인공 지능 사용 사례 설정

사전 인가 요청이 서비스 수준 협약(SLA)을 위반할 가능성에 대한 예측 및 지불자와 제공자가 수신하고 요청할 가능성이 있는 서비스에 대한 권장 사항을 확인합니다.

• CRM Analytics 템플릿에 대한 권한 집합 할당
  사전 인가 검토 SLA 위반 예측 및 서비스 경로 및 번들링 권장 사항 CRM Analytics 템플릿에 대한 필수 액세스 수준을 기반으로 Salesforce 관리자 및 사용자에게 권한 집합을 할당합니다.
• Analytics 통합 사용자에 대한 필드 수준 보안 설정
  Analytics Cloud 통합 사용자에게 사전 인가 검토 SLA 위반 가능성 템플릿 또는 서비스 경로 및 번들링 권장 사항 템플릿을 사용하여 생성된 앱에서 사용되는 필드에 필요한 액세스 권한을 제공합니다.
• Salesforce 조직에서 템플릿을 사용하도록 설정
  사전 인가 검토 SLA 위반 가능성 템플릿 또는 서비스 경로 및 번들링 권장 사항 템플릿을 사용하기 전에 이용 관리를 설정합니다.
• 사전 인가 검토 SLA 중단 예측
  사전 인가 검토 SLA 위반 가능성 템플릿을 사용하여 앱을 만들어 사전 인가 요청이 서비스 수준 계약(SLA)을 위반할 가능성에 대한 예측을 가져옵니다. 지불자는 해당 예측을 사용하여 지연을 유발하는 주요 요소를 검토하고 조치를 취하여 SLA를 준수할 수 있습니다.
• 서비스 경로 및 번들링 권장 사항
  서비스 경로 및 번들링 권장 사항 템플릿을 사용하여 앱을 만들어 구성원의 기본 진단을 기반으로 지불자가 받을 가능성이 높은 서비스에 대한 권장 사항을 가져옵니다. 구성원의 기본 진단 및 이전에 제출한 인가 요청을 기반으로 제공자가 요청할 가능성이 높은 서비스에 대한 권장 사항도 확인할 수 있습니다. 해당 권장 사항을 사용하여 빠르게 임상적 결정을 내리고 적시에 케어를 제공합니다.
• 점수 매기기 프레임워크를 사용한 전문가 권장 사항
  점수 매기기 프레임워크를 사용하여 의료 전문가의 예약 누락 기록, 여러 매개 변수에 대한 치료 빈도, 사용률, 평균 서비스 약속 시간을 기준으로 환자에게 가장 적합한 의료 전문가 상위 3명을 추천받으십시오. 이 정보를 사용하여 환자의 필요에 가장 적합한 의료 전문가를 식별하고 막판에 일정을 변경하지 않도록 하십시오. 효과성 점수가 높은 의료 전문가를 배정하여 환자 만족도를 극대화하고, 업무를 공평하게 배분하여 의료 전문가 간의 불만을 방지합니다.
• 인공 지능 사용
  지불자는 사전 인가 검토 SLA 위반 예측 대시보드에서 사전 인가 검토 요청에 대해 예측된 서비스 수준 협약(SLA) 위반 점수 및 SLA 위반을 야기할 가능성이 있는 상위 요소를 볼 수 있습니다. 또한 추천 서비스 경로 대시보드에서 제공자에게 받을 가능성이 높은 서비스 및 구성원을 위해 기존에 제출된 서비스 인가 요청을 볼 수 있습니다. 제공자는 추천 서비스 번들링 대시보드에서 요청할 가능성이 높은 서비스를 볼 수 있습니다.