의료비 지불자용 AI 시장 규모, 점유율, 동향 분석 보고서 : 구성요소별, 전개별, 용도별, 지역별, 부문별 예측(2024-2030년)
AI For Healthcare Payer Market Size, Share & Trends Analysis Report By Component (Software, Services), By Deployment, By Application, By Region, And Segment Forecasts, 2024 - 2030
상품코드:1511946
리서치사:Grand View Research, Inc.
발행일:2024년 06월
페이지 정보:영문 125 Pages
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한글목차
의료비 지불자용 AI 시장 성장과 동향
Grand View Research, Inc.의 최신 보고서에 따르면, 세계 의료비 지불자용 AI 시장 규모는 2030년까지 35억 8,000만 달러에 달할 것으로 예상되며, 2024년부터 2030년까지 9.40%의 CAGR로 성장할 것으로 예상됩니다.
인공지능(AI)은 빠르게 진화하는 헬스케어 환경에서 헬스케어 지불자 시장에서 혁신의 원동력으로 떠오르고 있습니다. 보험사 및 기타 의료 지불자가 업무 효율성을 높이고, 비용을 절감하고, 환자 결과를 개선하기 위해 노력하는 가운데 AI의 역할이 점점 더 중요해지고 있습니다.
헬스케어 업계는 비용 상승, 환자들의 기대치 상승, 더 높은 수준의 의료 서비스에 대한 요구 등 복잡한 도전에 직면해 있습니다. 환자, 의료 제공자, 이해관계자의 교차점에 위치한 의료 지불자는 재정을 관리하고 필수적인 서비스에 대한 접근성을 보장해야 합니다. 이들은 제너레이티브 AI와 같은 첨단 기술을 활용하여 업무 효율성을 높이고, 의사결정을 개선하며, 더 나은 가치를 제공하기 위해 노력하고 있습니다.
의료 청구 처리는 종종 지불자에게 큰 병목 현상이 발생하여 지연, 오류 및 비효율성이 만연해 있으며, 2024년 4월에 발표된 Quantiphi의 기사에 따르면 미국 의사협회(AMA)의 보고서에 따르면 의료 보험사의 평균 청구 오류율은 19.3%로, 연간 약 170억 달러의 관리비용이 발생한다고 합니다. 이러한 비효율성은 의료 시스템에 부담을 주고, 지연과 추가 관리 작업으로 인해 환자와 의사에게 불만을 야기하고 있습니다. 제너레이티브 AI와 같은 기술은 과거 데이터를 분석하여 패턴을 식별하고, 청구 프로세스를 간소화하여 오류를 줄이고 업무 효율성을 높이는 솔루션을 제공합니다. 이 기술을 통해 의료 지불자는 생산성을 향상시키고 이해관계자의 요구를 더 잘 충족시켜 궁극적으로 모든 이해관계자의 결과를 개선할 수 있습니다.
자동 판정률 향상에 대한 요구가 높아지면서 관리 비용 절감 및 업무 효율성 개선의 필요성과 함께 의료 보험 지불자의 AI 솔루션 도입이 가속화되고 있으며, HealthEdge Software, Inc.가 실시한 설문조사에 따르면, 지불자의 69%는 청구의 20% 이상이 자동으로 판단되지 않는 것을 경험하고 있습니다. 이 부족분은 대량의 청구로 이어져 수작업으로 처리하거나 2차 편집 솔루션을 필요로 합니다. 머신러닝과 자연어 처리를 활용하면 AI가 청구서를 정확하게 처리하여 수작업의 필요성을 줄이고 오류를 최소화할 수 있습니다. 이를 통해 관리 비용을 절감하고 청구 처리 주기를 단축하여 전반적인 효율성과 고객 만족도를 향상시킬 수 있습니다.
AI를 활용한 보험금 청구 관리 및 보험 계약 편집 솔루션을 제공하는 기업들은 이러한 수요를 포착할 수 있는 유리한 위치에 있으며, 자동화 강화와 비용 절감을 통해 보험금 지급자에게 큰 가치를 제공할 수 있습니다. 결과적으로 이러한 비효율성과 높은 비용 문제를 해결하는 것이 헬스케어 지불자 시장에서 AI 기술의 성장과 채택을 촉진하는 중요한 요인으로 작용하고 있습니다.
