多州综合卫生网络
使用可靠的集中数据简化索赔处理和支付
如果一个统一的、自动化的MDM解决方案能够主动处理不一致的数据(否则会导致未计费或被拒绝的患者索赔)，会怎样呢?
我们的客户是一个由15个非营利性医疗中心组成的综合系统，在近700个地点拥有1600多名医生。它的团队成员照顾北卡罗来纳州、南卡罗来纳州、弗吉尼亚州和佐治亚州的患者和社区。
孤立的数据导致索赔被拒绝
医疗保健提供商需要无缝集成来自多个孤立的医疗点系统的提供商数据，以防止数据捕获和处理方式发生微小变化。这些系统之间的数据不一致会严重影响运营，导致收入实现下降，对提供者和患者都有令人沮丧的体验。
对于我们的客户来说，孤立的、不一致的提供商数据导致索赔被不恰当地匹配和处理，从而导致拒绝有效的覆盖服务。我们的敏捷实践者认识到这个挑战是供应商最近实现的Informatica的主要用例。自动化解决方案将比较、简化和协调患者数据，以建立单一、可靠的真相来源，并提高索赔处理效率。
将系统整合为一个真理的单一来源
利用敏捷方法和项目管理，我们在多个组织涉众之间构建了一个共享的愿景，以专注于高影响力的业务用例，更重要的是，为新解决方案的推出准备和支持团队。
我们在Informatica的数据质量和主数据管理中心(Data Quality and Master Data Management Hub)上构建了一个自动化解决方案，以吸收、清理、比较和整合各种内部和外部数据源之间的数据，主动识别不匹配以快速解决问题。
我们建立了一个支持中心(C4E)来监督信息治理并解决多个工作流之间的流程差距。我们在确保信息质量和数据透明度的同时，帮助将信息确立为企业级的共享资产。
通过此解决方案实现的数据质量改进显著降低了与集成新收购的医院相关的成本和复杂性，并逐月持续积累价值。
结果
利用自动化增加收入和改善循环处理
提供商在预期时间线的一小部分内实现了总拥有成本。在第一年，我们的MDM解决方案加速了超过400万美元的索赔支付收入。随着时间的推移，由不正确的提供商数据导致的索赔拒绝将下降80%。
通过此解决方案实现的数据质量改进显著降低了与集成新收购的医院相关的成本和复杂性，并逐月持续积累价值。我们客户的团队可以专注于更高价值的活动，并信任和利用数据，以获得更大的业务洞察，而无需人工干预。
自动化解决方案增加了成功计费的患者索赔的频率，并减少了与供应商试图理解和逆转被拒绝索赔相关的混乱和沮丧。
我们在医疗保健数据、业务流程和技术以及解决方案集成和实施项目方面的深厚专业知识，使我们能够提供现代、可持续的解决方案，极大地加快了提供商的收入实现周期。
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