search
location
اطلب عرضاً
bg

حل إدارة الاحتيال والنفايات وسوء الاستخدام في NANO

حل FWA للرعاية الصحية

AI-powered Fraud

حل إدارة الاحتيال والنفايات وسوء الاستخدام (FWA) المدعوم بالذكاء الاصطناعي

توفر منصة التشغيل الآلي ذات الشفرة المنخفضة من نانو هيلث رؤية موحدة لمطالبة FWA قيد التقدم ، مما يسمح بالتنسيق بين الإدارات الداخلية وسلطات إنفاذ القانون. يسمح هذا للمؤسسات بتسريع إجراءات الاسترداد المالي من خلال إجراء مبسط يقدم تقارير شاملة في كل جانب من جوانب الحالات.

يعهد حل NANO-FWA بالدافعين بما يلي:

  • check
    تقليل أخطاء المطالبات
  • check
    انخفاض النفقات والتدخل اليدوي
  • check
    تلبية أهداف احتواء التكلفة
  • check
    قرارات قوية لسلامة الدفع
  • check
    قبض على الاحتيال والهدر وإساءة الاستخدام المحتملة التي تسبق دفع المطالبة
  • check
    عزز معدلات الفصل التلقائي ، وادعاءات الدقة في الدفع ، والامتثال التنظيمي
  • check
    التمسك بأعلى فئة من الامتثال للمطالبة
  • check
    تقليص وتبسيط التحقيقات

يمثل التحدي التكنولوجي المتمثل في التصفية عبر منحدرات البيانات الناتجة عن مؤشرات السلوك المشبوه تحديًا. كما تغلبت على الخطط الصحية وقدرات وكالات إنفاذ القانون. يفسح مشهد إصلاح الرعاية الصحية نفسه للنمو المحتمل في فرص الاحتيال والهدر وإساءة الاستخدام في التوسع. لذلك ، من الضروري تقديم تغيير نموذجي يتضمن التحقيقات الاستباقية للمطالبات الجديدة والاتجاهات بأثر رجعي.

صمم المحققون المتمرسون حلنا المتكامل لوضع حل أكثر استباقية لمكافحة الاحتيال.

Icon-BoostCase_management

تعزيز إدارة الحالة
الكفاءة بنسبة 58 في المائة

Icon-Ex-Regulatery

تنفيذ التنظيم
امتثال

Icon-Retturn

تحقيق عائد على الاستثمار
(ROI) تصل إلى 25: 1

Untitled

تدعم Speedier FWA مع Nano Health دافعي الرعاية الصحية مع حل قوي للتحكم في حالات الاحتيال والتحقيق.

توفر منصة التشغيل الآلي ذات الشفرة المنخفضة من نانو هيلث رؤية موحدة لمطالبة FWA قيد التقدم ، مما يسمح بالتنسيق بين الإدارات الداخلية وسلطات إنفاذ القانون. يسمح هذا للمؤسسات بتسريع إجراءات الاسترداد النقدي من خلال إجراء مبسط يقدم تقارير مفصلة في كل جانب من جوانب الحالات. باستخدام نانو هيلث، تم استبدال العمليات اليدوية في التحقيق في حالة FWA بالأتمتة الحديثة.

اكتشف كيف تمكّن نانو هيلث أصحاب المصلحة من إحباط اتجاهات الاحتيال والهدر وإساءة الاستخدام الناشئة باستخدام تقنيات واستراتيجيات المعرفة الفريدة.

تخسر شركات الرعاية الصحية 12 في المائة من أرباحها السنوية بسبب الاحتيال والهدر وإساءة الاستخدام (FWA) ، ولكن نادرًا ما تستخدم الذكاء الاصطناعي (AI) لمعالجة هذه الأمور بسبب اعتبارات التكلفة.

bg
اكتشف كيف يمكن للذكاء الاصطناعي أن يساعد الشركات على التخلص من المدخرات من خلال تقييد المطالبات الاحتيالية المكلفة والإيجابيات غير الصحيحة.