Star Health and Allied Insurance ਕੰਪਨੀ ਆਪਣੇ ਕਲੇਮਜ਼ (Claims) ਵਿੱਚ ਹੋ ਰਹੇ ਲਗਭਗ **30%** ਫਰਾਡ ਨੂੰ ਰੋਕਣ ਲਈ ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ (AI) ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਵਧਾ ਰਹੀ ਹੈ। ਕੰਪਨੀ ਨੇ Q1 FY2027 ਵਿੱਚ **25%** ਨੈੱਟ ਪ੍ਰੋਫਿਟ ਵਾਧੇ ਨਾਲ **₹550 ਕਰੋੜ** ਕਮਾਏ ਹਨ ਅਤੇ ਇਸ ਨੇ Amplify Health ਨਾਲ ਸਮਝੌਤਾ ਕੀਤਾ ਹੈ ਤਾਂ ਜੋ ਕਲੇਮ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਨੂੰ ਆਟੋਮੇਟ (Automate) ਅਤੇ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕੇ।
Star Health and Allied Insurance, ਸਿਹਤ ਬੀਮਾ ਸੈਕਟਰ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਵੱਡੀ ਚੁਣੌਤੀ - ਫਰਾਡ (Fraud), ਵੇਸਟ (Waste) ਅਤੇ ਅਬਿਊਜ਼ (Abuse) - ਨਾਲ ਨਜਿੱਠਣ ਲਈ ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ (AI) ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਨੂੰ ਹੋਰ ਮਜ਼ਬੂਤ ਕਰ ਰਹੀ ਹੈ। ਕੰਪਨੀ ਦਾ ਅੰਦਾਜ਼ਾ ਹੈ ਕਿ ਸਿਹਤ ਬੀਮਾ ਕਲੇਮਜ਼ ਵਿੱਚ ਲਗਭਗ 25-30% ਹਿੱਸਾ ਧੋਖਾਧੜੀ ਦਾ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਨਾਲ ਲੜਨ ਲਈ, ਕੰਪਨੀ ਨੇ ਗੜਬੜੀਆਂ ਦਾ ਪਤਾ ਲਗਾਉਣ, ਕਲੇਮ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਨੂੰ ਤੇਜ਼ ਕਰਨ ਅਤੇ ਰਿਸਕ ਅਸੈਸਮੈਂਟ (Risk Assessment) ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਨੂੰ ਬਿਹਤਰ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਐਡਵਾਂਸਡ AI ਟੂਲਜ਼ ਨੂੰ ਡਿਪਲੌਏ ਕਰਨਾ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰ ਦਿੱਤਾ ਹੈ।
Amplify Health ਨਾਲ ਨਵੇਂ ਸਹਿਯੋਗ (Partnership)
ਜੂਨ 2026 ਵਿੱਚ, ਕੰਪਨੀ ਨੇ Amplify Health ਨਾਲ ਇੱਕ ਤਿੰਨ ਸਾਲਾਂ ਦਾ ਸਮਝੌਤਾ ਕੀਤਾ ਹੈ ਤਾਂ ਜੋ ਇੱਕ ਨਵਾਂ ਕਲੇਮ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਪਲੇਟਫਾਰਮ (Claims Intelligence Platform) ਸਥਾਪਿਤ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕੇ। ਇਸਦਾ ਮੁੱਖ ਉਦੇਸ਼ ਅਗਲੇ ਦੋ ਸਾਲਾਂ ਵਿੱਚ AI ਦੀ ਮਦਦ ਨਾਲ 50% ਤੋਂ ਵੱਧ ਕੈਸ਼ਲੈੱਸ ਕਲੇਮਜ਼ (Cashless