2025 年 9 月 30 日
在先進科技、資料分析和人工智慧的整合驅動下，勞工賠償訴訟的面貌正快速演變。身為首席理賠官，我親眼目睹這些創新如何重塑理賠的管理、訴訟和解決方式。
訴訟：一個小但成本高昂的部分
訴訟只佔勞工賠償索賠的一小部分，通常低於整體的 4%，而賠償索賠則約為 14.4%，但其財務影響卻相當重大。訴訟索賠的費用是非訴訟索賠的三倍半以上。工傷賠償的設計是一個行政程序，最好是沒有訴訟。然而，當爭議發生時，利害關係重大，因此最需要的是有效的管理。
索賠為何進入訴訟程序
勞工賠償訴訟背後主要有三個驅動因素：
- 對立關係：員工可能會因為對雇主或索賠管理員的挫折感或憤怒而尋求法律代表。
- 複雜和混亂：這個過程可能很複雜，促使工人求助律師以尋求指導和權益。
- 認為有必要：有些人認為聘請律師只是程序的一部分，尤其是當索賠被拒或情況特別複雜時。
為了對抗這些驅動因素，我們的團隊採用以維權為基礎的方法，著重於同理心、明確的溝通和簡化索賠程序。透過及早且透明地解決問題，我們的目標是在訴訟開始之前就加以預防。
預測建模：預防訴訟於未然
預測模型是對抗不必要訴訟最有力的工具之一。透過利用資料和技術，理賠管理員可以在流程早期識別出具有高訴訟傾向的案件。這些被標記的索賠案件會受到更多的關注，包括量身打造的工作流程和額外資源，以主動解決問題並減少訴訟升級的可能性。
訴訟預防模式已實行數年，讓我們能及早介入，為受傷工人和客戶爭取最佳結果。此方法不僅可將訴訟率降至最低，還可改善整體理賠經驗。
訴訟程序中的技術
科技在勞工賠償訴訟中的應用正快速擴展，尤其是在索賠人一方。律師們越來越多地利用人工智慧與資料分析來找出問題、評估風險並制定訴訟策略。針對索賠律師的技術解決方案廣告越來越普遍，突顯這些工具所提供的競爭優勢。
在防禦方面，技術也同樣具有變革性。其中最顯著的進步是使用 AI 驅動的醫療摘要。透過分析醫療記錄並產生簡明、相關的摘要，AI 可讓審查人員和辯護律師專注於案件中最關鍵的部分。這不僅能節省時間，還能確保注意力集中在最重要的地方：提高訴訟程序的效率與效益。
我們大約在 12 到 15 個月前開始採用 AI 進行醫療摘要，為審查員和律師帶來顯著的效益。這項技術有助於發現醫療記錄中的差異，並簡化審核程序，讓我們更容易找出關鍵問題，並建立更有力的案例。
律師遴選與績效評估
選擇合適的律師對於在勞工賠償訴訟中取得有利結果至關重要。透過績效評分和結果評估，技術在此過程中扮演著重要的角色。透過分析案件結果成本和訴訟費用的資料，理賠管理人員可以找出哪些律師能持續提供最佳結果。
這種以資料為導向的方法已實行約四年，受到尋求微調其律師小組或擴展至新司法管轄區的客戶的高度重視。透過結合結果資料與來自 Bill ReviewIQ 等法律帳單審查平台的洞察力，管理者可以全面瞭解律師的表現，包括訴訟期間所採用的策略和任務。
法律帳單審核資料與結果指標的整合代表了律師評估的一個令人振奮的前沿領域。它使組織能夠強化其評分流程，並確保只有最有效的律師才能被選用於未來的案件中。
未來：利用非結構化資料
展望未來，我預見將有更多技術應用於分析非結構化資料，例如訴訟資訊、狀書、電子郵件和醫療記錄。透過應用先進的人工智慧與資料建模技術，理賠管理人員將能微調其預測模型，並進一步改善訴訟預防與管理。
雖然其中一些創新仍在地平線上，但方向是明確的。科技將繼續在勞工賠償訴訟中扮演越來越重要的角色，為受傷勞工、僱主及保險公司帶來更好的結果。
總結
科技對勞工賠償訴訟的影響是深遠且多方面的。從預測建模與人工智慧驅動的醫療摘要，到以資料為基礎的律師選擇與績效評估，這些工具正在改變索賠的管理與解決方式。隨著產業持續擁抱創新，提高效率、降低成本和改善結果的潛力也與日俱增。
