Bagaimana AI Menangani Manajemen Experience Modification Rate Workers Compensation
Experience modification rate (EMR) adalah salah satu angka paling konsekuensial dalam operasi perusahaan konstruksi. EMR secara langsung memengaruhi biaya asuransi workers compensation, dan merupakan persyaratan ambang batas untuk prakualifikasi pada sebagian besar proyek komersial dan industri. EMR di atas 1,0 menandakan kepada pemilik dan kontraktor umum bahwa kinerja keselamatan Anda lebih buruk dari rata-rata, dan dapat mendiskualifikasi Anda dari pekerjaan terlepas dari kualifikasi Anda yang lain.
Mengelola EMR bukan hanya tentang mencegah kecelakaan, meskipun itu adalah fondasinya. Ini juga tentang mengelola klaim secara efektif ketika cedera terjadi, karena penghitungan EMR didasarkan pada biaya klaim, bukan jumlah insiden. Klaim yang terkelola dengan baik yang membuat seorang pekerja kembali ke pekerjaan produktif dengan cepat berbiaya lebih rendah daripada klaim yang dikelola dengan buruk di mana pekerja tetap pada modified duty atau disabilitas selama berbulan-bulan.
Bagaimana EMR Dihitung
EMR membandingkan pengalaman klaim workers compensation aktual perusahaan Anda terhadap klaim yang diharapkan untuk perusahaan dengan ukuran Anda di industri Anda. Jika klaim Anda lebih rendah dari yang diharapkan, EMR Anda di bawah 1,0 dan premi asuransi Anda berkurang. Jika klaim Anda lebih tinggi dari yang diharapkan, EMR Anda di atas 1,0 dan Anda membayar lebih.
Penghitungan menggunakan jendela bergulir tiga tahun data klaim (tidak termasuk tahun terkini), dengan setiap klaim dipisah antara primary portion (yang sepenuhnya dibebankan ke EMR Anda terlepas dari ukuran) dan excess portion (yang sebagian dibebankan berdasarkan formula). Pemisahan ini berarti bahwa banyaknya klaim kecil dapat memengaruhi EMR Anda lebih daripada satu klaim besar, karena setiap klaim kecil membawa biaya primary penuhnya.
Bagaimana AI Mengelola Faktor-Faktor yang Memengaruhi EMR
Manajemen EMR AI bekerja pada berbagai tingkat. Pada tingkat pencegahan, kemampuan pemantauan keselamatan dan pelacakan kelelahan yang dibahas di tempat lain dalam seri ini secara langsung mengurangi frekuensi cedera. Lebih sedikit cedera berarti lebih sedikit klaim, yang berarti EMR yang lebih baik.
Pada tingkat manajemen klaim, AI melacak setiap klaim workers compensation dari laporan awal hingga penyelesaian. Sistem memantau cadangan klaim (perkiraan perusahaan asuransi tentang biaya klaim akhir), menandai klaim di mana cadangan tampak berlebihan relatif terhadap tingkat keparahan cedera, dan mengidentifikasi peluang untuk pengurangan biaya klaim melalui program return-to-work dan manajemen medis.
Optimalisasi Return-to-Work
Mengembalikan pekerja yang terluka ke pekerjaan produktif dengan cepat adalah salah satu cara paling efektif untuk mengontrol biaya klaim dan melindungi EMR. Manajemen return-to-work AI mencocokkan pembatasan medis pekerja terhadap penugasan kerja yang tersedia, dengan mengidentifikasi posisi modified duty yang mengakomodasi pembatasan sambil menjaga pekerja tetap terlibat dan produktif.
Sistem melacak kemajuan medis pekerja dan menyesuaikan penugasan kerja saat pembatasan berubah, memastikan transisi yang lancar dari modified duty kembali ke full duty. Klaim yang berhasil mengembalikan pekerja ke full duty dengan cepat memiliki biaya akhir yang lebih rendah daripada klaim di mana pekerja tetap pada disabilitas untuk periode yang panjang.
Pemantauan Cadangan Klaim
Perusahaan asuransi menetapkan cadangan untuk setiap klaim berdasarkan perkiraan mereka tentang biaya akhir. Cadangan ini secara langsung memengaruhi penghitungan EMR, dan tidak selalu akurat. Klaim yang tampak sederhana mungkin memiliki cadangan yang membengkak karena adjuster bersikap konservatif, atau karena cadangan belum diperbarui untuk mencerminkan kemajuan medis yang positif.
AI memantau cadangan klaim dan menandai klaim di mana cadangan tampak tidak proporsional terhadap status medis dan prognosis saat ini. Hal ini memberikan tim manajemen risiko kontraktor informasi yang mereka butuhkan untuk meminta penyesuaian cadangan dari penanggung asuransi, yang berpotensi mengurangi dampak EMR dari klaim tersebut.
Pemodelan EMR Prediktif
AI dapat memproyeksikan EMR masa depan berdasarkan data klaim saat ini, dengan menunjukkan bagaimana EMR akan berubah saat klaim yang lebih lama keluar dari jendela penghitungan dan klaim saat ini diselesaikan. Proyeksi ini membantu kontraktor merencanakan implikasi biaya asuransi dari kinerja keselamatan saat ini dan mengidentifikasi seberapa banyak peningkatan yang dibutuhkan untuk mencapai EMR target.
Perusahaan konstruksi yang fokus pada mempertahankan tingkat EMR yang kompetitif dapat mengeksplorasi bagaimana alat keselamatan dan manajemen risiko AI untuk konstruksi menyediakan kemampuan pencegahan, manajemen klaim, dan proyeksi EMR yang terintegrasi.
Koneksi Bidding
Banyak pemilik proyek dan kontraktor umum menetapkan ambang batas EMR untuk prakualifikasi, biasanya mensyaratkan EMR di bawah 1,0 atau di bawah 0,90. Kontraktor yang EMR-nya melebihi ambang batas ini terkunci dari pekerjaan tersebut terlepas dari kualifikasi mereka yang lain. Manajemen EMR AI membantu memastikan bahwa kinerja keselamatan dan manajemen klaim bekerja bersama untuk menjaga EMR dalam rentang yang membuat semua pintu bidding tetap terbuka.