의료 청구 업무에서 문서 병목 현상 해결하기

느리고 오류가 발생하기 쉬운 문서 업무를 제거하여 환자 치료 결과 개선 및 수익 실현 최적화

의료 산업의 주요 목표는 양질의 환자 치료를 제공하는 것입니다. 하지만 현실적으로 이는 수익 창출이 뒷받침되어야 합니다.

안타깝게도 미국 의료 산업은 매년 행정 처리에 1조 달러를 지출하고 있으며, 이 중 청구 및 지불 처리와 같은 금융 거래가 2,000억 달러를 차지합니다. 구체적으로 살펴보면, 네트워크 내 청구의 19%와 네트워크 외 청구의 37%가 거부되고, 청구당 최대 118달러의 값비싼 재작업 비용이 들며, 이로 인해 병원만 해도 거의 연간 200억 달러의 비용이 발생하고 있습니다. 비용과 업무 부담을 더하는 문제의 경우, 자동 오류 확인 등 프로세스 개선을 통해 청구 거절의 85%는 예방할 수 있습니다.

이러한 문제와 기타 수익 손실 문제를 겪고 있는 의료 기관들은 RCM(수익 사이클 관리)을 최적화해야 한다는 엄청난 압박을 받고 있습니다. 청구 업무의 경우, 생산성, 청구 심사, 급여 조정, 조율 및 규정 준수가 주요 개선 영역으로 주목받고 있습니다. 하지만 모든 참여자들, 즉 의료 제공자, 보험사, 환자들에게 있어 거의 모든 단계가 수작업을 기반으로 한 문서 처리로 인해 부담으로 다가옵니다.

이러한 문제는 전체 의료 산업에 있어 지속 가능한 프로세스가 될 수 없으며, 환자, 의사, 직원에게 업무 부담이 됩니다. 다행히도 AI 기반 혁신 기술이 더 나은 방법을 제공할 수 있습니다.

의료 행정 문서 위기

청구 처리뿐만 아니라, 팀, 프로세스 및 수익 주기 또한 PDF, 팩스, 스캔 이미지 등 다양한 형식으로 전달되는 수많은 문서로 인해 지연되고 있습니다. 그러나 이 문서들은 효과적인 진료 제공에 꼭 필요한 자료이기도 합니다.

청구 관리, 예약 일정 관리, 데이터 입력과 같은 반복적인 문서 기반의 업무를 없애고 간소화하며 자동화하는 것은 행정 업무 부담을 줄일 수 있는 확실한 방법입니다. 의료진은 문서 업무보다 환자 치료에 더 집중할 수 있고, 행정 직원들은 규정 준수 개선, 재작업 최소화, 위험 예측, 수익 주기 간소화를 위해 더 많은 시간과 인사이트를 확보할 수 있습니다.

청구 처리의 경우 문서의 수와 종류 때문에 아무리 잘 운영되는 조직이라도 감당하기 어려울 수 있습니다. 많은 보험사와 BPO(비즈니스 프로세스 아웃소싱)에서는 여전히 수천 건의 청구를 수작업으로 처리하고 있어, 청구 거절 및 비용이 많이 드는 재작업이 늘어나고 있습니다. 약 5건 중 1건의 청구가 거절되면서 의료 기관 팀은 거절 코드 해석, 임상 기록 검색, 문서 수집, 이의제기 작성에 많은 시간을 소모하게 됩니다. 이러한 처리 방식은 느리고 비용이 많이 들며 오류가 발생하기 쉽기 때문에 비용 증가, 지급 지연, 금액 미수금 등의 문제를 초래합니다.

더구나, 제공자와 보험사 간의 불일치하는 규정, 용어, 시스템 등으로 인해 청구 처리의 중심인 EOB(지급 설명서)에는 분석, 이해, 활용이 까다로운 비정형 데이터가 대량으로 생성됩니다. 그러나 EOB에 내재된 정보는 신속한 지급, 효율적인 청구 데이터, 그리고 진료현장과 환자 모두에게 더 나은 경험을 제공하기 위한 핵심 열쇠입니다.

