RCM(Revenue Cycle Management)용 AI 시장 규모, 점유율, 동향 분석 리포트 : 제품별, 유형별, 용도별, 딜리버리 모드별, 최종 용도별, 지역별, 매출과 동향 예측(2025-2030년)
AI In Revenue Cycle Management Market Size, Share & Trends Analysis Report By Product, By Type, By Application, By Delivery Mode, By End Use, By Region, And Segment Forecasts, 2025 - 2030
상품코드:1750690
리서치사:Grand View Research, Inc.
발행일:2025년 05월
페이지 정보:영문 130 Pages
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한글목차
시장 규모 및 동향
세계의 RCM(Revenue Cycle Management)용 AI 시장 규모는 2024년에 206억 3,000만 달러로 추정되며, 2025-2030년에 24.16%의 CAGR로 성장할 것으로 예측됩니다.
헬스케어 청구 거부 증가와 지불자 규정의 복잡성, 트랜잭션 기반에서 가치 기반 매출주기 관리(RCM)로의 전환, 상호운용성 및 생태계 통합에 대한 관심 증가 등이 시장 성장의 요인으로 작용하고 있습니다.
매출 주기 관리 시장에서 인공지능의 가장 중요한 촉진요인 중 하나는 의료 청구 거절의 양과 복잡성 증가입니다. 청구 거부 건수는 증가하고 있으며, 지불자의 정책이 다양하고 규정이 자주 바뀌기 때문에 이의제기가 점점 더 어려워지고 있습니다.
AI 기반 솔루션은 예측적 거부 관리, 실시간 적격성 확인, 자동화된 이의신청 처리 등을 제공하여 거부 해결률을 크게 향상시킵니다. 따라서 의료 서비스 프로바이더들은 거부율을 줄이고, 거부율을 예측하고, 청구 주기 초기에 개입하기 위해 AI에 투자하고 있습니다. 예를 들어 Care.fi는 2024년 12월 인도 병원이 보험 청구를 관리할 수 있도록 AI를 활용한 RCM 플랫폼 'RevNow'를 발표했습니다. 이 플랫폼은 고급 분석과 자동화를 통해 환자의 입원부터 최종 퇴원, 사전 승인부터 사후 승인, 청구 판정부터 정산까지 보험금 청구 프로세스를 간소화합니다.
"AI와 자동화를 통해 병원이 보험금 청구 처리의 전통적인 문제(지연, 기각, 비효율성)를 극복하고 합리적이고 투명한 워크플로우로 전환할 수 있습니다.
시닥 신, Care.fi 공동창업자
의료 기관들은 RCM 소프트웨어 솔루션과 관련하여 숙련된 전문가를 쉽게 이용할 수 있고, 효율성 향상, 컴플라이언스, 규제 준수, 비용 효율성 등 여러 가지 이점이 있으므로 아웃소싱을 추진하고 있습니다. 2024년 1월에 Salcro Healthcare Solutions가 176명의 의료 전문가를 대상으로 실시한 설문조사에 따르면 응답자의 50%는 조직의 매출주기 관리에 대체로 만족하고 있으며, 34%는 다소 효율적, 16%는 매우 효율적이라고 답했습니다. 그러나 실무에 종사하는 매출 사이클 리더들은 경영진에 비해 시스템이 효율적이라고 생각하는 경향이 낮았습니다.
또한 의료 청구 및 코딩 부문의 심각한 인력 부족은 시장 성장을 더욱 촉진하고 있으며, AI는 청구 입력, 코딩 검증, 청구 상태 확인, 지불 처리와 같은 일상적인 수작업 RCM 업무를 자동화하여 인력 부족을 보완하는 데 도움이 될 수 있습니다. 예를 들어 2024년 7월 Thoughtful AI는 의료 프로바이더의 RCM 부문의 인적 개입을 줄이기 위해 인간 대응 AI 에이전트 CAM, EVA, PHIL을 발표했습니다.
"백오피스 인력 배치와 진료비 지불은 미국 의료 시스템이 매우 비싸고 비효율적인 핵심적인 이유입니다. "라고 Zekov는 설명합니다. "많은 산업에서 회수 비용은 1달러당 1원 이하이지만, 헬스케어는 그 10배에 달할 전망입니다. "라고 설명합니다. 연간 1억 달러를 벌어들이는 의료 서비스 프로바이더가 그 매출을 회수하기 위해 1,000만 달러를 지출해야 한다고 상상해 보세요. 그 돈은 비효율적인 회수 프로세스가 아닌 환자 경험에 사용되어야 한다"고 말했습니다.
