多付成本暗湧
隨著醫療支出逐年攀升，保險支付方正面臨一項隱形挑戰：高額索賠中的不當支付。根據美國監察長辦公室（OIG）2024年報告指出，全美每年因編碼錯誤、未紀錄服務及醫療必要性爭議造成的超額支付高達數十億美元。這些潛在損失不僅侵蝕保險公司利潤，也削弱僱主對其財務監管能力的信任。面對利益微薄與透明度要求雙重壓力，如何在「看不見的成本」中找回可用資金，成為保險方必須當前解決的關鍵課題。
政策編輯侷限
傳統上，多數保險方依賴政策規則（policy-driven edits）篩檢異常賬單，期望透過預付審核阻止不當支出。然而，《McKinsey》2023年分析報告指出，單靠規則引擎無法偵測細微的臨床爭議，例如過度編碼(upcoding)或拆單(unbundling)行為，使得10％的年度索賠支出仍流失至不當支付。更關鍵的是，多數失誤在支付後才被發現，追討過程耗時費力、回收率低下，加劇資金浪費。
AI與臨床結合
為解決上述侷限，業界開始導入人工智慧與深度臨床邏輯的雙重審核模式。首先，透過機器學習演算法分析海量帳單資料，標記高風險索賠；再由具備臨床背景的醫師團隊深入審查，針對爭議性案例進行逐條對照。根據《Journal of AHIMA》2022年研究指出，此種「精準化＋醫師主導」流程可將高額索賠錯誤率降低60％以上，且回收速度較傳統事後稽核快逾40％。
策略與風險
保險方採行雙重審核策略時，建議先從風險最高的住院大額索賠著手，設置AI預警分級機制，並同步建立醫師審核小組。預期效益包括提前攔截不當支付、節省後續追討成本，以及提升雇主對支付透明度的滿意度。然而，此模式亦存在醫師資源調度、AI模型誤判率與隱私合規等風險。對策建議：定期更新臨床知識庫、強化模型可解釋性，並與法律團隊協作審視資料使用合規性。您認為在推動智能審核時，最大挑戰是什麼？
未來與信任
在醫療支付競爭日益白熱化的環境下，信任即成為一種競爭優勢。保險方若能藉由AI＋臨床智能，積極展現財務監督的精準與透明，將同時贏得雇主、醫療提供者與會員的信賴。前瞻而言，支付完整性不再僅僅是成本控制手段，更是可持續發展的基石：降低浪費，釋放資金，將有助於改善保險方案內容、降低保費或加速創新投資。面對下個十年，保險方能否運用智慧化工具快速行動，將決定市場地位與獲利前景。
