这不仅仅是关于更快的理赔——人工智能和客户关系管理共同助力医疗保健重新变得个性化、连贯且人性化
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当我最初开始领导医疗保健和保险领域的数字化转型项目时，我的重点是提高效率、缩短理赔周期、自动化手动步骤并提升呼叫中心生产力。这些都是重要的成果，但随着时间推移，我意识到更深层的问题：如果患者或会员体验没有改善，这一切都毫无意义。
在我领导的一个大型项目中，我们通过高级工作流集成自动化了超过60%的理赔处理。周期时间缩短了近40%，但会员满意度几乎没有提升。就在那时我意识到：我们并没有转变体验；我们只是加快了原本脱节的流程。
如今，我们正处于一个转折点，人工智能和客户关系管理正在融合，重塑医疗保健和保险组织与会员、提供者及患者互动的方式。我们正从一个以管理理赔为主的系统，转向一个旨在提供护理的系统——而这需要的不仅仅是技术。它需要数据策略、领导层协同以及对医疗保健中“客户关系”真正含义的重新思考。
断连的遗留问题
如果你曾尝试处理医疗账单问题，就会知道在提供者、保险公司和呼叫中心之间被反复转接的挫败感。这些交接不仅仅是程序性的，更是架构性的。理赔系统、电子健康记录（EHR）和客户关系管理平台独立发展，各自优化其领域，但彼此之间并未协同。
在我之前的一个职位中，我们绘制了会员在整个生态系统中的端到端体验。我们发现，从提供者提交理赔到会员收到更新之间，存在超过20次系统交接。每次交接都可能导致延迟、数据丢失或沟通不畅。
并非任何一个团队在失败；系统本身并未设计为共享上下文。客户关系管理平台可以记录交互，但无法解读临床意图。理赔引擎可以裁决，但无法预见护理需求。
根据德勤2024年消费者医疗保健报告，超过60%的消费者表示，他们期望从健康计划中获得与在线零售商相同的个性化体验。但对大多数支付方和提供者来说，这种无缝体验仍是理想化的，因为旨在管理交易的系统从未设计用于管理关系。这正是人工智能开始发挥关键作用的地方。
人工智能与客户关系管理的交汇点
在过去的几年中，我看到人工智能从一个操作流行语转变为连接的实际推动者。当与统一的客户关系管理层结合时，人工智能可以帮助组织打破孤岛、预测会员需求并实现更具同理心的互动。以下是在实践中如何体现的：
预测性会员互动
通过整合理赔、电子健康记录和人口统计数据，机器学习模型可以预测会员何时可能中断护理，并触发客户关系管理工作流进行外展。麦肯锡分析发现，人工智能赋能的互动可将会员保留率提高并减少高达30%的行政浪费。
人工智能驱动的理赔分诊
人工智能模型不再基于静态业务规则路由理赔，而是根据复杂性和拒付风险进行优先级排序。同一模型可以主动建议缺失文件，减少下游返工。
会员服务中的最佳下一步行动
当人工智能洞察直接嵌入客户关系管理控制台时，服务代表会获得情境化建议，例如标记护理协调机会，或在模式表明潜在用药依从性问题时提醒护士导航员。
整合的提供者体验
通过连接客户关系管理和提供者门户，我们帮助护理团队在一个统一界面中查看覆盖范围、理赔和护理计划。这种连接减少了来回沟通，让提供者专注于护理，而非文书工作。
在一家财富100强医疗保健组织中，连接客户关系管理、人工智能和理赔系统在六个月内将平均案件解决时间缩短了25%，并将会员满意度提高了10多个百分点。但真正的影响是文化上的：团队开始不再像处理器那样思考，而是更像护理伙伴。与每一次技术转变一样，成功更多取决于团队、数据和意图之间的协同，而非技术架构本身。
扩展人工智能的真实障碍并非技术性
每当我与其他首席信息官讨论扩展人工智能时，对话不可避免地转向数据和合规性。这些挑战是真实的，但根据我的经验，人为障碍更大。
- 数据孤岛。 如果数据存在于部门领地中，我们不能期望人工智能提供价值。理赔、临床和客户数据必须在具有清晰治理的共享模型下统一。根据高德纳的研究，建立跨职能数据所有权的组织实现可衡量人工智能成果的可能性是其三倍。
- 合规复杂性。 在受监管的行业中，创新必须与问责共存。人工智能程序必须是可解释的、可审计的，并符合美国健康保险流通与责任法案（HIPAA）和联邦医疗保险与医疗补助服务中心（CMS）数据使用规则等框架。关键是从第一天起就让合规团队参与，而不是在试点之后。
- 变革疲劳。 技术疲劳是真实的。我见过出色的AI系统因一线员工未及早参与而失败。在一个项目中，我们邀请服务代表共同设计仪表板布局。反馈导致了细微变化，使采用率提高了40%。参与度就是一切。转型失败不是因为算法不好，而是因为人们不信任它们。
从效率到同理心
当我们首次大规模实施客户关系管理时，成功指标是操作性的——更快的理赔、更少的手动步骤、更短的处理时间。但人工智能和客户关系管理共同重新定义了成功的含义。这不仅仅是更快地做事。而是理解为什么事情会发生以及如何在发生前进行干预。
人工智能赋予我们预见而非仅仅反应的能力。客户关系管理为我们提供了采取行动的渠道。当两者协同工作时，它们创建了一个反馈循环，使组织随着时间推移变得更加智能。
我合作过的一家支付方使用人工智能分析通话记录的情感和摩擦点。结果帮助培训服务代表更早识别困惑或挫败的迹象，从而显著提高了同理心得分。像谷歌的What-If工具这样的工具可以帮助组织在部署前测试人工智能模型的公平性和可靠性，这有助于确保我们用于推动互动的洞察既有效又合乎伦理。这就是技术如何成为通往更好护理的桥梁——而非障碍。
这种桥梁的力量超越了操作层面。它在历史上不协调的部门之间创造了协同。理赔团队开始理解临床工作流。护理经理获得了对福利模式的可见性。呼叫中心代表看到他们的外展对真实患者结果的影响。当这种情况发生时，组织停止在孤岛中运作，开始作为生态系统运作。
研究表明，当人工智能驱动的工作流嵌入支付方和提供方功能时，运营指标可实现两位数的改进（13-37%），麦肯锡估计每100亿美元支付方收入可节省高达9.7亿美元。
价值的新定义
随着医疗保健和保险组织深入数字化转型，领导者必须提出一种新类型的问题：不仅仅是人工智能可以自动化什么，而是它如何放大人类连接。我所见过的最成功的项目将人工智能和客户关系管理视为共享体验战略的一部分，而非并行系统；该战略使操作、分析和同理心保持一致。
当数据在理赔和护理之间自由流动，当服务代表被赋予实时洞察力，当合规成为设计原则而非约束时，医疗保健开始重新感觉更人性化。
这种转变不会一夜之间发生。它需要首席信息官和数字领导者倡导一种重视透明度、协作和持续学习的文化。在我领导的每一次成功的人工智能-客户关系管理转型中，最重要的里程碑不是技术上线：而是思维转变。
当理赔处理器开始将“会员旅程”而非“案件”来称呼，或当服务代理使用数据预防问题而非反应时，转型就变得真实。因为在医疗保健中，每项理赔都讲述一个故事，而人工智能最大的承诺是帮助我们更好地倾听。
本文作为Foundry专家贡献者网络的一部分发布。
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