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使用高级机器学习提高AR恢复率导致最近的试验报告的注销减少了60%
Infinx Healthcare宣布推出其AR优化解决方案(AROS),该解决方案为放射科和成像中心提供了分析,预测和实现其未清偿的对付账款应收账款(AR)的最大收益的能力。新的人工智能(AI)解决方案使用先进的机器学习功能将数据转化为可操作的见解,从而优化了AR恢复并显着减少了高昂的注销费用。
Infinx产品副总裁Navaneeth Nair说:“无法预测老化的AR的可恢复性会影响收入周期,从而导致无效的工作和不良的恢复。” “借助Infinx AR优化解决方案,放射科将受益于更高的现金流量,更快的恢复时间和减少的老化,并受益于利润率和股东价值的提高。一切都是为了更聪慧地工作,而不是为了获得可靠的结果而更加努力。”
Infinx AROS提供实时分析,可预测的恢复见解,并对未付费用进行智能化优先排序,与使用有限分析进行AR手动治理相比,可显着提高恢复能力。Infinx AROS的可扩展基础架构可作为AR团队的扩展,从而降低成本和效率低下。借助机器学习技术,Infinx AROS将增加运营现金流和盈利能力。
以下是Infinx AR优化解决方案简化AR恢复过程的方式:
自动检查未决的应收账款,包括被拒绝的索赔数据,并执行计算以准确预测收藏品和收集时间表。
通过基于机器学习预测的算法,可以准确地收集每笔费用。
将回收的可预测性与其他因素(如及时回收和回收成本)相结合,以建议对回收费用进行优先排序。
通过优先考虑费用追回以捕获每一个可能的美元,优化现金流并防止索赔错过及时的备案限额,从而最大化后续活动。
Infinx AROS的近期飞行员与一个大型放射学小组合作证明了重要的结果,包括:
拒绝收款增加26.1%
在6个月内,将超过120天的老年AR减少60%
首次付款的费用提高了12%
收集成本降低60%
Infinx AROS与治理AR后续活动的现有计费系统无缝集成。Nair说:“借助我们的AR分析,放射线收入周期团队现在将能够获得洞察力,从而为老化的AR恢复工作和收入改善提供透明度。” “这些飞行员已经证明了我们的技术规模,但更重要的是,它通过为放射科医师及其患者提供更好的AR结果,展示了AI和机器学习技术在恢复过程中的优势。”
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