의료비 지불자용 AI 시장 보고서 하이라이트
구성요소별로는 소프트웨어 부문이 2023년 58.0% 이상의 가장 큰 시장 점유율을 차지했습니다. 이 부문은 청구 처리, 사기 탐지 및 개인화된 회원 참여에 대한 자동화 수요 증가로 인해 예측 기간 동안 가장 빠른 CAGR로 성장할 것으로 예상됩니다. 이러한 발전은 업무 효율성을 높이고 비용을 절감하며 의사결정을 개선할 수 있습니다.
전개에 따라 클라우드 분야는 2023년 가장 큰 매출 점유율을 차지했으며, 예측 기간 동안 가장 빠른 CAGR로 성장할 것으로 예상됩니다. 이는 헬스케어 산업에서 클라우드 기반 기술의 채택이 확대되고 있기 때문입니다.
사용처별로는 클레임 처리 최적화 분야가 2023년 가장 큰 매출 점유율을 차지했습니다. 이는 청구 처리의 복잡성 증가, 의료 지불자의 업무 효율성 및 정확성 향상에 대한 수요에 기인합니다.
2023년 북미는 세계 헬스케어 지불자용 AI 산업에서 가장 큰 매출 점유율을 차지했습니다. 이러한 성장은 의료비 증가, 첨단 기술 채택, 의료 인프라 현대화 등에 기인합니다. 아시아태평양은 예측 기간 동안 가장 빠른 CAGR로 성장할 것으로 예상됩니다.
목차
제1장 조사 방법과 범위
제2장 주요 요약
제3장 의료비 지불자용 AI 시장 변수, 동향, 범위
시장 계통 전망
상부 시장 전망
관련/부수 시장 전망
시장 역학
시장 견인 요인 분석
시장 성장 억제요인 분석
헬스케어 보험 시장 분석 툴용 AI
업계 분석 - Porter's Five Forces 분석
PESTEL 분석
제4장 의료비 지불자용 AI 시장 : 컴포넌트별 추정·동향 분석
정의와 범위
부문 대시보드
의료비 지불자용 AI 시장 변동 분석
의료비 지불자용 AI 시장 규모와 동향 분석(컴포넌트별, 2018-2030년)
제5장 의료비 지불자용 AI 시장 : 전개별 추정·동향 분석
정의와 범위
부문 대시보드
의료비 지불자용 AI 시장 변동 분석
의료비 지불자용 AI 시장 규모와 동향 분석(전개별, 2018-2030년)
제6장 의료비 지불자용 AI 시장 : 용도별 추정·동향 분석
정의와 범위
부문 대시보드
의료비 지불자용 AI 시장 변동 분석
의료비 지불자용 AI 시장 규모와 동향 분석(용도별, 2018-2030년)
제7장 의료비 지불자용 AI 시장 : 컴포넌트, 전개, 용도별 지역 추정·동향 분석
지역 시장 대시보드
세계 지역 시장 현황
시장 규모와 예측 동향 분석, 2018-2030년
북미
유럽
아시아태평양
라틴아메리카
중동 및 아프리카
제8장 경쟁 상황
주요 시장 진출 기업의 최근 동향과 영향 분석
기업/경쟁 분류
이노베이터
벤더 상황
주요 유통업체 및 채널 파트너 리스트
주요 고객
주요 기업의 시장 점유율 분석, 2023년
기업 개요
Nuance Communications(Microsoft)
AiRo Digital Labs
Accenture
Cognizant
Codoxo
CareCloud, Inc.
Hexaware Technologies Limited
Oracle
MST Solutions, L.L.C.
Innovaccer, Inc.
