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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
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

제4장 RCM(Revenue Cycle Management)용 AI 시장 : 제품별, 추정·동향 분석

제5장 RCM(Revenue Cycle Management)용 AI 시장 : 유형별, 추정·동향 분석

제6장 RCM(Revenue Cycle Management)용 AI 시장 : 용도별, 추정·동향 분석

제7장 RCM(Revenue Cycle Management)용 AI 시장 : 딜리버리 모드별, 추정·동향 분석

제8장 RCM(Revenue Cycle Management)용 AI 시장 : 최종 용도별, 추정·동향 분석

제9장 지역 비즈니스 분석

제10장 경쟁 구도

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:

Table of Contents

Chapter 1. Methodology and Scope

Chapter 2. Executive Summary

Chapter 3. Market Variables, Trends, & Scope

Chapter 4. AI in Revenue Cycle Management Market: Product Estimates & Trend Analysis

Chapter 5. AI in Revenue Cycle Management Market: Type Estimates & Trend Analysis

Chapter 6. AI in Revenue Cycle Management Market: Application Estimates & Trend Analysis

Chapter 7. AI in Revenue Cycle Management Market: Delivery Mode Estimates & Trend Analysis

Chapter 8. AI in Revenue Cycle Management Market: End Use Estimates & Trend Analysis

Chapter 9. Regional Business Analysis

Chapter 10. Competitive Landscape

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