Optimisation des contrats santé d'entreprise avec l'IA et la data — Formation certifiante | urbanspray
De la théorie à la pratique : Optimisation des contrats santé d'entreprise avec l'IA et la data met l'accent sur les cas réels.
Cette formation permet aux responsables RH, paie et conformité de maîtriser les outils d'analyse de données appliqués aux contrats santé. Elle offre des méthodes concrètes pour identifier les écarts de couverture, anticiper les risques financiers et garantir la conformité aux critères 100% santé. Les participants apprennent à exploiter des algorithmes simples pour optimiser leurs engagements tout en réduisant les coûts. Aucun prérequis technique n'est nécessaire.
Objectifs
- Comprendre les obligations réglementaires des contrats santé responsables", "Analyser les données de couverture santé pour identifier les écarts", "Automatiser le suivi de conformité via des outils simples", "Optimiser les coûts tout en maintenant une couverture complète", "Anticiper les risques financiers liés aux contrats santé"]
Programme
[{"module": "Cadre réglementaire et enjeux des contrats santé responsables", "content": "Présentation des obligations légales : panier de soins 100% santé, contrats responsables. Analyse des seuils de remboursement et des critères de conformité. Étude des sanctions en cas de non-respect. Focus sur les échéances actuelles et futures.", "duration_hours": 1.5}, {"module": "Collecte et préparation des données santé", "content": "Identification des sources de données disponibles en entreprise : fichiers paie, contrats assurantiels, déclarations sociales. Méthodes de nettoyage et de structuration des données pour une analyse fiable. Bonnes pratiques pour garantir la qualité des données.", "duration_hours": 1}, {"module": "Analyse automatisée des écarts de couverture", "content": "Présentation d'
Modalités
- Durée : 1 jour (7 heures)
- Format : presentiel
- Tarif : Sur devis , finançable OPCO
Cette formation est dispensée par BusinessDigital.fr, organisme certifié Qualiopi (NDA 84692529769).