Tự động hóa ứng dụng AI có thể giải quyết nút thắt trong khâu ghi nhận thanh toán như thế nào

Ngành y tế đã mất nhiều thập kỷ để chuyển các khoản thanh toán khỏi giấy tờ. Giờ đây, bên thanh toán gửi thông tin chi tiết về khoản thanh toán và từ chối thanh toán bằng phương thức điện tử qua một tệp chuẩn, Trao đổi dữ liệu điện tử (EDI) 835. Tệp này loại bỏ giấy tờ và cung cấp cho mọi bên một định dạng chung để xử lý. Tuy nhiên, việc chuẩn hóa dữ liệu tuy giảm bớt một phần công việc thủ công nhưng không khiến quy trình tự động vận hành. Tệp được gửi đến bằng phương thức điện tử không đồng nghĩa với việc khoản thanh toán đã được ghi nhận. Tệp EDI 835 được chuyển đến, nhưng nhân viên vẫn phải mở tệp, đọc mã của từng bên thanh toán, ghi nhận từng khoản thanh toán theo từng dòng và xử lý các khoản bị từ chối bằng tay.

Công việc thủ công đó rất tốn kém, và chi phí vẫn tiếp tục tăng. Theo khảo sát Tình hình khiếu nại năm 2025 của Experian Health, 41% đơn vị cung cấp dịch vụ y tế cho biết ít nhất một trong mười yêu cầu thanh toán của họ bị từ chối; Kodiak Solutions ước tính rằng trong năm 2025, các đơn vị cung cấp dịch vụ y tế đã mất hơn 48 tỷ đô la do các khoản bị từ chối và nợ khó đòi, cao hơn khoảng một phần tư so với năm trước. Nhân viên phải ghi nhận, đối chiếu và xử lý mọi khoản thanh toán cũng như khoản bị từ chối trước khi tất toán tài khoản; phần lớn công việc đó vẫn được thực hiện bằng tay.

Vì sao khâu ghi nhận thanh toán vẫn làm thủ công

Lý do khâu ghi nhận thanh toán vẫn làm thủ công liên quan đến các quy tắc nhiều hơn là đến công nghệ. Mỗi bên thanh toán xử lý tệp theo cách khác nhau, còn quy tắc lại thay đổi theo từng tình huống và ngoại lệ, khiến các trường hợp đặc biệt phát sinh nhanh hơn khả năng ghi chép của bất kỳ ai. Nhiều quy tắc thậm chí chưa từng được ghi lại. Chúng chỉ tồn tại trong đầu một vài nhân viên thanh toán giàu kinh nghiệm, khiến tổ chức không thể áp dụng nhất quán và cũng khó chuyển giao cho một hệ thống. Khi các quy tắc chưa được ghi lại, yêu cầu thanh toán mất nhiều thời gian hơn để được xử lý, những khoản bị từ chối có thể tránh được vẫn lọt qua, và lần gửi yêu cầu đầu tiên thường thu về ít hơn mức đáng lẽ có thể nhận.

Mô hình ngôn ngữ lớn thực sự làm gì trong trường hợp này

Tự động hóa truyền thống xử lý tốt các yêu cầu thanh toán rõ ràng, dễ dự đoán nhưng lại đình trệ với mọi trường hợp khác. Công cụ quy tắc chỉ làm được những gì đã được lập trình trước. Khi lần đầu tiên một bên thanh toán gửi mã điều chỉnh mà hệ thống chưa từng gặp, yêu cầu sẽ được chuyển cho nhân viên xem xét. Các bên thanh toán khác nhau đủ nhiều để một tỷ lệ lớn yêu cầu rơi vào hàng chờ đó.

Một mô hình ngôn ngữ lớn khắc phục khoảng trống này vì nó đọc yêu cầu thanh toán như một nhân viên thanh toán giàu kinh nghiệm. Mô hình tiếp nhận ngữ cảnh, xác định yêu cầu đó là gì, quy tắc nào của bên thanh toán được áp dụng và cần xử lý ngoại lệ ra sao, rồi chuyển yêu cầu cho hệ thống ghi nhận khoản thanh toán. Mô hình đưa ra phán đoán, còn hệ thống ghi nhận khoản thanh toán theo cùng một cách trong mọi lần.

Hệ thống chúng tôi xây dựng

Marlabs đã xây dựng một hệ thống thực hiện chính xác công việc đó cho một công ty thanh toán hóa đơn y tế, đơn vị xử lý thanh toán cho các nhà cung cấp dịch vụ cấp cứu y tế trên khắp Bắc Mỹ. Công ty xử lý khoảng 85.000 khoản thanh toán mỗi tháng, và cả khối lượng công việc lẫn mức độ phức tạp của các bên thanh toán đều tăng vượt quá khả năng theo kịp của đội ngũ nếu chỉ tuyển thêm người.

