Keterlambatan klaim BPJS menjadi tantangan bagi rumah sakit, disebabkan oleh faktor-faktor seperti dokumen yang tidak lengkap, kode diagnosis yang tidak akurat, kesalahan manusia dan mesin. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis pengaruh faktor klaim BPJS terhadap output klaim sebelum dan sesudah penerapan Auto Verification Artifical Intelligence (AI). Metode penelitian menggunakan pendekatan kuantitatif dengan SmartPLS untuk membandingkan hasil analisis antara kelompok kontrol (sebelum AI) dan eksperimen (setelah AI). Data primer diperoleh melalui kuesioner dengan total sampling dengan responden yang berasal dari divisi yang terlibat dalam proses klaim BPJS di rumah sakit. Model AI yang diterapkan bertujuan untuk membantu melengkapi dokumen yang diperlukan, meningkatkan akurasi kode diagnosis dan mengurangi tenaga kerja manual, yang pada akhirnya mempercepat proses klaim. Hasil penelitian menunjukkan bahwa dokumen yang lengkap dan kode diagnosis yang tidak akurat memiliki pengaruh yang signifikan terhadap keterlambatan klaim sebelum penerapan AI. Setelah AI diterapkan, ada percepatan verifikasi klaim dan peningkatan efisiensi administrasi melalui penggunaan mesin yang efektif dengan pengurangan tenaga kerja yang diperlukan secara signifikan. Kesimpulannya, penerapan Auto Verification AI telah terbukti mengoptimalkan keluaran klaim BPJS, sehingga mengurangi keterlambatan pembayaran, beban kerja administratif, dan meminimalkan ketidakstabilan keuangan.