...
Аналітика та Дані

Подолання силосних даних: як інтегрована аналітика змінює результати оплати праці працівників

Подолання силосних даних: як інтегрована аналітика змінює результати оплати праці працівників

В управлінні компенсаційними ризиками працівникам фрагментовані системи даних можуть перешкодити зацікавленим сторонам побачити повну картину. Лідери галузі звертаються до інтегрованої аналітики, щоб подолати ці прогалини та забезпечити кращі результати для травмованих працівників.

Індустрія компенсацій працівників стикається з постійним викликом, який впливає на всіх зацікавлених сторін у континуумі догляду: накопичення даних. Коли системи допоміжної медичної допомоги, ведення справ і перегляду рахунків працюють незалежно, важлива інформація може стати ізольованою або непрозорою, що не дасть можливості адаптаторам, постачальникам і командам з догляду приймати повністю обґрунтовані рішення. Ця фрагментація не тільки збільшує витрати, але й затримує час відновлення для травмованих працівників, які заслуговують на скоординовану ефективну допомогу.

«Коли продукти або послуги існують в окремих групах, кожен з них зберігає окремі набори даних щодо результатів, управління витратами та інших ключових показників», — сказав Сі Джей Кіпкар, віце-президент із мережевих рішень та інтеграції продуктів CorVel. «Якщо ви не можете нормалізувати та інтегрувати ці дані, ви не побачите загальний вплив у континуумі вимог».

Приховані витрати фрагментованих даних

CJ Cypcar, віце-президент із мережевих рішень та інтеграції продуктів, CorVel

Вплив ізольованих систем виходить далеко за межі простої неефективності. Без інтегрованих даних організаціям важко визначити закономірності, які могли б значно покращити результати позовів. Адміністратори претензій, яким потрібна вичерпна інформація для ефективного втручання, працюють з неповними картинами кожної справи.

«Під час перегляду рахунків ви можете помітити розумне використання мережі провайдером і задатися питанням, як його покращити», — пояснив Сіпкар. «Чого ви можете не помітити, так це те, що ви використовуєте менше сортування, що має вирішальне значення для спрямування допомоги в ці мережі та системи управління».

Ця фрагментація створює ефект доміно протягом усього процесу розгляду претензій. Налаштувачі не можуть визначити, коли претензії з певними характеристиками зазвичай стикаються з проблемами в допоміжних послугах. Вони втрачають можливості завчасно скласти графік направлення або визначити, коли альтернативні шляхи лікування можуть дати кращі результати. Наприклад, інтегровані дані можуть показати, що для певних типів травм і демографічних показників пацієнтів перехід безпосередньо до операції, а не до фізіотерапії, дає кращі результати.

Традиційний підхід змушує кожен відділ працювати з власним набором даних, слідуючи ізольованим процесам, які можуть суперечити або дублювати зусилля в інших сферах. Це не тільки витрачає ресурси, але й створює затримки, які безпосередньо впливають на терміни відновлення травмованих працівників.

Перетворення комунікації через інтеграцію

Перехід до інтегрованої аналітики — це більше, ніж технологічне оновлення — він може змінити спосіб спілкування та співпраці всієї екосистеми оплати праці. Організації, які впроваджують ці системи, спостерігають помітні покращення як операційної ефективності, так і результатів для пацієнтів.

«Ми бачимо зниження рівня судових процесів і кращі результати повернення до роботи», — сказав Сіпкар. «Чим швидше травмований працівник повернеться до роботи, тим краще буде не тільки для нього, але й зменшить загальну вартість позову з точки зору медичних витрат і компенсації».

Ця інтеграція створює те, що Cypcar описує як «трьохточкову інтеграцію», об’єднуючи платників, постачальників і травмованих працівників навколо спільної мети: якнайшвидше та повніше повернути травмованого працівника до стану, у якому він був до травми. Завдяки кращій інтеграції між платниками та постачальниками, коригувальники можуть отримати доступ до інформації про направлення набагато швидше. Вони покращили аналітику, щоб приймати більш обґрунтовані рішення щодо схвалення цих направлень, що означає, що лікування відбувається швидше, ніж раніше.

«Ці точки інтеграції, процеси та ефективність є критично важливими», — зазначив Сіпкар. «Без них ви не побачите такого швидкого часу виконання».

Галузь поступово переходить на інтегровану аналітику, але справжньою зміною став перехід до обробки даних у реальному часі. Замість того, щоб покладатися на набори даних, яким може бути кілька місяців тому, організації тепер можуть працювати з поточною інформацією, яка відображає безпосередній стан кожної претензії.

«Удосконалення технологій, штучного інтелекту та обробки природної мови дозволили нам працювати з цими моделями даних у режимі реального часу», — пояснив Кіпкар. «Це дозволяє нам надавати більше стратегічних втручань і точок даних, які не застаріли на основі історичних наборів даних».

