Schadenbearbeitung
Betrieb digitaler Schadensbearbeitungsplattformen mit Redis Enterprise
Schadensbearbeitungssysteme in Echtzeit mit Redis Enterprise
Effiziente Schadensbearbeitung ist eine große Herausforderung für Versicherungsgesellschaften geworden, da die Kosten und die Komplexität des Gesundheitswesens stetig steigen. Redis Enterprise bietet Ihnen die Bausteine für eine moderne Schadensbearbeitungsplattformen mit In-Memory-Datenbank-Leistungen, Echtzeit-Event-Bearbeitung und AI/ML-Modellierung.
Die Bearbeitung von Versicherungsfällen dauert lang und ist komplex
Versicherungsgesellschaften erhalten täglich Millionen von Schadensmitteilungen, die über unterschiedliche Software-Plattformen eingereicht werden. Fehlerhafte Schadensmitteilungen führen zu unzähligen Telefongesprächen und erneuten Mitteilungen. Das ist alles zeitaufwendig und lässt die Kosten steigen.
Schadens-Management ist teurer und komplexer geworden
Die virtuelle Einreichungen von Schadensmitteilungen wird immer beliebter. Viele Schadensbearbeitungsabteilungen benutzen jedoch eine ganze Reihe von internen und externen Systemen, so dass oft mehrere Tage zwischen einzelnen Bearbeitungsschritten liegen. Kostenträger und Anbieter sind deshalb auf der Suche nach einem Weg, verschiedene Plattformen zu integrieren oder eigene End-to-End-Systeme aufzubauen.
Eine Schadenbearbeitung in Echtzeit hilft sowohl den Patienten als auch den Kostenträgern und den Gesundheitsdienstleistern.
Herkömmliche Schadensbearbeitungssysteme, die auf älterer Hardware laufen, sind unflexibel und werden mit der Zeit immer schwieriger zu aktualisieren. Die Arbeit mit ihnen ist mühsam. Dank der Modernisierung dieser Systeme mit Cloud-Infrastrukturen, ereignisgesteuerten Architekturen und KI-Inferenz können Schandenssansprüche effizient in Echtzeit bearbeitet werden.
Wie Redis Enterprise bei der Schadensbearbeitung hilft
Durch eine ineffiziente Schadensbearbeitung sind Gesundheitsdienstleister gezwungen, überfällige Zahlungen zu verfolgen. Dadurch haben sie weniger Zeit für ihre Patienten. Die Verschlechterung der Gesundheit der Patienten und höhere Versicherungskosten sind die Folge. Die Echtzeit-Leistung und die modernen Datenmodellen von Redis Enterprise ermöglichen unter anderem die Durchführungen von Leistungsanfragen in Echtzeit, die Sofortsuche nach Mitgliedern und eine automatische Anspruchsabschätzung.
Ereignisse können die Schritte der Schadenssbearbeitung widergeben, ohne dabei eine eng gekoppelte Anwendungslogik zu benötigen. Verwenden Sie Redis Enterprise für die Auslösung von Datenbearbeitung als Reaktion auf Updates in Ihrem Schadensbearbeitungs-Workflow und als Speicher für Echtzeit-Ereignisse und -Streams.
Das Abfragen eines Anspruchstatus beeinhaltet häufig viele kostspielige Anfragen über eine ganze Reihe verschiedener Systeme hinweg. Redis Enterprise kann als Ereignisspeicher und Suchmaschine für effizientere Statusabfragen von Ansprüchen oder als In-Memory-Datenbank für Bestleistungen genutzt werden.
Während KI und Machine Learning-Modelle in der Regel nach Referenzdaten fragen, die in einer separaten Datenbank gespeichert sind, stellt Redis Enterprise Ihnen Deep-Learning-Modelle mit gespeicherten Daten direkt zur Verfügung, um schnellere Prüfungen von Ansprüchen und Betrugserkennung zu ermöglichen.
Echtzeit-Schadensbearbeitungen und Statusabfragen von Ansprüchen
Das Caching reduziert die Anwendungsreaktionszeiten, indem für häufig benötigte Daten ein In-Memory-Cache genutzt wird, anstatt sie von einer Datenbank mit Netzwerk-abhängiger, persistenter Speicherung abzurufen. Redis Enterprise bietet unternehmensweites Caching mit Expiration und Eviction Policies, um Cache-Objekte effizient zu verwalten und den globalen Betrieb ausfallsicher und den höchsten Ansprüchen gemäß zu garantieren.
Redis Enterprise kann als Ereignisspeicher mit Redis Streams agieren, der Schadensbearbeitungsplattformen unterstützt, die konzipiert wurden, um große Mengen von Transaktionen in Echtzeit einzugeben und zu analysieren oder Daten als Antwort auf Echtzeit-Ereignisse zu bearbeiten.
KI und Machine-Learning-getriebene Prüfungen von Ansprüchen und Betrugserkennung
KI und Machine-Learning-Modelle werden immer häufiger benutzt, um die Geschwindigkeit und die Genauigkeit von Betrugserkennungsplattformen zu verbessern. Durch die Notwendigkeit, in einer separaten Datenbank gespeicherte Referenzdaten abzufragen, entsteht jedoch eine Verzögerung im Netzwerk, der die Bearbeitungszeiten verlangsamt. Redis Enterprise ermöglicht Ihnen die direkte Nutzung von Deep-Learning-Modellen mit Ihren Daten für eine viele bessere Leistung und somit eine schnellere und genauere Betrugsanalyse.
RedisGears ist eine Serve-rloser Ansatz für die Bearbeitung von Transaktions-, Batch- und ereignisgesteuerten Daten in Redis. Es ermöglicht die Bearbeitung von Datenflüssen in Redis in fast jeder Einsatzumgebung mit grenzenloser Programmierbarkeit. RedisGears ermöglicht Anwendungsfälle wie Write-Behind-Caching, Ereignisvearbeitung und die gemeinsame Nutzung mehrerer Modelle in Redis für eine leistungsstärkere Betrugsanalyse.
Betriebliche Einfachheit und Zuverlässigkeit
Durch die Kombination von Redis Modulen und Datenstrukturen ermöglicht Redis Enterprise die Implementierung mehrerer Komponenten einer digitalen Plattform zur Schadenbearbeitung . Das Ergebnis ist eine vereinfachte Architektur, die Daten in verschiedenen Modellen bearbeiten kann, ohne mehrere Datenbank-Clients und Konnektoren ausführen zu müssen.
Redis Enterprise nutzt eine Shared-Nothing-Cluster-Architektur und ist auf allen Ebenen fehlertolerant— mit automatisiertem Failover für individuelle Knoten und sogar in Infrastruktur-Verfügbarkeitszonen sowie anpassbare Persistenz und Notfallwiederherstellung.
Redis Enterprise enthält rollenbasierte Zugriffskontrolle (RBAC), administrative Prüfung, integrierte Verschlüsselung und Integrationen mit externen Identitätsprovidern, um die Sicherheits- und Compliance- Anforderungen Ihres Unternehmens zu erfüllen.