Claims) ਦੀ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਨੂੰ ਆਟੋਮੇਟ ਕਰਨਾ ਹੈ। ਨੈੱਟਵਰਕ ਹਸਪਤਾਲਾਂ ਨਾਲ ਸਿੱਧਾ ਇੰਟੀਗ੍ਰੇਸ਼ਨ (Integration) ਕਰਕੇ, ਕੰਪਨੀ ਦਾ ਟੀਚਾ ਮੈਡੀਕਲ ਡਾਟਾ ਦੇ ਤੇਜ਼ ਆਦਾਨ-ਪ੍ਰਦਾਨ ਨੂੰ ਸੁਵਿਧਾਜਨਕ ਬਣਾਉਣਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਜਲਦੀ ਪ੍ਰਵਾਨਗੀ ਮਿਲ ਸਕੇ ਅਤੇ ਹਸਪਤਾਲਾਂ ਵਿੱਚ ਮਰੀਜ਼ਾਂ ਦੇ ਇੰਤਜ਼ਾਰ ਦਾ ਸਮਾਂ ਘਟ ਸਕੇ।
ਵਿੱਤੀ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਅਤੇ ਨਿਵੇਸ਼ਕਾਂ ਦੀ ਨਜ਼ਰ
ਨਿਵੇਸ਼ਕ (Investors) ਇਨ੍ਹਾਂ ਟੈਕਨਾਲੌਜੀ ਨਿਵੇਸ਼ਾਂ 'ਤੇ ਬਾਰੀਕੀ ਨਾਲ ਨਜ਼ਰ ਰੱਖ ਰਹੇ ਹਨ, ਕਿਉਂਕਿ ਕੰਪਨੀ ਡਿਜੀਟਲ ਵਿਕਾਸ (Digital Growth) ਨੂੰ ਬਿਹਤਰ ਪ੍ਰੋਫਿਟ ਮਾਰਜਿਨ (Profit Margins) ਨਾਲ ਸੰਤੁਲਿਤ ਕਰਨ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰ ਰਹੀ ਹੈ। ਵਿੱਤੀ ਸਾਲ 2027 ਦੀ ਪਹਿਲੀ ਤਿਮਾਹੀ (Q1 FY2027) ਲਈ ਆਪਣੇ ਹਾਲੀਆ ਨਤੀਜਿਆਂ ਵਿੱਚ, Star Health ਨੇ ਸਾਲ-ਦਰ-ਸਾਲ 25% ਦਾ ਵਾਧਾ ਦਰਜ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ₹550 ਕਰੋੜ ਦਾ ਨੈੱਟ ਪ੍ਰੋਫਿਟ ਦਿਖਾਇਆ ਹੈ। ਅੰਡਰਰਾਈਟਿੰਗ ਪ੍ਰੋਫਿਟ (Underwriting Profit)— ਜੋ ਕਿ ਬੀਮਾ ਕਾਰੋਬਾਰ ਦਾ ਇੱਕ ਮੁੱਖ ਮਾਪ ਹੈ— ਪਿਛਲੇ ਸਾਲ ਦੀ ਇਸੇ ਤਿਮਾਹੀ ਵਿੱਚ ₹16 ਕਰੋੜ ਤੋਂ ਸੁਧਾਰ ਕਰਕੇ ₹111 ਕਰੋੜ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚ ਗਿਆ ਹੈ।
ਡਿਜੀਟਲ ਪਹਿਲਕਦਮੀਆਂ ਅਤੇ ਚੁਣੌਤੀਆਂ
ਡਿਜੀਟਲ ਅਪਣਾਉਣ (Digital Adoption) ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਕੰਪਨੀ ਦੇ ਕੰਮਕਾਜ ਵਿੱਚ ਸਪੱਸ਼ਟ ਦਿਖਾਈ ਦੇ ਰਹੀ ਹੈ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ 70% ਨਵਾਂ ਕਾਰੋਬਾਰ ਹੁਣ ਡਿਜੀਟਲ ਚੈਨਲਾਂ ਰਾਹੀਂ ਆ ਰਿਹਾ ਹੈ। ਬੀਮਾ ਕੰਪਨੀ ਨੇ ਇੱਕ ਫੇਸ-ਸਕੈਨ (Face-Scan) ਫੀਚਰ ਵੀ ਪੇਸ਼ ਕੀਤਾ ਹੈ ਜੋ ਗਾਹਕਾਂ ਨੂੰ ਤੁਰੰਤ ਸਿਹਤ ਸੰਕੇਤ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਹਾਲਾਂਕਿ, ਕੰਪਨੀ ਨੇ ਸਪੱਸ਼ਟ ਕੀਤਾ ਹੈ ਕਿ ਇਹ ਟੂਲ ਸਿਰਫ਼ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦੇ ਉਦੇਸ਼ਾਂ ਲਈ ਹੈ ਅਤੇ ਵਰਤਮਾਨ ਵਿੱਚ ਅੰਡਰਰਾਈਟਿੰਗ ਜਾਂ ਅੰਤਿਮ ਗਾਹਕ ਓਨਬੋਰਡਿੰਗ (Customer Onboarding) ਲਈ ਵਰਤਿਆ ਨਹੀਂ ਜਾ ਰਿਹਾ ਹੈ।
