Prognosemodellierung für die Entschädigung von Arbeitnehmern: 7 Modelle, die einen Unterschied machen

Die immer ausgefeilteren Prognosemodelle für die Entschädigung von Arbeitnehmern können heute genau vorhersagen, welche verletzten Arbeitnehmer am ehesten Schwierigkeiten haben werden, an ihren Arbeitsplatz zurückzukehren, welche Ansprüche sich zu etwas Schwerwiegendem entwickeln könnten und welche Ansprüche weiter untersucht werden müssen. Diese Erkenntnisse können sowohl für die verletzten Arbeitnehmer als auch für das Unternehmen einen großen Unterschied machen. Wenn Sie wissen, was auf Sie zukommt, können Sie Prioritäten bei den Ressourcen setzen, denjenigen zusätzliche Unterstützung zukommen lassen, die sie benötigen, und kostspielige Fehler vermeiden. Wenn Ansprüche schneller abgeschlossen werden, ist das Ergebnis in der Regel für alle Beteiligten besser.

Schnellere Auflösung, bessere Ergebnisse

Die Vorhersagemodelle für die Entschädigung von Arbeitnehmern basieren auf einer Vielzahl bewährter statistischer Methoden, die historische Daten analysieren, um Muster zu erkennen und Ergebnisse vorherzusagen. Hier sind sieben Prognosemodelle, die Schadenregulierungsexperten dabei helfen, potenzielle Probleme zu erkennen, frühzeitig einzugreifen und bessere Ergebnisse zu erzielen:

1. Früher Schweregrad. Wenn Sie verletzten Arbeitnehmern mit hohem Risiko frühzeitig die richtigen Ressourcen zur Verfügung stellen, kann sich der Verlauf des Anspruchs ändern. Frühzeitige Schweregradmodelle verwenden Regressionsmethoden, um die Art der Verletzung, die demografischen Daten des Antragstellers und die anfänglichen medizinischen Beurteilungen zu analysieren, um den Schweregrad eines Arbeitsunfallanspruchs vorherzusagen und diejenigen zu kennzeichnen, die ein hohes Risiko und/oder hohe Kosten verursachen könnten. Auf diese Weise können Sie die Ressourcen – z. B. Rehabilitationsprogramme, medizinische Behandlungen und zusätzliche Unterstützung – auf die Ansprüche lenken, die am meisten von einem frühzeitigen Eingreifen profitieren, wodurch die Kosten gesenkt und die Ergebnisse verbessert werden.
2. Aufdeckung von Betrug. Betrug bei der Arbeiterunfallversicherung kostet die Branche jährlich etwa 34 Milliarden Dollar. Betrugserkennungsmodelle nutzen Techniken des maschinellen Lernens wie Entscheidungsbäume und Zufallswälder, um die Daten von Schadenersatzansprüchen von Arbeitnehmern auf verdächtige Muster und Anomalien zu durchsuchen, um häufige Betrugsindikatoren wie widersprüchliche Informationen, übermäßige medizinische Behandlungen oder wiederholte Ansprüche derselben Person zu erkennen. Verdächtige Ansprüche werden zur weiteren Untersuchung gekennzeichnet.
3. Rückkehr zur Arbeit. Der Schlüssel zu einem erfolgreichen Programm zur Rückkehr an den Arbeitsplatz ist Schnelligkeit – schnell reagieren, um schnell zu reagieren. Return-to-Work-Modelle analysieren die Art der Verletzung, die medizinischen Behandlungen und andere Faktoren, um die Wahrscheinlichkeit vorherzusagen, dass ein verletzter Mitarbeiter innerhalb eines bestimmten Zeitrahmens an seinen Arbeitsplatz zurückkehren kann. Diese Erkenntnisse können dazu beitragen, maßgeschneiderte Rehabilitationspläne, Berufsausbildungsprogramme und Anpassungen am Arbeitsplatz auf den Weg zu bringen, um eine produktive Wiedereingliederung in die Arbeitswelt zu erleichtern. Schnelles Handeln trägt auch zur Genesung, Produktivität und Moral der Mitarbeiter bei und senkt gleichzeitig die Kosten für das Unternehmen.
4. Forderungsübergang. Schadensfälle, die durch die Haftung Dritter, Ineffizienz oder Fehler entstehen, kosten die Versicherungsbranche jedes Jahr Millionen. Regressmodelle analysieren Unfallberichte, Haftungsinformationen und andere Details, um Ansprüche zu identifizieren, bei denen ein Dritter die Schuld trägt. Die Modelle können auch die Wahrscheinlichkeit bestimmen, dass die Kosten für bereits bezahlte Ansprüche erfolgreich wieder hereingeholt werden, so dass Sie Ihre Bemühungen priorisieren können.
5. Projektion der medizinischen Kosten. Die Kosten für die medizinische Versorgung – einschließlich Einrichtungen, Arztkosten, Ausrüstung und Verbrauchsmaterial – machen den größten Teil der arbeitsunfallbedingten Kosten aus. Modelle zur Prognose der medizinischen Kosten analysieren historische Schadendaten, medizinische Behandlungsmuster und Kostentrends im Gesundheitswesen, um die Kosten für laufende Behandlungen, Operationen, Medikamente, Rehabilitationsleistungen usw. zu schätzen. Mit einer genauen Vorhersage der Gesamthaftung für den Schadenfall können Sie Rücklagen angemessen zuweisen und kosteneffiziente Strategien für das Management der medizinischen Kosten einführen.
6. Risiko von Rechtsstreitigkeiten. Gerichtliche Ansprüche sind 388% teurer als nicht gerichtliche Ansprüche. Verletzte Arbeitnehmer, die einen Anwalt mit der Bearbeitung ihrer Arbeitsunfähigkeitsfälle beauftragen, bleiben in der Regel länger arbeitsunfähig, was die Kosten und die Dauer des Anspruchs erhöht. Prozessrisikomodelle verwenden Methoden zur Datengruppierung wie die Clusteranalyse, um die Komplexität, frühere Rechtsstreitigkeiten und die Rechtsprechung zu analysieren, um die Wahrscheinlichkeit einzuschätzen, dass ein Anspruch zu einem Rechtsstreit eskaliert. KI-gestützte Prozessrisikomodelle können auch dabei helfen, frühzeitige Vergleichsverhandlungen zu führen, Kandidaten zu identifizieren, die einer gründlichen Untersuchung bedürfen, und Ansprüche zu kennzeichnen, die möglicherweise spezielle rechtliche Unterstützung benötigen.
7. Prädiktive Sicherheit. Was wäre, wenn Sie Risikobereiche identifizieren, Verletzungstrends vorhersehen und Probleme proaktiv beheben könnten, um Verletzungen von vornherein zu vermeiden? Prädiktive Sicherheitsmodelle schätzen die Wahrscheinlichkeit zukünftiger Vorfälle und Verletzungen am Arbeitsplatz, indem sie Zeitreihenanalysen auf historische Unfalldaten, Berichte über Beinaheunfälle und Ergebnisse von Sicherheitsinspektionen anwenden. Die Analyse kann dabei helfen, Prioritäten für Sicherheitsinitiativen zu setzen, Ressourcen effektiv zuzuweisen und gezielte Maßnahmen zu ergreifen.

Die Macht der unstrukturierten Daten ausschöpfen

Die ersten Formen der prädiktiven Modellierung stützten sich auf „strukturierte“ Daten – d.h. Daten, die in definierten Kategorien und Metriken organisiert und formatiert sind, die von einfachen Algorithmen wie Regressionsmodellen verstanden werden können. Bis zu 80 % der Schadendaten sind jedoch unstrukturiert in Form von Text, Bildern, Medien und anderen Informationen, die sich nicht ohne weiteres in einem herkömmlichen Zeilen-/Spaltenformat erfassen lassen. Dank der Fortschritte bei den Methoden zur Verarbeitung natürlicher Sprache sind Vorhersagemodelle heute in der Lage, die Komplexität unstrukturierter Daten zu interpretieren. Generative KI wird durch die Analyse der komplexesten Formen von unstrukturierten Daten eine noch differenziertere Entscheidungsfindung ermöglichen. Und diese Nuancen sind es, die den Schadenersatzprozess menschlicher machen können. Die prädiktive Modellierung von Entschädigungsansprüchen verschafft den Schadenregulierern ein tieferes Verständnis für die verletzte Person, ihre Situation und die benötigte Hilfe. Diese technologiegestützte Menschlichkeit ist es, die die Ergebnisse für alle optimieren wird.

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