수작업 청구 프로세스에 계속 의존하는 보험사들은 업무 흐름의 속도를 높이거나 규모를 확장하거나 더 정확하고 일관되게 수행하는 것이 불가능하다는 점을 깨닫고 있습니다. 이러한 방식으로는 상환이 지체되고 회원 만족도가 저하됩니다. 한편, 의료 기관과 보험사를 지원하는 BPO는 더 많은 업무량과 수익성 압박 속에서 더욱 신속하고 정확한 서비스를 제공해야 한다는 부담을 안고 있습니다.

서류 작업으로 인한 병목 현상을 없애 더 많은 가치 실현

당사의 IDP(지능형 문서 처리) 솔루션은 기존의 OCR(광학 문자 인식)을 뛰어넘어, 생성형 AI를 활용해 비정형 콘텐츠에서 데이터를 대규모로 정확하게, 그리고 실시간으로 추출합니다. IDP는 EOB를 정제된 구조화 데이터로 신속하게 변환하여 EHR(전자 건강 기록), 청구 시스템, 분석 플랫폼, 업무 흐름 등 다양한 시스템으로 바로 연동합니다.

PRE(프로세스 추론 엔진)는 4억 건 이상의 실제 문서, 데이터 및 프로세스를 기반으로 학습되어, 청구 처리 업무 흐름 전반에서 AI 에이전트, 자동화, 그리고 인력을 안전하게 조율합니다. PRE는 IDP를 통해 의료 산업에서 아주 중요한 개인정보 보호, 규정 준수, 책임감 있는 AI 실천을 강화하는 동시에, 운영 효율성을 최대 70%까지 향상시킵니다.

다음은 IDP와 PRE가 함께 작동하여 문서를 실질적인 작업으로 전환하는 과정입니다.

AI는 IDP가 데이터 추출 및 문서 검토 프로세스를 자동화할 뿐만 아니라, 패턴을 인식하고, 스스로 의사 결정을 내리며, 청구 처리 및 기타 관련 업무 흐름에 특화된 정보를 추출할 수 있도록 지능을 더합니다.
AI 기술, 즉 LLM(대형 언어 모델), 컴퓨터 비전, 생성형 AI, ML(머신러닝)을 결합하면 모든 문서 유형에서 분류, 추출 및 검증 정확도를 획기적으로 향상시킬 수 있습니다.
LLM, 사전 구축된 문서 모델 및 도메인 관련 문서로 학습된 모델을 사용하면 속도와 정확성이 보장되어, 데이터를 재무, 법무, 규정 준수, 보험 등 다른 프로세스와 부서로 원활하게 이동시킬 수 있습니다.

문서 및 기타 작업에서 IDP 활용

청구 처리의 경우, IDP는 수작업 데이터 입력을 거의 완벽한 데이터 추출로 대체하고, 보험사별 임시 처리 방법을 없애며, 인력을 늘리지 않고도 운영 규모를 확장합니다. 의료 보험사와 BPO는 청구 처리 운영을 혁신하여 다음과 같은 성과를 내고 있습니다.

EOB 처리 시간을 최대 80%까지 단축
오류 해소, 재작업 감소, 규정 준수 향상
이전에는 서류에서 발견하지 못했던 인사이트 발굴
인력 증원 없이도 운영 확장
사람과 에이전트 간에 원활한 협업 실현

더 나아가 IDP는 데이터를 추출하여 다른 시스템, AI 에이전트 및 팀에 전달함으로써 프로세스 자동화, 급여 조정의 효율성 향상, 의료 수익 사이클 관리 성과 개선에 기여합니다. 이로 인해 청구 처리 속도가 최대 98% 빨라지고, 청구 처리 기간이 최대 76% 단축되며, 대손상각이 최대 50% 감소합니다.

