AI, İşçi Tazminat Deneyim Değişiklik Oranı Yönetimini Nasıl Ele Alır
Deneyim değişiklik oranı (EMR), bir inşaat şirketinin operasyonlarında en önemli sayılardan biridir. İşçi tazminat sigortasının maliyetini doğrudan etkiler ve çoğu ticari ve endüstriyel proje ön yeterlendirmesi için bir eşik gereksinimdir. 1,0'ın üzerindeki bir EMR, mal sahiplerine ve genel müteahhitlere güvenlik performansınızın ortalamadan daha kötü olduğunu gösterir ve diğer nitelikleriniz ne olursa olsun sizi işten hariç tutabilir.
EMR'yi yönetmek sadece kazaları önlemekle ilgili değildir, ancak bu temel olsa da. Yaralanmalar meydana geldiğinde talepleri etkin bir şekilde yönetmekle de ilgilidir, çünkü EMR hesaplaması olay sayılarına değil talep maliyetlerine dayanır. İşçiyi hızla üretken çalışmaya döndüren iyi yönetilen bir talep, işçinin değiştirilmiş görev veya özürlülükte aylar kaldığı kötü yönetilen bir talepten daha az maliyetlidir.
EMR Nasıl Hesaplanır
EMR, şirketinizin gerçek işçi tazminat talep deneyimini, endüstrinizde şirketinizin büyüklüğü için beklenen taleplere karşılaştırır. Talepsiniz beklenenden azsa, EMR'niz 1,0'ın altında ve sigorta priminiz azalır. Talepsiniz beklenenden fazlaysa, EMR'niz 1,0'ın üzerinde ve daha fazla ödeme yaparsınız.
Hesaplama, talep verilerinin üç yıllık hareketli penceresini kullanır (en son yıl hariç), her talep birincil kısım (tam olarak EMR'nize yüklenir, boyutundan bağımsız olarak) ve fazla kısım (bir formüle göre kısmen yüklenir) arasında bölünür. Bu bölünme, çok sayıda küçük talebin tek bir büyük talepten daha fazla EMR'nizi etkileyebileceği anlamına gelir, çünkü her küçük talep tam birincil ücretini taşır.
AI, EMR'yi Etkileyen Faktörleri Nasıl Yönetir
AI EMR yönetimi birden çok düzeyde çalışır. Önleme düzeyinde, bu serinin başka yerinde tartışılan güvenlik izleme ve yorgunluk takibi yetenekleri, yaralanmaların sıklığını doğrudan azaltır. Daha az yaralanma, daha az talep anlamına gelir ve bu da daha iyi EMR anlamına gelir.
Talep yönetimi düzeyinde, AI her işçi tazminat talebini başlangıç raporundan çözüme kadar takip eder. Sistem talep rezervlerini (sigorta şirketinin talebinin nihai maliyetine ilişkin tahmini) izler, rezervlerin yaralanma şiddetine kıyasla aşırı görüntülendiği talepleri işaretler ve işe dönüş programları ve tıbbi yönetim aracılığıyla talep maliyeti azaltma fırsatlarını tanımlar.
İşe Dönüş Optimizasyonu
Yaralanan bir işçiyi hızla üretken çalışmaya döndürmek, talep maliyetlerini kontrol etmenin ve EMR'yi korumamın en etkili yollarından biridir. AI işe dönüş yönetimi, işçinin tıbbi kısıtlamalarını mevcut iş atamalarıyla eşleştirir, kısıtlamaları karşılayan ve işçiyi meşgul ve üretken tutarken değiştirilmiş görev pozisyonlarını tanımlar.
Sistem işçinin tıbbi ilerlemesini takip eder ve kısıtlamalar değiştikçe çalışma atamasını ayarlar, değiştirilmiş görevden tam görevine sorunsuz geçiş sağlar. İşçileri hızla tam görevine döndüren başarılı talepler, işçilerin uzun süreler boyunca özürlülükte kaldığı taleplerden daha düşük nihai maliyetlere sahiptir.
Talep Rezervi İzleme
Sigorta şirketleri, her talep için nihai maliyete ilişkin tahminlerine dayanarak rezervler belirler. Bu rezervler EMR hesaplamasını doğrudan etkiler ve her zaman doğru değildir. Basit görünen bir talep, eksperin muhafazakar olması nedeniyle veya rezervin olumlu tıbbi ilerlemeyi yansıtacak şekilde güncellenmemiş olması nedeniyle şişirilmiş bir rezerve sahip olabilir.
AI talep rezervlerini izler ve rezervin mevcut tıbbi durum ve prognoza kıyasla orantısız görüntülendiği talepleri işaretler. Bu, müteahhidin risk yönetim ekibine sigorta şirketinden rezerv ayarlamaları talep etmek ve potansiyel olarak talebin EMR etkisini azaltmak için gereken bilgileri verir.
Tahmine Dayalı EMR Modelleme
AI, cari talep verilerine dayanarak gelecekteki EMR'yi tahmin edebilir ve EMR'nin eski talepler hesaplama penceresinden çıktıkça ve mevcut taleplerle çözüldüğünde nasıl değişeceğini gösterir. Bu projeksiyon, müteahhitlerin mevcut güvenlik performansının sigorta maliyeti sonuçlarını planlamalarına ve hedef EMR'ye ulaşmak için ne kadar iyileştirme gerektiğini tanımlamalarına yardımcı olur.
Rekabetçi EMR seviyelerini korumaya odaklanan inşaat şirketleri, inşaat için AI güvenlik ve risk yönetimi araçlarının entegre önleme, talep yönetimi ve EMR projeksiyon yeteneklerini nasıl sağladığını keşfedebilir.
Teklif Verme Bağlantısı
Birçok proje sahibi ve genel müteahhit EMR ön yeterlendirmesi için eşikler belirler; tipik olarak 1,0'ın altında veya 0,90'ın altında EMR gerektirir. EMR'si bu eşikleri aşan bir müteahhit, diğer nitelikleri ne olursa olsun o işten hariç tutulur. AI EMR yönetimi, güvenlik performansı ve talep yönetiminin EMR'yi tüm teklif verme kapılarını açık tutan aralıkta tutmak için birlikte çalışmasını sağlamaya yardımcı olur.