Amelia US LLC
R1 RCM Inc
Optum
Quantiphi
Softheon
ksm
영문 목차
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AI For Healthcare Payer Market Growth & Trends:
The global AI for healthcare payer market size is expected to reach USD 3.58 billion by 2030 and is projected to grow at a CAGR of 9.40% from 2024 to 2030, according to a new report by Grand View Research, Inc. In the rapidly evolving landscape of healthcare, Artificial Intelligence (AI) is emerging as a transformative force within the healthcare payer market. As insurers and other healthcare payers strive to enhance operational efficiency, reduce costs, and improve patient outcomes, AI's role is becoming increasingly pivotal.
The healthcare industry faces complex challenges such as rising costs, increasing patient expectations, and the demand for higher-quality care. Healthcare payers, situated at the intersection of patients, providers, and stakeholders, manage finances and ensure access to essential services. These entities are leveraging advanced technologies like generative AI to enhance operational efficiency, improve decision-making, and deliver superior value.
Handling healthcare claims often creates significant bottlenecks for payers, with delays, errors, and inefficiencies prevalent. According to a Quantiphi article published in April 2024, the American Medical Association (AMA) reports that the average claim error rate among health insurers is 19.3%, resulting in approximately USD 17 billion in avoidable administrative costs annually. These inefficiencies burden the healthcare system and cause frustration for patients and physicians due to delays and additional administrative work. Technologies such as generative AI offer a solution by analyzing historical data to identify patterns, streamlining the claims process, reducing errors, and enhancing operational efficiency. This technology enables healthcare payers to increase productivity and better meet stakeholders' needs, ultimately improving outcomes for all involved.
The increasing demand for higher auto-adjudication rates, coupled with the need to reduce administrative costs and improve operational efficiency, is driving the adoption of AI solutions among healthcare payers. According to a survey conducted by HealthEdge Software, Inc. in January 2024, 69% of payers experience over 20% of their claims not being auto-adjudicated. This shortfall results in a high volume of claims, necessitating manual processing and secondary editing solutions. By leveraging machine learning and natural language processing, AI can accurately process claims, reduce the need for manual intervention, and minimize errors. This lowers administrative costs and accelerates the claims processing cycle, improving overall efficiency and customer satisfaction.
Companies providing AI-powered claims management and policy editing solutions are well-positioned to capitalize on this demand, offering significant value to payers through enhanced automation and cost savings. Consequently, addressing these inefficiencies and high costs is a critical driver for the growth and adoption of AI technologies in the healthcare payer market.
AI For Healthcare Payer Market Report Highlights:
Based on component, the software segment held the largest market share of over 58.0% in 2023. This segment is expected to grow at the fastest CAGR during the forecast period, driven by the increasing demand for automation in claims processing, fraud detection, and personalized member engagement. These advancements enhance operational efficiency, reduce costs, and improve decision-making.
Based on deployment, the cloud segment held the largest revenue share in 2023 and is expected to grow at the fastest CAGR over the forecast period. This can be attributed to the growing adoption of cloud-based technologies within the healthcare industry.
Based on application, the claims processing optimization segment held the largest revenue share in 2023. This can be attributed to the increasing complexity of claim processing and the demand for efficiency and improved accuracy in healthcare payer operations.
In 2023, North America dominated the global AI for healthcare payer industry with the largest revenue share. This growth can be attributed to rising healthcare expenditures, adoption of advanced technologies, and modernization of healthcare infrastructure. The Asia Pacific region is expected to grow at the fastest CAGR over the forecast period.
