melakukan tugas-tugas pemeriksa, tim akan mencapai AI dalam skala besar.

Bagi kami, kesuksesan dalam hal data dan AI adalah memiliki proses yang menghasilkan produk yang dapat digunakan dari awal hingga akhir dan sepenuhnya terintegrasi ke dalam sistem Sedgwick dengan hanya membutuhkan sedikit pemeliharaan atau intervensi manual. Berkat kaliber tim data global kami, alat yang kami sediakan, dan kekuatan data kami, organisasi kami siap untuk menemukan peluang unik yang mungkin tidak dapat dilakukan di tempat lain. Kami dapat memanfaatkan data kami untuk tidak hanya meningkatkan proses manajemen klaim kami sendiri, tetapi juga mengembangkan metode atau wawasan baru yang memberikan nilai tambah bagi seluruh industri.