건강보험 급여 청구는 복잡한 심사 기준과 엄격한 요양급여기준으로 인해 평균 20-30%의 반송률을 보입니다. 반송된 청구는 재청구 비용 발생, 현금 흐름 악화, 행정 부담 증가로 이어집니다.
아그와헬스는 2,000+ 심사 사례 분석과 AI 예측 모델을 통해 청구 전 오류를 사전 검토하고, 심사 통과율을 극대화합니다.
반송된 청구는 평균 60-90일의 현금 흐름 지연을 초래하며, 재청구 비용이 추가로 발생합니다.
반송 사유 분석, 재청구 서류 작성, 이의신청 등 행정 업무가 2배 이상 증가합니다.
높은 반송률은 연간 매출의 5-10% 손실로 이어져 기업 재무에 큰 영향을 미칩니다.
반복적인 청구 오류는 심평원의 현지 조사 및 과징금 대상이 될 수 있습니다.
2,000+ 심사 사례 빅데이터를 학습한 AI 모델이 청구 전 반송 가능성을 사전 예측합니다.
복잡한 요양급여기준을 전문가가 직접 검토하여 오류를 사전 차단합니다.
기존 청구 데이터를 분석하여 반송 패턴과 개선 포인트를 도출합니다.
반송된 청구에 대한 이의신청 및 심사 조정 청구를 지원합니다.
실시간 청구 오류 검출 및 반송 예측 대시보드
청구 항목별 반송 패턴 및 개선 방안
요양급여기준 및 심사 기준 맞춤형 매뉴얼
반송 건에 대한 심사 조정 청구서 및 증빙 자료
청구 통과율, 반송률, 절감 비용 등 성과 지표
청구 실무 교육 및 사례 기반 트레이닝
"AI 기반 사전 검토로 청구 오류가 대폭 줄어들었고, 담당자의 업무 부담도 크게 감소했습니다. 특히 과거 심사 사례 분석을 통한 예측이 매우 정확했습니다."— 제약사 B사 급여청구 담당자
2,000+ 심사 사례 학습한 예측 모델
심평원 출신 전문가의 심사 관점 반영
실제 심사 데이터 분석으로 정확도 극대화
평균 3억원 이상 비용 절감 효과