Table of Contents
Chapter 1. Methodology and Scope
1.1. Market Segmentation & Scope
1.2. Research Methodology
1.3. Information Procurement
1.3.1. Purchased database
1.3.2. GVR's internal database
1.3.3. Secondary sources
1.3.4. Primary research
1.3.5. Details of primary research
1.3.5.1. Data for primary interviews in North America
1.3.5.2. Data for primary interviews in Europe
1.3.5.3. Data for primary interviews in Asia Pacific
1.3.5.4. Data for primary interviews in Latin America
1.3.5.5. Data for Primary interviews in MEA
1.4. Information or Data Analysis
1.4.1. Data analysis models
1.5. Market Formulation & Data Validation
1.6. Model Details
1.6.1. Commodity flow analysis (Model 1)
1.6.2. Approach 1: Commodity flow approach
1.6.3. Volume price analysis (Model 2)
1.6.4. Approach 2: Volume price analysis
1.7. List of Secondary Sources
1.8. List of Primary Sources
1.9. Objectives
Chapter 2. Executive Summary
2.1. Market Outlook
2.2. Segment Outlook
2.2.1. Component outlook
2.2.2. Deployment outlook
2.2.3. Application outlook
2.2.4. Regional outlook
2.3. Competitive Insights
Chapter 3. AI for Healthcare Payer Market Variables, Trends & Scope
3.1. Market Lineage Outlook
3.1.1. Parent market outlook
3.1.2. Related/ancillary market outlook
3.2. Market Dynamics
3.2.1. Market driver analysis
3.2.1.1. Increasing focus on enhanced patient care
3.2.1.2. Increasing healthcare claim cost
3.2.1.3. Technological advancements
3.2.2. Market restraint analysis
3.2.2.1. Regulatory Compliance Challenges
3.2.2.2. Data Quality and Standardization Issues
3.3. AI for Healthcare Payer Market Analysis Tools
3.3.1. Industry Analysis - Porter's
3.3.1.1. Supplier power
3.3.1.2. Buyer power
3.3.1.3. Substitution threat
3.3.1.4. Threat of new entrant
3.3.1.5. Competitive rivalry
3.3.2. PESTEL Analysis
3.3.2.1. Political landscape
3.3.2.2. Technological landscape
3.3.2.3. Economic landscape
3.3.2.4. Social landscape
3.3.2.5. Legal landscape
Chapter 4. AI for Healthcare Payer Market: Offering Estimates & Trend Analysis
4.1. Definitions and Scope
4.2. Segment Dashboard
4.3. AI for Healthcare Payer Market Movement Analysis
4.4. AI for Healthcare Payer Market Size & Trend Analysis, by Component, 2018 to 2030 (USD Million)
4.4.1. Software
4.4.1.1. Market estimates and forecast 2018 to 2030 (USD Million)
4.4.2. Services
4.4.2.1. Market estimates and forecast 2018 to 2030 (USD Million)
Chapter 5. AI for Healthcare Payer Market: Deployment Estimates & Trend Analysis
5.1. Definitions and Scope
5.2. Segment Dashboard
5.3. AI for Healthcare Payer Market Movement Analysis
5.4. AI for Healthcare Payer Market Size & Trend Analyses, by Deployment, 2018 to 2030 (USD Million)
5.4.1. Cloud
5.4.1.1. Market estimates and forecast 2018 to 2030 (USD Million)
5.4.2. On-Premise
5.4.2.1. Market estimates and forecast 2018 to 2030 (USD Million)
Chapter 6. AI for Healthcare Payer Market: Application Estimates & Trend Analysis
6.1. Definitions and Scope
6.2. Segment Dashboard
6.3. AI for Healthcare Payer Market Movement Analysis
6.4. AI for Healthcare Payer Market Size & Trend Analyses, by End-User, 2018 to 2030 (USD Million)
6.4.1. Claims Processing Optimization
6.4.1.1. Market estimates and forecast 2018 to 2030 (USD Million)
6.4.2. Fraud Detection and Prevention
6.4.2.1. Market estimates and forecast 2018 to 2030 (USD Million)
6.4.3. Revenue Management and Billing
6.4.3.1. Market estimates and forecast 2018 to 2030 (USD Million)
6.4.4. Member Engagement and Personalization
6.4.4.1. Market estimates and forecast 2018 to 2030 (USD Million)
6.4.5. Others
6.4.5.1. Market estimates and forecast 2018 to 2030 (USD Million
Chapter 7. AI for Healthcare Payer Market: Regional Estimates & Trend Analysis by Component, Deployment, & Application
7.1. Regional Market Dashboard
7.2. Global Regional Market Snapshot
7.3. Market Size, & Forecasts Trend Analysis, 2018 to 2030
7.4. North America
7.4.1. Market estimates and forecasts 2018 to 2030 (USD Million)
7.4.2. U.S.
7.4.2.1. U.S. country dynamics
7.4.2.2. U.S. market estimates and forecast, 2018 - 2030 (USD Million)
