Introduction à la transformation numérique de Barmer #
Elle a choisi d’exploiter le process mining, une technologie de pointe, pour rationaliser et automatiser ses processus.
Néanmoins, Barmer ne s’est pas limitée à une simple utilisation du process mining. Elle a décidé de l’enrichir avec du machine learning, afin d’établir un graphe des processus et de leurs relations.
Comprendre le process mining et le machine learning #
Le process mining est une méthode d’analyse des données qui permet d’examiner de manière détaillée les processus d’une organisation. Il s’agit d’un outil puissant qui permet d’identifier les inefficacités et les goulots d’étranglement dans les processus.
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Le machine learning, quant à lui, est une technologie qui permet aux machines d’apprendre et d’évoluer sans être explicitement programmées. Combiner le process mining avec le machine learning permet d’obtenir une compréhension plus profonde des interactions entre les processus.
Les avantages de cette approche innovante #
En utilisant le process mining enrichi par le machine learning, Barmer peut obtenir une vision précise de ses processus internes. Cela lui permet d’identifier rapidement les domaines qui nécessitent une amélioration et de mettre en place des solutions efficaces.
De plus, cette approche offre la possibilité d’automatiser certains processus. Cela libère du temps pour les employés, qui peuvent alors se concentrer sur des tâches plus stratégiques.
Le futur de la gestion des processus dans l’assurance santé #
L’approche de Barmer montre comment le machine learning et le process mining peuvent transformer la gestion des processus dans l’assurance santé. En permettant une analyse plus précise et une automatisation accrue, ces technologies permettent d’améliorer l’efficacité et de réduire les coûts.
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On peut s’attendre à ce que d’autres acteurs de l’assurance santé suivent l’exemple de Barmer et adoptent ces technologies dans un avenir proche.
Voici quelques points clés de cette transformation numérique :
- Adoption du process mining pour une meilleure compréhension des processus internes.
- Enrichissement du process mining avec le machine learning pour une vision plus précise des relations entre les processus.
- Amélioration de l’efficacité et de l’automatisation des processus.
- Libération de temps pour les employés pour se concentrer sur des tâches plus stratégiques.