Điều quan trọng nhất là cách hệ thống xử lý những quy tắc mà công ty chưa ghi lại. Thay vì nạp cho hệ thống một bộ quy tắc của bên thanh toán mà công ty thực sự không có, chúng tôi để AI học từ cách nhân viên thanh toán làm việc và từ những khoản mà bên thanh toán thực sự chi trả. Hệ thống đề xuất quy tắc, kiểm thử chúng dựa trên kết quả thực tế và tinh chỉnh để hướng tới kết quả mà doanh nghiệp quan tâm nhất: thu được nhiều hơn số tiền bảo hiểm sẽ chi trả ngay trong lần gửi yêu cầu đầu tiên, thay vì phải qua nhiều vòng kháng nghị. Kiến thức vốn chỉ tồn tại trong đầu một vài người đã trở thành những quy tắc mà công ty cuối cùng cũng có thể xem xét và cải thiện.

Nhân viên xem xét từng yêu cầu thanh toán

Mọi yêu cầu thanh toán vẫn phải qua một nhân viên trước khi được hoàn tất. Hệ thống ghi nhận yêu cầu và trình bày cách xử lý để người xét duyệt có thể xem AI đã làm gì với một yêu cầu rõ ràng và phê duyệt chỉ trong vài giây. Khi AI không chắc chắn hoặc khi nhân viên thanh toán phải can thiệp, yêu cầu sẽ kèm theo lời giải thích đơn giản về điểm có vẻ không ổn và đề xuất của hệ thống. Trong những trường hợp này, AI giúp việc xét duyệt nhanh hơn, trong khi trách nhiệm giải trình đối với từng yêu cầu thanh toán vẫn thuộc về đúng nơi: con người và công ty.

Kết quả

Chính những lựa chọn thiết kế đó, chứ không chỉ riêng công nghệ, đã tạo nên kết quả. Hiện công ty tự động ghi nhận khoảng 85% khoản thanh toán, giúp đội ngũ dành thời gian cho những yêu cầu thực sự cần đến sự phán đoán của con người. Lỗi ghi nhận thanh toán giảm 95%, và việc đối chiếu giữa các hệ thống cũng chính xác hơn. Đội ngũ xử lý các khoản bị từ chối theo từng bên thanh toán nhanh hơn; lần đầu tiên, họ có thể theo dõi các trường hợp ngoại lệ và cách xử lý ngay khi chúng diễn ra. Vì chúng tôi thiết kế khung hệ thống để mở rộng quy mô mà vẫn đáp ứng các yêu cầu tuân thủ của từng bên thanh toán, khối lượng công việc tăng không còn buộc công ty phải tăng nhân sự.

Điều này có ý nghĩa gì nếu bạn quản lý chu trình doanh thu

• Hãy bắt đầu với những công việc có khối lượng lớn và tuân theo quy tắc, chẳng hạn như ghi nhận thanh toán. Nếu các quy tắc đã được ghi chép, hãy sử dụng chúng. Nếu chưa, hãy xem đó là cơ hội và để AI tìm ra các quy tắc rồi kiểm thử chúng dựa trên những khoản mà bên thanh toán thực sự chi trả.
• Hãy để nhân viên xem xét mọi yêu cầu thanh toán, không chỉ những trường hợp ngoại lệ, đồng thời yêu cầu AI trình bày cách xử lý để một yêu cầu rõ ràng chỉ mất vài giây để phê duyệt.
• Yêu cầu AI giải thích mọi trường hợp ngoại lệ. Một cảnh báo không kèm lý do chỉ khiến nút thắt chuyển từ khâu ghi nhận thanh toán sang khâu xét duyệt.
• Tích hợp khả năng theo dõi theo thời gian thực ngay từ ngày đầu tiên để lãnh đạo có thể nắm được hệ thống vận hành ra sao và tự tin dựa vào các số liệu để hành động.

Ghi nhận thanh toán là một trong những khâu rõ ràng nhất để bắt đầu, bởi số tiền liên quan rất lớn và kết quả được thể hiện trực tiếp qua khoản tiền thu được. Bằng cách lập sơ đồ quy trình một cách trung thực, hướng dẫn hệ thống áp dụng những quy tắc mà tổ chức chưa từng ghi thành văn bản, đồng thời để con người kiểm soát từng yêu cầu thanh toán, bạn có thể thấy được những kết quả thiết thực, đo lường được. Khi được xử lý theo cách đó, việc ghi nhận thanh toán sẽ không còn là nút thắt thủ công dai dẳng mà trở thành một quy trình có thể mở rộng theo quy mô doanh nghiệp.