의료와 같은 문서 중심 산업에서는 IDP가 Automation Anywhere의 Agentic Process Automation System을 활용하여 전사적 자동화를 위한 데이터 기반의 토대를 제공합니다. 다음은 몇 가지 고객 성공 사례입니다.

Guidehouse는 글로벌 전문 서비스 회사로서, 한 의료 시스템 고객이 보험 자격 확인, 청구 수정 및 청구 재제출 프로세스를 자동화하도록 도왔으며, 그 결과 2,000시간 이상의 재작업을 없애고 수백만 달러에 달하는 보험사 거절을 줄이는 성과를 거두었습니다.
R1 RCM은 의료 수익 순환 관리 서비스 제공업체로서, 청구, 사전 승인, 결제 및 거래 게시 프로세스 전반에 걸쳐 3,200만 건의 작업을 자동화했습니다.
IDP를 사용하여 문서 기반 프로세스를 디지털화하는 한 글로벌 헬스케어 선도 기업에서는 자동화를 도입하여 재무 부서에서 10,000시간을 절약하고, 기타 부서에서 100만 달러의 절감 효과를 확인하는 등 다양한 성과를 거두었습니다.

에이전트 자동화로 도약하는 발판

IDP를 활용하여 EOB 문서에서 중요한 데이터를 추출하면 전사적으로 자동화를 혁신할 수 있으며, AI 에이전트가 이전에는 자율적으로 수행하기 어렵다고 여겨졌던 프로세스까지 자동화할 수 있습니다. Agentic Process Automation System은 AI 에이전트가 실시간으로 추론하고, 적응하며, 업무를 조율함으로써 복잡하고 중요한 업무 흐름을 포함하여 최대 80%까지 비즈니스 프로세스를 효율적으로 관리할 수 있도록 지원합니다.

예를 들어, 헬스케어 분야의 AI 에이전트는 서류 기반의 기록과 전자 건강 기록에서 데이터를 추출, 분류, 검증하는 과정을 간소화하여 환자 정보 관리의 정확성과 효율성을 향상시킵니다. 에이전트는 또한 검증 및 사기 탐지, 보험 청구 신속 처리, 급여 조정 업무를 수행할 수 있으며, 조정 과정에서 지연을 줄여 의료 기관의 현금 흐름을 개선합니다.

조직은 청구 제출 과정에서 발생하는 불일치 사항을 해결하고, 의료 기관, 보험사 및 회원과의 후속 조치와 소통을 자동으로 수행하며, 과거 데이터를 학습하여 EOB 처리를 최적화하는 에이전트를 통해 청구 처리 자동화를 시작할 수 있습니다. 그리고 에이전트는 단순히 업무를 자동화하는 데 그치지 않고, 맥락을 이해하며, 의사결정을 내리고, 지속적으로 발전하여 인적 역량을 한층 강화합니다.

자율적인 의료 기업 시대의 도래

맞습니다. 의료 청구 업무는 복잡합니다. 하지만 IDP와 에이전트 자동화는 청구 업무를 자동화할 수 있는 역량, 지능 및 유연성을 갖추고 있으며, 이후 환자와 의료진의 경험 향상, 보안, 개인정보 보호 및 규정 준수 강화, 운영 효율성 개선 등 다양한 부문으로 혁신을 확장할 수 있습니다.

의료 기관, 보험사 및 BPO 리더들은 이제 환자, 의료 기관, 보험사 및 모든 이해관계자를 위해 더 신속하게 대응하고, 더 효율적으로 운영하며, 청구 처리 그 이상으로 더 나은 성과를 제공할 수 있는 솔루션을 갖추게 되었습니다. 에이전트 자동화는 의료 업무 흐름 전반에서 비용 절감, 생산성 향상, 지연 최소화, 리스크 관리, 경험 개선을 실현합니다.

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