Відчутні переваги цього підходу вже очевидні в ключових сферах. «Ми побачили значний прогрес, особливо коли мова йде про використання постачальників і аптек», — сказав Кіпкар. «Чим більше наші втручання дозволять нам повернути послуги в мережу, тим більше ми відчуємо зниження витрат і якість обслуговування в цих областях».

Майбутнє технології в управлінні претензіями

Заглядаючи в майбутнє, штучний інтелект і передова аналітика обіцяють прискорити трансформацію управління претензіями. Однак темпи змін створюють для галузі як можливості, так і проблеми.

«Технології змінюються набагато швидше, ніж будь-що, що ми бачили за останні п’ятнадцять-двадцять років», — зазначив Кіпкар. «Те, що ми прогнозуємо сьогодні, може бути зовсім іншим лише через три-п’ять місяців».

Найвагомішим внеском штучного інтелекту може бути його здатність служити інтелектуальним помічником, витягаючи інформацію з величезних обсягів даних у режимі реального часу. Традиційно інформація про претензію може бути розподілена на п’яти або шести різних екранах, включаючи примітки та записи. Штучний інтелект тепер може миттєво отримувати певну інформацію за запитом, усуваючи години, витрачені на перегляд документів, і забезпечуючи швидше та більш обґрунтоване прийняття рішень.

«Штучний інтелект також ефективно аналізує неструктуровані дані», — пояснив Сіпкар. «Тепер завдяки технології AI ми можемо перетворювати неструктуровані нотатки, записи та документи на дані, які можна використовувати для наших моделей і ідей».

Однак Cypcar підкреслює, що людський контроль залишається вирішальним. «Штучний інтелект не замінить робочих місць і не візьме на себе рішення по претензіях; він функціонує як помічник або інструмент», — сказала вона. «Користувачі повинні мати можливість визначати аномалії або випадки, коли інформація виглядає неточною».

Це потребує значних інвестицій у навчання робочої сили. Фахівці потребують навчання не лише використанню інструментів ШІ, а й критичній оцінці своїх результатів. «Коли штучний інтелект витягує щось, що виглядає не зовсім правильно, я запитую джерело», — поділився Кіпкар із особистого досвіду. «Цей тип освіти та критичне залучення — це те, у що ми всі повинні інвестувати, щоб правильно використовувати ШІ в потрібний час».

Галузь також спостерігає зрушення в бік моделей догляду, заснованих на цінностях, які акцентують увагу на профілактиці та ранньому втручанні. «Коли ви думаєте про моделі догляду, засновані на цінностях; профілактику, прогнозування та лікування всього пораненого працівника чи пацієнта, а не лише симптоми чи транзакційну медичну допомогу, ми побачимо більше інтеграцій між цими силосами», – сказав Сіпкар.

Як постачальник технологій і аналітики, що спеціалізується на рішеннях щодо компенсацій працівників, CorVel розробив інтегровані підходи, які вирішують ці виклики галузі. Нормалізуючи дані з багатьох джерел і надаючи аналітику в реальному часі, компанія допомагає організаціям визначити оптимальні точки втручання та стратегії розподілу ресурсів.

«Після нормалізації та функціонування майже в режимі реального часу дані допомагають виявити потенційні прогалини або області для вдосконалення», — пояснив Сіпкар. «Тоді організації можуть приймати обґрунтовані рішення щодо своїх стратегічних дорожніх карт, як-от удосконалення підходів сортування, покращення рівня використання або запуск таких ініціатив, як розповсюдження аптечних карток».

Кінцева мета виходить за межі індивідуальних організаційних переваг. «Все це є результатом співпраці між кількома сторонами в рамках однієї системи, і наша мета — допомогти постраждалим працівникам повернутися до роботи та досягти найкращих результатів», — підкреслив Сіпкар. «Інтегрована аналітика допомагає нам подолати прогалини в цих просторах, щоб продовжувати покращувати ці результати».

Оскільки індустрія компенсацій працівників продовжує розвиватися, організації, які успішно впроваджують інтегровану аналітику, матимуть найкращі можливості для орієнтування в нормативних змінах, управління витратами та, що найважливіше, надання високоякісної допомоги працівникам, які отримали травми. Сьогодні існує технологія, яка дозволяє знищити розбіжності, які довгий час мучили галузь, і тепер проблема полягає в реалізації та прийнятті в масштабах. &

Alex

About Author

Recommend – дізнавайтеся більше про події, що формують наше сьогодення. Найцікавіші новини України та світу, аналітика, тренди та ексклюзивні матеріали – все це на recommend.com.ua!

Отримуйте останні оновлення та великі пропозиції