KI-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.

Vorteile

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

Agentische Flüsse

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.

Wie es funktioniert

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.

Selbstlernende Agenten

Der Agent verbessert sich mit jeder Aufgabe, passt sich den Ergebnissen an, nutzt Feedback und korrigiert sich selbst mithilfe von Constitutional AI.

Bis zu 98 % Genauigkeit

Durch ständige Feedbackschleifen verbessern die Beam AI-Agenten ihren Ansatz mit jedem Zyklus, was zu einer Genauigkeit von 98% über alle Abläufe führt.

Intelligenter Modellwechsel

Wir nennen es ModelMesh. Jeder Agent wählt das richtige Modell für die Aufgabe aus und balanciert Geschwindigkeit, Genauigkeit und Kosten in Echtzeit.

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

Selbstlernende Agenten

Der Agent verbessert sich mit jeder Aufgabe, passt sich den Ergebnissen an, nutzt Feedback und korrigiert sich selbst mithilfe von Constitutional AI.

Bis zu 98 % Genauigkeit

Durch ständige Feedbackschleifen verbessern die Beam AI-Agenten ihren Ansatz mit jedem Zyklus, was zu einer Genauigkeit von 98% über alle Abläufe führt.

Intelligenter Modellwechsel

Wir nennen es ModelMesh. Jeder Agent wählt das richtige Modell für die Aufgabe aus und balanciert Geschwindigkeit, Genauigkeit und Kosten in Echtzeit.

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

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

Abgeschlossen

ID-0E48

Integrationen

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.

Implementierung

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%.

Schritt 1

Agenten-Discovery

Führen Sie Workshops mit relevanten Stakeholdern durch, um Anwendungsfälle zu identifizieren und zu priorisieren und die Anforderungen zu erfassen.

Schritt 1

Agenten-Discovery

Führen Sie Workshops mit relevanten Stakeholdern durch, um Anwendungsfälle zu identifizieren und zu priorisieren und die Anforderungen zu erfassen.

Schritt 2

Agenten-Einrichtung

Entwickeln und starten Sie Ihren ersten Agenten mit grundlegender Logik und Integration (Prozessabgrenzung und -aufzeichnung, Testdatensatz mit 30-50 Beispielen, Basisagent läuft und wird mit Zielausgaben-Mapping getestet)

Schritt 2

Agenten-Einrichtung

Entwickeln und starten Sie Ihren ersten Agenten mit grundlegender Logik und Integration (Prozessabgrenzung und -aufzeichnung, Testdatensatz mit 30-50 Beispielen, Basisagent läuft und wird mit Zielausgaben-Mapping getestet)

Schritt 3

Agenten-Training

Testen Sie die Leistung und sammeln Sie Feedback von Prozessnutzern (Agentenoptimierung bis zu 80 % im Vergleich zur erwarteten Ausgabe, Messung und Optimierung der Genauigkeit auf Variablenebene, Einrichtungsintegrationen und Feedback-API-Schnittstelle)

Schritt 3

Agenten-Training

Testen Sie die Leistung und sammeln Sie Feedback von Prozessnutzern (Agentenoptimierung bis zu 80 % im Vergleich zur erwarteten Ausgabe, Messung und Optimierung der Genauigkeit auf Variablenebene, Einrichtungsintegrationen und Feedback-API-Schnittstelle)

Schritt 4

Agent live

Erweitern Sie auf weitere Workflows und Kundenteams (Live- und kontinuierliche Überwachung, Human-in-the-Loop-Schnittstelle, automatische Knotenabstimmung zur automatisierten Verbesserung von Prompten, >90 % Genauigkeitsverbesserung, wöchentliche Verbesserungen der Geschäftslogik)

Schritt 4

Agent live

Erweitern Sie auf weitere Workflows und Kundenteams (Live- und kontinuierliche Überwachung, Human-in-the-Loop-Schnittstelle, automatische Knotenabstimmung zur automatisierten Verbesserung von Prompten, >90 % Genauigkeitsverbesserung, wöchentliche Verbesserungen der Geschäftslogik)

Hauptmerkmale

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.