ਇਸ ਡਿਜੀਟਲ ਤਬਦੀਲੀ ਨਾਲ ਜਿੱਥੇ ਕਾਰਜਕੁਸ਼ਲਤਾ (Efficiency) ਵਧਦੀ ਹੈ, ਉੱਥੇ ਕੁਝ ਖਾਸ ਆਪ੍ਰੇਸ਼ਨਲ ਜੋਖਮ (Operational Risks) ਵੀ ਪੈਦਾ ਹੁੰਦੇ ਹਨ। ਹਸਪਤਾਲਾਂ ਤੋਂ ਮਿਆਰੀ ਮੈਡੀਕਲ ਬਿਲਿੰਗ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ਾਂ (Standardized Medical Billing Documents) ਦੀ ਘਾਟ ਕਾਰਨ AI ਸਿਸਟਮਾਂ ਲਈ ਮੈਨੂਅਲ ਦਖਲ (Manual Intervention) ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ ਕਲੇਮਜ਼ ਦੀ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਕਰਨਾ ਮੁਸ਼ਕਲ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਟੈਕਨਾਲੌਜੀ 'ਤੇ ਜ਼ਿਆਦਾ ਨਿਰਭਰਤਾ ਲਈ ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲ ਗਾਹਕ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦੀ ਸੁਰੱਖਿਆ ਲਈ ਮਜ਼ਬੂਤ ਡਾਟਾ ਸੁਰੱਖਿਆ ਉਪਾਵਾਂ (Data Security Measures) ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ। ਨਿਵੇਸ਼ਕ ਇਹ ਦੇਖ ਸਕਦੇ ਹਨ ਕਿ ਕੀ ਕੰਪਨੀ ਦੇ AI ਮਾਡਲ ਪ੍ਰਮਾਣਿਕ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਮੈਡੀਕਲ ਕੇਸਾਂ (Legitimate Complex Medical Cases) ਅਤੇ ਧੋਖਾਧੜੀ ਵਾਲੇ ਕਲੇਮਜ਼ (Fraudulent Claims) ਵਿੱਚ ਸਹੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਅੰਤਰ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਕਿਉਂਕਿ ਉੱਚ-ਮੁੱਲ ਜਾਂ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਮਨਜ਼ੂਰੀਆਂ ਲਈ ਮਨੁੱਖੀ ਨਿਗਰਾਨੀ (Human Oversight) ਅਜੇ ਵੀ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ।
ਸ਼ੇਅਰਧਾਰਕਾਂ (Shareholders) ਲਈ ਅਗਲਾ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਅਪਡੇਟ ਇਹ ਹੋਵੇਗਾ ਕਿ ਕੰਪਨੀ ਇਸ AI-ਆਧਾਰਿਤ ਕਲੇਮ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਕਿੰਨੀ ਕੁ ਸਫਲਤਾ ਨਾਲ ਵਧਾ ਸਕਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਕੀ ਇਹ ਭਾਰਤੀ ਸਿਹਤ ਬੀਮਾ ਬਾਜ਼ਾਰ ਵਿੱਚ ਸਖ਼ਤ ਮੁਕਾਬਲੇ ਦਾ ਸਾਹਮਣਾ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਆਪਣੇ ਸੁਧਰੇ ਹੋਏ ਪ੍ਰੋਫਿਟ ਮਾਰਜਿਨ ਨੂੰ ਬਰਕਰਾਰ ਰੱਖ ਸਕਦੀ ਹੈ।