알렉스 제코프, Thoughtful AI 공동창업자 겸 CEO
기존 RCM 플랫폼, 전자의무기록(EHR), 지불자 시스템과 원활하게 통합할 수 있는 AI 솔루션이 인기를 끌고 있습니다. 상호운용성은 실시간 청구 처리를 가능하게 하고 결제의 무결성을 보장하는 워크플로우에 필수적입니다. 공급업체들은 임상 시스템과 재무 시스템 간의 데이터 흐름을 개선하는 API와 클라우드 기반 플랫폼을 제공하고 있으며, AI는 사전 승인에서 이의신청에 이르기까지 다양한 매출 주기 프로세스를 통합하는 데 중요한 역할을 하며, 보다 일관된 실시간 재무 환경을 구현합니다. 실시간 재무 환경을 구현합니다.
목차
제1장 조사 방법과 범위
제2장 개요
제3장 시장의 변수, 동향, 범위
시장 세분화와 범위
시장 계통 전망
모시장 전망
관련/보조 시장 전망
시장 동향과 전망
시장 성장 촉진요인 분석
시장 성장 억제요인 분석
시장 기회 분석
시장이 해결해야 할 과제 분석
비즈니스 환경 분석
PESTLE 분석
Porter's Five Forces 분석
사용 사례
제4장 RCM(Revenue Cycle Management)용 AI 시장 : 제품별, 추정·동향 분석
부문 대시보드
세계의 RCM(Revenue Cycle Management)용 AI 시장 : 제품 변동 분석
세계의 RCM(Revenue Cycle Management)용 AI 시장 규모와 동향 분석(제품별, 2018-2030년)
소프트웨어
소프트웨어 시장, 2018-2030년
서비스
서비스 시장, 2018-2030년
제5장 RCM(Revenue Cycle Management)용 AI 시장 : 유형별, 추정·동향 분석
부문 대시보드
세계의 RCM(Revenue Cycle Management)용 AI 시장 : 유형 변동 분석
세계의 RCM(Revenue Cycle Management)용 AI 시장 규모와 동향 분석(유형별, 2018-2030년)
통합
통합 시장, 2018-2030년
스탠드얼론
스탠드얼론 시장, 2018-2030년
제6장 RCM(Revenue Cycle Management)용 AI 시장 : 용도별, 추정·동향 분석
부문 대시보드
세계의 RCM(Revenue Cycle Management)용 AI 시장 : 용도 변동 분석
세계의 RCM(Revenue Cycle Management)용 AI 시장 규모와 동향 분석(용도별, 2018-2030년)
의료 코드화와 요금 징수
의료 코딩과 요금 캡처 시장, 2018-2030년
클레임 관리
클레임 관리 시장, 2018-2030년
결제 포스팅 및 송금
결제 포스팅 및 송금 시장, 2018-2030년
재무 분석과 KPI 모니터링
재무 분석과 KPI 모니터링 시장, 2018-2030년
기타
기타 시장, 2018-2030년
제7장 RCM(Revenue Cycle Management)용 AI 시장 : 딜리버리 모드별, 추정·동향 분석
부문 대시보드
세계의 RCM(Revenue Cycle Management)용 AI 시장 : 딜리버리 모드 변동 분석
세계의 RCM(Revenue Cycle Management)용 AI 시장 규모와 동향 분석(딜리버리 모드별, 2018-2030년)
온프레미스
온프레미스 시장, 2018-2030년
웹 기반
웹 기반 시장, 2018-2030년
클라우드 기반
클라우드 기반 시장, 2018-2030년
제8장 RCM(Revenue Cycle Management)용 AI 시장 : 최종 용도별, 추정·동향 분석
부문 대시보드
세계의 RCM(Revenue Cycle Management)용 AI 시장 : 최종 용도 변동 분석
세계의 RCM(Revenue Cycle Management)용 AI 시장 규모와 동향 분석(최종 용도별, 2018-2030년)
의사 백오피스
의사 백오피스 시장, 2018-2030년
병원
병원 시장, 2018-2030년
진단 실험실
진단 실험실 시장, 2018-2030년
기타
기타 시장, 2018-2030년
제9장 지역 비즈니스 분석
지역별 시장 점유율 분석, 2024년과 2030년
지역별 시장 대시보드
세계 지역 시장 스냅숏
시장 규모, 예측 동향 분석, 2018-2030년
북미
북미의 RCM(Revenue Cycle Management)용 AI 시장, 2018-2030년
미국
캐나다
멕시코
유럽
유럽의 RCM(Revenue Cycle Management)용 AI 시장, 2018-2030년
독일
영국
프랑스
이탈리아
스페인
덴마크
스웨덴
노르웨이
아시아태평양
아시아태평양의 RCM(Revenue Cycle Management)용 AI 시장, 2018-2030년
일본
중국
인도
한국
호주
태국
라틴아메리카
라틴아메리카의 RCM(Revenue Cycle Management)용 AI 시장, 2018-2030년
브라질
아르헨티나
중동 및 아프리카
중동 및 아프리카의 RCM(Revenue Cycle Management)용 AI 시장, 2018-2030년
남아프리카공화국
사우디아라비아
아랍에미리트
쿠웨이트
제10장 경쟁 구도
참여 기업 개요
기업의 시장 현황 분석
전략 지도제작
기업 개요/상장기업
athenahealth, Inc.
Experian Information Solutions, Inc.
R1 RCM, Inc.
McKesson Corporation
Oracle(Cerner Corporation)
CareCloud Corporation
eClinicalWorks
Infinx
Care.fi
VisiQuate
IntelligentDX
Thoughtful AI
Adonis
Zentist
Maverick Medical AI Ltd.
KSA
영문 목차
영문목차
Market Size & Trends:
The global AI in revenue cycle management market size was estimated at USD 20.63 billion in 2024 and is projected to grow at a CAGR of 24.16% from 2025 to 2030. Rising healthcare claim denials & complexity in payer rules, shift from transactional to value-based revenue cycle management (RCM), and growing focus on interoperability & ecosystem integration are factors contributing to market growth.
