AI Agent

KI-Agent für das Revenue Cycle Management

Reduzieren Sie Ablehnungen von Ansprüchen um 50 % und verbessern Sie die Eintreibungen um 20 %.

Manuelle RCM führt zu Ablehnungsquoten von 15 % und langsamen Einzügen. KI erreicht eine saubere Anspruchsrate von 95 % mit 30 % schnellerer Zahlung.

Benefits

Stoppen Sie den Umsatzverlust durch Ablehnungen und Verzögerungen

Manuelle Verwaltung des Umsatzzyklus führt zu einer Ablehnungsquote von 15 % bei Ansprüchen, was Millionen an verlorenen Einnahmen und Nacharbeit kostet. Langsame Inkassoprozeduren verlängern den DSO auf über 45 Tage. Das Personal kann mit dem Anspruchsvolumen und der Nachverfolgung nicht Schritt halten. Diese Agentur erreicht eine saubere Anspruchsquote von 95 % mit 30 % schnellerer Zahlung.

50 %

Ablehnungsreduzierung

95 %

Saubere Anspruchsrate

20 %

Umsatzsteigerung

Agentic Flows

Vollständige RCM-Automatisierung

Automatisierter Workflow: Anspruchsprüfung mit Bearbeitungsvalidierung, elektronische Einreichung mit Anhang-Verarbeitung, ERA/EOB-Bearbeitung und -Buchung, Ablehnungsmanagement mit Ursachenermittlung, Forderungsnachverfolgung mit Kontaktaufnahme zu Zahlern und Patienten, Zahlungsbuchung und Abgleich.

How it works

KI-gestützte Optimierung des Revenue Cycle

Der Agent überprüft Ansprüche vor der Einreichung, um automatisch Fehler zu erkennen, die zu Ablehnungen führen, reicht Ansprüche elektronisch mit ordnungsgemäßer Dokumentation bei allen Kostenträgern ein, verfolgt den Status der Ansprüche und Zahlungen mit proaktiver Nachverfolgung und Einsprüchen und verwaltet Patientensammlungen mit automatisierten Abrechnungen und Zahlungsplänen.

Self-Learning Agents

The agent improves with every task, adapting to outcomes, applying feedback, and self-correcting using Constitutional AI.

Upto 98% Accuracy

As a result of constant feedback loops, Beam AI Agents refine their approach with every cycle, leading to 98% accuracy across flows.

Smart Model Switching

We call it ModelMesh. Each agent selects the right model for the task, balancing speed, accuracy, and cost in real time.

Extrahieren Sie Bestellnummer, Verkäuferinformationen, Lieferinformationen und Zahlungsdetails aus den hochgeladenen Bestellformularen.

Abgeschlossen

ID-0E48

Extrahieren Sie Bestellnummer, Verkäuferinformationen, Lieferinformationen und Zahlungsdetails aus den hochgeladenen Bestellformularen.

Abgeschlossen

ID-0E48

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Abgeschlossen

ID-0E48

Self-Learning Agents

The agent improves with every task, adapting to outcomes, applying feedback, and self-correcting using Constitutional AI.

Upto 98% Accuracy

As a result of constant feedback loops, Beam AI Agents refine their approach with every cycle, leading to 98% accuracy across flows.

Smart Model Switching

We call it ModelMesh. Each agent selects the right model for the task, balancing speed, accuracy, and cost in real time.

Extrahieren Sie Bestellnummer, Verkäuferinformationen, Lieferinformationen und Zahlungsdetails aus den hochgeladenen Bestellformularen.

Abgeschlossen

ID-0E48

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Abgeschlossen

ID-0E48

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Abgeschlossen

ID-0E48

Integrations

Kompatibel mit Praxisverwaltungssystemen

Direkte Integration mit Epic, Cerner, athenahealth, Kareo und AdvancedMD für Ansprüche und AR. Verbindung zu Clearingstellen für die elektronische Übermittlung. Integriert mit Zahlungsabwicklern für Patientenabrechnungen und Abstimmungen.

Implementation

Optimierung des RCM in 3 Wochen

Verbinden Sie Ihr PM-System und Clearinghouse. Konfigurieren Sie Bereinigungsregeln und Nachverfolgungs-Workflows. Die meisten Praxen erreichen innerhalb von 3 Wochen nach der Implementierung eine saubere Anspruchsquote von 95%.

Step 1

Agent Discovery

Conduct workshop(s) with relevant stakeholders to identify and prioritize use cases and map the requirements

Step 1

Agent Discovery

Conduct workshop(s) with relevant stakeholders to identify and prioritize use cases and map the requirements

Step 2

Agent Setup

Develop and launch your first agent with basic logic and integration (process scoping and recording, test dataset of 30-50 examples, baseline agent running and testing with target output mapping)

Step 2

Agent Setup

Develop and launch your first agent with basic logic and integration (process scoping and recording, test dataset of 30-50 examples, baseline agent running and testing with target output mapping)

Step 3

Agent Training

Test performance and gather feedback from process users (agent optimization up to 80% against expected output, variable-level accuracy measurement and optimization, integrations setup, and feedback API interfacing)

Step 3

Agent Training

Test performance and gather feedback from process users (agent optimization up to 80% against expected output, variable-level accuracy measurement and optimization, integrations setup, and feedback API interfacing)

Step 4

Agent Live

Extend to more workflows and client teams (live and continuous monitoring, human-in-the loop interfacing, node auto-tuning for automated prompt enhancements, >90% accuracy improvement, weekly business logic improvements)

Step 4

Agent Live

Extend to more workflows and client teams (live and continuous monitoring, human-in-the loop interfacing, node auto-tuning for automated prompt enhancements, >90% accuracy improvement, weekly business logic improvements)

Key Features

Funktionen des Revenue-Zyklus

Prüfung von Forderungen

Prüft Ansprüche vor der Einreichung gegen Zahlerprüfungen. Behebt automatisch Fehler, die Ablehnungen verursachen.

Ablehnungsprävention

Analysiert Muster von Ablehnungen und implementiert vorbeugende Maßnahmen. Reduziert systematisch Ablehnungen um 50%.

Automatisierte Nachverfolgung

Verfolgt unbezahlte Forderungen und führt automatisch Nachverfolgungen durch. Priorisiert nach Betrag und Alter für maximale Rückgewinnung.

Demo

Sehen Sie das Revenue Cycle Management in Aktion

Sehen Sie sich an, wie der Agent 1.000 Anträge verwaltet: prüfen und einreichen, 950 Zahlungen verarbeiten, 50 Ablehnungen identifizieren, AR bearbeiten, Patientenabrechnungen erstellen—und dabei in 30 Tagen $1,2 Millionen einsammeln.