医疗保健福利是生活中本不应该如此令人困惑的事情之一——这种困惑几乎可以与在车管所导航或在食谱页面底部寻找配料表相提并论。然而，幸运的是，现在有真正且可扩展的技术来解决这个问题。
最近的一项美国研究发现，健康保险公司的平均客户体验（CX）指数得分连续三年下降。在一个应该优先考虑其成员福祉和心理健康的行业中，这一趋势令人担忧。那么，健康保险公司和福利专业人士如何才能扭转这些趋势，并向客户证明他们是首要关注的对象呢？
简单的答案是：AI驱动的沟通。
福利获取和使用中的障碍
患者在尝试理解其医疗保健福利时遇到的主要问题之一就是获取信息。医疗保健福利通常涵盖广泛的服务和覆盖细节。但这些信息往往分散在多个平台上。例如，计划信息、报销表格、网络内提供商搜索和批准产品列表可能不仅位于不同的页面上，甚至分布在完全不同的网站上。每个平台可能都有自己的登录要求、界面和导航特点，将一个本应简单明了的任务变成了一个令人困惑的寻宝游戏。
更复杂的是，不同公司可能管理着单个患者的福利包的不同部分。因此，没有一个万能的联络中心可以解答从自付额余额到处方药覆盖范围的所有问题。具有多种或复杂需求的患者必须花费宝贵的时间寻找正确的联系电话——然后希望得到正确的答案。
这种碎片化的体验不仅令患者感到沮丧，也阻碍了试图帮助他们的福利顾问。当患者无法获取或理解其福利时，顾问也很难有效地指导他们。顾问不得不花大量时间从多个来源拼凑数据，以提供基本的答案。
结果是，患者无法充分利用其医疗保健福利，而且常常放弃尝试理解它们。
AI技术作为变革者
新技术正是在这里发挥作用，为顾问和患者带来实质性的改变。
AI驱动的沟通工具可以为长期以来不透明且碎片化的系统增加清晰度和一致性。通过将智能系统集成到福利管理平台中，顾问能够更好地提供及时、个性化的支持——而患者则获得更流畅、更直观的体验。
以下是AI已经在几个具体领域证明其价值的例子：
预测资格和风险分层：高级AI模型可以识别患者资格的变化或在高成本索赔发生之前进行标记。这使福利顾问能够及早干预，提供预防性建议，并引导患者选择成本效益高、质量好的护理。这样不仅节省了成本，还改善了患者的治疗效果。
决策支持：经过训练的大规模语言模型（LLMs）可以根据计划文件、法规更新和承运人数据，在客户互动过程中实时提供最相关的信息。顾问无需在多个门户或电子表格中挖掘信息，而是可以专注于战略性指导，使对话对所有人都更有帮助和高效。
理赔透明度：对于患者而言，AI可以简化医疗保健中最令人困惑的部分之一：理赔过程。智能系统可以跟踪报销时间线，标记异常情况，并提供清晰的解释，说明哪些项目被覆盖以及为什么。再也不需要点击十几个页面或拨打五个不同的电话号码来了解理赔情况。
最重要的是，AI通过始终可用的虚拟助手扩展了顾问的能力。这些24/7的工具可以回答常见问题，指导患者填写表格，并将他们引导到正确的资源，而无需等待。这使得人工顾问可以专注于更高价值的工作，如帮助患者做出更明智的健康决策。
更简单、更智能的未来
医疗保健福利是生活中本不应该如此令人困惑的事情之一——这种困惑几乎可以与在车管所导航或在食谱页面底部寻找配料表相提并论。然而，幸运的是，现在有真正且可扩展的技术来解决这个问题。
AI驱动的沟通工具为健康保险公司、福利顾问和雇主提供了立即重建信任和改善患者体验的机会。通过简化访问、更快地提供更好的信息，并在最需要的时候和地方提供智能支持，AI有望彻底改变我们理解和使用医疗保健福利的方式——这种转变已经迫在眉睫。
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