One of the most significant drivers of artificial intelligence in the revenue cycle management market is the increasing volume and complexity of healthcare claim denials. Claim denials are rising in volume and are increasingly difficult to appeal due to varying payer policies and frequent regulatory shifts.
AI-enabled solutions offer predictive denial management, real-time eligibility checks, and automated appeals processing, significantly improving denial resolution rates. Healthcare providers are thus investing in AI to reduce denials, predict them, and intervene earlier in the billing cycle. For instance, in December 2024, Care.fi launched RevNow, an AI-powered RCM platform for hospitals in India to manage insurance claims. This platform uses advanced analytics and automation to streamline the insurance claims process, including patient admission through to final discharge, pre-authorization to post-authorization, and claim adjudication to settlement.
"By harnessing AI and automation, we're enabling hospitals to overcome the traditional challenges of claims processing-delays, rejections, and inefficiencies-and transform them into streamlined, transparent workflows."
Sidak Singh, Co-founder, Care.fi.
Moreover, healthcare facilities are outsourcing RCM software solutions owing to the multiple advantages associated such as easy availability of trained and skilled professionals, enhanced efficiency, compliance, adherence to required regulations, and cost-effectiveness. A survey by Salucro Healthcare Solutions in January 2024, involving 176 healthcare professionals, found that 50% of respondents are generally satisfied with their organization's revenue cycle management, with 34% considering it somewhat efficient and 16% very efficient. However, hands-on revenue cycle leaders are less likely to view the system as efficient compared to executive leaders.
Furthermore, acute workforce shortages in medical billing and coding departments drive market growth further. AI helps offset staffing gaps by automating routine, manual RCM tasks such as charge entry, coding validation, claims status checks, and payment posting. For instance, in July 2024, Thoughtful AI launched human-capable AI agents' CAM, EVA, and PHIL to reduce human intervention in healthcare providers' RCM departments.
"Back office staffing and reimbursement are core reasons why the U.S. healthcare system is so expensive and inefficient," explained Zekoff. "In many industries, collections cost less than a penny on the dollar, but collections can cost 10 times that in healthcare. Imagine a healthcare provider making $100 million a year yet having to spend $10 million to collect that revenue. Those dollars should go to the patient experience, not inefficient collections processes."
