2022 年 6 月 15 日
每天处理的报销申请数量以及与这些申请相关的数据量都在不断增长。
但是，我们在理赔管理领域利用数据所做的事情在不断变化。在必须考虑风险因素的同时，我们才刚刚开始发掘未来的机遇。数据与人工智能相结合，可用于降低理赔成本和处理时间，并为理赔人员、临床医生和客户提供更智能的理赔决策方式。
作为首席数据官，我对数据在我们行业中的发展前景有着独到的见解。我于 2021 年加入世德维克，在加入世德维克的短短 1 年半时间里，我们的数据科学团队发生了许多变化。我们进行了战略性投资，以扩大这一团队，并打破条块分割，使分析师能够更有效地在整个组织内开展合作，为业务部门的决策优化提供支持。我们专注于数据分析师的培训、教育和技能提升。为了使这一切成为可能，我们整合了以人工智能为重点的新平台和工具，使高度技术性的用户和掌握宝贵背景知识的业务用户都能以新的方式进行协作。
但为什么要进行这样的投资和关注呢？在我看来，这归结为两点：效率，当然，还有机遇。在 Sedgwick，我们喜欢说 "以人为本 "是我们一切工作的核心。
提高效率是理赔流程不断发展的关键，也是我们为人们提供医疗服务的方式的关键
理赔管理在某种程度上一直是数据驱动的工作。未来的目标是帮助我们众多的审查员/理赔员/临床医生在高度重复的工作上节省更多的时间，从而使他们能够将更多的时间用于思考理赔裁决中更为复杂的方面，如预约/理赔行动，并制定相关策略。简化理赔流程有助于我们关心客户及其支持的人员--从员工到投保人再到客户。这对用户体验、结果质量和解决速度至关重要。我们的目标是通过降低理赔成本或缩短理赔处理时间来改善理赔结果。
数据科学和人工智能如何带来改变：
- 方便访问：通过一个新的平台将我们的团队和数据联系起来，这个平台既强大又方便用户使用，分析师和数据科学家可以轻松访问以前很难访问的数据元素。现在，用于分析和建立理赔结果模型所需的流行元素的通用数据可以轻松地流入系统，而且发现有用的模型可以很容易地复制，几乎可以立即使更多客户受益。
- 让我们联系起来：有了新的支持工具和更强大的报告功能，我们现在能够更好地在整个 IT 组织内协同工作，并更好地与业务部门合作。我们的决策优化团队和业务部门的分析师及利益相关者正在一起寻找机会，利用当前系统中的高效领域或从数据中提取有价值的见解来改进流程。
- 共享是标准：通过以新的方式将人员、技术和数据联系在一起，我们的数据科学团队现在可以快速开发、共享和部署记分卡、基准工具和模型，以在客户间实现效益和价值。有了取得进步的工具，复制项目变得轻而易举。如果我们为某个客户建立了一个成功的客户模型，我们只需复制该模型，更换客户，然后根据客户独特的使用案例和历史数据进行微调即可。我们已经将全球协作提升到了一个新的高度，这已经超越了技术的范畴。
全行业的影响和转型机遇
我们有责任利用数据科学降低风险，为客户做好准备并提供保护。企业和承保人面临的一个共同挑战是找到一个值得信赖的律师或公司来改善索赔结果。他们也在寻求保护自己免受财务和声誉风险、欺诈和核裁决等具体挑战的影响。我们认为，应使用可比绩效指标来解决这些问题。与医疗服务提供商基准测试依靠数据来预测哪家医疗服务提供商能为索赔带来最好的结果一样，我们认为基于索赔历史和法庭案件结果的律师记分卡也能带来类似的好处。
在将数据和人工智能的使用系统化，并让更多角色和人员参与其中时，确实有机会将新的和现有的模型融入整个理赔处理流程。理赔审查员、客户服务总监和经理等每个相关人员都将利用所提供的数据和见解来增强他们的决策能力。
其中一个机会是对所有索赔进行全面评分。这样，那些在理赔层面工作的人员就可以使用这些分数对理赔进行优先排序和普遍比较，为行业提供一个评级系统作为基准标准。如今，这只存在于时间范围的形式中，如重返工作岗位指南或严重程度指数。将分数或模型应用于索赔的多个领域当然有助于简化工作流程，但要等到人工智能或机器学习本身执行这些审查员任务时，团队才能实现规模化的人工智能。
对我们来说，在数据和人工智能方面取得的成功就是拥有一个从头到尾都能提供可用产品的流程，并将其完全集成到世德维克的系统中，同时将维护或人工干预的要求降到最低。得益于我们全球数据团队的能力、我们正在使用的工具以及我们数据的力量，我们的组织已经准备好发掘独特的机会，而这些机会可能在其他任何地方都无法实现。我们不仅可以利用我们的数据改进我们自己的理赔管理流程，还可以开发新的方法或见解，为整个行业带来价值。