Alex Zekoff, Thoughtful AI co-founder and CEO
AI solutions that can seamlessly integrate with existing RCM platforms, electronic health record (EHR), and payer systems are gaining traction. Interoperability is essential for enabling real-time claims processing and ensuring payment integrity workflows. Vendors are increasingly providing APIs and cloud-based platforms that improve data flow between clinical and financial systems. AI plays a crucial role in unifying various revenue cycle processes, ranging from prior authorizations to denial appeals, resulting in a more cohesive and real-time financial environment.
Global AI In Revenue Cycle Management Market Report Segmentation
This report forecasts revenue growth at the global, regional & country level and provides an analysis of the latest trends and opportunities in each of the sub-segments from 2018 to 2030. For this report, Grand View Research has segmented the global AI in revenue cycle management market report based on product, type, application, delivery mode, end use, and region:
Product Outlook (Revenue, USD Million, 2018 - 2030)
Software
Services
Type Outlook (Revenue, USD Million, 2018 - 2030)
Integrated
Standalone
Application Outlook (Revenue, USD Million, 2018 - 2030)
Medical Coding and Charge Capture
Claims Management
Payment Posting & Remittance
Financial Analytics & KPI Monitoring
Others
Delivery Mode Outlook (Revenue, USD Million, 2018 - 2030)
Web-based
Cloud-based
On-premise
End Use Outlook (Revenue, USD Million, 2018 - 2030)
Physician Back Offices
Hospitals
Diagnostic Laboratories
Other
Regional Outlook (Revenue, USD Million, 2018 - 2030)
North America
U.S.
Canada
Mexico
Europe
Germany
UK
France
Italy
Spain
Denmark
Sweden
Norway
Asia Pacific
Japan
China
India
Australia
South Korea
Thailand
Latin America
Brazil
Argentina
Middle East and Africa (MEA)
South Africa
Saudi Arabia
UAE
Kuwait
Table of Contents
Chapter 1. Methodology and Scope
1.1. Market Segmentation & Scope
1.2. Segment Definitions
1.2.1. Type
1.2.2. Product
1.2.3. Application
1.2.4. Delivery Mode
1.2.5. End Use
1.3. Estimates and Forecast Timeline
1.4. Research Methodology
1.5. Information Procurement
1.5.1. Purchased Database
1.5.2. GVR's Internal Database
1.5.3. Secondary Sources
1.5.4. Primary Research
1.6. Information Analysis
1.6.1. Data Analysis Models
1.7. Market Formulation & Data Visualization
1.8. Model Details
1.9. List of Secondary Sources
1.10. Objectives
Chapter 2. Executive Summary
2.1. Market Snapshot
2.2. Segment Snapshot
2.3. Competitive Landscape Snapshot
Chapter 3. Market Variables, Trends, & Scope
3.1. Market Segmentation and Scope
3.2. Market Lineage Outlook
3.2.1. Parent Market Outlook
3.2.2. Related/Ancillary Market Outlook
3.3. Market Trends and Outlook
3.3.1. Market Driver Analysis
3.3.2. Market Restraint Analysis
3.3.3. Market Opportunity Analysis
3.3.4. Market Challenges Analysis
3.4. Business Environment Analysis
3.4.1. PESTLE Analysis
3.4.2. Porter's Five Forces Analysis
3.5. Case Studies
Chapter 4. AI in Revenue Cycle Management Market: Product Estimates & Trend Analysis
4.1. Segment Dashboard
4.2. Global AI in Revenue Cycle Management Market Product Movement Analysis
4.3. Global AI in Revenue Cycle Management Market Size & Trend Analysis, by Product, 2018 to 2030 (USD Million)
4.4. Software
4.4.1. Software market, 2018 - 2030 (USD Million)
4.5. Services
4.5.1. Services market, 2018 - 2030 (USD Million)
Chapter 5. AI in Revenue Cycle Management Market: Type Estimates & Trend Analysis
5.1. Segment Dashboard
5.2. Global AI in Revenue Cycle Management Market Type Movement Analysis
5.3. Global AI in Revenue Cycle Management Market Size & Trend Analysis, by Type, 2018 to 2030 (USD Million)
